온디바이스 LLM 시대, 2026년 기업 AI AX 전략이 바뀌어야 하는 이유
2026년 1월 라스베이거스에서 열린 CES 2026에서 가장 뜨거운 화두는 단 하나였습니다. 바로 온디바이스 AI였죠.
LG전자는 자체 개발한 엑사원 3.5를 탑재한 그램 프로 AI 2026을 선보였고, 현대차는 2026년부터 로봇과 보안 솔루션에 온디바이스 AI를 본격 적용한다고 발표했습니다.
이 모든 발표가 동시에 쏟아진 이유는 명확합니다.
클라우드 API 비용이 예측 불가능하게 폭증하고, 민감한 고객 데이터를 외부 서버로 전송하는 것이 규제 리스크가 되면서 기업들이 온디바이스 LLM을 차세대 AI 전략의 핵심으로 삼기 시작한 겁니다.
지금부터 온디바이스 LLM을 검토해야 하는 이유를 살펴보겠습니다.
온디바이스 LLM이란? 2026년의 세 가지 변화
온디바이스 LLM은 클라우드 서버가 아닌 사용자 기기에서 직접 실행되는 언어 모델입니다. 스마트폰, PC, 노트북, 자동차에서 인터넷 연결 없이 AI 추론을 처리하는 기술이죠.
로컬 LLM, 엣지 AI라고도 불리는 이 기술이 2026년 현재 세 가지 결정적인 변화를 맞이하고 있습니다.
① CES 2026 발표로 본 상용화 본격 돌입
CES 2026에서 주목 받은 국내 기업 래블업의 Backend.AI는 모델을 한 번 다운로드하면 인터넷 없이 문서 분석, 이미지 생성, 코드 검토를 수행합니다. 입력 데이터가 외부로 나가지 않기 때문에 금융과 의료 기업들의 엔터프라이즈 도입이 늘어날 전망입니다.
딥엑스가 공개한 DX-M2는 5W 미만의 초저전력으로 100B급 LLM 추론을 기기 내부에서 수행합니다. 5W로 100B LLM을 돌린다는 것은 고성능 연산 향상을 뛰어넘어 AI 인프라의 전제 조건이 바뀌는 것이죠.
② 하드웨어 경쟁이 가속화되는 모바일 HBM 시대
LG전자는 엑사원 3.5를 탑재한 그램 프로 AI 2026을 출시하며 온디바이스 AI PC 시장에 뛰어들었습니다. NPU 성능도 비약적으로 발전해서 애플 A17 Pro는 35TOPS를 기록하며 스마트폰에서도 고성능 추론이 가능해졌습니다.
삼성전자와 SK하이닉스는 2026년부터 스마트폰과 자동차에 탑재될 모바일 HBM 개발을 완료했습니다. 업계 전망에 따르면 2028년이면 전체 PC 시장의 80%, 스마트폰 시장의 60%가 AI를 탑재할 것으로 예상됩니다.
③ 규제 시행이 온디바이스 전환을 앞당기다
한국 AI 기본법이 2026년 1월 22일부터 시행되면서 이제 AI 시스템은 데이터 주권과 투명성 의무를 준수해야 합니다. EU AI Act는 고위험 AI 규제를 2027년 12월까지 단계적으로 적용하며, GDPR 개정안은 AI 학습용 개인정보 처리를 엄격히 제한합니다.
온디바이스 AI는 데이터를 외부로 전송하지 않기 때문에 규제 준수가 훨씬 유리합니다. 특히 의료와 금융처럼 데이터 주권이 비즈니스 생존 조건인 산업에서는 온디바이스 전환이 선택이 아닌 필수가 되고 있습니다.
클라우드 LLM vs 온디바이스 LLM 비교
LLM을 도입하고자 할 때 기업은 클라우드 방식과 온디바이스 방식 중에서 고민하게 됩니다.
두 방식을 비교하면 각각의 장단점이 명확합니다.
구분 | 클라우드 LLM | 온디바이스 LLM |
|---|---|---|
비용 | 토큰당 과금으로 예측 불가 | 초기 투자 후 고정 비용 |
프라이버시 | 외부 서버 전송 필수 | 기기 내부 처리만 |
응답 속도 | 네트워크 지연 수백ms | 실시간 수ms 이내 |
네트워크 | 인터넷 필수 | 오프라인 작동 가능 |
성능 | 최신 거대 모델 사용 | 경량 모델로 제한적 |
규제 대응 | GDPR·AI법 대응 복잡 | 데이터 주권 확보 용이 |
온디바이스 LLM은 세 가지 구조적 우위를 갖고 있습니다. 바로 비용 예측 가능성, 서비스 안정성, 프라이버시 보호입니다.
클라우드 API는 사용량이 급증하면 비용을 예측할 수 없지만, 온디바이스는 초기 투자 후 추가 비용이 발생하지 않습니다. 온디바이스 LLM은 비용을 지속 운영 가능한 형태로 바꾸는 핵심 전략입니다.
온프레미스와 클라우드를 함께 운영해야 하나요?
기업 내부 GPU 서버와 클라우드 자원을 통합 관리하고 싶다면 Yennefer를 확인해보세요. 온프레미스, 클라우드, 하이브리드 환경을 하나의 플랫폼에서 관리하며 폐쇄망에서도 모든 기능이 정상 작동합니다.
📃 예니퍼 Yennefer 제품 소개서 다운로드하러 가기
온디바이스 LLM이 빛을 발하는 세 가지 시나리오
① 프라이버시가 중요한 병원
환자 상담 기록을 자동으로 정리하는 AI 시스템 도입을 고민중이시라면, 온디바이스 LLM이 적합합니다. 클라우드 기반 솔루션은 환자 대화 내용이 외부 서버로 전송될 수 있습니다.
