2025년 9월 최신 로컬 AI 솔직 후기 - 한계는 분명하지만 꼭 필요한 현실적 활용법

September 16, 2025

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2025년 9월 최신 업데이트

ChatGPT, Claude 등 AI 서비스들의 무료 사용량 제한과 보안 우려로 로컬 AI에 대한 관심이 높아지고 있습니다.
ChatGPT, Claude, Gemini 등 클라우드 기반 AI 서비스들이 뛰어난 성능을 자랑하지만 2025년 들어 일일 사용량 제한이 더욱 강화되고 데이터 보안 문제로 대안을 찾는 분들이 급증하고 있습니다.
이 글은 2025년 9월 현재 가장 최신 정보를 바탕으로 로컬 AI 구축과 실제 사용 경험에 대해 종합적으로 정리한 내용입니다.

2025년 현재, 현실적 기대치: 솔직하게 이야기 할 부분

먼저 현실적인 이야기부터 하겠습니다. 2025년 9월 기준으로 많은 사용자분들이 공통적으로 지적하시는 점이 “실제로 써보면 바로 한계에 부딪히고 결국 온라인으로 돌아가게 된다“는 것입니다.
관련 분야 전문가들은 “로컬 LLM 성능이 ChatGPT를 따라가기는 어렵고 클라우드와 로컬 LLM은 성능이 하늘과 땅 차이다"라는 의견을 가지고 있습니다.

그럼에도 로컬 AI를 고려하는 이유는 분명합니다. 저렴하게 사용할 수 있고 무엇보다 데이터를 외부로 전송하지 않아도 된다는 보안상의 장점이 있습니다.
이는 특히 기업 환경에서 민감한 데이터를 다뤄야 하는 경우나 개인적인 창작 활동에서 검열 없는 AI를 원하는 경우에는 충분히 매력적인 대안이 될 수 있습니다.

2025년 9월 기준 주요 로컬 AI 플랫폼 비교

2025년 현재 가장 주목받는 로컬 AI 플랫폼은 세 가지입니다.

Ollama (2025년 최신 버전)

가장 대중적입니다. 많은 사람들이 요즘 Ollama GUI를 이용하고 있는 것으로 보이며 인터페이스 또한 직관적입니다.
특히 Turbo 기능을 통해 웹 자료 수집도 가능해서 로컬 AI의 한계를 어느 정도 보완할 수 있다는 장점이 있습니다.

LM Studio

코딩 관련 작업에서 특히 좋은 평가를 받고 있습니다.
특히 맥북에서 체감상 성능이 좋다고 평가받고 있으며 세부 설정 지원이 탁월합니다.

Jan

쉬운 UI를 제공하지만 업데이트가 느린 편이라 다소 아쉽습니다.

하드웨어 요구사항: 현실적 투자 비용

로컬 AI를 구축할 때 가장 중요한 것은 하드웨어 사양입니다.
실제 사용해 본 경험을 종합해보면 다음과 같습니다.

최소 사양

윈도우: GTX 3060 이상
맥: M1 이상

하지만 이는 말 그대로 ‘최소’ 사양입니다.

실용적 사양

정말 제대로 써보려면 상당한 투자가 필요합니다.
EEVE 10.8B 정도만 되어도 RTX 3080 이상은 있어야 어느 정도 돌아가는데, 그 비용과 전력 소모를 생각하면 과연 사용료를 내지 않는다고 해서 무료라고 할 수 있을까 하는 의문이 듭니다. 이만한 비용을 들일 바에 ChatGPT나 Claude를 구독하는 게 훨씬 나을 수도 있어요.

권장 사양

13B 모델을 원활히 사용하려면 VRAM 20GB 이상
RTX 3090 중고(24GB) 가성비 측면에서 인기
메모리는 최소 16GB, 권장 32GB 이상
라데온 그래픽카드도 LLM 구동에는 무리가 없습니다.

실제로 RTX 4090 24GB에서 사용해 보면 ChatGPT OSS 20B 모델 정도가 실사용 가능한 수준이라고 생각됩니다.

2025년 9월 한국어 지원 모델 최신 현황

한국어 지원을 중점으로 하는 모델들도 다양하게 있습니다.

