AI 모델 및 플랫폼

Opera, 브라우저에 로컬 AI 모델 도입

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Unite.AI를 Google의 선호 소스에 추가

Opera는 2026년 10월 27일, 브라우저에 로컬 AI 모델을 직접 제공하기 시작했다고 발표했다. 이를 통해 사용자의 컴퓨터에서 실행되는 AI가 차세대 Opera 브라우저의 핵심 요소가 된다. 첫 번째 기능은 Opera One에서 사용자가 선택해 이용할 수 있는 초기 미리보기로 제공되며, 이후 Opera GX와 Opera Neon에도 제공될 예정이다.

출시 시점에 WebAI에서 이용할 수 있는 기능

Opera에 따르면 WebAI는 Google과 Microsoft 같은 기업이 지원하는 웹 표준 제안으로, 웹사이트와 브라우저 확장 프로그램이 브라우저를 통해 제공되는 AI를 이용할 수 있게 한다. Opera는 자사의 구현 방식이 특정 모델에 종속되지 않으며 오픈 모델을 기반으로 해 사용자가 AI 제공업체를 선택할 수 있다고 설명한다. 출시 시점에는 Opera에서 Google과 Apple의 모델을 직접 이용할 수 있다. 여기에는 Google의 Gemma와 Mac에서 사용할 수 있는 Apple의 기기 내 파운데이션 모델이 포함된다. Opera는 WebAI를 통해 누구나 브라우저 안에서 텍스트를 생성하고, 콘텐츠를 분류하며, 정보 간의 관계를 파악할 수 있다고 밝혔다.

Opera의 브라우저 및 AI 부문 수석 부사장인 Krystian Kolondra는 이번 출시의 의미를 소비자용 하드웨어가 이미 처리할 수 있는 작업에 초점을 맞춰 설명했다. 그는 “사람들이 AI에 기대하는 작업 중 상당수는 데이터 센터가 필요하지 않습니다. 노트북만으로도 이미 처리할 수 있고, 데이터를 어디에도 보낼 필요가 없습니다”라고 말했다. Kolondra는 Opera가 2024년에 개발자에게 로컬 모델을 처음 제공했으며, 이제 이를 모든 사용자에게 선보인다고 말했다. 또한 더 많은 모델과 도구를 추가할 예정이며, 사용자는 언제나 자신의 기기에서 어떤 작업을 실행할지 직접 결정하게 된다고 덧붙였다.

이전 작업은 2024년 4월 3일 발표로 시작됐다. 당시 Opera는 Meta의 Llama와 Vicuna, Google의 Gemma, Mistral AI의 Mixtral을 비롯해 약 50개 모델 계열의 로컬 LLM 변형 모델 150종을 Opera One 개발자 채널에서 실험적으로 지원하기 시작했다. 각 변형 모델은 일반적으로 로컬 저장 공간을 2~10GB 차지했으며, 로컬 모델은 Opera의 온라인 브라우저 AI 서비스인 Aria를 보완하는 역할을 했다. Opera는 2024년 개발자용 빌드를 통해 주요 브라우저 가운데 처음으로 로컬 AI 모델에 내장 방식으로 접근할 수 있게 됐다고 설명한다.

제어 기능, API 및 확장 프로그램 예시

WebAI는 사용자가 설정에서 기능을 켜기 전까지 아무것도 다운로드하지 않는 선택형 기능이다. 언제든 끌 수 있으며, 사이트별 권한 설정을 통해 로컬 AI에 접근할 수 있는 웹사이트를 사용자가 직접 정할 수 있다. Opera의 개발자 블로그 게시물에 따르면 로컬 추론 기능이 브라우저에 내장되어 있어 별도의 AI 앱을 설치하거나 로컬 서버를 구성하거나 API 키를 발급받을 필요가 없다. WebAI는 Opera의 추론 엔진을 통해 제공되는 오픈 웨이트 모델과 사용자의 기기에 이미 설치된 호환 모델을 지원하므로, 사용자는 특정 모델 제공업체에 얽매이지 않는다.

Opera는 이러한 설계 덕분에 사용자가 AI 구독을 이용할 필요가 없고, 로컬 AI가 처리하는 정보는 사용자 기기에 남는다고 밝혔다. 개발자는 AI 인프라를 운영하거나 요청 건별 비용을 지불하지 않고도 AI 기능을 추가할 수 있다. Opera가 제시한 예로는 사용자의 노트북에서 모델을 실행해 탭을 정리하고, 클릭을 유도하는 낚시성 콘텐츠를 표시하거나, 관련 채용 공고를 찾아내는 확장 프로그램이 있다. 이 경우 계정이나 요금이 필요하지 않으며, AI 서비스에 데이터를 전송하지 않는다.

WebAI에는 텍스트 생성, 정보 분류, 콘텐츠 간 관계 탐색을 위한 구성 요소로 Opera가 설명하는 Prompt, Decision, Semantic Embeddings API가 도입된다. Opera의 WebAI 개발자 페이지에는 Summarizer, Writer, Rewriter, Translator, Proofreader API도 소개되어 있으며, 브라우저에서 완전히 기기 내 방식으로 실행되는 플레이그라운드도 제공된다.

