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'디노티시아'통합검색 결과 입니다. (32건)

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"異기종 연결부터 심폐소생술까지"… AI반도체 특별관, K-반도체 저력 입증

초거대 인공지능(AI) 시대를 맞아 데이터센터의 전력·병목 이슈를 해결하고, 실생활과 산업 현장에 AI를 적용하기 위한 국산 AI 반도체 혁신 기술이 한자리에 모였다. 6일 서울 강남 코엑스에서 막을 올린 'AI 페스타 2025' AI 반도체 특별관에서는 파네시아, 디노티시아, 딥엑스, 모빌린트 등 국내 대표 AI 반도체 팹리스와 인프라 기업이 실물 칩과 다채로운 데모를 시연했다. 이번 전시는 단순 기술 소개를 넘어 데이터센터 인프라 가속부터 고객 상용 제품 탑재, 관람객 체험형 데모까지 K-AI 반도체 생태계 고도화 성과를 입증했다. 파네시아·디노티시아, "데이터센터·AI 인프라 병목 해결 목표" 서버 및 데이터센터 영역에서는 이기종 반도체 간 연결성과 비정형 데이터 처리 효율을 높인 솔루션들이 눈길을 끌었다. 파네시아는 사전 배포 실리콘 형태 실물 컴퓨트 익스프레스 링크(CXL) 스위치 칩을 전면에 내세웠다. 엔비디아 그래픽처리장치(GPU)뿐만 아니라 AMD 중앙처리장치(CPU), 국산 신경망처리장치(NPU), 메모리 익스펜더 등 상이한 벤더의 가속기를 벤더에 구속되지 않고 CXL 및 PCIe(PCI Express) 프로토콜로 유기적으로 연결하는 개방형 인터커넥트 기술이다. 파네시아 관계자는 "최근 소버린 AI 데이터센터 구축 논의가 활발한 가운데, 당사 스위치 칩은 다양한 이기종 칩 간 연결을 원활하게 돕는 핵심 역할을 한다"며 "SK텔레콤 등과 랙 스케일 실증을 준비 중이며, 고객 수요에 맞춘 커스텀 솔루션도 제공하고 있다"고 설명했다. 디노티시아는 급증하는 비정형 데이터의 검색 및 추출 과정에서 발생하는 병목 현상을 해결하는 '벡터 데이터베이스 프로세스 유닛(VDPU)' 칩과 AI 풀스택 스토리지를 강조했다. 디노티시아 관계자는 "VDPU를 벡터 DB와 병행 활용하면 가속화를 통해 빠른 처리 속도를 확보함은 물론 총소유비용(TCO)와 설치공간을 대폭 절감할 수 있다"며 "AI 에이전트 구축 플랫폼인 '씨홀스(Seahorse)' 소프트웨어와 VDPU 하드웨어를 결합한 AI 스토리지를 선보인다"고 밝혔다. 딥엑스·모빌린트, 고객사 상용화·실증 데모로 온디바이스 AI 대중화 에지·온디바이스 AI 영역에서는 실제 고객 제품 적용 사례와 실시간 처리 데모가 관람객 발길을 사로잡았다. 삼성전자 5nm(나노미터, 10억분의 1) 공정 기반의 비전 칩 'DX-M1'을 공급 중인 딥엑스는 고객사인 바이다(BYDA), 마인드레이(Mindray) 등과 참가해 상용화 제품을 대거 선보였다. 특히 응급 서비스 기기 제조사 달구와 협력으로 마련한 심폐소생술(CPR) 교육 데모에서는 관람객이 스마트 글래스를 착용하고 바이탈 모니터와 연동된 CPR 압박 깊이 및 리듬을 실시간 측정했다. 딥엑스 관계자는 "GPU 대비 5W 미만 초저전력 구동으로 디바이스 경량화와 코스트 경쟁력을 극대화했다"며 "네트워크가 두절된 상태에서도 오프라인 온디바이스로 AI 동작이 가능하며, 태양광 패널 전력만으로도 구동되는 등 배터리 제한 환경에서 기존 GPU 대비 최대 20배 높은 효율을 제공한다"고 강조했다. 모빌린트는 CPU와 MPU를 단일 칩으로 구현한 레귤러스와 이를 기반으로 한 실시간 시각언어모델(VLM) 데모를 공개했다. 드론의 비행 제어와 미션 제어를 원보드로 처리하거나, 지능형 CCTV에서 단순 객체인식을 넘어 오탐을 줄이고 텍스트 기반 이벤트 감지를 수행하는 방식이다. 현장에서는 권총 모형을 실시간 감지하는 VLM 데모도 시연했다. 단순한 사람 얼굴 인식에 그치지 않고 화면 속 인물 손에 들린 특정 물체까지 정확하게 식별하는 고도화된 비전 기술을 선보여 관람객 이목을 끌었다. 모빌린트 관계자는 "노트북이나 기존 키오스크에 꽂기만 하면 즉시 기능을 구현할 수 있는 USB 형태 NPU 동글 제품도 반응이 뜨겁다"며 "외부 클라우드 연결 없이 완전히 폐쇄망 오프라인 환경에서 동작해 개인정보보호와 보안 이슈에 매우 유리하다"고 밝혔다.

2026.10.07 08:00전화평 기자

똑똑해진 AI의 숨은 고민…GPU 사각지대 채우는 K-반도체

초거대 AI 모델의 확산으로 연산 성능에 대한 수요가 급증하고 있지만 기존 그래픽처리장치(GPU) 중심의 인프라는 전력 소비, 높은 도입 비용, 데이터 전송 병목 등 구조적 한계에 부딪히고 있다. 특히 클라우드 연결이 불가능한 산업 현장이나, 방대한 데이터 처리 및 검색이 요구되는 데이터센터 환경에서는 GPU만으로 전체 AI 가치사슬을 커버하기 어렵다는 지적이 제기된다. 다음 주 10월 6일부터 삼성동 코엑스 C홀에서 개최되는 'AI페스타' AI반도체 특별관과 AI인프라 특별관에서는 이러한 GPU의 사각지대를 메우고, AI를 산업 현장에 실제 구동 가능한 상태로 전환하는 국내 반도체·인프라 스타트업 5개사의 기술과 솔루션이 집중 조명된다. 클라우드 끊고 현장으로…엣지·온디바이스 집중하는 AI 반도체 AI반도체 특별관에 참가하는 딥엑스와 모빌린트는 클라우드 서버에 의존하지 않고 기기 자체에서 실시간 AI 연산을 수행하는 NPU(신경망처리장치) 기술의 현장 적용 사례를 선보인다. 딥엑스는 자사 NPU 'DX-M1'의 실제 산업 현장 적용성에 초점을 맞춘다. 단독 부스 대신 파트너사인 달구, 바이다와 공동으로 부스를 꾸려 칩 상용화 생태계를 시연한다. 현장에서는 DX-M1을 탑재해 5W 미만의 전력으로 비전언어모델(VLM)을 구동하는 엣지 AI 박스를 비롯해 스마트글라스를 활용한 AI 응급현장 지원 솔루션, 자율주행 기반 차량 감속 유도 로봇 등이 전시된다. 딥엑스 관계자는 "이번 전시는 칩 자체보다 파트너 제품이 응급의료 현장과 도로 위에서 어떻게 작동하는지를 보여주는 데 방점을 뒀다"며 "초저전력 온디바이스 AI가 피지컬 AI 영역으로 확장되는 흐름을 체감할 수 있을 것"이라고 설명했다. 모빌린트 역시 클라우드 연결 없이 기기와 현장에서 직접 AI 연산을 수행하는 엣지 AI 솔루션을 출품한다. AI 가속기 카드 'MLA100'과 AI Box 'MLX-A1', 초저전력 SoC(시스템 온 칩) 레귤러스 등 주요 라인업을 통해 스마트팩토리 및 로봇 등 다양한 산업 영역의 구동 사례를 소개한다. 모빌린트 관계자는 “AI 반도체의 경쟁력은 소프트웨어와 결합해 고객의 제품과 산업 현장에서 실질적인 가치를 만들어내는 데 있다”며 “이번 전시에서 파트너들과 함께 엣지 AI 솔루션을 늘리고, 공동으로 사업 기회를 발굴해 나가겠다”고 밝혔다. AIDC 인프라와 에이전트 메모리 병목 뚫는 인프라 3사 AI인프라 특별관에서는 데이터 전송 및 메모리 용량의 물리적 한계로 인해 GPU 연산 효율이 저하되는 현상을 해결하는 기술들이 전시된다. 디노티시아는 AI 에이전트의 데이터 검색 및 장기기억 활용 시 발생하는 병목을 해결하기 위한 벡터 검색 가속기 'VDPU'를 전면에 내세운다. 자체 벡터DB '씨홀스'와 VDPU를 통합한 스토리지를 통해 기업 내부 지식 검색 인프라를 제시한다. GPU가 연산을, VDPU가 검색을 전담하는 보완적 구조다. 정무경 디노티시아 대표는 “AI가 직접 데이터를 찾아 활용하는 시대에는 스토리지의 역할도 달라져야 한다”며 “VDPU 기반 AI 스토리지로 AI에 필요한 정보를 제때 공급하는 데이터 인프라를 만들어가겠다”고 전했다. 파네시아는 AI 데이터센터(AIDC) 효율성 제고를 위한 CXL(컴퓨트 익스프레스 링크) 기반 풀스택 링크 솔루션을 출품한다. 자체 개발한 국산 CXL 스위치 칩과 IP(설계자산)를 통해 소버린 AIDC 내부의 이기종 연산 장치와 메모리 자원을 효율적으로 연결, 메모리 확장성을 확보하는 기술을 시연한다. 망고부스트는 서버 내 네트워크 및 스토리지 가속을 전담하는 DPU 솔루션을 공유한다. 데이터 이동 경로의 과부하를 최소화하고 중앙처리장치(CPU)와 GPU의 연산 부하를 덜어주어 데이터센터 전반의 효율을 극대화하는 방안을 제시할 계획이다. 한편 이번 AI페스타는 과학기술정보통신부가 주최하고 한국소프트웨어산업협회(KOSA)와 AI페스타 조직위원회가 주관하며 다음 달 6일부터 8일까지 사흘간 서울 삼성동 코엑스 C홀에서 열린다. 행사장에서는 AI반도체, AI 인프라, 피지컬 AI 등 다양한 분야 기업들을 만나볼 수 있다.

