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2025년 9월 29일
Apple의 파운데이션 모델 프레임워크, Apple Intelligence로 구동되는 새로운 지능형 앱 경험 제공
이번 달 공개된 iOS 26, iPadOS 26, macOS 26와 함께 정식 출시된 이 프레임워크를 바탕으로, 전 세계 개발자들이 Apple Intelligence의 핵심에 자리한 온디바이스 대규모 언어 모델을 활용해 더 많은 지능형 기능을 직접 개발한 앱에 도입할 수 있다.1 파운데이션 모델 프레임워크는 사용자의 개인정보를 보호하고 오프라인으로 이용 가능한 동시에, 무료 AI 연산을 이용하는 새로운 지능형 기능을 생성할 수 있게 해준다. 학생들의 시험 대비를 수월하게 도와줄 개인 맞춤형 퀴즈를 생성하거나, 운동 수치에 관한 통찰력 있는 요약을 전달하는 등, 개발자들은 프레임워크를 활용해 앱의 실행 방식을 새롭게 정의하고, 사용자를 새롭고 즐거운 방식으로 도울 수 있다.
Apple의 월드와이드 디벨로퍼 릴레이션 담당 부사장 수전 프레스콧(Susan Prescott)은 “전 세계 개발자가 개인정보를 보호하는 지능형 기능을 앱에 도입한 모습을 만나볼 수 있어 무척 기쁘다. 이러한 앱 내 경험들은 확장성과 창의성을 지니고 있으며, 파운데이션 모델 프레임워크가 얼마나 폭넓은 기회를 개방하는지 보여준다”며, “창의력에 불씨를 지펴줄 일기 쓰기 프롬프트를 생성하는 Stoic부터, 과학 용어에 대한 설명을 대화 형식으로 제공하는 CellWalk까지, 사용자들이 매일 사용하는 앱이 강력한 신규 기능으로 향상된 모습을 지켜보는 것은 놀라운 일”이라고 전했다.
건강 및 피트니스부터 교육과 생산성에 이르는 여러 앱들이 이미 파운데이션 모델 프레임워크의 이점을 십분 활용 중이다. 다음과 같은 앱에서 이 프레임워크를 활용한 새로운 지능형 기능을 지금 만나볼 수 있다.
새로운 건강 및 피트니스 경험 향상
SmartGym은 사용자가 운동 계획을 세우고 기록을 추적하는 세련되고 손쉬운 방법을 제공한다. 파운데이션 모델 프레임워크를 활용하는 이 앱은 사용자가 운동 동작을 묘사하면 세트, 운동 횟수, 휴식 시간, 장비 조정과 같은 요소와 함께 구조화된 루틴으로 변환해 준다. 앱의 Smart Trainer 기능은 사용자의 운동을 지속 학습해 운동 횟수 조정, 무게 변경, 신규 루틴 생성 등의 변화를 추천한다. 이제, 각 추천에 명확한 설명이 포함되어 사용자가 이러한 추천을 받게 된 이유를 이해하기 쉬워진다.
SmartGym은 또한 월간 진행도 개요, 루틴 분석, 개별 운동 성과를 포함한 운동 데이터에 관한 통찰력 있는 요약을 생성하며, 이 모든 것을 간결하고 이해하기 쉬운 형식으로 제시한다. 이에 더해, 사용자는 선호하는 스타일에 적합한 코칭 메시지를 받을 수도 있고, 운동을 마친 후에는 개인적인 메모를 직접 남기거나, 운동 데이터를 기반으로 온전히 자동 생성된 메모를 저장할 수도 있다. 또 사용자가 앱을 열 때마다 현재 피트니스 데이터를 활용해 실시간으로 생성된 역동적인 맞춤형 메시지를 표시한다.
SmartGym의 CEO인 맷 아브라(Matt Abras)는 “파운데이션 모델 프레임워크 덕에 이전까지 불가능하던 온디바이스 기능을 마침내 설계할 수 있었다”며, “매우 간단하게 구현할 수 있으면서도, 동시에 그 성능은 믿을 수 없이 강력하다”고 말했다.
