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엔비디아, 서울서 AI 데이 개최…국내 스타트업 5곳 선정

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작성자 xtalfi
작성일 11.18 14:53
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)


엔비디아가 17일 서울 코엑스 그랜드볼룸에서 '엔비디아 AI 데이 서울'을 개막하고 국내 AI 개발자와 연구자들에게 최신 AI 기술을 선보였다. 이틀간 진행되는 이번 행사에서는 에이로봇, 엔닷라이트, 베슬AI 등 국내 스타트업 5개사가 '엔비디아 인셉션 그랜드 챌린지 파이널 쇼케이스 2025' 최종 기업으로 선정돼 기술력을 인정받았다.​

이번 챌린지는 엔비디아와 중소벤처기업부, 창업진흥원이 공동 운영하는 '엔업(N&UP)' 프로그램의 핵심 행사로, 약 80개 팀이 참가한 가운데 10월 21일 1차 라이브 피칭을 거쳐 최종 5개 기업이 선발됐다.​


휴머노이드부터 3D AI까지 다양한 혁신 기술

휴머노이드 로봇 전문기업 에이로봇은 예선과 라이브 피칭을 통과해 최종 선정됐으며, 휴머노이드 로봇 기술력과 사업성을 높게 평가받았다. 에이로봇 관계자는 "엔비디아와 협력을 확대해 휴머노이드 로봇 상용화를 가속화하겠다"고 밝혔다.​

3D AI 스타트업 엔닷라이트는 18일 기술 세션에서 생성형 AI 기반 3D CAD 설계 자동화 솔루션 '트리닉스(Trinix)'를 공개했다. 트리닉스는 텍스트나 이미지 입력만으로 3D CAD 데이터를 자동 생성하며, 기존 방식 대비 최대 80%의 시간과 비용 절감 효과를 제공한다. 김선태 엔닷라이트 CTO는 "엔비디아가 주도하는 피지컬 AI 분야에서 3D 데이터 공급 파트너로서 산업 현장의 디지털화와 자율화 전환을 가속화하는 데 기여하겠다"고 말했다.​

AI 인프라 전문기업 베슬AI는 GPU·모델·AI 에이전트를 통합하는 'AI 오케스트레이션 전략'을 발표했다. 베슬AI는 현대차, 티맵모빌리티, 한화생명 등에 AI 인프라 솔루션을 공급 중이며, 네이버 '하이퍼클로바X', LG AI연구원 '엑사원' 등 국내 대규모언어모델 학습에도 활용되고 있다.​


실습형 워크숍과 AI 트렌드 콘퍼런스

첫날에는 엔비디아 딥러닝 인스티튜트(DLI)가 주관하는 실습형 워크숍이 열렸다. 주요 세션은 엔비디아 네모(NeMo)와 텐서RT(TensorRT)-LLM을 활용한 맞춤형 대규모언어모델(LLM) 최적화, 아이작(Isaac) 플랫폼 기반 로보틱스 가속화, 최신 쿠다(CUDA) C++를 이용한 가속 컴퓨팅 기초 등으로 구성됐다.​

둘째 날에는 소버린 AI, 에이전틱 AI, AI 팩토리, 산업용 AI, 쿠다-X 오픈소스 라이브러리 등 최신 트렌드를 다루는 콘퍼런스가 진행됐다. 최종 선정된 5개 스타트업은 내년 엔비디아 개발자 행사 'GTC 2026' 등 주요 프로그램 참여 기회와 엔비디아의 기술 지원을 받게 된다.

