엔테, 완전 오프라인 구동 LLM 앱 '엔수' 출시...빅테크 의존 탈피 선언

[한국정보기술신문] 프라이버시 중심 사진 저장 서비스로 알려진 엔테(Ente)가 지난 3월 2일, 기기 내에서 완전히 구동되는 로컬 LLM(대형언어모델) 앱 '엔수(Ensu)'를 공개했다. 엔수는 인터넷 연결 없이 스마트폰이나 PC에서 챗GPT와 유사한 방식으로 AI와 대화할 수 있는 오픈소스 애플리케이션으로, 사용자 데이터가 외부 서버로 전송되지 않아 완전한 프라이버시를 보장한다는 점이 특징이다.

엔테는 이번 출시의 배경으로 LLM 기술의 중요성과 그에 따른 위험성을 동시에 지목했다. 회사 측은 "LLM은 빅테크에게만 맡겨두기에는 너무 중요한 기술"이라며, 중앙집중형 서비스가 가진 문제점으로 △사용자 프라이버시 침해 △서비스 제공자에 대한 높은 의존성 △임의적인 계정 차단 △콘텐츠 통제 등을 꼽았다. 또한 중앙화된 LLM이 대규모 여론 조작에 악용될 수 있다는 점도 우려 요인으로 제시했다.

현재 로컬에서 구동 가능한 소형 모델은 대형 클라우드 모델에 비해 성능이 떨어지는 것이 사실이다. 그러나 엔테는 "모델 간의 격차 자체보다 특정 성능 임계치를 언제 넘느냐가 더 중요하다"고 분석했다. 소형 모델이 일정 수준 이상의 성능에 도달하면, 대부분의 일상적인 용도에서는 충분히 활용 가능하다는 것이다.

엔수는 현재 iOS, 안드로이드, macOS, 리눅스, 윈도우 등 주요 플랫폼 전반에 걸쳐 제공되며, 실험적인 웹 버전도 함께 공개됐다. 핵심 로직은 Rust 언어로 작성됐으며, 모바일에서는 네이티브 앱, 데스크톱에서는 Tauri 기반 앱이 동일한 공유 로직을 사용한다. 이미지 첨부 기능도 지원된다.

앱은 완전 무료이며, 기존 엔테 계정과 연동해 종단간 암호화(E2EE) 방식으로 대화 내용을 기기 간에 백업·동기화하는 기능도 구현 완료된 상태다. 다만 엔테는 이번 첫 출시 버전에서는 향후 제품 방향에 따라 데이터 저장 구조가 변경될 가능성을 고려해 동기화 기능의 활성화를 당분간 보류하기로 결정했다. 회사 측은 "동기화 기능이 도입되면 기존의 로컬 대화 내역도 함께 백업 및 동기화될 것"이라고 밝혔다.

엔테는 이미 자사 서비스인 엔테 포토스(Ente Photos)를 통해 기기 내 AI 기능 구현에 성공한 바 있다. 얼굴 인식, 인물 클러스터링, 자연어 이미지 검색 등의 기능을 모두 로컬에서 처리하면서도 종단간 암호화 방식으로 기기 간 동기화를 지원한다. 당시에도 "불가능하다"는 외부의 회의적인 시각이 있었으나, 수년간의 개발 끝에 이를 실현했다는 점에서 엔수에 대한 기대감도 크다.

엔테는 엔수의 향후 발전 방향으로 여러 가능성을 열어두고 있다. 단순 채팅을 넘어 △사용자가 작성하는 메모에 AI가 제안·비판·맥락을 제공하는 '제2의 두뇌' 형태 △안드로이드 런처처럼 기존 인터페이스에 자연스럽게 통합된 AI △장기 기억과 개인화된 성격을 갖춘 온디바이스 에이전트 등 다양한 방향이 검토 중이다.

엔수의 소스 코드는 깃허브를 통해 공개돼 있으며, 앱은 공식 홈페이지(ente.com/ensu)에서 다운로드할 수 있다. 회사는 사용자 피드백을 바탕으로 제품 방향을 결정할 계획이며, 공식 이메일 및 디스코드 채널을 통해 의견을 접수하고 있다.