Core AI의 서막: WWDC 2026을 향한 애플의 전략적 전환

Bloomberg의 Mark Gurman이 전한 새로운 보고서에 따르면, 애플(Apple)은 다가오는 세계 개발자 컨퍼런스(WWDC) 2026에서 지난 10년 중 가장 중요한 소프트웨어 전환 중 하나를 실행할 준비를 마쳤습니다. 이 기술 거물은 오랫동안 유지해 온 Core ML 프레임워크를 폐지(deprecate)하고, "Core AI"라고 불리는 현대화된 후속 아키텍처를 도입할 준비를 하고 있는 것으로 알려졌습니다. iOS 27, iPadOS 27 및 macOS 27을 목표로 하는 이러한 변화는 애플 기기가 머신러닝(Machine Learning) 및 인공지능(AI) 작업을 처리하는 방식에 대한 근본적인 재설계를 의미합니다.

거의 10년 동안 Core ML은 Face ID부터 사진 분석에 이르는 기능을 지원하며 애플 온디바이스 인텔리전스의 기반이 되어 왔습니다. 그러나 업계가 거대 언어 모델(Large Language Models, LLMs)과 복잡한 생성형 AI(generative AI) 에이전트로 급격히 이동함에 따라, Core ML의 기존 인프라는 현대 모델의 연산 요구 사항을 따라잡는 데 어려움을 겪고 있는 것으로 보고되었습니다. Gurman의 보고서는 Core AI가 단순히 브랜드 이름을 바꾸는 것이 아니라, 최첨단 생성형 모델을 UI 라이브러리를 가져오는 것만큼 간단하게 통합할 수 있도록 설계된 "근본적인 재작성"임을 시사합니다.

이러한 움직임은 과거의 예측 기능을 넘어 생성형 및 문맥 인지형 온디바이스 인텔리전스의 새로운 시대로 나아가며, AI 분야에서 리더십을 공격적으로 되찾으려는 애플(Apple)의 의중을 나타냅니다.

Core ML에서 Core AI로: 필연적인 진화

2017년에 출시된 Core ML은 머신러닝(machine learning)의 다른 시대를 위해 구축되었습니다. 주요 초점은 2010년대 후반의 "스마트" 기능을 정의했던 분류, 회귀 및 이미지 인식 작업에 있었습니다. 애플은 매년 프레임워크를 업데이트하며 새로운 레이어와 양자화 방법에 대한 지원을 추가해 왔지만, 기본 아키텍처는 여전히 전통적인 신경망 처리 방식에 뿌리를 두고 있었습니다.

생성형 AI의 폭발적인 성장은 이러한 노후화된 프레임워크의 한계를 드러냈습니다. 개발자(Developers)들은 오랫동안 PyTorch나 TensorFlow 모델을 독자적인 .mlmodel 형식으로 변환하는 과정에서 발생하는 마찰에 대해 불만을 제기해 왔으며, 이 과정에서 성능 저하나 지원되지 않는 연산자 문제가 자주 발생했습니다.

기존 인프라의 병목 현상

Core AI로의 전환은 현재 생태계에 내재된 몇 가지 중요한 병목 현상을 해결합니다:

• 모델 변환 마찰: Core ML은 트랜스포머(Transformers)에서 사용되는 현대적이고 동적인 그래프 아키텍처에서 자주 실패하는 복잡한 변환 파이프라인을 필요로 합니다.
• 메모리 관리: 거대 언어 모델은 정교한 메모리 페이징 및 양자화 기술을 필요로 하지만, Core ML은 RAM이 제한된 기기에서 이를 비효율적으로 처리합니다.
• NPU 활용: Core ML이 Neural Engine을 활용하긴 하지만, 챗봇과 에이전트에 필요한 높은 처리량의 토큰 생성을 위해 요구되는 저수준 제어 기능이 부족합니다.

Core AI는 공통 산업 표준에 대한 네이티브 지원을 도입하여, 개발자가 Core ML 시대의 번거로운 변환 레이어 없이 모델을 네이티브 형식에 더 가깝게 실행할 수 있도록 할 것으로 기대됩니다.

Core AI의 기술 아키텍처

구체적인 기술 문서는 WWDC 기조연설을 기다려야 하지만, 유출된 정보에 따르면 Core AI는 모듈성(Modularity), 생성형 네이티브(Generative Native) 기능, 그리고 통합 메모리 아키텍처(Unified Memory Architecture, UMA) 최적화라는 세 가지 기둥에 집중하고 있습니다.

네이티브 생성형 모델

이전 모델과 달리, Core AI는 트랜스포머 및 확산(Diffusion) 모델을 일급 시민으로 고려하여 구축되었습니다. 이 프레임워크에는 사전 최적화된 "파운데이션 블록(Foundation Blocks)"이 포함되어 있다고 알려져 있으며, 이는 개발자가 저수준 행렬 곱셈 코드를 작성하지 않고도 RAG(검색 증강 생성, Retrieval-Augmented Generation)와 같은 AI 파이프라인을 조립할 수 있게 해줍니다. 이는 로컬 AI 개발을 대중화하여, 이전에는 머신러닝 엔지니어 팀이 필요했던 기능을 1인 개발자도 구현할 수 있게 할 것입니다.

