“오늘은 어떤 날이었어?” 온디바이스 AI 기기가 열어갈, 반도체 산업의 지형
AI는 이제 ‘일상 어디서나 작동하고 소통하는’ 단계로 진입하고 있다. 각종 디바이스에 탑재된 AI가 인터넷 연결에 의존하지 않고 스스로 구동하는 시대가 열리면서, 관련 필수 인프라인 반도체와 데이터센터 혁신이 산업의 중심 과제로 떠올랐다. 반도체 종합 서비스와 고효율 데이터센터 솔루션을 결합해 AI 시대의 기반을 다져가는 SK에코플랜트, 그들의 행보를 통해 미래형 인프라의 해답을 살펴보자.
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클라우드에서 디바이스로, AI 인프라 패러다임의 전환
‘스마트폰이 당신의 기분을 읽고 먼저 위로를 건네고, 하루의 스트레스를 스마트워치가 감지해 대응하는 세상’
이제 이런 장면은 영화 속 이야기가 아니다. 기기가 스스로 판단하고 반응하는 기술, 온디바이스(On-Device) AI가 이미 현실로 다가오고 있기 때문이다.
그동안 AI 서비스를 이용하거나 작동하기 위해서는 ‘클라우드 서버 연결’이 필수였다. 하지만 이제는 각 기기마다 자체 AI가 내장된 ‘온디바이스 AI’ 기술이 본격적으로 확산되고 있다. 서버와의 통신 없이 기기에서 필요한 정보를 처리할 수 있다는 점은 속도나 보안, 비용 측면에서 매우 큰 변화를 의미한다. ‘기기가 스스로 생각하고 대응하는 세상’은 우리 사회에 더욱 많은 변화를 가져올 것으로 기대되고 있다.
실제 현장에서도 적용 사례가 등장하고 있다. 최근 경상남도에서는 온디바이스 AI 모델을 탑재한 실증 사업을 진행하고 있다. 카메라와 드론이 스스로 산불 징후를 분석하고 조기 경보를 발령할 수 있도록 기기에 자체 AI를 탑재하는 것이다. 기기에 탑재된 자체 AI는 통신이 불안정한 산악 지역에서도 스스로 위험 상황을 감지해 판단한다는 점에서, 현장 대응 역량이 크게 높아질 것으로 기대하고 있다. 보안이 중요한 의료·공공 서비스 영역에서도 개인정보를 외부로 전송하지 않고 기기 내에서 처리할 수 있다는 점은 규제 대응과 데이터 안전성 측면에서 주목받는 대목이다.
드론과 CCTV 외에도 스마트폰, 자동차, 로봇, 웨어러블 기기까지 AI 기능을 탑재한 제품이 빠르게 늘어나고 있다. 글로벌 제조사들도 디바이스 자체를 ‘독립적인 AI 플랫폼’으로 정의하며, 클라우드 의존을 줄이고 현장 실행력을 높이는 기술을 차세대 경쟁력으로 강조하고 있다.
이처럼 AI의 무게 중심이 서버에서 기기 자체로 이동하는 흐름은 기술적 변화에 그치지 않고 일상과 산업 전반의 구조 자체를 바꾸는 신호탄으로 해석할 수 있다.
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기기 안으로 들어간 AI, 반도체 산업의 지형을 다시 그리다
디바이스 중심의 AI가 확산될수록, 기기 내부에서 AI 모델을 구동할 수 있는 저전력·고성능 반도체의 중요성은 더욱 커지고 있다. 즉각적인 연산이 필수인 만큼, 전력 사용을 최소화하면서도 높은 성능을 내는 AI 특화 칩이 핵심 경쟁력으로 떠오르고 있는 것이다. 이는 곧 반도체 산업의 수요 구조 변화로 직결되며, 경량 AI 칩과 고대역폭 메모리 기반 구조로 다층화될 것이라는 전망에 힘이 실리고 있다.
이 흐름을 가장 민감하게 포착한 것은 글로벌 빅테크 기업이다. 최근 메타(Meta)가 한국의 AI 반도체 스타트업 퓨리오사AI(FuriosaAI)를 8억 달러(약 1조 2000억원)에 인수를 추진한 사실이 알려지며 업계의 주목을 받았다. 퓨리오사AI는 AI 추론에 특화된 고효율 반도체 설계 기업으로, 메타가 최근 스마트글래스 등 자사 디바이스 전반에 AI 기능을 확대하는 과정에서 온디바이스 AI 전용 반도체 기술 확보를 위한 전략적 접근이라는 분석이 나온다.