2026.09.29 15:10전화평 기자

디노티시아, VDPU 서버 환경으로 확장…美서 카드 4장 탑재 서버 공개

장기기억 인공지능(AI) 및 반도체 통합 솔루션 전문기업 디노티시아가 벡터 검색 전용 프로세서 '벡터 데이터 프로세싱 유닛(VDPU)'를 서버 환경으로 확장한 아키텍처를 공개했다. 디노티시아는 지난 15일부터 17일까지 미국 캘리포니아 산타클라라 컨벤션센터에서 열린 'AI 인프라 서밋 2026'에 참가해 VDPU 카드 4장을 탑재한 서버 구성을 선보였다. 디노티시아는 최근 VDPU 칩과 가속기 카드를 공개한 데 이어, 이번 행사에서는 실제 서버 환경으로 적용 범위를 넓혔다. 1세대 VDPU ASIC은 현재 칩의 동작 특성을 측정·검증하는 특성화를 진행 중이며, 디노티시아는 올해 4분기부터 ASIC 기반 평가를 시작할 계획이다. FPGA 기반 평가에서는 VDPU 카드 4장을 탑재한 서버가 동일한 소프트웨어 스택을 구동한 듀얼소켓 CPU 전용 서버 대비 최대5.77배의 벡터 검색 처리량을 기록했다. 4096차원 멀티모달 워크로드에서 인덱스 구축에 사용하는 호스트 CPU는 92%, 메모리는73% 줄었다. 검색 재현율은 CPU 전용 환경과 동등하거나 높은 수준을 보여, 처리량을 높이면서도 검색 품질 저하는 없었다. 한편 ASIC 기반 VDPU는 CPU 서버 대비 최대 10배 수준의 벡터 검색 성능을 목표로 하고 있다. 디노티시아는 VDPU의 역할을 "생성은 GPU, 검색은 VDPU"로 설명한다. GPU가 모델 실행과 답변 생성에 집중하고, VDPU가 외부 정보를 검색해 답변 생성에 활용하는 검색 증강 생성(RAG)과 AI 에이전트의 벡터 검색을 담당하는 구조다. 에이전틱 AI가 확산되면서 하나의 작업 안에서도 검색과 검증이 반복되는 만큼, 모델 연산뿐 아니라 데이터 검색 성능의 중요성도 커지고 있다. 디노티시아는 FPGA 환경에서 자사 벡터 데이터베이스 씨홀스(Seahorse), FAISS, Milvus, hnswlib와 VDPU의 연동을 검증했다. 국내에서는 씨홀스와 VDPU를 결합해 기업이 보유한 데이터를 AI가 저장·검색·활용할 수 있는 AI 데이터 인프라로 제품화를 추진하고, 글로벌 시장에서는 서버·스토리지·메모리·반도체 기업을 대상으로 VDPU 평가와 개념검증(PoC)을 확대하고 있다. 양세현 디노티시아 최고기술책임자(CTO)는 “에이전틱 AI가 확산되면서 모델 연산뿐 아니라 데이터 검색 성능의 중요성도 커지고 있다”며 “VDPU는 벡터 검색을 전담하고 CPU와 GPU는 각자의 역할에 집중할 수 있도록 설계됐다. 이번 행사에서 VDPU의 서버 구성을 선보인 만큼, 앞으로 실제 고객 워크로드를 기반으로 평가와 적용을 확대해 나갈 것”이라고 말했다.

2026.09.18 08:56장경윤 기자

디노티시아 '씨홀스 스토리지', 글로벌 벤치마크 'MLPerf' 벡터DB 평가 1위

장기기억 인공지능(AI) 및 반도체 솔루션 기업 디노티시아의 AI 스토리지 시스템 '씨홀스 스토리지'가 글로벌 공인 벤치마크에서 세계 최고 수준의 검색 처리 성능을 입증했다. 디노티시아는 글로벌 컨소시엄 MLCommons가 주관하는 'MLPerf® Storage v3.0' 평가의 벡터 데이터베이스 부문에서 5만7619.8 QPS(초당 질의 처리 건수)를 기록하며 처리량 기준 글로벌 1위를 차지했다고 3일 밝혔다. 이번 평가는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)의 'HPC 이노베이션 허브' 사업 일환으로 한국정보통신기술협회(TTA)와 공동 수행했다. MLPerf Storage v3.0은 기존 AI 학습 외에 대규모언어모델(LLM) 추론에 핵심적인 KV 캐시와 RAG(검색증강생성) 기반 AI 검색의 핵심인 벡터DB 평가가 신설됐다. 전 세계 19개 기관이 참여한 가운데, 씨홀스 스토리지는 단일 다중 노드 분산 스토리지 구성으로 4대 워크로드(학습, 체크포인팅, KV 캐시, 벡터DB)를 모두 완수한 유일한 시스템으로 등재됐다. 특히 벡터DB 부문에서 클라이언트 4노드 구성으로 압도적인 1위를 차지했으며, 모델 상태를 저장·복구하는 체크포인팅 평가에서도 Llama3 70B 기준 114.73 GiB/s의 읽기 성능을 달성해 네트워크 이론 대역폭의 82.1%를 이끌어냈다. 디노티시아는 Ceph 기반으로 400G 인피니밴드 환경에서 구동하는 '네이티브 RDMA 지원 풀스택'을 직접 구현해 데이터 복사 및 병목을 최소화했다. 이를 통해 단일 인프라에서 AI 학습부터 추론·검색까지 통합 지원한다. 정무경 디노티시아 대표는 “공식 벤치마크를 통해 씨홀스 스토리지의 독보적 검색 성능과 범용성을 입증했다”며 “데이터 처리 병목을 해소해 기업의 AI 인프라 구축과 운영 효율을 극대화하겠다”고 말했다.

