종합적인 스마트폰 AI 연구: 미국, 유럽, 아시아 및 라틴 아메리카에서 AI를 활용한 포켓 컴퓨터의 재창조

화웨이부터 애플까지: '생각하는' 기기 시대의 보이지 않는 패권 다툼

모바일 통신 시장은 새로운 시대의 서막을 맞이하고 있습니다. 20여 년 동안 스마트폰 업계 거물들의 경쟁은 주로 눈에 보이는 하드웨어 사양, 즉 더 많은 메가픽셀, 더 밝은 디스플레이, 더 빠른 화면 주사율을 기반으로 펼쳐졌습니다. 하지만 이러한 기술적 우위의 시대는 이제 막을 내리고 있습니다. 그 자리를 보이지 않지만 훨씬 더 강력한 경쟁의 장이 채워지고 있는데, 바로 생성형 인공지능의 통합입니다. 이는 스마트폰을 수동적인 도구에서 능동적이고 지능적인 비서로 탈바꿈시키고 있습니다.

이러한 발전은 단순한 마케팅 트렌드를 넘어, 글로벌 가치 창출의 근본적인 재편을 의미합니다. 수치가 이를 명확히 보여줍니다. 모바일 AI 시장은 폭발적인 성장을 앞두고 있으며, 2028년에는 AI 지원 스마트폰이 전체 스마트폰 판매량의 절반 이상을 차지할 것으로 예상됩니다. 하지만 이러한 기술적 도약에는 대가가 따릅니다. 데이터 센터의 AI 붐으로 인한 메모리 칩 수요 급증은 생산 비용을 상승시키고, 전자제품 가격 하락 시대를 종식시키고 있습니다. 미래의 스마트폰은 더욱 스마트해지겠지만, 그만큼 가격도 상당히 높아질 것입니다.

본 연구는 이러한 변화를 글로벌 관점에서 분석하고, 지역별 뚜렷한 차이점을 밝혀낸다. 북미는 애플과 구글의 역사적인 협력과 같은 전략적 제휴 및 높은 지불 의향을 바탕으로 프리미엄 시장을 장악하고 있는 반면, AI법과 GDPR의 영향을 받은 유럽은 속도보다는 데이터 보호를 우선시하는 독자적인 규제 경로를 추구하고 있다. 동시에 중국과 인도를 중심으로 한 아시아는 AI 기능이 중저가 시장에 빠르게 확산되고, 지역별 "슈퍼 앱"이 전체 생태계를 통합하는 등 기술의 광범위한 보급이 어떤 모습인지 보여주고 있다.

하지만 시장 점유율과 지정학적 전략을 넘어, "주머니 속의 인텔리전스"는 다음과 같은 중요한 질문들을 제기합니다. 배터리 수명을 위협하는 막대한 에너지 소비를 보이는 로컬 AI 모델은 어떻게 해야 할까요? 복잡한 AI 칩의 수리 가능성은 우리의 지속가능성 목표와 상충되는 것은 아닐까요? 그리고 스마트폰이 우리의 의도를 예측하기 시작할 때, 우리의 데이터는 과연 얼마나 안전할까요?

본 연구는 스스로를 재창조하고 있는 산업의 기술적 기반, 경제적 변화, 그리고 윤리적 문제들을 살펴보고, 이를 통해 우리의 삶과 일의 방식을 지속 가능하게 변화시킬 가능성을 탐구합니다.

수십억 개의 기기가 생각하는 법을 배울 때: 모바일 세계의 경제적 재편

전 세계 모바일 통신 시장은 이전의 모든 혁신을 압도하는 기술 혁명을 겪고 있습니다. 지난 20년 동안 카메라 해상도, 화면 크기, 프로세서 속도가 구매 결정에 중요한 요소였지만, 이제 경쟁은 보이지 않는 영역, 즉 스마트폰의 자율적인 사고, 학습, 행동 능력으로 옮겨가고 있습니다. 인공지능은 단순한 유행어를 넘어 모바일 통신 산업의 전체 가치 사슬을 재정의하는 핵심 설계 원칙으로 자리 잡았습니다.

이러한 수치들은 급격한 변화를 명확하게 보여줍니다. 모바일 인공지능(AI)의 세계 시장 규모는 2025년에 255억 달러에서 317억 달러 사이로 추산됩니다. 주요 시장 조사 기관들은 2034년까지 시장 규모가 2,580억 달러에서 2,740억 달러로 폭발적으로 성장할 것으로 예측하며, 이는 연평균 26~29%의 성장률을 의미합니다. 생성형 AI 스마트폰 시장은 더욱 빠르게 성장하고 있습니다. 2024년 2억 3,400만 대 출하량에서 2025년에는 4억 대 이상, 2028년에는 9억 1,200만 대에 이를 것으로 예상됩니다. AI 스마트폰의 시장 점유율은 2024년 16%에서 올해 33%로 두 배 증가할 것이며, 2028년에는 전체 판매량의 54%에 이를 것으로 전망됩니다.

이러한 추세는 판매량뿐 아니라 근본적인 가격 변동에서도 분명하게 나타납니다. 스마트폰의 평균 판매 가격은 2025년 457달러에서 2026년 465달러로 상승할 것으로 예상됩니다. 이러한 가격 상승은 주로 데이터 센터의 AI 컴퓨팅 성능에 대한 막대한 수요로 인한 메모리 칩 가격 상승 때문입니다. 스마트폰 생산 비용만 해도 2025년에 8~10% 증가했으며, 전문가들은 2026년에도 6~8%의 추가 상승을 예상하고 있습니다. 전 세계 스마트폰 시장은 2026년에 총 5,789억 달러 규모에 이를 것으로 전망됩니다.

이와 동시에 모바일 앱의 AI 기능 시장은 훨씬 더 빠른 속도로 성장하고 있습니다. 2025년 277억 달러 규모에서 2034년 3,220억 달러로 성장할 것으로 예상되며, 이는 연평균 31.4%라는 놀라운 성장률을 나타냅니다. 이러한 수치는 스마트폰 분야의 AI 혁명이 하드웨어뿐만 아니라 전체 디지털 생태계를 아우르고 있음을 보여줍니다.

이러한 변화의 경제적 영향은 이동통신 산업을 훨씬 넘어섭니다. 생산성 연구에 따르면 AI 기술은 연간 노동 생산량 증가율을 0.4~1.3%포인트 높일 수 있습니다. 미국에서는 향후 15년 내에 생산성이 1.3% 증가할 것으로 예상되며, 이는 국내총생산(GDP)에 상당한 영향을 미칠 것입니다. 구체적인 적용 사례 연구에서는 고객 서비스에서 최대 14%, 소프트웨어 개발에서 최대 56%의 생산성 향상이 나타났습니다. AI 기반 데이터 센터에 대한 투자는 2030년까지 총 7조 달러에 달할 수 있습니다.

이러한 글로벌 관점은 지역별 발전 상황을 자세히 살펴보는 틀을 제공하며, 이를 통해 인공지능 스마트폰 혁명이 결코 획일적인 현상이 아니라 세계 각지에서 서로 다른 속도, 초점, 그리고 과제를 안고 전개되고 있음을 알 수 있습니다.

북미 인공지능 선두주자와 그 한계

미국은 스마트폰 AI 도입 분야에서 세계적인 선두 주자로 자리매김하고 있으며, 이는 전반적인 AI 개발에서 미국의 주도적인 역할을 반영합니다. 미국 모바일 인공지능 시장은 2025년에 316억 7천만 달러에 달할 것으로 추산되며, 2034년에는 610억 4천만 달러로 성장할 것으로 예상되어 연평균 성장률(CAGR) 27.42%를 기록할 전망입니다. 더 넓은 의미의 스마트폰 AI 시장은 2025년에 305억 달러 규모에 이를 것으로 예상되며, 2034년에는 2,536억 달러까지 확대될 가능성이 있습니다.

이러한 수치는 미국 AI 시장 전체의 전반적인 추세와 일맥상통하며, 미국 AI 시장은 2024년 1,460억 9천만 달러에서 2034년 8,514억 6천만 달러로 성장할 것으로 예상됩니다. 현재 북미는 전 세계 모바일 AI 시장의 36~41%를 점유하며 세계적인 성장을 주도하고 있습니다.

생성형 AI 스마트폰의 보급은 북미 지역에서 특히 빠르게 진행되고 있습니다. 2024년에는 전체 스마트폰 판매량의 50%가 이미 생성형 AI 기능을 탑재했지만, 이 비율은 2028년까지 82%로 증가할 것으로 예상됩니다. 이러한 높은 보급률은 북미 시장을 새로운 AI 기능의 글로벌 테스트 장이자 전 세계적인 트렌드 선도 시장으로 자리매김하게 합니다.

미국 소비자 시장에서는 실제 사용과 의식적인 인식 사이에 상당한 격차가 존재합니다. 조사에 따르면 미국인의 90%가 스마트폰에서 AI 기능을 사용하고 있지만, 이를 인지하고 있는 사람은 38%에 불과합니다. 무의식적인 통합과 의식적인 활용 사이의 이러한 격차는 현재 상황의 핵심적인 특징을 보여줍니다. 즉, AI 기술은 이미 일상생활에 깊숙이 자리 잡았지만, 많은 사용자는 아직 이를 뚜렷한 혁신으로 인식하지 못하고 있다는 것입니다.

삼성의 갤럭시 AI 플랫폼은 전 세계적으로 4억 대 이상의 기기에 탑재되었으며, 약 80%의 사용자가 AI 기능을 적극적으로 활용하고 있습니다. 이러한 수치는 AI 기능에 대한 초기 회의적인 시각이 일상생활에서 명확한 이점을 제공하자마자 실용적인 수용으로 빠르게 바뀌었음을 보여줍니다.

북미 시장은 고가 기기에 대한 수요가 뚜렷하게 증가하는 추세를 보입니다. 600달러 이상 가격대의 기기 시장은 2025년 상반기에 8% 성장했으며, 현재 전체 스마트폰 매출의 60% 이상을 차지하고 있습니다. 이러한 추세는 미국 소비자들이 기술 혁신에 기꺼이 비용을 지불하려는 의지를 보여주는 동시에, 점점 더 강력해지는 인공지능(AI) 시스템 도입을 위한 경제적 기반을 마련하고 있습니다.

동시에, 금융 및 기기 교체 분야에서 주목할 만한 변화가 일어나고 있습니다. 스마트폰의 평균 교체 주기는 최근 몇 년 동안 2~3년으로 길어졌는데, 이는 부분적으로 인플레이션 압력과 기기 가격 상승 때문입니다. 업계에서는 AI 기능이 이러한 주기를 다시 단축시킬 수 있는 잠재적인 촉매제로 여겨지고 있습니다. 그러나 설문 조사에 따르면 냉정한 현실이 드러납니다. 미국 스마트폰 사용자 중 AI 기능 때문에 기기를 업그레이드한다고 응답한 사람은 단 7%에 불과합니다. 이 수치는 전년 대비 7%포인트 감소한 것으로, 현재 AI 애플리케이션의 실질적인 이점에 대한 소비자들의 회의적인 시각을 시사합니다.

인공지능(AI) 기반 온라인 소매 분야에서 흥미로운 추세가 나타나고 있습니다. 아마존에서 구매하기 전에 ChatGPT를 이용하는 비율이 2024년 1.8%에서 2025년 10월 9.1%로 증가할 것으로 예상됩니다. 아마존 방문 전 ChatGPT를 이용한 사용자의 구매율은 9.4%로, 플랫폼에 직접 접속한 사용자의 7.1%보다 높습니다. 이러한 수치는 AI 비서가 구매 과정에서 정보 검색 및 의사 결정 도구로서 점차 자리매김하고 있음을 시사합니다.

북미 시장의 경쟁 구도는 전략적 제휴를 통해 재정의되고 있습니다. 2026년 초 발표된 애플과 구글의 다년간 파트너십은 구글의 제미니 AI 모델을 기반으로 시리를 더욱 발전시킬 예정이며, 이는 기술 업계에 근본적인 변화를 의미합니다. 전통적으로 자체 개발 전략을 고수해 온 애플은 이번 결정을 통해 경쟁력 있는 생성형 AI 모델 개발이 자금력이 막강한 기업에게조차 어려운 과제임을 시사하고 있습니다.

이번 파트너십은 전체 생태계에 광범위한 영향을 미칠 것입니다. 구글은 20억 대가 넘는 애플 기기에 대한 전략적으로 중요한 접근 권한을 확보하고, 오픈AI와의 경쟁에서 입지를 강화합니다. 애플에게 있어 이번 협력은 기술적 경쟁력을 유지해야 하는 필요성과 미래 사용자 경험의 핵심 영역에서 경쟁사에 의존하게 될 위험 사이의 균형을 맞춘 절충안입니다.

