Qualcomm은 Snapdragon Summit을 위해 우리를 마우이로 데려갔습니다. 그러나 전시장에 있는 Microsoft Surface 쇼케이스는 빠르게 사양보다는 이 새로운 Snapdragon 기반 기기가 실제로 무엇을 할 수 있는지에 대해 더 자세히 설명했습니다.
데모는 작은 인터페이스 터치부터 놀라울 정도로 까다로운 창의적 워크로드까지 다양했으며, 이를 통해 Microsoft가 Windows PC에서 로컬 AI가 어떻게 진화하고 있는지 엿볼 수 있었습니다. 그리고 그 중 일부는 서류상으로 들리는 것보다 직접 눈으로 보는 것이 훨씬 더 인상적이었습니다.
햅틱으로 인해 Surface가 더욱 연결된 느낌을 받습니다.
첫 번째 데모는 무시하기 가장 쉬웠던 햅틱 피드백이었습니다. Microsoft는 Affinity, DaVinci Resolve, PowerPoint 등의 앱을 통해 촉각 피드백이 Surface 터치패드와 펜에 어떻게 내장되어 있는지 보여주었습니다. 개체를 정렬하고, 제자리에 고정하고, 타임라인을 스크럽하거나 특정 실수를 하면 장치가 작은 물리적 펄스로 반응합니다.
작은 기능처럼 들립니다. 그런 느낌이 들지 않습니다.
가장 가까운 비교는 스마트폰 햅틱이다. 진동 피드백은 한때 사용자가 거의 알아차리지 못했던 부분이었지만 결국 좋은 햅틱은 프리미엄 스마트폰을 세련된 느낌으로 만드는 요소의 일부가 되었습니다. Surface에 대한 Microsoft의 구현은 작업과 해당 결과 사이에 유사한 물리적 브리지를 만듭니다. 흥미로운 점은 기존의 트랙패드나 펜으로 돌아가면 그 값이 더욱 명확해진다는 점입니다.
물론, 노트북의 속도가 빨라지는 것은 아니지만, 노트북과의 상호 작용이 더 신중하게 느껴지게 만듭니다. 그리고 사용자가 개체를 지속적으로 이동, 정렬, 선택 및 조작하는 창의적인 응용 프로그램의 경우 추가 피드백 계층이 놀라울 정도로 유용할 수 있습니다.
귀하의 휴대폰이 이제 PC의 일부가 되었습니다
Microsoft는 또한 가장 유용할 수 있는 보다 절제된 기능, 즉 Phone Link, Android 휴대폰 및 Copilot CLI 간의 심층 통합을 보여주었습니다.
데모에서는 Nothing Phone이 Surface 노트북에 연결된 후 사용자가 자연어를 사용하여 PC에서 휴대폰에 있는 파일과 상호 작용할 수 있었습니다. 갤러리를 수동으로 열고 수백 개의 이미지를 찾아 복사하는 대신 사용자는 Copilot CLI에 휴대폰 갤러리에서 소셜 미디어 게시물에 적합한 이미지를 찾도록 요청하기만 하면 됩니다.
AI는 사용 가능한 파일을 검색하고, 이미지를 분석하고, 관련 파일을 식별하고 이를 Surface의 새 폴더에 복사했습니다. Microsoft는 이미 전화 링크를 통해 Android 사진과 파일에 액세스하고 전송하는 것을 지원하지만 이 데모에서는 AI 에이전트가 해당 워크플로의 인터페이스가 될 때 어떤 일이 발생하는지 보여주었습니다.
데모를 특히 흥미롭게 만든 이유는 사용자가 실제로 수행해야 하는 작업이 거의 없다는 점이었습니다. 정교한 신속한 엔지니어링도 없었고 폴더를 뒤지는 일도 없었습니다. 지침은 기본적으로 Copilot이 아래 단계를 처리하는 일반적인 문장이었습니다. Microsoft는 단순히 사용자가 개별 응용 프로그램을 작동할 때까지 기다리는 것이 아니라 PC가 작업을 이해하는 모델을 지향하고 있는 것이 분명합니다.
나에게 가장 좋은 점은 데모가 온디바이스 AI에 대한 Microsoft의 광범위한 추진과 깔끔하게 연결되어 있다는 것입니다. 휴대폰은 데이터를 제공하고 Snapdragon 기반 Surface는 로컬에서 무거운 작업을 수행했으며 AI는 그 사이의 모든 지루한 단계를 조용히 처리했습니다.
Snapdragon X2 Elite는 적절한 창의적 운동을 얻습니다.
더 큰 광경은 전통적으로 훨씬 더 강력한 하드웨어를 요구했던 창의적인 작업 흐름이었습니다.
Microsoft 3D 아티스트는 Photoshop에서 수동으로 스케치한 축구공으로 작업을 시작했습니다. 그런 다음 해당 2D 개념을 Blender로 가져왔고 AI는 이를 3D 자산으로 전환하는 데 도움을 주었습니다. 아티스트는 모델을 조작하고, 크기를 조정하고, 요소를 추가한 다음 다시 Photoshop으로 푸시하여 조명과 그림자 작업을 수행하는 동시에 애니메이션과 카메라 움직임도 도입할 수 있었습니다.
중요한 점은 단순히 블렌더가 실행되고 있다는 것이 아니었습니다. Surface 컨버터블이 배터리로 실행되는 동안 전체 워크플로는 응답성을 유지했습니다. 그런 다음 데모는 생성 AI로 옮겨졌습니다. 최종 출력은 이미지 생성 워크플로우에 입력되어 조명 및 환경 효과를 갖춘 더욱 사실적인 축구 경기장 장면을 만들었습니다. 거기에서 Microsoft는 대략적인 스케치로 시작한 것을 감동적인 영화 스타일의 장면으로 바꾸는 컨셉에서 생성된 짧은 비디오를 보여주었습니다.
