삼성 SAIT, ‘TRM’ 공개 - 초소형 추론 모델의 시대가 열린다
삼성전자의 첨단 연구조직인 **SAIT(Samsung Advanced Institute of Technology)**가 초소형 인공지능 추론 모델 **‘TRM(Tiny Reasoning Model)’**을 공개했습니다.
이 모델은 수십억 개 파라미터 규모의 거대 언어모델(LLM)에 버금가는 논리적 추론 능력을, 훨씬 작은 연산 자원으로 구현한 것이 특징입니다.
즉, ‘거대 모델은 클라우드에서만 동작한다’는 통념을 깨고, 스마트폰·IoT 기기 수준의 온디바이스 AI를 가능하게 하는 기술입니다.
생활·업무 변화 요약
생활:
TRM이 상용화되면 스마트폰·가전·차량 인포테인먼트 시스템이 인터넷 연결 없이도 자연어 대화와 상황 판단을 수행할 수 있게 됩니다.
예를 들어, 냉장고가 “오늘은 유통기한이 임박한 재료가 있으니 이 요리를 해보세요”라고 제안하는 수준의 로컬 추론형 AI가 현실화됩니다.
업무:
기업 입장에서는 클라우드 의존도를 줄이고, 데이터 프라이버시와 응답 지연(Latency) 문제를 완화할 수 있습니다.
TRM 같은 초소형 모델은 엣지 디바이스용 추론 엔진, 산업 로봇 제어, 차량 내 비서형 AI에 즉시 응용될 수 있습니다.
쉽게 알아보는 IT 용어
초소형 추론 모델 (Tiny Reasoning Model)
대규모 언어모델(LLM)의 학습 결과를 압축·정제해, 적은 연산으로 유사한 판단력을 구현한 모델입니다.
일종의 “경량화된 두뇌”로, 복잡한 학습 대신 훈련된 지식을 요약·이식하는 방식으로 설계됩니다.
온디바이스(On-device) AI
데이터를 클라우드로 전송하지 않고, 기기 내부에서 직접 처리하는 기술입니다.
비유하자면, “매번 본사에 물어보던 일을 이제 스마트폰이 스스로 판단하는” 형태입니다.
[1] TRM의 기술적 특징
삼성 SAIT의 TRM은 약 5억~10억 개 파라미터(추정) 수준으로, GPT-3(1750억 개)의 1/200 이하 규모임에도
문맥 추론, 계산적 문제 해결, 간단한 논리 판단 등에서 준수한 정확도를 보인 것으로 알려졌습니다.
핵심은 다음 두 가지입니다.
- 지식 압축 학습(Knowledge Distillation): 거대 모델이 가진 추론 패턴을 작게 복제
- 메모리 효율 구조: Transformer 대신 경량 Attention 블록을 사용해 연산량 절감
SAIT는 TRM을 **모바일 SoC에 직접 내장 가능한 수준(수백MB 이내)**으로 설계했다고 밝혔습니다.
[2] 세계 주요 초소형 추론 모델 비교
| 모델명 | 개발사 | 파라미터 규모 | 주요 특징 | 적용 분야 |
| TRM (Tiny Reasoning Model) | 삼성 SAIT | 0.5–1B (예상) | 논리 추론·수학적 문제에 강함 | 모바일·IoT |
| Phi-3-mini | 마이크로소프트 | 3.8B | 교사 모델 압축 기반, 교육용/엣지 | Copilot Edge |
| MobileLLM | 구글 | 1.4B | Edge TPU 최적화, 온디바이스 어시스턴트용 | Pixel/Android |
| TinyLlama | 커뮤니티 오픈소스 | 1.1B | LLaMA2 구조 경량화 | IoT, 로봇 |
| Qwen2-Mini | 알리바바 | 1.8B | 중영문 멀티링구얼 지원 | 클라우드+엣지 하이브리드 |
이 중 TRM은 **논리 기반 추론(Logical reasoning)**에 특화된 것이 차별점입니다.
즉, 텍스트 생성보다 ‘판단’에 초점을 맞춘 모델이라, AI 비서보다 AI 조언가에 가까운 형태입니다.
[3] 초소형 AI의 시장 전략 - ‘작을수록 강하다’
2025년 이후 AI 시장의 방향성은 ‘더 큰 모델’에서 ‘더 효율적인 모델’로 바뀌고 있습니다.
- 대형 모델: 고성능 GPU·클라우드 비용 부담
- 초소형 모델: 저전력·온디바이스 실시간 추론
TRM의 등장은 삼성전자가 하드웨어-소프트웨어 수직 통합형 AI 생태계를 구축하려는 전략의 일부로 해석됩니다.
예를 들어, 갤럭시 스마트폰의 엣지 NPU와 TRM이 결합되면,
클라우드 없이도 “사진 속 문맥을 이해하고 요약하는 카메라 보조 AI”를 구현할 수 있습니다.
[4] 거대 모델과의 관계 - 경쟁 아닌 ‘협력’
TRM은 GPT-4, Gemini 1.5 같은 초거대 모델을 대체하려는 것이 아닙니다.
오히려 **클라우드 LLM의 보조 추론기(Reasoning Assistant)**로 작동하도록 설계되었습니다.
즉, 큰 모델이 방향을 제시하면, 작은 모델이 현장에서 실행하는 형태의 **‘협업형 AI 구조’**를 지향합니다.
Mini Q&A
Q1. TRM이 스마트폰에 탑재될 시점은?
→ 2026년 출시될 갤럭시 플래그십 모델에 일부 기능이 통합될 가능성이 있습니다.
Q2. 오픈소스로 공개될 가능성은?
→ 연구용 축약 버전이 공개될 예정이지만, 상용 모델은 비공개입니다.
Q3. 초소형 모델의 한계는 없나요?
→ 장기 맥락 이해나 창의적 생성에는 한계가 있으며, 주로 **“짧고 정확한 판단형 AI”**로 활용됩니다.
“초거대 AI가 생각을 배우게 했다면, 초소형 AI는 그 생각을 실행하게 합니다.”
결론
삼성 SAIT의 TRM은 단순한 경량 모델이 아닙니다.
이는 AI를 클라우드에서 ‘기기 속으로 옮기는’ 전환점으로, 향후 스마트폰과 웨어러블, 가전 전반에 파급될 혁신입니다.
AI 기술이 크기 경쟁을 넘어 **‘효율의 시대’**로 들어섰음을 보여주는 대표 사례라 할 수 있습니다.
3분 정리
• 삼성 SAIT, 초소형 추론 모델 TRM 공개
• GPT급 추론력 + 온디바이스 동작 목표
• 경쟁 모델: Phi-3-mini, MobileLLM, TinyLlama, Qwen2-Mini 등
• 초소형 모델은 AI 효율화·보안 강화·저전력 처리 핵심
• AI의 다음 전장은 ‘거대함’이 아닌 ‘지능의 밀도’
출처
• AI타임스 — 삼성 SAIT, 초소형 추론 모델 TRM 공개 (확인일 2025-10-10)
• Microsoft Research, Google AI Edge, Alibaba Qwen Lab 공식 자료