노타AI(Nota AI)가 삼성전자 시스템LSI사업부와의 협력을 통해 차세대 모바일 애플리케이션 프로세서(AP)인 엑시노스(Exynos) 2500에 적용될 AI 모델 압축·최적화 기술을 제공한다고 밝혔다. 이번 파트너십에 따라 노타AI의 핵심 알고리즘이 삼성의 Exynos AI Studio에 통합돼, 엑시노스 2500 기반 스마트폰에서 고도화된 생성형 AI 경험을 온디바이스(on-device)로 구현할 수 있는 기술적 토대가 마련됐다.
2025년 11월 26일, RTTNews 보도에 따르면, 이번 합의는 노타AI가 엑시노스 AI 스튜디오의 AI 모델 최적화 툴체인(toolchain)에 핵심 기술을 기여하는 형태로 체결됐으며, 엑시노스 2500 AP에서의 성능·효율을 크게 끌어올리는 것을 목표로 한다고 전했다.
엑시노스 AI 스튜디오는 엑시노스 프로세서에서 구동될 AI 모델을 효율적으로 최적화·배포할 수 있도록 설계된 개발 도구다. 여기에 노타AI의 모델 압축·최적화 기술이 탑재되면서, 툴체인의 최적화 효율성과 처리 성능이 크게 개선됐고, 클라우드 연결 없이도 스마트폰 기기 내에서 더 강력한 온디바이스 AI를 구현할 수 있는 기반이 강화됐다고 매체는 설명했다.
핵심 내용 요약
• 노타AI가 삼성전자 시스템LSI사업부와 협력 계약을 체결했다.
• 대상 제품은 삼성의 최신 AP인 엑시노스 2500이다.
• 노타AI는 Exynos AI Studio에 모델 최적화 핵심 기술을 제공했다.
• 이 통합으로 생성형 AI의 온디바이스 구현을 위한 기술적 토대가 마련됐다.
• 클라우드 의존 없이 스마트폰에서 향상된 AI 성능을 발휘하도록 돕는다.
무엇이 달라지나: 온디바이스 AI의 의미
온디바이스 AI란 AI 연산을 스마트폰 등 단말 자체에서 처리하는 방식이다. 이는 네트워크 연결 상태나 대역폭에 덜 의존하며, 지연(latency) 감소와 개인정보 보호 강화 측면에서 장점이 있다. 생성형 AI의 모델 크기는 일반적으로 크고 연산량이 많아 클라우드에 의존해왔으나, 모델 압축·최적화 기술이 발전하면서 기기 내 추론(inference)이 점차 현실화되고 있다. 이번 협력의 초점은 바로 이러한 고성능 생성형 AI의 온디바이스 전환을 촉진하는 데 있다.
노타AI의 전문 분야인 모델 압축(model compression)과 최적화(optimization)는, 정확도를 최대한 유지하면서도 파라미터 수와 연산량을 줄이는 방식으로 모델을 경량화하는 기술을 뜻한다. 대표적으로 프루닝(pruning), 양자화(quantization), 지식증류(knowledge distillation) 등이 활용된다. 이들 기법은 배터리 효율과 발열 관리가 중요한 모바일 환경에서 특히 유효하다.
엑시노스 2500과 Exynos AI Studio: 개발자 워크플로 변화
엑시노스 2500은 삼성전자의 최신 애플리케이션 프로세서로, 스마트폰을 포함한 모바일 디바이스의 핵심 연산을 담당한다. AP(Application Processor)는 CPU, GPU, NPU 등 다양한 연산 블록을 통합해 일반 연산, 그래픽 처리, AI 연산을 수행하는 모바일 칩의 두뇌 역할을 한다. 이번 발표는 엑시노스 2500이 생성형 AI 사용 사례에서 온디바이스 처리 능력을 강화할 수 있음을 시사한다.
Exynos AI Studio는 개발자가 엑시노스 기반 디바이스에서 AI 모델을 가볍고 빠르게 구동하도록 돕는 툴체인이다. 이번에 노타AI 기술이 내장되면서, 개발자는 더 높은 최적화 효율과 개선된 성능을 경험할 수 있을 것으로 기대된다. 이는 모델 변환·컴파일·튜닝 과정의 자동화와 배포 파이프라인 효율화로 이어져, 개발-테스트-배포 사이클이 단축되는 효과를 낳는다.
산업적 함의: 생성형 AI의 ‘현지화’
이번 협력은 대규모 언어모델(LLM)과 멀티모달 생성형 AI가 점차 클라우드 중심에서 디바이스 중심으로 현지화(localization)되는 흐름을 반영한다. 네트워크 비용과 레이턴시를 줄이면서도 개인정보를 기기 내에 머물게 할 수 있다는 점에서, 온디바이스 AI는 차세대 사용자 경험(UX)의 핵심 축으로 부상하고 있다. 다만, 모델 경량화에 따른 정확도 저하 위험과 다양한 디바이스별 최적화 편차는 상존하는 과제로, 툴체인의 정교함과 자동화 수준이 상업적 성공을 좌우할 가능성이 크다.
전문적 시각에서 볼 때, 노타AI의 기술이 엑시노스 AI 스튜디오에 접목된 점은 개발자 경험(DX)을 품질과 속도 양 측면에서 개선할 잠재력을 지닌다. 모델을 작은 크기로 압축하면서도 성능을 유지하기 위한 균형 설계는 고난도의 공학 문제이며, 상용 툴체인에 내재화될수록 생태계 전반의 반복 가능한 품질과 재현성이 향상된다. 이는 결과적으로 엑시노스 2500 플랫폼에서 문서 요약, 생성형 카메라, 음성 비서 등 다양한 온디바이스 생성형 AI 사용 사례의 실행 가능성을 넓힌다.
용어 설명
• AP(애플리케이션 프로세서): 스마트폰의 핵심 칩으로, 운영체제와 애플리케이션 실행, 그래픽·AI 연산을 담당한다.
• 모델 압축·최적화: 정확도를 가능한 유지하면서 모델 크기와 연산량을 줄이는 기술군. 프루닝은 필요 없는 연결을 제거하고, 양자화는 정밀도를 낮춰 메모리·연산을 절감하고, 지식증류는 큰 모델의 지식을 작은 모델로 전수한다.
• 온디바이스 AI: 클라우드 대신 기기 자체에서 AI를 실행하는 방식. 지연과 개인정보 노출 위험을 줄이는 데 유리하다.
• 툴체인: 개발과 배포 과정의 연속된 도구 모음. 모델 변환·컴파일·튜닝·배포 등의 단계가 포함된다.
전망과 과제
노타AI와 삼성전자의 이번 협력은 개발자 생태계를 엑시노스 중심으로 견인하는 신호로 읽힌다. 실제 스마트폰 상용화 과정에서는 전력 효율, 발열 관리, 메모리 대역폭, 배터리 수명 등 복합 요소가 최적화 성과를 좌우한다. 따라서 모델-하드웨어 공동 최적화(co-design)와 워크로드 특화 최적화가 병행되어야 하며, 툴체인의 자동화 수준이 높을수록 개발 비용과 출시까지의 시간(time-to-market)이 단축될 수 있다.
요약하면, 노타AI의 모델 압축·최적화 역량이 Exynos AI Studio에 내재화됨으로써, 엑시노스 2500은 온디바이스 생성형 AI 구현을 위한 기반 체력을 한층 보강했다. 이는 스마트폰 사용자에게 더 빠르고, 더 개인화된 AI 경험을 제공할 수 있는 조건을 갖추어 준다는 점에서 의미가 있다.