2026.09.03 14:45전화평 기자

리벨리온, '초기 투자사' KB증권과 IPO 완주한다…한투는 결별

인공지능(AI) 반도체 스타트업 리벨리온이 기업공개(IPO) 공동 주관사를 한국투자증권에서 KB증권으로 전격 교체했다. 기존 공동 주관사인 한국투자증권이 최근 기술 유출 혐의로 리벨리온과 법적 공방 중인 디노티시아의 상장 주관을 맡자 이해상충 위험을 막기 위한 조치다. 17일 반도체 업계에 따르면 리벨리온은 최근 IPO 공동 주관사를 한국투자증권에서 초기 투자자인 KB증권으로 변경하고 내년 상반기 상장을 준비 중인 것으로 파악됐다. 대표 주관사는 삼성증권이다. 리벨리온의 공동 주관사 교체 배경에는 디노티시아와 법적 갈등이 있다. 디노티시아는 리벨리온과 최근 합병한 사피온코리아의 전 최고기술책임자(CTO) 정무경 대표가 설립한 회사다. 현재 정무경 대표 등 디노티시아 임직원 3명은 사피온코리아 재직 시절 280억원 규모 AI 반도체 아키텍처 및 소스코드 등 핵심 기술을 유출한 혐의(산업기술보호법 위반 등)로 기소돼 재판을 받고 있다. 양사가 기술 유출 건으로 대립하는 가운데, 올해 초 한국투자증권이 디노티시아의 상장 대표 주관사로 선정됐다. 상장 주관사는 직무 특성상 기업 핵심 기술 정보와 재무, 사업계획 등 민감한 내부 데이터를 열람할 수 있다. 한 AI 반도체 업계 관계자는 "법적으로 예민한 관계인 두 기업을 동일한 증권사가 주관하는 것은 정보 유출과 이해상충 소지가 크다"며 "리벨리온 내부 법적 리스크 우려가 공동 주관사 교체의 주된 배경"이라고 설명했다. 새로운 공동 주관사로 낙점된 KB증권은 리벨리온의 초기 투자사다. 주관사 재정비를 마친 리벨리온은 내년 상반기 상장을 목표로 시장 상황을 예의주시하고 있다. 최근 금융 당국의 보수적 상장 심사 기조도 고려사항이다. 리벨리온은 차세대 반도체 '리벨(REBEL)' 상용화에 속도를 내고 있다. 앞선 관계자는 "최근 상장 시장에서 발생하는 각종 노이즈에 대해 당국이 보수적 기조를 보이고 있다"며 "리벨리온 역시 여러 사례를 분석하며 무리하게 추진하는 것보다 신중하고 보수적 접근을 택하고 있는 걸로 안다"고 말했다.

2026.08.17 06:00전화평 기자

디노티시아, FMS서 씨홀스 AI 스토리지로 'AI 어플리케이션 상' 수상

인공지능(AI) 및 반도체 통합 솔루션 기업 디노티시아가 글로벌 메모리 행사에서 기술력을 인정받았다. 디노티시아는 미국 산타클라라에서 열린 'FMS 2026(Future of Memory and Storage 2026)'에서 자사 '씨홀스 AI 스토리지(Seahorse AI Storage)'가 베스트 쇼 어워즈(Best of Show Awards)의 AI 어플리케이션 상(AI application Award)을 받았다고 5일 밝혔다. 씨홀스 AI 스토리지는 정형·비정형 데이터를 AI가 검색·활용하도록 지원하는 플랫폼이다. 문서 분석부터 벡터 변환, 검색, 서비스 연동까지 통합 제공해 클라우드와 온프레미스 환경에서 검색증강생성(RAG) 및 AI 에이전트 구축을 지원한다. 의미 기반 벡터 검색과 키워드 검색 방식을 병행해 정확도를 높였으며, 에이전트 지식베이스를 통해 다양한 검색 알고리즘을 지원한다. 검색 결과는 원문 출처와 연결돼 답변의 근거 확인이 가능하다. 디노티시아는 '스타트업 비즈니스 성장상(Startup Business Growth Award)' 부문 최종 후보에도 이름을 올렸다. 디노티시아는 행사 기간 현장 부스에서 씨홀스 AI 스토리지와 함께 벡터 데이터 연산 가속기 'VDPU(Vector Data Processing Unit)' 칩을 탑재한 가속기 카드를 전시했다. VDPU 칩 실물을 공개한 것은 이번이 처음이다. 디노티시아는 같은 기간 라스베이거스에서 개최되는 'Ai4 2026' 한국관에도 참가해 씨홀스 클라우드와 AI 에이전트 데모를 선보일 예정이다. 정무경 디노티시아 대표는 "이번 수상은 씨홀스 AI 스토리지가 데이터 저장 및 검색 요구를 충족하는 기술로 인정받은 성과"라고 말했다.

2026.08.05 15:19전화평 기자

디노티시아-STX엔진, 방산 AIDC 구축 MOU

장기기억 인공지능(AI) 및 반도체 솔루션 기업 디노티시아가 STX엔진과 방위 산업에 특화한 인공지능 데이터센터(AIDC) 구축 업무협약(MOU)을 체결했다고 29일 밝혔다. 양사는 ▲STX엔진의 방산 특화 AIDC 전략적 투자 참여 ▲데이터센터용 발전기 등 전력 인프라 설비 공급 ▲방산 AI 기술 및 솔루션 공동 개발·사업화 ▲신규사업 기회 발굴 등을 구체화하기로 합의했다. 방산 특화 AIDC는 방산 기업이 엄격한 망분리와 데이터 반출 통제요건을 준수하면서 AI 학습·추론 및 데이터 분석을 수행하도록 설계한 인프라다. 방산 기업은 설계도면, 기술문서, 시험데이터 등 고도의 보안이 필요한 데이터를 다룬다. 디노티시아는 방산 특화 AIDC 사업 기획을 총괄한다. 자체 개발한 벡터 데이터 처리장치 'VDPU'와, AI 데이터 인프라 솔루션 '씨홀스' 등 반도체·소프트웨어 통합 솔루션을 공급한다. STX엔진은 방산·민수 엔진 제조역량을 바탕으로 전력 인프라 설비 공급과 전략적 투자를 담당한다. 이상수 STX엔진 대표는 "AIDC 핵심인 안정적 전력 공급과 운영 신뢰성을 확보하고 방산 AI 솔루션 사업화 기회를 발굴할 것"이라고 밝혔다. 정무경 디노티시아 대표는 "엔진 기술과 AI 데이터·스토리지 기술이 만나 양사 사업 영역을 데이터센터 인프라로 확장하는 계기가 될 것"이라고 말했다.