북미 시장은 향후 성장에 영향을 미칠 구조적 문제에 직면해 있습니다. AI 데이터 센터 부문의 막대한 수요로 인한 메모리 칩 가격 상승은 소비자 가전 부문에서 공급 부족을 야기하고 있습니다. 분석가들은 메모리 부품 가격이 2025년 4분기에 30%, 2026년 초에 추가로 20% 상승한 후 2026년 말에 공급망이 안정될 것으로 예측합니다. 이러한 추세는 특히 프리미엄 제품보다 수익률이 낮은 중저가 안드로이드 기기에 큰 영향을 미칠 것입니다.

북미의 법률 환경은 유럽에 비해 파편화되어 있고 규제가 덜 엄격하여 제조업체들이 AI 기능을 구현하는 데 더 큰 자유를 누리고 있지만, 동시에 향후 규제에 대한 불확실성도 존재합니다. 데이터 프라이버시, 알고리즘 추적성, AI의 윤리적 사용을 둘러싼 논쟁이 활발해지고 있지만, 아직 구속력 있는 법률 제정으로 이어지지는 않았습니다.

북미 시장의 미래를 좌우하는 또 다른 중요한 요소는 숙련된 인력의 확보입니다. 연구에 따르면 기업의 50%가 자격을 갖춘 인력 부족을 AI 도입의 가장 큰 장애물로 꼽습니다. 전통적으로 매우 낮았던 STEM 분야 졸업생 실업률이 최근 증가 조짐을 보이고 있는데, 이는 AI가 고도의 기술이 요구되는 특정 업무를 자동화하기 시작했음을 시사합니다.

유럽의 독특한 규제 경로와 그 경제적 결과

유럽은 인공지능을 스마트폰에 통합하는 데 있어 북미나 아시아와는 근본적으로 다른 접근 방식을 취하고 있습니다. 유럽 스마트폰 시장은 2025년에 4억 6,594만 달러 규모로 추산되며, 2033년에는 6억 2,791만 달러까지 성장할 것으로 예상됩니다. 이는 연평균 3.81%의 완만한 성장률을 나타냅니다. 다른 지역에 비해 성장률이 현저히 낮은 것은 시장 포화 상태뿐만 아니라 유럽 대륙 특유의 법률 및 경제적 환경을 반영합니다.

유럽 ​​모바일 프로세서 시장은 2024년에 215억 달러에 달할 것으로 추산되며, 2033년까지 연평균 8.2%의 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 서유럽은 북미의 뒤를 이어 생성형 AI 스마트폰을 빠르게 도입하고 있으며, 2028년까지 북미와 유사한 수준에 도달할 것으로 전망됩니다. 그러나 이러한 발전은 유럽 특유의 여러 요인에 의해 영향을 받으며, 이는 제조업체와 소비자 모두에게 기회와 과제를 동시에 제시합니다.

유럽의 핵심 특징은 야심찬 법적 체계에 있습니다. 세계 최초의 포괄적인 인공지능법인 유럽연합의 AI법은 2025년 2월 발효되어 특정 AI 기술을 금지하고 있습니다. 2026년 8월부터는 고위험 AI 범주에 속하는 애플리케이션은 감사를 받고 품질 관리 시스템을 구축하며 CE 마크를 부착해야 합니다. 이는 머신러닝, 추천 알고리즘 또는 GPT-4나 Claude와 같은 기본 모델과의 통합을 활용하는 앱 개발자들에게 광범위한 영향을 미칠 것입니다.

이러한 엄격한 규제는 비용을 증가시키고 개발 기간을 연장시키지만, 동시에 유럽 기업들을 신뢰할 수 있는 AI 솔루션의 선구자로 자리매김하게 합니다. 강력한 위험 관리 시스템, 편향성 검증, 투명성 메커니즘을 조기에 구축하는 기업은 경쟁사들이 법적 불확실성에 어려움을 겪는 환경에서 번창할 것입니다. 자동화된 감사, 안전한 로깅 시스템, 허위 정보 확산 방지 메커니즘 등을 포괄하는 "서비스형 컴플라이언스" 솔루션 시장이 새롭게 부상하고 있습니다.

2018년부터 시행된 일반 데이터 보호 규정(GDPR)은 유럽 스마트폰 시장에 지속적인 영향을 미쳤으며, 이제 인공지능(AI) 관련 규정과 시너지 효과를 내고 있습니다. 기기 내에서 데이터가 로컬로 처리되는 온디바이스 AI는 클라우드 기반 솔루션보다 본질적으로 보안성이 뛰어나며, 유럽의 데이터 보호 요건에 의해 더욱 강화됩니다. 퀄컴과 미디어텍 같은 주요 칩 제조업체들은 최신 칩 설계에 전용 AI 코어를 통합하여, 인터넷 연결 없이도 음성 명령, 이미지 인식, 개인 맞춤형 추천 등을 기기 내에서 처리할 수 있도록 지원하고 있습니다.

2023년에 채택된 EU의 지속 가능한 제품에 대한 에코디자인 규정은 전자 기기가 내구성, 수리 용이성 및 재활용성을 고려하여 설계되어야 한다고 명시하고 있습니다. 이러한 요구 사항은 생산 방식을 근본적으로 변화시키며 스마트폰 산업의 짧은 혁신 주기와 충돌을 일으킵니다. 7나노미터 또는 10나노미터 제조 기술 기반의 AI 칩은 매우 복잡하고 수리가 어려워 제조업체는 기술 혁신의 요구와 지속 가능성의 요구 사이에서 균형을 맞춰야 하는 과제에 직면해 있습니다.

유럽은 강한 다양성을 특징으로 합니다. 서유럽 국가들, 특히 독일, 프랑스, ​​영국은 고급 스마트폰의 주요 혁신 허브이자 시장입니다. 이 지역들은 첨단 5G 칩과 AI 기반 프로세서에 대한 수요를 주도하고 있습니다. 북유럽 또한 높은 생활 수준과 광범위한 디지털 인프라를 바탕으로 최첨단 모바일 기술을 적극적으로 도입하고 있습니다.

동유럽 시장은 스마트폰 보급률 증가와 가처분 소득 상승에 힘입어 빠르게 성장하고 있습니다. 폴란드, 체코, 루마니아와 같은 국가들은 모바일 프로세서의 주요 소비국으로 부상하고 있습니다. 이러한 성장은 주로 중저가 5G 기기에 대한 수요 증가로 특징지어집니다. 유럽의 지역적 다양성으로 인해 각 지역의 특성을 고려한 차별화된 판매 전략이 필요합니다.

안드로이드 기반 스마트폰은 2024년 유럽 시장에서 상당한 시장 점유율을 차지하며 시장을 주도할 것으로 예상됩니다. 이러한 지배력의 핵심 요인은 유럽 내 다양한 ​​경제 환경에 대한 안드로이드의 적응력입니다. 구글은 최적화된 배터리 관리, 강화된 개인정보 보호 기능, 스마트 홈 및 자동차 시스템과의 통합 등 안드로이드 생태계 개선에 지속적으로 투자해 왔으며, 이는 사용자 충성도를 더욱 강화했습니다.

유럽 ​​모바일 AI 시장은 글로벌 기업들이 주도하고 있지만, 지역 선구 기업들은 틈새 시장에서 성공을 거두고 있습니다. 독일의 지멘스 헬스케어는 안드로이드 기반 스마트폰에서 작동하는 AI 통합 진단 애플리케이션을 개발하여 의료 현장 전문가들이 신속한 진단을 수행할 수 있도록 지원하고 있습니다. 이러한 산업 특화 애플리케이션은 특히 의료 분야에서 유럽의 규제 체계를 경쟁 우위로 활용하고 있습니다.

기업의 AI 도입 분야에서 흥미로운 양상이 나타나고 있습니다. 2023년 유럽 기업의 33%가 AI를 활용했던 이 수치는 2024년에는 42%로 증가할 것으로 예상됩니다. 27%라는 성장률은 2000년대 모바일폰과 같은 혁신 기술의 도입률(2007년~2008년 최고 성장률 18%)을 뛰어넘는 수치입니다. 그러나 스타트업과 기존 기업 간의 AI 도입 수준 격차가 커지고 있어, AI 경제가 양극화될 가능성에 대한 우려가 제기되고 있습니다.

스타트업이 혁신을 주도하고 있습니다. 스타트업의 68%가 AI를 도입한 반면, 대기업은 53%에 그칩니다. 스타트업의 37%는 AI 기반 신제품을 개발하고 있는 반면, 대기업은 13%에 불과합니다. 스타트업의 42%는 비즈니스 혁신을 위해 AI를 활용하고 있는 반면, 대기업은 17%에 그칩니다. 기존 기업 중 포괄적인 AI 전략을 보유한 기업은 4분의 1에 불과하며, AI를 핵심 비즈니스 프로세스에 통합한 기업은 단 3%에 그칩니다.

이러한 격차는 유럽 경제권에 전략적 위험을 초래합니다. 민첩한 스타트업들이 AI를 활용하여 산업을 혁신하고 새로운 비즈니스 모델을 구축하는 반면, 많은 기존 기업들은 AI 도입을 심화하기 위한 명확한 계획이 부족하거나 AI의 잠재력을 적절한 속도로 활용할 유연성이 결여되어 있습니다. 법적 불확실성이 AI 도입 확대의 주요 장애물로 지적되며, 법적 불확실성의 영향을 받는 기업들은 AI에 28% 적은 투자를 하고 있습니다.

유럽 ​​스마트폰 시장은 품질과 긴 사용 주기에 대한 높은 관심이 특징입니다. 소비자들은 고품질 기기를 구매하고 장기간 사용하는 경향이 있어 내구성과 업데이트 가능성에 대한 요구가 높아집니다. AI 기능은 그 가치를 유지하기 위해 수년간 소프트웨어 업데이트를 통해 개선될 수 있어야 합니다. 이러한 기대는 AI 분야의 빠른 혁신 주기와 부분적으로 상충됩니다. AI 분야에서는 매년 크게 향상된 기능을 갖춘 새로운 모델이 출시되기 때문입니다.

유럽 ​​지역별 가격 민감도는 상당히 다릅니다. 서유럽 시장은 혁신적인 기능에 대해 프리미엄 가격을 지불할 의향이 있는 반면, 동유럽과 남유럽 시장에서는 가격을 중시하는 소비자층이 지배적입니다. AI 처리 기능을 갖춘 중급형 칩이 시장에 출시됨에 따라 AI 지원 스마트폰의 평균 판매 가격은 하락 추세를 보입니다. 2024년 1분기 1,141달러였던 평균 판매 가격은 2025년 3분기 967달러로 떨어졌습니다. 이러한 추세는 더 많은 사람들이 AI 기능을 이용할 수 있게 되지만, 동시에 제조업체의 수익은 감소시킬 것입니다.

유럽은 세계 스마트폰 시장에서 역설적인 위치를 차지하고 있습니다. 주요 판매 시장이기는 하지만, 생산 중심지는 아니기 때문입니다. 아시아 제조업체 및 공급업체에 대한 의존도는 공급망의 취약성을 야기하며, 이는 지정학적 긴장과 무역 갈등으로 더욱 악화되고 있습니다. 동시에 유럽은 윤리적이고 지속 가능한 AI 구현의 기준을 제시하는 선두 주자로 자리매김하고 있으며, 글로벌 표준이 유럽의 가이드라인과 일치한다면 장기적으로 경쟁 우위로 작용할 수 있습니다.

아시아의 기술적 선도와 지역 시장의 변화

아시아 태평양 지역은 거대한 시장 규모, 기술 혁신, 그리고 차별화된 지역적 발전을 바탕으로 글로벌 스마트폰 AI 혁명의 가장 역동적인 중심지로 자리매김했습니다. 이 지역은 모바일 AI 애플리케이션 분야에서 가장 높은 성장률을 기록하고 있으며, 2025년부터 2034년까지 연평균 34.8%의 성장률이 예상됩니다. 2025년까지 아시아 태평양 지역은 모바일 앱용 AI 애플리케이션 시장 점유율의 50% 이상을 차지하며 글로벌 혁신의 동력으로서의 입지를 더욱 공고히 할 것으로 전망됩니다.

중국과 인도는 인공지능(AI)을 집중적으로 활용하는 극단적인 사례로 꼽힙니다. 두 나라 모두 직장 내 AI 도입률이 90%를 넘어 세계 평균을 훨씬 웃돕니다. 이처럼 매우 높은 수치는 기술에 정통한 인구뿐만 아니라 AI 도입에 유리한 특정한 경제적, 사회적 환경을 반영합니다.

