인텔과 파이슨, 로컬 AI의 최대 한계 해결에 나섭니다

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하드웨어 뉴스

1 인텔과 파이슨, 로컬 AI의 최대 한계 해결에 나섭니다 본문보기 QM유성 QM유성 | 1.1K | 5 2026.06.02 10:36

출처 1 : https://www.pcworld.com/article/3152102/intel-phison-hope-to-solve-the-biggest-problem-of-local-pc-ai.html

<p><br></p>
<p style="text-align: center;"><img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2026/06/02/7c185d456e9a2362a9672b9cf4051bbc.webp" alt="퀘이사존" width="100%"></p>
<p><br></p>
<div align="center"><table align="center" class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(199,199,199) rgb(199,199,199) currentColor currentColor; width:800px; max-width:100%" border="1" cellspacing="0" cellpadding="0" attr_no_border_tbl="1"><tbody><tr><td style="width:100%; max-width:800px; border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(199,199,199) rgb(199,199,199);"><p><b style="color: rgb(255, 255, 255);">요약</b></p></td></tr></tbody></table></div>
<p><br></p>
<div align="center"><table align="center" class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(199,199,199) rgb(199,199,199) currentColor currentColor; width:800px; max-width:100%" border="1" cellspacing="0" cellpadding="0" attr_no_border_tbl="1"><tbody><tr><td style="width:100%; max-width:800px; border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(199,199,199) rgb(199,199,199);"><ul><li style="text-align: justify;">PCWorld는 Phison의 aiDAPTIV 기술을 검토했습니다. 이 기술은 Intel과 협력하여 일반적인 32GB RAM 요구 사항 대신 16GB RAM만 있는 노트북에서도 260억 개 매개변수 AI 모델을 구동할 수 있게 합니다.</li><li style="text-align: justify;">이 솔루션은 특수 목적의 Pascari AI100E SSD를 토큰용 AI 캐시 저장소로 사용하여 로컬 AI 응답 시간을 크게 개선하고 더 많은 장치에서 접근성을 확장합니다.</li><li style="text-align: justify;">다만, 1TB 기준 2,516달러(약 345만 원)에 달하는 고가의 Pascari SSD 가격과 함께, 과거 Optane 메모리와 같은 인텔 독자 기술 실패 사례를 고려했을 때 대중화 가능성에 대한 우려도 제기되고 있습니다.</li></ul>
<p><br></p>
<p style="text-align: justify;">모든 사용자가 자신의 PC에서 로컬 AI를 실행하고 싶어 하는 것은 아닙니다. 그러나 로컬 AI를 원한다면 큰 문제가 하나 있습니다. 대부분의 고성능 모델은 PC 메모리와 저장공간 한계 안에 들어가지 않는다는 점입니다. 파이슨과 인텔은 이에 대한 해결책을 개발하고 있습니다.</p><p style="text-align: justify;"><br></p><p style="text-align: justify;">파이슨의 aiDAPTIV 솔루션을 활용하면 일반적으로 32GB RAM이 필요한 260억 파라미터 AI 모델을 16GB RAM 노트북에서도 실행할 수 있습니다. 이는 두 가지 장점을 제공합니다. 하나는 더 많은 노트북에서 로컬 AI를 사용할 수 있게 된다는 점이며, 다른 하나는 고성능 노트북이 더 큰 AI 모델을 실행하거나 AI와 동시에 다른 작업을 수행할 수 있도록 여유를 만든다는 점입니다. 현재 PC 환경에서는 AI가 시스템 자원을 독점해 다른 작업이 어려워지는 경우가 있으며, 이 때문에 별도의 AI PC 구매가 필요해지는 상황도 발생합니다.</p><p style="text-align: justify;"><br></p><p style="text-align: justify;">이는 더 큰 AI 모델을 실행하거나 노트북 자원을 다른 작업과 병행 활용할 수 있도록 돕는 단순한 생산성 향상 솔루션이라고 볼 수 있습니다.</p></td></tr></tbody></table></div>
