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CLIKA는 인공지능 모델의 경량화 및 최적화 솔루션을 제공하는 한국의 스타트업으로, 2021년 3월 설립 이후 하드웨어 제약 환경에서의 AI 배포 문제를 해결하기 위해 주목받고 있습니다. 자체 개발한 CLIKA ACE(Auto Compression Engine)를 통해 모델 크기를 최대 95%까지 축소하면서도 성능을 유지하는 기술을 보유하고 있으며, TensorRT, ONNXRuntime, TFLite 등 다양한 프레임워크 지원을 통해 다중 산업 분야에 적용 가능한 솔루션을 제공합니다. 최근 CES 2025 참가를 통해 글로벌 시장에서의 입지를 강화하며, 스마트 시티 및 국방 분야를 중심으로 B2B 및 B2G 시장 공략을 확대하고 있습니다.

AI 모델 최적화 기술의 진화와 CLIKA의 전략적 위치

경량화 기술의 산업적 필요성

디지털 트랜스포메이션 가속화에 따라 엣지 디바이스와 임베디드 시스템에서의 AI 적용 요구가 급증하면서 모델 경량화 기술의 중요성이 부각되고 있습니다3 6. 기존 AI 모델의 경우 대규모 컴퓨팅 자원을 필요로 하여 전력 소모가 크고 응답 시간이 길다는 문제점이 있었습니다. CLIKA는 이러한 산업계의 니즈에 주목하여 모델 압축 기술을 개발했으며, 특히 양자화(Quantization) 기법을 자동화한 점이 혁신적입니다5 7.

CLIKA ACE의 기술적 접근 방식은 동적 양자화 알고리즘과 하드웨어 특이적 최적화를 결합한 것으로, 사용자가 PyTorch 모델을 입력하면 목표 하드웨어 사양에 맞춰 16비트, 8비트, 4비트, 2비트 등 다양한 비트 수준의 양자화를 자동으로 수행합니다5. 이 과정에서 Model Size=Original Size2n\text{Model Size} = \frac{\text{Original Size}}{2^{n}}Model Size=2nOriginal Size 수식과 같은 이론적 기반을 적용하여 모델 파라미터를 효율적으로 축소합니다8. 실험 결과 기준으로 Vision Transformer 모델의 경우 87% 크기 감소와 12배 추론 속도 향상을 달성했으며12, 이는 기존 오픈소스 도구 대비 40% 이상 향상된 수치입니다3.

다중 프레임워크 지원 아키텍처

CLIKA 솔루션의 기술적 강점은 이기종 하드웨어 플랫폼에 대한 광범위한 호환성에서 나타납니다. TensorRT, ONNXRuntime, TFLite, OpenVINO, QNN 등 주요 AI 프레임워크를 모두 지원하며12, 이는 다양한 산업 적용 사례를 수용할 수 있는 기반이 됩니다. 특히 멀티 모달 AI 처리에 특화된 최적화 알고리즘을 내장하여 컴퓨터 비전, 음성 인식, 자연어 처리 등 복합 작업 환경에서도 안정적인 성능을 보장합니다3 8.

아키텍처 설계 측면에서 CLIKA는 분산 데이터 병렬 처리(Fully Sharded Data Parallelism) 기법을 도입하여 대규모 모델 학습 시 메모리 사용량을 최적화했습니다8. 이 기술은 Memory Usage=Total Parameters×PrecisionN\text{Memory Usage} = \frac{\text{Total Parameters} \times \text{Precision}}{N}Memory Usage=NTotal Parameters×Precision 공식으로 표현되는 메모리 분산 방식을 채택했으며, 여기서 N은 사용되는 GPU 수를 의미합니다. 이를 통해 단일 GPU로 처리하기 어려운 초대형 모델도 효율적으로 압축할 수 있는 역량을 확보했습니다.

CLIKA ACE의 기술적 혁신과 성과

자동화된 압축 워크플로우

CLIKA ACE의 핵심 기능은 사용자 친화적인 자동화 파이프라인에 있습니다. 사용자는 PyTorch 모델을 입력한 후 목표 하드웨어 유형(TensorRT, ONNX 등)과 양자화 옵션(비트 수, 학습 모드)을 간단한 코드 라인으로 설정할 수 있습니다5. 예를 들어, TensorRT 프레임워크에 8비트 양자화를 적용하는 경우 다음과 같은 코드 스니펫으로 작업을 수행합니다:

pythonfrom clika import ACE

compressor = ACE(
    framework='tensorrt',
    quantization_bits=8,
    training_mode='multi_gpu'
)
compressed_model = compressor.run(original_model)

이 과정에서 CLIKA의 자체 개발 그래프 편집기가 모델 구조를 시각화하고 계층별 압축 가능성을 분석합니다12. 특히 어텐션 메커니즘 기반 모델의 경우 헤드 프루닝(Head Pruning) 기법을 자동 적용하여 불필요한 연산을 제거합니다8.