2026.07.29 09:22전화평 기자

AI 추론 시대 핵심 인프라 eSSD...국내 스토리지 생태계 글로벌 공략

AI 인프라 투자 과잉 우려가 제기되는 가운데 기업용 SSD(eSSD) 시장은 오히려 가파른 성장세를 이어가고 있다. 생성형 AI가 학습 중심에서 추론과 장기 운영 단계로 진화하면서 데이터를 빠르게 저장하고 불러오는 스토리지의 중요성이 커졌기 때문이다. 이에 삼성전자와 SK하이닉스 등 메모리 기업뿐 아니라 eSSD 컨트롤러, AI 스토리지 소프트웨어 등 국내 스토리지 생태계도 글로벌 AI 데이터센터 시장 공략에 속도를 내고 있다. 23일 반도체 업계에 따르면 생성형 AI가 멀티모달과 추론 중심으로 진화하면서 AI 데이터센터에서는 저장장치의 역할이 크게 확대되고 있다. GPU 성능 못지않게 데이터를 빠르게 저장·활용하는 스토리지 기술이 중요해지면서 eSSD 시장도 성장세를 이어가는 모습이다. AI 추론 시대…커지는 eSSD 시장 시장 성장세도 뚜렷하다. 시장조사업체 트렌드포스에 따르면 올해 1분기 글로벌 상위 5개 기업용 SSD 업체 매출은 전분기 대비 86.1% 증가한 184억6000만 달러(약 27조918억원)를 기록했다. 같은 기간 eSSD 계약 가격도 약 80% 상승했다. 트렌드포스는 SSD가 단순 저장장치를 넘어 AI 워크로드를 지원하는 메모리 계층으로 진화하고 있다고 분석했다. 국내에서는 삼성전자와 SK하이닉스가 고용량 QLC 기반 eSSD 시장을 선도하고 있다. 서버 공간과 전력 소비를 줄이려는 글로벌 하이퍼스케일러 수요가 확대되면서 두 회사는 초고용량 eSSD를 앞세워 시장 공략을 강화하고 있다. 반도체 업계 관계자는 "eSSD 시장 성장은 이제 막 시작 된 수준"이라며 "최근에는 소비자용 SSD 시장보다 eSSD 시장 성장세가 훨씬 가파르다. 국내 메모리 양사 입장에선 호재인 것"이라고 말했다. 컨트롤러·AI 스토리지…K-eSSD 생태계 확장 업계에서는 eSSD 시장이 성숙할수록 메모리뿐 아니라 컨트롤러와 시스템 소프트웨어의 중요성도 함께 커질 것으로 보고 있다. 이 중 eSSD 컨트롤러는 낸드플래시의 데이터 입출력과 오류 보정, 전력 관리 등을 담당하는 시스템 반도체다. AI 데이터센터에서는 서버 성능과 전력 효율을 결정하는 핵심 요소로 평가받으면서 중요성이 더욱 커지고 있다. 컨트롤러 분야에서는 파두가 대표적인 수혜 기업으로 꼽힌다. 회사는 올해 2분기 영업이익 163억원을 기록하며 두 분기 연속 흑자를 달성했고, 상반기 누적 매출은 1327억 원으로 최근 2년간 연매출 규모에 육박했다. 올해 공시된 신규 수주 가운데 절반가량이 차세대 Gen5 eSSD 컨트롤러인 점도 AI 데이터센터 수요 확대를 보여주는 사례다. AI 스토리지 소프트웨어 분야에서는 디노티시아가 존재감을 키우고 있다. 디노티시아는 SSD를 단순 저장장치가 아닌 AI의 '기억 계층'으로 활용하는 AI 스토리지 시스템을 개발하고 있다. 대규모 벡터 데이터와 검색 인덱스를 SSD에 저장해 GPU 메모리 부담을 줄이고, AI 추론 과정에서 생성되는 KV 캐시를 시스템 메모리와 SSD까지 확장해 활용하는 것이 핵심이다. AI 데이터센터가 GPU 메모리와 D램, SSD를 함께 활용하는 계층형 구조로 진화하면서 관련 기술의 중요성도 커지고 있다. 디노티시아 관계자는 "국내 SSD 산업과 AI 데이터센터를 연결하는 AI 스토리지 기술은 하드웨어의 활용 가치를 높이고, AI 데이터 인프라 전반의 부가가치를 확대할 수 있는 중요한 요소가 될 것"이라고 설명했다. 반도체 디자인하우스 에이직랜드도 eSSD 생태계 확대의 한 축이다. 회사는 최근 SK하이닉스의 차세대 eSSD 컨트롤러 개발 및 테이프아웃 지원 계약을 체결했으며, 앞서 파두와도 컨트롤러 개발 협력을 진행했다. 메모리 기업과 팹리스를 연결하는 설계 파트너로서 AI 데이터센터용 스토리지 반도체 개발에 참여 범위를 넓히고 있다. 이종민 에이직랜드 대표는 "AI 데이터센터 시장이 커질수록 제품 로드맵과 엔드 고객을 확보한 고객사와의 협력이 더욱 중요해질 것"이라며 "선단공정 기반 설계 역량을 바탕으로 차세대 eSSD 컨트롤러 분야 대응을 확대하겠다"고 말했다.

2026.07.23 17:01전화평 기자

디노티시아, 인티큐브와 'AI 네이티브 컨택센터' 사업 협력

장기기억 AI 및 반도체 통합 솔루션 전문기업 디노티시아가 AI 전문기업 인티큐브와 손잡고 차세대 AI 컨택센터(AICC) 및 AI 에이전트 플랫폼 시장 공략에 나선다. 디노티시아는 인티큐브와 'AI 컨택센터 및 AI 에이전트 플랫폼 사업 협력을 위한 전략적 업무협약(MOU)'을 체결했다고 23일 밝혔다. 양사는 디노티시아의 AI 데이터 인프라 솔루션 및 에이전트 기술과 인티큐브의 컨택센터 구축·운영 역량을 결합해, 기업 내부 데이터를 실제 상담 및 업무에 직관적으로 활용하는 'AI 네이티브 컨택센터' 서비스를 공동 개발하고 사업화를 추진한다. 이번 협약에 따라 디노티시아는 AI 데이터 인프라 솔루션 '씨홀스(Seahorse)'를 비롯해 에이전트 지식 기반(AKB), AI 에이전트 플랫폼, 한국어 특화 대규모언어모델(LLM) 'DNA', 자연어 기반 데이터 조회 기술을 공급하고 최적화를 담당한다. 인티큐브는 AICC, 서비스형 컨택센터(CCaaS), 지식관리시스템(KMS), 상담 인력 운영관리(WFM) 등 컨택센터 전반의 구축 경험을 바탕으로 디노티시아의 AI 엔진을 고객사 현장 업무 환경에 통합·적용하는 필드 엔지니어링을 수행한다. 핵심 기술인 '씨홀스'는 텍스트, 이미지, 문서 등 기업 내 비정형 데이터를 AI가 활용할 수 있도록 벡터화하여 의미 기반으로 저장·검색하는 AI 데이터 인프라다. 클라우드와 온프레미스 환경을 모두 지원하며 AI 에이전트가 데이터 맥락을 파악해 상담원의 의사결정과 후속 업무를 자동 지원하도록 돕는다. 양사는 향후 공동 실무협의체를 구성해 적용 범위와 성능 평가지표를 구체화하고 금융, 공공, 통신, 유통 등 다양한 산업군을 대상으로 상용화 및 공동 영업에 나설 계획이다. 조형석 인티큐브 대표는 “이번 협력은 인티큐브가 AI 커뮤니케이션 기업으로 도약하기 위한 전략적 이정표”라고 밝혔다. 정무경 디노티시아 대표는 “디노티시아의 데이터 기반 AI 기술력을 바탕으로 정확성과 전문성을 갖춘 엔터프라이즈 AI 에이전트 상용 레퍼런스를 빠르게 확대해 나갈 것”이라고 전했다. 이어 “AI 컨택센터는 일상에서 AI가 가장 먼저 체감할 수 있는 서비스이지만, 답변의 정확성과 전문성까지 요구되는 어려운 분야이기도 하다”며, “디노티시아의 데이터 기반 AI 기술이 가장 큰 힘을 발휘할 수 있는 영역인 만큼, 이번 협력을 통해 AI 컨택센터를 지속 고도화하고 시장 확대를 이끌어 나가겠다”고 말했다.

