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온디바이스 AI 이야기를 꺼내면, 보통 이런 반응이 먼저 나옵니다.
“AI는 결국 서버 아니야?”
그런데 요즘 일상을 보면,
더 빠르게 스며드는 쪽은 따로 있습니다.
바로 기기 안에서 바로 판단하고, 바로 실행하는 AI입니다.
인터넷이 느려도 바로 반응하고,
민감한 정보가 굳이 밖으로 나가지 않아도 되고,
무엇보다 기업 입장에선 매번 서버를 돌리는 비용을 줄일 수 있습니다.
돈이 몰리는 데는 늘 이유가 있는데,
온디바이스 AI는 그 이유가 꽤 명확한 테마입니다.
온디바이스 AI, 어렵게 말할 필요 없습니다
정의는 생각보다 단순합니다.
AI 추론을 클라우드가 아니라
스마트폰, PC, 가전 같은 단말기 내부에서 처리하는 방식입니다.
물론 현실은 대부분 하이브리드입니다.
가벼운 건 기기에서,
무거운 건 클라우드로 보내는 구조죠.
중요한 건 “완전 로컬이냐 아니냐”가 아닙니다.
핵심 기능이 기기 안으로 내려오기 시작하면,
부품 수요 구조가 바뀐다는 점입니다.
서버 비용이 줄어드는 대신,
기기 안 부품 경쟁이 본격적으로 시작됩니다.
왜 AI PC와 스마트폰이 같이 움직일까?
온디바이스 AI에서 가장 먼저 체감되는 변화는 PC입니다.
가트너 전망에 따르면
2025년 말 AI PC 비중은 약 31%,
출하량은 7,780만 대 수준으로 예상됩니다.
이 시장이 흥미로운 이유는
단순한 유행이 아니라 ‘기준’이 생겼다는 점입니다.
Copilot+ PC는
NPU 성능 40 TOPS 이상이 사실상 기본 조건이 됐고,
칩 업체들은 이제 TOPS 숫자를 전면에 내세웁니다.
스마트폰도 흐름은 같습니다.
초거대 모델을 그대로 얹기보다는,
모델을 줄이고 다이어트해서
기기 안에서 돌리는 방향으로 진화 중입니다.
양자화, 경량화,
“작게 만들어서라도 로컬에서 돌리자”는 압력이
분명히 커지고 있습니다.
온디바이스 AI는 ‘두뇌-기억-혈관’으로 보면 편합니다
이 테마는 구조만 잡아두면 복잡하지 않습니다.
- 두뇌: SoC, NPU
- 기억: 메모리
- 혈관: 기판·PCB
그리고 이를 연결하는 후공정과 테스트
여기서 의외로 먼저 돈이 찍히는 곳은
두뇌보다 기억과 혈관인 경우가 많습니다.
왜냐하면,
기기 안에서 AI를 돌리려면
메모리 용량은 늘어나고,
기판은 더 얇고 정교해져야 하기 때문입니다.
삼성이 고속 LPDDR5X,
단일 패키지 32GB 같은 이야기를 꺼내는 것도
결국 같은 맥락입니다.
“AI를 기기 안에서 키우려면
메모리부터 바뀐다”는 신호죠.
온디바이스 AI 관련주, 이렇게 정리해 보세요
이 테마는
“AI니까 다 간다”가 아니라
어디에서 실적이 찍히는지를 봐야 합니다.
메모리 용량이 기본 옵션으로 올라가는가
패키지 구성이 바뀌는가
고사양 기판 비중이 실제로 늘어나는가
그 변화가 분기 숫자로 확인되는가
이 네 가지만 봐도
테마주와 구조적 수혜를 구분할 수 있습니다.
제주반도체, 포인트는 ‘구성 변화’입니다.
제주반도체는
모바일 응용기기용 메모리 반도체를 만드는 팹리스입니다.
온디바이스 AI가 커질수록
단말 내부에 더 많은 데이터를 넣어야 하고,
공간은 점점 더 빡빡해집니다.
그래서 여러 메모리를
하나의 패키지로 묶는 MCP 방식이
현장에서 더 자주 불립니다.
제주반도체가 NAND MCP를
주력으로 언급하는 이유도 여기에 있습니다.
전망을 볼 때는
“AI 테마”보다 이걸 보셔야 합니다.
단말 메모리 구성이 실제로 바뀌는지
고객과 응용처가 늘어나는지
그 변화가 분기 실적에 찍히는지
작지만 꼭 필요한 메모리가
조금씩 늘어나는 구조인지가 핵심입니다.
심텍, 기판은 AI 시대의 병목입니다.
심텍은
반도체 패키지 기판과 모듈 PCB를 만드는 회사입니다.
기판은 평소엔 잘 안 보이지만,
AI가 들어오면 갑자기 중요해집니다.
연산이 늘수록
신호 무결성, 전력, 발열 관리가 어려워지고,
이 난이도가 그대로 단가와 마진으로 연결됩니다.
특히 FC-BGA 같은 고부가 기판에서
심텍이 ‘슬림화’를 강조하는 점이 눈에 띕니다.
얇아진다는 건 단순한 다이어트가 아니라,
고사양 기기 설계의 선택지를 넓혀준다는 의미입니다.
AI 시대에 기판은
보이지 않지만 가장 자주 막히는 병목 중 하나입니다.
이 섹터, 숫자 하나만 보고 들어가면 위험합니다.
PC 출하가 늘었다는 뉴스가 나와도,
메모리 수급이나 가격 변수 하나로
흐름이 바로 흔들릴 수 있습니다.
또 하나 중요한 포인트.
서버 AI와 온디바이스 AI는
같은 AI가 아닙니다.
단어는 같아도
수혜가 찍히는 라인은 완전히 다릅니다.
“AI니까 다 같이 간다”는 말은
투자에서 제일 비싼 문장일 때가 많습니다.
정리하면, 이 테마는 이렇게 보셔야 합니다
온디바이스 AI는
기술 혁신이라기보다
비용 구조의 이동에 가깝습니다.
서버에서 돌리면
비용이 매달 찍히고,
기기에서 돌리면
부품과 구매 시점에 찍힙니다.
그래서 이 테마의 핵심 질문은 이겁니다.
AI가 얼마나 똑똑해지느냐보다,
AI가 어디에서 돌아가느냐
앞으로 AI 기능이
고급 옵션이 아니라 기본값이 될수록,
승자는 모델을 만드는 쪽뿐 아니라
메모리·기판처럼
안 보이지만 없으면 안 되는 부품을
꾸준히 공급하는 쪽에서도 나올 가능성이 큽니다.
온디바이스 AI는 지금,
그 구조가 바뀌는 초입에 있습니다.