이제 분명히 이러한 개별 AI 트릭 중 어느 것도 더 이상 특별히 새로운 것이 아닙니다. 흥미로운 점은 휴대용 2-in-1에 함께 연결되어 있다는 것입니다. 이것이 바로 NPU 이야기를 훨씬 더 이해하기 쉽게 만드는 부분입니다. Microsoft의 새로운 Snapdragon X2 Surface 머신은 가능한 경우 AI 워크로드를 로컬로 처리하도록 설계되었으며, NPU는 CPU나 GPU에 할당되는 워크로드를 담당합니다. Snapdragon Summit에서 발표된 새로운 X2 Plus 모델은 최대 80 TOPS를 처리할 수 있는 NPU를 제공하며, Microsoft의 더 광범위한 X2 라인업에는 더욱 강력한 Elite 구성도 포함되어 있습니다.
데모에서는 이론적 AI 성능과 실제 사용의 차이에 대해서도 중요한 지적을 했습니다. 그것을 보는 사람은 프로세서에 TOPS가 몇 개 있는지 알 필요가 없었습니다. 더 유용한 질문은 간단했습니다. 실제로 작업을 수행할 수 있습니까? 이 경우 대답은 ‘예’인 것으로 나타났습니다.
Ink Canvas를 사용하면 AI가 숙제처럼 느껴지지 않습니다.
Microsoft의 Ink Canvas 데모는 아마도 유용성 측면에서 가장 흥미로웠을 것입니다.
챗봇을 열고 아이디어를 설명하는 방법을 정확히 파악하는 대신 Ink Canvas는 훨씬 더 자연스러운 것, 즉 빈 시각적 캔버스로 시작합니다. 사용자는 이미지를 추가하고, 펜으로 메모를 작성하고, 항목을 강조 표시하고, 무드 보드에 요소를 정렬할 수 있습니다.
영리한 부분은 다음에 일어날 일입니다. 사용자는 올가미 도구를 사용하여 캔버스의 특정 부분을 선택하고 AI에게 해당 컨텍스트로 작업하도록 요청할 수 있습니다. 동일한 접근 방식을 사용하여 보드의 자료에서 이미지를 생성하거나 텍스트 요약을 만들 수 있습니다.
이는 생성 AI의 가장 큰 성가심 중 하나인 시각적 아이디어를 매우 구체적인 텍스트 프롬프트로 변환해야 한다는 점을 제거합니다. 특정 개체를 이동하고 싶으십니까? 어디로 가야 할지 그려보세요. 이미지에서 무엇이 중요한지 설명하고 싶으신가요? 동그라미를 치세요. 시각적인 컨셉을 구축하고 싶으신가요? 먼저 조각들을 모아 AI가 다음 단계를 알아내도록 하세요.
Microsoft는 지원되는 터치 지원 Surface 장치에 Ink Canvas가 사전 설치될 것이라고 밝혔습니다. 캔버스 환경은 로컬 장치 기능과 함께 작동할 수 있지만 생성 기능에는 연결과 Microsoft 365 구독이 필요합니다.
하지만 Snapdragon이 실제로 Nvidia를 상대할 수 있을까요?
또한 Microsoft 디자이너 중 한 명에게 Snapdragon X2 Elite가 Nvidia의 RTX Spark 플랫폼과 어떻게 비교되는지 물었습니다. 특히 훨씬 더 강력한 로컬 AI 하드웨어를 향한 Microsoft의 자체 추진을 고려할 때 더욱 그렇습니다.
반응은 상당히 실용적이었습니다. Nvidia는 원시 컴퓨팅 성능과 메모리에서 확실한 이점을 갖고 있으며, 이는 더 큰 모델을 실행하거나 여러 까다로운 워크로드를 동시에 처리할 때 점점 더 중요해지고 있습니다. RTX Spark는 엄청난 메모리 용량과 훨씬 더 많은 AI 컴퓨팅을 제공하는 구성을 통해 다양한 종류의 기계를 효과적으로 겨냥합니다.
Snapdragon은 얇고, 컨버터블이며, 배터리 구동이 가능한 기기에 충분한 로컬 AI 및 그래픽 기능을 제공하려고 노력하고 있습니다.
하지만 대화에서는 Snapdragon을 단순히 “주류 사용자를 위한 AI”로 표현하지 않았습니다. 디자이너의 견해는 전문 창작자가 X2 Elite Surface에서 의미 있고 창의적인 작업을 완수할 수 있다는 것이었습니다. 데모 자체는 그 주장을 상당히 설득력있게 만들었습니다. 차이점은 실제로 천장에 관한 것입니다. Nvidia의 하드웨어는 작업 부하가 극심해질 때 제작자에게 훨씬 더 많은 여유 공간을 제공하는 반면, Snapdragon은 여전히 얇고 컨버터블하며 배터리로 구동할 수 있는 기계에서 충분한 로컬 AI 및 그래픽 기능을 제공하려고 노력하고 있습니다.
이러한 차이점은 아마도 Microsoft 데모에서 가장 흥미로운 점일 것입니다. AI PC의 미래는 모든 것을 수행하는 하나의 칩을 찾는 것이 아닐 수도 있습니다. 대신 엄청난 양의 메모리와 컴퓨팅을 기반으로 구축된 워크스테이션급 기계부터 카페에 앉아 놀라울 정도로 정교하고 창의적인 워크플로를 조용히 실행할 수 있는 Surface 장치에 이르기까지 모든 수준에서 점점 더 뛰어난 AI를 사용할 수 있게 만드는 것이 될 수 있습니다.
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