AI PC는 내장된 AI 프로세서와 NPU를 통해 클라우드 의존 없이 AI 기능을 자체 수행하며, 개인 정보 보호와 효율성을 극대화하여 컴퓨팅 경험을 혁신하는 새로운 패러다임을 제시한다.
서론: AI PC 시대의 개막
AI PC는 내장된 프로세서를 통해 인공지능 기능을 수행하는 컴퓨터를 의미한다. 특히 AI 기능에 최적화된 성능으로 설계된 중앙 처리 장치(CPU)를 탑재한 개인용 컴퓨터를 지칭하며, 이는 기존 PC 아키텍처의 단순한 업그레이드를 넘어선다. 클라우드 플랫폼에 대한 의존 없이 생성형 AI 기능을 자체적으로 수행할 수 있는 장치로 그 정의가 확장되고 있다. 이러한 AI PC의 등장은 기술을 통해 업무를 수행하는 방식에 엄청난 변화를 가져올 것으로 평가된다. 마이크로소프트의 코파일럿+(Copilot+)와 같은 새로운 AI 도구 및 애플리케이션의 통합은 반복적인 작업을 자동화하고, 전력 소모를 최소화하면서도 몰입감 있는 시각적 경험을 제공하는 등 새로운 컴퓨팅 환경을 구현하고 있다.
AI PC의 출현은 단순한 기술적 개선을 넘어선 전략적 중요성을 지닌다. 이는 컴퓨팅이 수행되고 경험되는 방식에 근본적인 변화를 가져오는 패러다임 전환으로 볼 수 있다. 과거 메인프레임에서 개인용 컴퓨터로, 그리고 인터넷 연결 PC로의 전환과 유사하게, AI PC는 이전에는 불가능했거나 클라우드 인프라에 대한 의존성 때문에 비실용적이었던 새로운 유형의 애플리케이션과 사용자 경험을 가능하게 한다. 이러한 변화는 단순히 더 빠른 처리 속도를 의미하지 않는다. 강력한 AI 기능을 사용자 기기에 직접 통합함으로써 데이터 프라이버시와 응답성을 향상시키고, ‘개인용 컴퓨터’의 ‘개인’이라는 의미를 재정의한다. 이는 하드웨어 제조사, 소프트웨어 개발사, 최종 사용자 모두에게 전략적으로 중요한 변화를 요구하며, 새로운 시장 기회를 창출하고 있다.
본 보고서는 AI PC의 개념부터 핵심 기술, 주요 활용 사례, 시장 동향 및 경쟁 구도, 도전 과제, 그리고 미래 비전까지 전반적인 내용을 심층적으로 분석하여 AI PC 시대의 전략적 이해를 돕는 데 목적이 있다.
AI PC의 정의 및 핵심 기술 분석
AI PC의 개념 및 기존 PC와의 차별점
AI PC는 인공지능 기능 수행을 위한 내장 프로세서, 특히 AI 기능에 최적화된 성능으로 설계된 CPU를 탑재한 컴퓨터를 의미한다. 이는 클라우드 플랫폼 없이 생성형 AI 기능을 갖춘 컴퓨터 장치로 정의될 수 있다. 기존 PC와 AI PC의 가장 큰 차이점은 신경망 처리 장치(NPU) 또는 뉴럴 프로세서로 불리는 별도의 인공지능 전용 처리 장치가 추가된다는 점이다. 일반 PC로도 AI 작업이 가능하지만, AI PC는 NPU 탑재를 통해 작업 효율성이 압도적으로 향상된다. AI PC는 고속 데이터 처리, 맞춤형 사용자 경험, 자동화 기능을 제공하며, 특히 데이터 과학, 비디오 편집, 게임 개발과 같은 고성능 작업에 적합하다.
이러한 변화는 온디바이스 AI의 부상과 NPU의 역할 재정의를 의미한다. 클라우드 기반 AI에 대한 의존성에서 벗어나, AI 작업을 기기 내에서 직접 처리하는 온디바이스 AI는 중요한 추세로 부상하고 있다. NPU는 이러한 온디바이스 AI를 가능하게 하는 핵심 요소이다. 기기 내 처리는 개인화와 밀접하게 관련되어 있으며, 지연 시간을 줄이고, 개인 정보 보호를 강화하며, 연결성 의존도를 낮추는 등 다양한 이점을 제공한다. 예를 들어, 마이크로소프트의 ‘리콜(Recall)’ 기능은 NPU를 활용하여 보안과 편의성을 동시에 추구한다. 따라서 NPU는 단순한 추가 프로세싱 유닛이 아니라, 데이터 프라이버시, 지연 시간, 연결성 등 클라우드 전용 AI 모델의 내재적 한계를 해결하며 AI를 사용자 경험에 깊이 통합하는 새로운 컴퓨팅 패러다임을 가능하게 하는 근본적인 요소로 작용한다. 이는 제조사들이 단순히 처리 능력 이상의 사용자 중심 AI 경험을 통해 제품을 차별화하려는 전략적 움직임을 시사한다.