2026.07.23 10:07전화평 기자

디노티시아, 메모리 병목 해결할 KV 캐시 20배 압축기술 'STAR-KV' 공개

AI 인프라 전문기업 디노티시아가 거대언어모델(LLM) 추론의 최대 병목으로 꼽히는 메모리 용량과 처리 속도 문제를 획기적으로 해결할 수 있는 신기술을 세계적 학회에서 선보인다. 디노티시아는 UC 샌디에이고(UCSD) VVIP 랩과 함께 연구한 KV 캐시(KV Cache) 압축 기술인 'STAR-KV' 논문과 소스코드를 공개했다고 2일 밝혔다. 해당 논문은 세계 최상위 머신러닝 학회인 'ICML 2026'의 스포트라이트 논문으로 전격 채택됐다. KV 캐시는 LLM이 이전에 읽은 문맥을 다시 계산하지 않도록 메모리에 저장해 두는 임시 기억 공간이다. 최근 AI가 대화 이력, 검색 결과 등 방대한 컨텍스트를 동시에 처리하는 에이전트형 시스템으로 진화하면서, KV 캐시는 그래픽처리장치(GPU) 메모리 사용량과 추론 비용을 좌우하는 핵심 병목으로 부상했다. 실제로 LLaMA-3.1-8B 모델이 배치 크기 4로 128K 토큰의 긴 컨텍스트를 처리할 경우, KV 캐시가 전체 GPU 메모리의 약 81%를 차지할 정도다. 이번에 공개된 STAR-KV는 저랭크 압축만으로 KV 캐시를 최대 75% 줄였으며, 혼합정밀도 양자화 기법을 결합해 전체 용량을 최대 20배까지 압축하는 데 성공했다. 특히 용량 압축에 그치지 않고 맞춤형 GPU 커널을 활용한 실행 최적화를 통해 연산 속도까지 끌어올렸다. 어텐션 연산 속도는 최대 6.9배, 전체 생성 처리량은 최대 3.1배 향상시키면서도 기존 압축 방식보다 높은 정확도를 유지했다. STAR-KV 논문이 발표될 ICML은 NeurIPS, ICLR과 함께 AI·머신러닝 분야의 최고 권위 학회로 꼽히며, 올해는 오는 7월 6일부터 11일까지 서울 코엑스에서 개최된다. 올해 심사에 들어간 2만3918편의 논문 중 6352편이 채택됐으며, 디노티시아의 논문이 선정된 '스포트라이트' 세션은 전체 심사 논문의 상위 약 2.2%(536편)에만 허락된다. 디노티시아는 향후 STAR-KV가 실제 AI 서비스 환경에 적용될 수 있도록 기술을 고도화하는 한편, vLLM을 비롯한 주요 오픈소스 LLM 추론 프레임워크에 이를 통합할 계획이다. 정무경 디노티시아 대표는 “AI가 더 긴 맥락을 더 낮은 비용으로 빠르게 처리할 수 있도록 돕는 기술이 중요해지고 있다”라며 “STAR-KV는 핵심 병목인 KV 캐시 용량과 처리 속도 문제를 실질적으로 해결하는 기술이며, 소스코드 오픈소스화를 통해 글로벌 AI 추론 생태계 발전에 기여하겠다”고 말했다.

2026.07.02 09:17전화평 기자

디노티시아, 기업 맞춤형 AI 모델 'DNA 3.0' 공개

인공지능(AI) 반도체 기업 디노티시아가 기관·기업 맞춤형 AI 언어모델 'DNA(디엔에이) 3.0'을 글로벌 AI 플랫폼 허깅페이스에 2일 공개했다. 이번 신제품은 알리바바 클라우드의 대형언어모델 계열인 '큐원(Qwen) 3.5/3.6'을 기반으로 디노티시아의 자체 사후학습과 튜닝 기술을 적용했다. DNA 3.0은 공개 모델의 기본 성능을 활용하면서 기관과 기업이 각자의 데이터와 업무 목적에 맞춰 조정해 사용할 수 있도록 고도화했다. DNA 모델은 디노티시아의 AI 데이터 플랫폼인 '씨홀스 클라우드'에 탑재돼 기업 데이터 기반 질의응답과 AI 에이전트 기능을 지원하고 있다. 디노티시아는 "DNA 3.0을 통해 씨홀스 클라우드가 기업 데이터를 한층 더 정확하게 이해할 것으로 기대된다"고 말했다. 이번에 공개된 DNA 3.0 모델군은 경량 모델부터 전문가혼합(MoE) 기반 중대형 모델까지 0.8B, 2B, 4B, 9B, 27B, 35B-A3B, 122B-A10B 등 다양한 규모로 구성돼 사용 환경과 비용 조건에 따라 선택이 가능하다. 디노티시아는 지난 2024년 12월 DNA 1.0을 시작으로 한국어 논리 추론 특화 모델 'DNA-R1', 에이전틱 AI 모델 'DNA 2.0'을 잇달아 선보인 바 있다. 정무경 디노티시아 대표는 "기관과 기업이 AI를 실제 업무에 활용하려면 조직의 데이터와 업무 맥락에 맞게 모델을 조정할 수 있어야 한다"며 "DNA 3.0을 씨홀스 클라우드와 연계해 기업 AI 에이전트의 활용성을 지속적으로 높여 나가겠다"고 밝혔다.

2026.06.02 15:35진운용 기자

디노티시아, AI 법령 에이전트 '리걸큐' 공개

디노티시아가 자연어 기반 AI 법령검색 서비스 '리걸큐(legalQ)' 베타 버전을 6일 공개했다. 리걸큐는 법령명이나 조문 번호를 정확히 몰라도 자연어 질문만으로 관련 법령과 조문을 찾아주는 서비스다. 법제처 국가법령정보 공동활용서비스의 공식 데이터를 기반으로 사용자가 필요한 법적 근거를 쉽게 확인하도록 돕는 데 초점을 맞췄다. 이 서비스에 사용자의 질문 의도를 해석해 법률 검색에 적합한 표현으로 재작성하는 '에이전틱 RAG(Agentic RAG)' 방식이 적용됐다. 기존 의미검색이 문장 간 유사도 비교에 그쳤다면, 리걸큐는 멀티 에이전트가 일상어로 된 질문을 법률 용어로 고쳐 쓰거나 쟁점 중심의 질의에 맞춰 최적의 검색 방식을 선택한다. 예를 들어 “보증금을 돌려받지 못하면 어떤 법령을 봐야 하나”라고 물으면, 에이전트가 보증금 반환과 임차권 등기 등 관련 조문을 스스로 탐색해 제시하는 식이다. 결과가 부족할 땐 에이전트가 질의를 보강해 다시 검색하고 검증하는 과정을 거쳐 답변 신뢰도를 높인다. 정무경 디노티시아 대표는 “누구나 필요한 법령 근거를 빠르게 찾도록 돕는 것이 목표”라며 “씨홀스 벡터DB와 자체 에이전트 기술을 기반으로 공공 데이터 분야의 소버린 AI 서비스를 확대하겠다”고 말했다.

