이번 포스팅에서는 2026년 온디바이스 AI 시장 전망과 투자 포인트에 대해 자세히 정리해보았습니다.
딜로이트는 2026년 온디바이스 AI 시장이 167조 원 규모로 전년 대비 280% 급성장할 것으로 전망했습니다. NPU(신경망처리장치) 성능이 5배 향상되고 SLM(소형언어모델)과 멀티모달 기술이 핵심으로 부상하며, 클라우드 중심에서 엣지·온디바이스로 패러다임이 전환되고 있습니다.
이 글을 끝까지 읽으시면 프라이버시 보호와 초저지연이라는 핵심 장점부터 밸류체인별 투자 유망 종목까지 모두 이해하실 수 있습니다.
온디바이스 AI란?
온디바이스 AI는 인터넷 연결 없이 스마트폰, 노트북, 자동차 등 기기 자체에서 AI 기능을 수행하는 기술입니다. 클라우드 서버를 거치지 않고 기기 내부의 NPU(신경망처리장치)가 데이터를 처리하기 때문에 초저지연 응답과 프라이버시 보호가 가능합니다.
| 구분 | 내용 |
|---|---|
| 2026년 시장 규모 | 167조 원 (전년 대비 280% 증가) |
| 2032년 전망 | 87조 원 (연평균 25% 성장) |
| NPU 시장 규모 | 2026년 25.8조 원 (모바일+PC 기준) |
| 핵심 기술 | NPU, SLM, 멀티모달, HBM, PIM 메모리 |
온디바이스 AI의 가장 큰 장점은 세 가지입니다. 첫째, Secure Enclave 내에서 데이터를 처리해 외부 유출 위험이 없고, 둘째, 0.1초 단위의 초저지연 응답으로 자율주행·로봇에 최적화되어 있으며, 셋째, LLM 서버 비용을 절감하기 위해 SLM을 극대화하여 에너지 효율성이 뛰어납니다.
2026년 시장 배경 및 성장 동인
프라이버시 보호와 초저지연 처리
클라우드 AI는 사용자 데이터를 서버로 전송해 처리하기 때문에 개인정보 유출 위험이 있습니다. 반면 온디바이스 AI는 기기 내부의 Secure Enclave에서 모든 연산을 처리하므로 데이터가 외부로 나가지 않습니다. 이는 EU의 GDPR 같은 강력한 개인정보 보호 규제에도 완벽히 대응할 수 있는 구조입니다.
또한 자율주행차는 수천분의 1초 단위로 주변 지형과 도로 상황을 판단해야 합니다. 클라우드 AI처럼 서버를 거치면 응답 시간이 0.5~1초 이상 걸리지만, 온디바이스 AI는 0.1초 이내 판단이 가능해 생명과 직결된 실시간 서비스에 필수적입니다.
에너지 효율성과 비용 절감
ChatGPT 같은 LLM(대형언어모델)은 서버당 전력 소모가 막대하고 클라우드 비용이 높습니다. 이를 해결하기 위해 SLM(소형언어모델)이 부상하고 있습니다. SLM은 파라미터 수를 10~100억 개로 줄여 스마트폰에서도 구동 가능하며, 간단한 번역·문서 작업·실시간 통역 등은 온디바이스에서 처리하고 복잡한 작업만 클라우드로 보내는 하이브리드 방식이 확산되고 있습니다.
HBM(고대역폭메모리)과 PIM(Processing-in-Memory) 기술은 메모리 병목 현상을 해소해 NPU 성능을 극대화합니다. 삼성전자·SK하이닉스·마이크론은 2026년 HBM 물량이 완판되었다고 밝혔으며, 2026년 HBM 시장은 88조 원 규모로 전년 대비 43.8% 성장이 예상됩니다.
