"내 손안의 에이전트"…PC 이어 스마트폰도 AI 관제센터 된다

개인 단말기에서 AI 편리성 확대
네트워크 끊긴 환경에서도 온전한 성능 보이려면
AI 반도체 성능 향상·소형화 이뤄져야

외부 클라우드로 연결하지 않고도 개인 단말기기에서 인공지능(AI)을 활용하는 기능이 확대되고 있다. 무거운 연산은 클라우드나 PC에서 처리하면서도 간단하고 개인화된 작업은 모바일 단말 기기로 수행할 수 있어 AI 편리성이 점차 높아지고 있다.

30일 오픈클로는 iOS, 안드로이드 공식 앱을 출시하고 스마트폰에서도 AI 에이전트를 제어할 수 있도록 지원했다. 사용자는 스마트폰에서 AI 에이전트와 대화하거나, 실행 중인 작업을 확인하고 지시할 수 있다. 카메라, 위치 정보, 연락처 등과 같은 스마트폰 기능과 AI 에이전트를 연동하는 기능도 제공한다.

오픈AI도 지난달 챗GPT 모바일 앱에 코딩 에이전트 '코덱스' 기능을 추가했다. 사용자는 모바일에서 코덱스가 진행 중인 개발 작업을 확인하거나 새로운 작업을 요청할 수 있다. AI 코딩 플랫폼 커서도 모바일 환경에서 에이전트를 관리하는 기능을 공개하며 AI 접근성을 높였다.

개인 단말기기 단계에서 AI를 구동하면 민감한 데이터를 외부 클라우드에 보내지 않고 기기 내부에서 처리할 수 있다는 장점이 있다. 클라우드를 거치지 않아 응답 속도가 빨라진다는 것도 장점이다. 반복적인 AI 작업을 단말에서 처리하면 클라우드 서버 사용량이 줄어 기업 입장에서는 운영 비용을 절감할 수 있다. 개인 이용자 측면에서도 문서 요약, 번역, 음성 인식 등 실시간 AI 기능을 활용하며 AI 접근성을 높일 수 있다.

업계에서는 클라우드가 대규모 학습과 복잡한 추론을 맡고, 온디바이스AI는 개인 맞춤형 AI와 실시간 응답을 담당하는 '하이브리드 구조'로 활용되고 있다. 다만 현재 온디바이스AI는 과도기 단계라는 평가도 나온다. 네트워크가 끊긴 상태나 내부 폐쇄망에서도 온전한 성능의 AI를 구현하기에는 기술적 한계가 있다는 것이다.

박진호 동국대 컴퓨터AI학과 교수는 "스마트폰 등 개인 단말 기기 단계에서 AI를 사용할 수 있다는 편의성이 커진 수준일 뿐, 폐쇄망이나 네트워크가 끊긴 환경에서도 완전하게 AI를 활용할 수 있는 수준은 아니다"고 말했다. 박 교수는 "향후 그래픽처리장치(GPU)나 신경망처리장치(NPU) 등 AI 반도체의 소형화나 성능 향상이 이뤄지면 단말기 내부에서도 AI가 스스로 학습한 뒤 내용을 서로 공유하는 방식으로 학습 속도와 활용성이 크게 높아질 것"이라고 전망했다.

이은서 기자 libro@asiae.co.kr