Stoic은 사용자가 자신의 감정을 더욱 잘 이해하고, 이를 바탕으로 보다 행복하고 생산적으로 난관을 극복할 수 있도록 아이디어를 제공하는 일기 앱이다. 파운데이션 모델 프레임워크를 활용하면, 사용자는 최근 일기 내용을 바탕으로 생성된 초개인적인 프롬프트를 받아볼 수 있다. 예를 들어, 사용자가 기분이 좋지 않거나 잠을 제대로 못 잤다는 내용을 기록하면 격려와 위로가 담긴 메시지를 보낸다. Stoic은 또한 맥락을 인지하는 앱 알림을 전송해 사용자에게 최근 입력한 내용이나 기분 기록을 알려줄 수도 있다. 프롬프트는 전적으로 기기 자체적으로 생성되며, 이 덕분에 사용자의 일기 내용은 보안이 철저히 유지된다.
이에 더해, 이제 맥락에 기반해 성찰을 끌어내는 일기 쓰기 프롬프트는 물론, 수월한 일기 쓰기 시작을 위한 맞춤형 도입부 문구를 제시한다. 또한 사용자가 과거 일기의 요약을 읽어보거나, 관련된 내용을 정리하거나, 앱의 향상된 자연어 검색 기능으로 작성한 내용을 찾아보는 등, 파운데이션 모델 프레임워크 기반의 향상된 보기 형식으로 과거에 입력한 내용을 복기할 수도 있다.
Stoic 설립자 마세즈 로보드진스키(Maciej Lobodzinski)는 “파운데이션 모델 프레임워크 덕분에, 이제 프롬프트와 성찰에 사용자의 마음 상태가 반영되어 하루하루 더욱 개인적으로 발전하는 앱 경험을 제공할 수 있게 되었다”며, “놀라운 점은 이러한 아이디어들을 매우 빠르게 설계할 수 있었다는 점이다. 막대한 백엔드 인프라가 필요했던 기능이 이제는 최소한의 설치만으로도 기기에서 직접 실행된다. 이로써 소규모인 우리 팀은 커다란 가치를 빠른 속도로 전달할 수 있었다. 이와 동시에, 모든 사용자의 데이터는 안전하게 보관되고, 모든 통찰과 프롬프트는 오로지 사용자의 기기에서만 생성된다”고 전했다.
다른 건강 및 피트니스 앱도 파운데이션 모델 프레임워크를 활용해 완전히 새로운 앱 경험을 제공한다. 테니스 또는 피클볼 실력 향상에 도움을 주는 SwingVision 앱은 경기력 향상을 위한 조언을 생성한다. 이 앱은 파운데이션 모델 프레임워크를 사용해 Core ML 모델의 출력으로 제공되는 사용자의 경기 영상을 분석하고, 매우 구체적이면서도 쉽게 실천할 수 있는 피드백을 제시한다. 7 Minute Workout은 사용자가 자연어를 사용해 역동적으로 운동을 생성할 수 있게 해준다. 일례로, 부상을 악화하는 동작은 피하거나 특정 이벤트에 대비하는 운동을 생성해 달라고 사용자가 구체적으로 요청할 수 있다. 앱은 또한 친근하고 중립적인 어조로 의욕을 북돋는 피드백도 제공한다. 일기 앱 Gratitude는 매주 도전 과제, 성취, 목표, 긍정적 문구를 자세히 요약해 생성한다. 또한 파운데이션 모델 프레임워크를 활용해 일기 쓰기를 개인적인 맥락 기반의 긍정적 언어로 탈바꿈시킨다.
Train Fitness 역시 Apple의 파운데이션 모델 프레임워크를 활용해 필요한 장비를 사용할 수 없을 때 사용자의 다음 운동 동작을 추천한다. 사용자는 선호하는 운동 유형 또는 근력 한계치와 같은 세부 지침을 입력해 운동 내용을 정교하게 다듬을 수 있다. 긍정적인 알림을 제공하는 Motivation은 사용자가 좋아하는 콘텐츠를 감정별, 주제별 카테고리로 정리하고, Streaks는 사용자의 할 일 목록에서 태스크를 자동으로 분류하고 스마트하게 제안한다. Wakeout!은 사용자가 선택한 운동과 관련해 자세한 이유와 함께 맞춤화된 짧은 동작을 생성한다. 생성 가능한 구조를 사용하는 파운데이션 모델은 수천 개의 동영상 중에 일부를 선택해 각 사용자에게 딱 맞는 루틴을 생성해 준다.
