사우스포틀랜드, 메인 (Newsworthy.ai) 2026년 2월 3일 화요일 오전 7시 32분 동부 표준시 —

자율 주행 차량부터 의료 진단, 금융 시장에 이르기까지 AI 시스템이 생사를 결정하는 중요한 결정을 점점 더 많이 통제함에 따라, 이들의 약속을 훼손할 수 있는 치명적인 취약점이 위협하고 있습니다: 이러한 시스템들은 재앙적인 결과를 초래하는 희귀한 극단 사례에서 지속적으로 실패합니다.

VectorCertain LLC는 오늘, 미션 크리티컬 애플리케이션을 위한 AI 안전성에서 가능한 것을 근본적으로 변화시키는 획기적인 아키텍처인 마이크로 재귀 모델 및 캐스케이딩 퓨전 시스템(MRM-CFS)의 상용화를 발표했습니다. 각각 71바이트에 불과한 초소형 모델의 앙상블을 배치함으로써, VectorCertain은 재앙적이지만 희귀한 사건이 발생하는 통계적 꼬리 부분에서 안전성을 확보하며, 전통적인 AI 시스템이 지속적으로 실패하는 부분을 해결합니다.

"이것은 AI 안전성에 있어 트랜지스터의 순간입니다."라고 VectorCertain의 창립자 겸 CEO인 조셉 콘로이가 말했습니다. "트랜지스터가 작고, 빠르며, 저전력이고, 적층 가능함으로써 모든 것을 개선했듯이, MRM-CFS는 미션 크리티컬 AI를 위한 새로운 패러다임을 가능하게 합니다. 우리는 기존 AI 아키텍처를 개선하는 것이 아닙니다. 완전히 새로운 아키텍처를 가능하게 하는 것입니다."

전통적인 AI 시스템은 훈련 데이터를 지배하는 일반적인 시나리오에서는 잘 작동합니다. 하지만 미션 크리티컬 애플리케이션은 일반적인 시나리오에서 실패하지 않습니다. 극단 사례에서 실패합니다: 황혼에 차도로 걸어 들어오는 보행자, 연쇄 청산으로 촉발된 플래시 크래시, 알려진 시그니처를 우회하는 제로데이 익스플로잇.

이러한 한계는 OpenAI의 공동 창립자인 일리야 수츠케버에 의해 명확히 설명되었습니다:

"모든 사전 훈련된 모델은 거의 동일합니다. 왜냐하면 그들은 동일한 데이터로 사전 훈련하기 때문입니다. 오류는 매우 높은 상관관계를 가집니다." — 일리야 수츠케버 (2025)

VectorCertain의 분석은 이를 수치화합니다: 상용 AI 앙상블은 81%를 초과하는 교차 상관관계를 보입니다, 이는 그들이 동일한 극단 사례에서 동시에 실패함을 의미합니다. 상관관계가 높은 모델들 간의 높은 일치는 합의의 환상을 만들지만, 가장 중요한 부분에서는 최소한의 안전성만을 제공합니다.

"다섯 개의 모델이 동의하고 그들이 모두 유사한 훈련 데이터에서 도출된다면, 당신은 다섯 개의 독립적인 의견을 가진 것이 아닙니다—한 가지 의견을 다섯 번 표현한 것입니다."라고 콘로이가 말했습니다. "그것은 안전성이 아닙니다. 그것은 가장 필요할 때 정확히 무너지는 허위 합의입니다."

VectorCertain의 MRM-CFS 아키텍처는 네 가지 상호 연결된 혁신을 통해 이를 해결합니다:

1. 마이크로 재귀 모델 (71바이트) — 각 모델은 특정 범주의 꼬리 사건을 극도로 정밀하게 감지하도록 목적에 맞게 구축됩니다. 71바이트로, MRM은 GPT-4보다 10억 배 이상 작지만, 목표 사건 범주에서 >99% 정확도를 달성합니다.

2. 중첩 센서 퓨전 — 다중 센서 시스템의 경우, MRM 앙상블은 인접한 센서 클러스터가 교차 매칭되는 중첩 퓨전 패턴을 사용하여, 단일 센서 고장이 안전성 커버리지에 사각 지대를 만들지 않도록 합니다.

3. 2단계 분류 파이프라인 — 분류기 단계는 꼬리 사건이 발생하는지 감지합니다; 정량화 단계는 심각도를 결정합니다. 단계 간 불일치는 거버넌스 에스컬레이션을 트리거합니다.