중국 스마트폰 시장은 근본적인 재편의 시기를 맞고 있습니다. 화웨이는 2025년 4,670만 대의 아이폰을 출하하며 16.4%의 시장 점유율로 애플을 간신히 제치고 선두에 올랐습니다. 애플은 4,620만 대의 아이폰을 출하하고 16.2%의 시장 점유율을 기록했습니다. 이는 화웨이가 2020년 이후 처음으로 중국 스마트폰 시장에서 1년 동안 선두 자리를 탈환한 것입니다. 이러한 성공의 핵심 요인은 화웨이의 자체 칩 생산 능력의 지속적인 향상으로, 출하량 증가에 필요한 기반을 마련해 주었습니다.

이러한 발전은 화웨이에 대한 미국의 제재로 인해 화웨이가 첨단 반도체에 접근할 수 없게 된 상황에서 주목할 만합니다. 화웨이가 자체 칩셋 개발을 통해 이러한 제재를 부분적으로 상쇄할 수 있었다는 사실은 중국 반도체 산업의 기술적 성숙도를 보여주는 동시에 서방 기술 공급망으로부터의 잠재적인 분리를 시사합니다.

중국 스마트폰 제조업체들은 인공지능(AI) 생성 기술 통합을 위한 공격적인 전략을 추진해 왔습니다. 거의 모든 주요 중국 브랜드는 중국 시장만을 위해 설계된 대규모 언어 모델을 자체 개발했습니다. 이 모델들은 언어적 뉘앙스, 문화적 맥락, 그리고 중국의 법적 요건들을 고려하여 서구 플랫폼과 상당 부분 분리된 독자적인 AI 생태계를 구축했습니다.

중국에서 인공지능(AI) 스마트폰의 보급은 특히 빠르게 진행되고 있는데, 이는 현지 기기 제조업체들의 적극적인 AI 기술 통합 덕분입니다. 제조업체 간의 치열한 경쟁으로 인해 다른 시장보다 훨씬 빠른 속도로 중급 기기에 고급 AI 기능이 도입되고 있습니다. 이처럼 다양한 가격대의 기기에서 AI 기능을 폭넓게 사용할 수 있게 되면서, 저렴한 기기조차도 뛰어난 AI 성능을 자랑하는 독특한 시장 환경이 조성되고 있습니다.

인도의 스마트폰 시장은 다른 양상을 보이지만, 그만큼 흥미로운 특징을 지니고 있습니다. 인도에서 AI 탑재 스마트폰 출하량은 2025년 3분기에 전년 동기 대비 두 배 이상 증가했으며, 2025년에는 연간 스마트폰 출하량의 12%를 차지할 것으로 예상됩니다. 인도 시장은 가격에 대한 민감도가 매우 높아 스마트폰의 80%가 200달러 미만입니다. AI 탑재 기기는 메모리 가격 상승 등의 이유로 여전히 고가의 틈새시장으로, 프리미엄 제품군에 집중되어 있습니다.

하지만 AI 기능을 탑재한 스마트폰의 평균 판매 가격은 2024년 1분기 1,141달러에서 2025년 3분기 967달러로 하락했는데, 이는 AI 기능을 갖춘 중급형 칩의 출시 덕분입니다. 이러한 추세로 가격에 민감한 인도 소비자들이 AI 기능을 더욱 쉽게 이용할 수 있게 되었습니다. 분석가들은 인도의 스마트폰 평균 판매 가격이 2026년까지 6~8% 상승할 것으로 예상하며, 브랜드들은 AI 집약적인 기능을 고급형 및 플래그십 모델에 집중하고, 보급형 기기는 비용 관리를 위해 간소화할 것으로 전망합니다.

Vivo는 특히 인도 시장에서 큰 성공을 거두었으며, 2025년 4분기에는 시장 점유율 8%를 달성했습니다. 이는 주로 인도 시장에서의 선도적인 입지에 힘입은 결과입니다. Vivo는 인공지능(AI) 기반 이미지 처리 기술과 공격적인 온라인 광고에 집중하여 다양한 신흥 시장에서 시장 점유율을 회복하기 위해 노력해 왔습니다.

동남아시아는 트랜션, 오포, 샤오미와 같은 중국 브랜드들이 빠르게 성장하고 있는 역동적인 지역입니다. 특히 트랜션은 탄탄한 유통망과 200달러 미만의 경쟁력 있는 제품 라인을 바탕으로 북아프리카와 동아프리카에서 강력한 성장세를 보였습니다. 지역적 선호도에 맞춰 AI 기능을 조정하는 전략이 성공적인 것으로 입증되었습니다. 예를 들어, 트랜션은 동남아시아의 특수한 게임 사용 패턴을 반영하여 해당 지역의 게임에 최적화된 AI 하드웨어를 개발하고 있습니다.

일본은 높은 품질 기준과 브랜드 충성도가 특징인 성숙하고 고도로 발달된 시장입니다. 이곳에서는 AI 기능 도입이 급속하게 이루어지기보다는 점진적으로 진행되고 있으며, 개인정보 보호 및 데이터 보안에 대한 관심이 높습니다. 일본 소비자들은 엄격한 현지 데이터 개인정보 보호 기준에 부합하는 온디바이스 AI 솔루션을 선호하는 경향을 보입니다.

삼성과 LG의 본거지인 한국은 혁신의 중심지이자 까다로운 소비자 시장이라는 이중적인 역할을 하고 있습니다. 삼성의 갤럭시 AI 전략은 전 세계적으로 4억 대 이상의 기기에 적용되었으며, 사용자 중 약 80%가 AI 기능을 사용해 보았고, 3분의 2 이상이 정기적으로 사용하고 있습니다. 갤럭시 AI의 빠른 확산은 삼성 역사상 가장 성공적인 서비스 출시 사례 중 하나로 평가받고 있습니다.

아시아 태평양 지역의 경쟁 구도는 서구 시장과 근본적으로 다릅니다. 북미와 유럽에서는 애플과 삼성이 시장을 장악하고 있는 반면, 아시아 시장은 수많은 지역 강자들이 경쟁하는 양상을 보입니다. 샤오미, 오포, 비보, 리얼미 등 중국 브랜드들은 자국 시장뿐 아니라 지역 확장 시장에서도 치열한 경쟁을 펼치고 있습니다.

샤오미는 2025년에도 전 세계 시장 점유율 13%를 유지하며 유럽과 남미에서 회복세를 공고히 했습니다. 샤오미의 전략은 고가 기기 트렌드에 초점을 맞추고 있으며, 프리미엄 제품 부문 매출은 2025년 상반기에 전년 동기 대비 55%라는 놀라운 성장률을 기록했습니다. 샤오미는 미디어텍 칩셋을 활용하여 생성형 AI 기능을 통합하고, 전기차 및 커넥티드 기기 분야로 사업을 확장하여 스마트폰 판매를 뒷받침하는 파급 효과를 창출하고 있습니다.

대만 칩 설계업체인 미디어텍은 보급형 및 중급형 시장에서의 강력한 입지와 인도와 같은 주요 시장에서의 상당한 성장에 힘입어 2025년에는 스마트폰 칩셋 시장에서 퀄컴을 제치고 선두 업체로 올라설 전망입니다. 그러나 미디어텍의 2025년 1분기 매출 성장률 15%는 주로 스마트 기기 플랫폼 부문에서 비롯되었으며, 휴대폰 관련 매출 성장률은 1%에 그쳤습니다. 이는 특히 미디어텍의 핵심 사업인 신흥 시장을 중심으로 전년 동기 대비 1분기 시장 수요가 전반적으로 둔화되었음을 반영합니다.

아시아의 기술 환경은 대량 생산과 고급 혁신이 결합된 특징을 보입니다. 서구 시장이 프리미엄 시장을 지향하는 추세인 반면, 아시아는 100달러 미만의 초저가 기기부터 1,000달러 이상의 플래그십 모델까지 전체 가격대를 아우르는 제품을 제공해야 합니다. 이러한 다양성 때문에 인공지능(AI) 통합에 있어서도 매우 차별화된 전략이 필요합니다.

아시아의 법률 환경은 파편화되어 있습니다. 중국은 AI 모델 및 데이터 처리에 대한 구체적인 요건을 제시하며 고도의 통제 방식을 추구합니다. 한국과 일본은 각각 자체적인 데이터 보호 및 AI 규정을 개발했습니다. 인도는 혁신 촉진과 위험 관리의 균형을 목표로 하는 국가 AI 프레임워크를 구축하고 있습니다. 이러한 법률의 불일치는 지역 전략 개발을 어렵게 하고 국가별 맞춤형 대응을 필요로 합니다.

아시아 스마트폰 AI 시장의 주목할 만한 특징 중 하나는 '슈퍼 앱'과의 통합입니다. 예를 들어 상하이에서는 위챗에서 한 번의 터치로 식당 예약부터 주택담보대출 신청까지 모든 것을 해결할 수 있습니다. 뭄바이에서는 수백만 명이 UPI를 이용해 차값부터 학비까지 모든 것을 결제합니다. 싱가포르에서는 슈퍼 앱이 쇼핑, 소셜 인터랙션, 서비스를 한 번의 터치로 이용할 수 있는 새로운 마켓플레이스로 자리 잡았습니다. 이처럼 모바일 중심적인 문화는 생성형 AI가 이 시장의 자연스러운 다음 단계임을 시사합니다.

인공지능(AI) 기능에 대한 지불 의향은 지역별로 상당한 차이를 보입니다. 북미와 서유럽 소비자들은 AI 기능에 대해 상당한 프리미엄을 지불할 의향이 있는 반면, 아시아 시장은 더욱 차별화된 양상을 나타냅니다. 일본, 한국, 싱가포르와 같은 고도로 발달된 시장에서는 지불 의향이 높은 반면, 인도, 인도네시아, 베트남과 같이 가격에 민감한 시장에서는 AI 기능이 기본 사양으로 기대되지만 프리미엄 가격을 정당화할 만큼 중요한 요소는 아니라고 판단합니다.

아시아 태평양 지역의 미래 발전은 GenAI 탑재 스마트폰의 보급 확대에 크게 좌우될 것입니다. 분석가들은 샤오미, 오포, 비보, 아너와 같은 중국 브랜드들이 중저가 스마트폰 시장에 GenAI 기능을 확대 적용하면서 이러한 보급이 2026년 말 또는 2027년 초에 시작될 것으로 예상합니다. 저렴한 GenAI 스마트폰이 보편화됨에 따라 전반적인 성장세가 가속화될 것이며, 이는 중기적으로 애플의 시장 점유율 하락으로 이어질 가능성이 있습니다.

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라틴 아메리카의 AI 따라잡기 과정: 낙관론과 구조적 장애물 사이에서

라틴 아메리카는 스마트폰 AI 활용에 있어 엄청난 잠재력을 지닌 지역이지만, 구조적 과제와 경제적 불평등이라는 특징도 안고 있습니다. 라틴 아메리카 AI 시장은 2033년까지 3,682억 4천만 달러에 달할 것으로 예상되며, 연평균 37.07%라는 놀라운 성장률을 보일 전망입니다. 이러한 낙관적인 전망은 주요 부문의 디지털 전환 가속화와 AI 기술 도입에 대한 수용도 증가에 기반합니다.

라틴 아메리카의 AI 도입률은 2024년에 40%에 달할 것으로 예상되며, 이는 전년 대비 18% 증가한 수치로, 전 세계 평균보다 높은 관심과 낙관론을 반영합니다. 그러나 이러한 성장세는 낮은 수준에서 출발하고 있습니다. 라틴 아메리카의 AI 도입률 40%는 인도(59%), 아랍에미리트(58%), 싱가포르(53%) 등 선도적인 지역에 비해 여전히 낮은 수준입니다. 이러한 격차는 인프라 부족부터 법률 및 사회적 불확실성에 이르기까지 다양한 구조적 문제점을 보여줍니다.

라틴 아메리카 AI 생태계의 주목할 만한 특징 중 하나는 AI 기술에 대한 신뢰도가 매우 높다는 점이며, 특히 브라질에서 이러한 현상이 두드러집니다. 전 세계 조사에 따르면 전 세계 인구의 약 61%가 AI에 대해 신중한 태도를 보이는 반면, 브라질에서는 AI에 대한 대중의 신뢰도가 84%에 달합니다. 이러한 높은 신뢰도는 AI를 사업 운영에 통합하는 기업들의 성장에 필수적인 요소이며, 실제로 이 지역에서는 평균 47%의 기업이 AI를 활용하고 있습니다.

