누구도 알려주지 않는 인공지능 이야기 - 인공지능의 모든 것

지금, 온 디바이스 AI는 어디에서 활용되고 있는가 온 디바이스 AI라는 말은 어렵게 들리지만, 핵심은 단순하다. 인공지능 모델을 멀리 있는 클라우드 서버로 보내지 않고, 손안의 기기가 가진 자체 칩 위에서 곧바로 돌린다는 뜻이다. 몇 년 전까지만 해도 이것은 고가 제품에만 붙던 특별한 기능이었지만, 2026년 현재는 사정이 달라졌다. 올해 출시된 플래그십 스마트폰의 대다수가 신경망 처리 장치(NPU)를 기본으로 탑재하고, 중급형 기기조차 의미 있는 AI 작업을 기기 안에서 처리한다. 이제 온 디바이스 AI는 자랑거리가 아니라, 수많은 기기가 매일 작동하는 방식의 밑바탕이 되었다. 그렇다면 이 기술은 실제로 어디에서, 어떤 모습으로 활용되고 있을까. 가장 눈에 잘 띄는 무대는 역시 스마트폰이다. 삼성 갤..

피지컬AI 2026. 8. 7. 16:48

CPU, GPU, NPU는 무엇이 다른가 컴퓨터를 열어 보면 여러 종류의 연산 장치가 들어 있다. 그중에서도 요즘 자주 함께 언급되는 세 가지가 CPU, GPU, 그리고 NPU다. 이름은 비슷하게 생겼지만 이들이 세상을 바라보고 일을 처리하는 방식은 서로 상당히 다르다. 세 장치의 차이를 이해하는 가장 좋은 방법은, 각각이 어떤 문제를 잘 풀도록 태어났는지를 살펴보는 것이다. 결국 이들은 서로 경쟁하는 관계라기보다, 잘하는 일이 다른 전문가들이 한 팀을 이루고 있는 것에 가깝다. 먼저 CPU는 중앙처리장치(Central Processing Unit)의 줄임말로, 컴퓨터의 두뇌이자 총괄 지휘자라고 부를 수 있다. CPU의 가장 큰 특징은 한 번에 한 가지 일을 매우 빠르고 정확하게, 그리고 복잡한 순서를 ..

피지컬AI 2026. 8. 5. 09:47

2026년, AGI는 어디까지 왔는가 인공일반지능(AGI)이라는 말이 이렇게 자주 입에 오르내린 적은 없었다. 어떤 이는 이미 문턱을 넘었다고 하고, 어떤 이는 여전히 신기루라고 말한다. 그러나 2026년 현재의 냉정한 사실은 하나로 정리된다. 어떤 기관도 공인된 학술적·산업적 기준에 따라 AGI 달성을 공식 선언하지 않았다는 것이다. 논의의 출발점은 언제나 정의의 문제다. AGI는 평균적인 성인이 수행하는 거의 모든 인지 과제를, 최소한 그 수준으로 해내는 시스템을 뜻하지만, 이 '거의 모든'이라는 표현 속에 모든 논쟁이 숨어 있다. 이 혼란을 정리하기 위해 구글 딥마인드는 2023년 다섯 단계로 나눈 프레임워크를 제안했고, 이는 학계에서 널리 채택되었다. 그 기준에 따르면 오늘날 가장 앞선 모델조차 ..

AGI 2026. 8. 3. 14:19

NPU는 지금 어디에 쓰이고 있을까 — 스마트폰부터 데이터센터까지, 인공지능을 움직이는 칩 NPU가 무엇이며 곱셈-누산 연산을 어떻게 병렬로 처리하는지는 앞서 살펴본 바 있다. 그렇다면 이 칩은 오늘날 우리가 마주하는 인공지능의 어디에 실제로 자리 잡고 있을까. 결론부터 말하면, NPU는 이미 밀리와트 단위의 초소형 센서에서부터 수백 와트를 소모하는 데이터센터 가속기에 이르기까지, 인공지능이 구현되는 거의 모든 지점에 스며들어 있다. 흥미로운 점은 그 쓰임이 대부분 ‘추론(inference)’, 곧 이미 학습을 마친 모델을 실제로 돌려 결과를 내는 단계에 집중되어 있다는 사실이다. 아래에서는 그 자리를 손안의 기기, 개인용 컴퓨터, 데이터센터, 그리고 자동차·로봇의 네 무대로 나누어 살펴본다. 대표적으로..