<p><br></p>
<div align="center"><table align="center" class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(199,199,199) rgb(199,199,199) currentColor currentColor; width:800px; max-width:100%" border="1" cellspacing="0" cellpadding="0" attr_no_border_tbl="1"><tbody><tr><td style="width:100%; max-width:800px; border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(199,199,199) rgb(199,199,199);"><p style="text-align: justify;"><span style="font-weight: bold; color: rgb(255, 255, 255);">메모리 부족 문제</span></p><p style="text-align: justify;"><br></p><p style="text-align: justify;">AI 하드웨어 문제의 일부는 토큰 계산 과정에 있습니다. 사용자가 거대언어모델(LLM)에 간단히 시를 요청하든, 유가를 모니터링하고 예측하도록 복잡한 지시를 내리든 간에 토큰은 실시간으로 생성됩니다. 이 과정은 비디오 메모리 안에서 이루어집니다. 인텔은 전통적으로 노트북 시스템 RAM의 절반 정도를 내장 GPU와 윈도우 간 공유하는 방식을 사용해 왔으며, 이후 2025년 8월부터 사용자가 직접 메모리 할당량을 조절할 수 있도록 지원했습니다.</p><p style="text-align: justify;"><br></p><p style="text-align: justify;">문제는 사용자가 LLM과 대화를 길게 이어갈수록 AI가 초기 프롬프트와 이후 수정 내용을 기억해야 한다는 점입니다. 이러한 정보는 다시 계산할 수도 있고 참조용으로 저장할 수도 있습니다. 그러나 AI 연산은 일반적으로 GPU와 공유하는 비디오 RAM 또는 시스템 RAM에서 처리되기 때문에, 시간이 지날수록 전체 시스템 성능이 저하되는 문제가 발생합니다.</p><p style="text-align: justify;"><br></p><p style="text-align: justify;">RAM은 AI 연산이 이루어지는 공간이기 때문에, 일부를 데이터 저장 용도로 빼앗기면 실제 AI 처리 성능도 떨어질 수밖에 없습니다.</p><p style="text-align: justify;"><br></p><p style="text-align: justify;">하지만 해결책이 있습니다. 익숙한 방식입니다. 마이크로소프트 워드는 CPU와 RAM을 사용해 실행되지만 문서는 클라우드나 SSD에 저장됩니다. 워드가 문서를 필요로 하면 윈도우가 SSD에서 데이터를 불러옵니다. 파이슨 역시 유사한 방식을 적용합니다.</p><p style="text-align: justify;"><br></p><p style="text-align: justify;">파이슨의 aiDAPTIV는 고성능·고내구성 NAND 플래시를 AI 캐시처럼 활용해 토큰 데이터를 저장하고 필요 시 다시 불러오는 방식입니다. 정확히 말하면 캐시는 컨텍스트 길이와 모델 규모에 따라 증가하는 키-밸류(KV) 데이터를 저장합니다. 일반적으로 이런 방식은 속도를 저하시킬 수 있지만, aiDAPTIV는 모델이 필요로 할 데이터를 예측해 RAM과 SSD 간 데이터를 지능적으로 주고받으며 더 큰 모델을 성능 저하 없이 실행하는 것을 목표로 합니다.</p></td></tr></tbody></table></div>
<p><br></p>
<p style="text-align: center;"><img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2026/06/02/72fb8d69fc973e962b760c8ce501be7b.webp" alt="퀘이사존" width="100%"></p>
<p><br></p>
<div align="center"><table align="center" class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(199,199,199) rgb(199,199,199) currentColor currentColor; width:800px; max-width:100%" border="1" cellspacing="0" cellpadding="0" attr_no_border_tbl="1"><tbody><tr><td style="width:100%; max-width:800px; border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(199,199,199) rgb(199,199,199);"><p style="text-align: justify;">양사는 인텔 코어 울트라 프로세서를 기반으로 한 인텔 AI PC 플랫폼에서 파이슨 기술을 활용하는 데 집중하고 있으며, OpenVINO 툴킷 지원도 포함된다고 밝혔습니다. 