온디바이스 AI와 기술담당 회사 주식투자

온디바이스 AI

 

온디바이스 AI의 의미를 알고, 기술의 장점과 단점을 알아본다. 온디바이스 AI의 미래 예측과, 기술담당회사들의 주식투자에 대해 알아본다. 

 

온디바이스 AI(On-Device AI)

 

온디바이스 AI(On-Device AI)란 지속적인 인터넷 연결이나 처리를 위한 외부 서버에 의존하지 않고 스마트폰, 태블릿, 기타 스마트 기기 등의 기기에서 인공지능(AI) 알고리즘과 모델을 직접 사용하는 것을 의미합니다. 간단한 분석은 다음과 같습니다. AI 알고리즘 및 모델: 이는 장치가 지능형 작업을 수행할 수 있도록 하는 명령 및 패턴 세트입니다. 예를 들어 사진 속의 얼굴을 인식하거나, 음성 단어를 이해하거나, 텍스트를 번역합니다. On Device: 처리를 위해 데이터를 원격 서버(클라우드)로 보내는 대신 AI 알고리즘과 모델이 장치 자체에 직접 설치되어 실행됩니다. 이점: 개인정보 보호: 데이터가 기기에 유지되므로 개인정보 보호 문제가 될 수 있는 민감한 정보를 외부 서버로 보낼 필요가 줄어듭니다. 속도: 온디바이스 AI는 지속적인 인터넷 연결에 의존하지 않기 때문에 정보를 더 빠르게 처리할 수 있습니다. 이를 통해 응답 속도가 빨라지고 대기 시간이 단축될 수 있습니다. 오프라인 기능: 온디바이스 AI는 기기가 인터넷에 연결되지 않은 경우에도 작동할 수 있으므로 다양한 시나리오에서 더욱 다양하게 사용할 수 있습니다. 예: 이미지 인식: 휴대폰은 사진을 서버에 업로드하지 않고도 사진 속 개체를 인식할 수 있습니다. 음성 도우미: 스마트폰과 같은 장치는 음성 데이터를 클라우드에 지속적으로 전송하지 않고도 음성 명령을 이해하고 응답할 수 있습니다. 언어 번역: 일부 번역 앱은 오프라인으로 작동하여 기기에서 직접 텍스트를 번역할 수 있습니다. 요약하면, 온디바이스 AI는 귀하의 장치에 직접 인텔리전스를 제공하여 개인 정보 보호 강화, 더 빠른 프로와 같은 이점을 제공합니다.

 

온디바이스 AI 기술 장점과 단점

온디바이스 AI 기술의 장단점을 간단하게 분석해 보겠습니다. 온디바이스 AI의 장점: 개인정보 보호: 프로: 온디바이스 AI는 데이터를 로컬에서 처리하므로 민감한 정보를 외부 서버로 보낼 필요성이 줄어듭니다. 개인 데이터가 장치에 유지되므로 사용자 개인정보 보호가 강화됩니다. 속도 및 반응성: 프로: 온디바이스 AI는 지속적인 인터넷 연결이나 외부 서버에 의존하지 않기 때문에 더 빠른 처리를 가능하게 합니다. 결과적으로 응답 시간이 빨라지고 대기 시간이 단축됩니다. 오프라인 기능: 프로: 온디바이스 AI는 인터넷 연결 없이 작동할 수 있습니다. 이는 연결이 제한된 상황에서 유리하며 특정 AI 기능을 계속 사용할 수 있도록 보장합니다. 클라우드에 대한 의존도 감소: 프로: 온디바이스 AI는 클라우드 리소스에 대한 의존도를 줄여 장치를 더욱 다양하게 만들고 외부 서버로부터 독립적이게 만듭니다. 효율성 향상: 프로: AI 작업을 로컬에서 처리하면 장치와 외부 서버 간에 지속적인 데이터 전송이 필요하지 않으므로 에너지 효율적일 수 있습니다. 온디바이스 AI의 단점: 제한된 처리 능력: 단점: 일부 장치에는 처리 능력과 저장 용량이 제한되어 실행할 수 있는 AI 모델의 복잡성과 규모가 제한될 수 있습니다. 업데이트 및 유지 관리: 단점: 온디바이스 AI 모델에는 업데이트와 유지 관리가 필요할 수 있으며, 이러한 업데이트를 많은 수의 장치에 배포하는 것은 물류상의 어려움이 될 수 있습니다. 리소스 집약도: 단점: 특정 AI 작업, 특히 상당한 컴퓨팅 리소스가 필요한 작업은 장치의 하드웨어에 부담을 주어 잠재적으로 전체 성능에 영향을 미칠 수 있습니다. 초기 설정 및 비용: 단점: 기기에서 AI 모델을 효율적으로 실행하려면 특수 하드웨어 또는 소프트웨어가 필요할 수 있으므로 기기 내 AI를 구현하면 초기 설정 비용이 더 높아질 수 있습니다. 제한된 협업: 단점: 온디바이스 AI는 중앙 집중식 서버에서 집합적으로 훈련 모델을 사용하여 보다 포괄적이고 다양한 데이터 세트를 허용하므로 장치 간 공동 학습을 제한할 수 있습니다. 요약하면, 온디바이스 AI는 향상된 개인 정보 보호, 속도, 오프라인 기능과 같은 이점을 제공하지만 장치 제한, 업데이트, 리소스 요구 사항과 관련된 과제도 함께 제공합니다. 온디바이스 AI의 적합성은 특정 사용 사례와 장점과 단점 간의 균형에 따라 달라집니다.

