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[이 기사에 나온 스타트업에 대한 보다 다양한 기업정보는 유니콘팩토리 빅데이터 플랫폼 ‘데이터랩’에서 볼 수 있습니다. ] AI(인공지능) 모델 스타트업 트릴리온랩스는 자사가 개발한 모바일 환경 디지털 트윈 월드모델 '지월드(gWorld)' 관련 논문이 세계적 머신러닝 학술대회 'ICML 2026' 메인 트랙에 채택됐다고 7일 밝혔다. ICML은 전 세계 연구자들의 동료 평가를 거쳐 논문을 선정하는 AI·머신러닝 분야의 대표적인 국제 학술대회다. 트릴리온랩스가 개발한 지지월드는 모바일 GUI를 디지털 트윈 방식으로 구현한 월드모델이다. AI 에이전트가 결제나 예약, 삭제 등 실제 작업을 수행하기 전에 예상 결과를 시뮬레이션해 여러 시나리오를 미리 검증할 수 있도록 설계됐다. 기존 모바일 월드모델이 다음 화면을 이미지(픽셀) 형태로 생성하는 방식이었다면, 지월드는 다음 화면을 실행 가능한 웹 코드(HTML·CSS) 형태로 예측한다. 회사에 따르면 이를 통해 렌더링 실패율을 1% 미만으로 낮췄으며, 4020억개 매개변수를 갖춘 '라마-4-402B(Llama-4-402B)'보다 높은 GUI 예측 정확도를 기록했다.

[이 기사에 나온 스타트업에 대한 보다 다양한 기업정보는 유니콘팩토리 빅데이터 플랫폼 '데이터랩'에서 볼 수 있습니다. ] 국내 LLM(거대언어모델) 스타트업 트릴리온랩스가 엔비디아 기술을 활용해 AI(인공지능) 데이터센터와 발전소 등 산업 인프라 운영을 최적화하는 '산업 월드모델(Industrial World Models)' 개발에 착수했다. 8일 트릴리온랩스는 엔비디아 옴니버스 라이브러리와 엔비디아 네모트론 오픈 모델을 기반으로 AI 팩토리용 산업 월드모델을 개발한다고 밝혔다. 산업 월드모델은 AI가 데이터센터, 발전소 등 복잡한 산업 환경을 이해하고 시뮬레이션해 운영 효율을 높일 수 있도록 설계된 AI 모델이다. 트릴리온랩스는 엔비디아의 물리 기반 시뮬레이션 기술과 AI 추론 기술을 결합해 AI 팩토리 운영을 지원하는 지능 계층을 구축하고 있다. 회사는 이를 통해 특정 운영 방식이나 의사결정이 가져올 결과를 사전에 예측하고 운영자의 판단을 지원할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 산업 월드모델은 설계도면과 시계열 데이터, 설비 운영 정보, 유지보수 이력, 운영 제약 조건 등 다양한 산업 데이터를 종합적으로 분석해야 한다.

[이 기사에 나온 스타트업에 대한 보다 다양한 기업정보는 유니콘팩토리 빅데이터 플랫폼 ‘데이터랩’에서 볼 수 있습니다. ] 한국을 찾는 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 대기업 외에도 한국의 AI(인공지능)·로봇 스타트업들을 대거 만난다. 지난 1일 대만에서 열린 '컴퓨텍스 2026'에서 '코리아 파트너 나이트' 행사를 통해 스타트업들을 한 차례 만난 뒤 일주일만이다. 한국의 AI·로봇 스타트업들의 전략적 위상이 그만큼 높아졌다는 평가다. 4일 관련업계에 따르면 황 CEO는 오는 8일 서울 신라호텔에서 AI·로봇 스타트업들과 비공개 간담회를 진행한다. 이 자리에 초대받은 스타트업들은 AI 분야에서 △업스테이지 △노타 △베슬AI, 로봇 하드웨어 분야에서 △위로보틱스 △에이로봇 △디든로보틱스, 로봇 솔루션 분야에서 △리얼월드 △엔닷라이트 등으로 전해진다. 황 CEO는 지난 1일 대만에서도 국내 스타트업들을 만났다. 황 CEO는 대만에서 열린 'GTC 타이베이 2026'에 참석한 한국 기업들과 '코리아 파트너 나이트' 행사를 열었고, 이 자리에 대기업뿐 아니라 스타트업들도 초청한 것.

