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포레스터 리서치는 AI PC를 CPU, GPU, NPU에 걸쳐 AI 워크로드 경험을 개선하도록 특별히 설계된 AI 프로세서와 알고리즘을 내장한 PC로 정의한다. NPU는 특정 기능을 대신 수행해 PC가 초고속으로 AI 알고리즘을 실행할 수 있게 해 준다.
포레스터는 보고서에서 “직원들은 수년 동안 클라이언트 운영체제(OS)에서 배경 흐림이나 노이즈 제거 등 AI를 실행해 왔지만, 대부분의 AI 처리는 여전히 마이크로소프트 팀즈와 같은 클라우드 서비스 내에서 이뤄지고 있다”며, “이제 AI PC는 클라우드 기반 AI 모델을 무너뜨리고 어떤 OS를 실행하든 이런 AI 처리를 로컬 기기로 가져온다”고 설명했다.
포레스터는 2025년을 'AI PC의 해'라고 명명했는데, 최근 발표된 관련 제품의 수를 보면 그럴 가능성이 높다.
가트너 리서치는 PC 출하량이 2024년에는 1.6%, 2025년에는 7.7% 성장할 것으로 예상한다. 물론 가장 큰 성장 동력은 AI PC의 등장이 아니라 많은 기업과 사용자가 컴퓨터를 교체하고 윈도우 11로 전환해야 할 필요성 때문일 것이다.
가트너 애널리스트 미카 키타가와는 “우리가 가정하는 것은 AI PC가 출하량 성장을 주도하지 않을 것이며, 이는 대부분 최종 사용자가 AI를 원해서 PC를 교체하지는 않을 것이라는 뜻이다. OS 업그레이드, PC 노후화, 새로운 학교나 직장 등 특정 이유로 PC를 교체할 경우, 그리고 가장 중요한 것은 가격이 적합할 때 AI PC를 선택하게 될 것"이라고 지적했다.
AI PC가 업계에 미칠 가장 큰 영향은 NPU 코어 추가 및 메모리 요구 사항 증가와 같은 구성 요소의 변화로 인한 매출 성장이다. 또한 AI PC는 애플리케이션 서비스 업체와 최종 사용자의 지출을 증가시킬 것으로 보인다. 가트너는 최종 사용자 지출이 올해 5.4% 증가하고 2025년에는 11.6% 증가해 AI PC 출하량 증가율을 앞지를 것으로 전망했다.
키타가와는 “5년 후에는 AI PC가 표준 PC 구성이 될 것이며, 대부분의 PC에 NPU 코어가 탑재될 것”이라고 덧붙였다.
IDC 리서치 그룹의 부사장 톰 마이넬리는 실리콘 생태계 전반에 걸쳐 이미 애플, AMD, 인텔, 퀄컴의 NPU가 탑재된 SoC가 사용되고 있다며, “애플은 2020년 맥에 NPU를 탑재한 M 시리즈를 출시하며 이 분야를 선도하고 있다”고 말했다.
또 “지금까지는 윈도우나 맥OS와 같은 운영체제는 물론, 사람들이 사용하는 앱 모두 NPU를 제대로 활용하지 못했다. 하지만 이제 상황이 변했으며, 시스템의 설치 기반이 계속 증가함에 따라 클라우드가 아닌 로컬에서 AI를 실행할 때의 이점을 활용하기 시작하는 OS와 앱이 크게 증가할 것”이라고 전망했다.
윈도우 11에는 여러 가지 생성형 AI 기능이 내장되어 있으며, 애플은 조만간 애플 인텔리전스 기능을 출시할 예정이다.
엔비디아 칩, 특히 엔비디아의 GPU는 이미 PC에서 게임, 그래픽 디자인, 비디오 편집 및 머신러닝 애플리케이션에 널리 사용되고 있다. 특히 지포스 시리즈는 게이머 사이에서 잘 알려져 있으며, 쿼드로와 테슬라 시리즈는 전문 및 과학 컴퓨팅에 자주 사용된다. 많은 PC 조립 애호가와 게이머가 성능이나 레이트레이싱, AI 강화 그래픽과 같은 고급 기능 때문에 엔비디아 프로세서를 선택한다.
엔비디아뿐만이 아니다. 삼성전자는 가장 강력한 AI PC용 SSD인 PM9E1의 양산을 시작했다. 인텔은 올해 초 생성형 AI PC를 겨냥한 '울트라' 칩 라인을 발표했으며, 레노버는 여러 기기에서 에이전트와 AI 비서를 포함하는 '스마터 AI' 라인을 선보였다. 그리고 AMD는 AI 작업에 맞춰 더 뛰어난 처리 능력을 제공하는 새로운 CPU를 선보였다.
J. 골드 어소시에이츠의 대표 애널리스트 잭 골드는 “AMD는 신흥 AI 시장에 중점을 둔 종합 프로세서 업체라는 전략을 공격적으로 추구하고 있다. 인텔과 엔비디아의 대안이자 독자적인 혁신 업체로서 성공적으로 자리매김하고 있다”고 평가했다.