ChatGPT와 같은 생성형 AI 서비스의 사용률은 라틴 아메리카에서 놀라울 정도로 높습니다. 데이터에 따르면 브라질 응답자의 76%, 멕시코 응답자의 70%가 ChatGPT 또는 Gemini와 같은 유사한 생성형 AI 서비스를 사용하고 있으며, 이는 전 세계 평균인 66%를 상회합니다. 이러한 높은 사용률은 라틴 아메리카 소비자들이 접근성이 좋고 유용할 경우 새로운 기술을 빠르게 수용한다는 것을 시사합니다.

브라질은 2024년까지 중남미 AI 시장에서 38.2%의 점유율을 차지하며 지역 최대 시장으로 자리매김했습니다. 브라질의 국가 인공지능 전략(ENIA)은 2022년 출범 이후 공공 및 민간 부문에 5억 달러 이상의 투자를 유치하여 금융, 의료, 농업 등 주요 분야의 AI 개발을 지원해 왔습니다. 기업의 AI 도입 또한 증가하여 페트로브라스, 누뱅크, 엠브라에르와 같은 주요 기업들이 예측 유지보수, 사기 탐지, 고객 서비스 자동화 등을 위해 AI를 운영에 통합하고 있습니다.

2025년 3월, 브라질에서는 상파울루에 사는 카를로스가 ChatGPT에 접속해 자신의 셀카 사진을 산투스 FC 유니폼, 축구공, 드럼까지 갖춘 실감나는 액션 피규어로 변환하는 AI 기술을 활용한 사례가 화제가 되었습니다. 그뿐만이 아니었습니다. 며칠 만에 1억 3천만 명이 넘는 사용자가 7억 개의 AI 생성 이미지를 만들어냈습니다. 브라질은 순식간에 ChatGPT 세계 3위 시장으로 급부상했습니다. 이 사례는 AI 기술이 문화적 맥락에 맞게 접근 가능하고 활용도가 높을 때 얼마나 빠르게 확산될 수 있는지를 보여줍니다.

중남미 2위 경제 대국인 멕시코는 인공지능(AI) 도입에 있어서도 상당한 진전을 이루었습니다. 그루포 카르소, BBVA 멕시코, 아메리카 모빌과 같은 기업들은 AI 기반 고객 서비스 플랫폼에 대규모 투자를 하여 사용자 경험과 운영 효율성을 향상시켰습니다. 멕시코 정부는 국가 디지털 전략과 같은 정책을 통해 AI 전문가 양성 및 인프라 투자 확대를 추진하며 AI 개발을 우선순위에 두고 있습니다. 대학과 연구기관 또한 AI 역량 강화에 중요한 역할을 하고 있습니다.

미국 기반 기술 기업과의 국경을 넘는 협력은 지식 이전과 공동 혁신을 촉진하여 멕시코가 라틴 아메리카 AI 분야에서 핵심적인 역할을 수행하는 데 기여했습니다. 모라다아이(Morada.ai)와 같은 부동산 기술 기업은 AI 기반 부동산 도우미인 미아(Mia) 덕분에 전년 대비 400%의 성장률을 기록했습니다.

라틴 아메리카에서 AI 혁신을 주도하는 세 가지 분야가 있습니다. 금융 기술 분야에서는 AI 기반 신용 평가 및 사기 탐지 시스템이 은행 계좌가 없는 라틴 아메리카 인구의 70%에게 금융 서비스 접근성을 획기적으로 개선하고 있습니다. 멕시코 자본은 AI를 활용하여 지역 GDP의 50~60%를 차지하지만 기관 투자액은 15%에 불과한 중소기업(SME)을 지원하고 있습니다. 브라질의 핀테크 스타트업 Magie는 AI 기반 뱅킹 도우미를 WhatsApp에 통합하여 1,650만 달러 이상의 거래를 처리했습니다.

농업 기술 분야에서는 수십억 달러의 투자를 유치한 칠레 스타트업 NotCo가 AI를 활용해 동물성 제품을 식물 기반 대체품으로 대체하는 기술을 개발해 월마트와 같은 미국 소매점에서 판매하고 있습니다. 의료 기술 분야에서는 콜롬비아의 BioGrip이 이 지역의 80만 명에 달하는 절단 장애인을 위한 신경 인터페이스 의수를 개발하고 있습니다. 칠레의 Fracttal은 FedEx와 3M 같은 글로벌 고객사가 사용하는 AI 기반 예측 유지보수 도구를 제공하여 산업 현장의 가동 중지 시간을 30%까지 줄여주고 있습니다.

이러한 스타트업들을 차별화하는 요소는 라틴 아메리카의 문화적, 언어적 다양성을 반영하는 AI 모델을 개발하는 능력입니다. 기본적으로 영어를 기반으로 하는 많은 글로벌 솔루션과 달리, 이 도구들은 스페인어, 포르투갈어, 심지어 토착 언어로 개발되고 있어 훨씬 더 접근성이 높고 실용적입니다.

샤오미는 레드미 노트와 포코 시리즈를 앞세워 시장 점유율을 확대하며 라틴 아메리카에서 회복세를 굳혔습니다. 트랜션 역시 탄탄한 유통망과 200달러 미만의 경쟁력 있는 제품 라인업을 바탕으로 상당한 입지를 확보했습니다. 라틴 아메리카 스마트폰 시장은 저가 안드로이드 기기가 압도적인 비중을 차지하고 있으며, 전체 스마트폰의 80%가 200달러 미만입니다.

중저가형 기기에 AI 기능을 통합하는 것은 라틴 아메리카 시장에서 특히 어려운 과제입니다. 프리미엄 기기에는 첨단 AI 칩을 탑재할 수 있지만, 대중 시장용 기기는 기능과 가격 사이에서 타협해야 하기 때문입니다. 미디어텍이 다양한 가격대의 기기에서 AI 기능을 널리 보급하려는 전략은 라틴 아메리카 시장에 특히 중요한 의미를 지닙니다.

라틴 아메리카의 법률 환경은 유럽이나 북미에 비해 파편화되어 있고 발달이 더딥니다. 브라질과 멕시코는 인공지능(AI) 관련 국가 규정을 마련하고 있지만, 많은 국가에서 통일된 법률이 부족합니다. 이러한 상황은 한편으로는 혁신의 자유를 제공하지만, 다른 한편으로는 장기적인 투자에 대한 불확실성을 야기합니다.

인프라 부족은 상당한 어려움을 야기합니다. 상파울루, 멕시코시티, 부에노스아이레스, 산티아고와 같은 도시 중심지는 탄탄한 디지털 인프라를 자랑하지만, 농촌 및 외딴 지역은 광대역 통신망이 부족하고 전력 공급이 불안정합니다. 대부분의 라틴 아메리카 국가에서 5G 네트워크는 아직 초기 구축 단계에 있어 클라우드 기반 AI 서비스의 완전한 활용을 제한하고 있습니다.

교육 환경은 도전과 기회를 동시에 제공합니다. 브라질, 멕시코, 아르헨티나, 칠레의 주요 대학들은 수준 높은 컴퓨터 과학 및 공학 프로그램을 제공하고 있지만, 인공지능(AI) 전문가가 크게 부족합니다. AI 기술과 디지털 교육을 장려하는 정책은 이 지역의 잠재력을 최대한 발휘하는 데 매우 중요합니다.

경제 변동과 환율 불확실성은 스마트폰 구매 동향에 상당한 영향을 미칩니다. 인플레이션이 높고 경제가 불안정한 국가에서는 스마트폰 가격이 미국 달러로 책정되는 경우가 많아 현지 소비자들이 구매하기가 점점 더 어려워지고 있습니다. 이러한 어려움을 극복하기 위해 다양한 금융 모델과 할부 결제 프로그램이 널리 보급되고 있습니다.

라틴 아메리카의 소셜 미디어 및 디지털 커뮤니케이션에 대한 문화적 친밀도는 스마트폰 AI 활용을 위한 자연스러운 토대를 마련합니다. WhatsApp과 같은 플랫폼은 디지털 커뮤니케이션을 주도하며 비즈니스 거래, 고객 서비스, 심지어 금융 서비스의 인프라로 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 이러한 기존 플랫폼에 AI 비서를 통합하면 AI 도입을 가속화할 수 있습니다.

라틴 아메리카의 인공지능(AI) 스마트폰 분야 미래 발전은 여러 요인에 달려 있습니다. 첫째, 특히 소외된 지역을 중심으로 디지털 인프라를 더욱 확대해야 합니다. 둘째, 교육 및 기술 개발에 대한 투자가 필수적입니다. 셋째, 혁신을 촉진하는 동시에 위험을 관리할 수 있는 법적 틀을 마련해야 합니다. 넷째, 분산된 시장을 더욱 응집력 있는 전체로 통합하기 위해서는 강력한 지역 통합과 협력이 필요합니다.

기술적 기초: 프로세서, 센서 및 소프트웨어 설계도

스마트폰 AI의 급속한 발전은 칩 기술의 근본적인 발전에 기반하며, 이는 차세대 특수 프로세서의 등장을 가져왔습니다. 이러한 발전은 모바일 컴퓨팅 아키텍처의 전환점을 의미하며, 이제 전용 AI 가속기가 기존의 컴퓨팅 및 그래픽 코어와 함께 필수적인 구성 요소로 자리매김하고 있습니다.

퀄컴, 미디어텍, 애플은 모바일 AI 처리의 복잡한 과제를 해결하는 데 있어 각기 다른 접근 방식을 통해 이 기술 분야의 선두 주자로 자리매김했습니다. 퀄컴의 스냅드래곤 8 4세대는 AI 작업에 초당 45조 회의 연산이라는 놀라운 성능을 제공하며, 애플의 A18 Pro는 38조 회의 연산을 달성합니다. 스냅드래곤 8 5세대, ARM의 루멕스, 구글의 텐서 G5는 차세대 칩으로, 엣지 AI를 위해 처음부터 새롭게 설계되었습니다.

2017년 A11 바이오닉 칩에 처음 탑재된 애플의 뉴럴 엔진은 AI 기능이 순수 처리 능력만큼 중요해지는 모바일 컴퓨팅의 새로운 시대를 열었습니다. A17 Pro 및 M 시리즈 칩에 탑재된 최신 버전의 뉴럴 엔진은 정교한 메모리 관리 시스템을 통해 처리 코어와 메모리 시스템 간의 데이터 이동을 최소화합니다. 이러한 최적화는 메모리 속도 제한으로 인해 AI 성능이 저하될 수 있는 모바일 애플리케이션에 매우 중요합니다. 뉴럴 엔진은 업계 최고 수준의 전력 효율성을 유지하면서 초당 최대 35조 8천억 회의 연산을 수행할 수 있어, 모바일 기기의 발열 및 전력 제약 조건 내에서 데스크톱 수준의 AI 성능을 제공하려는 애플의 노력을 보여줍니다.

퀄컴은 스냅드래곤 플랫폼을 통해 다양한 안드로이드 기기 및 제조사 생태계 전반에 걸쳐 다재다능함과 폭넓은 호환성을 강조하는 모바일 AI 접근 방식을 채택했습니다. 스냅드래곤 AI 엔진은 하이브리드 컴퓨팅 방식을 사용하여 각 작업의 특정 요구 사항에 따라 헥사곤 신호 처리기, 아드레노 GPU, 크리오 프로세서 코어 등 여러 특수 컴퓨팅 장치에 AI 작업을 분산 처리합니다. 이러한 유연한 아키텍처를 통해 개발자는 다양한 기기 구성 및 가격대에서 호환성을 유지하면서 여러 유형의 AI 작업에 맞게 애플리케이션을 최적화할 수 있습니다.

스냅드래곤 8 3세대는 퀄컴의 AI 개발 노력이 집약된 제품으로, 크게 개선된 핵심 처리 장치(NPU)를 통해 최대 45 TOPS의 AI 성능을 제공하며 실시간 생성형 AI 애플리케이션, 다양한 AI 처리, 고성능 이미지 인식 작업과 같은 고급 기능을 지원합니다. 스냅드래곤 8 3세대 아키텍처의 강점은 다양한 컴퓨팅 요구에 동적으로 적응하여 작업 부하, 성능 제약 조건 및 속도 요구 사항에 따라 처리 장치를 전환함으로써 다양한 사용 시나리오에서 최적의 결과를 제공하는 능력에 있습니다.

미디어텍의 APU(Advanced Processing Unit)는 다양한 시장 부문에서 성능과 접근성을 모두 강조하는 혁신적인 모바일 AI 처리 방식을 제시합니다. 이 APU 아키텍처는 고성능 처리 코어와 에너지 효율적인 요소를 결합한 독자적인 멀티코어 설계를 활용하여, 미디어텍이 경쟁력 있는 AI 성능을 제공하는 동시에 중저가 스마트폰 제조업체들이 선호하는 비용 효율성을 유지할 수 있도록 합니다.

