AI 관련 뉴스를 보다 보면 대부분 GPU나 데이터센터 이야기만 나옵니다. 저도 최근 기업 실적을 정리하다 보니 AI 산업의 핵심은 결국 클라우드 서버라고 생각했습니다. 그런데 최근 스마트폰과 노트북 신제품을 살펴보다 보니 분위기가 조금 달라지고 있었습니다. AI 기능이 서버가 아니라 기기 안에서 직접 실행되는 사례가 빠르게 늘어나고 있었고, 이 변화가 반도체 산업에도 새로운 투자 기회를 만들고 있다는 점이 흥미로웠습니다.
2026년 6월 현재 글로벌 빅테크 기업들은 AI 스마트폰과 AI PC 경쟁을 본격화하고 있으며, 개인정보 보호와 빠른 응답속도, 네트워크 비용 절감이라는 장점 덕분에 온디바이스 AI 시장은 구조적인 성장 국면에 진입했다. 투자자라면 단순히 AI라는 키워드보다 어떤 기업이 실제 공급망에서 수혜를 받을 수 있는지를 구분하는 것이 중요합니다.
온디바이스 AI란 무엇인가?
처음에는 이름이 다소 어렵게 느껴질 수 있습니다. 하지만 우리가 매일 사용하는 스마트폰에서도 이미 온디바이스 AI 기술이 적용되는 사례가 빠르게 늘어나고 있습니다.
온디바이스 AI(On-Device AI)는 AI 연산을 클라우드 서버가 아닌 스마트폰, 노트북, 자동차, 웨어러블 기기 등 단말기 내부에서 직접 수행하는 기술입니다.
기존 생성형 AI는 대부분 서버에서 데이터를 처리한 후 결과를 전달했지만, 최근에는 NPU(Neural Processing Unit)의 발전으로 기기 자체에서도 대규모 AI 모델을 실행할 수 있게 되었습니다.
쉽게 말하면 인터넷 서버에 계속 연결하지 않아도 AI가 기기 안에서 스스로 판단하는 구조라고 이해하면 됩니다.
실제로 온디바이스 AI가 주목받는 이유는 여러 가지가 있습니다. 여러 자료를 비교해 보니 공통적으로 언급되는 장점은 다음과 같았습니다.
- 개인정보 보호 강화
- 인터넷 연결 없이 AI 기능 사용 가능
- 응답속도 향상
- 서버 운영비 절감
- 전력효율 개선
이러한 특징 때문에 향후 대부분의 스마트 디바이스에는 AI 전용 칩이 기본적으로 탑재될 것으로 전망됩니다.
왜 지금 시장이 주목하는가?
AI 스마트폰 시장 확대
최근 스마트폰 신제품 발표를 보면 카메라보다 AI 기능이 더 큰 홍보 포인트가 되는 경우가 많습니다.
삼성전자와 애플을 비롯한 글로벌 제조사들은 AI 기능을 핵심 경쟁력으로 내세우고 있습니다.
사진 편집, 실시간 번역, 음성비서, 문서 요약, 영상 생성 기능이 대부분 기기 내부에서 실행되는 방향으로 발전하면서 고성능 메모리와 AI 반도체 수요가 크게 증가하고 있습니다.
예를 들어 해외여행 중 인터넷이 연결되지 않아도 실시간 번역이 가능하거나, 사진 속 배경을 몇 초 만에 수정하는 기능은 대부분 온디바이스 AI 기술이 활용됩니다. 사용자는 편리함만 느끼지만 그 뒤에서는 NPU와 메모리, 이미지 처리 반도체가 동시에 작동합니다.
AI PC 시대 개막
몇 년 동안 침체됐던 PC 시장이 AI 기능을 계기로 다시 교체 수요를 만들 수 있다는 기대도 커지고 있습니다.
마이크로소프트의 Copilot+ PC 생태계 확대 이후 노트북 시장 역시 AI 중심으로 재편되고 있습니다.
AI PC는 기존 CPU 중심이 아닌 CPU·GPU·NPU가 함께 작동하는 구조이며, 고성능 메모리와 저전력 설계 기술이 필수 요소가 됩니다.
