삼성 AI, 초소형 TRM 개발… 단 7백만 파라미터로 대형 모델급 성능 구현

지금 왜 작은 AI가 중요한가

7백만 파라미터 초소형 삼성 TRM, 딥시크 R1과 제미나이 2.5 Pro보다 뛰어난 성능! 작고 효율적인 AI의 가능성을 집중 분석합니다.

삼성 AI 모델 TRM은 단 700만 개의 파라미터만으로 수십억 파라미터를 가진 대형 모델을 능가하는 추론 성능을 보여주며, AI 산업에 새로운 질문을 던지고 있습니다. ‘더 크고 복잡한 모델이 항상 더 나은 결과를 낼까?’라는 전제에 도전하는 이 모델은, 작지만 효율적인 AI의 가능성을 상징적으로 보여주는 사례입니다.

최근까지 AI 개발의 흐름은 “더 크고, 더 많은 데이터, 더 많은 연산”이라는 공식에 집중되어 있었습니다. GPT-5, Gemini, Claude와 같은 초거대 모델들이 그 흐름의 대표 주자였죠. 하지만 이러한 모델들은 학습 비용이 수백만 달러에 이르고, 운영에도 막대한 클라우드 인프라가 필요합니다. 기술력보다 자본력이 더 중요한 요소가 되어버린 상황입니다.

그에 반해, 삼성 리서치가 발표한 **Tiny Recursion Model(TRM)**은 정반대의 접근을 취합니다. 크기를 줄이되, 내부 구조를 바꾸고, 자기 개선 루프를 통한 반복적 추론 방식을 도입함으로써, 단순한 ‘경량화’를 넘어서는 성능을 보여주고 있습니다.

이 글에서는 삼성 AI 모델 TRM의 구조와 원리, 다른 소형 모델들과의 차이, 그리고 무엇보다 실무에 있어 어떤 실질적 가치와 경제성을 가질 수 있는지를 집중적으로 살펴보겠습니다.

1. 작지만 정교한 설계, TRM의 내부 작동 방식

삼성 AI 모델 **TRM(Tiny Recursion Model)**은 이름 그대로 매우 작고, 간결한 구조를 가진 모델입니다. 하지만 이 모델이 단순한 ‘경량화 모델’에 그치지 않는 이유는, 기존의 언어모델들과는 근본적으로 다른 추론 방식을 채택하고 있기 때문입니다.

🔹 반복적 자기개선 구조

일반적인 언어모델은 입력을 받아 한 번의 추론을 수행하고, 그 결과를 바로 출력합니다. 하지만 TRM은 그와 다르게 **’답안을 먼저 초안 형태로 만들고, 그 답을 스스로 평가하고 수정하며 반복적으로 개선’**해나가는 구조를 가지고 있습니다. 이 과정을 통해 모델은 더 논리적이고 정확한 결과를 도출하게 됩니다.

삼성 AI 모델 TRM은 최대 16회의 반복 사이클을 거칩니다. 각 사이클에서는 기존의 답안과 내부 상태(latent state)를 바탕으로, 다음 단계에서 어떤 부분을 개선할지 판단하고 새로운 버전을 만들어냅니다. 이때 내부 상태는 일종의 ‘스크래치패드’로 작용하여, 모델이 자신의 생각을 저장하고 재구성하는 공간이 됩니다.

🔹 작지만 강력한 성능

모델 크기는 단 7백만 파라미터에 불과하지만, TRM은 복잡한 패턴 인식과 논리 추론이 요구되는 과제에서 놀라운 성과를 보여주었습니다. 대표적인 성과는 다음과 같습니다:

• ARC-AGI-1: 45% 정확도 달성
• ARC-AGI-2: 약 8% 정확도
• 이는 DeepSeek R1, Gemini 2.5 Pro 등 수천 배 더 큰 모델들보다 높은 성능입니다

삼성 AI 모델 TRM이 특히 강점을 보이는 분야는 구조화된 데이터, 추론 기반 퍼즐, 논리적 규칙이 명확한 문제들입니다. 모델이 각 단계를 되돌아보며 스스로 개선하는 방식이, 이러한 문제 유형에 매우 효과적으로 작용하는 것으로 분석됩니다.