새로운 기회를 열어주는 교육 앱
몰입도 높은 생물학 앱 CellWalk는 사용자가 세밀한 3D 세포를 분자 수준까지 관찰하거나, 생명체의 분자 기계를 통해 가상 투어를 떠날 수 있도록 경험을 제공한다. 학생 및 연구원 사용자는 낯선 용어를 발견하면 이를 선택해 자세히 학습할 수 있다. 이 앱은 파운데이션 모델 프레임워크를 활용해 용어에 관한 설명을 대화 형식으로 제공하며, 앱 내 과학 정보에 기반한 정보를 생성하기 위해 도구 호출을 사용한다. 사용자가 프로필을 설정하면 학습자의 지식 수준을 고려한 맞춤형 설명을 제공하는 동시에, 학습 효과를 강화하기 위해 학습 기록을 보관한다.
CellWalk의 개발자 팀 데이비슨(Tim Davison)은 “온디바이스 모델은 우수한 성능을 지니고 있다”며, “우리 앱의 시각 자료는 언제나 상호적이었지만, 파운데이션 모델 프레임워크의 도입으로 텍스트 자체가 활기를 띠게 됐다. 앱에 숨겨진 과학 데이터는 사용자의 수준에 맞춘 역동적인 시스템이 되고, 해당 모델로 생성된 신뢰할 만한 구조화된 데이터가 앱에 매끄럽게 통합되었다”고 밝혔다.
다양한 주제의 교육 앱들도 파운데이션 모델 프레임워크를 앱 내에서 활용하고 있다. Grammo는 AI 튜터를 활용해 사용자의 영어 문법 학습을 돕고, 연습 문제에서 발생한 사용자의 오답을 친근한 대화 형식의 설명으로 제공한다. 이에 더해, 이제 사용자가 특정 주제를 더욱 깊이 공부하고 싶을 때 즉석에서 새로운 질문을 생성하는 연습 섹션도 선보인다. Lil Artist는 파운데이션 모델 프레임워크와 ImageCreator API의 성능을 합해 아이들을 위한 맞춤형 일러스트 이야기를 제공한다. 어린이 사용자들 개방형 텍스트 필드를 사용하는 대신, 더욱 접근성 높고 흥미로운 이야기를 만들기 위해 앱의 사용자 인터페이스에서 캐릭터와 주제를 선택할 수 있다.
사용자가 외우고 싶은 단어를 Vocabulary에 저장하면 온디바이스 파운데이션 모델이 자연어 이해를 사용해 ‘동사’, ‘해부학’, ‘어려움’ 등의 맞춤형 테마로 분류한다. 이로써 앱은 체계적이고 유용한 환경을 제공해 사용자의 복습과 연습 효율성을 높여준다. 스페인어 사용자를 위한 방대한 교육 플랫폼인 Platzi는 사용자가 시청 중인 동영상 속 내용에 관한 구체적인 질문을 던지고 빠르게 답변받을 수 있도록 도움을 준다. 앱은 레슨 내용에 기반한 온디바이스 모델을 사용해 특정 레슨과 관련한 세부적인 질문에 대화형 답변을 제공한다.
영감을 불어넣어 주는 새로운 창의성 및 생산성 기능
Stuff는 사용자가 하루 동안 떠올리는 수많은 할 일을 추적하도록 설계되어 사용자의 삶을 체계화하고 목표 달성을 돕는다. 파운데이션 모델 프레임워크 덕에 이제 Stuff는 사용자가 입력하는 날짜, 태그, 목록을 이해할 수 있다. 사용자가 ‘금요일에 소피아에게 전화하기’라고 입력하기만 하면, Stuff는 적절한 장소에 세부 내용을 즉시 채워 넣는다. Listen Mode에서 사용자가 ‘오늘 밤 빨래하기’, ‘다음 주 여행 준비하기’와 같이 머릿속 생각을 말하기만 하면 Stuff는 이를 체계적이고 편집 가능한 작업으로 변환한다. Scan Mode에서는 손글씨로 여러 단락으로 쓰거나 대충 휘갈겨 쓴 작업 내용을 사진으로 찍어서 곧장 Stuff에 추가할 수 있다.
Stuff의 개발자 오스틴 블레이크(Austin Blake)는 “iOS 26의 파운데이션 모델 프레임워크는 Stuff에 판도를 뒤바꾸는 새로운 워크플로를 선사했다”며, “기기 자체적으로 실행되는 이 프레임워크는 강력하고, 예측 가능하며, 놀라운 성능을 선보인다. 그 간결함 덕분에 Listen Mode와 Scan Mode를 하나의 릴리스에서 전부 출시할 수 있었다. 파운데이션 모델 프레임워크가 아니었다면 훨씬 오래 걸렸을 일”이라고 밝혔다.
