최근 인공지능(AI) 기술의 트렌드가 ‘에이전틱 AI’로 넘어가면서 기업뿐 아니라 개인과 소규모 팀에서도 에이전트를 위한 전용 ‘AI 어플라이언스’에 대한 관심이 높아지고 있다. 여러 기기와 사용자에 걸친 에이전트의 활동을 한 곳에서 관리할 수 있는 AI 어플라이언스는 클라우드 서비스의 토큰 비용과 민감한 데이터의 외부 전송에 대한 부담을 줄일 수 있다. 여러 기기에서 로컬 AI를 사용하려는 경우 그래픽처리장치(GPU)와 메모리 등의 중복 투자도 줄일 수 있다.

PC와 컴퓨팅 관련 주요 업체들도 이러한 시장 가능성에 주목하고 있다. 제품 차원에서는 중앙처리장치(CPU)와 GPU, 신경망처리장치(NPU) 등이 통합된 칩과 대용량 공유 메모리를 사용하는 미니 PC 형태가 주목받는다. 엔비디아의 ‘DGX/RTX 스파크’가 관심을 모으는 가운데 AMD와 인텔, 퀄컴도 각자의 접근법을 제시하고 있다. PC 제조업체들도 관련 제품군을 정비하고 다양한 제품을 선보이며 시장 수요에 대응하고 있다.  

에이전틱 AI와 함께 주목받는 개인용 ‘AI 어플라이언스’는 기존 AI 서버와 AI PC 사이에 있는 제품이다. 하드웨어 구성이나 성능은 AI PC나 워크스테이션과 비슷하지만, 용도는 기존 어플라이언스나 서버에 가깝다. 지금까지 ‘홈 서버’가 일부 고급 사용자들이 엔터프라이즈급 기술을 가정에서 활용할 수 있도록 했다면, AI 어플라이언스는 최신 로컬 AI 기술을 개인의 사용 환경에 맞춰 활용할 수 있도록 한다.

개인용 AI 어플라이언스는 외관이나 하드웨어 구성만으로는 미니 PC나 데스크톱 PC와 구분하기 어렵다. 이는 ‘어플라이언스’의 구분 기준이 사용 목적에 있기 때문이다. 일반적인 PC와 달리 AI 어플라이언스는 사용 목적이 분명하며, 모니터와 키보드, 마우스를 연결해 직접 사용하기보다 서버처럼 AI 에이전트나 응용프로그램 인터페이스(API)를 연결해 사용하는 환경을 전제한다. 일반 PC로도 비슷한 환경을 구축할 수 있지만, 설치와 활용이 상대적으로 단순하다는 것이 어플라이언스의 장점이다.

이러한 AI 어플라이언스는 개인이 사용하는 기기와 서비스의 구성에도 변화를 가져올 수 있다. 한 사람이 여러 기기를 사용하는 환경에서 로컬 AI를 활용하기 위해 모든 기기에 고성능 GPU와 대용량 메모리, 솔리드 스테이트 드라이브(SSD)를 갖출 필요가 없어지기 때문이다. 최근 로컬 AI 모델들은 크기가 작아지면서 성능이 높아지고 있지만 모든 기기에 충분한 하드웨어를 갖추기는 쉽지 않다. 특히 노트북 PC에서는 배터리 사용 중 AI 모델을 실행할 때 배터리 사용 시간과 체감 성능이 문제가 될 수 있다.