데일리연합 (SNSJTV. 타임즈M) 윤태준 기자 | AI의 등장으로 연산을 담당하는 GPU칩을 제작하는 엔비디아를 필두로 전력기기 업체들이 자본시장에서 주목을 받고 있다.  그런데, AI의 연산량을 상당히 크기 때문에 전략난과 컴퓨팅 비용이 기하급수적으로 증가하여 AI 개발에 걸림돌이 되고 있다. 이러한 상황에서 등장한 것이 엣지 AI인데, 자세히 알아보자.

네트워크 아키텍처에서 바라본 엣지와 엣지 AI의 의미

스마트폰, PC, 웨어러블 기기 같은 개인 디바이스들은 흔히 엣지(Edge) 디바이스’로 불린다. 네트워크 용어처럼 들리지만, 사실 ‘엣지’는 말 그대로 ‘끝 부분’을 의미한다. 그렇다면 왜 스마트폰이 ‘엣지’에 속하는 걸까?

엣지(Edge)의 개념

네트워크 아키텍처에는 크게 두 축이 있다.

• 중심부: 클라우드, 데이터센터 등 중앙에서 대규모 연산이 이루어지는 곳

• 말단부(User Side): 최종 사용자가 디바이스를 통해 접속하는 영역

‘엣지’는 이 가운데 사용자 말단(User Side)을 가리킨다. 스마트폰은 소비자가 직접 사용하는 최종 지점의 기기이므로 당연히 ‘엣지 디바이스’로 불린다. 이는 스마트폰만이 아니라 개인용 PC, 스마트워치 등 사용자 곁에 있는 기기 전반을 아우르는 개념이다.

예컨대, 웨어러블 기기가 사용자의 걸음 수나 심박수를 직접 연산한다면 이는 곧 ‘엣지 컴퓨팅(Edge Computing)’이다. 즉, 데이터를 클라우드로 보내지 않고 엣지 디바이스 자체에서 연산하는 방식을 의미한다.

엣지 AI란 무엇인가

최근 주목받는 엣지 AI(Edge AI)는 말 그대로 엣지 디바이스에 탑재된 AI를 뜻한다. ChatGPT 같은 초거대 언어모델(LLM)은 방대한 연산량 때문에 클라우드 데이터센터에서만 작동 가능하다. 하지만 엣지 AI는 다르다.

• 경량화 기술: 대형 LLM을 양자화(Quantization)와 프루닝(Pruning, 불필요한 데이터 제거)으로 축소해 스마트폰·노트북 등에서도 구동 가능하도록 만든다.

• 장점: 속도가 빠르고, 네트워크 연결이 없어도 작동하며, 연산이 기기 내부에서 이뤄지기 때문에 보안성이 높다.

• 정확성: 기존 LLM은 방대한 학습 데이터로 인해 ‘할루시네이션(잘못된 답변 생성)’이 잦지만, 엣지 AI는 제한된 데이터 기반으로 답변하기 때문에 오답 가능성이 낮다.

즉, 엣지 AI는 가볍고 빠른 AI다. 클라우드에 의존하지 않고도 사용자의 손안에서 독립적으로 연산하며, 보안·비용·속도 면에서 매력을 갖춘 기술로 평가받는다.

정리

• 엣지(Edge): 네트워크의 ‘끝 부분’, 즉 사용자 측(User Side)

• 엣지 디바이스: 스마트폰, PC, 웨어러블 기기 등 사용자 단말

• 엣지 컴퓨팅: 엣지 디바이스 자체에서 연산 수행

• 엣지 AI: 경량화된 AI 모델이 엣지 디바이스에서 작동하는 형태

엣지는 결국, 우리가 손에 쥔 디바이스가 데이터 세계와 맞닿는 ‘최종 접점’이다. 그 끝에서 펼쳐지는 새로운 AI 혁신이 바로 엣지 AI다.