엣지 AI와 AI 반도체의 현재와 미래

AI 기술은 더 이상 클라우드에만 머무르지 않습니다.

전력, 지연 시간, 보안, 비용이라는 현실적인 제약 속에서 AI는 점점 디바이스 내부로 이동하고 있으며,

이 변화의 중심에는 AI 반도체 아키텍처의 진화와 MCU 기반 엣지 AI 기술이 있습니다.

이번 웨비나에서는 AI 반도체 전반의 기술 흐름과 시장 변화부터,

실제 MCU 환경에서 엣지 AI 추론이 어떻게 구현되고 상용화되고 있는지를 하나의 흐름으로 살펴봅니다.

💡 웨비나 주요 내용

(1) AI 반도체 기술 트렌드와 추론 중심 아키텍처의 부상

✔️ LLM 확산 이후 변화하는 AI 반도체 시장 구조

✔️ 학습(Training)과 추론(Inference)의 분리 전략과 기술적 배경

✔️ GPU, AI Accelerator, HBM 메모리 중심의 아키텍처 진화

✔️ 연산 성능·메모리 대역폭·전력 효율 관점에서 본 AI 시스템 한계

✔️ 클라우드 중심 AI에서 추론 특화 반도체로 이동하는 산업 흐름

(2) MCU 기반 엣지 AI 실전 구현 전략 – STM32 사례 중심

✔️ STM32 MCU 기반 엣지 AI 및 온디바이스 추론 구조

✔️ 제한된 연산 자원에서 AI 모델을 구동하기 위한 경량화 접근

✔️ 센싱 데이터 기반 AI 응용

  – 진동·전류·가속도·음성 데이터 활용

✔️ 예지보전(Predictive Maintenance), 가상 센서(Virtual Sensor) 적용 사례

✔️ STM32Cube.AI, NanoEdge AI Studio를 활용한

  데이터셋 → 모델 생성 → MCU 디플로이 개발 흐름

👀 이런 분들께 추천합니다

✔️ 엣지 AI·온디바이스 AI 적용을 검토 중인 임베디드 엔지니어

✔️ AI 반도체 및 추론용 아키텍처 트렌드를 이해하고 싶은 개발자

✔️ MCU 기반 시스템에 AI 기능을 추가하려는 제품·시스템 설계자

✔️ 저전력·실시간·보안 요구사항을 만족하는 AI 구현을 고민하는 실무 담당자

✔️ 클라우드 AI의 한계를 보완할 대안을 찾고 있는 기술 리더

AI 반도체의 진화와 엣지 AI의 현실적인 구현,

두 흐름이 만나는 지점에서 새로운 제품과 시스템이 탄생합니다.

이번 웨비나를 통해 AI 반도체의 큰 그림부터 MCU 기반 엣지 AI의 실전 적용 전략까지, 한 번에 정리해보세요.