네이버, 온디바이스 AI 기업 투자…"메모리 한계 넘는다" 작성일 10-21 41 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="y7X4rOV7gc"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="d7807dda6cbaec12fd6208847c592971030bde6a310ff8f011a4ebed47aaad03" dmcf-pid="WgQrUzDgAA" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="네이버 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/21/fnnewsi/20261021092913321jwek.png" data-org-width="800" dmcf-mid="xpznWHJ6kk" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/21/fnnewsi/20261021092913321jwek.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 네이버 제공 </figcaption> </figure> <div contents-hash="e4edf879199044d75c36665d7d04e36d3519d3df4c416d2037b4b23943943c3c" dmcf-pid="Yaxmuqwacj" dmcf-ptype="general"> <br>[파이낸셜뉴스] 네이버 D2SF가 온디바이스 인공지능(AI) 스타트업 '트레이스위브'에 신규 투자했다. </div> <p contents-hash="f74a9c3e10a751a8e7699ec47d18a69e733cd75d6ef2d25c4f8a4cb001cebf24" dmcf-pid="GNMs7BrNaN" dmcf-ptype="general">트레이스위브는 메모리 사용량을 일정하게 유지하면서도 긴 맥락을 이해하고 여러 단계의 작업을 수행할 수 있는 AI 모델 구조 '페이즈-타이탄(Phase-TITAN)'을 개발한 팀이다. 네이버 D2SF는 AI가 로봇, 자동차, 스마트글래스, 드론 등 다양한 디바이스로 확산되는 가운데, 제한된 기기 환경에서도 AI 에이전트를 구현할 수 있는 핵심 기술을 보유한 팀이라는 점에 주목해 투자를 결정했다. </p> <p contents-hash="d6317a13b540a3adc691402e8304aa440f66d1d9db533053c4bc7290d32dfa5f" dmcf-pid="HjROzbmjoa" dmcf-ptype="general">AI는 로봇, 자동차, 스마트 글래스, 드론 등 다양한 디바이스로 확산되고 있고 활용 범위도 단순한 챗봇을 넘어 복잡한 추론 및 의사결정으로 고도화되고 있다. 트랜스포머 기반 모델은 처리해야 할 맥락이 길어질수록 키밸류 캐시의 크기도 비례해 증가하므로 그만큼 더 많은 용량의 메모리를 필요로 한다. 하지만 온디바이스 환경에서는 메모리, 배터리, 발열 등 구조적 한계가 있어, 긴 맥락을 이해하고 복잡한 작업을 수행하는 AI 에이전트를 구현하기 어려웠다. </p> <p contents-hash="35dbe60ac21e993e312229ee548018d7d122d391262a7ab51430f26ba535a6c0" dmcf-pid="XAeIqKsAog" dmcf-ptype="general">트레이스위브의 페이즈-타이탄은 이러한 메모리 병목을 해결하기 위한 새로운 AI 아키텍처로, 기존 트랜스포머 구조 자체를 대체한다. 트레이스위브는 이를 기반으로 타 오픈소스 모델을 활용하지 않고 독자적인 AI 모델을 개발한다. 처리해야 할 정보가 길어지더라도 메모리 사용량을 일정하게 유지하는 것이 특징으로, 제한된 디바이스 환경에서도 긴 맥락을 이해하고 여러 단계의 작업을 수행할 수 있도록 한다. 이를 통해 클라우드 호출 없이도 디바이스 자체에서 외부 도구 호출, 결과 해석, 다음 행동 판단까지 수행하는 AI 에이전트 구현이 가능하다. </p> <p contents-hash="43669e360312004df60e9759a9103d1df6adb92350e3fe19147703a56a215088" dmcf-pid="ZcdCB9OcAo" dmcf-ptype="general">트레이스위브는 스마트폰에서 클라우드 호출 없이 디바이스 중앙처리장치(CPU) 만으로 멀티스텝 에이전트를 구현하는 자체 데모를 구현했다. 모빌리티 분야에서는 글로벌 완성차 그룹의 자율주행 계열사와 주행 데이터를 분석하는 유료 개념검증(PoC)을 마쳤으며, 글로벌 자동차 전장 소프트웨어 기업과 차량용 에이전트 성능을 검증하고 있다. 이외에도 로봇, 드론, 스마트 글래스, 웨어러블 디바이스 등 다양한 디바이스 환경에서 사업 기회를 모색하고 있다. </p> <p contents-hash="8138d6de7f1b921abdc1e5ff5f37df4c4e754b5b598e4a1ea2777c4b8bcb6048" dmcf-pid="5kJhb2IkNL" dmcf-ptype="general">트레이스위브는 ETH 취리히, 구글, 한국과학기술원(KAIST) 경력의 연구자들이 2025년 10월 공동창업한 팀이다. 계산신경과학과 물리학 기반의 엔지니어링 역량, 그리고 사업개발 역량을 균형 있게 갖췄다. 특히, 온디바이스 AI의 구조적 한계를 해결하기 위한 모델 구조를 직접 설계하고, 현장의 고객 요구를 반영한 디바이스 환경에서 이를 검증하는 실행력이 강점이다. 미래에셋캐피탈이 리드한 이번 시드 라운드에서 트레이스위브는 전체 약 30억 원 규모의 자금을 조달했고, 약 300억원 상당의 기업가치를 인정받았다. 현재 트레이스위브는 네이버 D2SF @강남에 입주해 있고, 이번 투자유치를 발판삼아 인재 확보 및 비즈니스에 적극 나설 계획이다. </p> <p contents-hash="d1280f9d2fbd7bb6af81d43d83ddfad99c31898136634778976addb801b007bd" dmcf-pid="1EilKVCEkn" dmcf-ptype="general">양상환 네이버 D2SF 센터장은 "온디바이스 AI는 PC를 넘어 다양한 디바이스 환경에서 복잡하고 고도화된 AI를 구현하는데 핵심 기술이며, 클라우드 호출 비용 절감이나 프라이버시 측면에서도 강점을 갖고 있다"며 "네이버 D2SF는 AI 최적화·경량화 기업 노타 등 새로운 디바이스 환경에 필요한 핵심 기술을 선제적으로 발굴해왔고, 앞으로도 적극적인 투자에 나설 것"이라고 말했다.</p> <p contents-hash="03011793d5b7b2a7e55a5ea6f4c9db91977690105b4b86d956d330a35f91e7fa" dmcf-pid="tDnS9fhDji" dmcf-ptype="general">mkchang@fnnews.com 장민권 기자</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 파이낸셜뉴스. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 '머스크 초거대 제국' 탄생하나…스페이스X·테슬라 합병 수면 위로 10-21 다음 [AI 고속도로] 앤트로픽, AI 인프라 계약 최대 7500억 달러…컴퓨팅 확보 부담 가중 10-21 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
