[카테고리:] Startup
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[Startup 분석] 서울다이나믹스: 30톤을 견인하는 피지컬 AI 로봇
물류 로봇은 이미 흔해졌지만, 대부분은 평평한 실내에서 수십~수백 킬로그램을 나르는 데 최적화돼 있다. 조선소의 대형 부품, 건설 현장의 자재, 물류 야드의 트레일러처럼 무게가 톤 단위로 올라가면 자율주행은 전혀 다른 문제가 된다. 서울다이나믹스는 최대 10톤 적재·30톤 견인을 목표로 하는 로봇 플랫폼과 산업 현장용 피지컬 AI를 함께 개발하는 한국 스타트업이다. 지금 이 회사를 봐야 하는 이유는 55억…
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[Startup 분석] 하임덱스: 영상을 올리지 않고 장면을 찾는 온프레미스 AI
생성형 AI가 영상을 만드는 속도는 빨라졌지만, 기업이 이미 보유한 수천 시간의 원본에서 필요한 10초를 찾는 일은 여전히 사람의 기억과 반복 재생에 기대고 있다. 특히 방송사·엔터테인먼트사·로펌·연구소처럼 영상이 크고 민감한 조직은 원본을 외부 클라우드에 올리는 순간 비용과 보안 문제가 동시에 생긴다. 하임덱스(HEIMDEX)는 이 병목을 “영상을 옮기지 않고, 원본이 있는 곳에서 인덱싱한다”는 방식으로 풀려는 한국 영상 AI 스타트업이다.…
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[Startup 분석] 하운드13: 가챠를 버리고 1주 20만 장을 판 게임 스튜디오
2026년 2월, 게임 개발사 하운드13은 전 직원 무급휴직과 회사 존폐 가능성까지 거론되던 팀이었다. 그런데 퍼블리셔와 갈라선 뒤 모바일 가챠 게임을 30달러짜리 PC 패키지 게임으로 다시 만들었고, 7월 23일 출시 후 일주일 만에 20만 장을 팔았다고 밝혔다. 법원이 출시금지 가처분을 기각한 바로 다음 날부터 일어난 반전이다. 지금 하운드13을 봐야 하는 이유는 한 게임의 흥행보다, 퍼블리셔·가챠·라이브서비스에 기대던…
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[Startup 분석] 라이너, AI 검색을 대학·연구실의 기본 도구로 파고들다
AI 검색 시장은 이제 “답을 잘 만드는가”보다 “어떤 출처로 답을 만들고, 그 답을 실제 업무까지 연결하는가”를 겨루고 있다. 라이너(LINER)는 최근 경상국립대 전 구성원 약 2만5천 명에게 라이너 프로를 1년간 공급하는 계약을 맺었고, 서울대 연구실과는 AI for Science 실증에 들어갔다. 여기에 검색·학술 검색·딥리서치를 호출 단위로 판매하는 API 가격표까지 공개했다. 지금 라이너를 봐야 하는 이유는 한국의 소비자…
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[Startup 분석] 그래파이 AkasicDB: 벡터·그래프·SQL을 한 엔진에 묶은 AI 데이터베이스
기업용 AI의 병목이 모델에서 데이터로 내려오고 있다. 최신 LLM을 붙여도 사내 문서, 거래 데이터, 조직 관계와 접근 권한이 따로 놀면 답은 느리고 근거는 약해진다. 그래파이는 이 문제를 벡터·그래프·관계형 데이터를 한 엔진에서 처리하는 AkasicDB 1.0으로 풀겠다고 나섰고, 2026년 7월 제품 출시와 155억 원 규모 시리즈A 투자 유치가 겹쳤다. 지금 이 회사를 볼 이유는 “AI 데이터베이스”라는 이름보다,…