온디바이스AI 관련주로 리노공업, HPSP, 심텍, 어떤 관련이 있을까

어제(2025년 3월 11일) SK네트워크와 퀄컴이 온디바이스 AI 관련해서 협력한다고 뉴스가 났고, 거기에 온디바이스 AI 부분 전망이 밝다고 리노공업의 목표주가를 상향하는 증권사 리포트가 발간되면서, 리노, HPSP, 심텍 등 온디바이스 AI와 관련된 업체들의 주가가 강세를 보였다. 기존에 반도체장비업체로만 알고 있던 각 업체들이 온디바이스 AI와 어떤 관계가 있는지 알아보면서 온디바이스 AI가 정확히 뭔지 알아봤는데, 확인한 내용을 정리해봤다.

 

GPT로 제작된 이미지

오늘 강세를 보였던3종목 – HPSP, 리노공업, 심텍-은 온디바이스 AI와 어떤 관계가 있나

리노공업 

• 리노공업은 반도체 테스트 부품인 테스트 핀과 IC 테스트 소켓을 제조하는 기업으로 동사가 제조하는 부품은 반도체나 인쇄회로 기판의 전기적 불량 여부를 확인하는 데 사용된다.
• 온디바이스 AI 구현을 위해서는 고성능의애플리케이션 프로세서(AP)와 신경망처리장치(NPU)가 필요하며, 이러한 칩들의 테스트 과정에서 리노공업의제품이 필수적으로 사용되는데, 특히, 리노공업은 AI, 증강현실(AR), 가상현실(VR), 차량용 시스템온칩(SoC) 등 신규 애플리케이션 연구개발용 소켓 수주가 증가하고 있어 온디바이스 AI 시장 성장의 직접적인 수혜를 받을 것으로 전망된다. 

리노공업 테스트 소킷 (자료: 한국경제, 리노공업)

 

HPSP 

• HPSP는 반도체 제조 공정 중 하나인 고압 수소 어닐링(High Pressure Hydrogen Annealing) 장비를 전문적으로생산하는 기업인데, 이 기술은 반도체 소자의 성능 향상과 수율 개선에 기여한다. 온디바이스 AI 구현을 위한 고성능 반도체 소자의 제조에 있어 HPSP의 장비는 필수적이며, 특히 AI 관련 수요 증가에 따라 HPSP의 장비 수요도 늘어날 것으로 예상된다.

HPSP 고압 수소 어닐링 장비 (자료: 회사 설명서)

심텍 

• 심텍은 반도체 패키지 기판과 모듈 PCB를 제조하는 기업으로, 특히 고다층 기판과 같은 고부가가치 제품에 주력하고 있다. 
• 온디바이스 AI 구현을 위해서는 고속 데이터 처리와 전력 효율성을 갖춘 반도체 패키징 기술이 필요한데, 심텍과 같은 기판 제조업체들이 이수요를 충족하고 있는 것으로 보인다.  

리노공업, HPSP, 심텍은 모두 온디바이스 AI 기술 발전에 필요한 핵심 부품과 장비를 제공하고 있지만, 리노공업은 AI 관련 신규 애플리케이션 연구개발용 소켓 수주 증가 등으로 온디바이스 AI 분야에서 특히 활발한 활동을 보이고 있어 직접적인 수혜업체로 언급될 수 있을 듯하다. 

 

 

그럼 온디바이스 AI는 무엇인가? 

• 온디바이스 AI(On-device AI)는 클라우드 서버가 아니라 사용자의 기기 자체에서 실행되는 인공지능 기술을 의미하는데, 즉, 데이터를 외부 서버로 전송하지 않고 스마트폰, 태블릿, 노트북, 스마트워치 등의 디바이스에서 직접 AI 모델을 구동하는 방식으로 애플이 Siri, 삼성의 Bixby, 구글의 Gboard 음성입력, 얼굴인식 지문인식 등이 다 이 서비스에 해당하고, 스마트워치로 건강모니터링하거나 IoT기기인 구글네스트, 아마존 에코 등의 스마트홈 장치 역시 이 서비스에 해당된다. 
• 온디바이스 AI는 클라우드 AI와 비교해 빠른 응답 속도와 개인정보 보호 측면에서 강점이 있지만, 연산 성능, 모델 크기, 유지보수, 데이터 처리, 배터리 소모 등의 한계가 있다.

