초소형 AI 모델 개발 스타트업인 리퀴드AI(Liquid AI)가 스마트폰, 노트북, 임베디드 장치에서 실시간으로 구동 가능한 고성능 언어모델 '나노스(Nanos)'를 첫 공개하며 업계의 주목을 받고 있다. 이 모델들은 오픈AI의 GPT-4o에 필적하는 성능을 유지하면서도, 로컬 기기에서도 경량으로 운영 가능하도록 설계됐다는 점에서 AI 활용 방식에 근본적인 전환점을 제시하고 있다.

미국 매사추세츠공과대학(MIT) 출신 연구자들이 주축이 된 리퀴드AI는 2억 6,000만 개 이하의 파라미터만으로도 고성능 추론 작업이 가능한 일곱 종의 전문적 AI 모델을 동시에 출시했다. 특히 스마트폰에서 구동 가능한 일본어-영어 번역 모델 LFM2-350M-ENJP-MT와 다국어 데이터 추출을 지원하는 LFM-350M-Extract가 대표적이다. 두 모델 모두 성능 기준으로 수십 배 이상 큰 오픈소스 모델을 압도하며, 일부 영역에서는 GPT-4o와도 맞먹는 번역 품질을 보여준 것으로 평가된다.

리퀴드AI는 이들 모델이 단순 소형 모델이 아니라, 최전선 성능의 정밀 AI 기능을 로컬 기기에서 구현할 수 있도록 설계됐다고 강조했다. 나노스 모델은 ▲정형 데이터 생성 ▲10개국어 이상 다국어 전환 ▲RAG(검색 기반 생성) 지원 ▲수리적 추론 ▲툴콜(tool-calling) 기능 등 다양한 고급 기능을 갖췄다.

회사 측은 “지금까지는 사용자가 AI 기능을 활용하고자 할 경우, 데이터를 데이터센터와 주고받는 방식이 일반적이었다”며 “하지만 나노스는 그 패러다임을 원점에서 뒤집는다. 지능 자체를 사용자 기기로 전송해, 지연시간은 줄이고 프라이버시는 지키면서 비용 효율성을 극대화한다”고 설명했다.

이번 출시된 모델 중 LFM2-1.2B-Extract는 12억 파라미터급이지만 여전히 대부분의 최근 스마트폰에서 구동 가능할 만큼 경량이며, 구글(GOOGL)의 270억 파라미터급 대형 모델인 젬마 3를 성능에서 압도했다고 전했다. 응용 예시로는 이메일 송장 자동 분석과 구조화, 다국어 복잡 객체 생성, 고정확도 문의 응답 등이 포함됐다.

리퀴드AI는 이들 모델들이 포괄적 대형 AI가 아닌, 최적화된 전문 작업 성능을 제공함으로써 앱과 시스템이 여러 소형 AI 에이전트를 호출하는 ‘모듈형 인공지능’ 아키텍처로 전환될 수 있다고 설명했다. 이와 관련해 최고기술책임자(CTO) 마티아스 레크너(Mathias Lechner)는 “우리는 기업 고객들과 초대규모 클라우드 환경은 물론, 초저전력 임베디드 시스템에서도 성공적으로 나노스를 배치했다”며 “프론티어급 AI 성능을 단 0의 추가 추론 비용으로 제공할 수 있게 됐다”고 밝혔다.

리퀴드AI의 기술은 기존 트랜스포머 기반 모델과 달리 '리퀴드 뉴럴 네트워크'라는 독자 아키텍처 위에 구축됐다. 이 구조는 시계열 처리와 적응성 측면에서 우수한 것으로 평가받으며, 기존 대형언어모델을 능가하는 응답성과 유연성을 보장한다는 것이 회사 측 설명이다.

이에 대해 AMD의 최고기술책임자 마크 페이퍼마스터(Mark Papermaster)는 “나노스는 AI PC 생태계의 분기점”이라면서 “지금처럼 프런트엔드 AI가 대형 데이터센터에 의존하지 않고 로컬에서 구동된다면, 글로벌 AI 확산과 에너지 효율이라는 두 과제를 동시에 해결할 수 있다”고 말했다.

이번 발표와 함께 리퀴드AI는 자사 플랫폼인 ‘LEAP’를 통해 나노스 모델을 iOS 및 안드로이드 기기, 노트북 등에 적용할 수 있도록 공개했다. 아울러 공개 소스 플랫폼 허깅페이스(Hugging Face)에서도 학술기관, 개발자, 중소기업들이 자유롭게 테스트 및 통합할 수 있도록 광범위한 사용 허가형태로 배포했다.

초소형 고성능 AI에 대한 수요는 향후 AI 인프라 전체의 분산화·에너지 절감 흐름과 맞물리며 더욱 확산될 전망이다. 리퀴드AI는 앞으로도 나노스 모델군을 지속 확대해 기기 내 지능이 일반화된 ‘에이전틱 AI 시대’의 기반을 견고히 하겠다는 전략이다.