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스마트폰에서 고성능 AI 연산 가능…"메모리 사용 500분의 1로 확 줄여"

거대한 서버에서만 돌아가던 고성능 물리 연산 인공지능(AI)이 스마트폰이나 소형 기기 안으로 들어올 수 있는 길이 처음 열렸다. POSTECH은 노준석 기계공학과·화학공학과·전자전기공학과·융합대학원 교수 연구팀이 중국 칭화대 선전 국제대학원, 하얼빈공대, 홍콩시티대 연구팀과 성능은 그대로 유지하면서 연산량을 99% 이상 줄인 획기적인 기술을 개발했다고 7일 밝혔다. 노준석 교수는 "고성능 AI를 스마트폰에서도 실행할 수 있는 수준"이라며 "복소값 신경망 양자화 기반 초경량 AI 프레임워크를 제시한 것"이라고 설명했다. 연구는 '네이처 커뮤니케이션즈에 게재됐다. 일반적으로 스마트폰으로 영화를 보고, 내비게이션으로 길을 찾을 때 타이밍 정보를 담은 '위상]을 '실수'와 '허수'로 이루어진 '복소수'라는 수학적 개념으로 나타낸다. 또 이를 활용한 '복소값 신경망'은 홀로그램이나 무선 통신, 레이더 영상 분석 등 위상 정보를 정밀하게 처리할 수 있는 장점이 있다. 그러나 복소값 신경망은 계산량이 엄청나게 많아 스마트폰 같은 소형 기기에서는 사용하기 어려운 단점이 있다. AI 모델을 가볍게 만드는 '양자화' 기술이 있긴 하지만, 기존 방식은 실수 기반 신경망을 기준으로 설계돼 복소값 신경망에 적용할 경우 위상 정보가 흐트러지는 단점이 있다. 특히, 홀로그램처럼 위상에 민감한 기술에서는 아주 작은 오차도 화질 저하로 이어진다. 이에 국제 연구팀이 복소수를 이루는 '실수부'와 '허수부'를 따로 처리하지 않고 동시에 고려하는 '공동 양자화' 기법을 고안했다. 기존에는 복소수를 두 개 숫자로 나눠 각각 압축하는 과정에서 두 값 사이 관계가 깨지며 위상 정보가 틀어졌는데, 연구팀은 두 요소를 하나로 묶어 이러한 문제를 줄였다. 중요한 부분에는 높은 정밀도를 유지하고 덜 중요한 부분은 과감히 줄이는 '적응형 혼합 정밀도 학습' 전략도 더해 메모리 사용도 대폭 줄였다. 사진을 저장할 때 주인공 얼굴은 고화질로, 배경은 저화질로 압축하는 식이다. 연구팀이 홀로그램 실험 결과, 기존 최첨단 모델(HoloNet) 대비 연산량은 99.1%, 메모리 사용량은 99.8% 줄었다. AI가 해야 할 계산이 약 100분의 1로 줄고, 저장공간은 500분의 1 수준으로 줄었다는 의미다. 영상 화질을 나타내는 지표(PSNR1))는 그럼에도 약 4dB(데시벨) 향상됐다. 음성·무선 신호 분류, 레이더 표적 인식 등 분야에서도 연산량을 약 85% 이상 줄이면서도 정확도는 그대로 유지했다. 스마트폰에서 실행했을 때는 기존보다 최대 389배 빠른 속도를 기록했다. 노준석 교수는 “고성능 물리 연산 AI가 스마트폰이나 소형 기기 안에서 구동될 수 있다는 가능성을 처음 연 것”이라며, “경량 AR·VR 홀로그램, 자율주행 차량 레이더, 차세대 통신망, 휴대형 의료기기까지 다양한 분야에 활용될 것”이라고 전했다.