이 세 플랫폼 간의 경쟁은 AI에 최적화된 모바일 애플리케이션 개발, 클라우드-엣지 아키텍처의 발전, 모바일 환경에 특화된 AI 모델 최적화 기술의 발전 등 더 광범위한 산업 트렌드에도 영향을 미쳤습니다. 이러한 발전으로 AI 기능은 더 이상 프리미엄 기기에서만 제공되는 사치스러운 기능이 아니라 스마트폰 시장 전반에서 표준적인 기능으로 자리 잡게 되었습니다.

애플의 뉴럴 엔진, 스냅드래곤 AI, 그리고 미디어텍의 APU 간의 구조적 차이는 모바일 AI 처리의 근본적인 과제를 해결하는 각기 다른 접근 방식을 반영하며, 이는 성능 특성과 애플리케이션 적합성에 영향을 미치는 고유한 장점과 단점을 가지고 있습니다. 애플의 폐쇄형 생태계는 하드웨어와 소프트웨어의 긴밀한 통합을 가능하게 하는 반면, 퀄컴의 개방형 플랫폼과 미디어텍의 비용 효율적인 솔루션은 서로 다른 시장 부문을 대상으로 합니다.

스마트폰 칩 시장은 2025년에 584억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 5위를 차지한 퀄컴은 12%의 견실한 매출 성장을 기록했지만, 인공지능(AI) 분야에서 더 큰 수혜를 입은 다른 칩 회사들에 비하면 성장률은 다소 낮았습니다. 퀄컴의 2025 회계연도(2025년 9월 종료)에는 전체 매출의 75% 이상이 스마트폰 칩 및 라이선스 사업에서 발생했습니다. 자동차 및 커넥티드 디바이스 칩 사업은 훨씬 빠른 속도로 성장하고 있지만, 여전히 퀄컴 전체 매출에서 차지하는 비중은 작습니다.

미디어텍은 약 185억 달러의 매출로 업계 10위를 차지하고 있으며, 주로 스마트폰, TV, 자동차용 ARM 칩을 판매합니다. 미디어텍은 인공지능(AI) 개발 서비스에도 관여하고 있을 가능성이 높습니다. 퀄컴과 미디어텍의 매출 추세를 보면, 퀄컴 매출의 64%, 미디어텍 매출의 56%가 휴대폰에서 발생합니다. 스마트폰과 일반 휴대폰을 포함한 모든 제조업체에 제품을 공급하는 이 두 반도체 업체의 재무 데이터는 업계 건전성을 가늠하는 가장 좋은 지표 중 하나입니다.

스마트폰 AI의 발전은 단순히 프로세서 성능에만 의존하는 것이 아니라 센서, 소프트웨어 프레임워크, 시스템 아키텍처의 복잡한 상호 작용을 아우릅니다. 최신 스마트폰에는 이미지 인식을 위한 카메라, 음성 인식을 위한 마이크, 주변 환경 인식을 위한 모션 센서, 위치 서비스를 위한 GPS, 그리고 점점 더 심도 감지를 위한 LiDAR와 같은 특수 센서 등 AI 시스템의 입력 소스 역할을 하는 다양한 센서가 탑재되어 있습니다.

카메라 AI는 스마트폰 AI의 가장 눈에 띄고 매력적인 응용 분야 중 하나로 자리 잡았습니다. 장면 인식, HDR+, 야간 모드, 보케 효과, 실시간 번역과 같은 AI 기반 기능은 플래그십 기기에서 기본 기능으로 자리 잡았습니다. AI는 얼굴, 사물, 풍경, 음식 등을 인식하고 노출, 대비, 색상에 최적의 설정을 자동으로 적용할 수 있습니다. 고급 시스템은 감정을 감지하고 사용자가 셔터 버튼을 누르기 전에 구도를 예측하여 더 나은 사진을 촬영할 수도 있습니다.

여러 장의 사진을 서로 다른 노출로 촬영하고 알고리즘을 이용해 합성하는 '컴퓨팅 포토그래피' 기술은 스마트폰 사진 촬영에 혁명을 일으켰습니다. 과거에는 대형 센서와 광학 시스템을 갖춘 고가의 SLR 카메라가 필요했던 작업들이 이제는 주머니에 쏙 들어가는 기기에서 지능형 소프트웨어 처리를 통해 가능해졌습니다. 여러 장의 이미지를 분석하고 합성하는 야간 모드 기능 덕분에 불과 몇 년 전만 해도 상상할 수 없었던 극한의 어둠 속에서도 촬영이 가능해졌습니다.

음성 비서는 스마트폰 AI의 또 다른 핵심 축입니다. 시리, 구글 어시스턴트, 알렉사는 단순한 명령 시스템에서 상황 인식을 기반으로 한 대화형 인터페이스로 진화했습니다. 2026년 초에 발표된 애플과 구글의 다년간 파트너십은 구글의 제미니 AI 모델을 시리 개발의 기반으로 삼는다는 점에서 중요한 전략적 전환점을 의미합니다. 이 협력은 구글의 선도적인 AI 기술과 애플의 하드웨어 설계 및 사용자 인터페이스 전문성을 결합합니다.

기기에서 직접 처리할지("온디바이스") 아니면 클라우드에서 처리할지는 가장 근본적인 결정 중 하나입니다. 온디바이스 AI는 매우 빠른 응답 속도, 오프라인 기능, 그리고 데이터가 기기를 벗어나지 않기 때문에 향상된 개인 정보 보호 기능을 제공합니다. 그러나 이러한 장점에는 단점도 따릅니다. 클라우드 시스템에 비해 처리 능력이 제한적이고, 배터리 소모가 많으며, 앱 업데이트 없이는 모델을 업데이트하기 어렵다는 점입니다.

클라우드 AI는 사실상 무제한의 컴퓨팅 파워를 활용한 대규모 모델 구축, 간편한 중앙 집중식 업데이트, 수백만 사용자 데이터 기반 학습 등의 장점을 제공합니다. 단점으로는 인터넷 속도에 따른 응답 시간 지연, 네트워크 연결 의존성, 그리고 개인 정보가 외부 서버로 전송될 경우 발생할 수 있는 개인정보 보호 문제 등이 있습니다.

실제로 대부분의 최신 스마트폰 AI 시스템은 하이브리드 방식을 사용합니다. 예를 들어 삼성은 실시간 번역 및 통역과 같은 갤럭시 AI 기능의 상당 부분을 기기에서 직접 처리하는 반면, 생성형 편집과 같은 기능은 연산 집약적인 처리를 위해 기기 내 기능과 클라우드 기반 AI를 모두 활용합니다. 무엇보다 중요한 것은 개인 데이터는 기기에서 처리되든 클라우드에서 처리되든 관계없이 장기간 저장되거나 AI 학습에 사용되지 않는다는 점입니다.

온디바이스 AI의 경우 에너지 효율성 문제가 특히 두드러집니다. 측정 결과, 로컬 AI 모델은 클라우드 기반 모델보다 훨씬 더 많은 에너지를 소비하여 배터리 수명에 직접적인 영향을 미치는 것으로 나타났습니다. 스마트폰에서 AI 모델을 직접 실행하는 것은 속도 문제뿐 아니라 에너지 소비 문제이기도 합니다. 테스트 결과, 로컬 모델은 상당한 양의 에너지를 소모하여 기기 사용 시간에 직접적인 영향을 미칩니다. 놀랍게도, 원격 모델조차도 적은 양의 데이터만 전송하고 기기에서 최소한의 연산만 수행함에도 불구하고 유튜브 영상을 시청하거나 가벼운 게임을 하는 것보다 더 많은 에너지를 소비합니다.

하지만 로컬에서 실행되는 모델은 다른 모든 애플리케이션, 심지어 고사양 게임이나 비디오 녹화와 같은 고강도 작업을 수행하는 애플리케이션보다 훨씬 높은 에너지 소비량을 보였습니다. 이러한 결과는 스마트폰에서 로컬로 실행되는 AI 모델의 상당한 에너지 소모를 보여주며, 잦은 사용 시 기기 작동 시간과 배터리 수명에 심각한 문제를 야기할 수 있음을 시사합니다.

따라서 에너지 효율적인 AI 알고리즘과 하드웨어 가속기 개발은 스마트폰 AI의 미래에 매우 중요합니다. 제조업체들은 컴퓨팅 성능과 에너지 소비의 균형을 맞춘 최적화된 설계와 로컬 처리와 클라우드 처리를 언제 사용할지 지능적으로 결정하는 소프트웨어 프레임워크 개발에 힘쓰고 있습니다.

시장 역학: 경쟁, 합병 및 전략적 제휴

전 세계 스마트폰 시장은 인공지능(AI)을 핵심 차별화 요소로 내세우면서 급격한 재편을 겪고 있습니다. 주요 제조업체들의 시장 점유율이 변동하고, 전략적 제휴 관계가 재정의되고 있으며, 경쟁 구도가 하드웨어 중심에서 AI 소프트웨어 중심으로 전환되고 있습니다.

2025년 애플은 전 세계 시장 점유율 20%를 기록하며 시장 선두 자리를 굳혔고, 전년 대비 10%의 성장률을 달성했습니다. 시장 전문가들은 이러한 놀라운 성과를 신흥 시장 및 중견 시장에서의 입지 강화와 수요 증가, 그리고 더욱 강력해진 제품 라인업 덕분으로 분석합니다. 아이폰 17의 성공적인 출시와 아이폰 16에 대한 지속적인 관심이 애플의 시장 점유율 상승에 크게 기여했습니다.

2025년 4분기, 애플은 아이폰 17에 대한 강력한 수요에 힘입어 25%의 시장 점유율로 사상 최고 실적을 달성하며 시장을 장악했습니다. 이러한 성공은 공격적인 가격 책정, 주요 공급업체들의 탄탄한 제품 라인업, 그리고 인공지능(AI) 기반 제품에 대한 수요 증가 등 여러 요인에 기반했습니다. 특히 애플은 2025년 10월과 11월에 20% 이상의 시장 점유율을 기록하며 중국 시장에서 눈부신 성과를 거두었고, 이에 따라 애플의 연간 실적 전망치는 여러 차례 상향 조정되었습니다.

삼성은 2025년 4분기에 18%의 시장 점유율로 2위를 기록했는데, 이는 특히 갤럭시 A17 4G 및 5G 모델을 중심으로 300달러 미만 제품군에서 강력한 성장세를 보인 데 따른 것입니다. 삼성의 전략은 모든 가격대에 걸친 폭넓은 제품 포트폴리오와 프리미엄급 AI 기능에 대한 집중적인 투자를 결합한 것입니다. 전 세계 4억 대 이상의 기기에 탑재된 갤럭시 AI 플랫폼은 삼성이 모든 제품군에 AI를 통합하려는 노력을 보여줍니다.

샤오미는 4분기와 2025년 전체 기준으로 시장 점유율 13%를 유지하며 3위 자리를 굳혔습니다. 다만, 일부 주요 시장의 어려움으로 4분기에는 점유율이 11%로 소폭 하락했습니다. 샤오미는 고급 기기에 집중하는 전략을 펼치고 있으며, 프리미엄 부문 매출은 2025년 상반기에 전년 동기 대비 55% 성장했습니다. 중남미와 동남아시아에서의 성공적인 사업 운영과 효과적인 영업 관리 덕분에 업계 전반의 어려움 속에서도 출하량을 유지할 수 있었습니다.

Vivo는 인도 시장에서의 선두 자리를 앞세워 8%의 시장 점유율을 유지하며 또 한 번 견조한 실적을 달성했습니다. AI 기반 이미지 촬영 기능에 집중한 Vivo는 여러 신흥 시장에서 시장 점유율을 회복하는 데 성공했습니다. OPPO 역시 8%의 시장 점유율을 기록했지만, 중국 본토와 아시아 태평양 지역의 치열한 경쟁과 수요 부진으로 전년 대비 4% 감소하는 어려움을 겪었습니다.

주목할 만한 변화는 시장의 통합입니다. 리얼미가 오포 산하로 편입된 것은 시장 통합의 초기 징후로, 업체들이 상승하는 비용을 관리하고 2020년대 후반 경쟁력을 유지하기 위해 규모의 경제를 추구하고 있음을 보여줍니다. 리얼미가 오포에 통합되면 두 회사의 합산 시장 점유율은 2025년까지 11%에 달해 글로벌 스마트폰 시장 4위를 차지할 것으로 예상됩니다.

