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로봇 학습 스타트업 뉴라코어, 프리시드에서 300만 달러 유치

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.28 15:11
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런던에 본사를 둔 Neuracore는 로봇 학습 플랫폼 개발을 가속화하기 위해 300만 달러의 프리시드(pre-seed) 자금을 확보했습니다. 이 플랫폼은 로보틱스 분야에서 기계 학습 모델을 배포하는 데 걸리는 시간을 수개월에서 며칠로 단축하는 것을 목표로 하고 있습니다.​

이번 투자 라운드는 Earlybird Venture Capital이 주도했으며, Hugging Face의 공동 창업자이자 CEO인 Clem Delangue와 학계, 하드웨어, 인공지능 분야의 자문단이 참여했습니다. 11월 26일 자금 조달 발표와 함께 Neuracore는 전 세계 대학 및 연구 기관에 자사 엔터프라이즈 플랫폼을 무제한으로 제공하는 무료 학술 프로그램을 출시했습니다.​


인프라 병목 현상 해결

임페리얼 칼리지 런던의 로봇 학습 조교수인 Stephen James가 2024년에 설립한 Neuracore는 로봇공학 개발에서 지속적인 과제를 다룹니다: 팀들이 유사한 인프라를 처음부터 반복적으로 재구축하는 것. 회사에 따르면, 이러한 병목 현상은 현재 엔지니어링 시간의 최대 80%를 소비하고 있습니다.​

"제가 함께 작업한 모든 로봇공학 팀에서 사람들은 동일한 인프라를 처음부터 재구축하고 있었습니다"라고 James는 말했습니다. "우리의 사명은 이러한 중복을 제거하고 연구자와 기업 모두에게 파이프라인 유지 관리가 아닌 진정한 혁신에 집중할 수 있는 도구를 제공하는 것입니다."​

Neuracore의 클라우드 기반 소프트웨어 스택은 회사가 단편적인 "프랑켄슈타인" 로봇공학 설정이라고 설명하는 것을 비동기 데이터 수집, 시각화, 훈련 및 배포를 처리하는 통합 시스템으로 대체합니다. 이 플랫폼은 이미 하드웨어 제조업체와의 파트너십을 포함하여 상업 및 학술 로봇공학 분야의 50개 이상의 조직에서 사용되고 있습니다.​


업계 모멘텀

이번 자금 조달은 로봇 산업에 대한 투자자들의 관심이 급증하는 가운데 이루어졌습니다. 2025년 11월, 피지컬 인텔리전스(Physical Intelligence)는 56억 달러의 기업 가치로 6억 달러를 유치했으며, 글로벌 로봇 시장 매출은 2025년에 500억 달러를 초과할 것으로 전망되고 있습니다.​

얼리버드 벤처 캐피탈(Earlybird Venture Capital)의 Principal인 로라 발덴스트롬(Laura Waldenstrom)은 "로봇 산업이 중요한 전환점을 맞고 있습니다. ROS 1.0 시대에서 딥러닝이 이끄는 데이터 중심 패러다임으로 이동하고 있습니다"라고 언급했습니다. 그녀는 덧붙여, "뉴라코어(Neuracore)는 웹 애플리케이션에 AWS가 제공했던 것처럼, 신뢰할 수 있고 확장 가능한 플랫폼을 제공합니다"라고 말했습니다.

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2025.11.20 등록
**마이크로소프트(Microsoft)**의 AI CEO **무스타파 술레이만(Mustafa Suleyman)**은 Copilot과 Windows에 AI가 통합되는 것에 불만을 가진 비평가들에게 반박하며, 사람들이 AI와 유창하게 대화하고 이미지와 동영상을 생성할 수 있는 능력에 감명을 받지 않는다는 사실에 “정말 놀랐다”고 말했다.술레이만의 옹호는 최근 The Verge의 보고서에서 실제 Copilot의 기능이 **마이크로소프트(Microsoft)**가 광고에서 보여주는 것과 맞지 않는다는 점이 지적된 가운데 나왔으며, Windows 사장 **파반 다불루리(Pavan Davuluri)**가 “대리 OS(agentic OS)” 비전을 홍보하다가 심한 반발을 받아 자신의 게시물에서 답글 기능을 비활성화해야 했던 사건에 이어졌다.이 논란은 **마이크로소프트(Microsoft)**가 새로운 “AI를 위한 당신의 캔버스(Your canvas for AI)” 슬로건을 밀어붙이는 가운데, Windows의 평판이 해당 매체가 “역대 최저”라고 묘사할 정도로 떨어진 상황을 부각시킨다. 사용자들은 모든 인터페이스에 원하지 않는 AI 기능을 강제로 넣는 대신 회사가 근본적인 플랫폼 문제를 해결할 것을 요구하고 있다.
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MIT 연구원들은 새로운 추론 AI 모델에서 가장 많은 연산 처리를 요구하는 문제 유형이 인간이 해결하는 데 가장 오래 걸리는 문제와 동일하다는 것을 발견했으며, 이는 인공지능과 생물학적 지능이 복잡한 사고에 접근하는 방식에서 예상치 못한 수렴을 시사합니다PNAS에 게재된 이 연구는 7가지 문제 유형에 걸쳐 인간의 반응 시간과 AI가 생성한 “토큰”(내부 연산 단계)을 측정했으며, 놀라운 상관관계를 발견했습니다—인간과 모델 모두 “ARC 챌린지“라고 불리는 시각적 추론 과제에 가장 오래 걸리고 기본 산술에는 가장 적은 노력을 소비했습니다추론 모델은 훈련 중 강화 학습을 통해 향상된 성능을 달성하는데, 정답에 대해서는 보상을 받고 오류에 대해서는 페널티를 받아 문제 공간을 탐색하고 인간의 문제 해결 접근 방식을 반영하는 단계별 솔루션 전략을 개발할 수 있습니다
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