개발자를 위한 활용 방안

개발자에게는 VSCode 연동이 중요한 포인트입니다.
Cursor처럼 VSCode에 연결할 수 있는 로컬 AI로는 Ollama가 가능합니다. 다만 실제 코딩에 적용하려면 DeepSeek API 같은 저렴한 것을 쓰는 게 시간과 에너지 측면에서 낫습니다. 실제로 주위에 로컬 AI를 도입한 개발자들은 ChatGPT나 Gemini에 비해 성능 차이가 워낙 커서 비교할 수 없을 정도로 로컬AI의 만족도가 낮다고 평가합니다.

개인 데이터 학습: 가능성과 한계

로컬 AI의 큰 매력 중 하나는 개인 데이터를 학습시킬 수 있다는 점입니다.
NAS에 수많은 업무 관련 자료를 학습시켜놓고 다양한 시나리오로 활용하면 로컬 AI의 단점을 느끼지 못할 정도로 좋을 수 있습니다.

하지만 전문가들의 의견으로는 아직 개인용 PC나 맥에서 본격적인 학습은 거의 어렵다는 것입니다.
클라우드나 전용 머신이 필요하며, 간단한 방법으로는 파일 업로드 후 채팅을 통한 대화형 학습 정도가 그나마 현실적입니다.

보다 전문적인 학습을 위해서는 PrivateGPT와 파이썬을 활용할 수 있지만 이는 별도의 전문적 지식이 필요해서 쉽지 않습니다.

특수한 활용 사례들

로컬 AI는 온라인 서비스에서 제한하는 콘텐츠에 대해서도 자유롭게 활용할 수 있습니다.
로컬 AI를 사용한다면 로컬에서 검열을 해제할 수 있어서 ChatGPT나 Claude에서는 진행할 수 없는 내용도 자유롭게 대화로 창작을 이어갈 수 있습니다.
어느 창작가 말에 의하면 로컬 AI와 함께 만든 콘텐츠가 독자 반응이 더 좋았다고 하기도 했습니다.

또한 해외 출장 시 인터넷이 제한된 환경에서도 활용할 수 있습니다. 그야말로 로컬이기 때문에 Ollama의 경우 airplane mode를 지원해서 오프라인에서도 사용이 가능합니다.
(그런데 꼭 이렇게까지 사용해야 할까요?)

성능 최적화 팁들

실제 사용하며 찾은 성능 최적화 방법들입니다:

PC 사양에 맞는 모델 크기 선택이 가장 중요
처음 사용자라면 Qwen 4B 모델부터 시작하는 것이 좋음
윈도우 PC보다는 Mac 컴퓨터 사용 권장
온라인 자료 수집과 병행하여 단점 보완
전문 자료를 미리 학습시켜 두면 오염되지 않은 결과물 확보 가능

투자 대비 효용성 분석

로컬 AI 구축에는 상당한 초기 투자가 필요합니다.
제대로 된 성능을 원한다면 그래픽카드만으로도 200만원 이상의 비용이 발생합니다.
여기에 전력비까지 고려하면 결코 “무료“라고 할 수는 없습니다.

사람들이 지적하는 것처럼 나의 데이터를 공개하지 않으면서 로컬 데이터를 학습하여 제대로 활용하려면 장비 구축만으로도 몇천만원 단위가 될 수 있습니다.
그러니 단순하게 비용 절감만을 목적으로 한다면 로컬 AI를 고민하기보다는 온라인 AI 구독서비스를 이용하는 것이 훨씬 경제적일 수 있습니다.

결론: 2025년 현재, 로컬 AI는 언제 선택해야 할까요?

2025년 9월 현재 로컬 AI가 모든 것을 해결해 주지는 않습니다. 성능 면에서는 클라우드 AI에 크게 뒤처지고 초기 구축 비용도 만만하지 않습니다.
하지만 다음과 같은 경우에는 로컬 AI를 충분히 고려해볼 만합니다:

보안이 최우선인 업무 환경: 민감한 데이터를 외부로 전송할 수 없는 경우
검열 없는 창작 활동: 온라인 서비스의 콘텐츠 정책에 제약받지 않으려는 경우
전문 분야 특화: 축적된 전문 자료로 학습시킨 맞춤형 AI가 필요한 경우
장기적 비용 절감: 대량의 AI 작업이 지속적으로 필요한 경우
기술 학습 목적: AI 모델의 작동 방식을 이해하고 실험하려는 경우

2025년과 2026년을 바라보며 하드웨어 성능이 향상되고 더 효율적인 소형 모델들이 등장한다면 로컬 AI의 활용도는 더욱 높아질 것입니다.
2025년 9월 현재로서는 완벽한 대안은 아니지만 특정 용도에서는 분명한 가치가 있는 선택지라고 평가할 수 있습니다.