[이 기사에 나온 스타트업에 대한 보다 다양한 기업정보는 유니콘팩토리 빅데이터 플랫폼 '데이터랩'에서 볼 수 있습니다. ] AI 추론 클라우드 기업 프렌들리AI는 몰로코 COO(최고운영책임자) 출신 브라이언 유를 최고사업책임자(CBO)로 영입했다고 9일 밝혔다. 브라이언 유 CBO는 향후 글로벌 사업 전략을 총괄하며 고투마켓 전략, 파트너십 확대, 엔터프라이즈 고객 기반 확장 등을 이끌 예정이다. 프렌들리AI는 고성능·고효율 AI 추론 인프라를 기반으로 기업 고객을 빠르게 확보하고 있다. 특히 '컨티뉴어스 배칭' 기술을 통해 대규모 AI 워크로드를 안정적으로 처리하고, GPU 활용 최적화로 기존 대비 높은 처리 속도와 비용 절감 효과를 구현했다. 브라이언 유는 몰로코 재직 시절 조직 구축과 글로벌 운영 체계 확립을 주도하며 매출과 조직 규모를 크게 성장시킨 바 있다. 이후 매쉬업벤처스 벤처파트너로 활동하며 스타트업 투자와 생태계 확장에도 참여해왔다. 그는 "AI 서비스 확산으로 인퍼런스 성능과 비용 효율성이 핵심 경쟁력으로 부상하고 있다"며 "프렌들리AI의 인프라는 이러한 수요에 최적화돼 있다"고 말했다.
류준영 기자 2026.04.09 09:00:00[이 기사에 나온 스타트업에 대한 보다 다양한 기업정보는 유니콘팩토리 빅데이터 플랫폼 '데이터랩'에서 볼 수 있습니다. ] 비전 AI(인공지능) 올인원 솔루션 기업 슈퍼브에이아이가 LG AI연구원과 손잡고 진행 중인 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 2차 평가에 도전한다. 19일 슈퍼브에이아이는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 주관하는 독자 AI 파운데이션 모델 구축 사업의 2차 수행 컨소시엄에 LG AI연구원과 함께 선정됐다고 밝혔다. LG AI연구원 컨소시엄은 1차 평가에서 벤치마크 성능 외에도 전문가, 사용자 평가 등 전 부문에서 최고점을 획득했다. 슈퍼브에이아이는 1차사업에서 초거대 AI 학습용 멀티모달 데이터 구축을 수행했다. 2차 프로젝트 평가의 핵심은 초거대 AI 성능 고도화와 산업 확산이다. 슈퍼브에이아이는 AI를 물리적 현실에 접목하는 '피지컬 AI' 구현을 주도할 계획이다. 피지컬 AI는 로봇이나 자율주행차 등이 실제 물리적 환경을 인지하고 행동하게 만드는 기술이다.
김진현 기자 2026.01.19 13:00:00[이 기사에 나온 스타트업에 대한 보다 다양한 기업정보는 유니콘팩토리 빅데이터 플랫폼 '데이터랩'에서 볼 수 있습니다.] 8월 넷째주(25~29일)에는 스마트푸드네트웍스, 더휴식, 니더, 브이투브이, 마이크로바이오틱스, 프렌들리AI, 스튜디오라사 등 25개 스타트업이 투자유치 소식을 전했다. 투자단계도 프리시드부터 시리즈C까지 초기와 중후기 스타트업들이 고루 자금을 확보했다. 투자규모 면에서는 프렌들리AI가 시드단계부터 2000만달러(약 277억5000만원)의 자금을 추가로 확보해 이번주 가장 많은 투자금을 유치했다. 더휴식, 마이크로바이오닉스, 브이투브이, 스마트푸드네트웍스 등도 '메가딜'(100억원 이상의 투자유치)에 성공했다. ━외식업 식자재 유통 스마트푸드네트웍스, 150억 시리즈C 투자유치━외식업 식자재 커머스 및 테크 스타트업 스마트푸드네트웍스(이하 SFN)가 150억원 규모의 시리즈C 투자를 유치했다고 25일 밝혔다. 이번 라운드에는 기존 주요 투자자들의 후속 참여와 신
남미래 기자 2025.08.31 15:00:00[이 기사에 나온 스타트업에 대한 보다 다양한 기업정보는 유니콘팩토리 빅데이터 플랫폼 '데이터랩'에서 볼 수 있습니다.] 인공지능(AI) 기술 개발·적용 과정에서 발생하는 비용의 절감하는 기술을 개발한 프렌들리AI가 생성 AI 모델을 쉽게 활용할 수 있도록 돕는 서비스를 출시했다고 4일 밝혔다. 이번에 출시한 '프렌들리AI 서버리스 엔드포인트(Friendli Serverless Endpoints)'는 △연구자 △개발자 △머신러닝 엔지니어 △데이터 과학자 등이 서빙 인프라 관리를 신경 쓸 필요 없이 생성 AI 모델들을 쉽게 사용할 수 있도록 지원한다. 챗GPT의 등장 이후 각광 받는 초거대 AI 분야에서 '학습' 영역은 단기간 집중적으로 대용량·고사양의 그래픽처리장치(GPU)를 필요로 한다. 이후 '추론' 영역은 적은 양의 GPU를 끊김 없이 상시 사용해야 하는 특성을 갖고 있다. 이 때문에 학습에 사용한 인프라를 그대로 추론 인프라로 활용하면 필요 이상의 비용 부담이 발생한다. 프렌
최태범 기자 2024.01.04 22:00:00