Opt-Hancer

• 배경 문제: 생성형 AI를 모바일/엣지에 넣으려면 메모리·전력·발열·지연 문제가 즉시 발생합니다. "클라우드로 보내면" 프라이버시/비용/지연이 커집니다. • 기존 방식의 한계: CES 소개가 지적하듯, 범용 자동화 툴킷은 하드웨어를 "나중에 맞추는 방식"이라 성능/정확도/개발기간에서 병목이 생깁니다.

• CES 소개 기준: Surgical Model Re‑Architecture와 Hardware‑first 접근으로 최적화 과정에서 정확도 손실을 통제하고, Equivalence testing으로 품질 저하를 검증 가능한 형태로 관리합니다. • "표준 모바일 폰에서도 상용급(서드파티) 생성형 AI를 배포 가능"을 전면 메시지로 삼습니다.

• 도입 주체: 온디바이스 AI 앱 개발사, 모바일/IoT OEM, 칩셋·NPU 벤더, 온프레미스/프라이버시 요구가 큰 엔터프라이즈입니다. • B2C/B2B/B2G: B2B 중심 (+ 공공/국방 등 B2G 잠재)

• 환경/규제 제약: SW 제품이라 국가 규제 영향은 상대적으로 낮지만, 실제 확장은 지원 하드웨어 폭(칩/OS/드라이버)과 파트너십이 좌우합니다. • 산업/시장 확장성: 스마트폰, XR, 차량, 산업 단말 등 "엣지에서 AI를 돌려야 하는 곳"이면 수평 확장 가능합니다.

• CES 수상 맥락 평가: 온디바이스 AI 최적화는 2026 핵심 테마라 수상 맥락이 강합니다. • 기술 완성도: 고객은 결국 지연/전력/정확도 개선 수치와 통합 난이도로 판단합니다(정량 지표 공개가 중요). • 시장 기대치: 수요는 크지만 경쟁도 강합니다(칩셋사 SDK, 오픈소스 최적화, 대형 프레임워크). • 과대평가/저평가 요소: "Any Model, Any Device"는 강한 메시지지만 실제는 '우선순위 칩/디바이스'에서의 성공 사례가 필요합니다.