Android 온디바이스 AI 완벽 가이드(2025)

ndroid 온디바이스 AI의 모든 것! ML Kit GenAI부터 Gemini Nano, LiteRT, MediaPipe까지. 프라이버시 보호하며 AI 기능 구현하는 2025년 완벽 가이드

Oct 24, 2025

Contents

Android 온디바이스 AI란? 왜 지금 주목받는가?클라우드 AI vs 온디바이스 AI: 근본적인 차이 온디바이스 AI의 3대 핵심 가치 2025년 시장 동향: 의료·금융 앱의 필수 요구사항으로 부상 Android가 온디바이스 AI에서 앞서가는 이유 2025년 지원 디바이스: 어떤 스마트폰에서 사용 가능한가?Android 온디바이스 AI 생태계 전체 지도 4가지 핵심 솔루션 한눈에 보기 난이도별 진입 전략: 쉬운 것부터 커스텀까지 ML Kit GenAI API: 가장 쉬운 온디바이스 생성형 AI (추천 시작점)4가지 핵심 기능 왜 이것부터 시작해야 하는가?실전 예제: Android 앱에 AI 텍스트 교정 기능 5분 만에 추가하기 성능 벤치마크 실사용 사례: Envision 앱의 문서 요약 Gemini Nano + AICore: Android의 시스템 레벨 생성형 AI AICore 시스템 서비스의 작동 원리 주요 유스케이스 및 특징 LiteRT (구 TensorFlow Lite): 커스텀 모델을 위한 고성능 런타임 핵심 특징 MediaPipe: 멀티플랫폼 AI 솔루션 라이브러리 MediaPipe vs LiteRT: 언제 무엇을 선택할까?솔루션 비교표: 내 프로젝트에 맞는 선택은?Play for On-device AI: AI 모델 배포의 혁신 결론: Android 온디바이스 AI로 차별화된 앱 만들기 참고자료 공식 문서 공식 블로그 제품 페이지

Android 온디바이스 AI란? 왜 지금 주목받는가?

작년, 한 의료 스타트업 창업자가 저에게 이런 고민을 털어놓았습니다.

"환자 진료 기록을 AI로 자동 정리하는 앱을 만들었는데, 클라우드 API 비용이 매달 45,000달러씩 나가요. 더 큰 문제는 법무팀에서 환자 데이터가 외부 서버로 전송되는 것에 대해 HIPAA(미국 의료정보보호법) 규정 위반 가능성을 지적했습니다."

그 팀은 결국 온디바이스 AI(On-device AI)로 전환했습니다. 3억 개의 파라미터를 가진 언어 모델을 사용자의 스마트폰에서 직접 실행하도록 앱을 재구성한 것이죠. 결과는 놀라웠습니다. API 비용은 월 45,000달러에서 0원으로 떨어졌고, 법무팀의 우려도 사라졌으며, 사용자들은 오히려 응답이 더 빨라졌다고 만족했습니다.

이것이 바로 2025년, 온디바이스 AI가 단순한 기술 트렌드를 넘어 비즈니스의 필수 요구사항으로 부상한 이유입니다.

클라우드 AI vs 온디바이스 AI: 근본적인 차이

가장 큰 차이는 데이터가 처리되는 위치입니다.

클라우드 AI: 사용자 데이터를 인터넷을 통해 외부 서버로 전송하고, 서버에서 AI 연산을 수행한 후 결과를 다시 기기로 받아옵니다.
온디바이스 AI: 모든 AI 연산이 사용자의 스마트폰 내부에서, 인터넷 연결 없이 직접 처리됩니다. 데이터가 기기 밖으로 나가지 않습니다.

이 차이가 비즈니스에 미치는 영향은 막대합니다.

온디바이스 AI의 3대 핵심 가치

프라이버시: 민감한 의료 기록, 금융 정보, 개인적인 대화가 외부로 유출될 위험이 원천적으로 차단됩니다. GDPR, HIPAA 등 데이터 보호 규정을 준수하기 위한 가장 확실한 방법입니다.
속도: 클라우드 API의 네트워크 지연 시간(500ms ~ 2,000ms)이 사라집니다. 온디바이스 AI는 50ms ~ 200ms 내에 응답을 시작하여 사용자에게 즉각적인 경험을 제공합니다.
비용: 사용자가 100만 명으로 늘어도 추가적인 서버 비용이 발생하지 않습니다. 한번 개발하면 운영 비용은 거의 '0'에 수렴합니다.

