로컬 인공지능 가능? - ChatGPT없이 살아가는마을 | 매거진에 참여하세요

AI 없는 세상은 상상할 수 있을까?

요즘 우리는 매일같이 ChatGPT를 사용합니다. 질문을 하면 답이 오고, 번역을 시키고, 블로그까지 써주는 시대.

하지만 이런 편리함 뒤에는 ‘클라우드’라는 전제가 있습니다. AI는 항상 인터넷에 연결되어 있어야만 한다는 생각이죠.

그런데 정말 그래야만 할까요?

지금 이 순간에도, ‘인터넷 없는 AI’를 꿈꾸는 사람들이 있습니다.

이들은 “AI를 직접 돌려보겠다”며 움직입니다. 전기가 자주 나가는 네팔 산간 마을, 인프라가 불안정한 몽골 초원, 심지어 전 세계 해커톤 커뮤니티에서 등장한 새로운 운동.

바로 로컬 인공지능(Local AI)입니다.
그리고 이들은 ChatGPT가 없는 세상에서도 살아갈 방법을 찾고 있습니다.

라즈베리파이에 올라간 LLaMA – AI 자급자족의 첫걸음

한때 AI 모델을 실행하려면 수천만 원짜리 GPU 서버가 필요했습니다.

하지만 지금은 다릅니다.

Meta의 LLaMA 시리즈, Google의 Gemma, Microsoft의 Phi-3, Mistral 등 오픈소스 경량 LLM들이 등장하면서,

이제는 노트북, 미니 PC, 심지어 라즈베리파이에서도 작게나마 AI를 돌릴 수 있게 되었습니다.

대표적인 예:

• TinyLLaMA (1.1B) 모델은 4GB RAM에서도 실행 가능하며,
  초당 2~3개 단어를 생성할 수 있습니다.

• Ollama를 활용하면 MacBook M1/M2 칩에서도
  LLaMA-3 8B 모델이 CPU만으로도 돌아갑니다.

• 라즈베리파이 5 + SSD + 8GB RAM 조합으로
  LLM 모델 + 벡터 검색까지 탑재한 오프라인 QA 봇을 구성할 수 있습니다.

물론 속도는 느립니다. GPU의 수십 배, 수백 배가 걸릴 수도 있습니다.

하지만 중요한 건 속도보다도 ‘독립성’입니다.
“누군가의 서버에 기대지 않고도 질문에 답할 수 있다.”
이건 단순한 기술 실험이 아니라, 디지털 자치의 선언입니다.

네팔과 몽골에서 시작된 '오프라인 AI 운동'

이 로컬 AI 운동은 구체적인 지리적 실험에서도 나타납니다.

네팔 카트만두 근교 – AI Free Village

현지 엔지니어들과 미국의 오픈소스 개발자들이 협업해 만든 이 실험 마을은 인터넷이 불안정한 지역에서도 쓸 수 있는 AI를 목표로 합니다.
이들은 Hugging Face에서 모델을 다운받아 ONNX로 변환하고,

리눅스 기반의 구형 노트북에 배치한 뒤,
태양열로 충전되는 라즈베리파이를 통해 질문응답 챗봇을 돌립니다.

• - 데이터는 모두 로컬 저장

• - 질문 로그는 외부에 전송되지 않음

• - 음성 입력 → 텍스트 변환 → GPT 응답 → TTS 변환까지 완전 오프라인

몽골 울란바토르 – 로컬 교육 AI

몽골에서는 수도 전역의 전기 품질이 불안정해, 클라우드 기반 AI를 도입하기 어렵습니다.

이에 따라 몇몇 개발자 커뮤니티는 초등학생 대상의 로컬 튜터 챗봇을 구축했습니다.

자체 수집한 교육 데이터를 토대로 학습한 미니 LLM이
기초 영어 문법, 수학 문제 풀이, 논술 문장 생성 등을 오프라인으로 지원합니다.

여기서 핵심은 ‘비싼 서버 없이도 AI를 돌리는 방법’을 찾았다는 점입니다.

왜 로컬 AI인가? – 인터넷을 넘어선 3가지 이유

이 ‘로컬 인공지능 운동’은 단순한 기술 노이즈가 아닙니다.
AI의 미래를 결정지을 다음 3가지 패러다임과 직결됩니다.

1) 자율성과 통제권

AI를 쓰는 대부분의 사람은 알고 있습니다.

ChatGPT에 입력한 내용은 ‘어딘가에 저장’될 수 있다는 것을. 반면 로컬 AI는 입력 내용이 절대 외부로 나가지 않습니다.
완전한 비공개. 완전한 통제.
우리는 다시 데이터에 대한 주권을 손에 쥘 수 있게 됩니다.

2) 접근성과 분산

클라우드는 항상 존재하지 않습니다.
전쟁, 정전, 검열, 자연재해, 인터넷 두절…
이런 상황에서도 작동하는 AI는 생존 도구가 될 수 있습니다.
심지어 도서관, 교도소, 난민촌, 정전이 잦은 마을에서도 AI를 쓸 수 있어야 한다면?
그 대답은 로컬에 있습니다.

3) 기술의 민주화

LLM은 ‘거대한 두뇌’가 아닙니다.
작게 나눠서, 모두에게 쓸 수 있게 만드는 것이 진짜 AI의 민주화입니다.
CPU에서도 돌아가는 LLM, 라즈베리파이에서도 동작하는 검색 시스템.
누구나 ‘자기만의 AI’를 가질 수 있는 시대가 오고 있습니다.

작고 느리지만, 가장 가까운 AI

ChatGPT는 빠르고 강력합니다. 하지만 멈출 수도 있고, 우리 손에 있지 않습니다.
반면 TinyLLaMA는 느리지만, 내 컴퓨터 안에서 내 데이터로 돌아갑니다.

AI의 미래는 거대한 파라미터 전쟁이 아닐지도 모릅니다.
클라우드 위의 1억 파라미터보다, 내 책상 위의 7B 모델이
더 중요할 수도 있습니다. 오히려 이제 진짜 혁신은

“얼마나 큰가?”가 아니라
“얼마나 가까운가?”가 될지도 모릅니다.

로컬 AI가 열어갈 다음 흐름

이제는 단순한 챗봇을 넘어 로컬 AI 기반의 다양한 실험들이 이어지고 있습니다:

• - 로컬 벡터 검색기: 자체 문서를 벡터로 임베딩하고, 로컬 기반 검색으로 RAG 구현

• - 프라이빗 지식 베이스: 인터넷 없이도 작동하는 회사 내부 문서 챗봇

• - 현장 의료 조언 AI: 병원 접근이 어려운 지역에서 간호사가 쓰는 1.3B 의료 상담 모델

• - 음성-입력 기반 농업 질문 응답 시스템 (태국, 인도네시아에서 진행 중)

이제 로컬 AI는 더 이상 ‘백업용’이 아닙니다. 주된 형태(Mainstream)가 될 가능성도 충분합니다.