밸류체인별 핵심 종목 분석
온디바이스 AI 밸류체인은 팹리스·IP 설계부터 디자인하우스, PCB·MCU, 후공정·테스트까지 전 단계에 걸쳐 있으며, 각 섹터별로 수혜 기업이 명확히 구분됩니다.
| 섹터 | 핵심 기업 | 역할 및 강점 |
|---|---|---|
| 팹리스·SLM 설계 | - 제주반도체 - 텔레칩스 - 리벨리온 - 퓨리오사AI |
- LPDDR 메모리 컨트롤러 - 차량 AI 칩 - 국산 NPU 가속기 |
| IP (설계 자산) | - 오픈엣지테크놀로지 - 칩스앤미디어 - 퀄리타스반도체 |
- NPU+메모리 통합 IP - 영상 코덱·인터페이스 IP |
| 디자인하우스 | - 가온칩스 - 에이디테크놀로지 - 에이직랜드 |
- 삼성/TSMC 파운드리 최적화 - ARM 파트너십 |
| PCB·MCU | - 대덕전자 - 심텍 - 태성 - 어보브반도체 |
- FC-BGA 고밀도 기판 - 습식 설비 - AI-MCU 이식 |
| 후공정·테스트 | - 리노공업 - HPSP - 네패스 - 노타 |
- 테스트 소켓 세계 1위 - FOWLP 패키징 - 모델 경량화 |
팹리스·SLM 설계 섹터
제주반도체는 LPDDR 메모리 컨트롤러 전문 기업으로, AI 스마트폰과 AI PC에 필수인 저전력 메모리 인터페이스를 공급합니다. 온디바이스 AI가 확산되면서 LPDDR5/5X 수요가 급증하고 있어 직접적인 수혜가 예상됩니다.
리벨리온과 퓨리오사AI는 국산 NPU 가속기를 개발하는 스타트업으로, 정부의 AI 반도체 자립화 정책에 따라 공공·민간 수주가 확대되고 있습니다. 특히 리벨리온은 SK텔레콤과 협력해 통신사 엣지 데이터센터용 NPU를 공급 중입니다.
IP 설계 자산 섹터
오픈엣지테크놀로지는 NPU와 메모리를 통합한 PIM(Processing-in-Memory) IP를 보유한 기업으로, 메모리 병목을 해소하는 핵심 기술을 제공합니다. 삼성전자와 SK하이닉스가 PIM 기술에 주목하면서 IP 라이선스 수요가 증가하고 있습니다.
칩스앤미디어는 영상 코덱 IP 전문 기업으로, 멀티모달(텍스트+영상+음성) AI가 확산되면서 영상 처리 IP 수요가 급증하고 있습니다. 특히 자율주행차와 보안 카메라 분야에서 강점을 보유하고 있습니다.
후공정·테스트 섹터
리노공업은 반도체 테스트 소켓 분야에서 세계 1위 기업입니다. AI 반도체는 일반 반도체 대비 테스트 난도가 높고 소켓 교체 주기가 짧아 지속적인 수주가 예상됩니다. 2026년 반도체 테스트 장비 시장은 전년 대비 48.1% 성장이 전망됩니다.
네패스는 FOWLP(팬아웃 웨이퍼 레벨 패키징) 기술 보유 기업으로, AI 칩의 소형화·고집적화에 필수적인 패키징 솔루션을 제공합니다. 애플과 삼성전자가 FOWLP를 적극 도입하면서 수혜가 기대됩니다.
투자 시 주의사항 및 전략
시장 침투율 확인 필수
2024년 AI 스마트폰 침투율은 9%에 불과하지만 2027년 39%로 급증할 전망입니다. AI PC 역시 2024년 11%에서 2027년 53%로 확대됩니다. 따라서 2026~2027년이 온디바이스 AI의 본격 상용화 시점이며, 이 기간에 밸류체인 전반에 걸친 수혜가 집중될 것입니다.
NPU 성능 경쟁 주시
- 퀄컴 스냅드래곤 X 엘리트: 45 TOPS (130억 파라미터 LLM 구동)
- 인텔 코어 울트라 200: 99 TOPS (CPU+GPU+NPU 통합)
- 애플 A17 Pro: 35 TOPS (M3칩은 18 TOPS)
- 삼성 엑시노스 2600: 전세대 대비 14.7배 성능 향상
NPU 성능 경쟁이 치열해지면서 팹리스 기업들의 기술력 차별화가 투자 판단의 핵심 기준이 될 것입니다.
