2026년 4월 3일, 금요일
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국가 대표 AI들이 뭉쳤다… 노타, ‘K-문샷’ 타고 피지컬 AI 시대로 돌격

노타는 K-문샷 프로젝트 내에서 넷츠프레소 플랫폼을 활용한 온디바이스 AI 최적화 기술을 통해 국산 파운데이션 모델과 NPU 간의 상호운용성을 확보하고 피지컬 AI 상용화를 가속화한다.

민관 협력 프로젝트 합류, 온디바이스 AI 최적화 기술로 국산 NPU와 AI 모델 연결하는 가교 역할 수행

국가 대표 AI들이 뭉쳤다… 노타, ‘K-문샷’ 타고 피지컬 AI 시대로 돌격
국가 과학기술의 난제를 인공지능으로 해결하기 위해 결성된 K-문샷 프로젝트 참가자들이 한자리에 모였다. 독자적인 인공지능 모델을 보유한 대기업과 최적화 기술을 가진 노타 같은 강소기업들이 협력하여 대한민국만의 차별화된 인공지능 인프라를 구축하겠다는 강력한 파트너십을 상징하고 있다.

인공지능 모델 최적화 및 경량화 기술 전문 기업인 노타가 정부의 핵심 국책 과제인 K-문샷(K-Moonshot) 프로젝트에 합류한다. 노타는 과학기술정보통신부가 주관하는 이번 추진전략에 참여하여 자사의 핵심 기술을 바탕으로 실제 산업 현장에서 쓰이는 피지컬 AI를 구현하기 위한 기술 협력에 나선다.

노타는 지난 11일 열린 업무협약식에서 LG AI연구원, SK텔레콤, 네이버클라우드 등 국내를 대표하는 33개 인공지능 및 정보통신기술 기업들과 함께 국가 차원의 혁신 생태계를 조성하기로 뜻을 모았다. K-문샷은 2030년까지 연구 생산성을 두 배로 높이고, 2035년까지 12대 미션을 인공지능으로 해결하는 것을 목표로 하는 대형 연구개발 사업이다.

넷츠프레소 기반 온디바이스 AI로 로봇의 두뇌를 가볍게

노타는 이번 프로젝트에서 자체 개발한 인공지능 플랫폼인 넷츠프레소(NetsPresso)를 활용해 온디바이스 AI(On-device AI) 기술 협력을 수행한다. 온디바이스 AI는 거대한 서버에 연결하지 않고 로봇이나 센서 등 기기 자체에서 인공지능을 직접 실행하는 기술이다. 이는 실제 물리적 환경에서 실시간으로 반응해야 하는 피지컬 AI를 구현하는 데 필수적인 요소다.

넷츠프레소는 인공지능 모델의 크기를 최대 90% 이상 줄이면서도 원래의 정확도를 유지하는 성능을 갖추고 있다. 이를 통해 하드웨어의 사양에 맞게 인공지능 모델을 효율적으로 최적화하여 배포할 수 있다. 이러한 기술은 로봇이나 산업 자동화 기기가 복잡한 인공지능 연산을 지연 없이 처리할 수 있게 함으로써 피지컬 AI의 상용화를 크게 앞당길 전망이다.

국산 AI 모델과 하드웨어를 잇는 가교, 독자 기술 생태계 구축

또한 노타는 국산 인공지능 모델과 신경망 처리 장치(NPU) 사이에서 연결고리 역할을 수행한다. 국내에서 개발된 다양한 인공지능 파운데이션 모델(Foundation Model)이 국산 하드웨어인 NPU 위에서 안정적으로 돌아갈 수 있도록 최적화된 환경을 지원할 계획이다.

지금까지는 특정 해외 기업의 하드웨어나 모델에 대한 의존도가 높았으나, 노타의 경량화 기술을 통하면 다양한 국산 하드웨어 환경에서도 인공지능이 원활하게 동작할 수 있다. 이는 인프라 구축 비용을 절감할 뿐만 아니라 국내 인공지능 산업의 대외 의존도를 낮추는 선순환 구조를 만드는 데 기여한다. 노타 채명수 대표는 이번 협력을 통해 실제 연구 현장에서 활용할 수 있는 실용적인 인공지능 모델을 제공하는 중추적인 역할을 하겠다고 밝혔다.


[용어 해설]

  • K-문샷 (K-Moonshot): 달에 우주선을 보내는 것만큼이나 어려운 난제를 해결하겠다는 의미를 담은 대한민국의 대형 인공지능 연구개발 프로젝트다.
  • 피지컬 AI (Physical AI): 가상 공간이 아닌 실제 물리적 환경에서 로봇이나 설비 등이 스스로 판단하고 동작하게 하는 인공지능 기술이다.
  • 온디바이스 AI (On-device AI): 인터넷 연결을 통한 외부 서버의 도움 없이 기기 내부의 장치에서 직접 인공지능 연산을 처리하는 기술이다.
  • 넷츠프레소 (NetsPresso): 노타가 개발한 인공지능 모델 압축 및 최적화 자동화 플랫폼이다.
  • NPU (Neural Processing Unit): 인공지능의 핵심인 신경망 연산을 효율적으로 처리하기 위해 설계된 전용 반도체다.
  • 파운데이션 모델 (Foundation Model): 방대한 데이터를 학습하여 다양한 목적에 맞게 재구성해 사용할 수 있는 기초 인공지능 모델을 말한다.

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Source노타
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