엣지 AI와 클라우드 AI의 차이점

이들 사이에는 유사점이 있지만, 비즈니스 목적으로 각각을 평가할 때 고려해야 할 중요한 차이점도 있습니다.  

엣지 AI는 엣지 장치 또는 스마트폰, 온도 조절기, 웨어러블 건강 모니터와 같은 사물인터넷(IoT) 디바이스에서 AI 알고리즘과 AI 모델을 사용하는 프로세스를 말합니다. 엣지 AI라는 이름은 애플리케이션을 데이터 소스에 더 가깝게 만드는 분산 컴퓨팅의 일종인 엣지 컴퓨팅에서 유래했습니다.

클라우드 AI는 인터넷을 통한 가상 컴퓨팅 리소스에 대한 온디맨드 액세스인 클라우드 컴퓨팅에 의존하는 AI의 한 유형입니다.

두 유형 모두 고급 데이터 처리 및 분석을 지원하지만, AI 모델을 실행하는 방법과 데이터를 저장하고 처리하는 위치가 다르기 때문에 사용 분야와 이점도 서로 다릅니다.

엣지 AI는 네트워크의 '엣지'에 있는 장치에 AI 알고리즘을 배포하는 AI 유형으로, 이는 연결이 끊어지는 현실 세계와의 경계에 가깝다는 의미입니다. 이러한 장치(일반적으로 엣지 또는 사물인터넷(IoT) 디바이스라고 함)에는 스마트 워치, 스마트폰, 산업용 센서, 웨어러블 건강 모니터 등이 포함됩니다.

엣지 AI는 특정 종류의 알고리즘을 사용하여 먼저 클라우드로 데이터를 이동하는 대신 소스에 더 가까운 곳에서 처리합니다. 따라서 실시간 의사 결정이 가능하며, 이는 엣지 AI에 의해 구동되는 장치의 중요한 기능입니다.

엣지 AI는 제조 및 공급망 관리와 같은 복잡한 산업에서 워크플로를 최적화하는 방법으로도 인기를 얻고 있습니다. 기업은 엣지 AI를 통해 네트워크 전반에서 트래픽과 지연 시간을 줄일 수 있습니다.

다른 유형의 AI와 달리 엣지 AI 장치는 오프라인에서 작동할 수 있으므로, 기능하기 위해 지속적인 인터넷 연결에 의존할 수 없는 애플리케이션에 적합합니다.

클라우드 AI는 데이터 처리 및 분석을 위해 클라우드 인프라에 의존하는 일종의 AI입니다. 클라우드 AI에서는 데이터가 소스에서 수집되고 인터넷 연결을 통해 클라우드로 이동됩니다. 여기에서 데이터 처리, 데이터 분석 및 data storage를 위해 연결된 가상 컴퓨팅 리소스에 액세스할 수 있습니다.

클라우드 AI는 좀 더 오래되었으며 엣지 AI만큼 발전된 것으로 간주되지는 않지만, 여전히 오늘날의 기업에 의해 많은 사용 분야에서 활용되고 있습니다. 클라우드 AI는 개발자가 엣지에 배포하기에는 너무 복잡하고 컴퓨팅 집약적인 AI 애플리케이션을 배포하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 추세 분석 및 예측 분석을 위한 딥 러닝(DL) 모델 훈련과 특정 종류의 자연어 처리(NLP) 등이 있습니다. 

엣지 AI 모델과 클라우드 AI 모델 모두 머신 러닝(ML)을 통해 훈련됩니다. ML은 오늘날 대다수 AI 시스템의 중추로 자리잡은 AI의 한 분야입니다.

단, 엣지 AI와 클라우드 AI 모두의 목적이 강력한 AI 애플리케이션을 위한 데이터를 처리하고 분석하는 것이지만, 엣지 AI는 소형 장치에서 로컬로 데이터를 처리하는 반면 클라우드 기반 AI는 클라우드의 컴퓨팅 파워를 활용한다는 차이점이 있습니다. 각 방법을 자세히 살펴보겠습니다.

