클라우드 AI에서 온디바이스로: Quadric가 돈 버는 이유

온디바이스 AI 추론은 “AI를 서버(클라우드)가 아니라 기기(로컬)에서 바로 돌리는 방식”입니다. 요즘 기업과 정부가 이 방향으로 빠르게 움직이는 이유는 단순합니다. 클라우드 비용이 부담되고, 데이터와 기술을 스스로 통제하고 싶기 때문이죠.

이 흐름의 한가운데서 Quadric는 ‘칩에 묶이지 않는(하드웨어 종속이 낮은) 프로그래머블 AI 프로세서 IP’로 존재감을 키우고 있습니다. 자동차에서 출발했지만 노트북·산업 장치·엔터프라이즈 엣지까지 확장 중이고, 라이선스 매출과 기업가치도 실제로 점프하는 모습입니다.¹

온디바이스 AI 추론이 다시 뜨는 진짜 이유: 비용과 지연시간

클라우드 AI는 편리하지만, 사용량이 늘수록 “매달 나가는 인프라 청구서”가 체감 스트레스로 바뀝니다. 여기에 네트워크 지연시간까지 더해지면, 실시간성이 중요한 제품(예: 자동차, 공장 장비, 보안 카메라, 노트북 비서 기능)은 답이 뻔해집니다.

그래서 최근엔 “중앙에서 다 처리하는 AI”보다, 기기 곳곳에서 나눠 돌리는 분산형(디센트럴) AI 구조가 주목받습니다. 데이터센터를 새로 짓기 어렵고 비싼 현실에서, 로컬 추론은 비용과 구축 난이도를 동시에 낮추는 선택지가 되기 때문입니다.

Quadric가 잡은 포지션: ‘칩이 아니라 코드’로 버티는 AI IP

AI 칩 시장은 언뜻 보면 스펙 경쟁 같지만, 실제 현장에선 “새 모델이 나왔을 때 누가 더 빨리 따라가느냐”가 생존 문제입니다. 특히 변환기(Transformer) 기반 모델과 LLM이 확산되면서, 모델 구조와 연산 패턴은 계속 바뀌고 있습니다.

Quadric는 이 불확실성을 정면으로 공략합니다. 특정 기능만 잘하는 고정형 가속기보다, 프로그래머블(재프로그램 가능한) 구조를 내세워 소프트웨어 업데이트만으로 새로운 모델을 지원할 수 있게 합니다.¹ 쉽게 말해 “하드웨어를 다시 갈아엎지 않아도 되는 AI 엔진”을 지향하는 거죠.

자동차를 넘어 노트북·산업 장치로 확장하는 배경

Quadric는 자동차에서 시작했습니다. 하지만 지금은 노트북, 산업 장치 등으로 영역을 넓히고 있고, 실제로 올해 첫 노트북 제품부터 등장할 예정이라고 알려졌습니다.

이 확장은 자연스럽습니다. 노트북은 개인정보와 업무 데이터가 많아 로컬 AI 수요가 강하고, 산업 장치는 네트워크가 불안정하거나 폐쇄망인 경우가 많아 온디바이스 추론이 더 잘 맞습니다. “클라우드 연결이 안 되면 AI도 멈추는 제품”은 현장에서 환영받기 어렵거든요.

라이선스 매출이 말해주는 성과: 2025년 ‘점프 구간’

기술 기업의 성장에는 항상 ‘말’과 ‘숫자’가 있습니다. Quadric의 경우 최근엔 숫자가 눈에 띕니다. 2025년 라이선스 매출이 약 1,500만~2,000만 달러로, 2024년 약 400만 달러 대비 큰 폭으로 증가한 것으로 전해졌습니다.¹

또한 2026년에는 최대 3,500만 달러를 목표로 제시했고, 이런 기대가 기업가치에도 반영돼 시리즈 B 당시 약 1억 달러에서 2억 7,000만~3억 달러 수준으로 거론됩니다.¹ “온디바이스 전환”이라는 시장 방향과 “프로그래머블 IP”라는 제품 전략이 매출로 연결되기 시작했다는 신호로 읽을 수 있습니다.

시리즈 C 3,000만 달러 조달과 ‘주권 AI’ 흐름

Quadric는 최근 시리즈 C에서 3,000만 달러를 조달해 누적 투자금이 7,200만 달러에 이르렀습니다.¹ 흥미로운 건 자금조달 자체보다, 이 회사가 바라보는 시장 테마입니다.

최근 여러 나라가 미국 기반 인프라 의존도를 줄이고 자체 AI 역량을 확보하려는 ‘주권 AI(sovereign AI)’를 이야기합니다. Quadric도 이런 흐름을 염두에 두고 인도·말레이시아 등에서 고객 기회를 탐색하는 것으로 알려졌습니다. “클라우드에 올리기 어려운 데이터”가 많은 국가·공공·제조 영역에서는, 로컬 추론 도구가 더 매력적으로 보일 수밖에 없습니다.

시사점: 온디바이스 AI는 ‘기능’이 아니라 ‘전략’이 된다

정리해보면, 온디바이스 AI 추론의 부상은 단순한 트렌드가 아니라 비용 구조, 데이터 통제, 제품 신뢰성까지 묶인 전략 변화에 가깝습니다. Quadric는 이 변화를 “프로그래머블 IP + 툴체인”으로 받아내며 자동차 밖으로 확장했고, 매출과 투자 라운드로 성과를 확인받는 중입니다.¹

실무 관점에서의 조언도 간단합니다. 만약 여러분이 AI 기능을 제품에 넣는 입장이라면, 이제 질문을 이렇게 바꿔야 합니다. “어떤 모델을 올릴까?”가 아니라 “모델이 바뀔 때 제품이 버틸 구조인가?”입니다. 온디바이스로 갈수록, 하드웨어 스펙만큼이나 ‘업데이트 가능성(미래 대응력)’이 경쟁력이 되니까요.

참고

¹Quadric, Inference Engine for On-Device AI Chips, Raises $30M Series C as Design Wins Accelerate Across Edge LLMs, Automotive, and Enterprise | The AI Journal