Bring Your AI™: 미래의 가장 똑똑한 차에 더 많은 하드웨어가 필요치 않은 이유

Cinemo Bring Your AI™ - 스마트폰을 활용한 AI 기반 차 내 경험

AI는 몇 달 단위로 진화하지만 자동차는 개발에 수년이 걸리고 10년 이상 도로를 달린다. Cinemo Bring Your AI™는 더 많은 AI 하드웨어를 차량에 내장하는 대신, 차량과 스마트폰, 클라우드에 워크로드를 지능적으로 분산하는 아키텍처를 제안한다. 차량은 안전한 인터페이스를, 스마트폰은 빠르게 진화하는 연산 능력과 개인화를, 클라우드는 대규모 추론을 담당한다. 미래의 가장 똑똑한 차는 더 많은 하드웨어가 아니라, 이미 존재하는 연산 자원을 가장 적절하게 활용하는 차일 수 있다.

글 | Cinemo
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인공지능은 자동차 산업이 한 번도 경험해 보지 못한 속도로 진화하고 있다. 대형 언어 모델(LLM)은 몇 달 단위로 성능이 향상되고, 스마트폰은 매년 하드웨어가 갱신되며, 완전히 새로운 AI 서비스가 거의 매주 등장한다. 반면 차량은 개발에만 수년이 걸리고, 통상 10년 이상 도로 위에서 운행된다.
이런 혁신 주기의 차이는 OEM에게 점점 더 커지는 과제를 안긴다. 신차가 양산에 들어갈 때쯤이면, 개발 단계에서 선택한 AI 하드웨어는 이미 최신 기술 수준에 뒤처져 있을 수 있다. 차량의 수명 기간 내내 AI 역량이 계속 진화하는 상황에서, 차에 점점 더 많은 AI 연산 능력을 내장하는 방식은 그 타당성을 설명하기가 점점 더 어려워지고 있다.
그런데 자동차 업계는 애초에 잘못된 문제를 풀고 있는 것은 아닐까?
오늘날 혁신의 상당 부분은 더욱 강력한 AI 하드웨어를 차량에 탑재하는 데 집중돼 있다. 하지만 가장 뛰어난 AI 플랫폼이 이미 운전자의 주머니 속에 있다면 어떨까?
현대 스마트폰은 어느새 놀라울 만큼 강력한 AI 기기로 발전했다. 멀티코어 CPU, GPU, 전용 NPU를 갖춘 스마트폰은 정기적인 하드웨어 세대교체의 혜택을 누리면서 콤팩트한 LLM을 기기 자체에서 직접 구동할 수 있다. 차량과 달리 스마트폰은 끊임없이 진화한다.
이는 다른 종류의 아키텍처 질문을 제기한다. 차에 AI 하드웨어를 얼마나 많이 통합해야 하는가를 묻는 대신, 각 AI 워크로드가 실제로 어디에 있어야 하는가를 물어야 할지도 모른다.



차량용 AI는 어디서 실행돼야 하나

헤드유닛은 전통적으로 차량 내 지능의 중심으로 여겨져 왔다. 차량이 점점 더 소프트웨어 중심으로 변화하면서 자연스러운 대응은 인포테인먼트 플랫폼에 더 많은 연산 능력과 전용 AI 가속기, 더욱 정교한 소프트웨어 스택을 통합하는 것이었다.
그러나 AI 워크로드는 전통적인 인포테인먼트 애플리케이션과는 근본적으로 다르다. 지연 시간, 프라이버시, 연결성, 연산 요구 사항에 따라 로컬에서, 원격에서, 혹은 여러 기기에 걸쳐 실행될 수 있다. 지능은 더 이상 하나의 전자제어장치(ECU)에 묶여 있을 필요가 없다.
이런 접근 방식이 Cinemo Bring Your AI™ 아키텍처의 토대를 이룬다.
차량을 주된 AI 컴퓨터로 다루는 대신, Cinemo Bring Your AI™는 지능을 서로 보완적인 세 개의 플랫폼에 분산시킨다. 차량은 신뢰할 수 있는 사용자 상호작용, 미디어 통합, 차량 기능에 대한 안전한 접근을 책임진다. 스마트폰은 주된 AI 런타임이 되며, 클라우드 서비스는 더 큰 모델이나 지속적으로 업데이트되는 지식이 필요할 때마다 가용 역량을 확장한다.
차량은 신뢰할 수 있는 인터페이스와 결정론적 시스템 통합, 차량 데이터에 대한 접근을 제공한다. 스마트폰은 빠르게 진화하는 AI 연산 능력과 개인화, 연결성, 로컬 지능을 제공한다. 클라우드는 대규모 추론과 지속적으로 확장되는 지식에 대한 접근을 제공한다.
모든 AI 워크로드를 억지로 차에 밀어 넣는 대신, 이 아키텍처는 각 워크로드가 기술적으로 가장 적합한 곳에서 실행되도록 한다.