엣지 AI는 신경망과 딥 러닝을 사용하여 객체를 식별하도록 훈련된 AI 모델을 활용합니다. 엣지 AI 자체는 장치에 배포되지만, 모델을 생성하는 데 사용되는 교육 프로세스는 중앙 집중식 클라우드 인프라에 따라 달라집니다. 훈련에 반드시 필요한 대량의 데이터를 실시간으로 처리하려면 데이터 센터가 필요합니다.

엣지 AI 모델은 배포 후 시간이 지날수록 "학습"을 통해 점차 능력을 향상합니다. 엣지 AI 모델은 로컬에서 처리할 수 없으며 대신 클라우드로 이동할 수 있는 데이터를 발견할 때까지 능력을 향상합니다. 배포된 초기 AI 모델은 이와 같은 지속적인 피드백 방법을 통해 결국 시간이 지날수록 클라우드에서 학습된 새 AI 모델로 대체됩니다.

엣지 AI와 달리 클라우드 AI는 클라우드 인프라의 방대한 컴퓨팅 성능과 스토리지 기능에 의존하여 기능을 수행합니다. 일반적으로 이러한 서비스는 Amazon(AWS), Google 및 Microsoft와 같은 대규모 글로벌 클라우드 서비스 제공업체(CSP)에서 제공합니다.

이러한 접근 방식 덕분에 클라우드 AI는 빅데이터 분석, 고성능 컴퓨팅(HPC), 컴퓨팅 비전 및 NLP와 같은 고급 AI 애플리케이션을 위한 파운데이션 모델 학습과 같은 컴퓨팅 집약적인 작업에 엣지 AI보다 더 적합합니다.

클라우드 AI는 AI 시스템을 퍼블릭 및 프라이빗 클라우드 플랫폼 모두에 통합함으로써 조직이 엔터프라이즈 수준에서 고급 애플리케이션을 배포할 수 있도록 지원합니다. 이러한 애플리케이션은 비즈니스 프로세스 최적화, 통찰력 생성, 고객 서비스 챗봇 배포 등 다양한 목적으로 사용됩니다.  

엣지 AI와 클라우드 AI 사이에는 각자를 서로 다른 사용 사례에 더 적합하게 만드는 중요한 차이점이 있습니다.

기업들이 새로운 AI 및 생성형 AI(Gen AI) 애플리케이션 구축에 앞다퉈 나서면서 클라우드 AI와 엣지 AI 모델에 대한 관심도 급증하고 있습니다.

최근 보고서에 따르면 글로벌 엣지 AI 시장의 규모는 2023년 204억 5천만 달러로 평가되었으며, 2032년에는 약 2,700억 달러에 달할 것으로 예상됩니다.¹ 거의 같은 기간 동안 글로벌 클라우드 AI 시장 규모는 780억 달러에서 거의 5,900억 달러로 급증할 것으로 예상됩니다.²

다음은 이 두 가지 AI 유형의 비즈니스 이점과 기업이 목표를 달성하기 위해 이러한 AI를 활용하는 방법을 자세히 살펴보겠습니다.

• 실시간 의사 결정: 네트워크 엣지에서 실시간 데이터 처리 기능을 활용하는 엣지 AI 솔루션을 사용하면 IoT 디바이스의 응답 시간을 개선할 수 있습니다. 이 기술을 위한 AI 사용 분야는 원격 조종 차량 또는 드론과 같은 자율주행 차량부터 센서 및 카메라와 같은 IoT 디바이스에 의존하는 완전 자동화된 시설에 이르기까지 급격히 증가하고 있습니다.
• 데이터 프라이버시: 클라우드가 아닌 로컬에서 데이터를 처리하면 사이버 공격으로부터 데이터를 안전하게 보호하고 잘못된 취급의 위험을 줄일 수 있습니다. 이러한 이유로 엣지 AI는 금융 서비스, 의료 등 데이터 주권 제한이 있는 산업에서 상당한 주목을 받고 있습니다.
• 비용 절감: 엣지 AI는 클라우드 컴퓨터의 워크로드를 줄여주므로, 클라우드 AI보다 훨씬 저렴합니다. 엣지 AI는 데이터를 로컬에서 처리함으로써 클라우드 리소스에 의존하는 데이터의 양을 줄여 기술 배포에 드는 운영 비용을 크게 절감해 줍니다.