자동차까지 확대되는 AI
자동차 역시 하나의 거대한 컴퓨터처럼 변화하면서 차량 내부에서 AI를 처리하는 기술이 점점 중요해지고 있습니다.
자율주행과 ADAS 역시 실시간 판단이 매우 중요하기 때문에 클라우드보다 차량 내부에서 AI를 수행하는 구조가 빠르게 확대되고 있습니다.
향후 자동차 반도체 역시 온디바이스 AI 수요 증가의 핵심 분야가 될 가능성이 높습니다.
온디바이스 AI 성장의 핵심 수혜 산업
실제로 기업들을 하나씩 살펴보면 AI 반도체를 만드는 회사만 성장하는 것이 아니라 그 주변 공급망까지 함께 움직인다는 점이 눈에 띕니다.
메모리 반도체
AI 연산량이 증가하면서 LPDDR과 차세대 메모리 수요가 지속적으로 확대되고 있습니다.
특히 저전력 고대역폭 메모리는 AI 스마트폰의 핵심 부품으로 평가받습니다.
실제 AI 스마트폰 사양을 살펴보면 이전보다 메모리 용량이 꾸준히 늘어나는 추세입니다. AI 기능이 많아질수록 메모리의 역할도 함께 커질 수밖에 없습니다.
시스템 반도체
AI 연산을 담당하는 NPU와 AI 가속기 시장 역시 빠르게 성장하고 있습니다.
팹리스 기업들의 IP 경쟁력이 점점 중요해지는 이유도 여기에 있습니다.
첨단 패키징
AI 칩은 발열과 전력 효율 문제가 매우 중요합니다.
따라서 첨단 패키징 기술과 FC-BGA 기판, 테스트 소켓 산업 역시 함께 성장하는 구조입니다.
PCB와 기판
AI 스마트폰과 AI 서버 모두 고성능 기판 사용량이 증가합니다.
반도체 성능이 높아질수록 기판 기술력 역시 중요한 경쟁력이 됩니다.
국내 온디바이스 AI 수혜 종목
삼성전자
갤럭시 AI를 중심으로 가장 먼저 온디바이스 AI 기능을 대중화한 기업 가운데 하나입니다. 스마트폰뿐 아니라 메모리와 시스템반도체 사업까지 함께 보유하고 있어 공급망 전반에서 수혜를 받을 가능성이 거론됩니다.
SK하이닉스
AI 서버용 HBM으로 잘 알려져 있지만 앞으로 AI 스마트폰과 AI PC 확대에 필요한 저전력 메모리 분야에서도 경쟁력이 기대되는 기업입니다.
다만 투자자들은 HBM만 보고 접근하는 경우가 많지만, 앞으로는 모바일용 저전력 메모리 역시 함께 볼 필요가 있습니다.
제주반도체
저전력 LPDDR 메모리를 공급하는 대표 기업으로 AI 스마트폰 확대에 따른 수혜 기대가 꾸준히 이어지고 있습니다.
규모는 대형 반도체 기업보다 작지만 AI 모바일 시장이 확대될수록 투자자들의 관심이 꾸준히 높아지는 기업 가운데 하나입니다.
칩스앤미디어
영상처리 IP 전문기업입니다.
특히 AI 영상 처리 기술이 확대될수록 관련 IP의 활용 범위도 함께 넓어질 가능성이 있습니다.
오픈엣지테크놀로지
AI 반도체 설계 IP 전문기업으로 메모리 컨트롤러와 AI 인터페이스 기술 경쟁력을 보유하고 있습니다.
AI 반도체 생태계 확대의 대표적인 수혜주로 거론됩니다.
리노공업
반도체 생산량이 늘어날수록 테스트 공정의 중요성도 커지기 때문에 함께 관심을 받는 경우가 많습니다.
대덕전자
FC-BGA와 고성능 PCB 기술력을 기반으로 AI 반도체용 기판 수요 증가의 수혜가 기대됩니다.
심텍
AI 서버와 모바일용 고부가 기판 비중 확대가 예상되는 대표적인 PCB 기업입니다.
투자 시 반드시 확인해야 할 체크포인트
투자에서는 기술 자체보다 실제 숫자가 중요합니다. 저는 새로운 AI 기술이 나와도 결국 아래 지표들이 실제로 움직이는지를 먼저 확인하려고 합니다.