상위 5위권 밖에서는 Nothing과 Google이 각각 2025년까지 전년 대비 31%와 25%라는 놀라운 성장률을 기록하며 상당한 성공을 거두었습니다. 특히 Google의 성공은 하드웨어 데이터보다 AI를 우선시하고 Gemini Nano를 기기에 통합하는 "AI 우선" 전략이라는 맥락에서 주목할 만합니다. 상대적으로 작은 글로벌 시장 점유율에도 불구하고, 프리미엄 부문에서의 성공과 기업용 AI 및 안드로이드 파트너에 대한 라이선스 제공을 통한 광범위한 AI 생태계의 수익 창출 전망은 Google 하드웨어 사업부의 탄탄한 재정적 미래를 예고합니다.

업계를 재정의하는 전략적 제휴는 특히 주목할 만합니다. 2026년 1월에 발표된 애플과 구글의 제미니 기반 시리 기능 파트너십은 역사적인 전환점이 될 것입니다. 양사는 공동 성명에서 이 파트너십이 애플 사용자에게 혁신적인 새로운 경험을 제공하는 것을 목표로 한다고 강조했습니다. 애플의 기본 모델을 구글의 제미니 모델과 클라우드 기술 위에 구축하기로 한 결정은 신중한 평가를 거쳐 나온 것으로, 애플은 구글의 AI 기술이 가장 강력한 기반을 제공한다고 판단했습니다.

분석가들은 이번 거래를 상호 이익이 되는 거래로 해석하는 한편, 애플이 경쟁력 있는 생성형 AI 모델 개발에 어려움을 겪고 있음을 인정한 것으로도 보고 있습니다. 구글은 경쟁사인 오픈AI가 빠르게 확보하고 있는 시장 점유율과 인지도를 확보하는 반면, 애플은 절실히 필요한 기술을 확보하게 됩니다. AI가 애플 시스템 내에서만 작동하고 구글 생태계 전반에 공개되지 않는다는 점은 개인정보 보호에 대한 우려를 해소해 줍니다.

한편, 삼성과 오픈AI가 갤럭시 기기에 ChatGPT를 통합하는 방안에 대해 논의 중이라는 보도가 나오고 있습니다. 이러한 계약은 오픈AI와 애플의 계약과 유사한 형태로 진행될 수 있는데, 애플의 경우 ChatGPT가 아이폰과 같은 제품에서 애플의 AI 서비스인 애플 인텔리전스와 연동됩니다. 이러한 새로운 협력 관계의 움직임은 스마트폰 업계의 전통적인 파트너십이 재편되고 있으며, AI 역량이 과거의 관계보다 더 중요한 기준으로 자리 잡고 있음을 보여줍니다.

구글은 동시에 삼성에 대한 의존도를 줄이고 있습니다. 수년간 구글은 스마트폰에 탑재되는 텐서 칩 생산을 삼성에 위탁해 왔습니다. 소식통에 따르면 구글은 차세대 스마트폰의 텐서 칩 생산을 대만 TSMC(Taiwan Semiconductor Manufacturing Company)로 이전할 계획입니다. 이러한 변화는 삼성의 생산 능력에 대한 불만이나 공급망 배분과 관련된 전략적 고려를 반영하는 것일 수 있습니다.

경쟁은 인공지능(AI) 기능을 신속하게 개선하고 적용하는 능력에 의해 점점 더 좌우되고 있습니다. 하드웨어 혁신은 전통적으로 매년 이루어졌지만, 소프트웨어 업데이트를 통해 AI 기능의 지속적인 개선이 가능해졌습니다. 인터넷을 통한 강력한 업데이트 메커니즘과 유연한 개발 프로세스를 구축한 제조업체는 사용자 피드백에 더욱 빠르게 대응하고 새로운 기능을 출시할 수 있습니다.

글로벌 AI 스마트폰 시장에서 중국 제조업체들의 역할은 지역 시장별로 다르게 진화하고 있습니다. 화웨이는 중국 내에서 놀라운 회복세를 보였지만, 지속적인 제재로 인해 서구 시장에서의 입지는 여전히 제한적입니다. 샤오미, 오포, 비보 등 중국 브랜드들은 동남아시아, 남미, 아프리카, 그리고 점차 유럽으로 사업을 확장하고 있으며, AI 기능을 핵심 판매 포인트로 내세우고 있습니다.

경쟁은 자체 AI 모델 개발에서도 뚜렷하게 나타납니다. 애플과 구글이 기본 모델을 개발하는 동안, 중국 제조업체들도 대규모 언어 모델 개발에 상당한 투자를 해왔습니다. 이러한 모델들은 일반적으로 중국 시장에 최적화되어 있으며, 언어적 뉘앙스, 문화적 맥락, 법적 요구 사항 등을 고려합니다.

향후 몇 년 동안 시장 통합이 가속화될 것으로 예상됩니다. 규모의 경제나 AI 개발 투자 자본이 부족한 소규모 제조업체들은 점점 더 큰 압박에 직면하게 될 것입니다. 인수합병, 전략적 제휴, 그리고 일부 기업의 특정 시장 철수는 앞으로 나타날 가능성이 높은 현상입니다. 상위 5개 제조업체는 시장 점유율을 더욱 확대할 것으로 예상되는 반면, 수많은 소규모 업체들은 나머지 시장 점유율을 놓고 경쟁할 것입니다.

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가격 변동 추이: 고가 제품 추세에서 전략적 분할까지

숨겨진 가격 상승 요인: AI 서버가 차세대 스마트폰 가격을 어떻게 올릴 것인가

인공지능(AI) 스마트폰 시장의 가격 책정은 부품 비용 상승, 고가 기기 트렌드, 전략적 시장 세분화 등 여러 요인에 의해 복잡한 변화를 겪고 있습니다. 이러한 변화는 시장 구조, 구매자 행동, 제조업체 수익에 상당한 영향을 미칩니다.

스마트폰 평균 판매 가격은 2025년 457달러에서 2026년 465달러로 상승할 것으로 예상됩니다. 이러한 가격 상승은 주로 메모리 칩 가격의 급격한 상승 때문입니다. AI 데이터 센터의 메모리 칩 수요 증가로 소비자 가전 제품 공급이 부족해지고 있으며, 분석가들은 이러한 추세가 2026년 초 스마트폰 가격 상승의 주요 요인으로 작용할 수 있다고 지적합니다. 메타, 마이크로소프트, 구글 등 대형 기술 기업들은 AI 개발을 지원하기 위해 2025년에 데이터 인프라를 빠르게 확장했습니다. 업계 전망에 따르면 이러한 추세는 지속될 것으로 보이며, 맥킨지앤컴퍼니는 2030년까지 전 세계 데이터 센터 투자액이 약 7조 달러에 달할 것으로 추산하고 있습니다.

메모리 칩 제조업체들이 스마트폰과 개인용 컴퓨터에 사용되는 메모리와는 다른 유형의 메모리를 필요로 하는 데이터 센터의 수요에 맞춰 생산 능력을 전환하기 시작했습니다. 이러한 변화로 인해 소비자 가전 제품용 메모리 공급이 줄어들었습니다. 마이크론은 AI 기반 데이터 센터의 성장으로 인한 수요 증가를 이유로 소비자용 메모리 사업에서 철수한다고 발표했습니다. 삼성 또한 데이터 센터용 메모리 수요가 강세를 보이고 있으며, 모바일 및 PC 부품의 공급 병목 현상이 심화될 것으로 예상한다고 밝혔습니다.

트렌드포스는 메모리 가격 상승으로 인해 2025년까지 스마트폰 생산 비용이 8~10% 증가할 것으로 추정합니다. 제조 비용 상승이 항상 소매 가격 상승으로 직결되는 것은 아니지만, 분석가들은 수익 마진이 낮은 저가형 안드로이드 모델이 가장 큰 타격을 입을 수 있다고 지적합니다. 일부 기업은 비용 증가를 더 잘 감당할 수 있는 고가형 기기에 집중하기 위해 신제품 출시를 연기할 수도 있습니다.

업계 전문가들은 메모리 가격이 2025년 4분기에 30% 상승하고 2026년 초에 추가로 20% 오른 후 공급망 조정에 따라 2026년 말에 안정될 것으로 전망합니다. 그러나 분석가들은 인공지능(AI) 도입 속도가 반도체 시장에 예상치 못한 압력을 가해 일시적인 공급과 수요 불균형을 초래하고 있다고 지적합니다.

이러한 비용 상승에 따른 가격 인상과 더불어, 고가 기기에 대한 수요가 급증하는 추세가 나타나고 있습니다. 600달러 이상 가격대의 프리미엄 스마트폰 시장은 2025년 상반기에 8%라는 기록적인 성장률을 보였는데, 이는 전체 스마트폰 시장 성장률의 두 배에 달하는 수치입니다. 현재 이 프리미엄 시장은 전 세계 스마트폰 판매량의 60% 이상을 차지하며 전략적 중요성을 강조하고 있습니다.

소비자들은 더욱 강력하고 기능이 풍부한 기기에 투자하려는 의지가 점점 커지고 있으며, 이러한 추세는 접근성이 향상된 금융 옵션과 확대된 보상 판매 프로그램에 힘입어 더욱 가속화되고 있습니다. 제조업체들은 슬림한 디자인, 고급 카메라 시스템, 생성형 AI 통합 등 혁신적인 하드웨어에 투자하며 이러한 흐름을 적극적으로 이끌고 있습니다. 폴더블 스마트폰은 아직 틈새시장 제품이지만, 핵심적인 차별화 요소로 부상하고 있으며, 2026년 애플의 폴더블 스마트폰 출시가 이 프리미엄 시장을 더욱 활성화시킬 것으로 예상됩니다.

하지만 AI 탑재 스마트폰의 평균 판매 가격 추이는 좀 더 복잡한 양상을 보여줍니다. 2024년 1분기 1,141달러였던 가격이 2025년 3분기에는 967달러로 하락했습니다. 이러한 가격 하락은 AI 처리가 가능한 중급형 칩의 도입 때문입니다. 이러한 추세는 더 많은 사람들이 AI 기능을 이용할 수 있게 해주지만, 동시에 수익 마진을 압박하기도 합니다.

애플의 가격 전략은 가치 기반 가격 책정, 높은 보급형 모델 가격, 그리고 제품 등급화를 결합하여 프리미엄 이미지를 유지하면서도 다양한 고객층을 만족시키고 있습니다. 일반 아이폰과 기능이 풍부한 아이폰 프로와 같은 모델을 제공함으로써 애플은 다양한 시장 부문에 어필할 수 있습니다. 이러한 전략은 특히 연결된 기기와 서비스 생태계가 고객 충성도를 높이는 선진 시장에서 효과적이었습니다.

관세 인상과 샤오미, 화웨이 등의 경쟁 심화로 애플의 프리미엄 스마트폰 시장 점유율은 2020년 72%에서 2024년 66%로 하락할 전망이며, 이로 인해 아이폰 17 모델의 가격이 5~10% 인상될 가능성이 제기되고 있습니다. 이러한 상황에서 애플은 가격 인상과 소비자의 구매력 사이의 균형을 맞추는 데 어려움을 겪고 있으며, 특히 경쟁사들이 인도, 동남아시아, 남미 등 특정 지역에서 맞춤형 전략을 통해 성장을 이루고 있는 만큼 더욱 난관에 봉착해 있습니다.

삼성은 경쟁력 있는 가격 책정, 높은 초기 가격 책정, 그리고 패키지 상품 제공 등 다양한 전략을 조합하여 사용하며, 각 전략은 특정 제품 라인과 시장 부문에 맞춰 조정됩니다. 특히 신제품 출시 시 높은 초기 가격 책정 전략은 삼성의 가격 정책에서 핵심적인 요소입니다. 이 전략은 혁신적인 제품에 대해 초기에는 높은 가격을 책정하여 얼리 어답터로부터 최대의 이익을 얻고, 경쟁이 심화됨에 따라 점차 가격을 낮추는 방식입니다.

대표적인 예로, 최첨단 기술 덕분에 높은 가격에 출시된 갤럭시 폴드를 들 수 있습니다. 경쟁사들이 폴더블 스마트폰 시장에 진입하자, 삼성은 경쟁력을 유지하면서도 초기 혁신의 이점을 누릴 수 있도록 가격을 조정했습니다. 이러한 전략을 통해 삼성은 개발 비용을 빠르게 회수하고 가격 경쟁에 직면하기 전에 강력한 시장 입지를 구축할 수 있었습니다.

