온디바이스 AI, 앱 생태계의 새로운 패러다임을 열다: MacPaw와 Liquid AI의 전략적 만남
Published Aug 6, 2026
“우리 모델을 훈련하기 전에, 하드웨어에 맞춰 다른 아키텍처를 선택합니다. 이를 통해 기기에서 직접 실행되는 가장 효율적인 인텔리전스 버전을 가질 수 있으며, 개인 정보 보호와 보안 같은 이점을 얻을 수 있습니다.” Liquid AI의 공동 설립자이자 CEO인 라민 하사니(Ramin Hasani)는 테크크런치와의 인터뷰에서 온디바이스 AI의 핵심 가치를 명확히 밝혔습니다. 이 발언은 단순한 기술 협력을 넘어, AI가 사용자의 일상에 더 깊숙이, 그리고 더 안전하게 스며들 미래를 예고하는 중요한 메시지입니다.
우크라이나 기반의 앱 개발사 맥포(MacPaw)가 리퀴드 AI(Liquid AI)와 손을 잡고 로컬에서 호스팅되는 AI 모델로 제품을 강화하며, 궁극적으로 이 기술 스택을 개발자들에게까지 확장하겠다고 발표했습니다. 이는 클라우드 기반 AI가 주도하는 현재의 흐름 속에서, 기기 내에서 직접 AI 추론을 수행하는 **온디바이스 AI(On-device AI)**의 가능성과 중요성을 다시 한번 부각시키는 사례입니다. 맥포는 이미 작년에 공개했던 자체 AI 비서 ‘에니(Eney)‘의 로컬 버전을 구축하고 있으며, 이를 위해 리퀴드 AI의 온디바이스 추론 시스템 ‘엘릭스(Elix)‘와 로컬 메모리 시스템을 도입할 예정입니다. 솔직히 말해서, 이 소식은 앱 생태계의 다음 단계를 엿볼 수 있는 흥미로운 단서를 제공합니다.
온디바이스 AI, 왜 선택하는가?: 프라이버시, 효율성, 그리고 사용자 경험
그렇다면 맥포와 리퀴드 AI는 왜 복잡한 온디바이스 AI 기술 스택 구축에 나선 걸까요? 핵심은 바로 사용자 경험과 기술적 이점에 있습니다. 앞서 하사니 CEO가 언급했듯, 개인 정보 보호와 보안은 온디바이스 AI의 가장 강력한 장점 중 하나입니다. 클라우드 서버로 데이터를 전송할 필요 없이 기기 내에서 모든 처리가 이루어지므로, 사용자의 민감한 정보가 외부로 유출될 위험을 근본적으로 차단할 수 있습니다. 이는 특히 개인 비서나 생산성 도구처럼 민감한 데이터를 다루는 AI 앱에 있어 절대적인 강점이 될 수 있죠.
맥포의 CEO 올렉산드르 코소반(Oleksandr Kosovan) 역시 로컬 호스팅 AI 모델이 사용자에게 오프라인 상태에서도 비서 및 에이전트 워크플로우를 실행할 수 있는 기능을 제공할 것이라고 강조했습니다. 네트워크 연결이 불안정하거나 불가능한 환경에서도 AI의 기능을 온전히 활용할 수 있다는 것은, 이동이 잦거나 특정 산업 분야에 종사하는 사용자들에게는 매우 중요한 가치입니다. 비행기 안에서, 혹은 인터넷 연결이 어려운 외딴 지역에서도 AI 비서의 도움을 받을 수 있다고 상상해 보세요. 생각만 해도 놀랍습니다!
하지만 온디바이스 AI의 강점은 여기서 그치지 않습니다. 리퀴드 AI는 하드웨어에 최적화된 아키텍처를 통해 기기 내에서 가장 효율적인 인텔리전스를 구현하려 합니다. 이는 단순히 AI 모델을 작게 만드는 것을 넘어, 특정 칩셋이나 하드웨어 환경에 맞춰 모델을 ‘맞춤 제작’함으로써 성능을 극대화하는 방식입니다. 실제로 애플(Apple)도 이미 자체적인 로컬 모델을 개발자들에게 제공하고 있지만, 하사니 CEO는 리퀴드 AI의 모델이 다양한 기능에 대한 성능에 초점을 맞춘다고 설명합니다.