[이 기사에 나온 스타트업에 대한 보다 다양한 기업정보는 유니콘팩토리 빅데이터 플랫폼 '데이터랩'에서 볼 수 있습니다. ] 특허 리서치 업무 도구 '키워트 인사이트'를 운영하는 워트인텔리전스가 AI(인공지능) 모델 스타트업 트릴리온랩스와 화학 특화 AI 모델의 공동 개발을 위한 업무협약을 체결했다고 8일 밝혔다. 양측은 국내 화학 산업의 데이터와 추론 구조에 맞춰 모델을 처음부터 함께 설계·학습하는 '프롬 스크래치'(From Scratch) 방식으로 개발에 나선다. 이 모델은 오는 8월 중 키워트 인사이트에 정식 탑재될 예정이다. 트릴리온랩스는 LLM(거대언어모델) 설계 역량을 바탕으로 모델 아키텍처와 학습 최적화를 담당하고, 워트인텔리전스는 화학 도메인에서 구축한 방대한 특허 데이터를 제공한다. 양측은 신약 후보물질 탐색, 소재 물성 예측 등 R&D(연구개발) 현장의 의사결정 과정에서 실제 활용 가능한 모델을 만들 계획이다. 워트인텔리전스는 단순한 특허 검색 솔루션을 넘어 다른 AI 모델 학습에 표준 데이터를 공급하는 도메인 인텔리전스 사업자로 거듭난다는 목표다.

[이 기사에 나온 스타트업에 대한 보다 다양한 기업정보는 유니콘팩토리 빅데이터 플랫폼 '데이터랩'에서 볼 수 있습니다. ] AI(인공지능) 모델 스타트업 트릴리온랩스가 기존 'Tri 21B'에 강화학습을 적용해 사고 역량을 높인 씽크(Think) 모델 'Tri 21B 씽크'를 공개했다고 19일 밝혔다. 특히 이 모델은 글로벌 AI 모델 성능 분석 기관인 아티피셜 애널리시스(Artificial Analysis·AA) 리더보드에서 글로벌 톱30 내에 등재되는 성과를 냈다. Tri 21B 씽크는 기존 모델인 Tri 21B를 기반으로 사고 과정을 강화학습으로 고도화했다. 단순히 정답을 생성하는 데 그치지 않고 문제 해결 과정에서 사고 단계를 토큰 형태로 전개하며, 필요 시 스스로 이전 단계로 되돌아가 검토하는 백트래킹 구조를 구현한다. 백트래킹 구조는 '테스트 타임 스케일링(Test-time Scaling)' 기술을 기반으로 작동한다. 이는 AI가 더 오래 생각할수록 복잡하고 어려운 작업의 해결 능력이 향상되는 방식이다.

[이 기사에 나온 스타트업에 대한 보다 다양한 기업정보는 유니콘팩토리 빅데이터 플랫폼 '데이터랩'에서 볼 수 있습니다. ] 국민 '모두의 AI'를 뽑는 정부의 독자 AI 파운데이션 모델(이하 독파모) 프로젝트 재공모가 12일 마감했다. 당초 응모했던 기업들에 대한 '패자부활전' 기회를 주는 개념이지만, 탈락에 대한 부담감 탓인지 이변은 없었다. 당초 참여 의사를 밝혔던 AI 스타트업 2개 기업만 지원했다. 12일 과학기술정보통신부에 따르면 이날 오후 4시까지 진행된 '독자 AI 파운데이션 모델' 1개 정예팀 추가 공모에 최종 '모티프테크놀로지스'와 '트릴리온랩스'가 지원했다. ━추가 국가대표 AI 후보들, 어떤 기업?━모티프테크놀로지스는 지난해 11월 공개한 LLM(거대언어모델) 'Motif 12. 7B(매개변수 127억개)'의 모델 구축부터 데이터 학습까지 전 과정을 직접 수행했다. LLM의 '정석'으로 여겨지는 트랜스포머 구조 대신 '그룹별 차등 어텐션'(GDA) 기술을 자체 개발해 적용한 게 특징이다.

[이 기사에 나온 스타트업에 대한 보다 다양한 기업정보는 유니콘팩토리 빅데이터 플랫폼 '데이터랩'에서 볼 수 있습니다. ] AI(인공지능) 모델 스타트업 트릴리온랩스가 주변 환경의 인과관계를 학습해 미래 변화를 시뮬레이션하는 모바일 월드모델(Mobile World Model) 'gWorld-32B'를 개발했다고 9일 밝혔다. gWorld-32B는 모바일 환경에서 사용자의 터치 입력을 바탕으로 다음 화면 상태를 실시간으로 예측·재현하는 기술이다. 기존 월드모델이 화면을 이미지(픽셀) 단위로 생성해 글자 뭉개짐이나 형태 왜곡이 발생했던 한계를 극복하기 위해 실행 가능한 웹 코드(HTML·CSS) 형태로 화면을 예측하는 방식을 도입했다. 이를 통해 렌더링 실패율을 1% 미만으로 낮췄으며 텍스트와 아이콘을 왜곡 없이 선명하게 유지하는 등 정확도를 대폭 높였다. 특히 모델 최적화 기술을 통해 매개변수(파라미터) 규모가 50배 이상 큰 초거대 AI 모델 '라마-4-402B(Llama-4-402B)'를 상회하는 GUI(그래픽사용자인터페이스) 예측 성능을 기록했다.

