구글, 온디바이스 AI 실험 앱 'COSMO' 플레이 스토어 출시…제미나이 나노 탑재

구글 COSMO 앱의 혁신적 등장

온디바이스 AI와 한국 시장의 변화

구글과 삼성의 AI 경쟁 전망

구글 COSMO 앱의 혁신적 등장

 

구글이 2026년 5월 1일 '코스모(COSMO)'라는 실험적 AI 비서 애플리케이션을 구글 플레이 스토어에 조용히 공개했다. 9to5Google과 Android Headlines 보도에 따르면, 코스모는 안드로이드 기기 전용 AI 비서로 구글 리서치(Google Research)가 개발했으며, 소비자용 완제품보다는 미래 AI 기술을 시험하는 테스트베드 성격이 강하다. 이 앱의 핵심은 1.13GB 용량의 제미나이 나노(Gemini Nano) 모델을 기기에 직접 내장해 인터넷 연결 없이도 복잡한 AI 작업을 수행하는 온디바이스 AI 기술이다.

 

코스모는 클라우드 서버에 의존하던 기존 AI 서비스와 달리 스마트폰 자체에서 데이터를 처리한다. 앱 설정에서 사용자는 '하이브리드(Hybrid)', 'PI 전용(PI Only)', '나노 전용(Nano Only)' 세 가지 실행 모델(Fulfillment Model)을 선택할 수 있다.

 

하이브리드 모드는 온라인 상태에서 서버 기반 모델을 활용하고 오프라인에서는 제미나이 나노로 전환한다. PI 전용은 서버 기반 처리만, 나노 전용은 온디바이스 AI만 사용하는 방식이다. 이러한 선택지는 사용자가 네트워크 상태와 개인정보 보호 선호도에 따라 AI 처리 방식을 조정할 수 있게 한다.

 

원천 보도에 따르면 코스모는 일정 정리, 복잡한 질문 답변, 대화 요약, 사진 검색, 문서 초안 작성 등 다양한 AI 비서 '스킬'을 실험한다.

 

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이들 기능은 사용자의 활동을 기반으로 선제적으로 제안되는 방식이다. 다만 현재 앱의 인터페이스는 매우 기본적인 수준이며, 접근성 서비스 API를 통해 화면 정보에 접근하는 기능을 포함하고 있지만 아직 완전히 작동하지 않는다.

 

구글은 이를 통해 향후 구글 I/O 2026에서 발표될 가능성이 있는 기능들을 미리 테스트하고 최적화하려는 것으로 보인다. 온디바이스 AI는 데이터가 클라우드로 전송되지 않고 기기 내부에서 처리되기 때문에 프라이버시 보호 측면에서 장점이 크다. 사용자 정보 유출 우려를 줄이고, 네트워크 지연 없이 빠른 응답을 제공할 수 있다.

 

또한 인터넷 연결이 불안정하거나 불가능한 환경에서도 AI 기능을 사용할 수 있다는 점에서 활용도가 높다. 구글은 코스모를 통해 제미나이 나노 같은 경량 AI 모델이 실제 모바일 환경에서 얼마나 효과적으로 작동하는지 검증하고 있다.

 

그러나 온디바이스 AI에는 기술적 한계도 존재한다. 스마트폰의 처리 능력과 저장 공간은 클라우드 서버에 비해 제한적이다. 1.13GB에 달하는 모델 용량은 일부 사용자에게 부담이 될 수 있으며, 고도로 복잡한 작업을 수행할 때는 성능 저하가 발생할 가능성이 있다.

 

 

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또한 모델 업데이트가 클라우드 기반 서비스보다 느릴 수 있고, 기기별 하드웨어 성능 차이에 따라 사용자 경험이 달라질 수 있다. 구글은 이러한 제약을 극복하기 위해 하이브리드 모드를 제공하며, 온디바이스와 클라우드 AI의 균형점을 찾고 있다.

 

코스모의 출시는 구글이 AI 기술 발전 방향을 탐색하는 중요한 실험이다. 구글 리서치는 이 앱을 통해 다양한 AI 비서 스킬과 온디바이스 처리 방식을 테스트하고, 사용자 피드백을 수집해 향후 제품에 반영할 계획으로 보인다. 실험적 특성상 코스모는 일반 소비자보다는 기술 애호가나 개발자들에게 더 주목받을 가능성이 크다.

 

구글이 이 앱을 플레이 스토어에 '조용히' 출시한 것도 대중적 홍보보다는 제한된 사용자 그룹을 통한 베타 테스트 성격이 강함을 시사한다. 코스모가 한국 시장에 미칠 직접적 영향은 아직 불분명하다.

 

원천 보도에는 한국 시장이나 특정 지역 출시 계획이 명시되지 않았다. 다만 온디바이스 AI 기술 자체는 개인정보 보호를 중시하는 소비자들에게 매력적일 수 있다.

 

국내에서는 삼성전자가 빅스비를 통해 AI 비서 시장을 선점하고 있으며, 최근 갤럭시 AI 등 온디바이스 AI 기능을 강화하고 있다. 만약 코스모가 한국에 정식 출시된다면 삼성과 구글 간 AI 비서 경쟁이 더욱 치열해질 수 있다는 전망도 가능하지만, 이는 아직 추측 수준이다.

