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AI 최적화 기술 기업 노타, 175억원 규모 시리즈 B 투자 유치

글로벌 기업들에 기술력 인정 받아

2021-12-01 09:00 출처: 노타

노타 로고

대전--(뉴스와이어)--AI 최적화 기술 기업 노타가 약 175억원 규모의 시리즈 B 투자를 유치했다고 1일 밝혔다.

이번 투자 유치는 지난해 80억원 규모의 시리즈 A 투자 유치 이후 1년 3개월 만이다. 시리즈 B 투자에는 기존 투자사인 스톤브릿지벤처스, LB인베스트먼트가 참여했고, 디에스자산운용, 인터베스트, 컴퍼니케이파트너스가 신규 투자사로 합류했다. 이로써 노타는 현재까지 누적 투자금 273억원을 달성했다.

노타는 AI 최적화 원천 기술을 기반으로 대표 솔루션인 넷츠프레소(NetsPresso) 및 엣지 기반 지능형 교통 시스템, 안면 인식 기반 출입 인증, 차량 내 저전력 운전자 모니터링 솔루션 등의 최적화된 AI 솔루션 사업을 하는 기술 스타트업이다.

노타가 자체 개발한 HW-aware AutoML 플랫폼인 ‘넷츠프레소’는 학습 데이터만으로 원하는 하드웨어에 최적화된 AI 모델을 자동으로 생성한다. 기존에 많은 인력과 시간을 투입해야 했던 AI 모델 개발과 타깃 하드웨어 탑재를 위한 최적화 과정이 넷츠프레소를 통해 단시간에 자동 생성 및 테스트가 가능해짐에 따라 시간과 비용을 절감할 수 있다. 넷츠프레소는 다수의 수요 기업들로부터 기술 검증을 거쳤으며, 현재 정식 출시를 목표로 베타 테스트를 진행 중이다.

이뿐만 아니라, 노타는 Compression Toolkit이라는 넷츠프레소의 AI 최적화 부문을 별도 솔루션으로 분리해 베타버전을 공개했다고 밝혔다. Compression Toolkit은 딥러닝 모델을 최적화하고자 하는 딥러닝 엔지니어들에게 유용하게 사용할 수 있도록 다양한 최적화 기법을 구현해 GUI로 제공하고 있으며 전문가들이 다양한 최적화 작업을 신속하고 효과적으로 수행할 수 있도록 돕는 도구로써 역할을 수행한다.

또한 노타의 솔루션들은 Nvidia 공식 성공 사례 및 Arm의 대표 AI case study로 선정되는 등 글로벌 기술 기업들에도 차별화된 기술력을 인정받고 있다. 이러한 기술력을 바탕으로 노타는 넷츠프레소와 최적화된 AI 솔루션들을 B2B로 국내외 대기업들에 제공하고 있다.

노타에 이번 라운드를 포함해 세 번의 투자에 참여한 스톤브릿지벤처스 담당자는 “최근 GPT-3 등 고성능 AI 모델의 크기는 급격하게 커지고 있는데 반해 대부분의 AI 모델들은 엣지 디바이스가 감당하지 못할 크기로 최적화 기술의 중요성은 점점 커지고 있다”며 “노타는 최적화 기술 강점뿐만 아니라 산업 최초 HW-aware AutoML 제품을 보유해 급성장 중인 글로벌 MLOps 시장에서 메인 플레이어가 되기를 기대한다”고 투자 이유를 밝혔다.

신규 투자사로 합류한 디에스자산운용 담당자는 “노타는 서버와 엣지 시장의 글로벌 리더인 Nvidia, Arm과의 파트너십을 통해 기술의 글로벌 경쟁력과 사업화 가능성을 증명했다”며 “최고 수준의 우수 인재가 유입되고 있어 제품의 완성도가 점점 더 높아질 것으로 기대해 투자를 결정했다”고 말했다.

노타는 이번 투자 유치를 통해 AI 최적화 기술 고도화 및 글로벌 사업 확장을 진행할 계획이다. 또한 연구개발 역량 강화를 위해 우수한 인력을 적극적으로 채용할 계획을 밝혔다.

노타 채명수 대표는 “이번 투자를 계기로 노타의 넷츠프레소와 최적화된 AI 솔루션들을 고도화하는데 박차를 가하고, 글로벌 기업들에게 인정받은 기술력을 더 다양한 산업군에 적용할 것”이라고 말했다.

한편 노타는 내년 1월 미국 라스베이거스에서 열리는 세계 최대 IT·가전 전시회 ‘CES 2022’에 참가해 노타의 AI 최적화 기술 및 엣지 기반 지능형 교통 시스템, 저전력 운전자 모니터링 솔루션 등을 선보일 예정이다.

노타 개요

노타는 AI의 보편화를 위해 딥러닝 모델 경량화 원천 기술로 어떤 것에도 구애받지 않는 AI를 만든다. 디바이스, 데이터, 네트워크 등 장벽이 될 수 있는 요소를 줄인 최적화된 모델로 다양한 산업에서 AI를 자유롭게 사용하는 세상을 만들 계획이다.

웹사이트: https://nota.ai/
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