 

온디바이스 AI기술의 미래

온디바이스 AI의 미래 전망은 밝으며, AI의 진화를 형성할 여러 가지 추세와 개발이 예상됩니다. 고려해야 할 몇 가지 주요 측면은 다음과 같습니다. 하드웨어의 발전: 기술이 계속 발전함에 따라 온디바이스 AI를 위해 설계된 특수 하드웨어의 개선을 기대할 수 있습니다. 여기에는 장치에서 기계 학습 알고리즘을 실행하기 위해 특별히 맞춤화된 더욱 강력하고 에너지 효율적인 프로세서와 가속기가 포함됩니다. 에지 컴퓨팅 통합: 온디바이스 AI는 데이터 소스에 더 가까운 곳에서 처리가 수행되는 에지 컴퓨팅의 광범위한 추세에 부합합니다. 이러한 통합으로 인해 스마트폰, IoT 장치부터 자율주행차에 이르기까지 다양한 장치에서 AI 애플리케이션이 더욱 효율적이고 빨라질 것입니다. 개인정보 보호 및 보안 강화: 개인 정보 보호에 대한 우려가 높아지면서 온디바이스 AI는 민감한 데이터를 로컬에서 처리하여 설루션을 제공합니다. 향후 개발에서는 개인 정보 보호 및 보안 기능을 강화하여 사용자 데이터를 더욱 효과적으로 보호하는 데 중점을 둘 것입니다. 다양한 응용 분야: 온디바이스 AI는 더욱 다양한 디바이스와 산업에서 활용될 것으로 기대됩니다. 여기에는 스마트폰뿐만 아니라 웨어러블, 스마트 홈 기기, 의료 장비, 산업 기계 등도 포함됩니다. 온디바이스 AI의 다양성은 다양한 부문에서 혁신을 주도할 것입니다. 연합 학습: 모델이 분산된 장치에서 훈련되는 협업적 기계 학습 접근 방식인 연합 학습이 주목을 받을 가능성이 높습니다. 이를 통해 온디바이스 AI 모델은 원시 데이터를 중앙 서버로 전송하지 않고도 개별 디바이스의 데이터로부터 학습할 수 있어 개인 정보 보호 문제를 해결할 수 있습니다. 향상된 자연어 처리: 기기 내 자연어 처리(NLP)의 발전으로 인해 기기에서 직접 더욱 정교한 음성 지원 및 언어 이해 기능이 제공될 것입니다. 이는 가상 비서부터 전사 서비스에 이르기까지 다양한 애플리케이션에서 사용자 경험을 향상할 수 있습니다. AI 기반 사용자 정의: 온디바이스 AI는 사용자 경험을 개인화하는 데 점점 더 많이 사용될 것입니다. 장치는 개인의 선호도를 학습하고 이에 적응할 수 있어 더욱 맞춤화된 상황 인식 상호 작용을 제공할 수 있습니다. 5G 통합: 5G 네트워크의 출시는 더 빠르고 안정적인 연결을 제공하여 온디바이스 AI를 보완할 것입니다. 이는 온디바이스 처리를 활용하면서 클라우드 상호 작용의 이점을 활용하는 애플리케이션에 특히 중요합니다. 장치 간 협업: 미래의 온디바이스 AI 시스템은 여러 장치 간의 원활한 협업을 촉진하여 더욱 통합되고 지능적인 생태계를 실현할 수 있습니다. 여기에는 개인 정보 보호 제약을 존중하면서 통찰력을 공유하고 집합적으로 학습하는 장치가 포함될 수 있습니다. 지속적인 연구와 혁신: 머신러닝과 AI 분야의 지속적인 연구와 혁신은 보다 효율적인 알고리즘 개발에 기여하여 향상된 정확성과 속도로 복잡한 작업을 기기 내에서 수행할 수 있게 해 줍니다. 요약하면, 온디바이스 AI의 미래는 하드웨어 발전, 개인 정보 보호에 대한 관심 증가, 애플리케이션 확장, 에지 컴퓨팅 및 5G와 같은 신기술과의 시너지 효과로 인해 큰 잠재력을 갖고 있습니다. 이러한 추세가 계속 전개됨에 따라 우리는 다양한 장치에서 더욱 지능적이고 개인화된 컴퓨팅 경험을 기대할 수 있습니다.