핵심 하드웨어 구성 요소: CPU, GPU, NPU의 역할 및 상호작용
AI PC는 기존의 CPU, GPU는 물론 NPU까지 탑재하는 것이 특징이다. 각 구성 요소는 AI 작업 처리에 있어 고유한 역할을 수행하며 상호 보완적으로 작동한다.
- CPU (Central Processing Unit): 컴퓨터의 두뇌 역할을 하며 범용 연산을 담당한다. AI 작업에서도 기초적인 연산을 처리하지만, GPU나 NPU만큼 효율적이지는 않다. 일반 CPU는 복잡하고 계산이 많이 필요한 작업을 빠르게 처리하는 데 최적화되어 있으며, 주로 빅코어를 활용하여 성능을 최적화한다.
- GPU (Graphics Processing Unit): 그래픽 렌더링을 주 목적으로 설계되었으나, 병렬 연산에 강한 구조로 AI 작업에도 적합하다. 과거부터 인공신경망 구축에 사용되었으며, 현 시점에서도 여전히 강력한 성능을 제공한다. 그러나 GPU는 AI 용도가 아니어서 전력 효율이 크게 떨어진다는 단점이 있다.
- NPU (Neural Processing Unit): AI 연산에 특화된 하드웨어로, 인공신경망 연산을 효율적으로 처리한다. NPU는 GPU가 수행하던 AI 작업의 일부를 전담하여 AI PC의 성능과 효율성을 향상시키는 데 중요한 기여를 한다. 이는 GPU보다 적은 전력으로 높은 성능을 발휘하여 전반적인 에너지 소비를 줄이는 데 효과적이다.
AI PC에서는 NPU, CPU, GPU가 내장되어 인터넷 연결 없이도 데이터를 로컬에서 처리할 수 있어 개인 정보 보호가 강화된다. AI 작업 처리에 NPU를 활용하면 몇 시간 동안 중단 없이 작업하고 원활하게 멀티태스킹을 할 수 있으며, CPU와 GPU는 까다로운 워크로드에 활용될 수 있다. 이러한 이기종 컴퓨팅 접근 방식은 애플리케이션 성능, 기기 열 효율, 배터리 수명을 극대화하여 생성형 AI 최종 사용자 경험을 최적화한다.
NPU 작동 방식 및 아키텍처
NPU는 인간의 뇌와 유사한 방식으로 정보를 처리한다. 신경망 구조를 통해 데이터를 처리하고 판단하는 방식은 인간의 뉴런이 정보를 처리하는 방식과 유사하며, 이러한 특성 덕분에 NPU는 딥러닝과 같은 복잡한 기계 학습 알고리즘에 적합하다. NPU는 머신러닝 알고리즘을 처리하도록 특별히 설계되었으며, 대용량 멀티미디어 데이터를 빠르게 처리해야 하는 이미지 인식 및 자연어 처리와 같은 작업에 특히 효율적이다.
NPU는 GPU가 병렬 데이터를 처리하는 데 매우 효과적인 것과 유사하게, AI/ML 프로세스를 담당하는 신경망을 실행하는 데 필요한 컴퓨팅을 위해 특별히 제작되었다. NPU는 AI 작업에서 발생하는 대량의 데이터와 복잡한 계산을 효율적으로 처리하여 AI 모델의 훈련 및 추론 속도를 크게 향상시킨다. 특히 매트릭스 곱셈과 컨볼루션과 같은 AI 프로세스에 필수적인 전문 작업에서 탁월한 성능을 발휘한다.
주요 반도체 제조사들은 각기 다른 NPU 기술적 특징을 선보이고 있다.
- 인텔 (Intel): 인텔 코어 울트라(Core Ultra) 시리즈는 기존 x86 프로세서 구조에서 벗어나 NPU를 추가하여 AI 연산을 가속화한다. NPU가 기존 CPU 및 GPU가 담당하던 AI 연산을 분담함으로써 연산 효율성과 전력 소비 최적화를 동시에 달성한다. 인텔 코어 울트라 2(Arrow Lake)는 2세대 AI 가속 프로세서로, NPU 2.0 아키텍처 기반으로 47 TOPS(Tera Operations Per Second)의 연산 성능을 제공하며, 온디바이스 AI에 최적화되어 전력 효율을 강화하고 기존 대비 2배 이상의 AI 성능 개선을 이룬다.