• 확장성 향상: 클라우드 AI는 수요에 맞춰 쉽게 확장 및 축소할 수 있는 가상 컴퓨팅 리소스에 의존하므로, 본질적으로 엣지 AI보다 확장가능성이 더 뛰어납니다. 엣지 AI를 사용하려면 로컬 처리를 위해 데이터 소스 가까이에 배포할 수 있는 온프레미스 하드웨어(예: 엣지 및 IoT 디바이스 및 센서)에 투자해야 합니다.
• 더 우수한 성능: 클라우드 AI는 클라우드가 제공하는 리소스와 처리력에 액세스할 수 있기 때문에 일반적으로 엣지 AI보다 더 높은 성능 수준에 도달합니다. 반면 엣지 AI는 개별 엣지 및 IoT 디바이스의 컴퓨팅 성능과 리소스로 제한됩니다.
• 대규모 데이터 세트에 대한 액세스: 클라우드 AI 모델은 클라우드 리소스에 액세스할 수 있어서 엣지 AI보다 더 큰 AI 워크로드를 처리할 수 있습니다. 예를 들어, 딥 러닝 모델의 집중적인 학습에는 로컬 처리가 아닌 클라우드를 통해서만 액세스할 수 있는 대규모 데이터 세트가 필요합니다.

엔터프라이즈 수준의 엣지 AI 및 클라우드 AI 사용 사례는 각 모델의 고유한 강점으로 인해 상당히 다양합니다. 다음은 각각의 가장 인기 있는 사용 사례입니다.

• 자율주행 차량 작동: 엣지 장치는 위성, 드론, 자율주행 자동차와 같은 자율주행 차량이 교통 신호 변화나 주행 경로에 있는 물체와 같은 실시간 환경 변화에 반응하는 데 도움이 됩니다.
• 웨어러블 건강 디바이스: 엣지 AI 기기는 수많은 웨어러블 모니터에 내장되어 환자와 의료 서비스 제공자가 심박수, 혈압, 산소 수치와 같은 중요한 정보를 추적하는 데 도움을 줍니다.
• 제조 공정: 기업들은 공장 현장과 복잡한 제조 시스템에 엣지 AI를 구축하여 공정을 자동화하고, 기계 성능의 변화를 감지하고, 효율성을 높입니다.
• 소매점: B2C(Business-to-Consumer) 기업은 엣지 AI를 활용하여 스마트 결제 경험을 배포하고, 재고를 추적하고, 엣지 장치에서 로컬에서 처리되는 실시간 데이터를 기반으로 더욱 개인화된 추천을 생성합니다.

• 빅데이터 분석: AI를 클라우드 데이터 웨어하우스 및 데이터 레이크와 통합하면 기업이 데이터의 추세를 거의 실시간으로 파악할 수 있습니다. 이 프로세스는 빅데이터 분석으로도 알려져 있습니다. 인간 분석가 팀이 이러한 유형의 분석을 수행하려면 몇 년이 소요됩니다.
• 대규모 NLP로 감정 분석: 대규모 NLP는 클라우드 AI를 사용하여 감정 분석에 사용되는 텍스트 및 기타 데이터를 처리합니다. 이는 텍스트가 긍정적 또는 부정적 감정을 표현하는지를 파악하는 중요한 사용 분야입니다.
• AI 모델 최적화: 클라우드 AI는 정교한 AI 모델이 지속적인 학습과 개발에 필요한 엄청난 컴퓨팅 성능과 리소스에 액세스할 수 있도록 보장하는데, 이는 AI 기술의 중요한 측면입니다.
• 챗봇: ChatGPT, Gemini, IBM watsonx와 같은 인기 챗봇은 모두 대다수 기능에 클라우드 AI의 힘과 컴퓨팅 리소스를 상당 부분 활용합니다. 이러한 사용 분야는 워크플로 자동화, 사용자와의 자연스러운 대화, 패턴과 인사이트 도출을 위한 대규모 데이터 세트 검색 등을 아우릅니다.