실제 관련 시장도 크게 성장할 것으로 예측되고 있다. 글로벌 컨설팅 기업 딜로이트는 보고서를 통해 글로벌 온디바이스 AI 시장이 연평균 27.95% 성장해 2031년에는 1181억 달러 규모(약 167조원)에 달할 것으로 예측했다. 시장조사기관 프리시던스 리서치(Precedence Research)는 반도체 시장 규모 확대의 주요 원인으로 AI 서비스 증가를 꼽으면서도, 특히 데이터를 근거리에서 처리하는 기술 방식이 늘고 있어 웨어러블 및 사물인터넷(IoT) 디바이스를 위한 저전력 고성능 AI 반도체 칩에 대한 개발도 중요하다고 언급했다.
이처럼 AI 기기가 우리 일상속에 가까워질수록 AI 전용 반도체 수요는 폭발적으로 증가한다. 특히 스마트폰, 노트북 등 대량 생산 디바이스에 탑재되는 자체 AI가 늘어나고, 이어서 제조, 물류, 의료, 도시 인프라, 모빌리티 등 AI 적용 가능성이 높은 시장이 동시다발적으로 성장하면서 반도체가 진출할 수 있는 영역은 그야말로 급격히 확장되고 있다.
이에 따라 반도체 생산 인프라의 중요성도 한층 부각되고 있다. 온디바이스 AI용 반도체는 경량화와 고성능이라는 두마리 토끼를 잡아야 하기 때문에 제조 과정에서 미세공정 정밀도, 패키징 기술, 발열 제어와 전력 효율성 등 다양한 기술의 고도화가 요구된다. 이와 함께 공정용 가스, 수처리 등 반도체 제조를 위한 기반시설의 수준도 업그레이드가 필수다.
결국 반도체 제조라인을 운영하는 클린룸부터, 전력·냉각, 초정밀 환경 제어에 이르는 인프라 전반이 강화되어야 하며, 이를 종합적으로 설계하고 구축할 수 있는 인프라 전문 기업의 역할이 자연스럽게 주목받고 있다. SK에코플랜트가 반도체 생산 및 연구 인프라 구축 경험을 기반으로 해당 영역에서 역량을 확장하고 있는 것도 이러한 흐름과 맞닿아 있다.
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온디바이스 시대, 데이터센터 중요성은?
온디바이스 AI는 기기에서 즉각적인 판단을 수행할 수 있다는 점에서 강점을 지니지만, AI 모델의 학습과 고도화는 여전히 데이터센터의 대규모 컴퓨팅 자원을 필요로 한다.
기기에서의 추론이 아무리 늘어나도, 방대한 데이터를 처리·학습하고 모델을 주기적으로 훈련 및 업데이트하는 역할은 중앙 데이터센터가 담당한다. 즉 온디바이스 AI 확산은 데이터센터의 역할을 대체하는 것이 아니라, 엣지 인프라(디바이스 및 지역 거점 소규모 인프라)와 중앙 인프라가 공존하며 상호 보완하는 생태계를 강화하는 방향으로 전개되고 있다.
실제로 구글 딥마인드(Google DeepMind)가 발표한 온디바이스 버전 로봇인 제미나이 로보틱스(Gemini Robotics)는 하이브리드 방식을 적용하여 클라우드와도 연결이 가능하다. 최신 버전으로 업데이트하거나 미세한 조정이 필요할 때는 클라우드에 접속하고, 평소에는 온디바이스 모드로 작동하며 네트워크 장애나 보안 위협으로부터 안정적인 운영이 가능하다는 점이 강점이다.
테슬라(Tesla)의 휴머노이드 로봇 옵티머스(Optimus)도 마찬가지다. 기본적으로 대부분의 행동을 위한 연산은 기기 자체에서 수행하지만, 모델의 학습과 성능 업그레이드는 전적으로 클라우드 기반에서 이루어진다. 때문에 온디바이스 형태가 중심이지만 언제든지 클라우드에 연결할 수 있도록 설계해 사실상 하이브리드 방식을 채택하고 있다.