AI 스마트폰 판매량
온디바이스 AI 확산 여부는 결국 AI 스마트폰 판매량이 결정합니다.
출하량 증가 여부를 지속적으로 확인하는 것이 중요합니다.
NPU 성능 경쟁
AI 성능은 결국 NPU 경쟁력에서 결정됩니다.
퀄컴, 애플, 삼성전자, AMD, 인텔 등의 기술 경쟁은 앞으로 더욱 치열해질 가능성이 높습니다.
메모리 가격
AI 기기 확대는 메모리 업황 개선과 연결됩니다.
DRAM 가격 상승 여부도 관련 기업 실적에 중요한 변수입니다.
AI PC 시장 성장
2026년 이후 AI PC 보급률 확대 역시 새로운 투자 포인트가 될 가능성이 높습니다.
이 네 가지는 서로 연결되어 움직입니다. 예를 들어 AI 스마트폰 판매량이 늘어나면 메모리 수요와 NPU 경쟁도 함께 영향을 받는 경우가 많습니다.
투자 리스크
AI 산업은 장기 성장성이 높지만 단기적으로는 변동성이 매우 큽니다.
최근 몇 년 동안 AI 관련 종목을 보면 좋은 기술을 가지고 있어도 주가가 기대만큼 움직이지 않는 경우가 적지 않았습니다. 시장 기대가 너무 앞서가면 실적이 따라오지 못하는 시기가 생기기 때문입니다.
실제로 AI 관련 종목 가운데는 기대감만으로 크게 상승한 뒤 실적 발표 이후 조정을 받은 사례도 적지 않았습니다. 결국 장기 투자에서는 기술보다 실적이 주가를 결정하는 경우가 많습니다.
테마만 보고 접근하기보다 실제 실적 개선 여부와 고객사 확대를 함께 확인하는 것이 중요합니다.
앞으로의 전망
온디바이스 AI는 단순한 유행이 아니라 AI 산업이 향하는 다음 단계로 평가받고 있습니다.
개인적으로는 앞으로 AI 산업의 경쟁은 ‘얼마나 큰 AI를 만들 것인가’보다 ‘얼마나 많은 기기에 AI가 들어가는가’로 바뀔 가능성이 높다고 보고 있습니다.
이에 따라 메모리, 시스템반도체, 첨단 패키징, PCB, 테스트 장비 기업들의 성장 기회도 함께 확대될 것으로 예상됩니다.
다만 투자에서는 단순한 테마보다 실제 실적 증가와 기술 경쟁력을 갖춘 기업을 중심으로 선별하는 전략이 장기적인 성과에 더욱 유리합니다.
참고자료
- 삼성전자 뉴스룸 : https://news.samsung.com/global
- Gartner AI 및 반도체 시장 리서치 : https://www.gartner.com
FAQ
시맥의 개인적인 의견
처음 관련 자료를 보기 전에는 온디바이스 AI가 단순히 스마트폰 기능 하나 정도라고 생각했습니다. 하지만 자료를 하나씩 찾아보면서 생각보다 훨씬 넓은 산업과 연결되어 있다는 점이 인상적이었습니다. 메모리, 시스템반도체, 기판, 테스트 장비까지 하나의 공급망으로 이어진다는 점에서 AI 투자도 예전보다 훨씬 입체적으로 접근해야 한다는 생각이 들었습니다.
예를 들어 최근 출시되는 AI 스마트폰에서는 통화 내용을 실시간으로 번역하거나 사진 속 불필요한 사람을 지우는 기능을 인터넷 연결 없이 실행하는 사례가 늘어나고 있습니다. 사용자는 단순히 기능만 체감하지만, 그 뒤에서는 NPU와 저전력 메모리, 이미지 처리 반도체 등 여러 부품이 동시에 동작합니다. 결국 온디바이스 AI 확산은 특정 기업 하나보다 공급망 전체의 성장으로 이어질 가능성이 높습니다.
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※ 본 글은 투자 참고용 정보이며, 투자 판단과 책임은 투자자 본인에게 있습니다.
