국내 AI 반도체 업계가 기술 유출 이슈로 술렁였다. 최근 검찰이 사피온 전 임직원 3명을 핵심 기술 유출 혐의로 기소한 데 이어, 관련 기업인 디노티시아가 “NPU와 VDPU는 전혀 다른 기술”이라며 선을 긋는 입장을 내놨다. 업계는 이번 사태가 기술보호 강화 필요성과 함께, AI 반도체 세부 분야의 차이를 정확히 인식할 계기가 될 것으로 보고 있다. 수원지검 방위사업·산업기술범죄수사부는 지난 6일 산업기술보호법 위반, 부정경쟁방지법 위반, 업무상배임 등 혐의로 사피온 전 직원 A씨와 B씨를 구속기소하고, 전 임원 C씨를 불구속기소했다고 밝혔다. 검찰에 따르면 A씨는 지난해 1월부터 4월까지 세 차례에 걸쳐 AI 반도체 아키텍처 소스코드와 각종 기술자료를 외장하드에 복사해 유출했고, B씨는 같은 해 1월부터 6월까지 두 차례 소스코드 자료를 개인 클라우드에 업로드했다. C씨는 2023년 3월 아키텍처 자료를 외장하드로 반출한 혐의를 받고 있다. 이들이 빼돌린 소스코드는 AI 반도체의 기초 설계도에 해당하는 핵심 자료로, 피해액은 약 280억 원 규모로 추산된다. C씨는 사피온이 리벨리온에 흡수 합병되기 전 퇴사해 AI 반도체 스타트업을 설립했으며, 이후 A
설립 1년 반 만에 이룬 성과...빠른 성장세와 기술 독창성 동시 입증 디노티시아가 글로벌 시장조사업체 CB 인사이트(CB Insights)가 발표한 ‘2025 글로벌 AI 100(Global AI 100)’에 선정됐다고 밝혔다. 이 명단은 매년 전 세계에서 가장 혁신적인 AI 스타트업 100곳을 선정하는 권위 있는 리스트로, 디노티시아는 AI 인프라 부문, 특히 벡터 데이터베이스(Vector Database) 분야에서 기술적 우수성을 인정받았다. 해당 리스트는 투자 유치 규모, 산업 파트너십, 팀 역량, 기술 성숙도 등 다양한 지표를 종합 분석해 선정되며, 올해는 디노티시아를 포함해 엔비디아, 구글, 우버 등과 협업 중인 글로벌 AI 기업들이 다수 이름을 올렸다. 디노티시아의 이번 선정은 설립 1년 반 만에 이룬 성과로, 빠른 성장세와 기술 독창성을 동시에 입증한 사례로 평가된다. 디노티시아는 최근 MCP(Model Context Protocol) 기반 RAGOps(Retrieval-Augmented Generation Operations) 기능을 통합한 SaaS형 벡터 데이터베이스 플랫폼 ‘씨홀스 클라우드(Seahorse Cloud)’의 클로즈 베타 테스
[헬로즈업 세줄 요약] ㆍ국내 최초로 벡터 DB와 RAG 시스템 통합한 SaaS ‘씨홀스 클라우드’ ㆍMCP 기반 시맨틱 검색과 RAGOps 통합 기능으로 웹에서 AI 검색 시스템 설계 ㆍ연내 출시 예정인 VDPU와의 연계되면, 성능과 정확도 동시 상승 예상 AI 인프라에서 벡터 데이터베이스는 텍스트와 이미지, 영상 등 비정형 데이터를 이해하고 활용하는 핵심 기술로 부상하고 있다. 이 가운데 디노티시아가 국내 최초로 벡터 데이터베이스를 완전 관리형 클라우드 SaaS 형태로 구현한 ‘씨홀스 클라우드(Seahorse Cloud)’를 출시하면서 시장에 새로운 흐름을 예고하고 있다. 디노티시아는 오는 24일부터 씨홀스 클라우드의 클로즈 베타 서비스를 시작하고, 서울 코엑스에서 열리는 'World IT Show 2025'에서 최초로 데모 버전을 공개할 예정이다. 클라우드 네이티브 기반으로 구축된 씨홀스는 별도의 인프라 없이 웹 기반에서 곧바로 설치와 운영이 가능하며, RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기반 시스템을 손쉽게 설계하고 테스트한다는 점에서 초기 AI 도입 기업의 관심을 끌고 있다. 씨홀스 클라우드는 벡터 데이터베이스를 단순 저
디노티시아 노홍찬 CDO 인터뷰 챗GPT가 월간 사용자 수 1억 명을 넘어선 가운데, 생성형 AI는 정보 생성에서 추론과 서비스로 무게중심을 옮겼다. 특히 RAG 기술이 확산되면서, 이를 뒷받침할 AI 인프라 수요가 높아졌다. 오늘날 많은 기업이 오픈소스를 조합해 자체적인 RAG 시스템을 구축하지만, 처리 속도와 정확도, 유지보수 측면에서 기술적 한계를 절감하는 중이다. 이와 같은 한계를 정면으로 풀어가는 스타트업이 있다. 벡터DB와 전용 AI 가속기, 그리고 통합 소프트웨어 플랫폼을 동시에 개발하며, AI의 추론 성능과 효율성 모두를 겨냥한 ‘디노티시아’가 바로 그 주인공이다. 추론 성능의 토대가 된 VDPU의 탄생 생성형 AI는 최근 몇 년간 모델 성능과 파라미터 크기 중심의 경쟁을 이어 왔다. 하지만 GPT-4와 같은 고성능 모델이 등장한 이후, 시장은 점차 새로운 문제에 직면하고 있다. 모델은 충분히 커졌지만, 이를 실제 업무에 적용하기 위해서는 파라미터의 크기만으로 해결되지 않는 과제가 많아진 것이다. 특히 기업 내부 데이터, 실시간으로 생성되는 동적 데이터 등을 AI가 기억하고 활용하려면, 학습이 아닌 추론 환경의 최적화가 필요하다. 디노티시아는
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