산업 전반에서 AI 활용이 확대될수록 AI 모델이 학습하는 데 필요한 데이터량은 기하급수적으로 늘어난다. 이에 따라 초고밀도 서버 설계, 저전력 냉각 기술, 고효율 에너지 발전 솔루션 도입 등 데이터센터 혁신은 선택이 아닌 필수 요소가 되고 있다. 온디바이스 AI는 효율적인 분산 처리 구조를 만들고, 데이터센터는 지속적으로 진화를 거듭해야 하는 구조가 만들어지는 셈이다.
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SK에코플랜트의 차세대 AI 인프라 솔루션
온디바이스 AI가 확산될수록 반도체와 데이터센터의 역할은 더욱 그 중요성의 무게가 커지며 인프라 기업의 선제적 대응 역시 필연적이다. SK에코플랜트는 이러한 변화 속에서 반도체 제조시설을 종합적으로 설계·구축하고, AI 데이터센터 설계와 고효율 에너지 솔루션 공급 경험을 바탕으로 온디바이스 AI 시대의 핵심 기반시설 고도화에 기여하고 있다.
- 반도체 생태계를 아우르는 전주기 역량
SK에코플랜트는 반도체 생산시설 구축을 중심으로 전력·용수 등 핵심 인프라 제공부터 산업용 가스 공급, 소재 제조, 자원 재활용까지 반도체 밸류체인 전 과정을 연결하는 구조를 갖추며 경쟁력을 강화하고 있다. 반도체 제조용 고순도 가스를 공급하는 SK에어플러스, 메모리 모듈 제조를 담당하는 에센코어, 자원 재활용 기술을 보유한 SK테스 등이 대표적이다. 여기에 소재 전문 기업 편입을 추진하면서 제조, 공급, 재활용을 하나의 체계로 통합하는 방향으로 진화하고 있다.
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- AI 데이터센터를 위한 고효율·고안정 전력 솔루션
데이터센터는 연산량이 폭증할수록 전력 사용량과 발열은 기하급수적으로 증가하며, 이 때 안정적인 전력 공급과 냉각 효율이 경쟁력을 좌우한다. SK에코플랜트는 이에 대응해 고체산화물 연료전지(SOFC, Solid Oxide Fuel Cell) 기반의 전력·열 통합 솔루션을 고도화하고 있다.
연료전지는 전력망 영향을 최소화하며 24시간 안정적인 전기를 공급할 수 있어, 데이터센터 운영의 중단 위험을 크게 낮춘다. 동시에 전력을 생산할 때 발생하는 열을 회수해 냉각 및 건물 내 열공급에 활용함으로써 에너지 효율을 극대화할 수 있다. SK에코플랜트가 확보한 연료전지 열솔루션은 약 7°C의 저온 냉수부터 120°C 고온수까지 제공할 수 있어, 주변 지역 에너지 시스템과 연계한 신규 비즈니스 모델 확장 가능성도 열어두고 있다.
이러한 통합 솔루션은 밀집된 고성능 서버의 전력 부담을 줄일 수 있어 차세대 AI 인프라 역량으로 평가받고 있다.
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인프라가 생태계를 결정하는 시대
온디바이스 AI의 확산은 곧, AI 기기가 우리 일상 속에 보편화된다는 의미와 같다.
과거 스마트폰이 보급되기 시작되면서 통신업계 최대 경쟁력은 결국 ‘누가 가장 안정적인 기가 인터넷망 인프라를 보유했는가’이며 이는 현재도 진행 중이다.
AI도 크게 다르지 않다. 반도체 설계와 생산, 데이터센터, 엣지 컴퓨팅, 네트워크까지 아우르는 산업 인프라를 누가 더 효율적이고 신속하게 확보하느냐가 경쟁력인 시대가 열리고 있다.
이러한 패러다임 전환 속에서 SK에코플랜트가 만들어가는 반도체 생태계가 AI 시대와 함께 성장하는 모습을 기대해본다.
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실제 현장에서도 적용 사례가 등장하고 있다. 최근 경상남도에서는 온디바이스 AI 모델을 탑재한 실증 사업을 진행하고 있다. 카메라와 드론이 스스로 산불 징후를 분석하고 조기 경보를 발령할 수 있도록 기기에 자체 AI를 탑재하는 것이다. 기기에 탑재된 자체 AI는 통신이 불안정한 산악 지역에서도 스스로 위험 상황을 감지해 판단한다는 점에서, 현장 대응 역량이 크게 높아질 것으로 기대하고 있다. 보안이 중요한 의료·공공 서비스 영역에서도 개인정보를 외부로 전송하지 않고 기기 내에서 처리할 수 있다는 점은 규제 대응과 데이터 안전성 측면에서 주목받는 대목이다.
