차량 UX의 출발점, 온디바이스 AI
“차 안에서 생각하는 인공지능은 무엇을 바꿀까요?”
CES에서 보이는 변화, 그리고 질문 하나
(출처 : 전자신문)
* CES(Consumer Electronics Show)
다음 주면 CES2026이 리스베가스에서 열립니다.
CES는 오랫동안 TV, 가전, IT 중심의 행사로 인식되어 왔지만, 최근 몇 년간 전혀 다른 모습으로 진화하고 있습니다. 이제 CES는 모빌리티, 특히 자동차 기술의 방향성을 보여주는 무대가 되었습니다. 완성차 업체는 물론이고, 차량부품업체, 반도체 기업, 그리고 ICT 기업들까지 CES를 통해 자신들의 기술력과 미래 전략을 적극적으로 보여주고 있습니다.
특히 CES 관련 기사를 보다 보면, 최근 유독 자주 등장하는 단어가 있습니다. 바로 ‘온디바이스 AI(On-Device AI)’입니다. LG전자가 CES 2026을 앞두고 소개한 LLM 기반 인캐빈(In-Cabin) 솔루션 기사에서도 이 용어는 핵심 키워드로 반복적으로 언급되고 있습니다.
그렇다면 온디바이스 AI.. 그대로 풀어보면, “디바이스 안에 있는 인공지능”입니다. 즉, 서버나 클라우드에 의존하지 않고 차량 내부의 고성능 하드웨어에서 직접 AI 연산을 수행하는 구조를 의미하죠. 운전자의 음성, 표정, 주행 상황, 차량 상태를 외부 서버로 보내지 않고, 차 안에서 바로 이해하고 판단하고 반응하는 방식이라고 보시면 됩니다. 이 변화는 단순한 기술 트렌드가 아닙니다. 온디바이스 AI는 차량 UX(User Experience)의 패러다임을 바꾸는 출발점이며, 앞으로의 자동차가 “움직이는 기계”에서 “이해하고 반응하는 공간”으로 진화하는 핵심 배경이 됩니다.
이번 글에서는 차량 UX 영역의 첫 번째 주제로, 이 온디바이스 AI가 왜 등장했는지, 왜 중요해졌는지, 그리고 모빌리티 업계가 어떻게 대응하고 있는지, 마지막으로 앞으로 어디로 진화할 것인지를 풀어보려고 합니다
온디바이스 AI는 왜 중요해졌을까요?
1) 클라우드 중심 AI의 한계
그동안 우리가 경험해 온 AI 서비스는 대부분 클라우드 기반이었습니다. 음성 인식, 번역, 추천 서비스 등은 사용자의 데이터를 서버로 전송한 뒤, 서버에서 연산한 결과를 다시 전달받는 구조였습니다.
하지만 자동차 환경에서는 이 방식에 명확한 한계가 존재합니다.
- 지연 시간(Latency)
차량 주행 중에는 0.1초의 반응 차이도 사용자 경험에 큰 영향을 줍니다. 네트워크 상태에 따라 응답이 늦어지는 구조는 운전 환경과 맞지 않습니다.
- 연결성 의존
터널, 산간 지역, 해외 로밍 상황에서는 네트워크 품질이 불안정해질 수 있습니다.
- 개인정보와 보안 이슈
차량 내부의 음성, 얼굴, 행동 데이터는 매우 민감한 정보입니다. 이를 외부로 계속 전송하는 구조는 보안과 프라이버시 측면에서 부담이 큽니다.
이러한 이유로, 자동차에서는 “항상 연결되지 않아도 동작하는 AI”, 즉 온디바이스 AI가 필요해졌습니다.
2) 차량 하드웨어 성능의 비약적 성장
온디바이스 AI가 가능해진 가장 큰 이유는 차량 내 컴퓨팅 성능의 급격한 발전입니다. 과거 차량 ECU는 특정 기능만 수행하는 소규모 제어기였습니다. 그러나 최근에는. HPC(High Performance Computer), 도메인 컨트롤러, 존 컨트롤러 와 같은 구조가 도입되면서, 차량 내부에 수십~수백 TOPS 수준의 연산 능력이 탑재되고 있습니다.
이제 차량은 더 이상 연산 능력이 부족한 환경이 아닙니다. AI를 “외부에서 빌려 쓰는 것”이 아니라, 차 안에서 직접 실행할 수 있는 환경이 마련된 것입니다.
3) UX 경쟁의 본질 변화
차량 UX 경쟁은 더 이상 화면 디자인이나 버튼 배치에 머물지 않습니다. 이제 경쟁의 핵심은 다음과 같습니다.
운전자의 의도를 얼마나 잘 이해하는가. 상황에 맞는 반응을 얼마나 자연스럽게 제공하는가 불필요한 조작 없이 얼마나 편안한 경험을 제공하는가. 이 모든 질문의 중심에 온디바이스 AI가 있습니다.
