출처 : SONOW
nano-banana, 온디바이스 AI의 게임 체인저
구글의 nano-banana 모델에 대한 업계의 관심이 뜨겁다. 이 모델이 온디바이스에서 구동될 것이라는 추측이 나오는 이유는 구글이 "나노" 네이밍을 꾸준히 온디바이스 모델에 사용해왔기 때문이다. 단순한 네이밍 이상의 의미를 담고 있는 이 선택은 AI 생태계의 근본적 변화를 예고하고 있다.
온디바이스 AI의 발전은 단순한 기술적 진보를 넘어 비즈니스 모델의 패러다임 전환을 의미한다. SaaS(Software as a Service)를 파는 시대에서 워크플로우를 파는 시대로의 전환이 그것이다. 이미 Make나 n8n 같은 AI 자동화 워크플로우 툴을 기반으로 한 강의와 판매가 일반화되고 있는 현상이 이를 뒷받침한다.
특히 주목할 점은 Generative AI 발전 속도에 맞춰 기업들의 자체 모델 의존도가 줄어들고 빅테크 모델로 전환하는 흐름이 뚜렷해지고 있다는 것이다. 이 과정에서 핵심 역량은 모델 개발이 아닌 워크플로우 설계와 컨텍스트 엔지니어링으로 이동하고 있다.
과거 생성형 AI를 처음 접했을 때 많은 이들이 상상했던 미래가 현실로 다가오고 있다. 온디바이스에서 넷플릭스급 영상이 실시간 생성되고, 비행기에서도 원하는 콘텐츠를 즉석에서 만들어 소비하는 시대 말이다. 반도체 제약과 모델 연산 사이즈의 벽이 여전히 존재하지만, nano-banana 수준의 모델이 디바이스에 통합되면 그 파급력은 상상을 초월할 것으로 예상된다.
바이브 코딩과 미니앱 생태계의 폭발적 성장
현재 AI 기반 앱 개발 생태계는 급속도로 확장되고 있다. 토스 인앱토스, 바이브코딩 기반 미니앱, 마카롱 같은 바이브 코딩 앱 생성 서비스들이 그 중심에 있다. 이러한 플랫폼들은 비개발자도 기획 아이디어 하나만으로 미니 게임을 퍼블리싱하고, 원하는 앱을 직접 제작할 수 있게 만들었다.
여기에 누구나 쉽게 통합할 수 있는 분야별 온디바이스 모델이 결합되면, 사실상 0비용에 가까운 기능 확장이 가능해진다. 편집과 생성 같은 고난도 기술이 모델 하나로 통합되는 순간, 과거 수많은 팀이 UX/UI와 파이프라인 설계에 투입했던 막대한 리소스가 단숨에 추상화될 수 있다는 점이 가장 혁신적이다.
"과거에 수많은 팀이 UX/UI와 파이프라인 설계에 쏟아부었던 노력이 단숨에 추상화될 수 있다. 그게 모델 하나로 끝나버린다는 점이 가장 놀라운 부분"
이러한 변화는 소프트웨어 개발의 민주화를 가속화하고 있다. 복잡한 기술적 구현 과정 없이도 아이디어를 즉시 프로토타입으로 구현하고, 시장에서 검증받을 수 있는 환경이 조성되고 있는 것이다.
워크플로우 설계가 핵심 경쟁력이 되는 시대
온디바이스 AI 시대의 핵심은 디바이스에 자연스럽게 녹아드는 통합과 그 생태계를 실제로 만들어가는 소비자에 있다. 기술적 완성도만큼이나 중요한 것은 사용자 경험의 매끄러운 통합이다.
특히 모델의 워크플로우와 파이프라인을 효과적으로 설계하는 에이전트 레이어가 핵심 요소로 부상하고 있다. 단순히 AI 모델을 탑재하는 것을 넘어, 사용자의 의도를 정확히 파악하고 적절한 결과를 도출하는 워크플로우 설계 능력이 기업의 생존을 좌우할 것으로 전망된다.
이러한 변화는 기존 소프트웨어 기업들에게 근본적인 질문을 던지고 있다. "코어 기술이 온디바이스로 돌아가고 프론트는 그저 경험에 불과한 시대"에서 어떤 기업이 살아남을 수 있을 것인가? 답은 워크플로우 설계와 컨텍스트 엔지니어링 역량에 달려 있다.
Make, n8n, Zapier 같은 워크플로우 자동화 플랫폼들이 급성장하는 이유도 여기에 있다. 이들은 복잡한 업무 프로세스를 시각적이고 직관적인 워크플로우로 변환하여, 기술적 전문성 없이도 강력한 자동화 시스템을 구축할 수 있게 해준다.
AI 버블론을 넘어선 실질적 변화
nano-banana가 아직 정식 출시되지 않았다는 점에서 현재의 논의가 과도한 기대일 수 있다는 우려도 있다. 하지만 이런 방향성이 명확해질수록 미래 기업 생존에 대한 근본적 질문을 다시 던져야 한다는 점은 분명하다.
데미스 하사비스가 강조한 "10년 계획을 세우지 마라"는 조언이 현재 상황을 잘 보여준다. AI 기술 발전 속도가 워낙 빨라서 장기 계획보다는 민첩한 적응력과 빠른 실행이 더 중요해졌다.
특히 주목할 점은 "지금 발전이 멈추더라도 10년간의 변화는 불가피하다"는 전망이다. 현재까지 축적된 AI 기술만으로도 향후 10년간 산업 전반에 걸쳐 혁명적 변화가 일어날 것이라는 의미다.
AI 버블을 논하기에는 아직 충분한 프로덕트가 나오지 않았다는 지적도 타당하다. 하지만 온디바이스 AI 통합이 본격화되면, 그동안 기술적 한계로 구현하지 못했던 수많은 아이디어들이 현실화될 가능성이 높다.
새로운 생태계의 승자와 패자
온디바이스 AI 시대의 도래는 기존 소프트웨어 생태계를 근본적으로 재편할 것으로 예상된다. SDK/ADK 호출만으로 강력한 AI 기능을 통합할 수 있게 되면, 진입장벽이 크게 낮아지면서 새로운 경쟁 구도가 형성될 것이다.
승자가 될 기업들의 공통점은 다음과 같다. 첫째, 워크플로우 설계와 컨텍스트 엔지니어링에 특화된 역량을 보유한 기업. 둘째, 사용자 경험을 중심으로 AI 기능을 매끄럽게 통합할 수 있는 기업. 셋째, 빠른 시장 변화에 민첩하게 대응할 수 있는 조직 구조를 갖춘 기업.
반면 기존의 복잡한 기술 스택에 의존하거나, 자체 AI 모델 개발에만 집중하는 기업들은 어려움을 겪을 가능성이 높다. 기술의 상품화(commoditization)가 가속화되면서 차별화 포인트가 기술 자체에서 활용 방식으로 이동하고 있기 때문이다.
nano-banana와 같은 온디바이스 AI 모델의 등장은 단순한 기술적 진보가 아니라, 소프트웨어 산업 전체의 패러다임 전환을 의미한다. 이 변화의 물결에서 살아남기 위해서는 기술 개발보다는 워크플로우 설계와 사용자 경험 최적화에 집중해야 할 때다.