2025년 시장 동향: 의료·금융 앱의 필수 요구사항으로 부상

2025년 현재, 온디바이스 AI는 선택이 아닌 필수입니다. 의료 앱은 HIPAA 준수를 위해, 금융 앱은 PCI-DSS(지불 카드 산업 데이터 보안 표준)를 충족하기 위해 온디바이스 AI를 도입하고 있습니다. 엔터프라이즈 고객들은 제안요청서(RFP)에 "데이터가 디바이스를 떠나지 않을 것"을 명시적인 요구사항으로 포함시키고 있습니다.

Android가 온디바이스 AI에서 앞서가는 이유

Android는 AICore 시스템 서비스를 통해 AI 모델을 OS 차원에서 안전하게 관리하고, 최신 스마트폰에 탑재된 NPU(신경망 처리 장치)를 활용하여 하드웨어 가속을 극대화합니다. 이 강력한 생태계 덕분에 개발자들은 전례 없이 쉽고 강력하게 온디바이스 AI를 구현할 수 있습니다.

2025년 지원 디바이스: 어떤 스마트폰에서 사용 가능한가?

온디바이스 AI의 성능은 하드웨어에 달려있습니다. 2025년 현재, 다음 플래그십 및 하이엔드 스마트폰에서 최상의 경험을 기대할 수 있습니다.

Google Pixel 시리즈: Pixel 10, 10 Pro, 10 Pro XL, 10 Pro Fold 및 Pixel 9 시리즈 전체
Samsung: Galaxy S25 시리즈, Z Fold6, Z Flip6
중국 제조사: Xiaomi 15 Ultra, vivo X Fold5, OnePlus 13/13s, POCO F7 Ultra, Honor Magic 7 Pro

이들 디바이스는 Google Tensor G4/G5, Qualcomm Snapdragon 8 Elite (구 8 Gen 4), Samsung Exynos 2500, Samsung Exynos 2500 등 강력한 NPU가 탑재된 최신 칩셋을 사용합니다.

중요한 점은 디바이스별 성능 차이입니다. 하이엔드 디바이스(12GB+ RAM)에서는 4~8GB 크기의 모델이 초당 20~50 토큰을 생성하는 반면, 미드레인지 디바이스(8GB RAM)에서는 2~4GB 모델이 10~20 토큰을 생성합니다. 따라서 개발 시에는 반드시 타겟 사용자의 평균적인 디바이스에서 테스트해야 합니다.

Android 온디바이스 AI 생태계 전체 지도

Android에서 온디바이스 AI를 구현하는 방법은 하나가 아닙니다. Google은 Google AI Edge라는 통합 플랫폼 아래, 난이도와 유연성에 따라 선택할 수 있는 4가지 핵심 솔루션을 제공합니다.

4가지 핵심 솔루션 한눈에 보기

ML Kit GenAI API (가장 쉬움): AI를 전혀 몰라도 단 몇 줄의 코드로 요약, 교정 등 생성형 AI 기능을 추가할 수 있습니다.
Gemini Nano + AICore (쉬움): Android 시스템에 내장된 파운데이션 모델을 사용하여 더 정교한 대화형 AI를 구현합니다.
MediaPipe (중간): 얼굴 인식, 포즈 추정 등 사전 제작된 AI 솔루션을 '플러그인'처럼 가져와 빠르게 통합합니다.
LiteRT (어려움): 직접 만든 커스텀 AI 모델을 최고의 성능으로 실행할 수 있는 고성능 런타임입니다.

난이도별 진입 전략: 쉬운 것부터 커스텀까지

온디바이스 AI를 처음 시작한다면, ML Kit GenAI로 시작하여 빠른 성공을 경험하고, 필요에 따라 점차 Gemini Nano, MediaPipe, LiteRT로 확장해 나가는 전략을 추천합니다.

솔루션	해결하는 문제	타겟 시나리오
ML Kit GenAI	생성형 AI를 가장 빠르게 통합하고 싶다	노트 앱의 요약 기능, 메시지 앱의 교정
Gemini Nano	대화형 AI와 컨텍스트 이해가 필요하다	챗봇, 스마트 어시스턴트, 추천 시스템
MediaPipe	특정 비전/오디오 태스크를 빠르게 해결하고 싶다	AR 앱의 얼굴 필터, 피트니스 앱의 포즈 추적
LiteRT	우리 회사만의 고유한 커스텀 모델이 필요하다	의료 진단, 산업용 검사, 연구 프로젝트

이제 가장 쉬운 시작점인 ML Kit GenAI API부터 자세히 알아보겠습니다.