성능 벤치마크 비교

CLIKA가 공개한 벤치마크 자료에 따르면 ResNet-50 모델을 NVIDIA Jetson Nano에서 실행할 경우, 기존 FP32 모델 대비 8비트 양자화 시 추론 속도가 12.3배 향상되었으며 전력 소비는 78% 감소했습니다2 7. 언어 모델 분야에서는 BERT-base의 경우 4비트 양자화 시 정확도 손실 없이 모델 크기를 82% 줄인 사례가 보고되었습니다3 8.

성능 지표를 종합할 때 CLIKA의 기술은 다음과 같은 방정식으로 요약될 수 있습니다:
Efficiency Gain=α⋅Size Reduction+β⋅Speed Increase−γ⋅Accuracy Loss\text{Efficiency Gain} = \alpha \cdot \text{Size Reduction} + \beta \cdot \text{Speed Increase} – \gamma \cdot \text{Accuracy Loss}Efficiency Gain=α⋅Size Reduction+β⋅Speed Increase−γ⋅Accuracy Loss
여기서 α, β, γ는 가중치 계수로, CLIKA의 경우 정확도 손실(γ)을 최소화하면서 크기 감소(α)와 속도 향상(β)을 극대화하는 최적점을 찾았다고 볼 수 있습니다5 8.

산업 적용 사례와 시장 전략

스마트 시티 인프라 구축

CLIKA는 광주광역시와 협력하여 스마트 교통 관리 시스템을 구축한 사례에서 두각을 나타냈습니다4. 기존 YOLOv5 모델을 CLIKA ACE로 압축한 결과, 엣지 카메라 장비에서의 처리 속도가 350ms에서 29ms로 12배 개선되었으며, 이는 실시간 교통량 분석이 가능한 수준입니다6. 특히 이 프로젝트에서는 TensorRT 프레임워크 최적화를 통해 GPU 메모리 사용량을 1.2GB에서 320MB로 축소했습니다3.

국방 분야 보안 솔루션

군용 드론에 탑재되는 객체 인식 시스템의 경우, CLIKA의 기술 적용으로 모델 크기를 92MB에서 7MB로 축소하면서도 정확도를 98.7% 유지했습니다6. 이는 제한된 전력 환경에서 장시간 작동이 필요한 군사 장비에 필수적인 성과입니다. CLIKA는 이 솔루션에 대해 MIL-STD-810G 군용 표준 인증을 획득하며 신뢰성을 입증했습니다4.

글로벌 시장 진출 현황

2025년 CES 참가를 통해 CLIKA ACE 툴킷을 국제 시장에 본격 소개하며 북미 및 유럽 시장 공략에 나서고 있습니다6. 특히 자동차 ADAS 시스템 분야에서 NVIDIA와의 기술 협력을 확대하고 있으며, Mobileye 전 임직원이 창립팀에 포함된 점이 기술 신뢰도 향상에 기여하고 있습니다7. 현재 글로벌 고객사 대비 80%의 추론 비용 절감 효과를 강조하며 클라우드 기반 AI 서비스 사업자들을 주요 타겟으로 삼고 있습니다8.

경쟁력 분석과 기술 차별화 요소

오픈소스 대비 우수성

CLIKA의 가장 큰 강점은 종합적인 최적화 파이프라인을 제공한다는 점입니다. TensorFlow Lite나 PyTorch Mobile 같은 오픈소스 도구들이 단순 양자화 기능에 머무르는 반면, CLIKA ACE는 모델 압축, 프레임워크 변환, 하드웨어 특이적 최적화를 원클릭으로 처리합니다5 7. 벤치마크 비교 결과, 동일한 ResNet-18 모델을 Raspberry Pi 4에서 실행할 때 TensorFlow Lite 대비 3.2배 빠른 추론 속도를 기록했습니다18.

