CPU에서 돌아가는 MS의 초경량 AI 비트넷 (BitNet) 완벽 분석! 기존 양자화 기법과 차이점은?

안녕하세요.
오늘은 마이크로소프트가 발표한 초경량 AI 모델 ‘BitNet b1.58 2B4T’에 대해 소개드립니다.
개인 연구자들이나 스타트업들은 고성능 GPU가 없는 한계 때문에 AI 연구에 불편함이 많았습니다. 이 모델은 기존의 고성능 GPU가 아닌, 일상적인 CPU에서도 빠르게 작동할 수 있도록 설계되었는데요.
AI 기술은 이제 더 이상 ‘고성능 서버 전용’이 아닙니다. 마이크로소프트가 이 모델을 통해 보여준 건,
누구나, 어디서나 인공지능을 사용할 수 있는 시대가 시작되었다는 신호입니다.
그럼 지금부터 BitNet이 무엇인지 기존 AI 모델과 무엇이 다른지, 실제 어떤 환경에서 어떻게 활용될 수 있는지를 자세히 풀어보겠습니다.

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비트넷(BitNet b1.58 2B4T)이란 무엇인가?

🧠 AI를 더 가볍게, 더 빠르게

BitNet은 ‘1-bit AI 모델’입니다. 기존 AI 모델이 수많은 숫자(예: 16비트, 8비트)의 계산을 통해 결과를 도출했다면, BitNet은 단 -1, 0, 1 세 가지 값만을 활용합니다.
이런 방식은 메모리와 계산량을 크게 줄여 낮은 사양의 CPU에서도 빠르게 동작할 수 있게 해줍니다.

📦 모델 명칭이 의미하는 것

이름에 붙은 ‘b1.58 2B4T’은 다음과 같은 의미를 담고 있어요.

• b1.58: 1비트 양자화를 기반으로 한 실험적 버전 이름
• 2B: 파라미터(parameter) 수가 무려 20억 개
• 4T: 학습에 사용된 데이터 규모는 약 4조 토큰, 약 3천3백만 권의 책 분량

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기존 양자화 방식과의 차이는?

⚙️ AI를 줄이는 다양한 방법들

전통적인 AI 경량화 방법 중 하나는 ‘양자화(Quantization)’입니다. 8비트나 4비트로 파라미터 값을 줄여 계산량을 줄이는 방식이죠. 하지만 이 방식에도 한계는 있습니다.

💡 예를 들어, 4비트 양자화는 16개의 값(0~15) 중 하나로 근사하여 계산하지만, 여전히 메모리 사용량은 무시할 수 없습니다.

✅ 1-bit의 강점은 무엇인가?

BitNet은 단 -1,0,1 세 값으로만 계산하기 때문에 다음과 같은 강점이 있습니다.

• ✅ 메모리 사용량 획기적 감소
• ✅ 연산 속도 개선 (최대 2배 빠름)
• ✅ 전력 소모 절감

이런 이유로, 기존 모델이 어려웠던 저사양 환경에서도 AI를 구현할 수 있게 된 것입니다.

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경량화의 혁신: 왜 CPU에서도 작동 가능한가?

💡 GPU 없이도 가능하다고?

기존의 대형 AI 모델은 대부분 GPU 기반입니다. 고가의 그래픽카드가 있어야 실행할 수 있었죠.
하지만 BitNet은 다릅니다. 마이크로소프트는 이 모델을 Apple의 M2 칩 같은 일반 CPU에서도 작동하도록 최적화했습니다.

🔍 비결은 ‘bitnet.cpp’라는 전용 프레임워크

이 초경량 모델은 bitnet.cpp라는 맞춤형 실행 엔진에서 돌아갑니다.
다만, 아직까지는 이 프레임워크가 일부 하드웨어에서만 작동한다는 점이 단점으로 지적되고 있습니다.
하지만 이러한 제약은 시간이 지나면 해결될 문제라는 전망이 큽니다.

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훈련 데이터: 4조 토큰의 위력

📚 3천만 권의 책을 읽은 AI

BitNet이 학습한 데이터는 무려 4조 토큰입니다. 이는 일반적으로 약 3천3백만 권의 책에 해당하는 규모입니다.
이처럼 방대한 데이터를 학습한 덕분에, 단순히 “가볍기만 한 모델”이 아닌 실제로 똑똑한 모델이 된 것이죠.

🧪 실제 성능은 어땠을까?

비트넷은 다음과 같은 AI 평가에서 기존 강자들을 제쳤습니다.

• GSM8K – 초등학생 수준의 수학 문제 해결력 테스트
• PIQA – 물리 상식과 직관을 평가하는 벤치마크

Meta의 LLaMA, Google의 Gemma, Alibaba의 Qwen보다 더 높은 점수를 기록했다는 것이 발표된 내용입니다.

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속도와 메모리 사용량의 압도적 효율성

⚡ 두 배 더 빠르고, 메모리는 훨씬 적게

마이크로소프트에 따르면, BitNet은 동급 모델보다 최대 2배 빠르게 작동하며, 메모리 사용량은 극히 적다고 합니다.
이는 서버 자원 절약은 물론이고, 배터리 기반의 기기에서도 AI가 원활하게 작동할 수 있다는 뜻이죠.

💡 이제는 스마트폰이나 소형 기기에서도 ChatGPT 같은 모델을 실행할 수 있는 시대가 열릴 수도 있습니다.

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오픈소스 공개와 MIT 라이선스의 의미

🌐 누구나 자유롭게 활용 가능

이 모델은 MIT 라이선스 하에 오픈소스로 공개되었습니다.
즉, 개인 개발자부터 기업, 연구소까지 누구든지 자유롭게 활용하거나 개선할 수 있다는 의미죠.

🚀 스타트업과 연구자의 기회

고가 GPU 없이도 실행이 가능하니, AI 스타트업이나 학교 프로젝트 등에서도 AI 실험을 할 수 있는 문이 열렸습니다.
이것은 진정한 AI 기술의 민주화로 이어지는 흐름입니다.

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실전 적용과 기회: 산업 현장부터 스타트업까지

🏭 IoT부터 스마트폰까지 다양한 활용처

BitNet은 기존의 무거운 AI 모델이 불가능했던 곳에서도 활약할 수 있습니다.
예를 들어, IoT 기기, 스마트폰, 로봇, 웨어러블 등 경량 AI가 필요한 현장에서 활용될 수 있죠.

💼 스타트업에게 열린 AI 시장

과거엔 AI 모델을 실행하려면 수천만 원짜리 서버가 필요했지만,
이제는 노트북 수준의 장비에서도 고성능 AI를 구현할 수 있습니다.
자본이 부족한 스타트업에게도 BitNet은 새로운 기회의 열쇠가 될 수 있습니다.

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결론: CPU에서도 가능한 AI, 그 의미는?

BitNet b1.58 2B4T는 단순한 ‘새로운 모델’이 아닙니다.
“가볍고 효율적인 AI”라는 새로운 방향성을 제시하며, 이제는 CPU만으로도 유의미한 AI 연산이 가능한 세상을 열었습니다.
마이크로소프트는 이 기술을 통해 AI의 대중화, 그리고 접근성 향상이라는 두 마리 토끼를 잡으려 하고 있습니다.
앞으로 AI가 우리 삶 속에서 더욱 가까워질 것이란 점은 분명해 보입니다.

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출처

https://techcrunch.com/2025/04/16/microsoft-researchers-say-theyve-developed-a-hyper-efficient-ai-model-that-can-run-on-cpus

Microsoft researchers say they've developed a hyper-efficient AI model that can run on CPUs | TechCrunch