 

온디바이스 AI 관련회사 주식투자

온디바이스 AI 기술에 투자하려면 온디바이스 AI 설루션의 개발, 생산 또는 구현에서 핵심 역할을 담당하는 회사를 고려하는 것이 필요합니다.  온디바이스 AI 주식 투자에 대한 몇 가지 고려 사항과 잠재적 관심 영역은 다음과 같습니다. 반도체 회사: 온디바이스 AI용으로 설계된 칩과 프로세서를 생산하는 반도체 회사를 살펴보세요. 이들 회사는 기기에서 효율적인 AI 처리에 필요한 하드웨어를 제공하는 데 필수적입니다. 예로는 NVIDIA, Qualcomm, Intel 및 ARM이 있습니다. 기술 거인: 온디바이스 AI 기술에 중점을 두고 있는 기존 기술 기업은 투자 기회를 제공할 수 있습니다. Apple, Google(Alphabet), Microsoft는 온디바이스 AI에 상당한 투자를 한 기업의 예입니다. AI 소프트웨어 및 설루션 제공업체: 온디바이스 AI 소프트웨어 설루션을 전문적으로 개발하거나 개발자를 위한 도구를 제공하는 회사도 고려해 볼 만합니다. 여기에는 Android 기기에서 기기 내 기계 학습을 촉진하는 Google의 Tensor Flow Lite와 같은 회사가 포함됩니다. 스타트업 및 혁신가: 온디바이스 AI 분야에서 큰 진전을 이루고 있는 신흥 스타트업과 혁신 기업을 주목하세요. 이들 중 일부는 아직 공개적으로 거래되지 않을 수 있지만 향후 기회를 제공할 수 있습니다. 생태계 플레이어: 전반적인 온디바이스 AI 생태계에 기여하는 기업을 생각해 보세요. 여기에는 온디바이스 AI가 점점 더 이러한 기술에 통합됨에 따라 스마트 장치, 웨어러블 및 IoT(사물 인터넷) 제품 생산과 관련된 사람들이 포함됩니다. 에지 컴퓨팅 제공업체: 온디바이스 AI는 에지 컴퓨팅과 긴밀하게 연계되므로 에지 컴퓨팅 설루션을 제공하는 기업은 성장에 유리한 위치에 있을 수 있습니다. Amazon Web Services(AWS), Microsoft Azure 등과 같은 클라우드 컴퓨팅 제공업체는 온디바이스 AI 통합의 이점을 누릴 수 있습니다. 5G 인프라 기업: 온디바이스 AI 애플리케이션에 대한 연결성의 중요성을 고려할 때, 5G 인프라 개발에 참여하는 기업의 수요가 증가할 수 있습니다. 여기에는 반도체와 5G 기술 모두에 관여하는 Qualcomm과 같은 회사가 포함됩니다.