애플 엔지니어들이 새로운 Siri 성능에 대한 우려 제기
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)
Internal Apple 엔지니어들이 회사의 매우 기대되는 iOS 26.4 업데이트를 테스트하면서 개편된 Siri 음성 어시스턴트의 성능에 대해 심각한 우려를 표명했다고 Bloomberg의 Mark Gurman이 보도했습니다. 2025년 10월 19일 Gurman의 Power On 뉴스레터에 보도된 이 개발 상황은 경쟁사들이 앞서 나가는 가운데 Apple이 인공지능 약속을 이행할 수 있는지에 대한 새로운 의문을 제기합니다.
품질 문제가 중요한 AI 업데이트를 괴롭히다
Apple이 2026년 3월 또는 4월 iOS 26.4 출시를 목표로 하면서 우려가 제기되고 있다. 이 업데이트는 WWDC 2024에서 처음 발표된 향상된 Siri 기능을 마침내 제공할 것으로 약속되었다. 새로운 Siri는 화면 인식, 개인 맥락 이해, 앱 내 제어 기능을 갖출 것으로 예상되며, 이러한 기능을 통해 사용자는 여러 앱에서 동시에 정보를 가져오면서 "우리 엄마 비행기는 언제 도착해?"와 같은 복잡한 질문을 할 수 있게 된다.
그러나 초기 빌드를 테스트하는 엔지니어들은 어시스턴트의 성능에 대해 경고를 제기했으며, 구체적인 결함에 대한 세부 사항은 공개되지 않았다. 이러한 우려는 테스트에서 오류율이 약 33%에 달하자 Apple이 Siri의 아키텍처를 완전히 재구축해야 했던 초기 개발 문제를 반영한다.
Apple은 원래 이러한 기능이 2025년 초 iOS 18.4와 함께 선보일 것이라고 약속했지만, 초기 V1 아키텍처가 품질 기준을 충족할 수 없다고 판단한 후 출시를 연기했다. 소프트웨어 책임자 Craig Federighi는 Apple이 더 견고한 V2 아키텍처로 전환해야 했다고 인정하며, The Wall Street Journal에 "우리는 V1 아키텍처를 계속 밀어붙이고 더 많은 시간을 투입할 수 있었지만, 그 상태로 출시하려고 했다면 고객의 기대나 Apple의 기준을 충족하지 못했을 것"이라고 설명했다.
인재 유출이 개발 과제를 가중시키다
성능 우려는 애플의 핵심 AI 인재들이 경쟁사, 특히 메타로 이동하는 우려스러운 인재 유출 속에서 제기되고 있습니다. 가장 최근에는 새로운 Siri 이니셔티브를 담당하는 애플의 "Answers, Knowledge, and Information" 팀을 이끌던 Ke Yang이 2025년 10월 메타의 Superintelligence Labs로 떠났습니다. Yang은 "새로운 Siri 이니셔티브를 담당하는 가장 저명한 임원"으로 묘사되었습니다.
이번 이직은 지난 1년간 애플의 AI 부서에서 12명 이상의 AI 연구원과 임원들이 떠난 보다 광범위한 패턴을 따르고 있습니다. 초기 이직자 중에는 메타로부터 약 2억 달러 상당의 보상 패키지를 받아들인 것으로 알려진 애플 Foundational Model 팀의 전 책임자 Ruoming Pang이 포함되어 있습니다.
경쟁 압력이 가중되다
애플의 어려움은 경쟁사들의 발전과 극명한 대조를 이룹니다. 구글은 Gemini AI를 안드로이드 기기에 깊이 통합했으며, 삼성의 Galaxy AI 기능인 실시간 통화 번역과 향상된 사진 편집은 사용자들로부터 호평을 받았습니다. 심지어 수정된 AI 모델을 사용하는 중국 제조업체들도 애플의 현재 제품보다 더 나은 성능을 보이는 것으로 알려졌습니다.
이러한 지연은 애플의 아이폰 사업에 중대한 영향을 미칩니다. 일부 애널리스트들은 지속적인 AI 부족이 향후 기기 판매에 영향을 미칠 수 있다고 우려하고 있으며, 특히 아이폰 17 라인업이 출시될 때 설득력 있는 AI 기능을 제공하지 못할 경우 더욱 그러합니다. 그러나 최근 보고서에 따르면 아이폰 17 사전 주문이 실제로 아이폰 16 수준을 초과했으며, 애널리스트들은 수요가 이전 모델보다 10-15% 앞서 있다고 언급했습니다.
애플이 2026년 봄 iOS 26.4 마감일을 향해 달려가는 동안, 회사는 품질과 프라이버시에 대한 명성을 유지하면서 기존 AI 어시스턴트와 경쟁할 수 있는 Siri 경험을 제공해야 한다는 압박에 직면해 있습니다. 예상 출시까지 5~6개월이 남은 상황에서, 애플이 현재의 성능 문제를 해결할 수 있을지 여부가 더 넓은 AI 전략의 성공을 결정할 수 있습니다.