- AMD: AMD Ryzen AI는 통합 AI 엔진을 통해 놀라운 속도로 애플리케이션을 실행할 수 있도록 지원한다. 신형 아키텍처 NPU인 XDNA 2 엔진은 50 TOPS의 성능을 제공하며, CPU와 GPU를 포함한 전체 성능은 100 TOPS 이상으로 추정된다. AMD는 고부하 구간에서 압도적인 전성비를 보여주면서도 저부하 및 유휴 구간의 전성비도 지켜내, 윈도우 진영에서 배터리 지속 시간이 좋은 고성능 노트북을 만들 수 있는 시대를 개막시킨 혁신적인 제품으로 평가받는다.
- 퀄컴 (Qualcomm): 스냅드래곤 X 엘리트(Snapdragon X Elite)의 가장 큰 특징은 AI 기능으로, 퀄컴 헥사곤(Hexagon) NPU가 이를 담당한다. 헥사곤 NPU는 45 TOPS의 AI 작업 성능을 제공하며, 이는 인텔과 AMD의 현재 세대 NPU보다 훨씬 높은 성능이다. 퀄컴의 NPU는 온디바이스 AI 처리에 최적화되어 생성형 AI 모델과 같은 복잡한 AI 작업을 클라우드에 의존하지 않고 로컬에서 처리할 수 있게 하여 지연 시간을 줄이고 프라이버시를 개선한다. 퀄컴의 헥사곤 NPU는 빠르게 변화하는 AI 요구 사항을 충족하도록 진화해 왔으며, 특히 텐서 가속기와 컨볼루션 가속을 추가하여 효율적인 프로세싱을 가능하게 한다.
AI PC 성능에 영향을 미치는 메모리 및 스토리지
AI PC의 전반적인 성능은 CPU, GPU, NPU 외에도 **메모리(RAM)**와 **스토리지(SSD)**의 역량에 크게 좌우된다. 이 두 요소는 동시에 처리할 수 있는 데이터의 양과 데이터에 접근하는 속도에 직접적인 영향을 미친다.
- 메모리 (RAM): RAM은 컴퓨터의 작업 속도와 직결된다. AI 및 딥러닝 작업은 방대한 데이터를 처리하기 때문에, RAM 용량이 부족하면 컴퓨터가 느려지고 프로그램 실행 속도가 저하된다. AI 시대에는 더 큰 용량과 더 빠른 속도를 가진 RAM이 필수적이다.
- 스토리지 (SSD): SSD는 데이터를 저장하는 데 반도체 칩을 사용하는 장치로, 기존 HDD(하드 디스크 드라이브)보다 훨씬 빠르고 충격에 강하다. AI 시대에는 SSD, 특히 NVMe(Non-Volatile Memory Express) SSD가 컴퓨터 시스템의 성능을 극대화하는 데 매우 중요한 역할을 한다. AI 훈련에는 테라바이트(TB) 이상의 대규모 데이터셋이 사용되는데, SSD는 이 데이터를 빠르게 로드하여 훈련 시간을 크게 단축할 수 있다. 또한, AI 작업에서 CPU나 GPU의 연산 성능이 뛰어나더라도 데이터가 느리게 전달되면 전체 시스템 성능이 저하되는 I/O 병목 현상이 발생할 수 있는데, SSD는 빠른 데이터 전송 속도로 이러한 병목 현상을 줄여 CPU와 GPU의 성능을 최대한 활용할 수 있도록 돕는다. AI 데이터는 용량이 크고 읽기/쓰기 속도가 중요하므로, HDD의 느린 속도로는 작업 시간이 지나치게 길어지기 때문에 SSD가 필수적이다.
시스템의 전반적인 설계, 냉각 및 전력 공급 또한 지속적인 AI 워크로드를 처리하도록 최적화되어야 하며, 이는 장기적인 성능 유지에 영향을 미친다.
AI PC의 주요 활용 사례
AI PC는 개인 및 기업 환경에서 생산성, 창의성, 엔터테인먼트, 보안 등 다양한 분야에서 혁신적인 활용 사례를 제공한다.
생산성 향상
AI PC는 일상적인 업무를 자동화하고 효율성을 극대화하여 생산성을 크게 향상시킨다.
- 이메일 관리: AI는 이메일을 분류하고, 중요한 이메일의 우선순위를 지정하며, 긴 이메일 스레드의 핵심 내용을 요약하고, 답장 초안을 작성하여 이메일 과부하를 줄일 수 있다.
