스퀴즈비츠의 공동창업자들. (왼쪽부터)안대현 테크팀장, 김형준 CEO, 김태수 CTO/사진=스퀴즈비츠
"정확도 유지하면서 경량화 성공…4배 빠른 연산 가능"
스퀴즈비츠의 양자화 기술 /사진=스퀴즈비츠
이번 투자를 리드한 신정호 카카오벤처스 선임심사역은 이같은 방식으로 데이터를 경량화하는 기업들 중에서도 스퀴즈비츠의 기술력과 성과는 탁월하다고 밝혔다. 스퀴즈비츠가 공개한 벤치마크 결과에 따르면, AI모델이 스퀴즈비츠의 경량화 솔루션을 사용하면 유사한 정확도에서 3~4배 가량 연산 속도가 빨라졌다. 그만큼 전력 소모와 운영비를 줄일 수 있다는 의미다.
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신 선임은 "비트를 단순화하는 경우 정확도의 손실로 이어질 수 있지만, 스퀴즈비츠는 정확도를 유지하면서도 경량화에 성공했다"며 "업계 레퍼런스나 PoC(실증)을 통한 실제 성과 지표들로 높은 기술력을 입증했다"고 설명했다.
"빅테크부터 HW기업까지…AI 밸류체인 전반이 잠재시장"스퀴즈비츠가 공략할 수 있는 시장의 규모가 큰 것도 강점이다. 빅테크 등 AI를 개발하는 소프트웨어 기업은 물론 AI 기능을 구현하려는 하드웨어 기업까지 AI 밸류체인 전반에 솔루션을 제공할 수 있어서다.
신 선임은 "AI모델을 직접 개발하는 소프트웨어 기업에 직접 솔루션을 공급할 수 있을 뿐 아니라 스마트폰, 웨어러블, 드론, 로봇 등 개별 기기(엣지 디바이스)에 AI모델을 내장시키려는 소프트웨어 기업 및 하드웨어·반도체 기업에도 솔루션을 공급할 수 있다"고 말했다. 기기를 만드는 하드웨어 기업이 스퀴즈비츠의 솔루션을 활용하면 기기의 스펙보다 높은 성능의 AI모델을 활용할 수 있다는 설명이다.
예컨대 어떤 가상 스마트폰에서 GPT-3를 1회 구동하려면 3번의 재충전이 필요하다고 하자. 이때 스마트폰 제조사는 GPT-3 사용을 포기하거나 이에 맞춰 반도체 성능 등을 3배 강화한 스마트폰을 제조해야 한다. 그러나 스마트폰 제조사가 스퀴즈비츠의 솔루션을 사용하면 추가적인 하드웨어 보강 없이도 GPT-3를 사용할 수 있다.
신 선임은 "자율주행 모빌리티나 로봇 등 하이엔드급 기기에서는 더 성능이 좋은 AI모델을 활용할 수 있고, 상대적으로 낮은 스펙의 기기에서도 AI를 가동시킬 수 있게 되는 것"이라며 "AI를 활용하려는 다양한 기업들과 협업할 수 있을 것"이라고 말했다.
"7년간 논문 70편 이상 발표한 창업팀"
신 선임은 "스퀴즈비츠는 김재준 서울대학교 전기·정보공학부 교수 연구실과 박은혁 포스텍 컴퓨터공학과 교수 연구실 등 두 곳과 연구를 함께하고 있다"며 "두 교수 모두 AI 경량화 분야에서 연구실적이 가장 뛰어나다고 평가받는다"고 말했다.
스퀴즈비츠가 당초 AI반도체 팹리스 기업들이 AI를 구동시키는데 필요한 소프트웨어를 개발하는 팀이었다는 점도 투자 이유로 꼽았다. 신 선임은 "높은 정확도로 경량화를 하려면 소프트웨어는 물론 하드웨어에 대한 높은 이해도가 필수"라며 "하드웨어와 소프트웨어를 둘 다 잘 한다는 것은 스타트업으로서 유니크한 역량"이라고 평가했다.
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