리퀴드AI·퀄컴, 기기 속 개인 맥락 계층 발표

리퀴드AI가 퀄컴 테크놀로지스와 함께 기기 속 개인 맥락 계층 Liquid Context를 스냅드래곤 프로세서에 맞춰 최적화했다고 발표했다. 발표는 9월 하와이 마우이에서 열린 스냅드래곤 서밋 2026에서 나왔다. 리퀴드AI 공식 발표문에 따르면 Liquid Context는 퀄컴의 AI 전용 연산 장치인 Hexagon NPU에서 돌며, 사용자 허락을 받은 기기 신호로 그 사람의 생활 패턴과 선호, 필요를 학습하고 그 이해를 계속 갱신한다. 리퀴드AI는 10월 X 계정에서 이 기술을 다시 소개하며 에이전트를 위해 끊임없이 들어오는 데이터를 읽고 쓰고 압축한다고 썼다.

핵심은 에이전트와 사용자 사이에 놓이는 공용 맥락 층이다. 발표문은 이 층이 기기 위에서 도는 에이전트든 클라우드 에이전트든 둘을 섞은 에이전트든 가리지 않고 필요한 맥락을 건넨다고 설명했다. 리퀴드AI의 자체 에이전트 Liquid Agent뿐 아니라 다른 회사가 만든 에이전트도 받는 쪽이 될 수 있다. 개인 맥락은 기기 안에서 만들어지고 유지되며, 연결된 에이전트는 사용자가 허락한 범위의 맥락만 받는다. 맥락은 이해를 공급하고, 에이전트는 그 이해로 추론하고 다음 단계를 제안하며 허락을 받아 행동하는 분업이다.

라민 하사니 리퀴드AI 최고경영자 겸 공동창업자는 발표문에서 "개인 AI는 당신이 어떻게 살고, 무엇이 언제 필요한지를 이해하는 데서 시작한다"고 말했다. 그는 "Hexagon NPU가 이렇게 끊임없이 이어지는 로컬 지능을 현실적으로 만든다"고 덧붙였다. 회사는 Liquid Context가 백그라운드에서 돌기 때문에 갱신이 생길 때마다 클라우드 모델이 처리할 필요가 없다고 설명했다.

발표문이 예시로 든 장면은 세 가지다. 아이가 아파 학교에서 일찍 데려와야 한다는 메시지가 오면 연결된 에이전트가 가족 맥락과 사용자의 우선순위를 받아 달력을 확인하고, 중요한 약속은 지키면서 옮길 수 있는 회의를 골라 일정 변경 이메일 초안을 쓴다. 학회에서 하루를 보낸 뒤에는 링크드인 정리 글을 올리는 습관과 글투를 반영해 허락된 사진을 고르고 초안을 만든다. 휴대전화를 두고 스마트워치만 차고 달린 날에는 시계가 기록한 개인 최고 기록이 차에 오르는 순간 로컬로 동기화되고, 차량 에이전트가 축하 인사와 함께 실내 온도를 맞춘다. 발표문은 이 장면들을 실제 제품이 아닌 예시라고 명시했다.

하드웨어 쪽 근거도 제시했다. 리퀴드AI는 Liquid Context의 메모리 층과, 별도로 Liquid Agent를 움직이는 에이전트 모델 LFM2.5-2.6B를 스냅드래곤의 처리 능력과 메모리 접근, 낮은 지연 시간에 맞춰 최적화했다. LFM2.5-2.6B는 파라미터 26억 개 규모다. 차세대 Hexagon NPU는 스칼라·벡터·행렬 연산에 트랜스포머 전용 하드웨어를 더한 구조로, 회사는 이 조합이 일상 기기의 전력 한도 안에서 맥락 갱신과 내장형 에이전트를 함께 감당할 수 있다고 주장했다. Liquid Agent는 제조사의 하드웨어와 서비스, 화면, 브랜드에 맞춰 바꿀 수 있고, 맥락 층이 작업 상태까지 보존해 서로 다른 에이전트가 사용자가 멈춘 지점에서 이어받게 한다는 설명이다.

퀄컴도 힘을 실었다. 두르가 말라디 퀄컴 테크놀로지스 수석부사장 겸 기술 기획·엣지 솔루션·데이터센터 총괄은 "업계를 이끄는 스냅드래곤 플랫폼과 리퀴드AI 같은 회사의 혁신적인 AI 기술을 결합해 차세대 에이전트형 AI 경험을 앞당기고 있다"고 밝혔다. 보도에 따르면 크리스티아노 아몬 퀄컴 최고경영자는 서밋 둘째 날 기조연설 무대에 하사니를 불러 올렸고, 리퀴드AI가 퀄컴의 자동차 고객인 메르세데스벤츠와 차 안 지능을 완전히 로컬로 구현하는 작업을 하고 있다고 소개했다. 셋째 날에는 제프리 리 리퀴드AI 최고운영책임자가 시연 세션에서 기술을 직접 선보였다.

무대 발언은 회사의 방향을 더 분명히 보여 준다. 보도에 따르면 하사니는 Liquid Context를 기기를 쓰는 동안의 모든 경험을 읽고 압축하고 기록하는 똑똑한 메모리 층이라고 부르며 "이 맥락 층이 AI 시스템을 한 기기에서 다른 기기로 옮겨 가게 할 것"이라고 말했다. 그는 "차에서도 휴대전화에서도 시계에서도 뻔한 범용 에이전트를 원하지 않는다"며 개인화는 적응과 충분한 규모에서 나온다고 강조했다. 하사니에 따르면 리퀴드AI의 LFM 모델은 허깅페이스에서 매주 약 140만 회 다운로드되며, 크기는 파라미터 2억 개부터 240억 개까지다.

리퀴드AI는 약 3년 반 전 MIT 컴퓨터과학·인공지능연구소(CSAIL)에서 분사한 회사로, 하사니와 마티아스 레히너 최고기술책임자, 알렉산더 아미니 최고과학책임자, 다니엘라 러스가 공동 창업했다. 메탈은 이 회사가 비전 모델의 응답 속도를 높이는 DSpark를 공개한 소식을 보도한 바 있다. 메탈이 확인한 리퀴드AI 공식 발표문에는 Liquid Context를 탑재할 기기 제조사의 이름이나 출시 시점이 없다. 두 회사는 제조사가 개인 맥락을 기기의 기본 기능으로 넣을 수 있도록 추가 협력을 모색하고 있다고만 밝혔다. 에이전트 경쟁의 무게가 모델 성능에서 사용자를 얼마나 오래, 얼마나 정확히 기억하느냐로 옮겨 가는 가운데, 그 기억을 클라우드가 아닌 기기 칩 위에 두겠다는 것이 리퀴드AI와 퀄컴의 계산이다.