또한 소프트웨어 업체를 대상으로 기술 시연을 진행하며, 향후 개발사들이 자사 앱을 aiDAPTIV 환경에 맞춰 최적화할 수 있도록 지원할 계획입니다.</p><p style="text-align: justify;"><br></p><p style="text-align: justify;">물론 전제 조건도 있습니다. 사용자가 ChatGPT나 Claude처럼 클라우드 기반 AI 대신 로컬 AI 실행을 원해야 하며, 메모리 사용량을 줄이는 대신 정확도와 속도를 조정한 양자화 모델 대신 풀사양 AI 모델을 사용하고자 해야 합니다.</p><p style="text-align: justify;"><br></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-weight: bold; color: rgb(255, 255, 255);">우리는 이미 비슷한 길을 걸어본 적이 있습니다.</span></p><p style="text-align: justify;"><br></p><p style="text-align: justify;">aiDAPTIV 개념 자체는 단순해 보이지만, 잠재적인 문제가 존재합니다. 현재 공동 개발은 파이슨의 특수 SSD 제품군인 Pascari AI100E 시리즈를 기반으로 진행되고 있으며, 이 제품은 높은 내구성과 지속 성능을 위해 설계됐습니다. 즉, 성공적인 구현을 위해 노트북 제조사가 Pascari SSD를 별도로 채택해야 할 가능성이 제기됩니다. 실제로 Best Buy 기준 M.2 2280 규격의 1TB Pascari AI100E SSD 가격은 2,516달러(약 345만 원) 수준입니다.</p><p style="text-align: justify;"><br></p><p style="text-align: justify;">인텔은 과거에도 비슷한 시도를 한 바 있습니다. 3D XPoint 메모리를 기반으로 한 Optane은 인텔과 마이크론이 공동 개발한 새로운 메모리 기술로, 기존 플래시보다 메모리 특성에 가까운 동작을 제공했습니다. 하지만 소비자 수요 부족으로 인해 인텔은 2021년 Optane SSD 사업을 종료했으며, 이듬해에는 약 5억 달러 규모 재고 손실을 기록했습니다.</p><p style="text-align: justify;"><br></p><p style="text-align: justify;">필자 역시 약 25년 전 인텔과 Rambus 간 협력으로 등장했던 Direct Rambus DRAM의 출시와 지연, 그리고 실패 과정을 취재한 경험이 있습니다. 당시 메모리 제조사들은 공식적으로는 협력에 동의했지만, 내부적으로는 Rambus의 라이선스 요구사항에 큰 불만을 품었습니다.</p></td></tr></tbody></table></div><div align="center"><table align="center" class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(199,199,199) rgb(199,199,199) currentColor currentColor; width:800px; max-width:100%" border="1" cellspacing="0" cellpadding="0" attr_no_border_tbl="1"><tbody></tbody></table></div>
<p><br></p>
<div align="center"><table align="center" class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(199,199,199) rgb(199,199,199) currentColor currentColor; width:800px; max-width:100%" border="1" cellspacing="0" cellpadding="0" attr_no_border_tbl="1"><tbody><tr><td style="width:100%; max-width:800px; border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(199,199,199) rgb(199,199,199);"><p>원문 출처: <a href="https://www.pcworld.com/article/3152102/intel-phison-hope-to-solve-the-biggest-problem-of-local-pc-ai.html" target="_blank">PCWorld</a></p></td></tr></tbody></table></div>
<p><br></p>
<p style="text-align: center;"><i style="color: rgb(255, 156, 0);">※ 해당 기사는 퀘이사존 공식 기사가 아닌 해외 뉴스/기사를 번역한 기사입니다.<br>퀘이사존 견해와 주관은 포함되어 있지 않습니다.</i></p>
<p><br></p>

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