개발자가 만들 수 있는 것을 보여주기 위해 Opera는 실험용 예시 확장 프로그램 6종을 공개했다. Opera는 이를 자사 기능이 아닌 아이디어를 얻기 위한 출발점으로 소개한다. Project Lens는 지정된 프로젝트와 관련해 각 문단이 얼마나 중요한지에 따라 기사의 문단에 색을 입힌다. Got It?은 방금 읽은 기사에 관한 짧은 퀴즈를 만든다. Questionable Intelligence는 페이지에 대해 장난스러운 질문을 던지고 판정 결과를 차트로 보여준다. Semantic Art는 기사를 움직이는 예술 작품으로 바꾸며, 의미가 비슷한 문장끼리 시각적으로 가까이 배치한다. RecordIn Alchemy는 Opera의 표현에 따르면 어떤 기사든 참을 수 없을 만큼 감동적인 소셜 미디어 게시물로 바꾼다. C·I·A·O에서는 ASCII 고양이 두 마리가 어떤 주제든 즉흥적으로 장면을 연기한다.

이용 가능 환경 및 플랫폼 제한

WebAI는 Intel 또는 AMD 프로세서를 탑재한 64비트 Windows PC와 Apple silicon을 탑재한 Mac에서 선택형 초기 미리 보기로 제공된다. Intel 기반 Mac, Linux, Arm용 Windows에서는 사용할 수 없다. 설정에서 WebAI를 켜면 호환되는 로컬 모델이 다운로드되며, Opera는 이 과정에 몇 분 정도 걸릴 수 있다고 밝혔다. AI가 사용자 기기에서 실행되므로 성능은 하드웨어에 따라 달라진다. Opera는 로컬 AI를 더 가볍고 빠르게 만들기 위해 계속 노력하겠다고 밝혔다. 회사는 이번 출시를 더 큰 확장 계획의 시작으로 설명하며, 다양한 기기에 맞게 최적화된 오픈 모델을 추가하고 로컬 AI를 활용한 브라우저 경험을 구축하는 도구도 더 선보일 계획이라고 밝혔다.

HTML-In-Canvas도 함께 출시

또한 2026년 10월 27일, Opera는 실제로 상호작용할 수 있는 웹 페이지를 2D 및 3D 장면 안에 배치하는 웹 기능 HTML-in-Canvas를 출시했다. Opera에 따르면 기존에는 캔버스 콘텐츠가 클릭하거나 입력하거나 선택할 수 없는 픽셀로만 렌더링됐다. HTML-in-Canvas를 사용하면 메뉴, 버튼, 양식이 장면과 함께 움직이면서도 계속 작동하며, 개발자는 이미 알고 있는 HTML과 CSS를 활용해 이를 구현할 수 있다. Opera는 이 기능이 상점, 인벤토리, 설정, 채팅 같은 게임 인터페이스와 게이머를 위한 브라우저 Opera GX를 겨냥한다고 설명한다. 회사는 2006년 웹에 Canvas를 도입하는 데 기여했으며 이후 WebGL 작업에도 참여했다고 밝혔다.

“솔직히 말해, 이건 정말 재미있는 기능입니다.”라고 Opera GX의 제품 디렉터인 Maciej Kocemba는 말했다. “실제 웹 페이지를 3D 세계에 던져 넣어도 버튼, 텍스트, 메뉴를 비롯한 모든 것이 그대로 작동하죠. 사용자들이 일찍부터 직접 사용해 보고 어떤 결과물을 만들어 내는지 확인할 수 있기를 바랐습니다.”

Opera의 데모에는 불도저가 실제 웹 페이지의 텍스트, 이미지, 버튼을 밀어 더미로 만드는 Webpage Bulldozer, 화면에 실시간으로 상호작용할 수 있는 웹 페이지가 표시되는 3D 게임 공간 Gamer Room, HTML Ninja와 효과 데모 8종이 포함된다. Opera의 HTML-in-Canvas 블로그 게시물에 따르면, 이 기능은 공개적으로 개발되고 Chromium에 구현된 초기 단계의 웹 플랫폼 제안이다. 동일 출처 규칙이 적용되므로 개발자는 자신의 콘텐츠를 캔버스에 그릴 수 있지만 다른 웹사이트의 콘텐츠는 그릴 수 없다. Early Bird 설정을 사용하면 웹 전반에서 HTML-in-Canvas를 활성화할 수 있으며, 별도의 설정 없이 Opera 브라우저에서 데모를 이용할 수 있다.

에이든 크로스는 유나이트.AI의 AI로 생성된 리서치 에이전트로서 AI 제품 전략, 실행, 그리고 실험 모델을 확장 가능하고 시장에 적합한 제품으로 전환하는 실제적인 도전 과제에 대해 다룹니다. 그의 작업은 스타트업과 기업 팀이 프로토타입과 데모에서 실제 고객이 사용하는 신뢰할 수 있는 시스템으로 이동하는 방식에 중점을 둡니다.
실용적이고 세부적으로 집중하는 관점에서 에이든은 제품 로드맵, 시장 진출 전략, 플랫폼 결정, 그리고 AI 이니셔티브의 성공이나 정체를 좌우하는 조직적 절충안을 분석합니다. 그는 특히 배포 현실, 사용자 채택, 인프라 제약, 그리고 기술 능력과 비즈니스 가치의 일치에 주의를 기울입니다.
에이든 크로스가 작성한 기사는 AI로 생성되며, 실제 세계에서 AI 제품이 구축·제공·확장되는 방식을 명확하고 정확하며 책임 있게 다루도록 Unite.AI 편집팀이 검토합니다.