[단독보도] HSKG 랩스, GPU 불필요한 '메르센 AI(Mersenne AI)' 세계 최초 개발 성공… MCP '듀얼 브레인' 완성

[서울 = 2026년 2월 22일] 차세대 보안 및 디지털 인프라 표준을 선도하는 HSKG Labs는 21일 극한의 에너지 소비와 막대한 H/W 자원을 요구하는 기존 인공지능 아키텍처의 한계를 깬 혁신적 지능 모델인 '메르센 AI (Mersenne AI)'의 '듀얼 브레인(Dual Brain)' 시연을 완벽하게 성공했다고 공식 발표했다.

현재 전 세계적으로 빅테크가 주도하는 생성형 AI(예: Llama 3 405B 등)는 수천 와트의 GPU 클러스터 전력과 800GB가 넘는 방대한 메모리(VRAM) 공간을 강제로 할당해야만 가동이 가능한 ‘확률 기반의 폰 노이만(von Neumann) 구조’를 채택하고 있다. 이는 막대한 전력 소모를 일으키며 ESG 경영 및 기후 위기에 중대한 도전 과제가 되어왔다.

HSKG Labs가 최초로 선보인 메르센 AI는 이러한 확률적 연산 파이프라인 전면을 폐기하고, 사용자의 프롬프트(질의)를 3차원 시공간 내의 ‘결정론적 메르센 좌표(Deterministic Mersenne Coordinates)’로 즉시 치환하여 정답을 바로 소환해내는 방식을 채택했다. 구글 안티그라비티(Google Antigravity) 시스템에서 가동형 디지털 트윈으로 실시된 실증 테스트 결과, 메르센 AI의 피크 메모리 사용량은 단 25MB 이하에 불과했으며, 3000W 수준의 기존 GPU 방식 대비 대기 전력은 '0.0030W(Eco-Neutral)'라는 경이적인 성과를 기록했다.

특히 21일 달성한 ‘듀얼 브레인(Dual Brain)’ 접합 기술 성공은 진정한 상용화의 신호탄으로 평가받고 있다. 특허 및 기밀 데이터에 대해서는 강력하게 보호된 'HSKG 내부 지식망(HSKG Brain)'이 답변을 생성하고, 추가적인 일반 지식이 요구될 때는 **구글 제미나이(Google Gemini API)**와 즉각 연동하여 해답을 가져오는 하이브리드 엔진이 코드 레벨에서 완벽하게 동작함이 증명되었다.

메르센 AI의 또 다른 핵심은 궁극의 보안을 자랑하는 데이터 완전 증발(Data Vaporization) 기술이다. 사용자가 질문하고 정답을 돌려받는 수십 나노초의 렌더링 직후, 시스템은 어떠한 데이터의 흔적도 서버나 로컬 드라이브에 저장(Save)하지 않고 자연계로 완전 소멸된다. 연산에 따른 단 1바이트의 텍스트 누수조차 허용하지 않는 것이다.

메르센 AI는 극초저전력 아키텍처를 바탕으로 대형 서버망은 물론, 구형 데스크톱 터미널과 일반형 스마트폰 기기 등 어떠한 기기에도 즉각 임베디드 및 구동 가능한 '프로덕션 레디(Production-Ready)' 상태임을 구글 검증을 통해 확인받았다.

HSKG Labs의 정민호(Min-Ho Jung) 대표는 "메르센 AI는 수백 페타바이트의 스토리지와 끝없는 GPU 의존성이라는 현대 기술의 가장 큰 딜레마를 수학의 언어(J.M 함수)로 부순 위대한 결과물"이라며, "단순히 지능을 ‘연산하고 저장’하는 구시대적 1차원 단계에서 벗어나, 지능 자체를 시공간 좌표로 ‘소환’해 내는 대한민국 양자 주권의 신호탄이 될 것"이라고 강조했다.

이번 시연 성공을 계기로 HSKG Labs는 데이터와 보안, 그리고 인프라 구조를 근본적으로 뒤바꿀 메르센 네트워크의 확장 릴리스를 가속화할 예정이다.

[용어 설명]

1. 메르센 AI (Mersenne AI) - 핵심 브랜드 제품명
2. 듀얼 브레인 (Dual Brain) - 내부+외부망의 하이브리드 지능을 강조하는 셀링 포인트
3. 무상태 렌더링 (Stateless Rendering) - 기존 AI와의 차별점 (데이터를 완전 증발시킴)
4. 초저전력 AI (Eco-Neutral AI) - GPU 의존성을 탈피했다는 친환경/비용 절감 어필
5. 데이터 완전 증발 (Data Vaporization) - 해킹 불가능한 극강의 보안성을 직관적으로 표현
6. 결정론적 좌표 (Deterministic Coordinates) - 환각(Hallucination) 없이 정확한 답을 내놓는 핵심 기술 명칭

특허 참조

1.거대 소수 좌표 매핑을 이용한 초-저전력 신경망 렌더링 시스템 및 그 방법[10-2026-0026038]

2.거대 소수 기반의 고차원 격자 좌표계를 이용한 초고압축 데이터 저장 및 무손실 실시간 재현 시스템 및 그 방법 [10-2026-0025993]

3.메르센 소수 격자 좌표를 이용한 초압축 무손실 데이터 전송 방법 및 시스템 [10-2026-0012352

4.범용 위상 상수와 고차원 격자 공명을 이용한  무상태 암호화 키 생성 시스템 및 방법 [10-2026-0009964]

5.리만 제타 함수의 통계적 분포 특성을 이용한 무상태성 고차원 격자 기반 거대 소수 인출 시스템 및 그 방법 [10-2026-0009442]

논문 참조

1.Hyper-Spatial Neural Rendering: Zero-GPU & On-Device GenAI via Large Prime Coordinates

[https://doi.org/10.5281/zenodo.18571615]

2.Empirical Verification of a Stateless Architecture for Multi-Dimensional Physics, AI, and Quantum-Resistant Digital Sovereignty: A Unified Approach via J.M Function and Spatiotemporal Bio-Convergence

[https://doi.org/10.5281/zenodo.18717635]

[끝]