최근 수년간 PyTorch는 연구(R&D) 분야에서 압도적인 우위를 점하면서 “대세(framework of choice)”로 자리잡았다. 그러나 TensorFlow는 여전히 프로덕션과 온디바이스(모바일·임베디드) 환경에서 강력한 입지를 유지하고 있어, 완전 대체까지 이르지는 못했다.
1. 연구 영역에서의 우세
2025년 기준 딥러닝 논문 중 약 85%가 PyTorch로 구현되며, 연구 커뮤니티에서 사실상 표준으로 자리잡았다[1].
PyTorch 재단 발표에 따르면 AI 연구용 구현의 70% 이상이 PyTorch를 사용하고 있으며, 모델 학습 전반에서도 63%의 점유율을 차지한다[2].
2. 프로덕션 환경의 양강 구도
TensorFlow는 TensorFlow Serving, TFX, 그리고 TensorBoard 등 성숙한 툴체인과 정적 그래프(Static Graph) 최적화를 바탕으로 대규모 서비스 배포에 널리 채택되어 있다[1].
반면, PyTorch는 TorchScript, TorchServe 등을 통해 프로덕션 지원을 강화해 왔으나, Google 생태계와의 긴밀성에서는 TensorFlow에 아직 미치지 못한다[1].
3. 모바일·임베디드(on-device) 배포
- TensorFlow Lite(최근 LiteRT로 명칭 변경)는 2017년 출시 이후 전 세계 27억 대 이상의 기기에 탑재되어 10만 개 이상의 앱에서 사용될 정도로 광범위하다[3].
- PyTorch Mobile은 PyTorch와 동일한 코드베이스를 사용해 서버 모델을 곧바로 디바이스로 이식할 수 있다는 장점이 있으나, 지원 기기 수와 도구 성숙도에서는 TFLite에 못 미친다[4].
- Meta가 새로 내놓은 ExecuTorch(구 PyTorch Mobile 후속)와 Google의 LiteRT 모두 멀티프레임워크·하드웨어 가속을 목표로 발전 중이지만, 현 시점에서는 TensorFlow Lite 쪽이 더 폭넓은 하드웨어·라이브러리 최적화를 제공한다[3][4].
결론
PyTorch는 연구 및 모델 개발 단계에서 TensorFlow를 크게 앞서지만, TensorFlow는 대규모 프로덕션과 모바일·임베디드 배포에서 여전히 강력한 솔루션이다. 완전 대체보다는, 프로젝트 특성과 배포 목표에 맞춰 두 프레임워크를 병행 활용하는 것이 일반적이다.
References
[1] Leapcell, “TensorFlow vs PyTorch: A Comparative Analysis for 2025,” 2025.
[2] PyTorch Foundation, “2024 Year in Review,” 2024.
[3] Google Developers Blog, “TensorFlow Lite가 이제 LiteRT,” 2024.
[4] D. Matani & G. Menghani, “On-Device Deep Learning: PyTorch Mobile and TensorFlow Lite,” 2025.
출처
[1] TensorFlow vs PyTorch: A Comparative Analysis for 2025 | Leapcell https://leapcell.io/blog/tensorflow-vs-pytorch-a-comparative-analysis-for-2025
[2] PyTorch Grows as the Dominant Open Source Framework for AI and … https://pytorch.org/blog/2024-year-in-review/
[3] TensorFlow Lite가 이제 LiteRT가 되었습니다 https://developers.googleblog.com/ko/tensorflow-lite-is-now-litert/
[4] On-Device Deep Learning: PyTorch Mobile and TensorFlow Lite https://www.kdnuggets.com/2021/11/on-device-deep-learning-pytorch-mobile-tensorflow-lite.html
[5] Top 10 Kaggle Machine Learning Projects to Become Data Scientist … https://www.kdnuggets.com/top-10-kaggle-machine-learning-projects-to-become-data-scientist-in-2024
[6] PyTorch vs. TensorFlow: A Comprehensive Comparison in 2024 https://docs.rafay.co/blog/2024/09/16/pytorch-vs-tensorflow-a-comprehensive-comparison-in-2024/
[7] Analysis of the Application Efficiency of TensorFlow and PyTorch in … https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC9699128/
[8] PyTorch vs TensorFlow: Choosing the Best Framework for Deep … https://www.codecademy.com/article/pytorch-vs-tensorflow-choosing-the-best-framework-for-deep-learning
[9] PyTorch vs TensorFlow in 2023 – AssemblyAI https://assemblyai.com/blog/pytorch-vs-tensorflow-in-2023
[10] PyTorch android examples of usage in applications – GitHub https://github.com/pytorch/android-demo-app
[11] TensorFlow Lite vs PyTorch Mobile for On-Device Machine Learning https://app.daily.dev/posts/tensorflow-lite-vs-pytorch-mobile-for-on-device-machine-learning-kijmyb4w1
[12] Optimizing TensorFlow Lite Runtime Memory https://blog.tensorflow.org/2020/10/optimizing-tensorflow-lite-runtime.html
[13] CASML 2024 – Scientific Machine Learning Challenge | Kaggle https://www.kaggle.com/competitions/casml-2024-scientific-machine-learning-challenge
[14] Machine Learning in Science II 2024 | Kaggle https://www.kaggle.com/competitions/machine-learning-in-science-ii-2024
[15] 2EL1730 Machine Learning Project – Jan. 2024 – Kaggle https://www.kaggle.com/competitions/2el1730-machine-learning-project-january-2024
[16] 2024.기계학습.중간고사.문제1.다시풀기 – Kaggle https://www.kaggle.com/competitions/2024-ml-midterm-p1-re
[17] [SKKU 2024-1 Machine Learning] First Project – Kaggle https://www.kaggle.com/competitions/skku-2024-1-machine-learning-first-project
[18] Welcome to the ExecuTorch Documentation https://docs.pytorch.org/executorch/
[19] PyTorch vs TensorFlow: Comparative Guide of AI Frameworks 2025 https://opencv.org/blog/pytorch-vs-tensorflow/
[20] PyTorch Mobile | Hacker News https://news.ycombinator.com/item?id=21217169
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