인공지능 기능에 대한 지불 의향은 구매자 집단과 지역 시장에 따라 상당한 차이를 보입니다. 한 조사에 따르면 미국 스마트폰 사용자 중 인공지능 기능 때문에 기기를 업그레이드할 의향이 있다고 답한 사람은 11%에 불과했는데, 이는 전년 대비 7%포인트 감소한 수치입니다. 이러한 암울한 통계는 현재의 인공지능 애플리케이션이 많은 소비자의 구매 결정을 좌우할 만큼 매력적이지 않다는 것을 시사합니다.

반면, AI 기반 연결성에 대한 지불 의향 연구는 더욱 낙관적인 전망을 보여줍니다. 현재 GenAI 사용자 중 4분의 1은 실시간 응답과 같은 보장된 성능을 기대하며, 기존 앱 카테고리 사용자보다 최대 35% 더 많은 비용을 지불할 의향이 있는 것으로 나타났습니다. 생성형 AI 사용자들은 단순히 기능만을 원하는 것이 아니라, AI 경험을 가능하게 하는 안정적이고 고성능의 연결성을 원하고 있습니다.

통신 사업자가 성과 기반 모델을 적극적으로 도입할 경우 5G 사용자당 평균 수익이 5~12% 증가할 것으로 예상됩니다. 이는 결코 과소평가할 수 없는 수치이며, 특히 조사 대상 16개 글로벌 시장에서 5G 사용자 중 3분의 1 이상이 더 나은 연결성을 원하며, 가격이 더 높더라도 감수할 의향이 있다는 데이터가 이를 뒷받침합니다.

제조업체와 서비스 제공업체의 과제는 소비자에게 명확하고 실질적인 가치를 제공하여 가격 프리미엄을 정당화할 수 있는 AI 기능을 개발하는 것입니다. 일상생활에 실질적인 이점을 제공하지 않는 단순한 기능은 소비자들에게 점점 더 외면받고 있습니다. 성공적인 AI 애플리케이션은 기존 워크플로에 원활하게 통합되고, 실제 문제를 해결하며, 사용자 경험을 눈에 띄게 개선하는 애플리케이션입니다.

최근 인공지능(AI) 기능을 중심으로 한 금융 모델 및 구독 서비스 개발이 새로운 트렌드로 떠오르고 있습니다. 일부 제조업체는 프리미엄 AI 기능을 기기 가격에 포함시키는 대신 월 구독료를 통해 제공하는 "AI 서비스형(AI-as-a-service)" 모델을 실험하고 있습니다. 이러한 접근 방식은 AI 지원 기기의 진입 장벽을 낮추는 동시에 제조업체에 지속적인 수익원을 창출할 수 있습니다.

데이터 보호, 보안 및 윤리적 문제

스마트폰에 인공지능이 통합되면서 데이터 보호, 보안 및 윤리적 책임과 관련된 근본적인 질문들이 제기되고 있습니다. 이러한 문제들은 단순한 기술적 과제가 아니라 고객 수용, 규제 준수 및 장기적인 시장 성공을 위한 핵심 요소입니다.

기기 내에서 데이터를 수집하고 처리하는 온디바이스 AI는 클라우드 기반 AI 도구보다 본질적으로 더 안전하고 보호됩니다. 클라우드에 호스팅되는 AI 도구는 데이터가 사용자의 기기에 저장되지 않고 기기와 서버 간에 주고받게 됩니다. 사용하는 기기와 원하는 AI 기능에 따라 클라우드 기반 AI 도구를 완전히 배제할 수는 없지만, 개인정보와 데이터를 보호하기 위한 조치를 취할 수는 있습니다.

삼성은 AI 시대의 개인정보 보호 문제를 해결하기 위해 두 가지 접근 방식을 취해왔습니다. 첫째, 사용자 데이터를 보호하는 안전장치를 처음부터 내장한 갤럭시 AI 환경을 설계하는 것입니다. 둘째, AI를 활용하여 모바일 보안 및 개인정보 보호 조치를 강화하는 것입니다. 두 접근 방식 모두 중요하지만, 데이터를 책임감 있게 처리하는 AI를 구축하는 것이 가장 시급한 과제입니다.

투명성과 선택의 자유는 이 프로젝트를 이끄는 원칙입니다. 갤럭시의 직관적이고 사용자 친화적인 개인정보 보호 설정은 사용자가 AI 처리 과정에서 어떤 데이터가 사용되는지, 어떻게 처리되는지, 그리고 어떻게 제어할 수 있는지 이해하는 데 도움을 줍니다. 이러한 안전장치를 통해 사용자는 자신만의 모바일 환경 규칙을 만들고 안전하게 개인정보를 보호할 수 있습니다.

삼성은 사용자의 제어권을 강화하기 위해 기기에서 실행되는 강력한 AI 도구 모음을 제공하여 데이터를 안전하게 보호합니다. 언어 장벽을 극복하기 위한 라이브 번역 및 통역 도구부터 창의력의 한계를 뛰어넘는 오디오 삭제 도구까지, 모든 입력은 휴대폰 내에서 이루어집니다. 이러한 기능은 기기에서 직접 실행되는 안전하고 반응성이 뛰어난 모바일 환경을 제공하며, 사용자의 손끝에서 바로 사용할 수 있습니다. 또한 Galaxy AI의 개인정보 보호 기능과 연동하여 데이터에 대한 가시성과 제어권을 높여줍니다.

생성형 편집과 같은 기능은 기기 내에서 처리 가능하며, 필요한 경우 클라우드 기반 AI를 활용하여 더욱 복잡한 편집 작업을 수행할 수 있습니다. 갤럭시에서는 원격 서버를 사용하는 기능을 포함하여 모든 AI 환경이 개인정보 보호를 최우선으로 고려하여 설계되었습니다. 선택한 기능이나 설정과 관계없이 개인 데이터는 장기간 저장되거나 AI 학습에 사용되지 않으며, 이는 기기 내 처리 또는 클라우드 처리 모두에 적용됩니다. 고급 AI 설정을 통해 버튼 하나만 누르면 간편하게 개인정보를 관리할 수 있습니다. AI 기능에 대한 온라인 처리를 비활성화하는 옵션을 포함하여 개인 정보 처리 방식을 직접 선택할 수도 있습니다.

보안 및 개인정보 보호 대시보드는 직관적인 인터페이스를 통해 누가 내 데이터를 볼 수 있는지, 어떻게 사용하는지 등 데이터에 대한 완벽한 제어 권한을 제공합니다. 앱 권한, 제어 기능, 데이터 공유 기능을 확인하고 업데이트하는 것부터 직관적인 보안 상태 아이콘을 통해 잠재적으로 손상된 데이터를 식별하는 것까지 모든 작업을 간편하게 수행할 수 있습니다. 권한 개요에서는 최근에 내 데이터에 접근한 앱을 추적할 수도 있습니다. 이러한 투명한 설정 방식은 Galaxy만의 고유한 특징이며, 모든 Galaxy 기기가 어떻게 안전하게 설계되고 사용자의 선호도에 맞춰 작동하는지 그 어느 때보다 쉽게 ​​확인할 수 있도록 해줍니다.

갤럭시 개인정보 보호 설정의 또 다른 핵심 기능은 바로 자동 차단 기능입니다. 이 기능은 사용 편의성을 저해하지 않으면서 모바일 기기를 안전하게 보호할 수 있도록 해줍니다. 자동 차단 기능은 악성코드 및 기타 보안 위협을 검사하고 악의적인 활동을 차단하여 기기를 보호합니다. 또한, 메시지 가드 기능을 통해 클릭 없이도 무단 앱 설치를 방지하고, USB를 통한 명령 및 업데이트를 차단하며, 공격을 완화합니다.

삼성은 또한 사용자 경험을 방해하지 않으면서 가장 민감한 데이터를 보호하는 강력한 온디바이스 보안 계층인 Knox Enhanced Encrypted Protection(KEEP)을 개발했습니다. 원래 개인 데이터 엔진을 위해 설계된 KEEP은 이제 스마트 제안, 빠른 정보, 삼성 모멘트와 같은 다른 Galaxy AI 기능도 보호하며, 백그라운드에서 조용히 실행되어 지원되는 모든 앱을 안전하게 유지합니다.

개인 데이터 엔진(PDE)은 기기 내에서 개인 데이터를 안전하게 처리하여 개인 정보 보호를 침해하지 않고 고도로 개인화된 AI 경험을 제공하는 AI 시스템입니다. PDE는 기기에서 데이터를 안전하게 처리하므로 개인 정보 유출 걱정 없이 고도로 맞춤화된 AI의 모든 이점을 누릴 수 있습니다.

애플 역시 기기 내 직접 처리에 중점을 두는 유사한 접근 방식을 취하고 있습니다. 개인 정보를 서버로 전송하지 않고 가능한 한 많은 처리를 기기 내에서 직접 수행하는 것이 핵심 철학입니다. iOS 17의 새로운 Transformer 음성 모델은 AI를 사용하여 더욱 정확한 자동 수정 및 맞춤형 텍스트 예측 기능을 제공하며, 이 모든 처리는 기기 내에서 이루어집니다. Face ID는 AI와 머신 러닝을 활용하여 사용자의 얼굴을 인식하고 안전한 로그인을 지원하며, 생체 정보를 외부 서버로 전송하지 않습니다.

유럽 ​​일반 데이터 보호 규정(GDPR)과 인공지능법(AI Act)은 기기 내 인공지능(AI)을 장려하는 법적 틀을 마련했습니다. 데이터 보호에 대한 법적 강조로 인해 기기 내 AI는 더욱 매력적인 대안이 되었는데, 민감한 정보가 외부 서버로 전송되지 않고 기기 내에서 처리되기 때문입니다. 특히 의료 및 물류 분야에서 AI 기반 영상 처리와 워크플로 자동화를 통해 효율성을 향상시키면서 기업에서의 활용도 또한 증가하고 있습니다.

이러한 안전장치에도 불구하고 개인정보 보호에 대한 심각한 우려가 여전히 남아 있습니다. AI를 사용하지 않는 사람들을 대상으로 한 설문조사에 따르면, 응답자의 거의 4분의 3(71%)이 데이터 개인정보 보호 및 보안에 대해 우려하고 있으며, 58%는 AI가 제공하는 정보를 신뢰하지 않고, 40%는 AI 도구가 편향되어 있다고 생각합니다. 이러한 우려는 이론적인 것이 아니라, 사람들이 AI를 시도조차 하지 못하게 막는 실질적인 장애물입니다.

투명성 확보는 특히 어려운 과제입니다. 기업들이 상세한 개인정보 보호정책을 발표하는 사례는 늘고 있지만, 이러한 정책들은 복잡한 법률 용어로 작성되어 일반 사용자가 이해하기 어려운 경우가 많습니다. 인공지능 시스템이 데이터를 어떻게 활용하고, 어떤 결정을 내리며, 사용자가 어떤 제어 권한을 갖는지에 대한 명확하고 사용자 친화적인 설명이 절실히 필요합니다.

인공지능 시스템의 편향성과 공정성은 또 다른 중요한 윤리적 문제를 제기합니다. 인공지능 모델은 기존 사회의 편향성을 반영할 수 있는 대규모 데이터셋으로 학습됩니다. 이러한 편향성이 해결되지 않으면 얼굴 인식, 음성 처리, 추천 시스템 등 어떤 분야에서든 인공지능 시스템이 차별적인 결과를 초래할 수 있습니다. 편향성을 감지하고 완화하는 메커니즘을 개발하는 것은 중요하지만 복잡하며 지속적인 모니터링과 개선이 필요합니다.

알고리즘의 추적 가능성과 설명 가능성 문제는 점점 더 중요해지고 있습니다. 특히 딥러닝 시스템을 비롯한 많은 고급 AI 모델은 개발자조차 의사결정 과정을 이해하기 어려운 "블랙박스"처럼 작동합니다. 신용 평가, 의료 진단, 구직 추천 등 AI 시스템이 사용자에게 중대한 영향을 미치는 상황에서는 의사결정을 설명하고 정당화할 수 있는 능력이 매우 중요합니다.

소수의 대형 기술 기업에 인공지능(AI) 기술이 집중되면서 경쟁, 혁신, 그리고 민주적 감시에 대한 의문이 제기되고 있습니다. 애플, 구글, 삼성 등 몇몇 기업이 스마트폰 AI 개발 및 배포를 장악하고 있으며, 이로 인해 수십억 명의 디지털 경험에 막대한 영향력을 행사하고 있습니다. 이러한 기술 집중 현상을 막기 위해서는 개방적이고 호환 가능한 표준을 개발하고 더욱 다양하고 포용적인 생태계를 조성하는 것이 매우 중요할 수 있습니다.