- 회의 효율화: 가상 비서가 AI를 활용하여 일정 관리, 알림 설정, 쿼리 응답을 지원한다. 고급 AI 어시스턴트는 개인별 업무 패턴과 팀 일정을 기반으로 예측 스케줄링을 제공하고, 생산성 지표와 통합하여 최적의 집중 시간을 설정할 수 있다. 화상 회의에서는 AI 기반 기능이 회의록 작성, 오디오 왜곡 감소, 동영상 품질 개선, 번역된 자막 제공 등을 통해 회의 효율을 높인다. 예를 들어, Google Meet의 Gemini는 60개 이상의 언어로 번역된 자막을 실시간으로 제공하여 언어 장벽을 없앤다.
- 문서 작성 및 관리 자동화: AI는 문서의 주요 내용을 자동으로 추출하여 요약해 정보 파악의 효율성을 높이고, 반복적인 문서 작성 작업을 처리하여 직원들이 핵심 업무에 집중할 수 있도록 돕는다.
- 데이터 분석 및 보고 자동화: AI는 방대한 데이터를 분석하고 패턴을 찾아내어 기업이 중요한 인사이트를 빠르게 도출할 수 있도록 지원한다.
- IT 및 백오피스 자동화: 반복적이고 시간이 많이 소요되는 작업을 AI가 대신 처리하여 업무 효율성을 높이고 직원들의 창의성과 문제 해결 능력을 증대시킨다.
창의성 및 콘텐츠 제작
AI PC는 사용자의 창의성을 증폭시키고 콘텐츠 제작 과정을 간소화한다.
- 영상 편집: CapCut과 같은 AI 소프트웨어는 영상 편집을 위한 올인원 솔루션을 제공하며, 애니메이션 캐릭터 생성, 이미지 강화, 텍스트 음성 변환, 음성 복제, 오디오 선명도 복원 등 다양한 AI 기능을 통해 부드럽고 효율적인 편집 경험을 제공한다. Movavi Video Editor와 같은 비선형 AI 비디오 에디터는 전문가 수준의 AI 동영상 편집 기능을 제공하여 동영상 품질을 획기적으로 높인다.
- 이미지 생성 및 편집: Midjourney, NightCafe Creator와 같은 AI 소프트웨어는 텍스트 프롬프트나 스케치를 기반으로 이미지를 생성하고, 기존 이미지를 강화하거나 스타일을 변경하는 기능을 제공한다. 마이크로소프트의 그림판 및 사진 앱은 AI 도구를 사용하여 이미지 스타일 변경, 배경 제거, 시각적 요소 재구성 등을 지원한다.
- 음악 및 음성 생성: Amper Music은 음악 생성을, ElevenLabs는 음성 생성을 위한 AI 소프트웨어로 활용된다. Vosk는 오프라인에서도 작동하는 음성 인식 소프트웨어로, 20개 이상의 언어를 지원하며 정확한 전사 기능을 제공한다.
- 글쓰기 및 브레인스토밍: AI는 작가와 콘텐츠 제작자가 집필 아이디어를 브레인스토밍하고, 내용을 생성하며, 책을 공동 집필하는 데 도움을 준다. 마인드맵 생성 도구인 MindMeister는 AI를 사용하여 새로운 아이디어를 촉발하고 창의적인 장애물을 극복할 수 있도록 지원한다.
게임 및 엔터테인먼트
AI PC는 게임 및 엔터테인먼트 경험을 혁신한다.
- AI 업스케일링: AI 동영상 업스케일링은 화질이 떨어지는 영상도 클릭 한 번으로 깔끔하게 개선하며, 게임에서는 그래픽 카드가 생성하는 이미지의 해상도를 높이고 프레임을 보간하여 부드러운 움직임을 만든다. AI 업스케일링 기술은 고전 게임의 그래픽을 개선하는 데 매우 효과적이며, 색감 개선, 안티 앨리어싱, 해상도 증가 등을 통해 더욱 선명하고 디테일하며 생생한 화면을 제공한다. 이는 고전 게임 팬들에게 향수를 자극하고 새로운 게이머들에게도 고전 게임의 매력을 알리는 데 기여한다.
보안 강화
AI PC는 강력한 보안 기능을 제공하여 사용자 데이터를 보호한다.
- 데이터 보호: AI 도구는 민감한 데이터를 분류하고, 데이터 이동을 모니터링하며, 무단 액세스 또는 유출을 방지하여 데이터 보호를 개선한다. AI는 위협 환경에 자동으로 적응하고 24시간 내내 위협을 지속적으로 모니터링하여 새로운 사이버 위협에 선제적으로 대응할 수 있도록 돕는다.
- 엔드포인트 보안: AI는 컴퓨터, 서버, 모바일 기기와 같은 엔드포인트에서 의심스러운 행동과 이상 징후를 지속적으로 모니터링하여 실시간 보안 위협을 탐지함으로써 기존 엔드포인트 탐지 및 대응(EDR) 솔루션을 개선한다.
