리퀴드 AI, 트랜스포머 대안 '액체 신경망'으로 3600억 투자 유지

[박찬 기자]

인공지능(AI) 스타트업 리퀴드 AI가 트랜스포머 아키텍처를 대체하는 '액체 신경망(LNN)' AI 모델 개발을 통해 2억5000만달러(약 3600억원)의 대규모 투자를 확보했다.

리퀴드 AI는 13일(현지시간) 독자적인 LNN 아키텍처 기반의 새로운 AI 모델 구축을 위해 2억5000만달러의 시리즈 A 라운드 펀딩을 마감했다고 발표했다.

이번 투자 라운드는 AMD가 주도했으며, OSS 캐피털, 듀크 캐피털 파트너스, 팩스그룹 등의 투자사가 참여했다.

기업 가치는 23억달러(약 3조3000억원)에 달하는 것으로 알려졌다. 이로써 지난해 시드 라운드에서 3억3000만달러(약 4700억원)의 평가를 받은 지 1년 만에 7배 이상 몸값을 올리며 유니콘 기업 반열에 올랐다.

리퀴드 AI는 MIT CSAIL 연구소의 다니엘라 루스가 설립한 스타트업으로, 적은 전력을 사용해 기존 모델보다 안정적으로 작업을 수행할 수 있는 새 유형의 AI 아키텍처 개발로 주목받고 있다.

인간의 뇌보다 훨씬 적은 수의 뉴런을 가진 유기체, 특히 1mm 길이의 작은 벌레의 뇌 구조에서 영감을 받아 LNN 아키텍처를 개발했다. 이를 바탕으로 '리퀴드 파운데이션 모델(LFM)'이라는 AI 모델 시리즈를 출시했다.

LNN 아키텍처는 뉴런 간 상호작용과 뉴런 동작을 결정하는 방정식을 고정하지 않고, 실시간으로 변화에 적응할 수 있도록 설계됐다. 이를 통해 기존 트랜스포머 모델들이 어려움을 겪는 연속적인 시계열 데이터 처리에서도 뛰어난 성능을 발휘하며, 예상치 못한 상황에서도 유연하게 대응할 수 있는 것이 특징이다.

LFM은 LFM-1B LFM-3B LFM-40B 등 세가지 모델로 구성된다. LFM-1B는 13억개의 매개변수를 가진 밀집 모델로, 리소스가 제한된 환경을 위해 설계됐다. LFM-3B는 31억개의 매개변수를 가지고 있으며, 모바일 애플리케이션, 로봇, 드론 등 엣지 배포를 목표로 한다. LFM-40B는 403억개의 매개변수를 가진 강력한 '전문가 혼합(MoE)' 모델로, 가장 복잡한 사용 사례를 처리하기 위해 클라우드 서버에 배포되도록 설계됐다.

이 모델들은 효율성과 성능 면에서 기존 트랜스포머 기반 모델들을 앞지르는 것으로 평가받고 있다. 특히, LFM-1B는 동일 규모의 트랜스포머 모델을 능가하며, LFM-3B는 마이크로소프트(MS)의 파이-3.5 및 메타의 라마 3.2-1.2B와 비교했을 때도 우수한 성능을 보였다. LFM-40B는 크기와 성능 간 최적의 균형을 이루며 뛰어난 효율성을 제공한다.

리퀴드는 현재 퍼플렉시티, 람다, 쇼피파이 등에 모델을 제공하고 있다. 엔비디아, AMD, 애플 등 다양한 하드웨어 환경에 맞춘 최적화를 진행 중이며, 생명공학과 통신, 금융 등 특정 산업에 특화된 맞춤형 LFM 개발에도 집중하고 있다.

라민 하사니 리퀴드 AI CEO는 "지난 1년간 트랜스포머를 대체할 새로운 구조가 확장 가능하다는 점을 증명했다"라며 "이 기술이 가져올 잠재력에 대해 기업들이 큰 기대를 보이고 있다"라고 밝혔다.

박찬 기자 cpark@aitimes.com

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