생성형 AI에 필요한 정교한 하드웨어
포레스터는 보고서에서 “기업은 콘텐츠 제작부터 회의 트랜스크립션, 코드 개발에 이르기까지 생성형 AI의 다양한 사용례를 예상하고 있다”며, “마이크로소프트 코파일럿과 같이 기업에서 승인한 생성형 AI 앱은 클라우드 서비스로 실행되는 경우가 많지만, 로컬에서 실행하면 카메라나 마이크와 같은 로컬 하드웨어와 지연 시간을 줄이면서 상호 작용할 수 있다"고 설명했다.
IDC의 마이넬리는 애플이 애플 인텔리전스를 어떻게 출시하는지, 그리고 사용자들이 새로운 기능에 어떻게 반응하는지에 주목하고 있다. 마이크로소프트의 클라우드 기반 코파일럿 챗봇과 마찬가지로 애플 인텔리전스에는 재작성 및 교정 기능을 포함한 자동화된 글쓰기 도구가 탑재되어 있다. 또한 내장된 생성형 AI 도구는 이메일과 문서 요약을 생성하고, 기사나 문서에서 핵심 사항과 목록을 추출하며, 이미지 플레이그라운드 앱을 통해 이미지를 생성할 수 있다.
마이넬리는 “올해 말에는 이미 퀄컴의 칩이 탑재된 시스템 외에도 40TOPS 이상의 성능을 내는 NPU를 탑재한 인텔과 AMD 시스템에도 마이크로소프트의 코파일럿+ 기능이 탑재될 것”이라고 말했다.
소프트웨어 업체도 AI 칩을 이용할 수 있는데, 특히 크리에이티브 전문가를 위한 새로운 사용례를 구현할 것이다. 예를 들어 오픈소스 음악 제작 소프트웨어 회사인 오다시티(Audacity)는 인텔과 협력해 음악가를 위한 텍스트-오디오 생성, 악기 분리, 보컬-텍스트 전사 등 AI 오디오 제작 기능을 제공한다.
또한 전용 AI 칩셋은 CPU, GPU, NPU 간에 자원을 공유해 배경 흐림 및 노이즈와 같은 기존 협업 기능의 성능을 개선할 것으로 기대된다.
포레스터의 보고서는 “배경이 흐릿해서 머리카락이 제대로 보이지 않아 속상한가? 온디바이스 AI가 이 문제를 해결해 피사체와 흐릿한 배경을 훨씬 더 세밀하게 구분할 수 있다. 더 중요한 것은 AI PC를 통해 시선 보정, 인물 흐림, 자동 프레이밍, 조명 조정, 디지털 아바타와 같은 새로운 사용례도 가능해질 것”이라고 설명했다.
클라우드에서 엣지까지
전문가들은 AI 기능과 도구가 스마트폰, 노트북, IoT 기기에 내장되는 등 엣지로 더 많이 이동하고 있다고 본다. 이렇게 되면 AI 연산이 클라우드 컴퓨팅 인프라나 중앙 데이터센터가 아닌 데이터가 있는 곳과 가까운 네트워크 엣지에서 이루어지기 때문에 지연 시간이 줄어들고 보안이 강화된다.예를 들어 레노버는 최근 메타의 라마 3을 기반으로 구축된 로컬 LLM을 활용해 인터넷 연결 없이도 로컬 PC에서 실행할 수 있는 챗봇을 구현하는 AI 에이전트인 AI Now를 발표했다. 지난달에는 HP가 옴니북 울트라 플립 투인원 노트북과 HP 엘리트북 X 14인치 차세대 AI 노트북 등 두 가지 AI PC를 발표했다. 두 PC에는 AI 애플리케이션을 가속화하는 세 가지 엔진(CPU, GPU, NPU)이 탑재되어 있으며, AI 전용 엔진이 탑재된 인텔 코어 울트라 프로세서 또는 최대 55TOPS의 성능을 구현하는 AMD 라이젠 프로 NPU 프로세서가 포함되어 있다.
HP 노트북에는 보다 정확한 상태 감지 및 적응형 디밍을 위한 900만 화소 AI 강화 웹캠, AI 소음 감소 기능을 갖춘 자동 오디오 튜닝, 음성 선명도를 최적화하는 HP 다이내믹 보이스 레벨링, AI 강화 보안 기능 등이 탑재되어 있다.
AI는 생산성 측면에서 과거 구글과 같은 검색엔진이 온라인에서 콘텐츠를 찾던 역할을 대신할 수 있다. 골드는 “AI와 NPU를 사용하면 작성한 것은 기억하지만 어디에 있는지 알 수 없는 이메일이나 문서를 찾는 것과 같은 일상적인 작업이 더 쉬워질 것이다. 또한 현재 우리가 해야 하는 많은 '설정'이 없어져 화상회의와 같은 것들이 훨씬 더 직관적이고 유용해질 것”이라고 설명했다.
