Refiant, 천만 토큰 컨텍스트 창 AI 모델인 Protea 출시, 대기자 명단 필요 없음

남아프리카공화국에 설립된 Refiant는 기업 코드베이스 및 규제 아카이브를 대상으로 대기자 명단 없이 즉시 사용할 수 있는 천만 토큰 컨텍스트 창을 갖춘 장기 컨텍스트 AI 모델 제품군인 Protea를 출시했습니다.

인공지능 최적화 스타트업인 Refiant Inc.는 1,000만 개의 토큰 컨텍스트 창을 기반으로 하는 장기 컨텍스트 AI 모델 제품군인 Protea를 출시했습니다. 이 모델은 지금까지 공개된 것 중 가장 큰 규모입니다. 모델은 대기자 명단이나 승인 절차 없이 2026년 7월 8일 refiant.ai에 출시되었습니다.

컨텍스트 창은 모델이 작업 메모리에 동시에 보유할 수 있는 정보의 양을 결정합니다. 오늘날 대부분의 주요 AI 모델은 성능이 저하되기 전에 수십만 개 이하의 토큰을 처리하므로 개발자는 대규모 데이터 세트를 조각으로 나누는 해결 방법을 강요합니다. Refiant는 Protea가 그 한계를 크게 높였다고 말합니다. AI 모델 출시 및 업계 동향에 대한 지속적인 보도를 위해 독자들은 당사 홈페이지에서 최신 AI 뉴스를 찾을 수 있습니다.

실제로 1,000만 개의 토큰이 의미하는 것

1천만 개의 토큰 컨텍스트 창은 대략 750만 단어, 즉 약 15,000페이지의 텍스트로 작동합니다. Refiant는 실제적인 의미를 명확하게 설명합니다. 이전에 잘게 잘라서 모델에 하나씩 공급해야 했던 전체 규제 아카이브 또는 수년간의 임상 시험 데이터와 마찬가지로 전체 엔터프라이즈 코드베이스를 한 번에 로드할 수 있습니다.

회사에서는 이를 더욱 구체적으로 설명합니다. 천만 개의 토큰에는 한 사람의 이메일과 Slack 메시지를 최대 5년 동안, 보고서와 파일을 수십 년 동안 보관할 수 있습니다. 엔지니어링 팀은 하루 만에 전체 코드베이스를 로드하고 분석을 실행할 수 있었습니다. 보험사는 먼저 데이터를 덩어리로 쪼개지 않고도 수년간의 청구를 조사할 수 있습니다.

Protea는 100만, 500만, 1000만 개의 토큰에 이르는 세 가지 버전으로 제공되므로 개발자는 작업 부하와 예산에 맞게 컨텍스트 크기를 조정할 수 있습니다.

중간자 문제 해결

큰 컨텍스트 창에서 가장 지속적으로 발생하는 문제 중 하나는 소위 중간 손실 문제입니다. 이 문제는 모델이 입력의 시작과 끝에서 정확성을 유지하지만 해당 끝점 사이에 묻혀 있는 자료를 추적하지 못하는 문서화된 약점입니다. Refiant는 Protea가 이 문제를 구체적으로 해결한다고 말하지만 회사는 아직 개선 사항을 보여주는 자세한 벤치마크 결과를 발표하지 않았습니다.

중간에 길을 잃는 문제는 긴 맥락 모델을 실제로 채택하는 데 심각한 장애물이 되어 왔습니다. 모델이 기술적으로 수백만 개의 토큰을 수용하는 경우에도 해당 컨텍스트의 정보에 대한 신뢰성이 의심스러운 경우가 많아 전체 코드베이스 분석과 같은 작업에 대한 실제 유용성이 제한됩니다.

Swarm Optimization 및 Evolutionary Search를 기반으로 설립됨

Refiant는 Viroshan Naicker, Siddharth Gutta 및 Mathew Haswell에 의해 2025년에 설립되었습니다. Naicker는 양자 수학자이며 그의 공동 창립자는 금융 및 상업 확장 분야 출신입니다. 팀은 현대 AI 모델이 매우 비효율적이며 더 나은 방법이 이미 자연에 존재한다고 주장합니다.

Refiant의 접근 방식은 새 떼, 물고기 떼, 개미 서식지에서 관찰되는 것과 동일한 집단 지능 원칙인 진화적 탐색과 떼 행동을 차용합니다. 회사는 먼저 이 접근 방식을 모델 압축에 적용하여 OpenAI의 GPT-OSS-120B를 12GB RAM이 있는 MacBook Pro에서 실행되도록 성공적으로 축소했습니다. 이러한 압축 결과는 Imperial College London 및 University College London의 Sargent Center for Process Systems Engineering과 연구 파트너십을 확보하는 데 도움이 되었습니다.

자금조달 및 향후 계획

Protea 출시는 VoLo Earth Ventures가 주도하여 Refiant가 2026년 초에 마감한 500만 달러 규모의 시드 라운드에 이어 이루어졌습니다. 남아프리카에 설립된 이 회사는 현재 영국에 상업적으로 기반을 두고 있습니다.

Viroshan Naicker 최고경영자(CEO)는 장기 상황 AI가 1년 넘게 논의되었지만 실제로는 상용화되지 않았다고 지적했습니다. 공동 창립자이자 최고 제품 책임자인 Mathew Haswell은 고객이 더 많은 대기자 명단보다는 테스트하고 구축할 수 있는 모델을 원한다고 덧붙였습니다. 이는 많은 대규모 AI 연구소에서 채택한 제한 액세스 접근 방식에 대한 직접적인 비판입니다.

Refiant는 이미 1억 개의 토큰으로 내부 프로토타입을 실행했다고 밝혔지만, 이를 벤치마킹하고 제품으로 전환하는 방법은 여전히 열려 있는 질문입니다. Protea 출시는 세 가지 계획 단계 중 첫 번째 단계이며, 회사는 3개월 이내에 더 많은 출시를 약속합니다.

장기 상황 AI 경쟁이 가열됩니다

Refiant는 점점 더 경쟁이 치열해지는 장기 상황 AI 시장에 진출합니다. 주요 연구실에서는 점차적으로 컨텍스트 창을 확장했지만, 대부분의 상용 모델은 여전히 1,000만 개의 토큰 임계값보다 훨씬 낮은 수준으로 작동합니다. 대기자 명단 없이 즉시 액세스할 수 있도록 출시하기로 한 Refiant의 결정은 대규모 경쟁업체에서 흔히 볼 수 있는 단계적 출시 접근 방식과 대조됩니다.

또한 회사의 군집 최적화 방법은 기존 변압기 스케일링에 주로 의존하는 경쟁업체와도 구별됩니다. 자연에서 영감을 받은 알고리즘이 생산 규모에서 지속적인 성능 이점을 제공할 수 있는지 여부는 아직 알 수 없지만 Refiant의 압축 기록과 대학 파트너십은 이 접근 방식에 신뢰성을 부여합니다.