이더노비아, 물리적 AI 네트워킹 발전을 위해 90천만 달러 이상 규모의 시리즈 B 투자 유치

에테르노비아 차량, 로봇 및 산업 시스템 전반에 걸쳐 실시간 자율 주행을 지원할 수 있는 네트워킹 실리콘에 대한 수요가 증가함에 따라, 90천만 달러가 넘는 시리즈 B 투자 유치를 완료했습니다. 이번 투자 라운드는 다음 기업이 주도했습니다. 매버릭 실리콘의 참여로 소크라테스 파트너스Conduit Capital 및 CDIB-TEN Capital을 비롯한 기존 투자자들의 지속적인 지원과 함께 투자가 이루어졌습니다. 포르쉐 SE, 퀄컴 벤처및 가을 라인 캐피탈.

실리콘 밸리에 본사를 둔 이더노비아(Ethernovia)는 엣지에서 작동하는 지능형 기계의 데이터 백본, 즉 "신경계" 역할을 하도록 설계된 새로운 종류의 이더넷 기반 패킷 프로세서를 개발하고 있습니다. 이 회사는 자율성 분야에서 점점 심각해지는 병목 현상, 즉 대규모 센서, 비전 및 AI 데이터를 예측 가능하고 효율적으로 실시간 전송하는 데 집중하고 있습니다.

자율성을 위한 데이터 백본 재설계

자율주행차, 첨단 운전자 보조 시스템, 산업용 로봇은 점점 더 많은 고대역폭 센서와 AI 워크로드에 의존하고 있으며, 이러한 장치들은 예측 가능한 지연 시간으로 작동해야 합니다. 기존의 차량 및 산업용 네트워크는 이러한 요구 사항을 고려하여 설계되지 않았기 때문에, 종종 파편화된 아키텍처, 높은 시스템 복잡성, 그리고 비용 상승으로 이어집니다.

이더노비아(Ethernovia)는 패킷 프로세서 기반의 이더넷 아키텍처를 통해 네트워킹, 컴퓨팅 및 데이터 오케스트레이션을 통합하는 접근 방식을 취합니다. 기존의 버스와 지점 간 링크들을 짜깁기하는 방식이 아닌, 이 플랫폼은 프로그래밍 가능하고 확장 가능한 방식으로 실시간 데이터 스트림을 집계하고 라우팅하도록 설계되어 영역별 및 중앙 집중식 시스템 설계를 모두 지원합니다.

물리적 AI를 위해 설계된 패킷 프로세서

이더노비아 기술의 핵심은 고성능 패킷 프로세서 제품군으로, 특정 용도에 맞게 설계되었습니다. 가장자리 또한 물리적 AI 워크로드에도 적합합니다. 이 칩들은 예측 가능한 지연 시간과 뛰어난 전력 효율성을 바탕으로 고대역폭 센서 및 AI 트래픽을 관리하도록 설계되었으며, 이는 자동차 및 로봇 분야에서 성공을 좌우하는 두 가지 중요한 요소입니다.

프로그래밍 가능한 데이터 경로와 확장 가능한 이더넷 패브릭을 지원하는 이 플랫폼은 안전에 중요한 성능 요구 사항을 충족하면서도 무선 업데이트를 통해 시간이 지남에 따라 발전할 수 있는 소프트웨어 정의 시스템을 구현할 수 있도록 합니다. 이러한 유연성은 OEM 업체들이 고정된 하드웨어 구성보다는 소프트웨어로 기능을 정의하는 아키텍처로 전환함에 따라 특히 중요해지고 있습니다.

자동차, 로봇 및 산업 전반에 걸친 성장세

자동차 산업이 여전히 핵심 사업 분야이지만, 이더노비아의 기술은 실시간 엣지 인텔리전스가 필수적인 다양한 시장에 적용될 수 있습니다. 로봇 플랫폼, 산업 자동화 시스템, 그리고 새롭게 등장하는 AI 기반 기계들은 모두 지연 시간, 동기화, 데이터 이동과 관련하여 유사한 문제에 직면하고 있습니다. 이러한 모든 경우에 있어 성능 제약은 단순히 컴퓨팅 능력에 의해서가 아니라, 엄격한 시간 제약 조건 하에서 센서, 프로세서, 액추에이터 간에 데이터가 얼마나 효율적으로 이동할 수 있는지에 따라 결정됩니다.

이러한 분야들은 아키텍처 측면에서도 융합되고 있습니다. 로봇 및 산업 시스템은 구역별 아키텍처와 중앙 집중식 컴퓨팅과 같이 한때 자동차 분야에 특화되었던 설계 원칙을 채택하기 시작했으며, 자동차 플랫폼은 소프트웨어 정의 네트워킹 및 표준화된 이더넷 패브릭을 포함하여 데이터 센터의 개념을 차용하고 있습니다. 이러한 융합은 긴 제품 수명 주기와 진화하는 소프트웨어 요구 사항을 지원하면서 다양한 환경에서 안정적으로 작동할 수 있는 네트워킹 실리콘에 대한 수요를 창출하고 있습니다.

이번에 확보한 자금은 차세대 패킷 프로세서 개발 및 생산을 가속화하고, 소프트웨어 및 시스템 역량을 확장하며, 관련 분야 전반에 걸쳐 고객과의 협력을 강화하는 데 사용될 예정입니다. 시범 운영에서 대규모 생산으로 전환됨에 따라, 근본적인 재설계 없이 장기적인 업그레이드, 다양한 워크로드 지원, 그리고 자율성 향상을 가능하게 하는 플랫폼에 대한 중요성이 더욱 커지고 있습니다.

이것이 물리적 AI의 미래에 대해 시사하는 바는 무엇인가?

에테르노비아의 이 글은 자율성과 로봇 공학 분야에서 진행 중인 더 광범위한 변화를 강조합니다. 지능은 더 이상 알고리즘에만 국한되지 않고 물리적 세계에서 감지, 추론 및 행동을 연결하는 인프라에 의해 제약을 받습니다. AI 시스템이 클라우드에서 벗어나 차량, 공장 및 기계로 이동함에 따라 네트워킹 실리콘은 부수적인 요소가 아닌 핵심 기반 계층이 되고 있습니다.

이러한 변화는 물리적 AI 시스템이 궁극적으로 실시간 시스템이라는 인식이 커지고 있음을 반영합니다. 지연, 패킷 손실 또는 예측 불가능한 지연 시간은 성능 저하부터 안전 위험에 이르기까지 실질적인 결과를 초래할 수 있습니다. 따라서 데이터의 정확한 이동은 모델 정확도나 컴퓨팅 처리량만큼이나 중요해지고 있습니다.

패킷 중심의 이더넷 기반 아키텍처는 지능형 기계가 더욱 모듈화되고, 업그레이드 가능하며, 소프트웨어 정의되는 미래를 예고하며, 이는 지난 10년간 데이터 센터에서 나타난 진화와 유사합니다. 이러한 전환이 지속된다면, 물리적 AI 분야의 경쟁 구도는 누가 가장 안정적이고 적응력 있는 솔루션을 제공할 수 있느냐에 따라 더욱 좌우될 것입니다. 데이터 패브릭—실질적인 성능을 희생하지 않고 지속적인 혁신을 지원할 수 있는 시스템.