모빌리티 업계의 대응 현황
1) 차량 OEM의 접근 방식
완성차 업체들은 온디바이스 AI를 차별화된 사용자 경험의 핵심 수단으로 보고 있습니다. 사람과 자동차 간 소통이 가능하다는 것이죠.
- 운전자 상태 인식 (졸음, 집중도, 감정)
-자연어 기반 음성 비서
- 주행 상황에 따른 맞춤형 정보 제공
- 차량 기능의 지능적 제어
이러한 기능을 구현하기 위해 OEM들은 단순히 하드웨어를 도입하는 수준을 넘어, 자체 AI 전략과 데이터 활용 체계를 함께 구축하고 있습니다. 특히 최근에는 “클라우드 + 온디바이스 병행 구조”를 채택하여, 실시간 반응이 필요한 기능은 차량 내부에서, 고도화된 학습과 업데이트는 클라우드에서 수행하는 방식으로 대응 중입니다.
2) 차량부품업체의 역할 변화
차량부품업체 입장에서는 온디바이스 AI가 새로운 기회이자 도전입니다. 과거에는 하드웨어 납품이 중심이었습니다.
이제는 AI 모델 최적화 인캐빈 센서 데이터 처리
UX 시나리오 설계까지 포함한 통합 솔루션 제공자로의 전환이 요구되고 있습니다.
LG전자의 LLM 기반 인캐빈 솔루션 사례는 이를 잘 보여줍니다. 단순 디스플레이나 인포테인먼트가 아니라, 차량 안에서 대화를 이해하고 맥락을 파악하는 AI 경험을 제시하고 있습니다.
3) SoC 업체의 전략
온디바이스 AI의 핵심은 결국 반도체입니다. SoC 업체들은 다음 영역에 집중하고 있습니다.
- AI 가속기(NPU) 성능 강화
- 전력 효율 개선
- 멀티 AI 워크로드 동시 처리
- 기능 안전과 보안 내재화
단순히 “성능이 높은 칩”이 아니라, 차량 환경에 최적화된 AI 플랫폼을 제공하는 것이 경쟁력이 되고 있습니다.
4) ICT 업체의 참여
구글, 아마존, 마이크로소프트 등 ICT 기업들도 자동차 영역에서 온디바이스 AI를 중요한 축으로 보고 있습니다.
이들은 대규모 AI 모델 역량개발, 생태계 구축 및 클라우드 연계 기술을 기반으로, 차량 내 AI 경험을 확장하는 역할을 수행하고 있습니다.
온디바이스 AI의 향후 진화 방향
1) 더 작고, 더 똑똑한 AI
앞으로의 온디바이스 AI은 향후에 이런 모습 일 갓입니다.
모델은 더 경량화되고, 성능은 더 향상되며 전력 소모는 더 줄어들 것입니다. 이는 차량 UX를 항상 켜져 있는 AI 경험으로 확장시킵니다.
2) 멀티모달 UX의 중심 기술
음성, 시선, 제스처, 표정, 주행 데이터가 하나의 AI로 통합되어, 운전자의 상황을 입체적으로 이해하는 방향으로 발전할 것입니다.
3) 개인화의 가속
온디바이스 AI는 차량을 ‘나를 기억하는 공간’.으로 바꿉니다. 운전자마다 다른 선호, 습관, 반응을 학습하고 반영하는 UX가 가능해집니다. 결국 자율주행으로 진화 위한 전초전 아닌지요?
차량 UX를 바꾸는 가장 현실적인 기술
온디바이스 AI는 더 이상 먼 미래의 기술이 아닙니다. 이미 CES 무대에서, 그리고 실제 차량 개발 현장에서 현실적인 경쟁 요소로 자리 잡고 있습니다.
차량 UX를 진정으로 혁신하려면,
- 빠르고
- 안전하며
- 개인화된
경험이 필수적이며, 그 중심에는 온디바이스 AI가 있습니다.
특히 앞으로 다룰 디스플레이 영역에서도 온디바이스 AI는 핵심 역할을 합니다. 실시간 주행 정보, 상황 인식 기반 정보 표시, 운전자 상태에 따른 화면 변화는 모두 차량 내부에서 즉시 판단하고 반응하는 AI 없이는 구현되기 어렵습니다.
다음 글에서는, 차량 UX 두 번째 글로,
“온디바이스 AI가 만들어내는 디스플레이 UX의 진화”를 보다 구체적인 사례와 함께 보려고 합니다.
즉 '차량 안의 화면이 단순한 표시 장치를 넘어, 운전자와 소통하는 창으로 어떻게 변화하고 있는지?'입니다.
ps) 관련 업계 종사하면서 본격적인 자율주행시대 도래가 머지않았음을 느끼게 하는 요즘이네요.:)