🔹 기술을 넘어선 설계 철학

TRM은 단지 작고 효율적인 모델이 아닙니다. 이 모델은 AI가 꼭 클 필요는 없다는 가능성, 그리고 지속적이고 반복적인 추론이 어떻게 정교한 사고를 가능하게 만드는지를 보여줍니다.

특히, 리소스가 제한적인 환경(예: 모바일 디바이스, 로컬 서버, 스타트업 인프라 등)에서도 충분히 고급 AI 기능을 구현할 수 있다는 점에서, 삼성 AI 모델 TRM은 실질적인 혁신 모델로 평가받고 있습니다. 더 작고 똑똑한 AI를 원하는 모든 팀에게, 이 모델은 현실적인 대안을 제공합니다.

2. HRM과의 비교 – 두 개의 다른 ‘작은 AI’

TRM이 삼성에 의해 발표되며 주목을 받았다면, 비슷한 시기에 또 다른 흥미로운 소형 AI 모델도 주목을 받고 있습니다. 바로 Sapient.ai의 **HRM(Heuristic Reasoning Model)**입니다.
두 모델 모두 “작지만 똑똑한” AI를 지향하며, 초거대 모델에 대한 대안을 제시하고 있다는 점에서는 공통점이 있습니다. 하지만 그 접근 방식과 철학은 상당히 다릅니다.

🔹 구조와 철학: 자기개선 vs. 규칙 기반

삼성 AI 모델 TRM은 반복적으로 스스로의 답안을 개선하는 **내부 순환 구조(recursive reasoning loop)**를 중심으로 작동합니다. 마치 사람이 문제를 푼 후 스스로 검토하고 수정을 거치는 것처럼, 답안을 생성 → 평가 → 개선하는 일련의 과정을 통해 점점 더 나은 해답을 도출합니다. 모델은 내부에 ‘생각의 흔적’을 저장하며, 그 내용을 바탕으로 추론을 발전시킵니다.

반면, HRM은 전통적인 **심볼릭 AI(기호 기반 인공지능)**의 방식에 가까운 구조를 갖고 있습니다. 명시적인 규칙과 절차를 따라 문제를 해결하며, 여기에 소형 신경망을 결합해 어떤 규칙을 선택할지 학습합니다. 즉, HRM은 모델이 추론을 “계산”한다기보다는, **”규칙을 따라 프로그래밍된 방식으로 실행”**하며, 각 단계는 사람이 이해 가능한 형태로 남습니다.

이 차이는 곧 유연성과 해석 가능성의 차이로도 이어집니다.

🔹 유연성과 해석 가능성의 trade-off

• TRM은 추론 과정이 자동화되고 유연하여, 다양한 형태의 문제에 적응하기 쉽습니다. 하지만 그 내부 상태는 일반적인 사용자에게 명확히 해석되지는 않습니다. 즉, 모델이 어떤 논리로 답안을 개선했는지는 부분적으로만 확인 가능합니다.
• HRM은 각 단계가 명시적으로 기록되고, 사람이 읽을 수 있는 **추론 로그(trace)**가 남습니다. 이는 법률, 의료, 교육처럼 **설명 가능성(Explainability)**이 중요한 분야에서 매우 유리합니다. 다만, 사전에 정의된 규칙 기반이기 때문에, 문제 유형이 달라지면 모델 전체를 다시 설계하거나 학습해야 하는 경우도 많습니다.

🔹 모델 크기와 성능 비교

TRM과 HRM은 모두 소형 AI 모델이지만, 내부 설계 철학과 추론 방식은 뚜렷하게 다릅니다.
아래 표는 두 모델의 구조적 특징과 학습 방식, 실무적 장단점을 핵심 항목별로 비교한 것입니다.

🔹 실제 활용에서의 선택 기준

TRM과 HRM 중 어떤 모델이 더 ‘좋다’고 단정할 수는 없습니다. 각각이 잘 맞는 사용 목적과 맥락이 다릅니다.