피지컬AI 2026. 7. 30. 13:27

NPU의 원리 — 신경망 연산에 최적화된 프로세서는 어떻게 작동하는가 스마트폰으로 사진 속 얼굴을 인식하거나 음성 명령을 알아듣고, 실시간으로 외국어를 번역할 때, 그 이면에서는 막대한 양의 계산이 순식간에 처리된다. 흥미로운 점은 이 작업을 담당하는 주체가 우리에게 익숙한 중앙처리장치(CPU)가 아니라는 사실이다. 최근 몇 년 사이 스마트폰과 노트북, 자율주행차, 사물인터넷(IoT) 기기에는 신경망처리장치(NPU, Neural Processing Unit)라는 전용 칩이 속속 탑재되고 있다. 마이크로소프트가 이른바 ‘코파일럿+ PC’ 인증 기준으로 초당 40조 회(40 TOPS)의 연산 성능을 요구할 만큼, NPU는 이제 개인용 컴퓨터의 기본 구성 요소로 자리 잡았다. 그렇다면 이 칩은 대체 어떤 원리..

피지컬AI 2026. 7. 28. 10:26

디지털 트윈, 만들기보다 어려운 것은 쓰이게 하는 일- 현실에 뿌리내리는 가상 쌍둥이를 위한 다섯 가지 점검 디지털 트윈은 현실에 있는 것을 컴퓨터 안에 하나 더 만들어 두는 기술이다. 공장의 기계, 다리와 터널, 도시 전체, 심지어 사람의 심장까지 대상이 될 수 있다. 다만 겉모습이 닮은 삼차원 모형을 만드는 일과는 다르다. 센서가 보내오는 실제 데이터가 끊임없이 흘러들어와 가상의 쌍둥이가 현실과 같은 상태를 유지하고, 그 안에서 미리 시험해 본 결과가 다시 현실의 판단으로 되돌아오는 순환이 핵심이다. 국제표준화기구가 제정한 ISO 23247 시리즈도 디지털 트윈을 멈춰 있는 모형이 아니라 실시간으로 갱신되면서 과거 상태를 되짚고 미래 상태를 예측하는 체계로 규정한다. 그런데 이 기술은 기대만큼 순조롭..

피지컬AI 2026. 7. 24. 09:24

온디바이스 AI의 빛과 그림자― 무엇을 얻고, 무엇을 내주는가 인공지능이 어디에서 계산되는가는 오랫동안 사용자에게 중요하지 않은 문제였다. 질문을 던지면 답이 돌아왔고, 그 사이에 데이터가 어느 나라의 어느 데이터센터를 다녀왔는지는 관심 밖이었다. 그러나 최근 몇 년 사이 이 질문은 산업의 중심 의제로 올라섰다. 시장조사기관 카운터포인트리서치는 생성형 AI를 기기 자체에서 실행할 수 있는 스마트폰의 비중이 2025년 36%에서 2026년 45%로 늘고, 2027년에는 전체 출하량의 절반을 넘어설 것으로 전망했다. 계산의 무게중심이 클라우드에서 손안의 기기로 이동하고 있다는 뜻이다. 이 흐름을 냉정하게 평가하려면 온디바이스 AI가 실제로 무엇을 해결하고 무엇을 해결하지 못하는지를 나누어 볼 필요가 있다. ..

About AI 2026. 7. 23. 10:08

인공지능 구현에서 전력 사용량을 줄여야 하는 이유와 그 노력 인공지능이 일상과 산업 전반으로 빠르게 스며들면서, 그 화려한 성능의 이면에서 소리 없이 커지는 문제가 있다. 바로 전력 소비다. 우리는 생성형 인공지능에게 질문을 던지고 몇 초 만에 답을 얻는 데 익숙해졌지만, 그 한 번의 응답을 위해 지구 어딘가의 데이터센터에서는 결코 적지 않은 양의 전기가 소모된다. 인공지능이 지속 가능한 기술로 자리 잡기 위해서는, 그 지능을 떠받치는 에너지의 무게를 정확히 인식하고 줄여 나가려는 노력이 반드시 함께 이루어져야 한다. 먼저 문제의 규모를 짚어 볼 필요가 있다. 국제에너지기구(IEA)에 따르면 전 세계 데이터센터의 전력 소비량은 2024년 약 415테라와트시(TWh)로, 전 세계 전력 소비의 약 1.5퍼센..

About AI 2026. 7. 21. 10:00