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(퍼플렉시티가 정리한 기사)WisdomAI는 AI 기반 데이터 분석 플랫폼으로, Kleiner Perkins가 주도하고 Nvidia의 벤처 캐피탈 부문인 NVentures가 참여한 시리즈 A 펀딩에서 5천만 달러를 유치했다고 11월 12일 발표했습니다. 이번 라운드는 샌마테오에 본사를 둔 이 스타트업이 Coatue가 주도한 시드 펀딩에서 2천3백만 달러를 유치한 지 불과 6개월 만에 이루어졌으며, 2024년 말 출시 이후 총 조달 자본금은 7천3백만 달러에 달합니다.이러한 연이은 자금 조달은 복잡한 비즈니스 데이터에서 안정적으로 인사이트를 추출할 수 있는 엔터프라이즈 AI 솔루션에 대한 투자자들의 급증하는 관심을 반영합니다. WisdomAI는 출시 당시 2개의 엔터프라이즈 고객에서 Cisco, ConocoPhillips, Patreon을 포함한 약 40개로 성장했으며, 한 고객은 불과 몇 개월 만에 10명에서 450명의 사용자로 확대되었습니다.쿼리 우선 접근 방식으로 AI 환각 방지데이터 보안 기업 Rubrik의 공동 창립자이자 전 수석 설계자인 Soham Mazumdar가 설립한 WisdomAI는 AI 분석 도구를 괴롭혀온 지속적인 문제인 환각(hallucination), 즉 조작된 출력 결과를 해결합니다. 이 플랫폼은 대규모 언어 모델을 답변이 아닌 데이터베이스 쿼리 생성에만 독점적으로 사용하여, 결과가 AI 생성 콘텐츠가 아닌 실제 데이터 소스에서 직접 나오도록 보장합니다.Mazumdar는 성명에서 “우리는 모든 직원이 AI를 통해 데이터로 추론할 수 있는 새로운 시대에 진입하고 있습니다”라고 말했습니다. 플랫폼의 독자적인 “기업 컨텍스트 레이어”는 쿼리를 실행하기 전에 고객별 데이터 정의와 특성을 학습하여, 정확성을 유지하면서 지저분하거나 오류가 있는 데이터셋을 처리할 수 있게 합니다.프로액티브 분석이 정적 대시보드를 대체합니다WisdomAI는 최근 주요 지표에서 관련성 있는 변화가 발생했을 때만 사용자에게 알림을 보내는 에이전트 모니터링 기능을 도입하여 일상적인 보고를 제거했습니다. Mazumdar는 이 기능의 배포에 약 5분이 소요되었으며, 분석을 “정적 보고서”에서 역동적이고 사전 예방적인 인사이트로 전환한다고 말했습니다.이번 투자 자금은 WisdomAI의 엔지니어링 팀 확장, 제품 개발 가속화, 그리고 기술, 의료, 금융 서비스, 에너지, 제조 부문의 포춘 500대 기업을 목표로 하는 시장 진출 운영 확대를 지원할 예정입니다. Kleiner Perkins의 주요 투자자 Aditya Naganath는 WisdomAI가 “데이터에는 빠져있지만 인텔리전스에는 굶주린” 기업들의 “악순환을 끊는다”고 말했습니다.이번 투자는 WisdomAI를 빠르게 성장하는 시장 내에 위치시킵니다. 데이터 분석 분야의 글로벌 AI 시장은 2026년에 403억 달러, 2034년까지 3,109억 7천만 달러에 달할 것으로 예상되며, 연평균 복합 성장률 29.10%로 확대되고 있습니다.
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11.14 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)Milestone은 기업들이 AI 코딩 도구의 영향을 측정하도록 돕는 이스라엘 스타트업으로, 목요일 Heavybit와 Hanaco Ventures가 주도하고 Atlassian Ventures가 참여한 가운데 1,000만 달러의 시드 펀딩을 확보했다고 발표했습니다. 이번 라운드에는 GitHub 공동 창립자 Tom Preston-Werner, 전 AT&T CEO John Donovan, Datadog 전 사장 Amit Agrawal과 같은 주목할 만한 엔젤 투자자들이 포함되었습니다.