4. 캐스케이딩 퓨전 시스템 — 소수 의견을 보존하는 가중 합의를 사용하여 앙상블 출력을 집계합니다. 모델들이 불일치할 때, 시스템은 단순히 투표하는 대신 불확실성을 거버넌스 계층으로 에스컬레이션합니다.

VectorCertain은 고급 운전자 보조 및 자율 주행 차량 애플리케이션을 대표하는 다중 카메라 인식 시스템에서 이 아키텍처를 검증했습니다. 이 시스템은 중첩 시야각을 가진 8대의 카메라로부터 입력을 처리하며, 보행자 침입, 차선 이탈, 장애물 회피를 포함한 6가지 꼬리 사건 범주를 감지합니다. 완전한 256개 모델 앙상블은 약 20KB의 메모리에 적합하며, 프레임당 1밀리초 미만의 추론 지연 시간을 달성하고, 보이지 않는 테스트 데이터에서 꼬리 사건에 대해 >99.2% 정확도를 제공합니다—전체 정밀도에서 INT8 양자화로의 정확도 손실은 단 0.2%입니다.

"앙상블은 사건 범주에 따라 선형적으로 확장됩니다."라고 콘로이가 언급했습니다. "6개 대신 12개의 꼬리 사건을 감지해야 한다면, 512개의 모델을 배치합니다. 이 아키텍처는 트랜지스터와 정확히 같이 무한히 구성 가능합니다."

MRM-CFS의 중요한 장점은 현대 딥러닝 모델을 실행할 수 없는 하드웨어에 배포할 수 있다는 점입니다. 수백만 개의 임베디드 시스템—자동차 ECU, 의료 기기, 산업용 제어기, 금융 거래 시스템—은 킬로바이트 단위의 사용 가능한 메모리를 가진 8비트 및 16비트 프로세서에서 운영됩니다. 이러한 시스템들은 기가바이트 단위의 RAM과 GPU 가속이 필요한 AI 안전성 발전에서 제외됩니다.

VectorCertain의 71바이트 모델은 이 방정식을 완전히 바꿉니다. 전통적인 AI는 8비트 프로세서에서 실행될 수 없고, 16KB RAM에 맞출 수 없으며, GPU 없이 운영될 수 없고, 종종 10ms 미만의 지연 시간 요구 사항을 충족하지 못합니다. MRM-CFS는 이러한 모든 제약 조건을 가로질러 완전한 256개 모델 앙상블 배포를 제공하며—무시할 수 있는 전력 및 열 오버헤드로 서브 밀리초 지연 시간을 달성합니다.

"오늘날 배포된 레거시 컴퓨팅 플랫폼은 수천억 달러의 설치 기반 가치를 나타냅니다."라고 콘로이가 말했습니다. "이러한 시스템들은 AI 안전성 기능이 필요하지만 기존 모델을 실행하도록 업그레이드될 수 없습니다. MRM-CFS는 그들이 있는 곳에서 그들을 만날 수 있는 유일한 아키텍처이며, 잠재적으로 하드웨어 교체 없이 그 가치를 해제할 수 있습니다."

트랜지스터 비교는 은유를 넘어 확장됩니다. VectorCertain은 실리콘 수준에서 AI 안전성을 재정의할 하드웨어 통합을 개발하고 있습니다:

1단계: 프로세서 통합 — 기존 AI 가속기에서의 소프트웨어 배포.

2단계: 칩셋 통합 — MRM 가중치가 L-캐시 또는 FPGA 라우팅 테이블에 직접 내장되어 거의 제로 지연 시간.

3단계: 스마트 게이트 아키텍처 — MRM 기능이 게이트 수준에서 전통적인 트랜지스터 논리를 대체합니다. 전압에 따라 스위칭하는 수동 트랜지스터와 달리, VectorCertain의 "스마트 게이트"는 입력을 능동적으로 분류하고 다운스트림 회로를 재구성합니다—실리콘에서 지능형 게이팅 기능을 생성합니다.

"당신의 모델이 71바이트에 맞는다면, 라우팅 테이블에 직접 구울 수 있습니다."라고 콘로이가 설명했습니다. "트랜지스터는 수동적이었습니다. 스마트 게이트는 능동적입니다. 그것이 패러다임 전환입니다."