2026.05.07 13:50박희범 기자

피지컬AI '현장 투입' 빨라질까…다음 승부처는 '로봇 커뮤니케이션'

LG가 피지컬 인공지능(AI) 사업에 속도를 내면서 관련 생태계에 대한 관심이 더욱 커지고 있다. 특히 시장에서는 피지컬AI 경쟁이 '모델 성능'에서 '현장 적용'으로 넘어가는 과정에서 로봇-사람, 로봇-로봇 간 협업을 가능케 하는 커뮤니케이션(연결성·저지연)이 차세대 핵심 요소로 부각될 수 있다는 관측이 나온다. 최근 업계에 따르면 정부가 추진하는 '피지컬 AI 선도기술 개발' 프로젝트에서 LG전자 컨소시엄이 사업자로 확정되며, 피지컬AI 구현을 위한 기반기술 개발이 본격화되는 분위기다. 동시에 LG AI연구원은 피지컬AI를 계열사 제조 현장에 투입해 성과를 내겠다는 로드맵을 언급하며, 연구개발(R&D) 단계를 넘어 실전 적용 국면으로 진입하고 있음을 시사했다. '두뇌'에서 '현장'으로…피지컬AI의 무게중심 이동 그동안 AI 산업의 관심은 거대언어모델(LLM)과 멀티모달 모델 등 '두뇌'에 집중돼 왔다. 그러나 피지컬AI는 물리 세계에서 실제로 움직이고, 사람과 함께 일하며, 예측 불가능한 환경 변수에 대응해야 한다는 점에서 현장 투입 시 요구조건이 급격히 높아진다. 이 과정에서 기술적 병목은 단순히 “로봇이 무엇을 보느냐(인지)”를 넘어, “로봇이 어떻게 협업하느냐(협업)”로 이동한다는 것이 업계의 시각이다. 제조·물류 등 산업 현장에서는 로봇이 단독으로 움직이는 것보다, 사람·설비·다른 로봇과 안전하게 역할을 나누고 상태를 공유하는 '협업 품질'이 생산성과 리스크를 좌우하기 때문이다. 밸류체인 '4조각'…이번엔 '신경망(연결)'이 테마다 피지컬AI는 로봇에 AI를 얹는 수준을 넘어, 모델·로봇·인지·현장 연결까지 복합 스택으로 움직인다는 분석이 늘고 있다 이런 흐름 속에서 시장에서는 피지컬AI 밸류체인을 '두뇌–몸–감각–신경망'처럼 몇 개 레이어로 나눠 해석하는 방식도 확산되고 있다. 로봇이 물리 세계에서 '판단하고 행동'하기 위한 '두뇌 영역'에는 월드모델·행동모델·로봇 파운데이션 모델(RFM) 등이 포함되고, 실제 작업을 수행하는 '몸 영역'에는 산업·물류·서비스·휴머노이드 등 로봇 하드웨어가 자리한다. 여기에 로봇이 환경을 인지하는 '감각 영역'으로 비전·센서·멀티모달 기술이 더해지며, 마지막으로 로봇과 사람, 로봇과 로봇, 로봇과 관제 시스템을 실시간으로 이어주는 '신경망 영역'에는 커뮤니케이션·연결성(저지연·안정성·현장 네트워크)이 핵심 요소로 꼽힌다. 이 가운데 최근 피지컬AI 모멘텀이 커지면서 '두뇌'와 '몸'에 대한 조명은 이미 진행된 반면, 현장 적용이 가시화될수록 '신경망(커뮤니케이션)' 레이어가 후속 테마로 부각될 수 있다는 평가가 나온다. 핵심은 '레이턴시(지연)'와 '연결 안정성'이다. 로봇이 작업 현장에서 음성·명령·센서 데이터·상황 정보를 실시간으로 주고받지 못하면, 로봇의 판단과 행동이 늦어지고 안전 리스크가 커질 수 있다. 반대로 통신 지연을 줄이고 끊김을 최소화할수록, 로봇은 사람과 더 자연스럽게 협업하며 공정 효율을 높일 수 있다. 이 때문에 업계에서는 현장 커뮤니케이션을 구현하는 기술을 '피지컬AI의 신경망'으로 비유하기도 한다. 예컨대 산업 현장에서 다수 작업자가 별도 조작 없이 동시에 대화하는 작업그룹통신(WGC) 수요가 커지는 가운데, 세나테크놀로지가 메시(Mesh Networking) 기술력을 앞세워 건설·제조 등 작업 현장을 중심으로 적용 범위를 넓히고 있다는 점도 같은 흐름으로 해석된다. 특히 그물망 구조의 메시 네트워크를 통해 일부 작업자가 범위를 이탈해도 그룹 연결을 유지하고 복귀 시 자동 재연결되는 '자가 치유' 특성은, 현장 커뮤니케이션에서 요구되는 안정성 측면에서 눈에 띄는 포인트로 거론된다. “다음 승부처는 협업 품질”…관련 기술 기업군 재평가 가능성 업계에서는 피지컬AI가 “현장 적용”으로 넘어가면, 로봇과 AI만으로는 완결되지 않고 현장 네트워크·저지연 통신·메시 기반 연결 기술 등 주변 인프라의 중요성이 커질 것으로 본다. 증권가 한 관계자는 “피지컬AI는 결국 로봇이 현장에서 '팀플레이'를 해야 성과가 난다”며 “이 단계에서는 AI 모델 외에도 실시간 연결성, 지연 최소화, 안정적 데이터 흐름을 제공하는 기술이 중요해질 수 있어 관련 기업군이 재평가될 여지가 있다”고 말했다.

