AI 모델이 커질수록 효율은 떨어지고 전력은 급등합니다.
이 문제를 정면으로 해결하겠다고 나선 기업이 바로 **에너자이(Enerzai)**입니다.
그들이 내세운 ‘극단적 양자화(Extreme Quantization)’ 기술은 AI 연산의 정밀도를 과감히 줄이면서도 정확도를 유지해, 경량화·저전력·고속 처리의 세 가지 목표를 동시에 달성하려는 시도입니다.
AI가 더 이상 거대한 서버만의 기술이 아니라 엣지·모바일·임베디드 환경으로 확장되기 위한 핵심 열쇠로 주목받고 있습니다.
생활·업무 변화 요약
생활:
스마트폰·웨어러블 기기에서의 AI 응답 속도가 **즉각적(0.1초 이내)**으로 빨라지고, 배터리 소모도 줄어듭니다.
AI 카메라·음성비서·번역기 같은 기능들이 클라우드 연결 없이 **기기 내(On-device)**에서 더 효율적으로 작동하게 됩니다.
업무:
AI 모델 운영 비용의 70% 이상을 차지하는 전력·서버비용이 크게 절감될 수 있습니다.
특히 금융·보안·헬스케어 등 지연(latency)과 보안이 중요한 산업에서, 데이터를 서버로 보내지 않고도 로컬 추론이 가능해지며 새로운 애플리케이션 모델이 열립니다.
쉽게 알아보는 IT 용어
양자화(Quantization)
AI 모델의 수치 계산에서 사용하는 **가중치(weight)·활성값(activation)**을 32비트(Float32) 대신 8비트, 4비트, 심지어 **1비트(Binary)**로 줄이는 과정입니다.
비유하면, 정밀한 사진을 흑백 픽셀로 단순화하면서도 원본 의미를 유지하는 기술입니다.
극단적 양자화(Extreme Quantization)
에너자이가 제안한 방식으로, 모델 전체를 2비트 이하로 압축하면서도 학습 과정에서의 손실 보정 알고리즘을 병행해
성능 저하를 최소화하는 기술입니다.
일반 양자화보다 5~10배 가볍고, 전력 사용량은 최대 80% 감소합니다.
핵심 포인트
[1] AI 모델의 ‘비트 전쟁’
일반적으로 AI 모델은 32비트 정밀도로 계산하지만, 에너자이는 이를 2비트 이하로 낮춥니다.
이때 발생하는 손실은 양자화 인식 훈련(QAT, Quantization Aware Training) 기법으로 보정합니다.
즉, 학습 중에 이미 낮은 정밀도를 전제로 학습시키기 때문에, 추론(inference) 시에도 거의 동일한 정확도를 유지할 수 있습니다.
[2] 전력 효율의 극대화
연산 정밀도를 줄이면 GPU·TPU의 메모리 대역폭·전력 소모가 급감합니다.
에너자이의 테스트에 따르면, 2비트 모델은 기존 대비 약 18배 높은 연산 효율을 달성했습니다.
이는 단순히 배터리 지속 시간을 늘리는 것을 넘어, 데이터센터의 전력 절감에도 직접적인 효과를 가져옵니다.
[3] 모델 압축 기술의 진화
기존의 모델 경량화 기술은
- 프루닝(Pruning) : 불필요한 뉴런 제거
- 지식 증류(Knowledge Distillation) : 대형 모델의 지식을 작은 모델로 이식
- 저정밀 양자화(Low-bit Quantization) : 연산 비트 축소
로 나뉘었지만, 에너자이는 이 세 가지를 통합 구조로 재설계했습니다.
결과적으로 모델 크기를 원본 대비 1/20 수준으로 줄이면서도 성능 저하를 1~2% 이내로 억제했습니다.
[4] 실제 구현 사례
- IoT 센서용 경량 AI 모델 : 4MB 이하 메모리에서 실시간 이상 탐지 수행.
- 모바일 LLM(소형 언어 모델) : 13억 파라미터 모델을 1.5억 파라미터 수준으로 축소.
- 에너지 관리 시스템 : 양자화된 모델을 엣지 장비에 탑재해 전력 사용량 30% 절감.
[5] 글로벌 흐름 속의 위치
- NVIDIA / Meta : QAT를 통한 효율 향상 실험 중.
- Google Edge TPU : 8비트 정밀도 중심.
- Enerzai : 2비트 이하의 극단적 양자화를 상용화 단계까지 발전시킴.
즉, 업계가 **“정확도를 버리지 않고 효율을 극대화”**하는 방향으로 이동하고 있으며, 에너자이는 그 선두에서 하드웨어-소프트웨어 공동 최적화를 선보였습니다.
Mini Q&A
Q1. 2비트 모델이면 정확도가 많이 떨어지지 않나요?
→ 학습 단계에서 손실 보정을 수행하기 때문에, 정확도 손실은 1~2% 이내입니다.
Q2. 어떤 기기에서 효과가 가장 크나요?
→ 스마트폰, 드론, IoT 센서 등 저전력 엣지 디바이스에서 가장 큰 효율을 보입니다.
Q3. GPU 대신 다른 칩에도 적용 가능한가요?
→ 네, FPGA·ASIC 등 대부분의 하드웨어 구조에서 지원 가능합니다.
Q4. 모델 압축은 데이터 손실이 큰 위험이 있지 않나요?
→ 비트 단위를 줄이는 대신, **양자화 후 재학습 단계(Post-training Calibration)**로 보정합니다.
Q5. 향후 목표는?
→ 완전한 1비트 양자화(BinaryNet) 모델 상용화이며, 2026년 내 실험 결과가 공개될 예정입니다.
“AI의 미래는 더 커지는 게 아니라,
더 작고 효율적으로 진화하는 데 있습니다.”
결론
에너자이의 ‘극단적 양자화’는 단순한 압축 기술이 아니라, AI 모델의 재설계 철학입니다.
‘고정밀=고성능’이라는 공식에서 벗어나, ‘최소 정밀도로 최대 의미를 담는’ 알고리즘 혁신을 보여줍니다.
이 기술이 확산되면, AI는 더 이상 데이터센터 전용 기술이 아니라, 모든 디바이스에 내재된 기능으로 자리 잡게 될 것입니다.
3분 정리
- 에너자이, 2비트 이하 극단적 양자화 기술 발표
- 정확도 손실 1~2% 이내, 전력 80% 절감
- 프루닝·증류·양자화 통합 모델 압축 구조
- 엣지·IoT·모바일 AI 적용 확산 중
- AI 효율화의 새 기준으로 평가
출처:
- Enerzai Research Blog, 2025
- IEEE Spectrum — Extreme Quantization and the Next Frontier of Edge AI (2025-10 확인)