- 사기 탐지: AI는 사기를 나타내는 패턴에 대한 거래 데이터를 자동으로 분석하여 금융 기관의 사기 탐지를 지원하며, 새로운 위협에 실시간으로 대응하여 사기 탐지 기능을 지속적으로 개선한다.
기타 산업 활용
AI PC는 다양한 산업 분야에서 활용되며 혁신을 이끌고 있다.
- 의료: AI는 의료 영상 분석을 통해 질병을 조기에 진단하거나 수술 중 필요한 영역을 실시간으로 분할하는 데 유용하다.
- 자율주행: 컴퓨터 비전 AI는 자율주행 자동차가 도로, 보행자, 장애물 등을 인식하고 판단을 내리는 핵심 기술이다.
- 제조업: AI 기반 설비 예지보전과 불량 검출은 생산 라인의 효율성을 높이고 불량률을 줄이는 데 기여한다.
AI PC 시장 동향 및 경쟁 구도
시장 규모 및 예측
AI PC 시장은 전반적인 PC 시장의 회복과 맞물려 급격한 성장이 예상된다. 시장조사기관 Canalys는 2024년 전 세계 AI PC 출하량이 4,800만 대에 이를 것으로 예측하며, 이는 전체 PC 출하량의 18%를 차지할 것으로 전망한다. 2025년에는 AI PC 출하량이 1억 대를 넘어 전체 PC 출하량의 40%에 달할 것으로 예상되며, 2028년에는 2억 500만 대를 출하하여 2024년부터 2028년까지 연평균 44%의 놀라운 성장률을 기록할 것으로 전망된다. IDC는 2024년 AI PC 연간 출하량이 5,000만 대에 가까워질 것으로 예상하며, 한국 IDC는 국내 PC 시장 중 AI PC가 25%를 차지하며 2029년까지 향후 5년간 연평균 27.3% 성장할 것으로 전망한다.
이러한 성장은 2025년 윈도우 10 기술 지원 종료로 인한 PC 교체 수요와 밀접한 관련이 있다. 통상 PC 교체 주기가 4~5년임을 고려할 때, 2020년 코로나19 팬데믹 당시 구매한 제품들의 교체 시점이 도래하면서 AI PC로의 전환이 가속화될 것으로 예상된다.
주요 플레이어 및 전략
AI PC 시장은 주요 칩 제조사와 PC 제조사 간의 치열한 경쟁과 협력으로 특징지어진다.
칩 제조사
- 인텔 (Intel): 인텔은 “AI Everywhere” 전략을 통해 데이터센터부터 PC, 엣지 디바이스까지 모든 제품에 AI 기능을 통합하려 한다. 인텔은 2028년까지 전체 PC의 80%가 AI PC가 될 것으로 예측하며, 이를 위해 NPU를 추가한 코어 울트라 시리즈를 출시하고 있다. 인텔은 높은 AI 성능(120 TOPS)과 x86 아키텍처 기반의 뛰어난 소프트웨어 호환성을 강점으로 내세운다.
- AMD: AMD는 Ryzen AI PRO 300 시리즈 프로세서를 통해 차세대 AI PC 시장을 공략하고 있다. AMD는 엣지 AI 제품 라인업을 확충하고, 산업 전반에 걸쳐 유연성과 확장성을 강화할 계획이다. 특히 고부하 구간에서 압도적인 전성비를 보여주며 고성능 노트북의 배터리 지속 시간을 개선하는 데 기여하고 있다.
- 퀄컴 (Qualcomm): 퀄컴은 강력한 45 TOPS급 NPU를 탑재한 스냅드래곤 X 엘리트(Snapdragon X Elite)를 통해 AI 애플리케이션에서 탁월한 성능을 발휘하도록 설계된 AI PC를 선보이고 있다. 퀄컴은 온디바이스 AI 처리에 최적화되어 생성형 AI 모델과 같은 복잡한 AI 작업을 클라우드에 의존하지 않고 로컬에서 처리함으로써 지연 시간을 줄이고 프라이버시를 개선하는 데 집중한다.
PC 제조사
- 삼성전자 (Samsung Electronics): 삼성은 갤럭시북 시리즈를 통해 AI PC 시장을 공략하고 있다. CES 2024에서 AI 절약 모드, 스마트싱스 에너지 연동 등 AI 기반 혁신 기술을 선보였으며, AI 푸드 매니저, AI 모드 2.0 등 인공지능 기능을 강화한 비스포크 AI 가전 라인업도 공개했다. 삼성은 신제품 가격을 전작 대비 인하하는 공격적인 전략을 통해 AI PC 시장 선점을 노린다.
