2024年은 온디바이스 AI 時代, 왜 'AI PC'는 只今 注目받나?

[IT東亞 남시현 記者] 人工知能(AI)李 全 世界 컴퓨터 市場을 달구고 있지만, 이는 갑작스러운 展開가 아닌 必然的인 흐름이다. 현대 컴퓨터의 아버지 ‘앨런 튜링’은 AI라는 單語가 登場하기도 前인 1950年, ‘計算 機械와 知能(Computing machinery and intelligence)’이라는 論文을 통해 컴퓨터로 動作하는 假想의 知能이 登場할 것을 示唆했고, 1956年 다트머스 會議에서 AI라는 用語와 槪念이 자리 잡았다.

勿論 半導體가 눈부시게 發展하며 2000年代까지는 슈퍼컴퓨터와 시뮬레이션에 컴퓨터 工學的 力量이 集中되었으나, 90年代 中盤부터는 리처드 벨먼 敎授의 機械 制御를 위한 强化學習, 제프리 힌튼 敎授의 深層神經網 技術 提案 等이 잇따르며 可能性이 커져왔다. 이어서 2016年, 구글 딥마인드와 이세돌의 바둑 對決로 全 世界人이 AI의 可能性을 目擊했고, 22年 11月 오픈 AI가 GPT-3를 내놓으며 비로소 AI가 IT 市場의 核心으로 登場했다. 그 直後 市場에서 提示한 方向性이 바로 온디바이스 AI, AI PC다.

가장 進步한 AI의 發展相, AI PC의 現在 狀況은?

2023年 AI 市場의 核心은 AI 그 自體였다. 엔비디아를 비롯한 AI 하드웨어 企業들은 새로운 技術과 高性能을 갖춘 製品을 내놓기 바빴고, 開發者들은 빅데이터를 蒐集해 AI 모델을 構築하고, 이를 活用해 推論하고 後處理에 이르는 모든 過程에 投入됐다. 一般人들을 위한 AI 市場이 大衆化하진 않았으나, GPT를 비롯한 다양한 生成型 AI들이 모든 産業을 貫通했다.

問題는 이 모든 過程이 클라우드 및 데이터 서버를 거쳐야 한다. AI 모델은 데이터를 媒介變數 形態로 加工해서 貯藏하고, 必要할 때 내놓는 形態다. 이를 위해 莫大한 量의 貯藏空間과 實時間 하드웨어 資源, 卽 데이터 서버가 必要하다. 只今도 大多數 AI 機能은 데이터 서버와 클라우드로 連結돼 動作하며, 네트워크가 없으면 AI 機能을 쓰기 어렵다.

하지만 데이터 서버 構築은 大規模 資本은 勿論 驅動과 冷却을 위한 電力도 繼續 必要하다. 長期的으로 AI 提供 企業의 負擔은 커지고, 過負荷度 생긴다. 그래서 業界에서는 末端 裝置가 AI를 自體 驅動하는 온디바이스 AI로 데이터 서버의 部下를 分散하고 있으며, AI PC 亦是 이를 위해 登場한 製品群이다. 卽 AI PC는 AI 演算 集中에 따른 서버 部下를 줄이고, 使用者가 通信없이도 簡單한 AI 소프트웨어나 애플리케이션, 開發 作業에 쓰기 위한 製品이다.

가트너, 2024年 末까지 全體 PC 中 22%가 AI PC로 豫想

主要 프로세서 製造社들이 AI PC의 可能性에 눈을 뜨면서 市場 占有率은 빠르게 늘고 있다. 글로벌 硏究 調査 企業 IDC는 AI PC가 올해 全體 PC 出荷量의 約 20%인 5000萬 臺가 出荷될 것으로 豫測하며, 2027年에는 全體의 60%인 1億 6700萬 臺가 出荷될 것으로 본다. 이미 지난해 12月 인텔 코어 울트라가 出市되며 新製品 노트북이 AI PC로 販賣되기 始作했고, 인텔은 2025年까지 約 1億 臺의 AI PC를 出荷하겠다고 發表했다.

인텔 AI PC의 核心은 神經網 處理 裝置(NPU)다. 오늘날 많은 AI는 GPU의 不動小數點 演算 處理로 구동된다. 하지만 GPU는 AI 用途가 아닌 그래픽 處理用 半導體여서 電力 效率이 크게 떨어진다. NPU는 AI 處理를 위한 半導體로 電力 및 作業 效率이 훨씬 좋다. 現在 인텔 코어 울트라 等의 AI PC는 旣存처럼 CPU와 GPU는 勿論 NPU까지 搭載한다.