2026.04.28 14:55백봉삼 기자

엔비디아, 신경망 렌더링으로 게임 현실감 높인 DLSS 5 공개

엔비디아가 16일(현지시간) 미국 캘리포니아 주 새너제이에서 개막한 연례 기술행사 'GTC 2026' 기조연설에서 PC용 게임 그래픽의 현실감을 높일 수 있는 새 기술 'DLSS 5'를 공개했다. 딥러닝슈퍼샘플링(DLSS) 기술은 2018년 처음 등장했다. 낮은 해상도 프레임을 생성해 GPU 부하를 더는 동시에 프레임 생성 기술을 더해 초당 프레임 속도를 높이는 역할을 한다. 현재까지 약 750개 게임에 적용됐다. 올 초 공개된 DLSS 4.5는 화면에 표시되는 화소 24개 중 23개를 AI가 생성하는 수준까지 발전했다. DLSS 5는 여기서 한 단계 더 나아가 그래픽 품질까지 개선하는 기술로 확장됐다. 이날 젠슨 황 엔비디아 CEO는 "DLSS 5는 컴퓨터 그래픽 분야가 맞은 챗GPT와 같은 발전의 순간이며 실시간 신경망 렌더링 기술을 도입해 시각적 사실성을 크게 끌어올렸다"고 설명했다. 이어 "실시간 렌더링과 AI를 결합해 그래픽의 사실성을 한 단계 끌어올리는 기술이며 게임 개발자들이 이전에는 불가능했던 수준의 시각적 현실감을 구현할 수 있게 될 것”이라고 강조했다. DLSS 5는 게임 엔진이 만들어 낸 색상 정보와 움직임 정보(모션 벡터)를 기반으로 AI 모델이 광원 효과와 질감, 빛 반사 등 시각 효과를 더한다. 이를 통해 사실적인 조명 효과와 질감을 적용할 수 있다. AI 모델은 캐릭터, 머리카락, 직물, 피부와 같은 복잡한 장면 요소뿐 아니라 전면 조명, 역광, 흐린 날씨 등 환경 조명 조건까지 학습한다. 개발자는 색상, 효과 강도, 적용 영역 등을 세밀하게 제어해 실사풍, 영화, 카툰 렌더링 등 각 게임의 고유한 스타일을 유지하면서 그래픽 품질을 향상시킬 수 있다. 베데스다 스튜디오, 캡콤, 넷이즈, 텐센트, 유비소프트 등 주요 게임 개발사들이 DLSS 5를 채택했다. '스타필드', '호그와트 레거시', '팬텀블레이드 제로', '델타포드' 등 주요 게임에 DLSS 5가 적용될 예정이다. 엔비디아는 DLSS 5가 올 가을 경 출시될 게임부터 순차 적용 예정이라고 밝혔다. 이를 구동 가능한 PC용 GPU와 세부 조건은 공개되지 않았다.

