모빌린트와 AWS: 지능형 시스템의 새로운 표준

오늘날 AI 시스템의 설계와 배포 방식은 빠르게 변화하고 있습니다.

AI 모델은 더 가벼워지고, 디바이스는 더 작고 빨라지고 있는데요. 장기적으로는 전력의 소모를 최소화하는 방향으로도 진화하고 있습니다.

모빌린트는 이러한 변화에 발맞춰 AWS와 협력합니다. 모빌린트의 고성능 NPU와 AWS Connected Edge Intelligence 플랫폼을 결합하여, 클라우드 의존도 없이, 엣지 환경에서의 AI 실행 환경을 함께 구축할 계획입니다.

이번 모빌린트와 AWS의 협력을 통해 엔지니어에게 익숙한 개발 환경에서도, 구상 단계에서 실제 인텔리전스 구현까지 한층 더 빠르고 가볍게 AI를 구축 및 배포할 수 있는 기반이 마련될 예정입니다.

'Connected Edge Intelligence' - IoT, 엣지 AI, 생성형 AI의 만남

불과 몇 년 전까지만 해도 '엣지'는 데이터를 수집하는 환경을 설명하는 단어로 주로 쓰이며, 수집된 데이터의 실제 분석과 판단은 클라우드 서버에서 이뤄지는 경우가 많았습니다. 이러한 과정은 필연적으로 연산의 지연과 한계를 동반하게 마련입니다.

하지만 IoT, 경량화된 AI 모델, 그리고 엣지 최적화 하드웨어의 융합으로, AI 모델이 임베디드 시스템에서 바로 작동하는 독립적인 환경이 AI의 활용성을 여는 새로운 기준이 되고 있습니다. AWS는 이러한 흐름을 Connected Edge Intelligence라 부릅니다. 실시간으로 상호작용하며 작동하는, 연결된 분산형 지능 시스템이 지금 현실이 되고 있습니다.

고정형 시스템에서 적응형 협업 시스템으로

엣지 중심 인텔리전스는 디바이스 간의 연결성과 유연성을 바탕으로 한층 더 확장 가능한 구조를 구현합니다.

많은 AI 시스템은 여전히 정해진 로직과 고정된 워크플로우에 기반하고 있습니다. 고정된 명령만 수행하고, 고차원의 의사결정은 클라우드에 의존하죠. 이런 구조는 AI가 가진 무궁무진한 활용성을 제한합니다.

모빌린트와 AWS와의 협업을 통해 함께 해결하고자 하는 과제는 명확합니다. 클라우드 의존적인 중앙 집약적 구조에서 벗어나, 유연한 배포를 지원하며 기기끼리의 소통 또한 유기적인 엣지(Edge)향 인텔리전스로의 전환입니다.

새로운 형태의 인텔리전스를 통해, 엣지 디바이스는 서버에 의존하지 않고 현장에서 AI를 활용한 독립적인 판단이 가능해집니다. 또한 다른 디바이스와 유연하게 워크플로우를 조정할 수 있고, 환경 변화에 자동으로 반응하며 동작할 수 있게 되죠.

이를 실현하려면 더 똑똑한 모델, 더 안정적인 연결성, 그리고 현장에서 실시간 AI 연산을 감당할 수 있는 강력한 하드웨어가 필요합니다.

지금 이 파트너십이 중요한 이유

보다 쉬운 지능형 엣지 인프라 구현에 초점을 둔 최적의 파트너십 구조

모빌린트는 지금이야말로 AWS와의 협력을 한 단계 더 확장하기에 가장 적절한 시점이라고 판단했습니다.여러 기술적 요소들이 맞물리면서, 모빌린트의 AI 하드웨어와 AWS SageMaker 및 AWS IoT Greengrass의 통합 가능성이 어느 때보다도 높아졌기 때문입니다.

적합한 반도체의 준비

모빌린트는 2025년 1월, AI 가속기 ARIES의 양산에 성공적으로 돌입했으며, AI SoC REGULUS의 양산도 추진 중에 있습니다. 각각 25W와 3W 미만의 저전력으로 복잡한 모델을 온디바이스에서 실행할 수 있는 반도체가 준비된 것인데요. 이처럼 효율적인 NPU를 통해 영상 분석, 음성 인퍼런스, 심지어 생성형 AI 작업도 GPU 없이 엣지에서 직접 수행할 수 있게 되었습니다.

올해 5월에 공개된 ARIES의 Mobile Express Module(MXM) 폼팩터

AI 모델의 효율 중심 트렌드

양자화, 프루닝, 모델 증류 기술의 발전으로, 서버급 리소스가 필요하던 딥러닝 모델도 이제는 엣지에서 효율적으로 실행할 수 있습니다. 개발자는 SageMaker에서 모델을 학습하고, IoT Greengrass를 통해 최적화된 모델을 디바이스에 직접 배포할 수 있습니다.

강조되는 기기 간 연결성과 협업

디바이스 간 연결성이 향상됨에 따라, Greengrass는 이를 안전하고 안정적으로 관리하며, 여러 대의 디바이스가 하나의 시스템처럼 작동하도록 지원합니다.

현장 배포 가능한 AI에 대한 수요 증가

스마트 팩토리, 병원, 차량, 인프라 등 다양한 산업 현장에서 자율적으로 작동하는 AI 시스템에 대한 요구가 빠르게 증가하고 있습니다. 이 시스템은 오프라인 환경에서도 낮은 지연, 높은 신뢰성, 실시간 판단을 제공해야 합니다.

비용과 확장성

영상이나 센서 데이터를 클라우드로 전송해 처리하는 방식은, 데이터 양이 많아질수록 대역폭 부담은 물론 클라우드 사용 비용까지 빠르게 늘어날 수 있습니다. 반면, 엣지 컴퓨팅은 데이터를 생성한 현장에서 직접 처리하기 때문에 전송량을 줄이고, 클라우드 의존도를 낮춰 실질적인 비용 절감으로 이어질 수 있습니다.

클라우드와 엣지형 AI의 장점을 조합한, 비즈니스 운영 전반에 걸친 실질적인 혁신이 기대됩니다.

What’s Next

모빌린트의 목표는 AI가 활용되는 현장에서 마주하는 실질적인 문제를 효율적으로 해결할 수 있는 기술을 개발하는 것입니다.

로보틱스, 의료기기, 산업 자동화 등 다양한 분야의 개발팀들은 오늘도 클라우드 기반 구조만으로는 해결하기 어려운 과제들과 씨름하고 있습니다. 모빌린트와 AWS의 이번 협업은 데이터센터 바깥에서도 안정적으로 작동하는 지능형 시스템을 더 빠르고, 더 간편하게 개발하고 배포할 수 있도록 지원하기 위한 현실적인 출발점입니다.

더 똑똑하고 빠른 생활 밀착형 AI 시스템을 구축하고 계신가요? 모빌린트는 그런 시스템이 실제로 작동할 수 있도록, 함께할 준비가 되어 있습니다.