2026.05.06 16:48전화평 기자

디노티시아, 시리즈A 900억원 유치...국내 AI 칩 최고 투자액 경신

국내 인공지능(AI) 반도체 스타트업 디노티시아가 시리즈A 라운드에서 900억원에 달하는 대규모 자금을 확보하며 업계 역대 최대 투자 기록을 새로 썼다. 이는 파네시아(800억원), 리벨리온(620억원), 사피온(600억원) 등 선두 주자들이 기록했던 시리즈A 유치 금액을 상회하는 수치다. 업계는 디노티시아가 제시한 'AI 스토리지' 비전에 대한 시장의 기대를 반영한 결과로 해석하고 있다. 디노티시아는 이번 900억원 규모의 시리즈A 투자를 성공적으로 마무리했다고 21일 밝혔다. 이번 라운드는 엘로힘파트너스가 리드했으며, 키움인베스트먼트, 스타팅라인, 메이플투자파트너스, 대성창업투자, 신한벤처투자, 얼머스인베스트먼트 등 국내 주요 투자기관들이 대거 참여했다. 특히 엘로힘파트너스를 비롯해 코오롱인베스트먼트, HB인베스트먼트, 토니인베스트먼트, SJ투자파트너스 등 기존 투자자들이 약속이라도 한 듯 후속 투자에 나섰다는 점이 눈길을 끈다. 신규 투자자 합류와 기존 투자자의 지지가 동시에 이뤄지면서 디노티시아의 기술 완성도와 사업화 진척도에 대한 시장의 강한 신뢰를 재확인했다는 평가다. '연산' 넘어 '기억'으로…AI 인프라 병목을 풀다 디노티시아의 기록적인 투자 유치 배경에는 'AI 스토리지'라는 독보적인 기술 영역이 자리 잡고 있다. 디노티시아는 벡터 데이터베이스 '씨홀스'와 이를 가속하는 전용 반도체 'VDPU'를 통합한 솔루션을 보유하고 있다. 디노티시아가 세계 최초로 개발한 VDPU는 생성형 AI 환경에서 급증하는 벡터 데이터의 검색과 처리를 전담하는 반도체다. 기존 컴퓨팅 중심 아키텍처에서 발생하는 데이터 처리 병목 현상을 해결하는 데 초점을 맞췄다. 단순히 데이터를 저장하는 기존 스토리지를 넘어, 생성형 AI가 장기 기억과 외부 지식을 실시간으로 빠르게 검색하고 활용할 수 있는 차세대 AI 인프라를 구축하겠다는 것이 디노티시아의 구상이다. 사업화 가속도…내년 하반기 VDPU 양산·IPO 준비 병행 사업화 성과도 가시화되고 있다. 소프트웨어인 씨홀스는 지난 1월 GS인증 1등급을 획득한 데 이어 3월에는 클라우드 SaaS 정식 버전을 출시했다. 핵심 하드웨어인 VDPU는 지난해 12월 테이프아웃을 마쳤으며, 내년 하반기 제품 공개 및 양산을 목표로 순항 중이다. 이미 글로벌 스토리지 및 서버 제조사들과 VDPU 기술 적용을 위한 PoC(기술검증)도 진행 중인 것으로 알려졌다. 디노티시아는 이번 투자금을 씨홀스 및 VDPU의 제품 고도화, 글로벌 사업 확대, 핵심 인재 확보 등에 집중 투입할 계획이다. 또한 최근 한국투자증권과 신한투자증권을 공동 대표 주관사로 선정하며 IPO(기업공개)를 위한 발판도 마련했다. 정무경 디노티시아 대표는 “지금까지 AI 인프라는 컴퓨팅 중심으로 발전해왔지만, 이제는 데이터를 저장하고 필요할 때 빠르게 검색·활용하는 능력인 '기억'의 중요성이 커지고 있다”며 “이번 투자를 계기로 차세대 AI 인프라의 핵심 기업으로 도약하겠다”고 말했다.

2026.04.21 14:31전화평 기자

디노티시아, SBS와 대규모 영상 검색 고도화 추진

장기기억 AI 및 반도체 통합 솔루션 기업 디노티시아는 SBS와 함께 방송 아카이브를 대상으로 한 대규모 멀티모달 검색 시스템 고도화를 추진하고 있다고 20일 밝혔다. 양사는 약 10만 시간 규모의 방송 영상 데이터에서 의미 기반 검색 고도화를 진행하고 있다. 대규모 아카이브 환경에서 단순 키워드 일치를 넘어서는 '의미 기반 검색'을 실제 활용 수준으로 끌어올리기 위한 고도화 과정이다. 인물·행동·배경·상황 등 복합 조건을 반영해 원하는 장면을 탐색하고, 특정 사회 이슈 관련 현장 인터뷰 장면이나 분위기·상황을 포함한 영상 장면을 조건 기반으로 찾아낼 수 있도록 했다. 검색 결과는 사용자 피드백과 팩트스코어 등 평가 방식을 통해 근거성과 정확성을 확인한다. 디노티시아는 멀티모달 벡터 검색 기술과 함께, 벡터 데이터 처리 가속 반도체(VDPU)를 기반으로 대규모 영상 아카이브 시스템에서의 고속 검색 처리와 확장성 확보 가능성도 검토하고 있다. 대규모 영상 환경에서는 검색 정확도뿐 아니라 데이터 처리가 중요하다. VDPU는 벡터 연산을 하드웨어에서 가속해 대량의 영상 데이터를 효율적으로 처리할 수 있도록 지원한다. SBS는 이번 협업에서 실제 방송 아카이브 콘텐츠를 대상으로 자체 개발한 AI 검색 시스템을 구축·운영하며, 현업 제작 환경에서의 활용 가능성을 점검하고 있다. 뉴스·시사·교양 등 다양한 장르의 방송 영상 데이터를 활용해 검색 정확도, 응답 속도, 활용 편의성 등을 종합적으로 테스트하는 한편, 제작·편집·아카이브 관리 등 방송 실무 전반에 적용할 수 있는 방안을 구체화하고 있다. 또한 인물 중심 검색 수요를 반영해 자체 개발한 AI 기반 얼굴 검색 기술을 단계적으로 적용함으로써, 특정 인물의 등장 장면을 신속하게 탐색하고 장기 아카이브 내 인물 기반 탐색 효율을 높이는 방안도 함께 살피고 있다. 이번 협업은 생성형 AI 시대에 방송 아카이브의 활용 수준을 넓히기 위한 시도다. 양사는 이를 통해 방송 제작과 운영 전반에 적용 가능한 AI 기반 검색의 기술적·운영적 기준을 구체화해 나갈 계획이다. 정무경 디노티시아 대표는 “현재 AI는 언어모델 중심으로 발전하고 있지만, 결국 멀티모달 환경으로 넘어가면서 AI가 소비하는 데이터의 양과 종류는 지금보다 훨씬 커질 것”이라며, “앞으로는 모델 자체보다도 대규모 데이터를 얼마나 빠르게 검색하고 실제 활용으로 연결할 수 있는지가 더 중요해질 것”이라고 말했다.

2026.03.20 10:56전화평 기자

디노티시아, 'AI 스토리지' 전략 공식화… "2030년 매출 1조 달성"

AI 인프라 기업 디노티시아가 생성형 AI의 고질적인 한계인 기억력 문제를 해결할 차세대 AI 스토리지 전략을 공개했다. 디노티시아는 3일 서울시 강남구에서 기자간담회를 열고 차세대 AI 스토리지 아키텍처를 발표했다. 이를 통해 AI가 데이터를 직접 소비하는 패러다임을 구축하고 2030년 매출 1조원을 달성한다는 목표다. "AI가 데이터를 직접 소비한다"...스토리지 패러다임의 전환 이날 간담회에서 정무경 대표는 생성형 AI 확산과 함께 데이터 활용 방식이 근본적으로 변하고 있다고 진단했다. 과거에는 인간이 필요한 정보를 수동으로 검색했다면, 이제는 AI 에이전트가 스토리지에 저장된 방대한 비정형 데이터를 직접 탐색하고 추론에 활용하는 시대로 접어들었다는 분석이다. 정 대표는 “기존 스토리지 시스템은 단순 보관에 치중해 AI의 빠른 연산 속도를 뒷받침하지 못했다”며 “디노티시아의 AI 스토리지는 데이터를 저장하는 공간을 넘어, AI가 즉각적으로 정보를 읽고 추론에 반영하는 '실행 계층'의 역할을 수행할 것”이라고 강조했다. 특히 기업 데이터의 85% 이상이 미활용 비정형 데이터인 상황에서, 이를 AI가 이해할 수 있는 지능형 지식으로 자동 변환하는 것이 사업의 핵심이다. 3대 기억 체계 통합 및 엔비디아 생태계와 완벽 호환 디노티시아가 제시한 AI 스토리지 아키텍처는 AI의 기억을 세 가지 계층으로 통합 관리한다. ▲RAG(검색 증강 생성) 기반의 '외부 지식(External Knowledge)', ▲사용자와의 상호작용을 축적해 개인 맞춤형 서비스를 가능케 하는 '장기 기억(Long-term Memory)', ▲그리고 추론 속도를 결정짓는 '단기 작업 메모리(KV Cache)'가 그 주인공이다. 디노티시아는 엔비디아 ICMS와 호환되는 KV 캐시 스토리지 기술을 통해 AI 추론의 고질적인 병목 현상을 해결했다. 이를 통해 대규모 서비스 환경에서도 끊김 없는 초고속 성능을 보장하며, 차세대 에이전틱 AI를 위한 최적의 데이터 인프라를 제공한다는 계획이다. 세계 최초 전용 반도체 'VDPU'와 소프트웨어 '씨홀스'의 시너지 디노티시아 경쟁력의 최전선에는 자체 설계한 벡터 데이터 연산 가속 반도체인 'VDPU(Vector Data Processing Unit)'가 있다. VDPU는 스토리지 내 데이터에 직접 액세스하여 연산함으로써 데이터 전송 지연을 최소화하며, 기존 CPU나 GPU 기반 소프트웨어 방식 대비 시멘틱 검색(의미 기반 검색) 성능을 최대 20배까지 끌어올린다. 여기에 고성능 벡터 데이터베이스 소프트웨어인 '씨홀스(Seahorse)'를 결합해 하드웨어와 소프트웨어가 통합된 단일 데이터 스택을 완성했다. 이를 통해 기업용 데이터센터는 물론, 개인용 AI NAS(네트워크 저장장치) 시장까지 아우르는 확장성을 확보했다. 클라우드에 데이터를 올리는 것에 거부감을 느끼는 개인 사용자를 위해, 온디바이스 환경에서 보안을 유지하며 데이터를 처리하는 퍼스널 AI 시장도 공략할 계획이다. 글로벌 제조사와 기술 검증 진행… 2030년 매출 1조원 목표 이러한 기술력을 바탕으로 현재 글로벌 시장에서의 협력도 가시화되고 있다. 노홍찬 디노티시아 CDO(최고데이터책임자)는 “현재 글로벌 스토리지 및 서버 제조사들과 VDPU 기술 적용을 위한 PoC(기술 검증)를 진행 중”이라고 밝혔다. 전용 칩 양산 전 단계임에도 글로벌 제조사들과 협업을 논의하며 기술의 실효성을 확인하고 있다는 설명이다. 디노티시아는 지난해 소프트웨어 솔루션 판매를 통해 약 31억5천만원의 매출을 기록했다. 회사는 2025년 말 VDPU 칩 설계를 완료하고 2026년 하반기 제품 출시를 거쳐 2027년부터 본격적인 양산 체제에 진입할 계획이다. 노 CDO는 “AI 에이전트 확산에 따른 스토리지 수요 증가가 사업 기회가 될 것”이라며 “양산이 본격화되는 시점을 기점으로 성장을 가속화해 2030년 연 매출 1조 원을 달성하는 글로벌 AI 인프라 기업으로 거듭나겠다”고 말했다. 정무경 대표는 “AI 모델이 사고의 논리를 담당하는 두뇌라면, 디노티시아는 그 두뇌에 방대한 지식과 기억을 실시간으로 공급하는 중추신경계 역할을 할 것”이라며 “상용화와 글로벌 시장 확대를 통해 실질적인 성과로 가치를 증명하겠다”고 전했다.