드론과 CCTV 외에도 스마트폰, 자동차, 로봇, 웨어러블 기기까지 AI 기능을 탑재한 제품이 빠르게 늘어나고 있다. 글로벌 제조사들도 디바이스 자체를 ‘독립적인 AI 플랫폼’으로 정의하며, 클라우드 의존을 줄이고 현장 실행력을 높이는 기술을 차세대 경쟁력으로 강조하고 있다.
이처럼 AI의 무게 중심이 서버에서 기기 자체로 이동하는 흐름은 기술적 변화에 그치지 않고 일상과 산업 전반의 구조 자체를 바꾸는 신호탄으로 해석할 수 있다.
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기기 안으로 들어간 AI, 반도체 산업의 지형을 다시 그리다
디바이스 중심의 AI가 확산될수록, 기기 내부에서 AI 모델을 구동할 수 있는 저전력·고성능 반도체의 중요성은 더욱 커지고 있다. 즉각적인 연산이 필수인 만큼, 전력 사용을 최소화하면서도 높은 성능을 내는 AI 특화 칩이 핵심 경쟁력으로 떠오르고 있는 것이다. 이는 곧 반도체 산업의 수요 구조 변화로 직결되며, 경량 AI 칩과 고대역폭 메모리 기반 구조로 다층화될 것이라는 전망에 힘이 실리고 있다.
이 흐름을 가장 민감하게 포착한 것은 글로벌 빅테크 기업이다. 최근 메타(Meta)가 한국의 AI 반도체 스타트업 퓨리오사AI(FuriosaAI)를 8억 달러(약 1조 2000억원)에 인수를 추진한 사실이 알려지며 업계의 주목을 받았다. 퓨리오사AI는 AI 추론에 특화된 고효율 반도체 설계 기업으로, 메타가 최근 스마트글래스 등 자사 디바이스 전반에 AI 기능을 확대하는 과정에서 온디바이스 AI 전용 반도체 기술 확보를 위한 전략적 접근이라는 분석이 나온다.
실제 관련 시장도 크게 성장할 것으로 예측되고 있다. 글로벌 컨설팅 기업 딜로이트는 보고서를 통해 글로벌 온디바이스 AI 시장이 연평균 27.95% 성장해 2031년에는 1181억 달러 규모(약 167조원)에 달할 것으로 예측했다. 시장조사기관 프리시던스 리서치(Precedence Research)는 반도체 시장 규모 확대의 주요 원인으로 AI 서비스 증가를 꼽으면서도, 특히 데이터를 근거리에서 처리하는 기술 방식이 늘고 있어 웨어러블 및 사물인터넷(IoT) 디바이스를 위한 저전력 고성능 AI 반도체 칩에 대한 개발도 중요하다고 언급했다.
이처럼 AI 기기가 우리 일상속에 가까워질수록 AI 전용 반도체 수요는 폭발적으로 증가한다. 특히 스마트폰, 노트북 등 대량 생산 디바이스에 탑재되는 자체 AI가 늘어나고, 이어서 제조, 물류, 의료, 도시 인프라, 모빌리티 등 AI 적용 가능성이 높은 시장이 동시다발적으로 성장하면서 반도체가 진출할 수 있는 영역은 그야말로 급격히 확장되고 있다.
이에 따라 반도체 생산 인프라의 중요성도 한층 부각되고 있다. 온디바이스 AI용 반도체는 경량화와 고성능이라는 두마리 토끼를 잡아야 하기 때문에 제조 과정에서 미세공정 정밀도, 패키징 기술, 발열 제어와 전력 효율성 등 다양한 기술의 고도화가 요구된다. 이와 함께 공정용 가스, 수처리 등 반도체 제조를 위한 기반시설의 수준도 업그레이드가 필수다.
결국 반도체 제조라인을 운영하는 클린룸부터, 전력·냉각, 초정밀 환경 제어에 이르는 인프라 전반이 강화되어야 하며, 이를 종합적으로 설계하고 구축할 수 있는 인프라 전문 기업의 역할이 자연스럽게 주목받고 있다. SK에코플랜트가 반도체 생산 및 연구 인프라 구축 경험을 기반으로 해당 영역에서 역량을 확장하고 있는 것도 이러한 흐름과 맞닿아 있다.