이 플랫폼은 AI 코딩 도구가 기업 전반에 확산됨에 따라 증가하는 문제점을 해결합니다. Stack Overflow의 2025년 개발자 설문조사에 따르면, 현재 84%의 개발자가 개발 프로세스에서 AI 도구를 사용하고 있으며, 51%는 매일 사용하고 있습니다. Google CEO Sundar Pichai는 최근 회사의 새로운 코드 중 30% 이상이 AI에 의해 생성된다고 밝혔으며, GitHub Copilot은 사용자 수가 2,000만 명을 넘어섰습니다. 이러한 채택에도 불구하고, 기업들은 이러한 도구로부터의 투자 수익률을 정량화하는 데 어려움을 겪고 있습니다.데이터 통합을 통한 영향력 측정Milestone의 플랫폼은 소스 제어 및 프로젝트 관리 도구에서 HR 시스템 및 AI 코딩 어시스턴트에 이르기까지 조직의 전체 소프트웨어 개발 스택과 연결됩니다. 이 회사는 Cursor, Windsurf, Claude Code를 포함한 주요 플랫폼과 통합하여 엔지니어링 리더에게 개발 워크플로 전반의 AI 도구 사용에 대한 통합 뷰를 제공합니다.이 플랫폼은 AI 도구 사용을 추적하고 코드 품질, 기능 제공 속도, 장기적인 코드 유지보수성과 같은 주요 엔지니어링 메트릭과 연관시킵니다. 주요 기업의 수천 명의 엔지니어에 대한 Milestone의 분석에 따르면, 자율 에이전트가 더 풍부한 프로젝트 및 아키텍처 정보에 연결되면 개발자 처리량이 최대 270%, 코드 정확도가 최대 60% 향상될 수 있습니다.현재 고객으로는 Kayak, Monday.com, Sapiens가 있습니다. CEO이자 공동 창립자인 Liad Elidan은 TechCrunch와의 인터뷰에서 회사의 접근 방식은 고객이 코드베이스에 대한 액세스 권한을 부여해야 하며, 이는 처음에 투자자들로부터 회의적인 반응을 얻었다고 말했습니다.학술적 기원에서 기업 솔루션으로Elidan과 공동 창립자인 Stephen Barrett 교수는 Trinity College Dublin에서 처음 만났으며, 당시 Barrett은 컴퓨터 과학을 가르치고 소프트웨어 엔지니어링 메트릭을 연구하고 있었습니다. 그들의 협력은 엔지니어링 생산성 측정에 관한 수년간의 공동 연구로 발전했으며, 이는 Milestone의 플랫폼을 위한 기초를 마련했습니다. Barrett은 회사의 CTO로 재직하면서 Trinity College에서 계속 강의하고 있으며, 팀의 대부분은 이스라엘에 기반을 두고 있습니다.“Milestone은 엔지니어링 조직 내에서 실제로 일어나고 있는 일을 정량화하여 AI 도입을 측정 가능한 성과로 전환할 수 있도록 함으로써 그 격차를 메웁니다”라고 Elidan은 발표에서 말했습니다.
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11.14 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)SwitchBot은 오늘 AI Art Frame 디지털 액자를 공식 출시하며, 컬러 E Ink 기술을 통해 AI 기반 아트워크 생성 기능을 홈 데코에 도입했습니다. 지난 9월 IFA 2025에서 처음 공개된 이 제품은 현재 가장 작은 7.3인치 모델이 $149부터 시작하는 가격으로 구매 가능합니다.스마트 홈 기기 제조업체는 이 액자를 7.3인치, 13.3인치, 31.5인치 세 가지 크기로 제공하며, 가격은 각각 $149.99, $349, $1,299입니다. 회사 발표에 따르면, 이 기기는 E Ink Spectra 6 기술을 사용하여 유화 같은 색상 레이어로 실제 그림의 질감과 깊이를 재현하는 종이 같은 디스플레이를 구현합니다.AI 기반 예술 작품 창작프레임의 AI Studio 기능은 NanoBanana를 기반으로 하며, API를 통해 Google의 Gemini 2.5 Flash Image 모델에 액세스하여 사용자가 텍스트 프롬프트를 사용해 독창적인 작품을 생성하거나 기존 사진과 스케치를 다양한 예술적 스타일로 변환할 수 있게 합니다. 사용자는 SwitchBot 앱을 통해 유화, 수채화 또는 애니메이션 스타일의 예술 작품과 유사한 작품을 만들 수 있습니다.SwitchBot은 월 최대 400개의 AI 생성 이미지를 포함하는 30일 무료 체험을 제공하며, 이후 구독료는 월 $3.99입니다. 