하드웨어+소프트웨어 수직 통합 기업 주목
엔비디아가 AI 가속기 시장을 장악한 이유는 CUDA 소프트웨어 생태계 때문입니다. 온디바이스 AI 시대에도 NPU 하드웨어뿐 아니라 DirectML, ONNX Runtime, OpenVINO 같은 AI 가속 프레임워크를 지원하는 기업이 경쟁력을 확보할 것입니다.
💡 투자 팁:
- 갤럭시 S26, 아이폰 17 등 신제품 출시 시점 주목 (NPU 탑재 여부 확인)
- 자율주행·로봇·XR 헤드셋 등 피지컬 AI 확산 추세 모니터링
- HBM 공급 부족으로 메모리 섹터 동반 상승 가능성
- 분산 투자 전략: 팹리스(설계) + 후공정(테스트) 조합 추천
핵심 정리
2026년 온디바이스 AI 시장은 167조 원 규모로 전년 대비 280% 폭발적으로 성장하며, NPU·SLM·멀티모달 기술이 핵심 동력입니다. 프라이버시 보호, 초저지연 처리, 에너지 효율성이라는 세 가지 장점으로 스마트폰·자율주행·IoT 전 분야에서 필수 기술로 자리 잡고 있습니다.
- 시장 규모: 2026년 167조 원, 2032년 87조 원 (연평균 25% 성장)
- 핵심 기술: NPU 성능 5배 향상, SLM 경량화, HBM·PIM 메모리
- 침투율: AI 스마트폰 39%, AI PC 53% (2027년 기준)
- 주요 밸류체인: 팹리스·IP → 디자인하우스 → PCB → 후공정·테스트
- 투자 전략: 2026~2027년 본격 상용화 시점, 하드웨어+소프트웨어 통합 기업 주목
온디바이스 AI는 제3의 IT 혁명으로 평가받으며 반도체 산업의 패러다임을 바꾸고 있습니다. 개별 종목의 기술력과 글로벌 경쟁력을 면밀히 분석하여 신중하게 투자하시기 바랍니다.
자주 묻는 질문
온디바이스 AI와 클라우드 AI의 차이는 무엇인가요?
클라우드 AI는 데이터를 서버로 전송해 처리하는 방식이고, 온디바이스 AI는 기기 내부에서 모든 연산을 처리합니다. 온디바이스 AI는 인터넷 연결 없이도 작동하며, 응답 속도가 0.1초 이내로 빠르고, 개인정보가 외부로 유출되지 않는다는 장점이 있습니다.
NPU란 무엇이며 GPU와 어떻게 다른가요?
NPU(신경망처리장치)는 AI 추론 연산에 특화된 전용 칩입니다. GPU는 대규모 학습에 강하지만 전력 소모가 크고, NPU는 추론(실시간 번역, 음성 인식 등)에 최적화되어 있으며 스마트폰 배터리로도 구동 가능할 만큼 전력 효율이 뛰어납니다.
SLM(소형언어모델)이 왜 중요한가요?
ChatGPT 같은 LLM(대형언어모델)은 파라미터가 수천억 개라 서버에서만 구동되지만, SLM은 10~100억 개로 줄여 스마트폰에서도 실행 가능합니다. 간단한 번역·문서 작업은 온디바이스에서 처리하고 복잡한 작업만 클라우드로 보내는 하이브리드 방식으로 비용과 전력을 절감할 수 있습니다.
2026년 온디바이스 AI 대장주는 어떤 기업인가요?
팹리스 섹터에서는 제주반도체와 리벨리온, 후공정에서는 리노공업과 네패스가 대표적입니다. 다만 온디바이스 AI는 아직 초기 단계이므로 기술력·수주 실적·글로벌 경쟁력을 종합적으로 판단해야 하며, 특정 대장주보다는 밸류체인 전반에 분산 투자하는 것이 안전합니다.
온디바이스 AI ETF는 없나요?
현재 국내에는 온디바이스 AI만을 추종하는 순수 ETF는 없습니다. 다만 반도체 ETF나 AI 반도체 ETF에 관련 종목이 일부 포함되어 있습니다. 미국에는 SOXX(반도체 ETF), SMH(반도체 홀더스 ETF) 등에 엔비디아·인텔·퀄컴 등 글로벌 기업이 포함되어 간접 투자가 가능합니다.