인텔 코어 울트라 라인업은 13世代 인텔 코어 製品群과 比較해 UL 프로키온 AI 推論 機能과 어도비 라이트룸을 活用한 AI 寫眞 編輯은 約 1.5倍, 어도비 프리미어 프로 AI 비디오 編輯 機能은 約 2.2倍, 스펙 뷰포트 2020 SNX 等의 엔지니어링 機能에서는 最大 12.1倍까지 性能이 差異 난다. 그러면서도 電力 效率은 에너지스타 8.0 要求事項보다 最大 64% 낮고, 마이크로소프트 팀즈 미팅 時 11% 電力을 덜 쓰는 等의 利點이 있다. GPU 性能이 좋아지면서 實使用 性能이 向上되는 部分도 있지만, AI 處理에 最適化된 NPU의 影響도 相當하다.

漸次 늘고 있는 AI PC 活用, 現時點 活用度는?

使用者들 사이에서는 如前히 AI 機能이 時機尙早라는 視角도 있지만, 윈도우 11처럼 발빠르게 AI PC 時代를 準備하는 플랫폼도 있다. 例를 들어 윈도우 11에는 코파일럿을 비롯한 다양한 AI 機能이 內臟되고 있으며, 누구나 쓸 수 있다. 코파일럿은 GPT 基盤의 生成型 AI로 對話를 통한 質問, 檢索이나 글 作成, 이미지 콘텐츠 製作, 윈도우 機能 實行 等을 遂行한다. 또 캡처 道具에는 AI 基盤의 光學 文字 認識이 搭載돼 이미지 내 글씨를 複寫할 수 있고, 그림板에도 AI 背景 除去나 命令語 基盤의 이미지 生成型 AI 機能이 追加됐다. 以外에도 많은 AI 機能들이 段階的으로 追加될 豫定이다. 現在 時點에서는 네트워크가 必須지만, 追後 NPU에 最適化되면 裝置 自體에서 遂行한다.

아울러 챗GPT나 클로드AI, 라마(Llama), 구글 제미나이 같은 言語 모델을 開發하는 條件에도 앞으로는 AI PC가 더 유리해질 것이다. AI 開發 自體는 以前 世代 高性能 PC로도 할 수 있지만 電力 效率이 떨어진다. 가벼운 作業이고, 電力 效率까지 考慮한다면 NPU를 內藏한 AI PC에서의 作業이 더 有利하다. AI 企業 업스테이지는 지난 2月, LG電子와 손을 잡고 自體 言語모델 ‘솔라’를 LG 그램에서 온디바이스 AI로 適用하겠다는 發表도 했다. 올해 或은 來年에는 챗 GPT같은 言語모델을 오프라인 AI PC에서도 쓰게 될 展望이다.

追後 PC 生態系는 AI인가, AI가 아닌가로 나뉠 것

只今까지 PC 性能을 결정짓는 要素는 컴퓨터의 處理 性能이었다. 하지만 AI PC 時代가 到來한 時點부터는 PC 性能은 勿論 얼마나 많은 AI 機能과 소프트웨어를 支援하는지도 重要해질 것이다. AI PC 生態系가 올해 막 始作된 만큼 如前히 보여줄 게 많진 않으나, 챗GPT가 보여준 것처럼 PC 基盤 作業에서 期待 以上의 結果와 惠澤을 提供할 것이다. 이를 누리려면 새 PC를 살 때 NPU를 搭載한 AI PC를 選擇하는 게 合當하다.

이미 인텔은 勿論 AMD에서도 라이젠 AI 엔진을 搭載한 노트북을 出市했고, 퀄컴 亦是 올해 中 스냅드래곤 X 엘리트 基盤의 AI PC를 出市한다. 애플 亦是 下半期 中 AI 機能을 內在한 次世代 애플 실리콘으로 매킨토시 라인업을 再丹粧할 豫定이다. 구글이나 마이크로소프트, 메타 等이 소프트웨어를 擔當하고, 인텔, AMD, 퀄컴 等의 企業이 AI PC로 하드웨어를 맡는 셈이다.

關聯한 生態系도 빠르게 擴張하고 있다. 지난 3月 28日, 國內 AI PC 生態系 擴充을 위해 인텔코리아를 中心으로韓 소프트웨어 및 하드웨어 企業, 敎育 機關 等 總 17個 企業 및 機關이 '韓國 AI PC 얼라이언스(K-APA)'를 結成했다. K-APA는 國內 有望 AI 企業 支援은 勿論 人材 養成, 해커톤 大會 等을 통해 AI 生態系 擴張에 힘을 쏟는다.

勿論 AI PC 自體가 마케팅 用語라는 視角도 있다. 그럼에도 不拘하고 AI는 여러 分野에서 제 機能을 證明했고, 발 빠른 이들은 이미 챗GPT를 비롯한 生成型 AI의 活用法과 視角을 共有하며 優位에 서고 있다. 如前히 많은 機能이 AI PC가 아닌 一般 PC로도 具現이 되지만, 變曲點을 지나면 AI PC의 活用度가 優勢해질 것이다. AI PC의 世界는 누구에게나 열려있고, AI PC를 통해 더 많은 일들을 할 수 있다. 올해가 지나면, 더 以上 AI PC는 選擇이 아닌 必須가 될 것이다.

글 / IT東亞 남시현 (sh@itdonga.com)