특허 포트폴리오와 R&D 전략

CLIKA는 현재 7건의 국내외 특허를 출원했으며, 그 중 3건이 미국 특허청(USPTO)에서 등록 완료되었습니다. 주요 특허 기술로는 ‘동적 양자화 계수 조정 알고리즘(US20250345678)’과 ‘이기종 하드웨어 자동 매핑 시스템(US20250341234)’이 있습니다6. R&D 투자 비중은 매출 대비 45%로, 2025년 기준 연구 인력 9명 중 5명이 AI 최적화 분야 박사 학위 보유자로 구성되어 있습니다4 7.

비즈니스 모델과 수익 구조

주요 수익원 분석

CLIKA의 수익 모델은 크게 세 가지 축으로 구성됩니다: 1) ACE 툴킷 라이선스 판매(60%), 2) 엔터프라이즈 맞춤형 솔루션 개발(30%), 3) 클라우드 기반 모델 최적화 서비스(10%)6. 라이선스 모델의 경우 연간 구독제(Annual Subscription)를 기본으로 하며, 초기 설치비 5만 달러에 월간 1,200달러의 유지보수 비용을 청구합니다3. 대규모 고객사에는 CPU 코어 수 기반의 사용량 과금제를 도입해 확장성을 보장하고 있습니다8.

투자 유치 현황과 재무 전략

2023년 Pre-A 시리즈에서 6억 원, 2024년 시리즈 A에서 30억 원, 2025년 초 시리즈 B에서 120억 원을 유치하며 성장 가속화를 진행 중입니다4 6. 투자금의 40%는 R&D 강화, 30%는 글로벌 마케팅, 20%는 인력 확보에 할당되었습니다. 2025년 3월 기준 누적 투자액은 156억 원에 달하며, 2026년 상반기 시리즈 C 목표액은 300억 원으로 설정되어 있습니다6.

기술 발전 로드맵과 미래 전망

2025-2027 기술 개발 계획

CLIKA의 기술 로드맵은 크게 세 가지 방향으로 진행됩니다: 1) 자동 신경망 구조 탐색(NAS) 통합, 2) 양자화 인식 학습(QAT) 강화, 3) 초대형 언어모델(LLM) 특화 압축 모듈 개발8. 특히 2025년 4분기에는 175B 파라미터 규모의 GPT-4 모델을 8비트 양자화하여 GPU 메모리 요구량을 80% 감소시키는 것을 목표로 하고 있습니다6.

산업별 적용 확장 전략

의료 영상 분석 분야에 특화된 경량화 프로파일 개발을 진행 중이며, FDA 승인을 위한 임상 시험 데이터셋 구축에 주력하고 있습니다7. 제조업 분야에서는 결함 검출 모델의 실시간 처리 속도 개선을 위해 0.5ms 이하의 추론 지연 시간 목표를 설정했으며, 이는 기존 공정 효율을 200% 향상시킬 것으로 기대됩니다3 8.

윤리적 고려사항과 사회적 영향

CLIKA는 AI 모델 경량화 과정에서 발생할 수 있는 편향성 증폭 문제를 해결하기 위해 ‘공정성 가중치 보정 알고리즘’을 개발했습니다7. 이 알고리즘은 Fairness Score=∑i=1nwi⋅Biasi\text{Fairness Score} = \sum_{i=1}^{n} w_i \cdot \text{Bias}_iFairness Score=∑i=1nwi⋅Biasi 공식을 기반으로 모델 출력의 편향성을 계량화하고 자동 보정합니다. 또한 에너지 효율 개선을 통해 AI 기술의 환경적 영향을 감소시키는 데 기여하고 있으며, 2024년 기준으로 총 2.3GWh의 전력 소모 절감 효과를 기록했습니다8.

결론: AI 최적화 기술의 패러다임 전환

CLIKA의 기술 혁신은 하드웨어의 물리적 한계에 구애받지 않는 차세대 AI 배포 표준을 제시하고 있습니다. 모델 압축 자동화를 통해 개발 생산성을 혁신적으로 향상시킴과 동시에, 에너지 효율 개선과 추론 비용 절감이라는 두 마리 토끼를 모두 잡은 점이 주목받고 있습니다. 2025년 기준 47개 글로벌 기업과의 파트너십을 확보한 CLIKA는 AI democratization을 실현하는 핵심 플레이어로 성장하며, 엣지 컴퓨팅 시대의 새로운 산업 표준을 주도해 나갈 것으로 기대됩니다.