더 나아가, 리퀴드 AI는 모델 주변에 맞춤형 스택(customization stack)을 구축하고 있습니다. 이는 사용자의 입력 데이터를 활용하여 모델이 스스로 학습하고 개선될 수 있도록 하는 것을 의미합니다. “우리 모델은 적응할 수 있고 시간이 지남에 따라 더 지능적으로 발전하기를 원합니다”라는 하사니 CEO의 발언에서 보듯이, 사용자와 상호작용하며 진화하는 AI는 단순히 정해진 기능을 제공하는 것을 넘어, 개인화된 인텔리전스 경험을 선사할 잠재력을 가지고 있습니다. 개인적으로는, 이 부분이 리퀴드 AI가 기존 온디바이스 AI 솔루션들과 차별점을 두는 핵심 역량이 될 것이라고 생각합니다. 정적인 모델이 아닌, 사용자와 함께 성장하는 AI는 장기적인 사용자 충성도를 확보하는 데 큰 도움이 될 것이기 때문입니다.
SetApp, AI 앱 생태계의 허브로 진화하다: ‘원스톱 숍’ 전략
맥포의 이번 협력은 자사의 구독 기반 앱 스토어인 **셋앱(SetApp)**의 미래 전략과도 깊이 연결됩니다. 현재 15만 명 이상의 유료 사용자를 보유하고 있는 셋앱은 이제 AI 앱에 더욱 집중할 계획입니다. 맥포는 리퀴드 AI와의 협력을 통해 온디바이스 처리 아키텍처를 안정화한 후, 이 기술을 다른 개발자들에게도 개방할 예정입니다. 이는 개발자들이 자신들의 앱에 온디바이스 추론 기능을 쉽게 통합할 수 있도록 돕는다는 의미인데요, 셋앱이 단순한 앱 스토어를 넘어 AI 개발자들을 위한 플랫폼으로 진화하려는 야심을 엿볼 수 있습니다.
여기서 맥포의 전략은 더욱 흥미로워집니다. 코소반 CEO는 셋앱 플랫폼이 구글과 같은 기업의 다른 클라우드 모델에도 접근을 제공하여 개발자를 위한 ‘원스톱 숍’ 역할을 할 것이라고 밝혔습니다. 이 부분에서 주목할 점은, 맥포가 온디바이스 AI에만 올인하는 것이 아니라, 클라우드 AI와의 하이브리드 접근 방식을 채택하고 있다는 것입니다. 개발자들은 앱의 특성과 요구 사항에 따라 온디바이스 처리와 클라우드 기반 AI 모델을 유연하게 선택하거나 결합하여 사용할 수 있게 됩니다. 업계 흐름을 보면, 이처럼 다양한 AI 모델과 처리 방식을 한곳에서 제공하는 ‘원스톱 숍’ 전략은 개발자들에게 상당한 편의성을 제공하며, 셋앱의 경쟁력을 한층 더 강화할 가능성이 높습니다. 개발자 입장에서 솔직히 말해서, 여러 API와 SDK를 통합하는 번거로움 없이 하나의 플랫폼에서 모든 것을 해결할 수 있다면 그만큼 개발 시간이 단축되고 혁신에 집중할 수 있을 테니까요.
또한, 맥포는 셋앱에서 크레딧 기반의 가격 정책을 실험하고 있습니다. 사용자들은 보유한 크레딧과 작업의 복잡성에 따라 특정 수의 AI 작업을 수행할 수 있습니다. 이는 AI 기능에 대한 새로운 수익 모델을 제시하며, 사용자들이 AI 기능을 사용하는 만큼만 비용을 지불하게 함으로써 접근성을 높이고, 개발자들에게는 사용량에 따른 합리적인 보상 모델을 제공할 수 있습니다.
결론적으로, 맥포와 리퀴드 AI의 협력은 AI 기술이 나아가야 할 방향에 대한 중요한 시사점을 던집니다. 개인 정보 보호, 오프라인 접근성, 그리고 사용자 맞춤형 학습이라는 온디바이스 AI의 강점을 극대화하면서, 동시에 개발자들에게는 하이브리드 AI 환경을 제공하는 ‘원스톱 숍’을 구축하려는 맥포의 전략은 앱 생태계에 새로운 활력을 불어넣을 것으로 기대됩니다. 앞으로 셋앱에서 어떤 혁신적인 AI 앱들이 등장할지, 그리고 온디바이스 AI가 우리의 디지털 라이프를 어떻게 변화시킬지 지켜보는 것은 분명 흥미로운 관전 포인트가 될 것입니다.
출처
- 원문 제목: MacPaw taps Liquid AI to offer on-device inference to devs building for its app store
- 출처: AI News & Artificial Intelligence | TechCrunch
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