경제적 효과: 생산량, 고용 및 성장

스마트폰에 인공지능이 통합되면서 이동통신 산업을 넘어 광범위한 경제적 변혁이 가속화되고 있습니다. 생산성, 노동 시장 발전, 전반적인 경제 성장에 미치는 영향이 드러나기 시작하면서, 이러한 이익이 어떻게 분배될 것인가에 대한 근본적인 질문들이 제기되고 있습니다.

인공지능(AI)의 전반적인 경제 생산성에 대한 연구에 따르면, AI 도입이 임계점에 도달하면 노동 생산성이 장기 평균보다 최대 1.3% 향상될 수 있습니다. 이는 경제 성장에 상당한 동력을 제공하고 이민 정책으로 인한 노동 시장 침체의 영향을 상쇄하는 데 도움이 될 것입니다. 생산성 향상은 궁극적으로 현재 언론의 주목을 받고 있는 소수의 AI 제조업체뿐만 아니라 많은 기업에 혜택을 줄 것입니다.

이는 더욱 강력한 수익 성장을 촉진하고 이미 높은 수준의 이익률을 유지하는 데 도움이 될 것입니다. 성과 개선의 속도, 깊이 및 범위는 광범위한 산업에 걸쳐 AI 투자 사이클이 지속되는지에 달려 있습니다. 금리 정책의 변화나 AI에 대한 시장 기대치의 변화를 포함하여 이 사이클에 대한 모든 교란 요인을 예의주시할 것입니다. 현재 미국 정부의 적극적인 개입 정책 또한 AI 기반 생산성 및 성장에 대한 전망을 바꿀 수 있습니다.

추산에 따르면 GDP에 반영된 AI 관련 활동은 매년 50% 이상 성장하고 있으며, 2025년 상반기에는 미국 경제 성장의 30%를 AI 관련 활동이 차지할 것으로 예상됩니다. GDP 대비 AI 관련 투자 지출 비중은 빠르게 증가하며 1%에 근접하고 있습니다.

과거의 기술적 혁신 사례와 인공지능(AI)이 더 광범위한 산업 분야에 보급되고 도입률이 50%를 넘어선다는 가정을 바탕으로, 향후 15년 내에 연평균 노동 생산성 증가율이 1.3%에 달할 것으로 예상됩니다. 단기적으로는 도입률이 약 10%일 경우 향후 몇 년 안에 0.3%의 생산성 향상이 가능하며, 향후 10년 동안에는 0.6~0.9%의 중간 수준의 생산성 향상이 가능할 것으로 전망됩니다.

소규모의 실용적인 연구들은 인공지능(AI)이 다양한 업무 영역에서 인력 성과를 향상시킨다는 점을 일관되게 보여줍니다. 연구에 따르면 고객 서비스에서 약 14%, 프로그래밍에서 최대 56%의 성과 향상이 보고되었으며, 전문적인 글쓰기나 비즈니스 컨설팅과 같은 분야에서도 상당한 개선이 나타났습니다. 소프트웨어 개발자를 대상으로 한 한 연구에서는 AI 프로그래밍 도우미가 복잡한 작업에서는 오류 발생률이 높아지기는 했지만, 작업자 성과를 26% 향상시켰습니다.

노동 시장에 미치는 영향은 다양합니다. 미국에서는 약 26%의 일자리가 AI로 인해 크게 변화될 것으로 예상되며, AI의 추론 능력, 효율성 및 도입 비용이 지속적으로 개선된다면 잠재적으로 50%까지 증가할 수 있습니다. AI의 영향은 이미 최근 대학 졸업생들의 실업률 상승과 과학자 및 컴퓨터 과학자들의 평균 이상의 실업률에서 분명하게 나타나고 있습니다. 이는 STEM 분야 졸업생에 대한 수요가 높고 교육에 대한 투자 수익률이 높았던 최근 수십 년간의 추세와는 확연히 다른 현상입니다.

스마트폰에 인공지능(AI)이 통합되면 업무 성과와 기업 효율성에 구체적인 영향을 미칩니다. 생성형 AI가 탑재된 스마트폰을 통해 직원들은 이메일을 관리하고, 회의 내용을 요약하고, 일정을 원활하게 정리할 수 있어 행정 업무 부담을 줄일 수 있습니다. 이러한 변화는 직원들이 중요한 논의와 의사 결정에 집중할 수 있도록 하여 더욱 효율적인 업무 환경을 조성합니다. 나아가 AI는 데이터를 신속하게 분석하고 전략적 의사 결정을 지원하고 프로젝트 성과를 향상시키는 데 도움이 되는 귀중한 통찰력을 제공할 수 있습니다.

인공지능(AI) 솔루션을 도입한 기업은 종종 30~50%의 성과 향상을 경험합니다. AI는 문서 처리와 같은 작업에서 수작업 부담을 줄여주며, 일부 기업에서는 처리 시간이 최대 80%까지 단축되었다고 보고하기도 합니다. 이를 통해 직원들은 더욱 전략적이고 창의적인 업무에 집중할 수 있게 되어, 부서 전반에 걸쳐 혁신과 효율성이 향상됩니다.

도요타는 공장 근로자들이 머신러닝 모델을 개발하고 활용할 수 있도록 하는 AI 플랫폼을 도입하여 연간 1만 시간 이상의 작업 시간을 절감했습니다. 지멘스는 AI를 활용하여 전 세계 사업장의 내부 운영을 추적하고, 지연 요인을 파악하고, 팀 역량을 분석하고, 진행 상황을 요약합니다.

특정 분야에 미치는 영향은 매우 다양합니다. 의료 분야에서는 AI 기반 스마트폰 애플리케이션을 통해 원격 모니터링, 조기 위험 감지 및 개인 맞춤형 건강 조언을 제공할 수 있습니다. 카메라 기반 건강 검진은 정교한 AI 알고리즘을 통해 실시간 데이터 비교 및 ​​분석을 가능하게 하여 사용자에게 건강 상태에 대한 즉각적인 정보를 제공합니다.

의학 교육에서 가상 환자와 실제 임상 시나리오를 기반으로 한 상호작용형 컴퓨터 시뮬레이션은 의료 전문가를 훈련하고 교육하는 데 활용될 수 있습니다. 학습자는 의료 제공자의 역할을 맡아 정보를 수집하고, 진단 결정을 내리고, 의료 서비스를 관리하고, 후속 치료를 제공합니다. 이러한 시뮬레이션은 다양한 의료 시나리오를 재현하고 학생들이 실제 상황에서 마주칠 수 있는 어려움에 직면하게 합니다.

금융 부문에서 AI는 데이터 입력, 송장 발행, 고객 서비스와 같은 일상적인 업무를 자동화하여 직원들이 보다 전략적이고 부가가치가 높은 활동에 집중할 수 있도록 해줍니다. 2023년 가트너 보고서에 따르면 AI 기반 자동화는 특히 재무, 인사, 공급망 관리와 같은 관리 기능에서 기업의 운영 비용을 최대 20~30%까지 절감하는 데 도움이 되었습니다.

거시경제 전망에 따르면 인공지능(AI)은 2035년까지 생산성과 국내총생산(GDP)을 1.5%, 2055년까지는 거의 3%, 2075년까지는 3.7% 증가시킬 것으로 예상됩니다. AI가 연간 생산량 증가에 미치는 영향은 2030년대 초반에 가장 강하지만, 산업별 변화로 인해 점차 약화되어 지속적인 효과는 0.04%포인트 미만으로 줄어들 것으로 보입니다.

생산성 향상을 통한 경제 성장률 증가는 미국의 증가하는 공공 부채 상황에서 환영받을 만한 일입니다. 공공 부채는 경제 성장률이 현재 금리 수준을 상회할 경우 지속 가능합니다. 또한 생산성 향상은 기업들이 운영 효율성 개선 등을 통해 인건비를 상쇄할 수 있게 해줌으로써 이윤폭을 정상 수준보다 높게 유지하여 경기 순환을 연장할 수 있습니다. 이는 결과적으로 중앙은행이 수요를 억제하기 위해 금리를 인상할 필요성을 줄여줍니다.

환경 영향 및 지속가능성 문제

스마트폰 인공지능 혁명은 근본적인 생태적 모순을 내포하고 있습니다. 인공지능 기술은 지속가능성 목표 달성을 지원할 잠재력을 지니고 있지만, 동시에 기술의 도입 과정에서 전 생애주기에 걸쳐 심각한 환경 피해를 초래합니다. 기술 발전과 생태적 책임 사이의 이러한 긴장 관계는 철저한 분석과 혁신적인 해결책을 요구합니다.

기술이 환경에 미치는 영향은 기기가 우리 손에 들어오기 훨씬 전부터 시작됩니다. 스마트폰 한 대를 생산하는 데 12,760리터의 물이 필요한데, 이는 캐나다 가정의 한 달 평균 물 사용량보다 많은 양입니다. 각 기기에는 구리, 알루미늄과 같은 일반 금속은 물론 배터리와 회로에 필수적인 희토류를 포함하여 30가지가 넘는 비재생 자원이 사용됩니다. 이러한 원소들은 환경에 악영향을 미치는 방식으로 채굴 및 가공되는 경우가 많아 삼림 벌채, 토양 황폐화, 수질 오염을 초래합니다. 전 세계적으로 약 72억 1천만 대의 스마트폰이 유통되고 있는 상황에서 이러한 생태 발자국은 전 세계적인 위기로 대두되고 있습니다. 금, 코발트, 리튬 채굴 또한 비인도적인 노동 환경과 막대한 환경 파괴를 수반하는 경우가 많습니다.

인공지능(AI)의 가장 큰 과제는 막대한 에너지 소비입니다. 이는 모델 학습과 AI 적용이라는 두 가지 측면에 영향을 미칩니다. 대규모 언어 모델 학습에는 엄청난 양의 에너지가 소모될 뿐만 아니라, 서버 팜 냉각을 위해 수백만 리터의 물이 필요합니다. 하지만 AI 처리가 스마트폰으로 옮겨가면서(온디바이스 AI), 에너지 소비가 중앙 데이터 센터에서 벗어나게 되지만, 이는 오히려 스마트폰 배터리에 부담을 가중시킵니다. 이로 인해 충전 횟수가 잦아지고, 배터리의 화학적 노화가 가속화되어 기기 전체의 수명이 단축될 수 있습니다.

부품 통합이 심화됨에 따라 심각한 문제가 발생하고 있습니다. 인공지능에 필요한 연산 능력을 최소한의 공간에서 최대의 에너지 효율로 구현하기 위해 제조업체들은 프로세서, 메모리, AI 가속기가 하드웨어적으로 통합된 "시스템 온 칩(SoC)" 설계를 채택하고 있습니다. 이러한 설계는 수리를 훨씬 어렵게 만듭니다. 과거에는 교체 가능했던 RAM 모듈의 결함이 발생하면 이제는 메인보드 전체 또는 기기 전체를 ​​교체해야 하는 경우가 많습니다. 이는 순환 경제의 목표와 EU의 수리 용이성 개선 노력("수리할 권리")에 정면으로 위배됩니다.

기술 발전과 함께 전자 폐기물 문제도 심화되고 있습니다. 전 세계적으로 매년 5천만 톤 이상의 전자 폐기물이 발생하고 있으며, 그중 공식적으로 재활용되는 양은 20%에도 미치지 못합니다. 인공지능(AI) 혁명은 소비자들이 최신 AI 기능을 이용하기 위해 멀쩡하게 작동하는 기기를 성급하게 교체하려는 경향을 부추겨 이러한 추세를 더욱 악화시킬 수 있습니다. 애플처럼 재료 회수 로봇을 개발하거나 삼성처럼 재활용 어망을 사용하는 등 지속가능성 노력을 강조하는 제조업체들도 있지만, 판매량 급증에 비하면 이러한 노력은 턱없이 부족하다는 비판이 끊이지 않습니다.

하지만 낙관적인 전망도 있습니다. 지능형 소프트웨어가 하드웨어의 수명을 연장할 수 있다는 것입니다. AI 기반 배터리 관리는 사용자의 충전 습관을 학습하고 에너지 공급을 최적화하여 배터리 수명을 극대화합니다. 지능형 리소스 관리는 백그라운드 프로세스를 제어하여 구형 프로세서도 원활하게 작동하도록 합니다. AI가 주로 클라우드 인터페이스를 통해 제공된다면, 이론적으로 구형 스마트폰도 최첨단 기능을 수년간 사용할 수 있어 교체 주기를 늦출 수 있습니다. 스마트폰 산업의 지속가능성은 AI가 제품 수명 단축의 원인이 될지, 아니면 수명 연장의 도구로 활용될지에 달려 있습니다.

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