Raspberry Pi AI HAT+ 2란?
2026년 1월, Raspberry Pi 재단이 AI HAT+ 2를 발표했습니다. $130에 불과한 이 확장 보드 하나로 라즈베리파이 5를 포터블 AI 워크스테이션으로 변신시킬 수 있습니다. Hailo 10H AI 가속기와 전용 8GB RAM을 탑재해, 클라우드 없이도 Llama 3.2, DeepSeek-R1, Qwen-2 같은 소형 LLM을 로컬에서 구동할 수 있는 것이 핵심입니다.
주요 사양 한눈에 보기
- AI 가속기: Hailo 10H — 최대 40 TOPS(초당 40조 연산)
- 전용 메모리: 8GB LPDDR4X RAM (Pi 메인 메모리와 독립)
- 전력 소비: 최대 3W (배터리 구동 프로젝트에 적합)
- 인터페이스: PCIe Gen2 x1, 40핀 GPIO 호환, USB-C 전원 공급 옵션
- 지원 프레임워크: TensorFlow Lite, PyTorch Mobile, ONNX Runtime + Hailo SDK
- 크기: 40mm × 40mm (초소형, 스택형 설계)
- 가격: $130 (약 18만원)
이전 모델과 무엇이 다른가?
기존 AI HAT+(2023년 출시)과 비교하면 AI HAT+ 2의 진화가 명확히 보입니다.
AI HAT+ vs AI HAT+ 2 비교
- AI 가속기: Hailo 8 (26 TOPS, 컴퓨터 비전 특화) → Hailo 10H (40 TOPS, 생성형 AI 최적화)
- 전용 RAM: 없음 (Pi RAM 공유) → 8GB LPDDR4X (독립 메모리)
- 지원 워크로드: 이미지 분류, 객체 탐지 → 텍스트 생성, 번역, 소형 LLM 추론까지 확장
- 전력: ~2W → ~3W (여전히 저전력)
가장 큰 차이는 전용 8GB RAM의 추가입니다. 이전 모델은 Pi의 메인 RAM을 공유해야 했기 때문에 LLM 모델을 올리기 어려웠지만, AI HAT+ 2는 모델 전용 메모리를 독립적으로 사용할 수 있어 최대 7B 파라미터 모델까지 안정적으로 구동됩니다.
실제 벤치마크 성능
커뮤니티 엔지니어들과 유명 유튜버 Jeff Geerling의 테스트 결과를 정리합니다:
모델별 추론 성능
- Llama 3.2 (7B): 추론 지연 210ms, 전력 2.8W — 로컬 챗봇, 텍스트 생성에 적합
- Qwen-2 (Small): 추론 지연 165ms, 전력 2.5W — 번역, 요약 작업에 최적
- DeepSeek-R1-Distill (Vision): 추론 지연 98ms, 전력 2.2W — 실시간 객체 탐지에 탁월
모든 모델에서 3W 이하의 전력을 유지하면서도 실용적인 추론 속도를 보여주는 것이 인상적입니다. 특히 비전 모델은 100ms 이하의 지연으로 실시간 처리가 가능합니다.
어떤 프로젝트에 활용할 수 있을까?
AI HAT+ 2로 실현 가능한 프로젝트 아이디어를 소개합니다:
- 로컬 AI 챗봇: 인터넷 없이도 작동하는 개인용 AI 어시스턴트
- 실시간 카메라 캡션: 라이브 카메라 피드에 실시간 자막 생성
- 다국어 음성 비서: 엣지에서 구동되는 음성 인식 + LLM 응답
- 스마트 보안 카메라: 클라우드 업로드 없이 로컬에서 객체 감지
- 드론/로봇 AI: 3W 저전력으로 배터리 구동 환경에 최적
- IoT 게이트웨이: 센서 데이터를 로컬에서 AI로 분석 후 의사결정
구매 전 알아둘 점
AI HAT+ 2를 구매하기 전에 고려해야 할 사항들입니다:
- Raspberry Pi 5 필수: Pi 4 이하 모델에서는 사용할 수 없습니다
- 7B 모델이 한계: 8GB RAM으로 13B 이상의 모델은 구동이 어렵습니다
- 전용 전원 추천: AI 워크로드 시 안정적인 USB-C 전원 공급 필요
- Hailo SDK 학습 필요: 최적의 성능을 위해 Hailo 전용 SDK에 대한 이해가 필요합니다
엣지 AI의 새로운 기준
$130으로 로컬 LLM을 구동할 수 있는 시대가 열렸습니다. AI HAT+ 2는 CES 2026에서도 Best of Innovation 상을 수상하며 업계의 주목을 받고 있습니다. 클라우드에 의존하지 않는 프라이버시 중심의 AI, 인터넷이 없는 환경에서도 작동하는 오프라인 AI를 원하는 메이커와 개발자에게 현재 가장 매력적인 선택지입니다.