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온디바이스 AI는 기기에서 즉각적인 판단을 수행할 수 있다는 점에서 강점을 지니지만, AI 모델의 학습과 고도화는 여전히 데이터센터의 대규모 컴퓨팅 자원을 필요로 한다.
기기에서의 추론이 아무리 늘어나도, 방대한 데이터를 처리·학습하고 모델을 주기적으로 훈련 및 업데이트하는 역할은 중앙 데이터센터가 담당한다. 즉 온디바이스 AI 확산은 데이터센터의 역할을 대체하는 것이 아니라, 엣지 인프라(디바이스 및 지역 거점 소규모 인프라)와 중앙 인프라가 공존하며 상호 보완하는 생태계를 강화하는 방향으로 전개되고 있다.
실제로 구글 딥마인드(Google DeepMind)가 발표한 온디바이스 버전 로봇인 제미나이 로보틱스(Gemini Robotics)는 하이브리드 방식을 적용하여 클라우드와도 연결이 가능하다. 최신 버전으로 업데이트하거나 미세한 조정이 필요할 때는 클라우드에 접속하고, 평소에는 온디바이스 모드로 작동하며 네트워크 장애나 보안 위협으로부터 안정적인 운영이 가능하다는 점이 강점이다.
테슬라(Tesla)의 휴머노이드 로봇 옵티머스(Optimus)도 마찬가지다. 기본적으로 대부분의 행동을 위한 연산은 기기 자체에서 수행하지만, 모델의 학습과 성능 업그레이드는 전적으로 클라우드 기반에서 이루어진다. 때문에 온디바이스 형태가 중심이지만 언제든지 클라우드에 연결할 수 있도록 설계해 사실상 하이브리드 방식을 채택하고 있다.
산업 전반에서 AI 활용이 확대될수록 AI 모델이 학습하는 데 필요한 데이터량은 기하급수적으로 늘어난다. 이에 따라 초고밀도 서버 설계, 저전력 냉각 기술, 고효율 에너지 발전 솔루션 도입 등 데이터센터 혁신은 선택이 아닌 필수 요소가 되고 있다. 온디바이스 AI는 효율적인 분산 처리 구조를 만들고, 데이터센터는 지속적으로 진화를 거듭해야 하는 구조가 만들어지는 셈이다.
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SK에코플랜트의 차세대 AI 인프라 솔루션
온디바이스 AI가 확산될수록 반도체와 데이터센터의 역할은 더욱 그 중요성의 무게가 커지며 인프라 기업의 선제적 대응 역시 필연적이다. SK에코플랜트는 이러한 변화 속에서 반도체 제조시설을 종합적으로 설계·구축하고, AI 데이터센터 설계와 고효율 에너지 솔루션 공급 경험을 바탕으로 온디바이스 AI 시대의 핵심 기반시설 고도화에 기여하고 있다.
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SK에코플랜트는 반도체 생산시설 구축을 중심으로 전력·용수 등 핵심 인프라 제공부터 산업용 가스 공급, 소재 제조, 자원 재활용까지 반도체 밸류체인 전 과정을 연결하는 구조를 갖추며 경쟁력을 강화하고 있다. 반도체 제조용 고순도 가스를 공급하는 SK에어플러스, 메모리 모듈 제조를 담당하는 에센코어, 자원 재활용 기술을 보유한 SK테스 등이 대표적이다. 여기에 소재 전문 기업 편입을 추진하면서 제조, 공급, 재활용을 하나의 체계로 통합하는 방향으로 진화하고 있다.
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과거 스마트폰이 보급되기 시작되면서 통신업계 최대 경쟁력은 결국 ‘누가 가장 안정적인 기가 인터넷망 인프라를 보유했는가’이며 이는 현재도 진행 중이다.
AI도 크게 다르지 않다. 반도체 설계와 생산, 데이터센터, 엣지 컴퓨팅, 네트워크까지 아우르는 산업 인프라를 누가 더 효율적이고 신속하게 확보하느냐가 경쟁력인 시대가 열리고 있다.
이러한 패러다임 전환 속에서 SK에코플랜트가 만들어가는 반도체 생태계가 AI 시대와 함께 성장하는 모습을 기대해본다.
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