거대 언어 모델을 직접 운영하려는 기업들이 가장 먼저 마주하는 벽은 막대한 운영 비용과 하드웨어 사양입니다. 성능은 유지하면서 크기만 획기적으로 줄일 수 있다면 어떨까요. 스페인의 인공지능 스타트업인 Multiverse Computing이 공개한 HyperNova 60B 모델은 이러한 고민을 해결할 수 있는 실마리를 제공합니다. 양자 컴퓨팅에서 영감을 얻은 압축 기술을 통해 기존 모델 대비 크기를 절반으로 줄이면서도 성능 손실을 최소화한 것이 특징입니다.
왜 기업들은 거대 모델 유지비에 부담을 느낄까요?
최근 공개되는 고성능 모델들은 매개변수가 기하급수적으로 늘어나며 연산 자원을 대량으로 소비합니다. 단순히 모델을 불러오는 데만 수백 기가바이트의 메모리가 필요하다 보니 일반적인 기업 환경에서 이를 직접 구동하기란 쉽지 않습니다.
추론 과정에서 발생하는 지연 시간 또한 서비스 품질을 떨어뜨리는 주요 원인이 됩니다. 클라우드 인프라 비용이 실시간으로 누적되는 상황에서 성능이 조금 더 좋다는 이유만으로 무거운 모델을 고집하는 것은 수익성 면에서 큰 부담이 될 수밖에 없습니다.
HyperNova 60B 모델이 선보인 독자적인 압축 기술
Multiverse Computing은 CompactifAI라는 이름의 혁신적인 압축 기술을 도입했습니다. 이 기술은 양자 컴퓨팅 알고리즘의 원리를 응용하여 인공지능 모델 내부의 불필요한 연산 구조를 제거하는 방식입니다.
단순히 데이터 정밀도를 낮추는 양자화 기법과는 차원이 다릅니다. 모델의 핵심적인 지식 체계는 유지하면서 가중치 데이터를 효율적으로 재구성합니다. 그 결과 OpenAI의 gpt-oss-120b 모델을 기반으로 했음에도 불구하고 훨씬 가볍고 빠른 성능을 구현해냈습니다.
32GB 용량으로 구현한 효율적인 연산 성능의 비밀
HyperNova 60B 모델의 가장 큰 장점은 32GB라는 파격적인 크기에 있습니다. 이는 원본 모델과 비교했을 때 약 절반 수준의 크기입니다. 용량이 줄어들면 다음과 같은 이점이 생깁니다.
- 메모리 점유율 감소로 저사양 GPU에서도 원활한 구동 가능
- 데이터 처리 속도 향상에 따른 낮은 지연 시간 확보
- 추론 시 발생하는 인프라 운영 비용의 획기적 절감
이러한 효율성 덕분에 기업들은 하이엔드급 서버를 여러 대 도입하지 않고도 충분히 실무 수준의 AI 서비스를 운영할 수 있는 환경을 갖추게 됩니다.
Multiverse Computing 압축 모델을 무료로 쓰는 법
현재 이 모델은 허깅페이스를 통해 개발자들에게 무료로 공개되어 있습니다. 오픈 소스 커뮤니티의 발전을 위해 고성능 압축 모델을 배포한 것인데 누구나 내려받아 테스트해 볼 수 있습니다.
- 허깅페이스 저장소에서 HyperNova 60B 2602 버전 검색
- 로컬 환경 혹은 클라우드 인스턴스에 모델 가중치 로드
- 기존 트랜스포머 라이브러리를 활용한 추론 테스트 진행
복잡한 승인 절차 없이 바로 기술력을 확인해 볼 수 있다는 점은 도입을 검토하는 기업 입장에서도 매우 긍정적인 요소입니다.
에이전트 코딩과 툴 호출 기능을 강화하는 방법
압축 모델이라고 해서 단순히 텍스트 생성 능력만 갖춘 것은 아닙니다. 이번 최신 버전에서는 복잡한 논리 구조가 필요한 에이전틱 코딩 기능과 외부 도구를 호출하는 성능이 대폭 강화되었습니다.
특히 코딩 에이전트를 구축할 때는 반복적인 추론이 발생하여 비용이 급증하기 마련입니다. 하지만 HyperNova 60B는 가벼운 몸집을 활용해 빠른 속도로 코드를 분석하고 외부 API를 연결하는 작업을 수행합니다. 미스트랄 AI의 대형 모델인 Mistral Large 3와 비교해도 특정 지표에서 우위를 점할 만큼 탄탄한 실력을 보여줍니다.
유럽 AI 생태계가 제안하는 소버린 솔루션의 가치
최근 유럽을 중심으로 특정 국가의 기술 의존도를 낮추려는 소버린 AI 움직임이 거셉니다. Multiverse Computing은 스페인 정부 및 지역 자치 단체와 협력하며 독자적인 기술 생태계를 구축하고 있습니다.
보쉬나 캐나다 은행과 같은 대형 고객사들이 이들의 기술을 선택한 이유도 보안과 효율성을 동시에 잡을 수 있기 때문입니다. 특정 거대 IT 기업에 종속되지 않고 기업 내부 데이터와 최적화된 모델을 결합하려는 수요가 늘어나면서 이러한 압축 기술의 가치는 더욱 높아질 것으로 보입니다.
저비용 고효율 AI 모델을 구축할 때의 핵심 전략
무조건 큰 모델이 정답인 시대는 지나갔습니다. 이제는 비즈니스 목적에 맞는 적정 규모의 모델을 선택하고 이를 얼마나 효율적으로 압축하여 운영하느냐가 경쟁력이 됩니다.
- 비즈니스 유즈케이스에 따른 필요 성능 정의
- HyperNova 60B와 같은 압축 모델의 벤치마크 테스트 수행
- 온프레미스 혹은 전용 클라우드 환경에서의 운영 비용 시뮬레이션
이러한 단계적 접근을 통해 인프라 비용에 휘둘리지 않는 지속 가능한 인공지능 전략을 수립해야 합니다.
고효율 AI 시대를 준비하는 자세
인공지능 기술의 대중화는 결국 비용 효율성에서 판가름 날 것입니다. 성능은 앞서가면서도 운영 부담은 덜어낸 HyperNova 60B 같은 모델의 등장은 시사하는 바가 큽니다. 이제는 기술적 화려함보다는 우리 서비스에 바로 적용할 수 있는 실질적인 효율성에 주목해야 할 때입니다. 지금 바로 가벼워진 모델을 통해 AI 도입의 문턱을 낮추는 시도를 시작해 보시기 바랍니다.
출처: https://techcrunch.com/2026/02/24/spanish-soonicorn-multiverse-computing-releases-free-compressed-ai-model/
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