2026.03.17 07:32권봉석 기자

사람 뇌처럼 미래 예측하고, 다시한 번 생각하는 AI모델 개발

사람의 뇌처럼 다시 생각하는 인공지능(AI) 모델이 개발됐다. KAIST는 이상완 뇌인지과학과 교수 연구팀이 인간의 뇌처럼 오차까지 재추정, 예측을 계산하는 새로운 AI 메타학습법을 개발했다고 1일 밝혔다. 뇌는 현재 벌어지는 일을 단순히 인식하는데서 그치지 않고 '다음에 무슨 일이 일어날까'도 고려한다. 실제 결과 값이 다르면 그 차이(오차)를 줄이는 방향으로 사고 방향과 전략을 수정한다. 바둑에서 상대 다음 수를 예상했다가 빗나가면 전략을 바꾸는 것과 비슷하다. 이 같은 정보처리 방식을 '예측 부호화'라고 한다. 그런데 이를 곧바로 AI모델에 적용하는데는 한계가 있다. 신경망이 고차원화 될수록 오차가 특정 부위에 몰리거나 아예 사라져 성능이 떨어지는 문제가 반복된다. 오차가 발생한 책임소재를 찾아 수정하기 위해선 모델의 실수(오차) 값을 뉴런에 골고루 뿌려 줘야 하는데, 이 일을 제대로 수행하지 못했던 것. 연구팀이 이 원인을 수학적으로 규명하고 새로운 해법을 제시했다. AI가 결과만 예측하는 것이 아니라, '예측 오차가 앞으로 어떻게 변할지'까지 다시 예측하도록 만들었다. 연구팀은 이를 메타예측이라고 설명했다. 이상완 뇌인지과학과 교수는 "쉽게 말해, 틀림을 한 번 더 생각하는 AI로 이해하면 될 것"이라며 "이 방식을 적용하자, 깊은 신경망에서도 학습이 멈추지 않고 안정적으로 진행됐다"고 부연 설명했다. 연구팀은 총 30가지 실험 중 97%인 29개에서, 현재 AI의 표준 학습법인 역전파(Backpropagation)보다 높은 정확도를 기록했다. 역전파는 AI가 '틀린 만큼 거꾸로 되돌아가며 고치는' 현재의 대표적 학습 방법이다. 이 교수는 "이 모델에서는 숫자로 정확도 정도를 나타내는 것은 별 의미없다. 모델에 따라 99점도 나오기도 하는데, 더 중요한 건 오차 수정 방법에 관한 새로운 전략을 제시한 점"이라고 말했다. 기존 AI 학습방식(역전파)는 모든 층이 서로 긴밀하게 연결돼 있어, 전체 네트워크를 한 번에 계산하고 한 번에 수정해야 하지만 이 방법은 이 방식은 뇌처럼 분산적·부분적으로 학습해도 큰 AI 모델을 잘 학습시킬 수 있다. 이 교수는 “뇌의 구조를 단순히 모방한 것이 아니라, 뇌의 학습 원리 자체를 AI가 따르도록 만든 것이 이번 연구 핵심”이라며 “뇌처럼 효율적으로 배우는 인공지능 가능성을 열었다”고 덧붙였다. 이 교수는 또 "전력 효율이 중요한 뉴로모픽 컴퓨팅, 환경에 적응해야 하는 로봇 AI, 기기 내부에서 작동하는 엣지 AI 등 다양한 분야로 확장될 것으로 기대한다"며 "특허 출원은 준비중이지만, 상용화나 창업은 검토하지 않았다. 마땅한 기업이 기술이전을 요구하면 넘길 계획"이라고 말했다.

2026.03.01 12:00박희범 기자

Arm "엣지 AI, 사용자 만족도 좌우...웨어러블·IoT에도 필수"

