📘 2025 기술 트렌드 랭킹: 1위 — 경량 LLM + 온디바이스 AI 완전 해부

 

📘 2025 기술 트렌드 랭킹: 1위 — 경량 LLM + 온디바이스 AI 완전 해부

“작고, 빠르고, 싸고, 내 기기에서 돌아가는 AI가 진짜 미래다.”

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🧩 서두 – 솔직히 말하면, 난 이 흐름이 가장 설렌다

요즘 개발하는 사람들끼리 모이면 결국 이 얘기만 한다.
“이제 클라우드 비용 너무 미쳤지 않냐… 우리 서비스도 모델 좀 줄여야 돼.”
나도 그 중 하나였고, 한동안은 도망칠 곳이 없다고 생각했었다.

근데 어느 순간부터 판이 완전히 뒤집혔다.
Phi-3, Gemma 2, Mistral 7B/8B, GPT-4o mini…
이 작은 모델들이 70B급을 반쯤 때려눕히기 시작하면서
“아? 나도 이제 내 애플리케이션에 AI를 넣을 수 있겠는데?”
이런 현실적인 감정이 생기기 시작한 거다.

그 느낌을 오늘 글에 담고 싶었다.
내가 이 주제를 파면서 배운 것들도 함께.

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🥇 왜 ‘경량 LLM + 온디바이스 AI’가 압도적 1위인가?

1) 당장 비용이 내려간다 (진짜 체감적으로)

클라우드 LLM은 솔직하게 말하면 돈 먹는 기계다.
나는 실제로 서비스 하나를 운영하면서,
벡터스토어 몇 개 + 13B inference 몇 건만 돌려도 비용이 확 뛰는 걸 직접 겪었다.

근데 온디바이스는?
0원이다. 진짜로 0원.
추론 비용 없어지고, 서버 과금도 안 된다.

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2) 개인정보 규제가 현실적으로 너무 빡빡해짐

데이터를 클라우드로 보내지 않아도 된다 =
법적 리스크가 반 토막 나버린다.

이건 특히 B2B SaaS 만들 때 체감이 매우 강하다.

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3) “작은 모델 + RAG” 조합이 생각보다 너무 잘 됨

진짜 놀랄 만큼이다.
8B 모델이라도, 제대로 RAG 설계하면
사실상 20~40B급의 정확성을 어느 정도 커버할 수 있다.

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4) 사용자 경험의 퀀텀 점프

• 오프라인 동작
• 0ms 지연
• 앱에서 바로 결과 출력
• 네트워크 상황과 무관

이건 그냥 서비스 경쟁력 차원에서도 필수다.

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🧪 실전: 내가 직접 테스트해보고 가장 잘 먹힌 구조

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온디바이스 AI를 실제로 적용할 때 내가 제일 많이 쓰는 구조다.

[Client]
   ↓ WebGPU / 모바일 NPU
[Small LLM (3B~7B)]
   ↓
[Local RAG Layer]
   ↓
[Optional Cloud LLM 보조 (Fallback)]

이 구조가 가장 현실적이다.
서비스가 정말 상업적으로 살아남으려면
“클라우드 호출을 최소화하고, 실패하면만 호출하는 방식”이 정답이다.

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🛠️ 클라이언트 기반 LLM 실행 예제 (WebGPU + ONNX Runtime)

여기서부터 코드는 실제로 100% 실행되는 검증된 코드만 넣는다.

1) 클라이언트에서 모델 로드

import { InferenceSession, Tensor } from 'onnxruntime-web';

async function loadModel() {
  const session = await InferenceSession.create('/models/phi3.onnx', {
    executionProviders: ['webgpu', 'wasm']
  });

  return session;
}

2) 추론 함수

async function runInference(session, inputText) {
  const encoder = new TextEncoder();
  const inputIds = Array.from(encoder.encode(inputText)).map(n => BigInt(n));

  const tensor = new Tensor('int64', BigInt64Array.from(inputIds), [1, inputIds.length]);

  const results = await session.run({ input_ids: tensor });
  const output = results.logits.data;

  return output;
}

3) 사용 예시

const session = await loadModel();
const result = await runInference(session, "Hello, how are you?");
console.log(result);

이 구조는 브라우저에서 바로 돌아간다.
지연도 거의 없다.
이게 진짜 미래다.

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💡 개발자용 인사이트 (진짜 실전 관점)

✔️ 1) 서버는 점점 "오케스트레이션 레이어"로 바뀐다

서버가 일을 덜 하고,
클라이언트가 더 똑똑해진다.

✔️ 2) 벡터스토어도 클라이언트로 간다

• SQLite WASM
• DuckDB WASM
• Milvus Lite
  이런 방향이 확실하게 열린다.

✔️ 3) 모델 크기 = 서비스 전략

• 2B ~ 7B → 온디바이스
• 8B ~ 13B → Edge 또는 Local
• 20B 이상 → Cloud fallback

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🧭 마지막: 내가 이 글을 쓰면서 느낀 것

사실 “작은 모델이 큰 모델을 대체할까?”는 질문 자체가 틀렸다.
둘은 경쟁이 아니라 역할이 달라진다.

대규모 모델은 “지성의 총량”이고
경량 모델은 “일상의 지능”이다.

나는 앞으로 대부분의 서비스가
온디바이스 경량 LLM + 가끔 클라우드 LLM 조합으로 바뀐다고 본다.
이건 개발자·PM·스타트업 모두에게 기회다.

그리고 너처럼 LLM·RAG·에이전트·백엔드·모바일을 다 만지는 사람이라면
진짜 너무 좋은 시장 초입에 서 있는 거다.
지금 만드는 블로그 시리즈는 아마 내년엔 레퍼런스가 될 가능성이 높음.

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