- LG전자 (LG Electronics): LG는 ‘멀티 AI’ 기능을 탑재한 2025년형 ‘LG 그램’을 공개하며 AI PC의 새로운 기준을 제시하고 있다. 최신 AI CPU를 탑재한 2024년형 LG 그램은 네트워크 없이도 AI 연산이 가능한 전용 엔진(인텔 AI Boost)을 내장하여 2배 수준 향상된 그래픽 성능을 제공한다.
- HP: HP는 ‘AI 컴패니언’ 솔루션을 기본 탑재하여 개인 파일 요약 및 분석, GPT-4o 기반 지식 검색, 음성 기기 설정 변경 등을 지원한다. 또한 화상 회의 솔루션 ‘폴리 카메라 프로’와 통합 보안 솔루션 ‘HP 울프 시큐리티’를 통해 업무 생산성과 보안성을 강화하고 있다. HP는 AI 사용자뿐만 아니라 AI 개발자를 위한 워크스테이션 제품군의 중요성도 강조한다.
- 델 (Dell): 델은 고성능 칩을 탑재하여 코파일럿과 같은 온디바이스 AI 기능을 기기 내에서 구동하는 ‘델 프로’ 노트북 라인업을 선보였다. 엔비디아 그래픽카드를 탑재한 ‘델 프로 맥스’는 더 높은 AI 성능을 제공하며, 델은 인텔뿐만 아니라 퀄컴과 AMD 프로세서 탑재 제품도 출시하여 고객 맞춤형 솔루션을 다양하게 제공할 계획이다.
- 레노버 (Lenovo): 레노버는 인텔 코어 울트라 프로세서가 탑재된 AI PC를 통해 보안 강화, 생산성 혁신, 개인화된 효율성을 강조한다. 레노버 AI PC는 지능형 위협 탐지, 자동화된 대응, 적응형 성능, 고급 AI 기술의 원활한 통합을 특징으로 하며, 개인 및 기업 데이터를 활용하여 개인 정보를 보호하면서 맞춤형 대응을 제공하고 데이터 분석 속도를 높일 수 있다.
- 마이크로소프트 (Microsoft Surface): 마이크로소프트는 40 TOPS 이상의 NPU 성능을 요구하는 ‘코파일럿+ PC’를 새로운 윈도우 PC의 기준으로 제시하고 있다. 코파일럿+ PC는 ‘리콜(Recall)’ 기능으로 이전에 본 항목을 찾거나, ‘라이브 캡션’으로 44개 언어를 영어 자막으로 번역하고, ‘윈도우 스튜디오 효과’로 영상 통화 품질을 향상시키는 등 다양한 AI 기능을 제공한다. 마이크로소프트는 AI를 클라우드와 온디바이스를 결합한 ‘하이브리드’ 모델로 보고 있으며, 서피스 제품군에 이러한 AI 기능을 통합하여 보안을 기본 근간으로 설계하고 있다.
파트너십 및 소프트웨어 생태계
AI PC 시장의 성장은 칩 제조사와 PC 제조사 간의 긴밀한 파트너십을 통해 가속화되고 있다. 인텔은 레노버와 30년간 협력 관계를 강조하며 기업용 AI PC 시장을 함께 선도할 것이라고 밝혔다. 마이크로소프트는 퀄컴과 제휴를 맺고 ARM 기반 윈도우 PC에 퀄컴의 AI 엔진을 통합하기로 했다.
소프트웨어 생태계의 발전 또한 AI PC 확산에 필수적이다. 개발자들은 미리 학습된 PyTorch 또는 TensorFlow 모델을 효율적으로 포팅하여 통합 GPU(iGPU) 또는 NPU에서 실행할 수 있다. 인텔의 OpenVINO™와 같은 개발자 프레임워크는 딥러닝 추론, 컴퓨터 비전, 자연어 처리 등의 AI 작업을 가속화하며, 인텔의 CPU, GPU, NPU를 지원하여 각 작업에 최적의 성능을 발휘한다. OpenVINO™는 모델 최적화 기능을 통해 추론 성능을 향상시키고, 특히 엣지 디바이스나 CPU 전용 환경에서 경량화된 모델이 필요할 때 유용하다. 이러한 프레임워크는 AI 모델을 다양한 하드웨어 타겟에서 원활하게 실행할 수 있도록 돕는다.
AI PC의 도전 과제 및 미래 비전
기술적 한계점
AI PC 기술은 빠르게 발전하고 있지만, 여전히 몇 가지 기술적 한계를 안고 있다.
- 블랙박스 문제: AI 시스템은 복잡한 알고리즘을 기반으로 작동하기 때문에 의사 결정 과정을 투명하게 파악하기 어렵다는 블랙박스 문제를 안고 있다. 이는 신뢰성을 저하시키고, 오류나 편향 가능성을 높이는 요인이 될 수 있다.