[라스베이거스(미국)=권봉석 기자] "클라우드에만 의존하는 AI는 인터넷 연결 속도나 전파 감도에 많은 영향을 받는다. 사용자는 인터넷 연결이 문제인 상황에서도 AI 기능에 문제가 있다고 여길 수 있다. 지연 시간이나 비용 면에서도 효율적이지 않다." 7일(이하 현지시간) 오전, 라스베이거스 베니션 엑스포 내 미팅룸에서 기자단과 마주한 크리스 버기(Chris Bergey) Arm 엣지 AI 사업부문 총괄 수석부사장(EVP)은 '엣지 AI가 왜 필요한가'라는 질문에 이렇게 답했다. 크리스 버기 총괄 수석부사장은 이어 "Arm은 CPU 기반 AI 가속 명령어인 SME2, Armv9 명령어 체계, CPU·GPU·NPU 가속 등 다양한 기술을 통해 스마트폰뿐 아니라 웨어러블과 IoT 기기까지 엣지 AI를 지원하고 있다"고 설명했다. "엣지 AI, 클라우드 AI 회사들이 더 관심 많다" 크리스 버기 총괄 수석부사장은 이날 "엣지 AI를 일반 소비자보다 더 적극적으로 도입하고 싶어하는 것은 오히려 클라우드 기반 AI 회사들"이라고 설명했다. 비용, 성능, 사용자 경험 측면에서 엣지 AI가 주는 이점이 더 크기 때문이다. 그는 6일 레노버 테크월드 기조연설에서 Arm 고객사 수장인 크리스티아노 아몬 퀄컴 CEO의 발언도 인용했다. 당시 크리스티아노 아몬 퀄컴 CEO는 "엣지 데이터를 더 많이 가진 사람이 경쟁에서 이길 것"이라고 발언했다. 크리스 버기 총괄 수석부사장은 "나도 크리스티아노 아몬 CEO의 말에 동의한다. 결국 AI의 종착점은 엣지와 클라우드를 결합한 하이브리드 모델이 될 것이고, 클라우드 기반 기업일수록 오히려 엣지 AI에 관심이 많다"고 설명했다. "CPU 기반 AI 가속 명령어 'SME2', 실시간 처리에 강점" 크리스 버기 총괄 수석부사장은 "Arm은 CPU, GPU, 신경망처리장치(NPU)를 모두 활용해 엣지 AI 성능을 극대화하고 있다"고 강조했다. 이어 "CPU에서 실행되는 AI 가속 명령어 'SME2'는 성능 면에서는 NPU에 뒤질 수 있다. 그러나 지연 시간이 짧고 메모리 근접성이 뛰어나 실시간 처리에 강점을 지닌다. 또 큰 AI 워크로드는 NPU로 분산해 처리할 수 있다"고 설명했다. 또 "현재 퀄컴, 미디어텍 등 다양한 제조사가 SME를 지원하는 시스템반도체를 출시했고 앞으로 신제품은 물론 기존 제품에서도 소프트웨어 업데이트를 통해 SME 활용 사례가 늘어날 것"이라고 내다봤다. 그는 Arm이 GPU를 활용한 신경망 가속 기술 개발에도 분명한 계획을 가지고 있다고 말했다. "대부분의 응용프로그램이 AI 기능 구현에 CPU와 GPU만 활용하는 상황이다. GPU를 활용한 AI 가속 기능은 분명히 필요하며, 향후 GPU에 신경망 가속 기능을 통합해 모바일 환경에서도 데스크톱 수준의 AI 가속을 낮은 전력으로 구현할 계획이다." "AI 탑재 웨어러블 기기에도 하이브리드 AI는 필수" 크리스 버기 총괄 수석부사장은 이날 "애플워치 등장 이후 멈춰 있던 시장에 메타와 샤오미 등 다양한 회사가 확장현실(XR) 글래스와 신경 추적 손목밴드 등 다양한 AI 탑재 기기를 출시하며 활력을 불어넣고 있다"며 AI의 중요성을 역설했다. 그는 스마트 글래스를 예로 들며 "이런 웨어러블 기기에도 엣지 AI는 반드시 필요하다"고 설명했다. "스마트 글래스는 충분하지 않은 배터리와 부피·크기 제약 때문에 무작정 성능을 높이기 어렵다. 또 클라우드에만 의존하는 것은 지연시간 면에서 효율적이지 않다. 결국 스마트폰 등 기기와 역할을 분담하는 하이브리드 처리 모델이 필요하다." "Arm CSS, 최적 레시피 고객사에 제공하는 전략적 도구" Arm은 현재 CPU와 GPU, NPU 등 시스템반도체(SoC)의 여러 구성 요소를 한데 묶어 '컴퓨트 서브시스템'(CSS)이라는 형태로 고객사에 제공하고 있다. 크리스 버기 총괄 수석부사장은 "Arm CSS는 Arm이 제공할 수 있는 최고 성능의 CPU와 이를 통한 구현, 제품화 레시피를 제조사(OEM)와 개발자에게 제공하는 전략적 도구"라고 평가했다. 그는 "CSS를 공급받는 고객사는 필요에 따라 CSS 구성 요소 중 CPU나 GPU 등 필요한 요소만 최종 제품에 활용할 수 있다. 이를 통해 가능한 한 많은 회사가 엣지 AI를 구현할 수 있도록 돕고 있다"고 설명했다. "AI 경험, 소비자의 기대치 높이는 역할 할 것" 크리스 버기 총괄 수석부사장은 "AI는 스마트폰을 넘어 거의 모든 기기에 확산되고 있다. 삼성전자가 TV에 AI를 적용해 축구 경기 화질을 개선한 사례처럼 필요성이나 관심을 보이는 사례가 점차 늘어나고 있는 상황"이라고 설명했다. 그는 "터치스크린이 처음 등장했을 때 그랬던 것처럼 AI를 통한 경험은 앞으로 소비자가 기기에 기대하는 기준을 바꾸는 역할을 할 것"이라고 덧붙였다.