2026.03.03 17:04전화평 기자

디노티시아, IPO 시동...한국투자·신한투자증권 주관사 선정

디노티시아가 한국투자증권과 신한투자증권을 공동 대표 주관사로 선정하고 본격적인 기업공개(IPO) 준비에 본격 착수했다. 디노티시아는 국내 IPO 시장의 전통적 강자인 한국투자증권과 신한투자증권을 파트너로 맞아, 기술성 평가부터 예비심사까지 상장 전 과정을 체계적으로 준비할 계획이라고 3일 밝혔다. 주관사 선정 과정에서 양사는 디노티시아가 보유한 세계 최초의 벡터 데이터 전용 가속기인 VDPU 기술력과 하드웨어·소프트웨어를 아우르는 풀스택 비즈니스 모델의 성장 가능성을 높이 평가한 것으로 전해졌다. 디노티시아는 거대언어모델(LLM)의 고질적인 문제인 장기 맥락 유지 한계와 데이터 검색 병목 문제를 해결하기 위한 핵심 기술로, '검색증강생성(RAG)'에 최적화된 가속기, VDPU를 개발해 왔다. 최근에는 VDPU의 설계를 완료하고 생산을 위한 테이프아웃을 마쳤으며, 오는 6월 첫 실리콘 칩을 확보할 예정이다. 회사는 내년 초 상용화를 목표로 개발 및 검증을 진행 중이다. 디노티시아의 차별성은 하드웨어에 국한되지 않는 사업 구조에 있다. 회사는 자체 개발한 벡터 데이터베이스 '씨홀스(Seahorse)'를 통해 이미 고객사를 확보하고 실질적인 매출을 창출하고 있다. 반도체 상용화 이전부터 소프트웨어 기반 수익 모델을 구축하며, 기술 중심기업으로서의 사업 연속성을 확보했다는 평가다. 아울러 디노티시아는 상장 준비 과정에서 요구되는 기준에 맞춰, 법률 및 회계 분야의 외부 전문가들과 협력하며 기업 운영의 투명성과 안정성을 점검하고 있다. 정무경 디노티시아 대표는 "디노티시아는 창업 이후 지난 2년여간 'AI 시대의 데이터 시스템 리더'라는 비전 아래 기술과 사업 기반을 차근차근 만들어 왔다"며 "2026년은 그 동안 준비해 온 기술과 사업이 시장에서 본격적으로 성과를 내기 시작하는 시점이 될 것으로 보고 있다. 앞으로 AI 핵심 인프라 기업으로 한 단계 더 성장하는 동시에, 기업공개 역시 이러한 흐름에 맞춰 준비해 나가겠다"고 말했다.

2026.02.03 15:23전화평 기자

디노티시아 '씨홀스', GS인증 1등급 획득

장기기억 인공지능(AI) 및 반도체 통합 솔루션 전문기업 디노티시아는 자사의 벡터 데이터베이스(DB) 솔루션인 '씨홀스(Seahorse)'가 'GS(Good Software) 인증 1등급'을 획득했다고 28일 밝혔다. GS 인증 1등급은 한국정보통신기술협회(TTA)로부터 소프트웨어 품질인증 최고 등급이다. ISO/IEC 국제 표준을 기반으로 소프트웨어의 기능 적합성, 성능 효율성, 사용성, 신뢰성, 보안성 등을 실제 운영 환경에서 엄격히 테스트한다. 씨홀스는 단순한 데이터 저장을 넘어 AI 에이전트의 구축 및 운영 전반을 지원하는 AgentOps(에이전트 운영) 환경까지 아우르는 솔루션이다. 쿠버네티스(Kubernetes) 기반의 설계를 통해 인프라 환경의 제약을 최소화하고 유연하게 모델을 배포하거나 확장할 수 있는 환경을 제공한다. 이러한 유연성을 바탕으로 기업이 서비스 초기에는 클라우드로 시작하여 데이터 규모가 커짐에 따라 온프레미스로 전환하거나, 두 환경을 동시에 운용하는 하이브리드 전략을 취하는 데 유연한 선택지를 제공한다. 디노티시아는 '씨홀스'에 최근 AI산업 표준인 MCP(Model Context Protocol)를 적용해, 특정 LLM이나 데이터 구조에 대한 종속성을 최소화한 개방형 AI 에이전트 아키텍처를 구현했다. 이를 통해 다양한 LLM과 데이터소스(DB, 문서, 툴)를 표준 인터페이스로 연결하여 확장이 용이한 AI 에이전트 환경을 효율적으로 구성할 수 있다. 정무경 디노티시아 대표는 “AI 비즈니스의 성패는 모델의 성능도 중요하지만, 운영의 신뢰성에서 좌우되는 경우가 많다”며, “이번 GS인증 1등급 획득을 통해 씨홀스가 높은 신뢰성을 요구하는 비즈니스 환경에서도 활용될 수 있음을 검증받았다”고 말했다. 이어 “올해 디노티시아는 온프레미스와 클라우드 전 과정에서 신뢰성 있는 AgentOps를 제공하며, 기업들의 AX(AI전환) 과정에 기여할 계획”이라고 덧붙였다.