- 데이터 의존성: AI 시스템은 학습 데이터에 크게 의존하므로, 데이터의 품질과 편향성이 결과에 직접적인 영향을 미친다. 만약 데이터에 오류나 편향이 존재한다면, AI 시스템 역시 잘못된 결과를 도출할 수 있다.
- 인간 지능의 한계: 현재의 AI 기술은 아직 인간의 지능 수준에 도달하지 못했다. 특히 창의성, 상식, 문제 해결 능력 등 인간 고유의 능력을 완벽하게 구현하는 데 어려움을 겪고 있다.
윤리적 문제 및 사회적 영향
AI PC의 확산은 기술적 한계 외에도 다양한 윤리적, 사회적 문제를 야기할 수 있다.
- 개인 정보 보호 및 보안: 마이크로소프트의 ‘리콜’ 기능과 같이 사용자의 모든 활동을 기록하는 기능은 개인 정보 보호에 대한 심각한 우려를 낳았다. 스크린샷을 찍어 저장하는 방식은 키로깅보다 더 심각한 문제를 야기할 수 있으며, 특히 윈도우 홈(Windows Home) 사용자에게는 암호화 기능이 제공되지 않아 해킹이나 도난 시 개인 정보가 노출될 위험이 크다.
- 일자리 감소: AI와 자동화 기술의 발전은 특정 직종에서의 일자리 감소를 초래할 수 있다는 우려가 제기되고 있다. 이는 사회적 불평등을 심화시키고 새로운 일자리 창출의 필요성을 높이는 문제이다.
- 디지털 격차: AI 기술에 대한 접근성이 모든 사람이나 국가에게 동등하지 않다면, 기존의 불평등을 더욱 심화시킬 수 있다. 디지털 활용 능력의 차이는 소득과 경쟁력, 경제력의 양극화로 이어질 수 있다.
표준화 및 호환성 문제
AI PC 시장의 성장을 위해서는 표준화와 호환성 문제가 해결되어야 한다. ARM 기반 중앙 처리 장치(CPU)가 탑재된 노트북은 소프트웨어 호환성이 제한될 수 있으며, 같은 윈도우 운영체제 내에서도 CPU가 처리할 수 있는 명령어에 차이가 발생할 수 있다. 또한, 서로 다른 AI 도구와 모델이 협업하려면 정보 교환을 위한 연결성 표준이 필요하다.
전력 소비 및 발열 문제
고성능 AI 반도체는 연산 효율만큼이나 발열도 심하며, 이를 식히기 위한 냉각 설비에는 전체 전력 소비의 절반 가까운 에너지가 투입될 수 있다. AI 데이터센터가 늘어날수록 국가 전력망의 안정성도 위협받을 수 있다는 지적이 나온다. NPU는 GPU에 비해 저전력으로 작동하여 전력 효율적이라는 장점이 있어, 이러한 문제를 완화하는 데 기여할 수 있다.
소프트웨어 생태계 및 ‘킬러 앱’ 부재
AI PC의 활용도를 높이기 위해서는 다양한 AI 애플리케이션과 소프트웨어의 개발이 필수적이다. 단순히 새로운 하드웨어가 출시되는 것만으로는 시장을 확장하기 어려우며, 사용자들이 AI 기능의 장점을 이해하고 이를 일상에서 활용할 수 있는 명확한 필요성과 이점이 전달되어야 한다. 기업용 AI PC 시장에서는 AI PC 활용도를 높일 ‘킬러 앱’ 부재가 도입을 망설이는 주요 이유 중 하나로 꼽히기도 한다.
하드웨어 발전 방향
AI 반도체 시장은 향후 5년간 연평균 24%로 성장하여 2028년에는 1,590억 달러를 기록할 것으로 전망되며, 응용 분야는 데이터센터와 스마트폰 중심에서 점차 차량, PC 등 엣지 디바이스 분야로 확장될 것으로 보인다.
- 차세대 NPU: NPU는 저전력으로 AI 추론을 효율적으로 수행하는 전용 프로세서로, 온디바이스 AI 시대에 더욱 각광받고 있다. 소형화, 저소비전력을 위해 메모리가 NPU 칩 내부에 통합된 온칩 메모리 방식이 활용되며, 거대 인공신경망에 대응하기 위한 저정밀 연산 기술 개발이 활발히 진행 중이다.
- PIM (Processing In Memory) 컴퓨팅: 메모리 내에서 연산을 수행하는 PIM 기술은 데이터 이동을 최소화하여 AI 처리 효율을 높이는 차세대 기술로 연구되고 있다.
- HBM (High Bandwidth Memory) 및 CXL (Compute Express Link): HBM은 AI 반도체의 핵심 제품으로 부상하며, CXL 메모리는 AI 반도체 향 메모리 시장에서 HBM에 이어 주요 제품으로 부상할 전망이다.