하지만 온디바이스 LLM으로 구축할 경우 환자 정보가 진료실 PC 밖으로 나가지 않아 개인정보보호법과 의료법 준수도 훨씬 간단해집니다. 2026년 AI 기본법 시행 이후 의료 현장에서 온디바이스 전환 사례가 높아질 것으로 예상됩니다.
② 실시간으로 응답해야하는 물류 창고
현대차가 CES 2026에서 공개한 온디바이스 로봇 솔루션은 물류 창고 환경을 겨냥했습니다. 상하차 로봇이 클라우드와 통신하며 명령을 받으면 네트워크 지연으로 수백ms가 소요되는데, 이 시간 동안 충돌 사고가 발생할 수 있습니다.
온디바이스 AI는 로봇 내부에서 수ms 이내에 의사결정을 내려 안전 사고를 원천 차단합니다. 네트워크가 불안정한 지하 주차장이나 오프라인 환경에서도 로봇이 정상 작동하는 것도 큰 장점입니다.
③ 트래픽이 많은 B2C 통신 산업
에너자이는 LG U+ 셋톱박스 200만 대에 온디바이스 음성 제어 AI 모델을 상용 배포했습니다. 동시접속자가 급증하는 환경에서 클라우드 LLM API는 월 비용이 예측 불가능하게 폭증하지만, 온디바이스로 구축하면 초기 투자 후 추가 비용이 발생하지 않습니다.
LG U+는 이 모델을 'ixi-O(익시오)' AI 통화 앱에도 적용해 통화 녹음, 요약, 보이스피싱 탐지 기능을 온디바이스 환경에서 제공하고 있습니다. 이처럼, 사용자가 늘어날수록 온디바이스의 비용 우위는 더 명확해집니다.
온디바이스 LLM 도입 전 체크리스트
온디바이스 LLM 도입을 검토한다면 다음 항목을 확인해보세요.
지금 당장 검토해야 할 신호
다음 중 하나라도 해당된다면 온디바이스 전환을 진지하게 고려해야 할 시점입니다.
월 API 비용이 매달 예측 불가능하게 변동한다
고객 데이터나 업무 기밀을 외부 서버로 전송하고 있다
2026년 1월 시행된 AI 기본법 고영향 AI 요건을 충족해야 한다
네트워크 지연 때문에 실시간 응답이 어려운 서비스다
기술 선택 시 고려사항
모델 크기: 마이크로소프트 Phi-3-mini는 3.8B 파라미터로 스마트폰에서 MMLU 68.8%를 달성했습니다. CES 2026 발표 기준으로 3B~8B 파라미터가 온디바이스 표준이며, 일상 업무(문서 요약, 번역, 코드 검토)는 이 수준으로 충분합니다.
하드웨어: NPU 성능과 모바일 HBM 탑재 여부를 확인하세요. 딥엑스의 DX-M2처럼 초저전력(5W 미만) AI 반도체를 선택하면 전력 효율을 극대화할 수 있습니다.
모델 경량화 도구: ONNX, TensorFlow Lite, PyTorch Mobile 같은 도구를 활용할 수 있습니다.
하이브리드 전략
완전히 클라우드를 버릴 필요는 없습니다. 다음 방식을 고려할 수도 있습니다.
간단한 쿼리는 온디바이스에서 처리
복잡한 분석이나 최신 정보가 필요한 작업만 클라우드 API 호출
온디바이스 LLM을 직접 체험하고 싶으신가요?
RunYourAI에서 GPU 클라우드 환경을 구축하고 온디바이스 LLM 개발 환경을 테스트할 수 있습니다. 클라우드와 온디바이스 중 어떤 선택이 당신의 비즈니스에 맞는지 직접 확인해보세요.
자주 묻는 질문
Q1. 온디바이스 LLM, 성능이 클라우드만큼 나오나요?
일상 업무는 3B~8B 파라미터 모델로 충분히 처리 가능합니다. 마이크로소프트 Phi-3-mini가 스마트폰에서 MMLU 68.8%를 기록한 것처럼 실용 수준은 이미 도달했습니다.
복잡한 추론이나 최신 정보 검색이 필요한 작업만 클라우드로 넘기는 하이브리드 전략을 활용하면 성능과 비용 두 마리 토끼를 잡을 수 있습니다. 몬드리안 AI의 Yennefer 플랫폼처럼 온프레미스와 클라우드를 함께 관리하는 방식이 현실적 해법입니다.
Q2. 초기 투자 비용이 부담스러운데요?
오픈소스 모델을 활용하면 개발비를 크게 줄일 수 있습니다. 상용 솔루션을 도입하면 개발 없이 즉시 시작할 수 있고, 에너자이처럼 200만 대 규모로 상용 배포한 레퍼런스도 존재합니다.
초기 투자 후에는 API 과금이 없어서 장기적으로 클라우드보다 훨씬 경제적입니다. 사용자 수가 늘어날수록 온디바이스의 비용 우위가 더 명확해집니다. 몬드리안 AI는 RunYourAI를 통해 GPU 클라우드 환경 구축부터 온디바이스 전환까지 지원합니다.
Q3. 규제 대응이 정말 쉬워지나요?
온디바이스 AI는 데이터가 기기 밖으로 나가지 않아 한국 AI 기본법의 데이터 주권 요건과 GDPR의 개인정보 처리 규정을 충족하기 훨씬 쉽습니다. 의료와 금융처럼 민감 정보를 다루는 산업에서는 온디바이스가 규제 리스크를 줄이는 핵심 수단입니다.
EU AI Act도 2027년까지 고위험 AI 규제를 단계 적용하고 있어서 글로벌 비즈니스를 준비한다면 온디바이스 전환을 검토할 시점입니다.