뉴럴 엔진과의 깊은 통합

새로운 프레임워크는 애플 뉴럴 엔진(Apple Neural Engine, ANE)에 대한 "직접 경로(Direct Path)" 액세스를 잠금 해제할 것이라는 소문이 있습니다. 이전에는 OS가 배터리 수명을 보존하기 위해 ANE 할당을 보수적으로 관리했습니다. Core AI는 "버스트 모드(Burst Mode)" 추론을 도입하여, 앱이 iOS 27에서 즉석으로 이미지를 생성하거나 긴 문서를 요약하는 등 짧은 시간 동안 최대 NPU 성능을 발휘할 수 있도록 할 것으로 추정됩니다.

iOS 27에서의 개발자 영향

애플 개발자 커뮤니티에 있어 Core AI의 등장은 중대한 전환점입니다. AI 기능을 추가하기 위한 복잡성 장벽이 크게 낮아질 것으로 예상됩니다.

단순화된 워크플로우

애플의 Core AI 목표는 import CoreAI를 import SwiftUI만큼이나 표준화하는 것입니다. 이 프레임워크는 토큰화, 샘플러 및 컨텍스트 윈도우 관리의 복잡성을 추상화할 것으로 기대됩니다. 개발자는 LLM의 상태를 관리하기 위해 수백 줄의 코드를 작성하는 대신, SwiftUI가 뷰를 처리하는 방식과 유사한 선언적 API를 통해 동일한 작업을 수행할 수 있게 될 것입니다.

비교: Core ML vs. 새로운 Core AI

이러한 변화의 규모를 이해하기 위해, 기존 프레임워크와 신규 프레임워크의 역량을 비교해 볼 수 있습니다:

표: Core ML과 Core AI의 기능 비교

참고: 위 표는 현재 유출된 정보를 기반으로 한 보고된 기능을 반영하며, 공식 출시 시 변경될 수 있습니다.

AI 전쟁에서의 애플의 전략적 중심축

Core AI의 도입은 단순한 기술 업데이트가 아닙니다. 이는 개인정보 보호 중심의 온디바이스 처리를 통해 애플의 생태계를 차별화하려는 전략적 책략입니다. 구글(Google)과 마이크로소프트(Microsoft)와 같은 경쟁사들은 클라우드 기반 AI 처리에 크게 의존해 왔습니다. 애플은 강력한 모델을 로컬에서 실행할 수 있는 프레임워크를 iOS 27에 부여함으로써 개인정보 보호에 대한 그들의 내러티브를 더욱 강화하고 있습니다.

"하이브리드 로컬" 접근 방식

Core AI를 통해 애플은 이메일, 메시지, 건강 데이터와 같은 방대한 양의 개인적 컨텍스트를 철저히 기기 내에서 처리하는 것을 목표로 합니다. 이 프레임워크에는 요청을 뉴럴 엔진이 로컬에서 처리할 수 있는지, 아니면 애플의 프라이빗 클라우드 컴퓨트(Private Cloud Compute)가 필요한지를 지능적으로 결정하는 "게이트키퍼(Gatekeeper)" API가 포함된 것으로 알려졌습니다. 이를 통해 민감한 사용자 데이터는 절대적으로 필요한 경우가 아니면 기기를 떠나지 않으며, 설령 떠나더라도 엄격한 익명화 프로토콜 하에 이루어집니다.

하드웨어 시너지

이러한 소프트웨어의 발전은 소문으로 떠도는 하드웨어의 비약적 발전과 시기를 같이 합니다. iPhone 18 라인업에 탑재될 것으로 예상되는 A20 칩은 Core AI 명령에 특별히 튜닝된 뉴럴 엔진을 특징으로 하여 성능에 배가 효과를 제공할 것으로 소문나 있습니다. 그러나 애플은 하위 호환성으로 잘 알려져 있으며, Core AI는 iPhone 15 Pro 시리즈를 시작으로 iOS 27을 실행하는 구형 기기에서도 성능 향상을 가져올 것으로 기대됩니다.

WWDC 2026에서 기대할 점

6월이 다가옴에 따라 기술계는 기조연설을 면밀히 주시할 것입니다. Mark Gurman의 보고가 사실이라면, Core AI의 발표는 새로운 하드웨어 공개조차 무색하게 만들 이번 행사의 핵심이 될 것입니다.

개발자들은 전환 기간을 준비해야 합니다. 애플은 일반적으로 1~2년의 지원 중단(deprecation) 기간을 둡니다. 기존 앱이 중단되지 않도록 iOS 27에서도 Core ML을 계속 사용할 수 있겠지만, 새로운 기능과 최적화는 Core AI에서만 독점적으로 제공될 것입니다.

주시해야 할 주요 이정표:

• 2026년 6월 (WWDC): 공식 공개 및 베타 SDK 출시.
• 2026년 여름: 베타 테스트 단계 및 문서 배포.
• 2026년 9월: iOS 27 정식 출시 및 Core AI 기반 앱의 첫 번째 물결.

Core AI로의 전환은 애플 실리콘(Apple Silicon) 투자의 결실을 의미합니다. 수년간 가장 빠른 모바일 칩을 개발해 온 애플은 마침내 생성형 AI 시대에 그 잠재력을 완전히 발휘하는 데 필요한 소프트웨어 아키텍처를 출시하고 있습니다. Creati.ai 독자들에게 이는 적응력을 유지하는 것의 중요성을 강조합니다. 지능형 앱을 구축하는 데 사용되는 도구는 AI 모델 자체만큼이나 빠르게 진화하고 있습니다.