[이 기사에 나온 스타트업에 대한 보다 다양한 기업정보는 유니콘팩토리 빅데이터 플랫폼 '데이터랩'에서 볼 수 있습니다. ] AI 스타트업 트릴리온랩스가 국내 처음으로 확산 기반 트랜스포머 아키텍처를 적용한 대규모 언어모델 'Trida-7B' 개발에 성공했다고 29일 밝혔다. 확산 기반 트랜스포머는 단어를 순차적으로 생성하는 기존 자기회귀 방식과 달리 문장 전체를 병렬로 생성해 '추론 속도'를 크게 높일 수 있는 기술로, 구글 등 글로벌 빅테크가 최근 도입을 시도하고 있다. 'Trida-7B'는 한국어 성능 평가에서도 경쟁 모델을 앞섰다. 수학 추론 지표인 ko_gsm8k에서 61. 26점을 기록하며 엔비디아의 Fast dLLM을 상회했고, 한국어 지시 이행 능력 평가(koifeval)에서도 53. 42점으로 우수한 성능을 보였다. 트릴리온랩스는 모델 가중치와 추론 코드 등을 전면 오픈소스로 공개해 국내 AI 생태계 확산에도 기여할 계획이다. 신재민 대표는 "차세대 확산 기반 아키텍처 선점을 통해 한국의 AI 기술 주권 확보에 기여하겠다"고 말했다.

[이 기사에 나온 스타트업에 대한 보다 다양한 기업정보는 유니콘팩토리 빅데이터 플랫폼 '데이터랩'에서 볼 수 있습니다. ] 스타트업 모티프테크놀로지스와 트릴리온랩스가 과학기술정보통신부의 '독자 AI(인공지능) 파운데이션 모델(독파모)' 구축 사업에 재도전한다. 20일 관련업계에 따르면, 트릴리온랩스는 최근 과기부 독파모 추가 공모에 참여를 확정했다. 트릴리온랩스는 지난해 루닛 컨소시엄을 통해 독파모 모집에 지원했으나 정예팀 5팀에는 선발되지 못했다. 다만 당시 해당 컨소시엄은 일반적인 AI 모델이 아닌 의과학·바이오 특화 AI 모델 분야에 도전했었다. 트릴리온랩스는 이번 추가 공모에서는 컨소시엄 주관사가 돼 공모에 도전한다는 계획이다. 트릴리온랩스 관계자는 "컨소시엄 주관사가 돼서 추가 공모에 지원할 계획"이라며 "다양한 곳과 논의 중인 단계로 아직 컨소시엄에 참여할 기업이 확정되지는 않았다"고 말했다. 트릴리온랩스는 네이버의 '하이퍼클로바X' 개발에 참여한 신재민 대표가 2024년 창업한 회사다.

[이 기사에 나온 스타트업에 대한 보다 다양한 기업정보는 유니콘팩토리 빅데이터 플랫폼 '데이터랩'에서 볼 수 있습니다.] AI(인공지능) 스타트업 트릴리온랩스는 과학기술정보통신부가 추진하는 국가 전략사업 'AI 특화 파운데이션 모델 프로젝트'의 개발기관으로 최종 선정됐다고 5일 밝혔다. 이번 프로젝트는 세계 최초의 의과학 특화 파운데이션 모델(FM)을 구축하는 것을 목표로 한다. 루닛이 주관하고 트릴리온랩스를 비롯한 국내 주요 AI·바이오 기업들이 함께 컨소시엄을 구성했다. 컨소시엄은 이번 과제를 통해 분자·단백질·오믹스·의약품·임상 데이터 등 전 주기 의료 데이터를 하나의 AI 모델 안에 연결할 계획이다. 단순한 의료특화 AI를 넘어 의과학 전 영역을 통합하는 새로운 패러다임의 파운데이션 모델을 구축하는 것이 목표다. 트릴리온랩스는 이번 컨소시엄에서 의과학 파운데이션 모델의 핵심 엔진과 학습 구조를 설계·개발을 맡았다. 70억~700억 파라미터급 대규모 언어모델 개발 경험과 독자