[WWDC26] 비공개 클라우드 컴퓨팅에서 Apple Foundation Model 활용하기

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ToDo
✅ Private Cloud Compute 이해하기
✅ 온디바이스 모델과 구분하기

이번 세션은 비공개 클라우드 컴퓨팅에서 Apple Foundation Model을 활용하는 내용입니다.

이름부터 조금 어렵습니다. Private Cloud Compute.. PCC.. 뭔가 보안팀 회의에서 나올 것 같은 이름이죠 ㅋㅋ

근데 Foundation Models를 보다보면 이게 왜 필요한지 알 것 같습니다. 온디바이스 모델이 아무리 좋아져도 기기 안에서만 모든걸 처리하기에는 한계가 있으니까요.

배운점

왜 PCC가 필요한가

온디바이스 모델의 장점은 명확합니다.

- 빠름
- 네트워크 의존이 적음
- 사용자 데이터가 기기 밖으로 덜 나감

근데 단점도 있습니다.

모델 크기와 연산 자원이 제한적입니다. 복잡한 추론이나 긴 문서 처리 같은 작업은 더 큰 모델이 필요할 수 있습니다.

PCC는 이 지점을 보완합니다. 더 큰 모델을 쓰되, 일반적인 외부 LLM API처럼 사용자 데이터를 막 보내는 방식이 아니라 Apple의 프라이버시 경계 안에서 처리하겠다는 방향입니다.

PrivateCloudComputeLanguageModel

세션에서는 PrivateCloudComputeLanguageModel을 통해 PCC 모델을 사용할 수 있다고 설명합니다.

32K 컨텍스트 윈도우나 reasoning level 같은 구성이 나오는데, 쉽게 말하면 긴 문맥을 보고 더 깊게 생각하는 작업에 쓸 수 있다는 뜻으로 받아들였습니다.

그리고 별도 계정 설정이나 API key 없이 사용할 수 있다는 점도 중요합니다.

솔직히 AI API 붙일 때 인증, 비용, 키 관리 이런거 귀찮습니다.. ㅎㅎ

Apple 플랫폼 안에서 이 부분을 어느정도 감싸주는건 앱 개발자 입장에서는 꽤 좋습니다.

언제 써야할까

제가 보기엔 PCC를 모든 AI 작업에 쓰는건 아닌 것 같습니다.

간단한 요약이나 분류는 온디바이스 모델로 충분할 수 있고, 긴 문서 분석이나 복잡한 아이디어 생성처럼 더 큰 모델이 필요한 경우에 PCC를 쓰는게 자연스러워 보입니다.

예를 들면,

- 긴 회의록 분석
- 여러 문서를 비교
- 사용자의 요청을 여러 단계로 나눠 처리
- 깊은 reasoning이 필요한 추천

이런 작업에 어울릴 것 같습니다.

생각과 감정

AI 기능을 만들 때 항상 고민되는게 개인정보입니다.

사용자 데이터가 어디까지 나가도 되는지, 어떤 모델을 써야하는지, 비용은 어떻게 될지 이런걸 생각해야 하거든요.

PCC는 그 사이에서 Apple식 답을 제시하는 느낌입니다.

온디바이스만 고집하지 않고, 클라우드도 쓰되 프라이버시를 포기하지 않겠다는 방향.

물론 실제 앱에 넣을 때는 어떤 요청을 온디바이스로 처리하고, 어떤 요청을 PCC로 넘길지 기준을 잘 세워야 할 것 같습니다.

원문 세션
https://developer.apple.com/kr/videos/play/wwdc2026/319