VLLO는 사용자가 첫 번째 브이로그를 제작하거나 소셜 채널에 업로드할 콘텐츠를 편집하는 등 언제든지 직관적인 인터페이스로 자연스럽고 재미있는 영상 편집 경험을 제공한다. VLLO는 파운데이션 모델 프레임워크와 Apple의 비전 프레임워크를 매끄럽게 통합해 영상 편집을 새로운 차원으로 발전시킨다. 영상 프리뷰를 스마트하게 분석하고, 각 장면에 최적화된 배경 음악과 역동적인 스티커를 자동으로 추천한다.
Vimosoft의 CEO 이경현은 “VLLO는 파운데이션 모델 프레임워크와 비전 기술을 매끄럽게 통합해 새로운 크리에이터들의 진입 장벽을 낮춘다”며, “Apple의 파운데이션 모델과 비전 프레임워크를 모두 활용해 복잡한 알고리즘 없이 간단한 프롬프트만으로도 첨단 추천 기능을 손쉽고 효율적으로 구현할 수 있었다”고 전했다.
이외 다양한 창의성 및 생산성 앱들이 파운데이션 모델 프레임워크를 활용해 앱에 새로운 경험을 출시했다. Signeasy는 이제 요약을 생성하고, 중요 포인트를 강조 표시하며, 사용자가 특정 문서와 관련한 질문을 하고 빠르게 답변을 받을 수 있는 대화형 인터페이스를 지원한다. Agenda는 지능형 어시스턴트인 Ask Agenda를 생성해 사용자가 자신의 메모와 관련해 질문할 수 있도록 했다. Ask Agenda는 관련 정보를 검색하고, 가장 관련성 높은 메모의 링크와 함께 이해하기 쉬운 답변을 내놓는다.
Detail: AI Video Editor는 파운데이션 모델 프레임워크를 활용해 초안이나 개요를 당장 레코딩에 사용할 수 있는 텔레프롬프터 스크립트로 변환한다. 동영상이 공유 준비 상태가 되면 제목, 설명, 해시태그, 메시지가 자동으로 생성된다. Essayist는 Apple의 비전 프레임워크와 파운데이션 모델 프레임워크를 함께 활용해 PDF에서 정보를 추출하고, 이를 구조화된 참고 문헌 및 인용문으로 변환한다. PDF를 드래그 앤 드롭하기만 하면 즉시 사용자가 원하는 인용 스타일의 참고 문헌 문서가 생성된다. 사용자가 즉석에서 작업을 생성하고, 프로젝트, 태그, 날짜와 함께 정리할 수 있게 해주는 OmniFocus 4는 이제 다가오는 여행을 위해 어떤 물건을 준비해야 하는지 알려주는 등, 사용자 대신 프로젝트와 다음 단계를 생성할 수 있다. 이 앱은 기존 태그를 활용해 자동으로 제안을 생성하고, 캡처한 콘텐츠에 대한 새로운 태그도 제안할 수 있다.
파운데이션 모델 프레임워크로 설계하기
파운데이션 모델 프레임워크는 Swift에 긴밀하게 통합되어 있어 개발자가 손쉽게 기존 코드에서 곧장 30억 개의 파라미터 온디바이스 모델에 요청을 보낼 수 있도록 해준다. 이 프레임워크는 생성 가이드를 제공해 개발자가 신뢰할 수 있는 일관된 형식으로 모델이 응답할 수 있게 한다. 개발자는 모델에 도구를 제공할 수 있어서 프로세싱에 더 많은 정보가 필요한 경우, 모델은 해당 도구를 불러와 올바른 정보로 응답을 제공할 수 있다. 파운데이션 모델 프레임워크는 iOS 26, iPadOS 26, macOS 26에서 사용할 수 있으며, Apple Intelligence와 호환되며 Apple Intelligence가 활성화된 모든 기기에서 작동한다.
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- Apple Intelligence는 베타로 사용할 수 있으며, 한국어, 영어, 프랑스어, 독일어, 이탈리아어, 포르투갈어(브라질), 스페인어, 중국어(간체), 일본어를 지원함. 일부 기능은 지역 또는 언어에 따라 제공되지 않을 수 있음. 기능 및 언어 지원 여부 그리고 시스템 요구 사양은 support.apple.com/ko-kr/121115에서 확인할 수 있음.