• TRM을 선택할 상황
  • 제한된 자원으로 고성능 추론이 필요한 경우
  • 정해진 규칙이 없거나, 문제 유형이 다양하고 복잡한 경우
  • 엣지 장치, 경량 디바이스에 AI 기능을 탑재할 때
• HRM을 선택할 상황
  • 추론 과정의 설명이 중요한 환경 (법률, 교육, 의료 등)
  • 규칙 기반의 반복적인 문제 해결이 필요한 도메인
  • 시스템 검증, 디버깅, 감사 로그가 필요한 제품 설계

두 모델은 철학적으로는 상반되지만, AI 추론의 두 축—효율성과 해석력—을 대표한다고 볼 수 있습니다. 때로는 이 두 가지를 함께 결합한 하이브리드 구조도 하나의 가능성이 될 수 있습니다.

3. 실용성과 경제성 – 작지만 강력한 선택지

기술적으로 훌륭한 모델이라도, 실무에서 사용할 수 없다면 그 가치는 제한적일 수밖에 없습니다.
삼성 AI 모델 TRM이 주목받는 진짜 이유는, 단순히 소형 모델임에도 높은 성능을 보였다는 점을 넘어, 현실적인 AI 활용에 적합한 구조를 갖추고 있다는 점에 있습니다.

TRM은 실제로 기업이 적은 비용과 리소스로도 의미 있는 AI 시스템을 구현할 수 있게 해주는 모델입니다.

🔹 비용 효율성: “성능은 그대로, 비용은 최소로”

AI 모델을 운영하는 데 있어 가장 부담이 되는 요소 중 하나는 추론 시 발생하는 계산 비용입니다.
초거대 모델은 한 번의 호출에도 수십 GB의 GPU 메모리와 복잡한 클러스터링 환경이 필요하지만, 삼성 AI 모델 TRM은 그와는 완전히 다른 스펙을 요구합니다.

• 단 7M 파라미터
• 경량 모델이므로 로컬 환경에서도 구동 가능
• 반복 구조이지만 각 사이클은 간단한 연산으로 구성됨
• 트레이닝 및 파인튜닝 비용도 낮음

이러한 특성은 GPU 인프라가 부족한 스타트업이나 중소 기업, 또는 비용에 민감한 프로젝트에 매우 매력적으로 작용합니다.
또한, 모델이 작기 때문에 업데이트와 배포 주기도 훨씬 빠르고 유연합니다.

🔹 엣지 환경에서도 실현 가능한 고급 AI

요즘 AI는 클라우드 기반에서 벗어나, **단말기 내부에서 직접 추론하는 ‘온디바이스 AI’**에 대한 수요가 빠르게 증가하고 있습니다.
예를 들어 스마트폰, 가전제품, IoT 디바이스, 자율주행차 등에서는 응답 속도와 개인정보 보호 측면에서 로컬 추론이 더 바람직한 선택이 될 수 있습니다.

삼성 AI 모델 TRM은 이러한 환경에 최적화된 구조입니다.

• 모델이 작고, 계산량이 적어 모바일 칩셋에서도 작동 가능
• 외부 API 호출 없이도 자체 추론 루프 수행 가능
• 다양한 상황에서 빠르고 일관된 판단을 제공

이로 인해 삼성 AI 모델 TRM은 스마트 디바이스 제조사, 하드웨어 스타트업, 차량 내 AI 시스템 등 다양한 산업군에서 충분히 상용화 가능한 모델입니다.

🔹 특정 도메인에 특화된 활용 전략

삼성 AI 모델 TRM은 범용 AI가 아닙니다. 하지만 이는 오히려 강점이 될 수 있습니다.
특정 도메인, 예를 들어 논리 기반 문제 풀이, 퍼즐 분석, 프로그래밍 채점 시스템, 시각 패턴 해석, 로직 기반 검증 등에서 TRM은 다음과 같은 장점을 보입니다:

• 반복 구조를 통해 다단계 검토가 필요한 문제 해결에 강함
• 과적합 없이 소규모 데이터로도 학습 가능
• 도메인 특화 기능만 남기고 불필요한 계산을 제거할 수 있어, 맞춤형 AI 시스템 설계에 유리

예를 들어 교육 플랫폼에서 코딩 문제 자동 채점기, 제조 현장에서 불량 판별 로직, 물류 시스템에서 패턴 기반 최적화 추론기 등에 적용할 수 있습니다.

