[ISEC 2026 미리보기] 모빌린트, 온프레미스 AI 추론 최적화 NPU 솔루션 공개

ISEC 2026에서 AI 가속기·엣지 AI 시스템·AI SoC 선보일 예정
AI CCTV·지능형 관제 등 보안 시장 공략

[보안뉴스 강초희 기자] AI 반도체 팹리스 기업 모빌린트(대표 신동주)가 ‘ISEC 2026’에서 보안 현장의 온프레미스 AI 추론 수요에 최적화된 NPU 기반 AI 반도체 솔루션을 선보인다.

▲ (좌) MLA100 (우) MLX-A1 (하단) REGULUS [출처: 모빌린트]

모빌린트는 엣지 및 온프레미스 AI 추론에 특화된 NPU(Neural Processing Unit)를 개발하는 AI 반도체 팹리스 기업이다. 2019년 설립 이후 축적한 독자적인 NPU 기술력을 바탕으로 GPU 중심의 AI 인프라 구조에 대한 대안을 제시하고 있으며, 온프레미스 서버용 AI 가속기 칩 ‘ARIES’(에리스)와 온디바이스용 AI SoC ‘REGULUS’(레귤러스)를 핵심 제품으로 보유하고 있다.

ARIES 기반 AI 추론 기술은 최근 산업통상자원부 신기술(NET) 인증을 획득했으며, REGULUS와 MLX-A1 Edge AI Box는 CES AI 부문에서 2년 연속 혁신상을 수상하며 기술력을 인정받았다.

또한 NPU 기반 AI 솔루션으로는 국내 최초로 조달청 혁신제품 등록과 주요 국가 전파 인증을 모두 획득하며 국내외 공급 기반을 확보했다.

이번 ISEC 2026에서는 보안 현장의 온프레미스 AI 추론 수요에 최적화된 3개 제품을 소개한다.

‘MLA100’은 ARIES NPU를 탑재한 PCIe 카드형 AI 가속기로, 기존 서버나 산업용 PC에 장착해 고성능 AI 추론을 구현할 수 있는 제품이다. 25W의 저전력으로 80TOPS의 연산 성능을 제공하며, 화재·무기 탐지와 번호판 인식 등 다양한 보안 AI 워크로드를 네트워크 연결 없이 실시간으로 처리한다.

‘MLX-A1 Edge AI Box’는 AI 가속기와 소프트웨어 스택을 사전 탑재한 올인원 엣지 AI 시스템이다. 별도 서버나 클라우드 연결 없이 LLM과 비전언어모델(VLM), 영상분석, 음성인식 등 다양한 AI 워크로드를 실시간으로 처리할 수 있다.

‘REGULUS’는 SoC 기반의 독립형 싱글보드컴퓨터(SBC)로, 호스트 시스템 없이도 3W 이하의 초저전력으로 10TOPS의 AI 연산을 수행한다. CPU와 NPU, ISP, 멀티미디어 코덱을 단일 SoC에 통합해 4K 영상 분석과 실시간 AI 추론을 독립적으로 수행하며, AI CCTV와 드론 탑재 감시, 소형 보안 로봇 등 현장 중심의 보안 솔루션에 적합하다.

한편, 대한민국 대표 사이버보안 콘퍼런스이자 아시아 최대 규모로 자리 잡은 ‘ISEC 2026(제20회 국제 시큐리티 콘퍼런스)’가 오는 8월 11일(화)부터 12일(수)까지 양일간 서울 코엑스에서 개최된다. ISEC 2026은 AI의 급속한 발전으로 단순한 자동화를 넘어 AI 에이전트로 가능해진 ‘자율성’에 초점을 맞춰 AI 보안의 미래를 조망한는 의미를 담은 ‘AI로 구현하는 자율 보안의 미래’를 주제로 코엑스 전시장(Hall D)과 오디토리움(3F), 아셈볼룸(2F)에서 지난해보다 확대된 규모로 개최된다. 특히 2026년에는 총 20여개 트랙, 100개 세션 발표와 150여개 사이버보안 솔루션 기업이 참여한 170여개의 솔루션 전시 부스도 마련될 전망이다.

아울러 행사 기간 중 참관객의 현장 투표와 설문조사, 영상 평가 등을 통해 선발한 명강연자들을 시상하는 ‘ISEC 2026 베스트 스피커 어워즈’와 카이스트 사이버보안연구센터와 공동 주관해 사이버 공격에 대한 실습을 통해 대응법을 마스터하고 보안 업무에 활용할 수 있는 유료 ‘트레이닝 코스’ 등 콘텐츠의 질적 향상 및 강연 수준 제고에 끊임없이 나설 계획이다. 이와 관련된 세부 사항은 ISEC 홈페이지를 참조하거나 ISEC 조직위원회에 문의하면 된다.

[강초희 기자(choh@boannews.com)]

AI 및 AI 보안 솔루션이 보안 인력의 업무에 어떤 식으로 영향을 미칠것이라고 생각하시나요
	부족한 인력 보충: 만성적인 인력 부족 문제를 해결하는 보완재 역할을 하고 있다(100% 대체는 불가)
	업무 영역의 분리: AI는 대량 데이터 처리를, 전문가는 고도의 전략적 판단을 맡는 등 역할이 완전히 다르다
	업무 총량의 전이: 단순 업무는 줄었으나, AI 모델 관리·검증 등 새로운 형태의 운영 업무가 발생해 전체 업무량은 비슷하다
	인력 대체 가능: 단순 반복 업무를 넘어 분석/판단 영역까지 대체하여 인력을 줄일 수 있다
	신뢰도 부족: 아직은 AI의 오탐이나 환각(Hallucination) 우려로 인해 사람이 일일이 재검토해야 하므로 실질적인 도움은 적다