2026.01.09 14:00권봉석 기자

[현장] 국회 간 리벨리온 "엔비디아와 다른 길…에너지 효율로 AI 주도권 잡겠다"

리벨리온이 대한민국 인공지능(AI) 기술 주도권을 확보하기 위한 맞춤형 칩 청사진을 국회에서 제시했다. 정동영 더불어민주당 의원과 최형두 국민의힘 의원은 24일 서울 여의도 국회에서 '제13차 AI G3 강국 신기술 전략 조찬 포럼'을 개최했다. 이날 포럼에는 이달 막 출범한 대통령 직속 국가인공지능전략위원회의 임문영 상근 부위원장이 참석해 무게감을 더했다. 포럼의 발제자로 나선 박성현 리벨리온 대표는 AI 반도체 시장의 현실을 냉정하게 진단하는 것으로 발표를 시작했다. 그는 "(리벨리온이) 엔비디아보다 모든 걸 잘한다고 이야기하면 감옥에 가야 한다"며 기술 격차를 솔직하게 인정했다. 100가지 벤치마크 중 한두 개가 낫다고 해서 전체를 이긴다고 말할 수 없다는 의미다. 다만 박 대표는 "격차가 더 벌어지는지 줄어드는지가 중요하다"며 "거대언어모델(LLM) 시대가 열리면서 전력 대비 성능 즉 '에너지 효율'이 핵심 경쟁력으로 떠올랐다"고 강조했다. 이어 "성능 자체는 엔비디아가 괴물이지만 에너지 효율이라는 새로운 전쟁터에서는 토종 신경망처리장치(NPU) 기업들에게 추격의 기회가 생겼다"고 분석했다. 그는 AI 반도체 시장을 모델을 만드는 '사전훈련(Training)'과 만들어진 모델을 서비스하는 '추론(Inference)'으로 명확히 구분했다. 사전훈련 시장은 엔비디아의 하드웨어와 쿠다(CUDA) 소프트웨어 생태계가 장악해 단기간에 이길 수 없다고 선을 그었다. 그러나 추론 시장은 다르다고 역설했다. 만들어진 모델을 국민 서비스로 제공할 때 엔비디아 칩은 ▲구하기 어렵고 ▲매우 비싸며 ▲전력을 너무 많이 소모하는 세 가지 명확한 한계가 존재하기 때문이다. 이 빈틈이 바로 리벨리온과 같은 국내 기업들이 파고들 시장이라는 설명이다. 박 대표는 이런 리스크를 감수하는 전략은 오직 스타트업이기에 가능하다고 목소리를 높였다. 그는 "어떤 대기업 임원도 5년간 적자를 내면서 사업을 이끌 수는 없다"며 "그런 모험은 스타트업들에게만 가능하다"고 단언했다. 이러한 스타트업의 도전을 성공으로 이끌기 위해서는 국가적 생태계 조성이 필수라고 호소했다. 그는 SK텔레콤이 리벨리온의 칩을 실제 통화 요약 서비스에 대규모로 구매해준 것이 이번 투자 유치로 2조원대 기업가치를 달성하게 된 결정적 계기가 됐다고 밝혔다. 이는 정부의 마중물 역할과 대기업의 협력이 절실하다는 의미다. 박 대표가 미국 인텔, 스페이스X 등에서의 경력을 뒤로하고 한국으로 돌아온 이유도 바로 이 생태계의 잠재력 때문이다. 그는 "반도체는 생태계 게임"이라며 "우리는 세계 1, 2위 메모리 반도체와 2위 파운드리를 모두 가진 유일한 나라로, 한번 승부를 걸어볼 수 있다"고 역설했다. 마지막으로 그는 지금이 다시 오지 않을 '골든타임'임을 수차례 강조했다. 박 대표는 "(두 의원이 지난해부터 개최한) 포럼이 만들어준 불씨를 새로 출범한 국가인공지능전략위원회가 화염으로 키워줘야 한다"며 "더불어 우리가 강점을 가진 제조업 기반 피지컬 AI 분야에서 초반 승기를 잡은 만큼 지금이 국가적 역량을 결집할 때"라고 밝혔다.