🔹 스타트업과 중소기업을 위한 AI 모델의 실질적 대안

많은 기업들이 AI 기술 도입을 꿈꾸지만, 현실은 예산, 인프라, 기술력이라는 벽에 부딪힙니다.
삼성 AI 모델 TRM은 이런 기업들에게 현실적인 대안을 제시합니다.

• 소형 모델로 진입 장벽을 낮추고
• 도메인 특화 AI를 빠르게 실험하며
• 인하우스 모델로 데이터 통제력도 확보 가능

즉, 대형 모델 중심의 AI 산업 구조 속에서, 작고 효율적인 AI 모델을 통해 독립적인 기술 전략을 세울 수 있는 길을 열어주는 것입니다.

4. 그래서 이게 왜 중요한가?

AI 기술은 그 자체로 복잡하지만, 그 복잡성보다 더 중요한 건 현실에서 어떻게 쓰일 수 있느냐입니다. 지금까지는 “더 큰 모델 = 더 나은 AI”라는 공식을 믿어왔습니다. 하지만 삼성의 TRM은 이 공식을 정면으로 뒤집습니다. 작아도 똑똑할 수 있고, 가볍지만 깊이 있는 사고를 할 수 있다는 것을 증명했기 때문입니다.

삼성 AI 모델 TRM은 단지 소형 모델의 성능을 보여준 것이 아니라, AI 설계 철학 자체를 새롭게 제시한 사례입니다.

• 성능만이 아닌 효율성
• 해답뿐 아니라 과정의 질
• 자원을 많이 쓰는 것보다 똑똑하게 쓰는 방식

이는 단순한 기술적 성과를 넘어, 앞으로의 AI 개발 방향에 근본적인 질문을 던집니다.

“우리는 정말 더 큰 모델이 필요한가, 아니면 더 잘 설계된 모델이 필요한가?”

특히 비용, 리소스, 개발 인력에서 제한이 있는 기업이나 팀에게 TRM은 하나의 전략이 될 수 있습니다.

• GPU 클러스터 없이도 실행 가능
• 빠르게 프로토타이핑하고 실제 환경에 적용 가능
• 특정 도메인에 특화해 고성능 맞춤형 AI 구축 가능

또한, TRM과 HRM의 사례는 우리에게 다양한 AI 접근 방식의 공존 가능성도 보여줍니다.
모든 문제에 GPT-4가 필요한 것은 아닙니다. 때로는 잘 다듬어진 작은 모델 하나가 훨씬 더 똑똑하게 움직일 수 있습니다.

AI의 미래는 ‘더 큰 모델을 쓸 수 있는 사람들만의 게임’이 아닙니다.
TRM이 보여준 것처럼, 그 미래는 오히려 누가 더 똑똑하고 효율적인 구조를 설계하느냐에 달려 있습니다.

🔚 마무리하며

삼성 AI 모델 TRM은 소형 AI 모델이 연구를 넘어 실무에서 어떤 가능성을 가질 수 있는지, 그리고 AI 산업의 무게중심이 반드시 ‘크기’에 있지는 않다는 사실을 분명하게 보여줍니다.

이제는 AI를 ‘더 크게 만들 것인가’가 아니라, ‘더 똑똑하고 쓰기 좋게 만들 것인가’를 고민할 때입니다.
당신이 스타트업 개발자든, AI 전략을 세우는 기획자든, 지금 이 흐름을 이해하고 시도해보는 것이 가장 중요한 행동이 될 수 있습니다.

✅ 전체 글 마무리 요약

• TRM은 7M 파라미터의 초소형 모델로 대형 모델보다 높은 추론 성능을 기록함
• 반복적 자기개선 구조를 통해 복잡한 문제를 스스로 해결
• HRM은 규칙 기반 추론으로 설명 가능성이 높지만 유연성은 낮음
• TRM은 저비용, 고효율 구조로 엣지 환경, 도메인 특화 AI에 적합
• 더 이상 ‘크기가 전부’인 시대는 끝났다. 지금은 ‘설계의 시대’