장점

• 빠른 응답 속도: 데이터가 클라우드로 전송되지 않기 때문에 지연(latency)이 적어 실시간 처리가 가능한데, 예를 들어, 스마트폰에서 음성 명령을 실행할 때 클라우드 서버를 거치지 않으면 즉각적인 반응을 얻을 수 있다.
• 개인정보 보호 강화: AI 모델이 기기 내부에서 작동하므로 민감한 데이터를 외부로 전송하지 않아 보안성이 높기 때문에 얼굴 인식, 지문 인식, 음성 비서 기능 등을 외부 서버 없이 기기 내에서 처리한다.
• 오프라인 기능 지원: 인터넷 연결 없이도 AI 기능을 활용할 수 있어 편리하다. 번역 앱이 온디바이스 AI를 사용하면 인터넷이 없어도 문장을 번역 가능.
• 전력 효율성 개선: 클라우드 AI는 네트워크 전송과 서버 처리 과정에서 많은 전력을 소모하지만, 온디바이스 AI는 특정한 AI 전용 칩(NPU, TPU 등)을 활용해 최적화된 방식으로 작동하여 배터리 효율이 높다. 

단점

• 연산 성능의 한계:  클라우드 AI는 데이터센터의 강력한 GPU, TPU 등의 고성능 연산 자원을 활용할 수 있지만, 온디바이스 AI는 스마트폰, IoT 기기, 자동차 등 개별 기기의 하드웨어 성능에 의존해야 한다. 따라서 복잡한 AI 모델을 실행할 때 성능이 부족할 수 있으며, 실시간 AI 연산이 어려운 경우도 있다.
• 모델 크기의 제한: 온디바이스 AI는 저장 공간과 메모리 용량이 제한적이기 때문에, 클라우드 AI에서 활용하는 대규모 신경망모델을 직접 실행하기 어렵다. 따라서 모델을 경량화해야 하며, 이는 성능 저하로 이어질 가능성이 있다.
• 업데이트 및 유지보수의 어려움: 클라우드 AI는 중앙 서버에서 모델을 업데이트하면 모든 사용자에게 즉시 적용할 수 있지만, 온디바이스 AI는 각 개별 기기에 모델을 배포하고 업데이트해야 한다. 이는 추가적인 관리 비용을 발생시키고, 최신 AI 모델 적용 속도를 늦출 수 있다.
• 데이터 처리 능력의 한계: 클라우드 AI는 대규모 데이터를 수집하고 분석하여 AI 모델을 학습시킬 수 있지만, 온디바이스 AI는개별 기기에서 처리할 수 있는 데이터량이 한정적이다. 따라서 고도화된 분석을 수행하기 어렵고, 지속적인 학습을 위해 클라우드와의 연계를 필요로 하는 경우가 많다.
• 배터리 및 전력 소모 문제: 온디바이스 AI는 기기 자체에서 연산을 수행해야 하므로 CPU, GPU, NPU 등의 연산 자원이 더 많이 필요하다. 이는 배터리 사용량 증가로 이어질 수 있으며, 특히 모바일 기기에서는 배터리 소모를 줄이기 위한 최적화가 필수적이다.

 

전 세계 온디바이스 AI 시장 현황과 전망

• 글로벌 시장조사 기관인 글로벌마켓인사이트(GMI)에 따르면, 전 세계 온디바이스 AI 시장 규모는 2023년 약 50억 달러(약 7조 원)에서 2032년에는 약 700억 달러(약 87조 원)로 연평균 25%의 성장이 예상된다. 이는 스마트폰 및 IoT 기기의 증가, 5G 기술 발전, 엣지 컴퓨팅(Edge Computing) 기술의 확산과 맞물려 온디바이스 AI의 도입이 활발해지고 있기 때문이다.
• 특히, 애플, 구글, 퀄컴, 엔비디아 등 글로벌 기업들이 온디바이스 AI 칩 개발과 AI 엔진 최적화에 적극적으로 나서고 있으며, 클라우드 AI의 한계를 보완하는 형태로 AI의 경량화 및 최적화 기술이 발전하고 있다.

