온디바이스 AI라는 흐름이 커지면서 NPU라는 말이 정말 많이 들리죠. 예전엔 CPU, GPU 정도만 알면 됐는데 이제는 NPU가 핵심이 됐어요. 왜 그런지, 앞으로 어떤 역할을 맡게 되는지 조금 편하게 풀어볼게요.
온디바이스 AI라는 건 말 그대로 클라우드에만 의존하지 않고, 기기 자체가 AI 연산을 처리하는 구조예요. 스마트폰이든 노트북이든 자동차든, 기기 안에 들어있는 칩이 스스로 추론을 해주는 방식이죠. 여기에 꼭 필요한 게 NPU예요. CPU나 GPU로도 연산은 가능하지만, AI 모델이 요구하는 연산량을 생각하면 효율이 너무 떨어져요. 전력은 왕창 먹고 속도도 기대만큼 안 나오고요.
NPU는 이런 문제를 해결하려고 나온 ‘AI 전용 가속기’쯤으로 이해하시면 쉬워요. 행렬 연산 같은 AI 추론에 최적화된 구조라서 같은 작업을 훨씬 적은 전력으로 더 빠르게 처리할 수 있어요. 스마트폰에서 사진 보정, 음성 명령, 번역, 얼굴 인식 이런 게 순식간에 돌아가는 것도 다 NPU 덕이 커요. CPU만 돌렸으면 발열 때문에라도 사용 경험이 지금처럼 매끄럽진 않았을 거예요.
그리고 온디바이스 AI의 특징 중 하나는 ‘프라이버시’예요. 데이터를 굳이 서버로 보내지 않고 기기 안에서 처리하면 개인 정보가 외부로 덜 나가니까 보안 면에서도 유리해요. 그럼에도 속도도 빠르고 실시간성이 필요한 기능을 더 잘 수행해요. 이 두 가지를 동시에 충족하려면 NPU 같은 저전력 고성능 가속 장치가 필수예요.
앞으로는 역할이 더 커질 거예요. 생성형 AI까지 기기 내부에서 어느 정도 구동하려면 지금보다 훨씬 높은 연산량이 필요하거든요. 노트북이 “온디바이스 GPT” 기능을 넣기 시작했고, 스마트폰은 ‘AI폰’이라는 이름까지 붙여가며 NPU 스펙을 강조하고 있어요. 자동차도 마찬가지고요. 카메라 영상, 센서 데이터, 자율주행 보조 기능까지 실시간으로 처리해야 하니까요.
결국 NPU는 온디바이스 AI 시대의 엔진 같은 존재예요. 지금은 보조 연산 장치처럼 느껴질 수 있지만, 앞으로는 CPU·GPU 못지않게 중요한 축이 될 거예요. 전력 효율, 반응 속도, 프라이버시, 실시간성… 이런 요구가 강해질수록 NPU의 존재감은 더 커질 수밖에 없어요.
요약하면, AI를 ‘클라우드에 맡기는 시대’에서 ‘기기 스스로 처리하는 시대’로 넘어가는 순간, 그 중심에는 NPU가 자리 잡는다고 보시면 됩니다.