소프트웨어 발전 방향
소프트웨어 측면에서도 AI PC의 미래는 온디바이스 AI 모델과 멀티모달 AI의 발전과 밀접하게 연결된다.
- 온디바이스 LLM (Large Language Model): 생성형 AI 추론을 엣지 기기에서 실행하면 프라이버시 강화, 신뢰성, 비용 효율성, 즉각성 향상 등 다양한 이점을 누릴 수 있다. 퀄컴은 스냅드래곤 X 엘리트가 탑재된 윈도우 PC에서 텍스트 및 주변 소리를 입력값으로 받아 멀티턴 대화를 생성하는 70억 개 이상 파라미터 크기의 LLM을 온디바이스에서 세계 최초로 실행하는 데모를 선보였다.
- 멀티모달 AI: 눈과 귀를 넘어 오감으로 세상을 이해하는 멀티모달 AI는 다양한 모달리티(입력 양식)를 입출력하여 더 나은 응답과 답변을 제공하며, 자율주행 기술 발전, 시각 장애인을 위한 이미지 설명 서비스 등 새로운 가능성을 제시한다.
- 클라우드-엣지 협력 모델: AI는 클라우드와 온디바이스 AI의 하이브리드 모델로 발전할 것으로 예상된다. 거대한 데이터센터와 사용자 디바이스는 각각의 강점을 살려 공존함으로써 최적의 성능과 사용자 경험을 달성할 수 있다. 온디바이스 AI는 인터넷 연결 없이도 동작하고 요청당 추가 비용이 발생하지 않는 장점이 있으며, 클라우드 AI는 대규모 학습 및 복잡한 모델 처리에 강점을 가진다. 이러한 역할 분담을 통해 AI는 모든 기기를 제어하고 관리하는 운영체제(OS)의 역할을 하게 될 것이며, AI 에이전트가 그 핵심 동력이 될 것으로 전망된다.
결론
AI PC는 단순히 성능이 향상된 컴퓨터를 넘어, 온디바이스 AI를 통해 사용자 경험을 혁신하고 컴퓨팅 패러다임을 전환하는 핵심 동력으로 부상하고 있다. NPU의 탑재는 AI 작업을 로컬에서 효율적으로 처리하여 개인 정보 보호, 지연 시간 감소, 전력 효율성 증대라는 중요한 가치를 제공한다. 이러한 하드웨어적 진보는 생산성 향상, 창의적 콘텐츠 제작, 게임 경험 개선, 그리고 강력한 보안 기능 등 다양한 분야에서 새로운 활용 사례를 창출하고 있다.
글로벌 시장은 윈도우 10 지원 종료와 맞물려 AI PC로의 대규모 교체 수요가 예상되며, 이에 따라 칩 제조사와 PC 제조사들은 경쟁적으로 AI PC 라인업을 강화하고 파트너십을 통해 생태계를 확장하고 있다. 인텔, AMD, 퀄컴은 각자의 NPU 기술력을 바탕으로 시장을 선도하려 하며, 삼성, LG, HP, 델, 레노버, 마이크로소프트 등 주요 PC 제조사들은 온디바이스 AI 기능을 내세운 신제품을 출시하며 치열한 경쟁을 벌이고 있다.
그러나 AI PC 시장의 성공적인 안착을 위해서는 몇 가지 도전 과제가 남아있다. AI의 블랙박스 문제, 데이터 편향성, 개인 정보 보호 논란(특히 ‘리콜’ 기능), 그리고 AI로 인한 일자리 감소 및 디지털 격차 심화와 같은 윤리적, 사회적 문제에 대한 지속적인 논의와 해결 노력이 필요하다. 또한, ARM 기반 시스템의 소프트웨어 호환성 문제, 고성능 AI 반도체의 전력 소비 및 발열 관리, 그리고 사용자에게 실질적인 가치를 제공할 수 있는 ‘킬러 앱’의 부재는 시장 확대를 위한 중요한 과제로 남아있다.
미래 AI PC는 차세대 NPU, PIM, HBM, CXL과 같은 하드웨어 기술의 발전과 온디바이스 LLM, 멀티모달 AI, 그리고 클라우드와 엣지 컴퓨팅의 조화로운 협력 모델을 통해 더욱 진화할 것이다. 이러한 기술적 진보는 AI PC가 단순한 기기를 넘어, 사용자의 삶과 업무에 깊숙이 통합된 지능형 동반자로 자리매김할 수 있도록 할 것이다. AI PC는 선택이 아닌 필수가 될 것이며, 이는 ICT 산업 전반에 걸쳐 새로운 비즈니스 기회를 창출하고 사회 전반의 디지털 전환을 가속화할 것으로 전망된다.