반도체 전문 온라인 매거진 - 올포칩

피지컬 AI(Physical AI) 선도 기업 시마AI(SiMa.ai)는 복잡한 피지컬 AI 애플리케이션의 개발 기간을 기존 수개월에서 수일 수준으로 단축하는 업계 최초의 에이전틱(Agentic) 개발 플랫폼 ‘Palette Neat’를 전격 출시했다고 발표했다. 이번에 공개된 Palette Neat는 실행 라이브러리(Execution Library)와 에이전트 워크플로우 계층을 통합한 오픈소스 개발 인프라다. 시마AI는 이 플랫폼을 자사의 양산형 ‘모달릭스(Modalix) MLSoC’ 시스템온모듈(SoM) 및 신규 PCIe 컴패니언 카드와 연동하여, 고부하 피지컬 AI 워크로드에 대해 독보적인 와트당 성능을 제공하는 기술적 성과를 달성했다.

기존 GPU 중심 하드웨어의 높은 진입 장벽과 개발 아키텍처 재작성의 제약 요인

로보틱스, 자동차, 드론, 드론, 스마트 비전 등 실제 물리적 환경과 상호작용하는 피지컬 AI 분야에서는 복수의 대규모 언어모델(LLM)과 비전·센서 모델을 실시간으로 동시 처리해야 하는 기술적 요구가 커지고 있다. 그러나 기존의 GPU 중심 개발 생태계는 새로운 하드웨어를 도입할 때마다 캐리어 보드를 재설계하거나 전체 소프트웨어 스택을 처음부터 다시 작성해야 하는 막대한 엔지니어링 비용을 발생시켰다. 이처럼 복잡한 컴퓨팅 아키텍처의 통합 과정과 긴 개발 주기는 가혹한 산업 현장에 최적화된 저전력 임베디드 AI 시스템을 적시에 배포하는 데 있어 치명적인 제약 요인으로 작용해 왔다.

자체 개선형 에이전틱 워크플로우와 핀 호환 드롭인 모듈의 기술적 특징

Palette Neat는 자연어 인터페이스를 도입해 개발자가 말하는 명령만으로 전체 시스템을 자율 구축하고 반도체에 직접 매핑하는 에이전틱 개발 패러다임을 구현했다. 이를 통해 기존 애플리케이션 코드의 약 90%를 그대로 재사용할 수 있는 유연성을 제공한다. 하드웨어 계층의 모달릭스 SoM은 10W 이하의 극도로 제한된 전력 예산 내에서 여러 개의 AI 모델을 동시에 구동할 수 있는 저전력 고효율 아키텍처를 자랑한다. 특히 기존 엔비디아(NVIDIA) SoM 폼팩터와 완벽하게 핀 호환(Pin-compatible)되는 '드롭인(Drop-in) 대체 제품'으로 설계되어, 보드 재설계 없이 즉각적인 하드웨어 교체가 가능하다. 크리슈나 랑가사이(Krishna Rangasayee) 시마AI 창립자 겸 CEO는 "Palette Neat와 핀 호환 SoM을 통해 기존 GPU 중심 개발 생태계의 진입 장벽을 낮추고, 개발 주기를 수일, 수시간 수준으로 단축할 수 있다"고 강조했다.

소프트웨어 투자 자산 보존과 임베디드 에지 인텔리전스의 미래 비전

시마AI는 이번 Palette Neat 플랫폼과 모달릭스 SoM 라인업을 통해 새로운 AI 하드웨어 도입 과정에서 발생하는 비용, 시간, 엔지니어링 리스크를 획기적으로 차단했다. 개발자는 복잡한 저수준 코딩 대신 자연어로 시스템을 설계하고 자율적으로 배포할 수 있는 고도의 소프트웨어 거버넌스를 확보하게 됐다. 향후 시마AI는 항공우주, 방위, 헬스케어, 산업 자동화 등 에지(Edge) 인프라 전반으로 피지컬 AI 에코시스템을 적극 확장하는 한편, 한정된 전력 내에서 극상의 인공지능 추론 성능을 보장하는 차세대 지능형 에이전틱 플랫폼 시장을 전방위로 선도해 나갈 비전이다.