 

국내 온디바이스 AI 시장 현황과 전망

• 국내 시장 역시 온디바이스 AI 기술의 도입이 가속화되고 있다. 삼성전자와 SK하이닉스는 고성능 NPU(신경망처리장치)와 AI 반도체 개발을 통해 온디바이스 AI의 핵심 기술을 확보하고 있으며, AI 칩의 전력 효율을 높이는 기술 개발에 주력하고 있다. 또한, 국내 주요 IT 및 반도체 관련 기업들은 온디바이스 AI와 관련된 기술 개발을 통해 글로벌 시장에서 경쟁력을 확보하려는 전략을 추진하고 있다.
• 특히, AI 기반의 스마트폰, 가전, 자동차 시장이 확대되면서 온디바이스 AI를 적용할 수 있는 제품군이 늘어나고 있으며, AI 경량화 기술과 AI 칩 개발을 위한 정부 및 기업 차원의 연구개발 투자도 증가하는 추세이다.

 

온디바이스 AI 관련 세부 업종 및 주요 기업

온디바이스 AI 관련 산업은 크게 AI 모델 및 소프트웨어 개발, NPU(신경망처리장치) 설계 및 제조, 디바이스 제조, 메모리 반도체 제조로 나눌 수 있다. 각 산업의 특징과 관련 기업은 다음과 같다.

 

AI 모델 및 소프트웨어 개발

온디바이스 AI를 구현하기 위해서는 경량화된 AI 모델과 최적화된 소프트웨어가 필수적이다. 기존의 클라우드 기반 AI보다 적은 연산 자원으로도 효율적으로 동작할 수 있도록 AI 알고리즘을 최적화하는 기술이 중요하다.

• 이스트소프트: AI 기반의 이미지·음성 인식 기술과 보안 소프트웨어를 개발하며, 온디바이스 AI 기반 제품 출시를 확대하고 있다.
• 솔트룩스: 음성 및 자연어 처리 AI 모델을 최적화하여 온디바이스 AI 기반 제품 및 솔루션을 개발하고 있다.

NPU(신경망처리장치) 설계 및 제조

온디바이스 AI의 핵심 하드웨어는 신경망 연산을 담당하는 NPU이다. NPU는 기존 CPU, GPU보다 AI 연산에 특화된 프로세서로, 기기 내에서 실시간 AI 연산을 수행할 수 있도록 돕는다.

• 삼성전자: 자체 개발한 AI 반도체 ‘엑시노스’ 시리즈에 NPU를 탑재하고 있으며, 스마트폰, 웨어러블, IoT 기기에 적용할온디바이스 AI 기술을 발전시키고 있다.
• SK하이닉스: AI 반도체 및 고성능 DRAM, SSD 개발을 통해 온디바이스 AI에 최적화된 제품을 제공하고 있다.
• 퀄컴: ‘스냅드래곤’ 프로세서에 NPU를 내장하여 스마트폰, 자동차, IoT 기기에 온디바이스 AI 기능을 지원하고 있다.

디바이스 제조

온디바이스 AI가 적용되는 제품군은 스마트폰, 태블릿, 자동차, 웨어러블 디바이스 등 다양하다. 주요 제조업체들은 온디바이스AI를 활용해 제품의 기능을 개선하고 있다.

• 삼성전자: 갤럭시 스마트폰 및 태블릿, 스마트 가전에 온디바이스 AI 기술을 접목하여 제품 성능과 사용자 경험을 개선하고 있다.
• 애플: 아이폰 및 맥북에 자체 개발한 ‘A 시리즈’, ‘M 시리즈’ 칩을 탑재하고 있으며, AI 연산을 기기 내에서 수행할 수 있도록 최적화했다.
• LG전자: 스마트 가전 제품에 온디바이스 AI 기술을 적용하여 음성 인식, 사용자 맞춤형 서비스 등을 강화하고 있다.

메모리 반도체 제조

온디바이스 AI는 실시간 연산을 위해 고성능 메모리 반도체가 필요하며, 특히 저전력·고속 데이터 처리 능력이 중요한 요소이다.

• SK하이닉스: 고성능 HBM(High Bandwidth Memory), DDR5 등 차세대 메모리 반도체를 개발하여 온디바이스 AI 연산을 지원하고 있다.
• 삼성전자: AI 반도체용 저전력 메모리 및 MRAM 등 차세대 저장장치를 개발하여 온디바이스 AI 환경을 지원하고 있다.
• 제주반도체: 온디바이스 AI 기기에 적합한 저전력 메모리 솔루션을 개발하고 있다.