이 접근 방식은 검증된 기반 위에 구축됩니다. VectorCertain의 기술 팀에는 Envatec의 ENVAIR2000 독성 가스 분석기(1996)의 경험을 포함하며, 이는 유사한 2단계 분류-정량화 아키텍처와 FPGA 제어 및 프로그래머블 게인 증폭기를 사용하여 1조 분의 1 수준의 검출 한계를 달성했습니다—Cl₂와 ClO₂ 사이의 업계 최초의 전기화학적 구별을 포함합니다.

"우리가 1996년에 전기화학 센서로 시연한 것—정량화 전에 하드웨어를 재구성하는 분류—을 이제 실리콘 수준에서 AI 안전성에 가져오고 있습니다."라고 콘로이가 말했습니다. "트랜지스터는 수동적이었습니다. 스마트 게이트는 능동적입니다. 그것이 패러다임 전환입니다."

마이크로 풋프린트 아키텍처는 또 다른 획기적인 발전을 가능하게 합니다: 수학적으로 증명 가능한 내결함성.

실제 센서는 실패합니다—카메라에 안개가 끼고, 레이더가 막히고, 라이다에 얼음이 쌓입니다. 전통적인 시스템은 불가능한 선택에 직면합니다: 단순한 중복은 센서가 실패할 때 사각 지대를 만들고, 완전한 복제는 임베디드 메모리 제약을 초과합니다.

VectorCertain의 조합 아키텍처는 이를 해결합니다. 기존 프레임워크가 256개 모델 앙상블에 640KB를 필요로 하는 곳에서, MRM-CFS는 동일한 기능을 20KB에 배포합니다—32배의 메모리 이점으로 모든 센서가 여러 중첩 분류기 그룹에 참여할 수 있게 합니다.

결과: 어떤 센서가 실패하더라도, 남은 클러스터는 커버리지를 유지합니다. 신뢰도는 재앙적으로 실패하기보다 우아하게 저하됩니다.

"우리는 단일 센서 고장 후 사각 지대가 없음을 수학적으로 증명할 수 있습니다."라고 콘로이가 말했습니다. "그것은 당신의 시스템이 안전하기를 바라는 것과 인증 요구 사항을 충족함을 아는 것의 차이입니다."

VectorCertain의 출시는 전례 없는 규제 압력과 동시에 이루어집니다:

• 자동차: NHTSA의 AV STEP 프로그램은 안전성 사례 문서화를 요구하는 첫 번째 연방 인증 경로를 수립합니다. ISO 26262 ASIL-D는 99% 이상의 결함 커버리지를 요구합니다.

• 금융 서비스: AI 규정 준수 실패에 대한 SEC 벌금은 2021년 이후 20억 달러를 초과했습니다.

• 의료: FDA는 감사 추적을 요구하는 프레임워크 하에서 1,250개 이상의 AI 기반 의료 기기를 승인했습니다.

• 에너지: NERC 표준은 그리드 운영에 영향을 미치는 AI에 대해 하루 최대 125만 달러의 벌금을 부과합니다.

VectorCertain의 안전성 및 거버넌스 시스템은 이러한 규정이 요구하는 감사 추적과 인간 감독 메커니즘을 제공합니다.

자율 주행 차량이 눈에 띄는 애플리케이션을 나타내지만, MRM-CFS는 AI 결정이 높은 결과를 초래하는 모든 곳에 적용됩니다:

• 의료 진단: 훈련 데이터가 본질적으로 희소한 영상에서 희귀 질환 감지

• 금융 거래: 플래시 크래시 전조 및 시장 조작 패턴 식별

• 사이버 보안: 제로데이 익스플로잇 및 새로운 랜섬웨어 변종 인식

• 산업 안전: 재앙적 사건 전에 장비 고장 예측

• 항공: 극단 사례 시나리오에서 비행 제어 결정 검증

• 에너지 그리드: 실시간으로 연쇄 고장 패턴 감지

• 제약 제조: 극단 조건에서 배치 품질 보장

• 수술 로봇: 예상치 못한 해부학적 상황에서 제어 결정 검증

"우리는 MRM-CFS가 독특한 가치를 제공하는 47개 이상의 별도 애플리케이션 도메인을 확인했습니다."라고 콘로이가 말했습니다. "2030년까지 총 시장 규모는 5,000억 달러를 초과합니다. 그리고 마침내 AI 안전성 발전에 참여할 수 있는 레거시 시스템의 설치 기반을 고려하기 전입니다."

