34. 지금 내가 보고 있는 게 그 숫자의 산출물이라는 건 믿기 어려울 정도야.

그래서 사람들이 "AI PC"라고 크게 외칠 때마다, 나는 스스로도 모르게 입가에 웃음이 맺혔어. 아니, 진짜로.

아까 그 빨간 라벨에 적힌 건 인텔의 메테오 레이크 아키텍처가 내는 AI 성능이지. GPU가 아니라, 별도의 신경망처리장치(NPU)가 책임지는 녀석이야. 그리고 이놈, 전력을 거의 먹지 않는다는 거.

는 라이젠 프로세서를 탑재하여, CPU나 GPU에게 AI 일을 넘기지 않도록 만들었어. 김홍필 코리아 시니어 솔루션 아키텍트(이사)가 말하듯이, "전력만 축내고 금세 뜨거워지는 GPU 대신, 저전력·고효율로 AI 연산을 '오프로딩'하는 것."

이게 진짜 AI PC의 핵심이란 거지.

내가 보기엔, 최근 몇 년간 'AI'라는 단어가 너무 많이 쓰였어. 그래서 사람들은 이제 AI = 스마트폰 앱, AI = 챗봇, AI = 콘텐츠 생성 정도로만 받아들여. 그런데 실제로는 컴퓨터의 뼈대부터 바뀌고 있잖아.

CPU는 계산, GPU는 그래픽, 는 뇌 같아.

그리고 이 세 가지가 각자 자기 일이 잘 되도록 분업되는 순간, 우리가 알고 있던 '노트북'이라는 건 완전히 변질되고 말아.

는 제품군 전체에 걸쳐 AI 기능을 광범위하게 배포하기 위한 전략을 추진 중이며, 이는 단순한 마케팅이 아니라, AI PC를 '누구나 쓸 수 있는 도구'로 만들려는 의지의 표현이야.

물론 아직은 문제가 있으니까. 매체가 지적했듯이, 많은 AI PC가 마케팅에 치우쳐 있어서, 실제로 써봐도 "아, 이러면 되는 거구나" 하는 감흥이 없어.

또한 IT조선은 이렇게 지적했어: "의 성능이 높다고 해도, 소프트웨어 생태계 미비로 인해 애플리케이션이 제대로 작동하지 않을 수 있다."

맞아. 하드웨어가 좋아도, 소프트웨어가 따라가지 못하면 그 모든 게 공기처럼 사라져.

하지만 여기서 중요한 건, AI PC가 결국 '왜' 필요한지가 아니라, '어떻게' 돌아가는지가 문제라는 거야.

는 이제 AI 작업의 '에너지 효율성'을 정의하는 장치가 됐어.

GPU는 힘을 다 써서 초당 1000번 연산을 할 수 있지만, 그때마다 냉각팬이 돌면서 커피잔이 떨릴 정도로 뜨겁고, 전력도 금방 닳아.

는 GPU보다 전력 소모를 줄이고, 발열 문제를 해결하면서, 아주 조용하고 청결하게 해.

그렇 우리는 정말로 'AI PC'를 써야 할까?

아니, 그건 아니다. 우리는 이제 'AI가 있는 PC'를 써야 할지도 몰라.

이게 어디까지 진실인지, 앞으로 몇 달 후에도 여전히 "AI 기능은 쓸모없다"는 말이 나오겠지만—

이번엔 뭐가 달라졌을까.