[BigZami뉴스레터] 당신의 다음 PC, 말 없이 모든 걸 처리한다면?

2025. 8. 21.

오늘의 BigZami 뉴스레터

🤖 IT 트렌드 <AI PC, 컴퓨팅의 새로운 기준이 되다>

🗒️ Tech리포트 <생성형 AI 활용을 위한 아키텍처 구현 방법>

인공지능이 우리의 일상에 깊숙이 들어오고 있습니다. 이제 AI는 단순한 기술을 넘어, 업무와 창작, 학습과 소통의 방식을 근본적으로 바꾸는 핵심 동력이 되고 있죠. 특히 최근 출시되는 PC들은 단순한 성능 향상을 넘어, 사용자의 행동을 이해하고 실시간으로 지원하는 ‘지능형 컴퓨팅’으로 진화하고 있습니다.

이러한 변화의 중심에는 AI PC가 있습니다. 클라우드에 의존하지 않고도 다양한 AI 기능을 로컬에서 처리할 수 있는 이 새로운 컴퓨팅 플랫폼은, 개인과 기업 모두에게 새로운 가능성을 열어주고 있습니다.

이번 뉴스레터에서는 본격적으로 대중화되고 있는 AI PC의 기술적 배경과 활용 사례, 앞으로의 전망에 대해 함께 알아보겠습니다.

AI PC, 컴퓨팅의 새로운 기준이 되다

2025년, PC 시장은 단순한 성능 경쟁을 넘어 ‘지능형 컴퓨팅’이라는 새로운 패러다임으로 진입하고 있습니다. 그 중심에는 바로 AI PC가 있습니다. AI PC는 인공지능 연산을 위한 전용 프로세서(NPU: Neural Processing Unit)를 탑재해, 클라우드에 의존하지 않고도 다양한 AI 기능을 로컬에서 실시간으로 처리할 수 있는 차세대 컴퓨터입니다.

기존의 PC가 단순히 작업을 수행하는 도구였다면, AI PC는 사용자의 의도를 이해하고, 상황에 맞는 판단과 제안을 제공하는 디지털 파트너로 진화하고 있습니다. 이제 컴퓨터는 사용자가 무엇을 하려는지 먼저 파악하고, 필요한 정보를 정리하거나 콘텐츠를 생성하는 능동적인 역할을 수행합니다.

기술적 배경과 핵심 구성

AI PC의 핵심은 온디바이스(On-device) AI 처리 능력입니다. 이는 클라우드 기반 AI 서비스와 달리, 인터넷 연결 없이도 빠르고 안전하게 AI 기능을 수행할 수 있다는 점에서 큰 차별점을 갖습니다. 이를 가능하게 하는 주요 기술 요소는 다음과 같습니다.

✅ NPU (Neural Processing Unit)

GPU나 CPU보다 AI 연산에 특화된 프로세서로, 이미지 복원, 음성 인식, 자연어 처리 등 복잡한 작업을 빠르게 처리합니다. 최신 NPU는 40~50 TOPS 이상의 성능을 제공하며, 실시간 AI 기능 구현에 필수적입니다.

✅ 소형 언어모델(Small Language Model)

대형 언어모델의 경량화 버전으로, 로컬에서 작동하며 개인화된 작업에 최적화되어 있습니다. 사용자의 문서 스타일, 일정, 선호도 등을 학습해 맞춤형 결과를 제공합니다.

✅ 고속 인터페이스

USB4 v2와 Thunderbolt 5는 최대 80~120Gbps의 대역폭을 제공해, 외장 SSD, 고해상도 모니터, eGPU 등과의 연결을 원활하게 합니다. 이는 AI 연산 결과를 빠르게 저장하거나 시각화하는 데 중요한 역할을 합니다.

✅ WiFi 7

다중 링크 운영(MLO) 기술을 통해 고속·저지연 네트워크 환경을 구현하며, 클라우드 연동 시 안정성과 속도를 크게 향상시킵니다. 특히 AI 기능 업데이트나 협업 툴 사용 시 체감 성능이 높아집니다.

이러한 기술들은 AI 기능을 운영체제 수준에서 통합하며, 사용자가 별도의 앱을 실행하지 않아도 자연스럽게 AI의 도움을 받을 수 있도록 설계되어 있습니다. 예를 들어, 문서를 작성하는 중에 자동으로 요약 제안이 뜨거나, 회의 중 실시간 자막과 요약이 생성되는 식입니다.

