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AI 연구

LGU+, 온디바이스 AI 속도 4.5배·배터리 77% 개선

ZDNet Korea·2026-10-29

요약

LG유플러스가 스마트폰에서 AI를 구동할 때 토큰 연산 효율을 높여 처리 속도를 약 4.5배 높이고 배터리 소모를 약 77% 줄이는 기술을 개발했다고 29일 밝혔다. 이 기술을 담은 연구 논문 2편이 12월 호주 시드니에서 열리는 '뉴립스(NeurIPS) 2026' 온디바이스 인텔리전스 워크숍에 채택됐다. 통화 서비스용 소형언어모델(sLM)에 경량화와 추론 가속 기술을 적용했으며, 개인정보를 외부 서버로 보내지 않고 기기 내에서 AI를 추가 학습시키는 기술도 함께 개발해 서버 학습 모델과 유사한 정확도를 확인했다. LG유플러스는 이 연구 결과를 자사 AI 서비스에 적용하고 서버 GPU 환경으로도 확대할 계획이다.

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서버 전송 없이 기기 내에서 AI를 학습시킬 수 있다는 점은 개인화 서비스에서 개인정보 유출 우려를 줄이는 방향으로 해석할 수 있다.

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이 일이 어디서 왔나

애플이 10월 27일 M6 칩과 A20 프로 칩으로 온디바이스 AI 처리 속도를 각각 최대 4배, 4.5배 높였다고 밝혔고, 리퀴드 AI도 10월 28일 온디바이스 모델 'LFM3'를 공개하는 등 기기 내 AI 연산 효율을 높이는 경쟁이 이어지고 있다. 같은 날 ZDNet Korea는 빅테크들이 성능 경쟁에서 비용·전력 효율 경쟁으로 옮겨가고 있다고 보도했는데, LG유플러스의 이번 발표도 통신사가 이 흐름에 합류한 사례로 볼 수 있다.

짚어야 할 점

  • 애플이나 리퀴드 AI의 발표가 범용 온디바이스 AI 성능 향상이었던 것과 달리, LG유플러스는 통화 서비스용 소형언어모델(sLM)이라는 특정 용도에 경량화·추론 가속 기술을 적용한 사례다.
  • 개인정보를 서버로 보내지 않고 기기 내에서 추가 학습까지 가능하다는 점이 핵심인데, 이는 모바일 하드웨어의 연산 효율 향상(애플 M6·A20)과는 결이 다른, 통신사 자체의 소프트웨어·모델 기술이라는 점에서 구분된다.
  • LG유플러스가 이 기술을 서버 GPU 환경으로도 확대할 계획이라고 밝혔는데, 이는 온디바이스 기술이 결국 서버 비용 절감에도 쓰일 수 있음을 시사한다.

아직 확인되지 않은 것

  • 4.5배 속도 향상과 77% 배터리 절감이 어떤 기기, 어떤 모델 크기, 어떤 기준(비교 대상) 측정값인지는 확인되지 않았다.
  • 기기 내 추가 학습 결과가 '서버 학습 모델과 유사한 정확도'라고 했는데, 구체적인 정확도 수치나 평가 방법은 제시되지 않았다.
  • 이 기술이 실제 LG유플러스 AI 서비스에 언제 적용될지, 어떤 서비스에 우선 적용될지는 밝혀지지 않았다.

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추론
추론(Inference)은 학습이 끝난 인공지능 모델이 새로운 입력을 받아 예측이나 답변 같은 출력을 만들어내는 과정을 말한다.
학습
학습은 모델이 데이터를 반복적으로 살펴보며 예측 오차를 줄이는 방향으로 내부 파라미터를 조정해 나가는 과정을 말한다.
토큰
언어 모델이 텍스트를 처리할 때 사용하는 최소 단위로, 단어나 단어의 일부, 문장 부호 등을 가리키는 말이다.

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