트랜지스터와의 비교는 과장이 아닙니다. 유사점은 모든 차원에서 놀랍습니다. 트랜지스터가 진공관에서 미세 규모로 축소된 곳에서, MRM은 수십억 개의 매개변수에서 71바이트로 축소됩니다. 트랜지스터가 전력 소비를 와트에서 밀리와트로 떨어뜨린 곳에서, MRM은 GPU 킬로와트에서 마이크로와트로 떨어뜨립니다. 트랜지스터가 스위칭을 밀리초에서 나노초로 가속화한 곳에서, MRM은 대형 언어 모델의 초 대비 서브 밀리초 추론을 달성합니다.

트랜지스터가 수십억 개의 회로로 구성 가능성을 가능하게 한 곳에서, MRM은 횡적 및 종적 퓨전을 가진 256개 이상의 모델 앙상블을 가능하게 합니다. 트랜지스터가 개별 구성 요소에서 집적 회로로 진화한 곳에서, MRM은 소프트웨어에서 칩셋 통합, 그리고 스마트 게이트 실리콘으로 진화하고 있습니다. 그리고 트랜지스터가 중복 회로를 통해 내결함성을 가능하게 한 곳에서, MRM은 수학적으로 증명 가능한 무사각 지대 보장과 함께 조합적 중복성을 가능하게 합니다.

"트랜지스터는 단지 라디오를 작게 만들지 않았습니다."라고 콘로이가 회고했습니다. "그들은 컴퓨터를 가능하게 했고, 그 다음 개인용 컴퓨터, 그 다음 스마트폰, 그 다음 모든 것을 가능하게 했습니다. MRM-CFS는 단지 AI를 더 안전하게 만드는 것이 아닙니다—이전에는 불가능했던 애플리케이션에서 AI 안전성을 가능하게 하는 것입니다. 그리고 우리의 스마트 게이트 로드맵으로, 우리는 단지 실리콘에 배포하는 것이 아닙니다—우리는 실리콘이 되고 있습니다. 그것이 패러다임 전환입니다."

VectorCertain은 MRM-CFS가 사용 가능했다면 25년 동안 1조 7,770억 달러의 손실을 방지할 수 있었을 것으로 추정합니다—꼬리 사건이 기존 AI를 무너뜨린 거래 손실, 자율 주행 차량 사고, 의료 오류, 사이버 보안 침해를 가로질러.

조셉 콘로이는 AI 시스템 개발 및 상용화에서 30년 이상의 경험을 가져옵니다:

• Envatec (1996-2000): 보잉(터빈 블레이드 최적화), 제조, 생명 과학 산업에 서비스하는 AI 회사 설립; 2단계 분류-정량화 퓨전 아키텍처와 FPGA 제어를 사용한 ENVAIR2000 독성 가스 분석기 개발

• EnvaPower (2001-2008): AI 솔루션 회사 설립; 1,400만 고객에 걸쳐 51% 오류 감소를 달성한 NE-ISO 부하 예측 개발; 성공적인 8자리 수 매각

• EPA PEMS 파일럿 프로그램: 예측 배출 모니터링을 검증하는 EPA의 국가 파일럿을 위한 기술 자원—현재 인정된 연방 규정 준수 방법론으로 성문화됨

• 저자: AI 에이전트 위기: 현재 70% 실패율을 피하고 90% 성공을 달성하는 방법 (2025) — 통합 AI 시스템이 97% 커뮤니케이션 성공률과 702% ROI를 달성하는 방법을 보여주는 카네기 멜론 연구에 기반한 연구 기반 프레임워크, MRM-CFS가 아키텍처 수준에서 해결하는 동일한 실패 모드 해결

VectorCertain의 MRM-CFS 아키텍처는 기업 라이선싱에 이용 가능합니다. www.vectorcertain.com을 방문하고 대기자 명단에 가입하세요.

VectorCertain LLC는 델라웨어 법인으로 메인에 본사를 두고 있으며, AI 시스템이 미션 크리티컬 환경에서 수학적 확실성을 달성하도록 보장합니다. www.vectorcertain.com을 방문하세요.

미디어 문의: 조셉 콘로이, 창립자 & CEO | www.vectorcertain.com

전망 진술. 기술 사양은 검증된 프로토타입 성능을 반영합니다.

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