특정 기능을 수행하는 AI '에이전트'가 등장하면 운영체제가 AI의 도움을 받아 훨씬 더 똑똑해지기 때문에 PC 사용자는 해당 작업을 자동으로 수행할 수 있다. 골드는 “즉, OS 화면 아래 아래에 숨겨진 설정을 찾으려고 애쓸 필요가 없다는 뜻이다. 이론적으로는 멀웨어와 피싱을 보고 배우면서 보안도 더 좋아질 수 있다. 또한 AI를 사용해 글을 더 잘 쓰거나 어제 받은 200통의 이메일을 읽을 시간이 없어 요약하는 등의 간단한 작업에도 도움을 줄 수 있다”고 덧붙였다.
애플, 삼성, 기타 스마트폰 및 칩 업체는 하드웨어에 AI 기능을 탑재해 사용자가 스마트폰, 태블릿, 노트북과 같은 엣지 기기와 상호작용하는 방식을 근본적으로 바꾸고 있다.
마이넬리는 “운영체제 업체와 소프트웨어 개발자가 기존 앱과 기능에 AI 기능을 추가하는 방식도 매우 흥미롭지만, 로컬 AI 기능을 활용해 기기와의 상호작용하는 방식을 발전시키고 우리가 미처 몰랐던 새로운 경험을 시장에 내놓는 방식을 보는 것이 가장 기대가 된다”고 말했다.
여전히 주의가 필요한 부분
생성형 AI의 갑작스러운 등장과 기술의 빠른 발전 속도에 따른 단점도 있다. 골드는 “AI가 우리가 하는 모든 일을 보고 기록하는 상황에서 개인정보 보호에 대한 우려가 없을까? 그리고 데이터가 저장되면 누가 액세스하는 것일까?”라며, “이것이 바로 마이크로소프트 리콜의 문제이며, 제가 하는 모든 일을 데이터베이스에 추적하여 노출될 수 있다는 것은 매우 우려스러운 일이다. 또한 AI에 의존하는 경우 모델이 제대로 훈련되었고 치명적인 실수를 하지 않았는지 어떻게 알 수 있을까요?"라고 말한다.AI 오류와 착각은 여전히 흔한 일이며, 이는 기업 IT가 지난 2년간 씨름해 온 문제를 사용자가 해결해야 한다는 것을 의미한다.
마이넬리는 “온디바이스 생성형 AI는 오늘날 클라우드 기반 생성형 AI에서 발생하는 것과 동일한 문제에 취약할 수 있다. 일반 사용자 및 기업 사용자는 잠재적인 생산성 이점과 오류 및 환각의 위험을 비교 검토해야 한다”고 지적했다.
골드는 “하드웨어 측면에서 보면 프로세싱이 더 복잡해진다는 것은 프로세서에 오류가 발생할 수 있는 방법이 더 많아진다는 것을 의미한다. 이는 비단 AI에만 국한된 문제가 아니라 복잡성이 증가하면 문제가 발생할 가능성도 높아진다. 호환성 문제도 있다. 소프트웨어 업체는 인텔, AMD, 엔비디아, Arm에서만 사용할 수 있는 프로그램을 가지고 있지 않을까? 적어도 현재로서는 그럴 가능성이 높다”고 덧붙였다.
생성형 AI 도구와 기능이 증가함에 따라 소프트웨어 지원 수준도 높아져야 하며, 기업은 호환성 문제가 직면할 가능성이 크다. 또한 AI 기능에는 많은 처리 성능이 필요하며, PC와 기타 기기에서 AI를 많이 사용하면 배터리 수명에 어떤 영향을 미칠지 명확하지 않다. 골드는 “그래픽 작업량이 많으면 배터리 수명에 큰 영향을 미치는 것처럼, AI 워크로드를 많이 사용하면 배터리 수명에 어떤 영향을 미칠까?"라고 덧붙였다.
기존의 기기 내 보안으로는 AI 애플리케이션과 도구를 노리는 공격을 막지 못할 수 있으며, 이로 인해 데이터 프라이버시 취약성이 발생할 수 있다. 이런 사이버 공격은 프롬프트 인젝션, AI 모델 변조, 지식 기반 중독, 데이터 유출, 개인 데이터 노출, 로컬 파일 취약성, 심지어 특정 AI 앱의 악의적 조작 등 다양한 형태로 나타날 수 있다.
마이넬리는 “모든 신기술이 그렇듯이 보안과 관련해 AI는 어느 정도의 위험성을 내포하고 있는 것은 사실이지만, PC 보안에 있어서는 대부분 긍정적일 것으로 예상한다. 저전력 NPU를 활용해 시스템에서 보안을 지속적이고 광범위하게 실행할 수 있다. 보안 솔루션 업체는 AI를 사용해 최종 사용자에게 보안을 덜 방해하고 귀찮게 만들 수 있으므로 보안을 우회하려는 시도를 줄일 수 있다"라고 말했다.
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Lucas Mearian editor@itworld.co.kr
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