 

 

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온디바이스 AI와 한국 시장의 변화

 

업계 일각에서는 구글과 애플, 삼성 등 주요 기업들이 온디바이스 AI에 주목하는 이유로 규제 환경 변화를 꼽는다. 유럽연합의 AI 규제와 각국의 개인정보 보호법 강화로 클라우드 기반 데이터 처리에 대한 제약이 커지고 있기 때문이다. 온디바이스 AI는 이러한 규제 리스크를 줄이면서도 사용자에게 인텔리전트한 경험을 제공할 수 있는 대안으로 떠오르고 있다.

 

코스모는 이 흐름 속에서 구글이 기술적 가능성을 검증하는 실험장이다. 코스모의 또 다른 의의는 AI 모델 경량화 기술의 진전을 보여준다는 점이다. 제미나이 나노는 구글의 대형 언어 모델인 제미나이를 모바일 기기에서 구동 가능한 크기로 압축한 버전이다.

 

1.13GB라는 용량은 여전히 크지만, 클라우드 서버에서 작동하는 수십 기가바이트 규모의 모델에 비하면 획기적으로 줄어든 것이다. 이러한 경량화 기술은 향후 스마트폰뿐 아니라 웨어러블 기기, IoT 기기 등 다양한 엣지 디바이스에서 AI를 활용할 수 있는 기반이 된다.

 

현재 코스모 앱은 실험 단계이기 때문에 완성도는 높지 않다. 인터페이스가 기본적이고 일부 기능이 작동하지 않는다는 보도 내용은 이 앱이 아직 초기 프로토타입 수준임을 보여준다.

 

구글은 사용자 피드백과 테스트 데이터를 축적한 뒤 기능을 개선하고, 일부 스킬은 구글 어시스턴트나 다른 구글 서비스에 통합할 가능성도 있다.

 

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구글 I/O 2026에서 코스모의 후속 소식이나 관련 기술 발표가 있을지 주목된다. 온디바이스 AI는 모바일 생태계 전체에 변화를 가져올 수 있다. 클라우드 의존도가 줄어들면 통신사와 클라우드 서비스 제공자의 역할이 축소될 수 있고, 반면 반도체 제조사와 기기 제조사의 중요성은 커진다.

 

AI 처리 성능을 높이기 위한 전용 칩(NPU, Neural Processing Unit) 개발 경쟁도 가속화될 것이다. 삼성, 퀄컴, 미디어텍 등은 이미 모바일 AI 칩 개발에 투자하고 있으며, 코스모 같은 앱이 확산되면 이 시장은 더욱 성장할 전망이다. 사용자 입장에서 온디바이스 AI의 가장 큰 매력은 프라이버시와 속도다.

 

민감한 개인 정보를 담은 대화나 문서를 클라우드에 전송하지 않고도 AI의 도움을 받을 수 있다. 또한 네트워크 지연이 없어 응답 속도가 빠르다. 반면 배터리 소모와 발열 증가, 제한된 모델 성능 등은 극복해야 할 과제다.

 

코스모는 이러한 장단점을 실제 환경에서 테스트하고, 사용자들이 어떤 방식을 선호하는지 파악하는 역할을 한다. 코스모의 등장은 AI 비서 시장이 새로운 국면에 접어들었음을 의미한다. 과거에는 클라우드 기반 처리가 유일한 선택지였지만, 이제는 온디바이스, 하이브리드 등 다양한 방식이 공존하게 됐다.

 

 

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사용자는 자신의 상황과 필요에 따라 AI 처리 방식을 선택할 수 있으며, 기업들은 이러한 선택지를 제공하기 위해 기술 개발에 박차를 가하고 있다. 구글 코스모는 이 변화의 선두에 선 실험작이다. FAQ

 

 

구글과 삼성의 AI 경쟁 전망

 

Q. 코스모 앱의 가장 큰 특징은 무엇인가?

 

A. 코스모는 1.13GB 용량의 제미나이 나노 모델을 기기에 직접 탑재해 인터넷 연결 없이도 AI 작업을 수행하는 온디바이스 AI 기능을 시험한다. 사용자는 하이브리드, PI 전용, 나노 전용 세 가지 실행 모델을 선택할 수 있다.

 

Q. 코스모는 언제, 어디서 출시되었나?

 

A. 구글은 2026년 5월 1일 코스모를 구글 플레이 스토어에 조용히 공개했다. 9to5Google과 Android Headlines가 보도했으며, 구글 리서치가 개발한 실험적 앱이다.

 

Q. 온디바이스 AI의 장점과 단점은 무엇인가?

 

A. 장점은 개인정보가 클라우드로 전송되지 않아 프라이버시 보호에 유리하고, 네트워크 지연 없이 빠른 응답을 제공하며, 오프라인에서도 작동한다는 점이다.

 

단점은 기기의 처리 능력과 저장 공간 한계로 복잡한 작업 수행 시 성능이 제한될 수 있고, 배터리 소모와 발열이 증가할 수 있다는 점이다.

작성 2026.05.02 03:58 수정 2026.05.02 03:58

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