NOVA - 오프라인 개인 AI 에이전트 솔루션 (MLX-A1 기반) | CES 2026 Innovation Awards

제품 한 줄 정의

인터넷·클라우드 없이 로컬에서 LLM/멀티모달 앱을 실행하려는 사용자/조직을 위한 데스크톱 오프라인 AI 에이전트(MLX-A1 기반) • 제품 데모/소개 영상(있으면): (공식 데모 플레이리스트) https://www.youtube.com/playlist?list=PLTJNQXzSWpOEWIn3n0tx2eUGfXXuPOMOF

문제 정의

• 배경 문제: 클라우드 AI는 개인정보/기밀 유출 우려, 지연(Latency), 사용량 기반 비용, 네트워크 의존 문제가 큼.

• 기존 방식의 한계: (1) 온디바이스/엣지 LLM은 하드웨어 제약으로 성능이 제한 (2) 개발자가 최적화를 직접 해야 하는 부담 (3) 오프라인/보안 구역에서 활용이 어려움.

핵심 차별점

• CES 소개 기준: "외부 PC·클라우드 없이" 로컬에서 AI 에이전트를 돌리는 제품 형태(데스크톱 솔루션) 자체가 차별점

• MLX‑A1 기반 엣지 AI 박스 포지션(하드웨어+I/O+소프트웨어를 패키지로 제시)

주요 도입 주체

• 도입 주체: 보안/프라이버시 요구가 큰 기업(법무/금융/의료), 공공/국방, 오프라인 현장(제조/플랜트), 엣지 AI 개발자 • B2C/B2B/B2G: B2B 중심 + 일부 B2G

확장 가능성

• 환경/규제 제약: 모델 라이선스, 보안 인증, 하드웨어 단가·공급이 확장성에 영향 • 산업/시장 확장성: 로컬 AI 수요는 넓지만 경쟁 대안(대형 OEM NPU PC, GPU 기반 엣지, Jetson 계열 등)도 강해 TCO와 생태계가 승부처

평단의 평가

• CES 수상 맥락 평가: 오프라인/로컬 AI는 2026 핵심 트렌드로 쇼케이스 적합 • 기술 완성도: "어떤 모델을 어느 속도/전력/비용으로 운영"하는지와 업데이트 전략이 관건 • 시장 기대치: 보안·비용 이유로 관심은 높지만, 대량 도입은 TCO 기반 의사결정 • 과대평가/저평가 요소: '오프라인'은 강점이지만, 최신 모델 추종과 최적화 지속 역량이 필요

분석가 한 줄 판단

Mobilint의 NOVA는 MLX-A1 기반으로 오프라인 환경에서 AI 에이전트를 구현하여 보안 및 지연 문제를 해결하지만, TCO 경쟁력 확보 및 지속적인 최적화 역량이 시장 성공의 핵심 변수가 될 것입니다.

NOVA - 오프라인 개인 AI 에이전트 솔루션 (MLX-A1 기반)

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