스마트폰을 AI 런타임으로

온디바이스 추론 기술의 최근 발전은 이런 접근 방식을 점점 더 현실적으로 만들고 있다.
Gemma, Qwen과 같은 오픈 언어 모델은 이제 구글 LiteRT-LM, llama.cpp 등 성숙한 추론 런타임을 활용해 최신 스마트폰에서 직접 실행할 수 있다. 사용 가능한 하드웨어에 따라 추론은 GPU 또는 전용 신경망 처리장치(NPU)에서 이뤄지며, 차량 내부에 전용 AI 하드웨어를 갖추지 않고도 다수의 대화형 AI 활용 사례에 충분한 성능을 제공한다.
마찬가지로 중요한 것은 실행 위치가 더 이상 한 곳에 고정되지 않는다는 점이다. 어떤 워크로드는 지연 시간을 최소화하고 프라이버시를 보호하기 위해 스마트폰에서 전적으로 실행될 수 있다. 다른 워크로드는 로컬 AI 에이전트와 클라우드 서비스를 결합할 수 있으며, 더 높은 연산이 필요한 작업은 원격에서 실행되는 더 큰 파운데이션 모델을 활용할 수 있다. 따라서 실행 모델은 차량 하드웨어의 성능에 제약받는 대신 각 애플리케이션의 요구 사항에 맞춰 유연하게 적용될 수 있다.

 

차량은 가볍게 유지한다

분산형 AI 아키텍처는 차량 자체도 단순하게 만든다. 점점 더 복잡해지는 AI 프레임워크를 헤드유닛에 내장하는 대신, 차량은 이미 잘 해내고 있는 일, 즉 정보 표시, 오디오 관리, 미디어 통합, 차량 기능에 대한 안전한 접근 제공에 집중할 수 있다.

음성 채널
운전자는 이미 자신의 스마트폰에 있는 어시스턴트와 대화한다. 차 안에서 이 상호작용은 차량의 마이크와 스피커를 통해 구현되며, 어시스턴트 화면을 헤드유닛 디스플레이에 투영하거나 헤드유닛 자체의 네이티브 인터페이스를 통해 전달된다. 둘 중 어느 방식을 택할지는 OEM이 결정하며, 어느 쪽이든 운전자가 이미 익숙한 대화형 경험은 그대로 차 안으로 이어진다.

데이터 채널 
이와는 별도로, 지연 시간이 짧은 블루투스 연결이 스마트폰과 차량을 연결한다. 이는 Cinemo Bring Your AI™가 차량 기능과 데이터에 접근하기 위해 사용하는 채널로, 의도적으로 가볍게 설계됐다. OEM이 허용할 경우 헤드유닛이 차량 기능을 스마트폰에 노출하는 데 필요한 모든 것을 제공하면서도 씬 클라이언트(thin client) 상태를 유지하며, 특정 프로젝션 프레임워크에 대한 의존성도 추가하지 않는다.



음성 비서를 넘어서

이 아키텍처를 단순한 음성 비서로만 이해한다면 그 잠재력을 과소평가하는 것이다.
스마트폰에 탑재된 AI 런타임은 여러 AI 에이전트를 동시에 구동하고, 운전자가 이미 자신의 스마트폰에서 사용 중인 어시스턴트를 통해 접근할 수 있는 기능들로 제공하며, 차량 전반에 걸쳐 일관된 경험을 유지한다. 자연어 상호작용은 차량 제어 기능에 대한 접근을 단순화하고, 대화형 컨텐츠 탐색을 지원하며, 로컬 또는 클라우드 기반 지식 소스에서 정보를 가져오고, 완전히 새로운 차량 내 경험을 가능하게 한다.
AI 런타임이 헤드유닛과 독립적으로 진화하기 때문에, 새로운 언어 모델, 추론 프레임워크, AI 에이전트는 다음 세대 차량을 기다릴 필요 없이 지속적으로 도입될 수 있다. 혁신의 속도는 자동차 개발 주기가 아니라 소비자 기술의 흐름을 따르게 된다.
OEM 입장에서 이는 차량 내 전용 AI 하드웨어에 대한 의존도를 낮추는 동시에, 여러 차급에 걸쳐 고도화된 AI 경험을 확장할 수 있게 해준다. 운전자는 차량이 공장을 떠날 당시의 성능에 머무는 대신, 이미 보유한 스마트폰과 함께 자연스럽게 향상되는 AI 경험의 혜택을 누리게 된다.
Cinemo Bring Your AI™는 모든 AI 워크로드가 스마트폰에 있어야 한다고 주장하지 않는다. 안전에 직결되는 차량 기능은 언제나 내장된 상태로 남을 것이며, 클라우드 서비스는 대규모 추론이나 지속적으로 업데이트되는 지식이 필요한 역량을 계속 제공할 것이다.
더 유력한 미래는 지능이 이 세 플랫폼 전체에 분산되는 모습일 것이다. 차량은 신뢰할 수 있는 인터페이스와 차량 시스템에 대한 안전한 접근을 제공한다. 스마트폰은 빠르게 진화하는 AI 연산 능력과 개인화, 로컬 지능을 제공한다. 클라우드는 필요할 때마다 사실상 무제한에 가까운 확장성을 제공한다.
AI가 소비자 기술의 속도로 계속 진화하는 가운데, 이런 분산형 아키텍처는 차량의 수명 기간 내내 차량 내 경험을 최신 상태로 유지할 수 있는 실질적인 방법을 제시한다. 이제 질문은 더 이상 "내일의 차량에 AI 하드웨어를 얼마나 많이 통합해야 하는가"가 아니라, "이미 존재하는 플랫폼들에 AI 워크로드를 얼마나 지능적으로 분산시킬 수 있는가"이다.

AEM(오토모티브일렉트로닉스매거진)

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