ML Kit GenAI API: 가장 쉬운 온디바이스 생성형 AI (추천 시작점)

온디바이스 AI 여정을 시작하는 가장 현명한 방법은 ML Kit GenAI API입니다. 이는 Google이 Gemini Nano의 강력한 기능을 즉시 사용 가능한 High-Level API로 패키징한 것입니다.

4가지 핵심 기능

Summarization (요약): 긴 텍스트를 간결하게 요약합니다.
Proofreading (교정): 문법 오류와 맞춤법을 수정합니다.
Rewriting (재작성): 텍스트를 다른 톤(예: 격식체, 캐주얼)으로 바꿉니다.
Image Description (이미지 설명): 이미지의 내용을 텍스트로 설명합니다.

왜 이것부터 시작해야 하는가?

Out-of-box 품질: Google이 이미 최적의 프롬프트와 설정을 찾아두었기 때문에, 프롬프트 엔지니어링 없이도 즉시 높은 품질의 결과를 얻을 수 있습니다. 개발 속도: 복잡한 설정 없이 단 몇 줄의 코드로 AI 기능을 구현할 수 있어 개발 시간이 획기적으로 단축됩니다.

실전 예제: Android 앱에 AI 텍스트 교정 기능 5분 만에 추가하기

// 1. 의존성 추가 (build.gradle.kts)
dependencies {
    implementation("com.google.mlkit:genai:0.1.0")
}

// 2. 교정 기능 구현
import com.google.mlkit.genai.proofreading.Proofreading

fun proofreadText(inputText: String, onResult: (String) -> Unit) {
    val proofreader = Proofreading.getClient(...)
    val request = ProofreadingRequest.builder(inputText).build()

    // 스트리밍 방식으로 결과 수신
    proofreader.runInference(request) { partialResult ->
        onResult(partialResult)
    }
}

정말 이게 전부입니다. 5분 만에 앱에 강력한 AI 교정 기능을 추가할 수 있습니다.

성능 벤치마크

- Pixel 9 Pro (Gemini Nano v2): Prefix Speed 510 tokens/sec

- Pixel 10 Pro (Gemini Nano v3): Prefix Speed 940 tokens/sec

※ Prefix Speed는 모델이 입력(프롬프트)을 처리하는 속도

실사용 사례: Envision 앱의 문서 요약

시각 장애인 지원 앱 Envision은 ML Kit 요약 API를 사용하여 사용자가 문서 사진을 찍으면 전체 내용을 듣기 전에 핵심 요약을 먼저 들을 수 있는 기능을 제공하여 사용자 경험을 크게 향상시켰습니다.

Gemini Nano + AICore: Android의 시스템 레벨 생성형 AI

ML Kit보다 더 많은 제어권이 필요하다면 Gemini Nano를 직접 사용할 수 있습니다. Gemini Nano는 Google의 최신 AI 모델 패밀리(Ultra/Pro/Nano) 중 모바일에 최적화된 경량 파운데이션 모델입니다.

AICore 시스템 서비스의 작동 원리

Gemini Nano는 AICore라는 Android 시스템 서비스를 통해 실행됩니다. AICore는 앱을 대신해 모델을 안전하게 관리하고, 업데이트하며, 하드웨어 가속을 최적화합니다. 또한 Private Compute Core 원칙에 따라 모든 연산을 보안 샌드박스 내에서 처리하고 인터넷 접근을 제한하여 사용자 데이터를 완벽하게 보호합니다.

주요 유스케이스 및 특징

주요 기능: 요약, 교정, 스마트 리플라이 등 ML Kit 기능 포함, 더 정교한 프롬프팅 가능
멀티모달 지원: 텍스트뿐만 아니라 이미지도 입력으로 받아 처리할 수 있습니다.
LoRA Fine-tuning: 앱의 특정 데이터로 모델을 파인튜닝하여 우리 앱에 맞는 맞춤형 모델을 만들 수 있습니다.

Google 앱 사례: Gboard의 스마트 리플라이, Pixel 녹음기의 요약 기능, Talkback의 이미지 설명 기능이 모두 Gemini Nano와 AICore를 기반으로 동작합니다.