2025.09.24 09:17조이환 기자

[현장] "GPU 대체 가능성 보인다"…딥엑스, '초저전력' AI칩으로 엔비디아에 도전장

딥엑스가 초저전력 인공지능(AI) 반도체 전략을 공개하며 그래픽처리장치(GPU) 중심의 시장 구도를 정면으로 겨냥했다. 김정욱 딥엑스 부사장은 15일 서울 강남구 코엑스에서 열린 '2025 국제인공지능대전' 세션에 참가해 자사 AI 반도체 전략을 발표했다. 이날 발표에서 김 부사장은 클라우드 추론의 한계를 지적하고 GPU의 시대가 가고 있다고 단언했다. 김 부사장에 따르면 딥엑스의 신경망처리장치(NPU)는 엔비디아 GPU 대비 60분의 1 수준의 전력으로 동급 이상의 추론 성능을 낼 수 있다. 그는 회사의 칩이 GPU보다 탑스(TOPS) 수치상으로는 낮아 보일 수 있지만 실제 유효 성능은 더 높다고 설명했다. 그는 "GPU는 200탑스를 위해 40와트를 쓰지만 우리는 25탑스를 4.5와트로 구현한다"며 "연산량만 따질 게 아니라 실질적으로 몇 개의 프레임을 처리하느냐가 중요하다"고 강조했다. 이어 "'와트 당 탑스'가 아닌 '실효 처리량' 중심의 성능 평가 필요하다"고 강조했다. 또 김 부사장은 온디바이스 AI의 필요성을 7가지로 정리해 제시했다. ▲자율화 ▲무인화 ▲개인화 ▲연결 불안정 대응 ▲프라이버시 보호 ▲클라우드 비용 비효율 ▲탄소 배출 감축 등 기술적 필요부터 인프라·환경 이슈까지 아우르는 설명이다. 현재 딥엑스가 만든 AI 반도체는 실제 상용화 단계에 들어서 있다. 발표에서는 자율주행차, CCTV, 로봇 등에 실장된 실제 데모 영상이 이어졌다. 더불어 LG유플러스와 협업 중인 '스몰 LLM' 구동 사례도 소개됐다. 단말에서 일상적 질의응답을 처리하고 복잡한 연산만 클라우드에 넘기는 구조로, 속도·비용·보안 측면에서 모두 효율이 크다는 설명이다. 딥엑스는 이미 다양한 AI칩 라인업을 확보한 상태다. 김 부사장은 "우리는 성능은 높이고 발열은 사람 체온 수준인 35도 수준으로 유지한다"며 "팬리스 환경에서도 안정적으로 작동 가능한 것이 경쟁력"이라고 말했다. 이어 "이는 산업용 AI, 스마트시티, 군사 분야에도 곧바로 적용 가능하다는 점에서 실용성이 높다"고 설명했다. 딥엑스는 초저전력 온디바이스 AI 반도체를 개발하는 팹리스 스타트업이다. 기술력과 상용화 가능성을 바탕으로 현재까지 340건 이상의 특허를 확보했으며 CES 혁신상과 대통령 표창 등을 수상했다. 협력 기업은 국내외 300곳이 넘고 현대차, 삼성, 포스코, LG전자 등이 주요 파트너로 참여하고 있다. 김정욱 딥엑스 부사장은 발표를 마치며 "AI가 향후 전기처럼 작동하고 공기처럼 존재하게 될 것"이라며 "그 중심에는 GPU가 아닌 NPU가 자리해야 한다"고 강조했다.