주요 플랫폼 비교

현재 시장에는 다양한 AI PC 플랫폼이 경쟁 중이며, 각각의 특성과 강점이 뚜렷합니다. 아래는 대표적인 세 가지 플랫폼의 비교입니다.

이들 플랫폼은 모두 Windows Copilot+, Adobe Firefly, Whisper 음성 모델 등과의 연동을 강화하고 있으며, AI 기능을 실시간으로 처리할 수 있는 수준에 도달했습니다. 특히 Microsoft는 Copilot+ PC라는 새로운 카테고리를 제시하며, AI PC를 운영체제 차원에서 지원하고 있습니다.

실제 활용 사례

AI PC는 다양한 분야에서 실질적인 변화를 만들어내고 있습니다. 단순한 기능 추가를 넘어, 업무 방식과 콘텐츠 제작 흐름 자체를 바꾸고 있습니다.

✅ 업무 생산성

회의 녹취 자동 요약, 이메일 초안 작성, 문서 정리 등으로 업무 효율을 극대화합니다. 예를 들어, 회의 중 실시간 자막과 요약이 생성되고, 회의 종료 후 자동으로 정리된 회의록이 제공됩니다.

✅ 교육

강의 녹음을 자동으로 요약하거나, 학생의 학습 데이터를 분석해 맞춤형 피드백을 제공합니다. 특히 비대면 환경에서 학습 몰입도를 높이는 데 효과적입니다.

✅ 크리에이티브

이미지 복원, 영상 편집 보조, 음성 클린업 등 콘텐츠 제작의 효율을 높입니다. Adobe, DaVinci Resolve 등 주요 툴들이 AI PC 최적화를 진행 중이며, 작업 시간이 획기적으로 단축됩니다.

✅ 개발자

코드 자동 완성, 오류 탐지, 문서화 작업 등 개발 생산성을 향상시킵니다. GitHub Copilot과 같은 도구가 온디바이스로 작동하면서, 보안성과 속도 모두 향상됩니다.

이러한 기능들은 클라우드 연결 없이도 작동하며, 보안성과 응답 속도 측면에서 기존 방식보다 우위를 점합니다. 특히 기업 환경에서는 데이터 유출 위험을 줄이고, 민감한 작업을 로컬에서 처리할 수 있다는 점에서 큰 장점으로 작용합니다.

AI PC는 마이크로소프트, 삼성, 레노버, HP 등 주요 제조사들이 주력 제품으로 내세우며 빠르게 대중화되고 있습니다. 특히 기업용 시장뿐 아니라 일반 소비자용 제품에서도 AI 기능이 기본 탑재되는 흐름이 강화되고 있으며, 2025년 하반기부터는 AI PC가 노트북 시장의 주류로 자리잡을 것으로 전망됩니다.

생성형 AI와의 결합을 통해 AI PC는 단순한 보조 기능을 넘어 자율적인 판단과 창의적 작업 수행까지 가능해지고 있습니다. 앞으로는 사용자가 명령하지 않아도, AI가 먼저 제안하고 실행하는 ‘능동형 컴퓨팅’ 시대가 열릴 것입니다.

생성형 AI 활용을 위한 아키텍처 구현 방법

1. 생성형 AI 아키텍처 구현절차

✅ 요구사항 정의

용도에 대해서 명확하게 설정합니다. 응답속도, 사용자 수, 품질 등에 따라 요구되는 H/W, 애플리케이션의 수준이 달라집니다.

✅ 인프라 구축

생성형 AI의 인프라의 구축 방법에는 클라우드를 이용하는 방법과 온프레미스(로컬 서버) 로 직접 구축하는 방법이 있습니다. 사용 용도와 예산 등 요구사항에 따라 선택하도록 합니다. 대표적인 클라우드 플랫폼으로는 AWS SageMaker, Azure Machine Learning, Google Vertex AI Platform 등이 있습니다. 클라우드를 이용하면 별도의 하드웨어 없이 빠르게 구축할 수 있으나 장기적으로 활용 시에는 비용부담이 큽니다.

✅ 모델 선택

오픈 모델을 그대로 사용할지 미세조정(Fine Tuning)을 수행할지 결정합니다. 처음부터 생성형 AI를 학습시켜 모델을 생성하기에는 천문학적인 비용이 요구되므로 이미 만들어진 모델을 이용하는 것이 효율적입니다. 무료로 사용할 수 있는 공개된 모델들이 많이 있으므로 이를 활용하는 것이 좋습니다.