지구랩스, 非트랜스포머 소버린 AI 'GBR' 공개

인공지능(AI) 스타트업 지구랩스(ZIGU LABS, 대표 이준수)는 1일 독자적인 수학 이론을 바탕으로 설계한 기억 중심의 소버린 AI 아키텍처 'GBR 시스템'을 공개했습니다. 트랜스포머 구조나 기존 대형언어모델(LLM)에 의존하지 않고, 데이터베이스(DBMS) 메커니즘과 연동된 고유 기억 구조로 질문을 해석하고 추론을 거쳐 답변을 도출하는 것이 특징입니다.

재학습 없는 지식 축적

핵심은 재학습 없이 지식을 쌓는 체계와 정밀 검색 알고리즘입니다. 지식을 모델 가중치에 통합하는 기존 신경망과 달리 GBR은 출처와 버전이 부여된 독립 '기억' 단위로 데이터를 따로 저장합니다. '제로 미스(Zero-Miss)' 검색은 지정된 범위 안의 최적 기억을 누락 없이 찾고, 범위 밖 질의에는 답변을 유보하거나 추가 근거를 요청합니다. 기억망은 프랙탈 구조여서 지식의 추가·수정·삭제가 모델 전체 재학습 없이 곧바로 답변에 반영됩니다.

스도쿠 검증과 엣지 구동

지구랩스는 초고난도 데이터셋 '스도쿠 익스트림'의 42만여 판 중 1만 판을 표본으로 테스트한 결과, 외부 연산 도구 없이 단일 추론 단계로 전량을 풀었다고 밝혔습니다. 검증 데이터와 결과 증명서는 깃허브에 공개했으며, 향후 미학습 과제 해결 능력을 평가하는 'ARC-AGI'로 성능 평가를 넓힐 계획입니다.

하드웨어 실증도 마쳤습니다. 메모리 8GB 초소형 임베디드 컴퓨터인 엔비디아 젯슨 오린 나노 슈퍼에서 클라우드 통신 없이 기기 단독으로 질의응답과 지식 갱신을 시연했습니다. 같은 장치에서 카메라와 모터 제어 신호도 직접 연동해 로보틱스와 엣지 디바이스 현장의 독립 구동 가능성을 보였습니다.

이준수 대표는 "AI가 답변을 도출한 논리적 근거를 확인하고 오류를 즉시 교정할 수 있는 통제력이 담보돼야 한다"며 "해외 프레임워크에 종속되지 않는 독자 아키텍처로 국가 단위 소버린 AI 솔루션을 고도화하겠다"고 말했습니다.