기관들은 AI PC의 대중화를 외치고 있지만, 정작 구매자들은 AI에 대해 별다른 지출 의사를 보이지 않는다는 점에서, 이러한 상반된 양상은 2027년 개인용 컴퓨터 시장의 가장 현실적인 모습을 그려낸다. Omdia의 최신 예측에 따르면, AI PC의 출하 비중은 2025년 33%에서 2027년 60%로 증가하고, 2030년에는 79%에 달할 것으로 전망된다. 하지만 같은 설문조사에서는 AI 기능을 주요 교체 이유로 꼽은 응답자가 단 9%에 불과했으며, 62%는 단순히 기기가 느려지거나 고장 났거나 더 나은 모델로 바꾸고 싶어서 교체한다고 답했다. 또한 69%는 ‘로컬에서 실행되는 AI’를 지원하는 PC에 프리미엄을 지불할 의향이 있다고 밝혔지만, 막상 결제 단계에 이르면 AI는 여전히 핵심적인 선택 요인이 아니다.
교체 주기가 그 길을 열어준다
구매자가 적극적으로 요구하지 않는데도 보급률이 어떻게 치솟을 수 있을까? 그 해답은 바로 주기성에 있다. 사용자가 AI를 직접 요청하든 그렇지 않든, 로컬 AI의 설치 기반은 매번 새로운 교체 주기를 통해 자연스럽게 확대된다. 더욱 강력한 추진력은 클라우드에서 나온다. 주요 업체들이 토큰 기반 과금 방식으로 전환하면서, 작업 비용은 실행 후에야 비로소 확인 가능해지고, 인공지능 에이전트는 수많은 단위 호출을 유발해 지출 관리가 점점 어려워진다. 또한 순수 클라우드 기반 AI는 규정 준수, 데이터 주권 문제와 IT 영역의 사각지대(사무직 근로자의 78%가 매주 여러 차례 AI를 사용하지만, 단 12%만이 회사 계정을 이용)라는 과제를 야기한다. 오픈소스의 영향력 감소와 최첨단 모델 간의 격차 축소, 모델을 PC 메모리에 통합하는 양자화 기술, 그리고 NPU의 기본 탑재 등으로 인해 점점 더 많은 작업이 로컬에서 처리될 수 있게 되었다.
메모리가 보급의 걸림돌로 작용한다
진정한 위험은 부품 원가에 있다. 2025년부터 메모리는 PC 부품 원가의 거의 40%를 차지하게 되어, 이전의 15%에서 두 배 이상으로 늘어나며 구매자에게 저사양 옵션을 선택하도록 압박할 수 있다. 그런데 로컬 AI는 오히려 메모리를 더 많이 소비한다. OEM은 ‘강력한 사양과 저사양 간의 가격 차이가 절감된 클라우드 비용으로 충당될 수 있는지’를 면밀히 검토해야 하며, ODM과 칩 제조사는 메모리 가격을 어느 정도로 설정해야 보급성이 확보될 수 있는지 결정해야 한다. 유통업체와 관리 서비스 제공업체 역시 이러한 접근 방식을 기업이 실질적으로 적용할 수 있는 방안으로 구현해야 한다. AI PC는 클라우드를 대체하지는 않겠지만, 생태계 간의 협업 속에서 이 복잡한 비용 산정 문제를 명확히 정리하는 데 기여할 수 있을 것이다.