LiteRT (구 TensorFlow Lite): 커스텀 모델을 위한 고성능 런타임

우리 회사만의 고유한 AI 모델이 있다면 LiteRT가 정답입니다. TensorFlow Lite에서 이름이 바뀐 LiteRT는 TensorFlow, PyTorch, JAX 등 어떤 프레임워크로 만든 모델이든 .tflite 형식으로 변환하여 Android에서 최고 성능으로 실행할 수 있게 해주는 런타임입니다.

핵심 특징

하드웨어 가속: GPU Delegate와 NNAPI를 통해 GPU와 NPU의 성능을 최대로 활용합니다.
모델 최적화: FlatBuffers 포맷을 사용하여 모델 로딩 속도를 극대화합니다.
완벽한 제어권: 모델의 모든 실행 과정을 직접 제어하고 최적화할 수 있습니다.

마이그레이션: 기존 TensorFlow Lite 코드는 대부분의 경우 의존성 및 import 경로 변경만으로 쉽게 LiteRT로 전환할 수 있습니다.

MediaPipe: 멀티플랫폼 AI 솔루션 라이브러리

MediaPipe는 객체 감지, 얼굴 인식, 포즈 추정, 제스처 인식 등 자주 사용되는 AI 기능을 사전 제작된 '솔루션' 형태로 제공하는 라이브러리입니다.

MediaPipe vs LiteRT: 언제 무엇을 선택할까?

MediaPipe: 얼굴 필터나 운동 자세 교정처럼 표준화된 AI 기능을 빠르게 구현하고 싶을 때 선택합니다. '완성된 부품'을 가져다 쓰는 것과 같습니다.
LiteRT: 의료 영상 분석이나 공장 불량품 검출처럼 세상에 없는 고유한 AI 모델을 만들어야 할 때 선택합니다. '엔진과 부품'으로 직접 조립하는 방식입니다.

MediaPipe는 최근 LLM Inference API를 추가하여 Gemini Nano 외의 오픈소스 LLM(예: Gemma, Llama)도 온디바이스에서 쉽게 실행할 수 있는 강력한 기능도 제공합니다.

솔루션 비교표: 내 프로젝트에 맞는 선택은?

기준	ML Kit GenAI	Gemini Nano/AICore	LiteRT	MediaPipe
사용 난이도	⭐ (매우 쉬움)	⭐⭐ (쉬움)	⭐⭐⭐⭐ (어려움)	⭐⭐⭐ (중간)
커스터마이징	불가능	중간 (LoRA)	높음 (완전 자유)	낮음 (Model Maker)
주요 유스케이스	텍스트 요약, 교정	대화형 AI, 스마트 기능	독자적인 커스텀 모델	비전/오디오 솔루션
AICore 필요	✅	✅	❌	❌

Play for On-device AI: AI 모델 배포의 혁신

AI 모델의 크기가 수백 MB에서 수 GB에 달하면서, 이를 앱에 포함시키는 것은 비효율적입니다. Google은 Play for On-device AI를 통해 이 문제를 해결합니다.

AI 모델을 AI Pack이라는 별도의 패키지로 만들어, 앱과 분리하여 배포하는 방식입니다.

3가지 배포 모드: 앱 설치 시(Install-time), 설치 직후 백그라운드(Fast-follow), 또는 사용자가 기능을 사용할 때(On-demand) 모델을 다운로드하도록 선택할 수 있습니다.
앱 용량 절약: 사용자는 가벼운 앱을 먼저 설치하고, AI 모델은 필요할 때만 받으므로 초기 설치 이탈률을 줄일 수 있습니다.
자동 업데이트: 앱 전체를 업데이트하지 않고도 AI 모델만 독립적으로 업데이트할 수 있어 배포 효율이 극대화됩니다.

결론: Android 온디바이스 AI로 차별화된 앱 만들기

2025년, 온디바이스 AI는 더 이상 미래의 기술이 아닌, 성공적인 앱의 필수 기능으로 자리 잡았습니다. 프라이버시 보호, 빠른 속도, 비용 절감이라는 명확한 가치를 제공하며, 사용자에게 완전히 새로운 경험을 선사할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

ML Kit GenAI로 쉽고 빠르게 시작하여 성공 경험을 쌓고, 필요에 따라 Gemini Nano로 확장하거나 LiteRT와 MediaPipe로 여러분만의 독창적인 AI 기능을 구현해 보세요. 지금 바로 온디바이스 AI를 시작하여 경쟁에서 앞서나가시길 바랍니다.

참고자료