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◼ 게스트 : 권수용 실장 / 아이크래프트
◼ 진행자 : 고우성 PD / 토크아이티 (wsko@talkit.tv, https://talkit.tv/)
영상 목차
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✔ 클라우드에서 엣지로의 전환
✔ Small LLM의 등장 배경
✔ Mixture of Experts(MoE) 아키텍처
✔ Google Gemma 3 실제 사례
✔ Edge AI의 산업 적용 분야
<잇(IT)터뷰 – 핵심 내용 파악하기>
‘잇(IT)터뷰 – 핵심 내용 파악하기’는 영상의 핵심 내용을 정리한 글입니다.
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이번 잇(IT)터뷰는 차세대 산업 경쟁력의 핵심으로 부상한 Edge AI와 Small LLM(sLLM)을 다룹니다. 대규모 데이터센터에 의존하던 전통적 AI에서 벗어나 디바이스 자체에서 작동하는 온디바이스 AI로의 패러다임 전환을 살펴봅니다.
특히 Small LLM을 가능하게 하는 핵심 기술인 Mixture of Experts(MoE) 아키텍처의 원리와 장점을 상세히 설명하고, Google Gemma 3 270M 모델의 실제 사례를 통해 500-600MB 메모리로도 강력한 AI 기능을 구현할 수 있음을 입증합니다. 로봇, 스마트 팩토리, 물류 자동화 등 Edge AI의 실질적 응용 분야를 제시합니다.
1. 클라우드에서 엣지로의 AI 패러다임 전환
AI의 진화는 대규모 데이터센터에서 개별 디바이스로 이동하고 있다. 기존 AI는 네트워크 연결이 필수적이었지만, Edge AI는 디바이스 자체에서 독립적으로 작동한다.
*Edge AI의 핵심 장점
– 낮은 지연시간: 클라우드 왕복 없이 즉각 응답
– 향상된 프라이버시: 데이터가 디바이스를 벗어나지 않음
– 오프라인 작동: 네트워크 없이도 기능 수행
– 비용 효율성: 지속적인 클라우드 통신 비용 절감
이러한 전환을 가능하게 한 것이 바로 Small LLM(sLLM)이다. 스마트폰, 로봇, IoT 기기 등 제한된 컴퓨팅 리소스를 가진 디바이스에서도 강력한 AI 기능을 제공한다.
2. Small LLM – 작지만 강력한 AI
권수용 실장은 “Small LLM은 단순히 큰 모델을 축소한 것이 아니라, 완전히 다른 접근법으로 설계된다”고 강조했다.
1) Small LLM의 특징
– 초경량 설계: 수백 MB 수준의 메모리로 작동
– 최적화된 아키텍처: 제한된 리소스에 맞춘 효율적 구조
– 실시간 응답: 네트워크 지연 없는 빠른 처리
– 특화된 성능: 특정 도메인에서 높은 정확도
2) 대표 사례
– Google Gemma 3 270M: 2억 7천만 파라미터, 500-600MB 메모리
– Alibaba Qwen: 중국 시장에서 주목받는 sLLM
이러한 모델들은 전통적인 대규모 LLM과 비교해 1/10 이하의 리소스로도 실용적인 성능을 발휘한다.
3. Mixture of Experts(MoE) – 효율성의 핵심
MoE는 Small LLM을 가능하게 하는 혁신적 아키텍처다. “전통적인 LLM이 하나의 거대한 두뇌라면, MoE는 전문가 집단”이라는 비유가 이를 잘 설명한다.
1) MoE의 작동 원리
① 게이팅 네트워크(Gating Network): 관리자 역할로, 입력된 작업을 분석하여 가장 적합한 전문가(expert)를 선택한다.
② 전문가 모델들(Expert Models): 특정 도메인에 특화된 작은 모델들의 집합. 각각이 독립적으로 작동한다.
③ Sparse Activation(희소 활성화): “모든 팀원이 모든 회의에 참석할 필요는 없다.” MoE의 핵심 비밀로, 전체 모델 중 일부만 활성화하여 효율성을 극대화한다.
2) 프로세스 흐름
작업 입력 → 게이팅 네트워크 분석 → 적합한 전문가 선택 → 병렬 처리 → 결과 통합
3) MoE의 효율성
100명의 전문가가 있는 시스템에서 특정 작업에 5명만 활성화한다면, 1/20의 컴퓨팅 리소스로 같은 품질의 결과를 얻을 수 있다.
4. Google Gemma 3 270M 실제 데모
권수용 실장이 시연한 Google Gemma 3 270M 모델은 Small LLM의 실용성을 입증했다.
1) Gemma 3 270M 스펙
– 파라미터: 2억 7천만 개
– 메모리 요구량: 500-600MB
– 응답 속도: 거의 즉각적 (네트워크 지연 없음)
2) 실제 시연 결과
질문을 입력하자마자 즉시 응답이 생성되었다. 클라우드 기반 LLM의 네트워크 지연 없이 빠르고 정확한 답변을 제공했다.
“이 정도 크기의 모델이면 스마트폰, 로봇, 심지어 저전력 IoT 기기에서도 실행 가능하다”는 것이 실질적으로 증명되었다.
3) AI 에이전트로의 진화
Small LLM은 단순 질의응답을 넘어 AI 에이전트로 발전하고 있다. 계획 수립, 분석, 실행을 온디바이스에서 자율적으로 수행하며, 향후 A2A(Agent-to-Agent) 통신으로 더욱 강력한 생태계를 구축할 것으로 전망된다.
5. Edge AI의 산업 적용 분야
권수용 실장은 Edge AI가 특히 필요한 산업 분야를 명확히 제시했다.
1) 로봇 산업
자율 주행, 물체 인식, 동작 계획 등이 실시간으로 처리되어야 하며, 네트워크 지연이 치명적이다. 온디바이스 AI로 즉각적 의사결정이 가능하다.
2) 스마트 팩토리
“공장에서는 지연이나 보안 문제 때문에 공용 네트워크를 사용할 수 없다.” 민감한 생산 데이터를 외부로 보내지 않으면서도 AI 기능을 활용할 수 있다.
3) 물류 자동화
창고 로봇, 자동 분류 시스템 등에서 실시간 판단이 필요하며, 네트워크 단절 시에도 작동해야 한다.
4) 소비자 기기
스마트폰, 스마트 TV, 웨어러블 기기 등에서 개인정보 보호와 빠른 응답을 동시에 제공한다.
5) 공통 요구사항
– 낮은 지연시간 필수
– 높은 보안 요구
– 오프라인 작동 필요
– 온프레미스 배포 선호
6) 결론: Edge AI가 만드는 새로운 경쟁 구도
Edge AI와 Small LLM은 차세대 산업 경쟁력의 핵심이다. MoE 아키텍처를 통한 효율적 설계로 제한된 리소스에서도 강력한 AI 기능을 구현할 수 있게 되었다.
7) 핵심 통찰
– 패러다임 전환: 클라우드 의존에서 온디바이스 자율성으로
– 효율성 혁명: MoE의 Sparse Activation으로 1/20의 리소스로 동일 성능
– 실용적 크기: 500MB 모델로도 충분한 성능 달성
– 산업 필수 기술: 로봇, 스마트 팩토리, 물류에서 필수 요소
기업들은 Edge AI를 단순한 기술 트렌드가 아닌 경쟁력 확보의 필수 요소로 인식하고, Small LLM 기반의 온디바이스 AI 전략을 수립해야 한다.
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