Apple M4 기반 4B 모델로 클라우드 의존성 제거 및 데이터 주권 확보

Context

Cloud-based AI Agent의 잦은 Round-trip으로 인한 Network Latency 누적과 스크린샷 전송 과정에서의 Data Exfiltration 리스크 존재. API 호출 비용의 선형적 증가와 인프라 종속성에 따른 가용성 저하라는 구조적 한계 직면.

Technical Solution

• Vision-only Understanding 기반의 픽셀 분석 방식을 통한 App-specific Adapter 제거 및 범용 GUI 자동화 구현
• DOM Injection 및 Accessibility API 접근을 배제한 설계를 통한 OS 권한 상승 필요성 제거 및 Attack Surface 최소화
• w4a16 Quantization 기법을 적용하여 모델 메모리 풋프린트를 fp16 대비 4배 감소시킨 4B 파라미터 모델 최적화
• Apple Silicon의 Unified Memory Architecture를 활용하여 CPU-GPU 간 PCIe 병목을 제거한 Zero-copy 데이터 처리
• USB 4.0 기반 Compute Stick 오프로딩 지원을 통한 로컬 데이터 주권 유지 및 연산 능력 확장 구조 설계

Impact

• Apple M4 Pro(32GB) 기준 Prefill 476 tokens/s 및 Decode 76 tokens/s 달성으로 실시간 인터랙션 가능
• Peak Memory 4.3 GB 사용으로 시스템 전체 가용 메모리의 약 86%를 유지하며 백그라운드 자동화 수행
• 10단계 작업 기준 약 5초의 Network Overhead를 제거하여 응답 속도 획기적 개선

Key Takeaway

모델 규모의 최적화와 하드웨어 특성(Unified Memory)의 결합을 통해, 클라우드급 성능을 유지하면서 데이터 주권과 예측 가능한 지연 시간을 동시에 확보하는 Edge-Native 아키텍처의 실효성 입증