2025.05.15 17:21조이환 기자

노르마, 새로운 양자 신경망 개발...정확도 획기적 개선

양자 보안과 양자 컴퓨팅 전문 기업 노르마(대표 정현철, www.norma.co.kr)가 정확도가 획기적으로 개선된 새로운 방식의 양자 신경망을 개발했다. 노르마는 퀀텀 AI팀 이준서 연구원이 지난달 SCI급 미국 물리학회 학술지 '피지컬 리뷰A'에 '얽힘 분리 양자 신경망을 통한 양자 엔트로피와 양자 거리 측도의 통합적 추정'이라는 논문을 게재했다고 24일 밝혔다. 이 논문에는 KAIST 신명진, 이승우 연구생이 공동 제1저자로 참여했다. 교신 저자는 서울대학교 정갑균 박사가 맡았다. 연구팀은 양자 정보 이론의 핵심 물리량을 보다 효율적으로 추정할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안했다. 해당 연구에서는 '얽힘 분리 양자 신경망(Disentangling Quantum Neural Network, DEQNN)'을 개발했다. 이 DEQNN은 고차원 양자 상태에서도 높은 정확도를 유지할 수 있는 것이 특징이다. 일반적으로 양자 물리량을 추정하는 기존 알고리즘은 양자 상태의 힐베르트 공간 크기에 따라 성능이 저하되는 한계를 가진다. 하지만 이번 연구에서 제안한 DEQNN은 이러한 한계를 극복할 수 있는 혁신적인 방법을 제시헸다. 노르마 측은 "폰 노이만 엔트로피, 레니 엔트로피, 찰리스 엔트로피 등의 양자 엔트로피 측도와 대각합 거리, 브루스 거리와 같은 양자 거리 측도를 보다 정밀하게 추정하는 데 기여할 것"으로 기대된다. 이번 연구 결과가 향후 양자 컴퓨팅 및 양자 통신 기술 발전에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 연구진은 내다봤다. 이준서 연구원은 "DEQNN은 통합된 차원 축소 방식을 적용해 양자 정보 이론에서 요구되는 다양한 물리량을 효율적으로 추정할 수 있다"며 "이를 통해 대규모 양자 시스템의 복잡성을 극복하고, 양자 정보 처리 및 분석에 활용할 수 있는 명확한 이론적 기반을 제시하는 것이 목표였다"고 연구의 배경을 설명했다. DEQNN은 힐베르트 공간의 크기를 줄이면서도 양자 상태가 포함하는 정보를 최대한 보존하는 특성을 갖는다. 이를 통해 축소된 양자 시스템 내에서 다양한 양자 엔트로피 및 거리 측도를 보다 정확하게 추정할 수 있다. 기존에는 고차원 양자 상태에서 복잡한 계산이 필요했던 물리량들을 DEQNN을 활용하면 훨씬 효율적으로 추정할 수 있다. 또한 개별 물리량을 추정할 때 차원 축소를 각각 수행하는 방식이 아니라 단일 네트워크 구조 내에서 동시에 진행될 수 있도록 설계함으로써 통합적 방법론을 제시했다. 이를 통해 연구 및 응용의 효율성을 크게 향상시켰다. 복잡한 대규모 양자 시스템에서도 적용 가능한 기술의 명확한 이론적 근거를 마련했다. 이준서 연구원은 "이 기술을 활용하면 낮은 복잡도의 양자 신경망을 구현, 기존 양자 알고리즘의 성능을 향상시킬 수 있을 것"으로 기대했다. 노르마 정현철 대표는 "화학 및 물리 시뮬레이션, 금융 모델링, 최적화 문제 등 다양한 분야에서 향상된 양자 머신러닝 기법을 적용할 수 있을 것"으로 전망했다. 정 대표는 “노르마의 R&D 집중 투자와 우수 인재 양성 노력의 결실”이라며 “앞으로도 양자 연구에 대한 지속적인 투자와 기술 개발을 이어갈 것"이라고 밝혔다. 한편 노르마는 2011년 설립된 양자 보안 및 양자 컴퓨팅 전문 기업이다. 양자 보안 분야에서는 양자내성암호(PQC) 기술을 적용해 PQC 기반의 솔루션(Q 케어 스위트, Q 케어 커넥트 등)을 확보했다. 이외에 양자 컴퓨터 및 응용 프로그램 개발을 적극 추진 중이다. 지난해 양자 애플리케이션 개발을 위한 환경을 제공하는 'Q 플랫폼(Q Platform)'을 출시했다. 노르마가 자체 개발한 국내 최초 한국형 양자 컴퓨터 '큐리온(Qrion)' 출시를 앞두고 있다.

2025.02.24 12:27박희범 기자

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