이 기기는 또한 디스플레이를 위해 최대 10개의 개인 사진을 로컬에 저장할 수 있습니다.배터리 수명 및 디자인 특징프레임은 내장된 2,000mAh 배터리를 탑재하고 있으며, SwitchBot은 주 1회 이미지 변경을 기준으로 한 번 충전으로 최대 2년까지 사용할 수 있다고 주장합니다. 이 기기는 콘텐츠를 변경할 때만 전력을 소비하며 눈에 보이는 케이블이 없습니다. 알루미늄 합금 프레임은 Ikea의 Rödalm 라인업과 호환되어 사용자가 인테리어에 맞게 외관을 맞춤 설정할 수 있습니다.이 기기는 가로 또는 세로로 표시할 수 있어 책상, 침실 또는 갤러리 벽에 적합합니다. 눈부심 없고 백라이트가 없는 E Ink 디스플레이는 눈에 편안하도록 설계되었으며 다양한 조명 조건에서 전통적인 액자 그림과 유사합니다.
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11.14 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)2025년 11월 12일 The Lancet Digital Health에 발표된 한 연구는 인공지능이 가상 환자와 메타버스 교실을 통해 어떻게 의학 교육을 재편할 수 있는지 자세히 설명하며, 2030년까지 세계보건기구가 예상하는 1,000만 명의 의료 인력 부족에 대한 잠재적 해결책을 제시합니다.듀크-NUS 의과대학, 싱가포르 종합병원, 칭화대학교의 연구진들은 AI 기반 대규모 언어 모델이 현실적인 가상 환자 시뮬레이션을 생성하고 몰입형 디지털 환경에서 팀 기반 학습을 가능하게 하여, 의대생들이 물리적·재정적 제약 없이 임상 기술을 연습할 수 있도록 한다는 것을 입증했습니다.듀크-NUS AI + 의학 과학 이니셔티브의 공동 제1저자이자 싱가포르 종합병원의 수석 임상 약사인 재스민 옹(Jasmine Ong) 박사는 “AI는 임상 교육자와 멘토를 대체하기 위한 것이 아니라 그들에게 힘을 실어주기 위한 것입니다”라고 말했습니다. 연구에 따르면, AI 도구는 학습 경험을 개인화할 수 있으며, 가상 환자는 전통적인 방법보다 더 일관되게 복잡한 임상 시나리오를 시뮬레이션할 수 있습니다.정확성 및 편향성 우려이 연구는 AI 정확성과 관련된 지속적인 문제들, 특히 AI가 잘못되거나 오해의 소지가 있는 정보를 생성하는 “환각(hallucination)” 현상을 확인했습니다. 연구들에 따르면 의료 맥락에서 환각 비율이 25%를 초과하며, AI 시스템이 자신감 있는 표현으로 사실상 부정확한 콘텐츠를 생성하는 것으로 나타났습니다.“AI가 의학 교육과 훈련에 더욱 깊이 통합됨에 따라, 우리는 적절한 사용 보장, 학습 무결성 유지, 의도하지 않은 피해 방지와 같이 AI가 제기하는 윤리적 우려를 다뤄야 합니다”라고 Duke-NUS 정량 의학 센터의 선임 연구원이자 공동 제1저자인 Ning Yilin 박사가 말했습니다.이 연구는 대규모 언어 모델이 성별과 인종과 관련된 편향을 보여왔으며, 의학 문헌으로 훈련된 AI 모델이 시간이 지남에 따라 체계적 불균형을 영속화할 위험이 있다고 강조합니다. MIT의 연구는 의료 영상으로부터 정확한 인구통계학적 예측을 하는 AI 모델이 서로 다른 인종이나 성별에 걸쳐 질환을 진단할 때 가장 큰 공정성 격차를 보인다는 것을 보여주었습니다.협력적 프레임워크에 대한 요청연구자들은 지속 가능한 AI 도입을 위해서는 의과대학, 의료기관, 산업 파트너, 그리고 정부 규제 기관 간의 협력이 필요하며, 이를 통해 책임감 있고 증거 기반의 솔루션을 개발해야 한다고 강조합니다.Duke-NUS의 정량의학센터 부교수이자 Duke-NUS AI + 의과학 이니셔티브 디렉터인 Liu Nan 부교수는 “포괄적이고 글로벌한 전략을 향해 노력하고 여러 분야에 걸쳐 협력함으로써, 우리는 생성형 AI를 책임감 있게 배치하여 더욱 상호작용적이고 접근 가능한 교육을 만들고, 이러한 성과를 환자를 위한 더 나은 치료로 전환할 수 있습니다”라고 말했습니다.
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