2026.01.28 10:39전화평 기자

디노티시아, '2026 이머징 AI+X Top 100' AI 반도체 분야에 선정

장기기억 인공지능(AI) 및 반도체 통합 솔루션 기업 디노티시아(Dnotitia Inc.)는 한국인공지능산업협회(AIIA) 주관 '2026 Emeriging AI+X Top 100' 가운데 'AI반도체' 분야에 이름을 올렸다고 13일 밝혔다. 'Emerging AI+X Top 100' AI 기술을 기반으로 다양한 산업과의 융합을 통해 미래 혁신을 이끌 국내 유망 기업 100곳을 선정하는 프로그램이다. 이 중 AI 반도체 분야는 AI 추론 성능 향상을 위한 특화 반도체와 데이터 처리 기술을 보유한 기업을 중심으로 선발된다. 디노티시아는 생성형 AI 확산 과정에서 한계로 지적돼 온 데이터 검색과 기억 문제를 해결하는 반도체·소프트웨어 결합 구조의 접근이 주목받았다. 디노티시아는 AI가 필요한 정보와 컨텍스트를 가장 빠르고 효율적으로 검색·활용할 수 있도록 설계된 데이터 시스템을 개발하고 있다. 세계 유일의 벡터 데이터 연산 전용 반도체 'VDPU(Vector Data Processing Unit)'를 자체 설계하고, 이를 기반으로 한 고성능 벡터 데이터베이스 '씨홀스(Seahorse)'와 온디바이스 AI 솔루션 '니모스(Mnemos)'를 구축해왔다. 소프트웨어와 반도체를 통합한 이 구조는 AI 서비스의 속도와 정확도를 높이는 동시에 비용과 전력 효율 개선까지 목표로 한다. 이번 선정은 성장성과 혁신성, 기술과 사업의 미래 가치를 종합적으로 고려해 이뤄졌다. 기업의 안정성과 성장 가능성 등 정량 지표와 함께, 기술 경쟁력과 산업 확장성을 평가하는 정성 지표가 함께 적용됐다. 대기업과 공기업을 제외하고, 국가 차원의 육성이 필요한 AI 기술 기업을 중심으로 선정한 점도 특징이다. 선정 과정을 주관한 한국인공지능산업협회는 인공지능 산업 활성화와 관련 시장 확대, AI 기업과 이종 산업 간 협력 촉진을 목적으로 2016년 12월에 설립된 과학기술정보통신부 인가 단체다. 협회는 안정성, 성장 가능성, 미래가치 등을 종합적으로 반영해 100대 기업을 선정했다.

2026.01.13 10:25전화평 기자

디노티시아, 국회 회의록 AI 의미 검색 서비스 '폴리큐' 베타 출시

장기기억 인공지능(AI) 및 반도체 통합 솔루션 전문기업 디노티시아가 공공 기록과 정책 데이터를 보다 쉽게 이해하고 검색할 수 있도록 설계한 의미 기반 정책 서비스 시리즈 '폴리큐(PoliQ)'의 첫 번째 서비스로서 '국회 회의록 의미 검색 서비스' 베타 버전을 공개했다. 이 서비스는 누구나 쉽고 빠르게 국회의 본회의 및 각종 위원회에서 논의된 주요 정책과 발언을 검색할 수 있으며, 약 3만 건의 회의록을 바탕으로 사용자 질의와 관련된 내용을 찾아 요약·제시하고 원문 출처를 바로 확인할 수 있다. 누구나 웹사이트(poliq.dnotitia.ai)를 통해 오픈 베타 테스트에 참여할 수 있다. '폴리큐'는 'Policy'와 'QnA'를 결합한 이름으로, 정책을 묻고 답하는 새로운 방식의 의미 기반 검색 서비스를 지향한다. 디노티시아는 폴리큐 시리즈를 통해 국회 회의록을 시작으로 다양한 공공 데이터를 대상으로 한 질의응답형 검색 서비스를 단계적으로 확장할 계획이다. '폴리큐'는 디노티시아가 자체 개발한 '씨홀스(Seahorse)' 벡터 데이터베이스와 DNA 대형언어모델(LLM)을 기반으로, Agentic RAG 기술을 적용해 구축됐다. 회의록 전문을 벡터 데이터로 변환해 자연어 질의에 최적화된 검색을 구현, 기존 키워드 매칭의 한계를 넘어 발언의 맥락과 핵심 내용을 함께 제시한다. 국회 회의록은 정책 결정의 근거이자 사회 변화의 기록이지만, 방대한 분량과 단순한 발언의 순차적 기록으로 인해 필요한 내용을 찾기 어려웠다. 디노티시아는 공공 기록을 누구나 쉽게 접근할 수 있는 사례를 만들며, 누구나 정책과 입법 정보를 손쉽게 이해할 수 있도록 AI 검색 환경을 구축했다. 이 서비스는 정책 연구자, 입법 관련 종사자, 언론인, 시민 등 폭넓은 이용층을 대상으로 한다. 이를 통해 정책 논의 과정을 분석하거나 법안의 주요 쟁점을 이해하고, 과거 의정 활동의 흐름을 살펴볼 수 있다. 디노티시아는 베타 기간 동안 이용자 피드백을 반영해 기능을 고도화하고, 향후 지방 의회 회의록까지 검색 범위를 확대할 계획이다. 정무경 디노티시아 대표는 “디노티시아는 AI 전문 기업으로서 기술로 사회에 기여할 수 있는 방법을 꾸준히 찾고 있다”며, “이번 국회 회의록 의미검색 서비스는 국민이 민주주의의 기록에 더 쉽게 접근하도록 돕는 첫걸음이며, 앞으로도 자사의 기술을 통해 대한민국 사회의 발전에 기여하겠다”고 말했다.

2025.10.14 10:03전화평 기자

디노티시아, LLM 대용량 문맥 성능 평가 오픈소스 'Dnotitia NIAH' 공개

AI 통합 솔루션 기업 디노티시아는 대규모 언어모델(LLM)의 대용량 문맥 처리 성능을 정량적으로 평가할 수 있는 오픈소스 프레임워크 'Dnotitia NIAH'를 깃허브(GitHub)에 전격 공개했다고 2일 밝혔다. LLM 성능 및 품질의 가장 중요한 요소는 '얼마나 긴 문맥을 지원하는가'이다. 최근 출시되는 LLM들은 100만 토큰(Token) 이상의 긴 문맥을 지원한다고 강조하지만, 실제로 긴 문맥에서 필요한 정보를 정확히 찾아내는 성능은 충분히 검증되지 않았다. 특히 정답 문장이 텍스트 후반부에 위치할 경우 모델 성능이 급격히 저하되는 사례가 많아, 단순히 문맥 길이를 늘리는 것만으로는 실질적인 성능 개선으로 이어지지 않는다는 지적이 제기돼 왔다. 'Dnotitia NIAH'는 이러한 문제를 검증하기 위해 개발됐다. 말 그대로 '건초더미 속 바늘 찾기(NIAH, Needles in a Haystack)' 방식으로, 긴 문맥 속에서 특정 정보를 정확히 찾아낼 수 있는지를 평가한다. 예를 들어 “맛있는 김치를 만드는 데 어떤 재료가 필요한가요?"라는 질문에 대해, 수천 줄의 문장 속에서 “배추는 맛있는 김치를 만드는 데 필요한 재료입니다.”라는 문장을 식별하고, 정답 '배추'를 정확히 제시해야만 통과한다. 디노티시아는 실제로 'Dnotitia NIAH'를 활용해 공개된 대규모 언어모델을 평가했으며, 초기 버전은 문맥 후반부에서 정확도가 크게 떨어졌지만 개선된 버전은 전 구간에서 고른 성능을 확인했다. 이는 체계적인 평가 도구가 모델 개선에 직접 기여할 수 있음을 보여주는 사례다. 즉, 단순히 입력 토큰 길이를 확인하는 수준을 넘어 모델이 긴 문맥에서도 정보를 끝까지 찾아낼 수 있는지를 객관적으로 검증할 수 있으며, 연구자와 개발자들이 장문 성능을 체계적으로 측정하고 개선하는 데 유용하게 활용할 수 있음을 의미한다. 정무경 디노티시아 대표는 “디노티시아는 LLM 모델, 학습 데이터, 개발을 위한 자동화 프레임워크 등 다양한 오픈소스를 공개하며 생태계 발전에 기여해왔다”며, “이번 'Dnotitia NIAH' 공개 역시 이러한 흐름의 연장선으로, 모델 뿐 아니라 평가 도구까지 개방함으로써 우리나라 AI 발전에 지속적으로 기여하겠다”고 말했다.

2025.10.02 16:13전화평 기자

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