레오 AI, 기계 공학을 위한 새로운 AI 시대 구축을 위한 970만 달러 투자 유치

레오 AI, AI 기반 기계 설계를 선도하는 스타트업은 970만 달러의 시드 라운드를 성공적으로 마감했다. 이 라운드는 플린트 캐피탈이 주도했으며, a16z 스카우트, 테크아비브, 투 랜턴스 VC, 베르트랑 시코(전 솔리드웍스 CEO), 그리고 요시 마티아스(구글 VP)가 지원했다. 새로운 자금은 레오 AI가 팀을 확대하고 새로운 글로벌 시장으로 진출하며 혁신적인 플랫폼을 계속 발전시키는 데 사용될 것이다.

새로운 AI 카테고리: 대형 기계 모델(LMM)

레오의 기술의 핵심은 대형 기계 모델(LMM)이다. 전통적인 AI 시스템과 달리 언어 데이터로 주로 훈련되는 레오의 기초는 수백만 개의 기계 부품, 엔지니어링 스케치, CAD 파일, 기술 표준, 기계 핸드북으로 구성된다. GPT와 같은 시스템이 단어를 토큰으로 이해하고 문장으로 조합하는 반면, 레오는 볼트, 베어링, 기어, 어셈블리를 토큰으로 이해하고 제조 가능한 디자인으로 조합한다.

이 접근 방식은 레오를 물리적 제품 설계를 위한 최초의 AI로 만든다. 엔지니어는 간단한 프롬프트를 입력할 수 있다. 예를 들어, “이 구멍에 맞는 볼트를 보여주세요.” 레오는 기하학, 표준, 제약 조건을 분석하여 즉시 올바른 부품을 생성한다. 이 모델은 단순한 키워드 매칭을 넘어서 기계적 의도를 이해한다.

기계 엔지니어가 왜 필요한지

기계 엔지니어는 세계의 물리적 시스템을 설계하는 책임이 있다. 자동차, 비행기, 에너지 터빈, 산업 로봇, 인공위성, 소비자 가전제품 등이 포함된다. 그들의 작업은 설계, 테스트, 준수, 생산의 전체 사이클을 포함한다. 그러나 혁신의 중심 역할을 하는에도 불구하고, 많은 엔지니어는 여전히 시간을 대량으로 소비하는 구식 워크플로를 사용한다.

연구에 따르면 엔지니어는 기술 사양을 검색하거나, 준수를 확인하거나, 표준 부품을 선택하는 반복적인 작업에 150일 이상을 낭비할 수 있다. 이것은 실제 설계와 혁신에 대한 시간을 줄인다. 이러한 비효율성은 제품 개발 비용을 최대 35%까지 증가시킬 수 있다.

레오는 이 병목 현상을 직접 해결한다. 엔지니어가 이미 사용하는 도구와 통합함으로써, 레오는 조직의 데이터와 글로벌 표준에서 가져온 실시간 답변을 가능하게 한다. 엔지니어는 자연어로 레오를 쿼리할 수 있으며 즉각적인 정확한 솔루션을 받을 수 있다. 이것은 개발 주기를 최대 70%까지 단축하고 전체 가치 사슬에 걸쳐 비용을 줄일 수 있다.

업계 선도 기업과의 성과

초기 시장 반응은 인상적이었습니다. 이미 HP, Scania, Siemens, Mobileye 등의 엔지니어 5만 명이 Leo를 사용해 47만 5천 개의 3D 콘셉트를 만들었습니다. 플랫폼은 첫 달에 방문자 20만 명과 매출 10만 달러를 달성했습니다. 2023년에 설립돼 아직 초기 단계에 있는 회사로서는 놀라운 성과입니다.

투자자들은 이러한 성장세를 거대한 기회로 봅니다. 한 투자자는 거의 모든 제품 지연이 고립된 지식과 비효율적 협업에서 생긴다고 말했습니다. Leo는 이 병목을 직접 해결해 설계 작업 흐름뿐 아니라 물리적 제품을 구상하고 만드는 방식까지 바꾸고 있습니다.

효율성을 넘어서: 창의성을 회복하다

많은 엔지니어에게, 반복적인 검사와 데이터베이스 쿼리의 일상적인 그라운드는 처음에 그들을 이 직업으로 끌어들였던 창의적인 불꽃을 침식시켰다. 공동 설립자 마오르 파리드(Maor Farid)는 자신의 경력 경로에 대해 다음과 같이 반영했다.

“나는 기계 엔지니어로 시작했을 때, 생명 유지 로봇과 차세대 차량을 설계할 것이라고 생각했다. 하지만 나는 단지 부품을 검색하는 데 몇 주를 보냈다. 이것이 오늘날 대부분의 엔지니어들의 현실이다. 레오는 이 역학을 변경한다. 그것은 그들에게 발명에 집중할 시간을 돌려준다.”

매주 수시간을 재취득함으로써, 엔지니어는 에너지를 의미 있는 문제 해결과 혁신으로 돌릴 수 있다. 지속 가능한 교통 수단, 고급 로봇, 재생 에너지 솔루션 등이 포함된다.

엔지니어링 설계에는 영업 비밀이나 안전 관련 도면 같은 기밀 정보가 포함되는 경우가 많습니다. 일반적인 AI 모델과 달리 Leo는 기업 보안을 고려해 설계됐습니다. 고객 데이터를 학습에 사용하지 않으므로 기밀 설계가 비공개로 유지됩니다. 또한 데이터 침해로 인해 기업 전체에 큰 비용이 발생하는 일을 막기 위해 기업급 사이버 보안 표준을 채택했습니다.

더 넓은 의미: AI 주도 엔지니어링의 미래

레오 AI의 영향은 효율성 지표나 채택률로만 측정할 수 없다. 그것은 설계와 엔지니어링의 미래에 대한 우리의 생각을 변화시키는 것을 나타낸다. 인공 지능이 더 전문적으로 될수록, 레오와 같은 시스템은 인간의 능력을 확장할 것이다.

• 설계 파트너로서의 AI: 수동 도구로서의 기능을 넘어서, AI는 엔지니어와 함께 설계를 제안하고 솔루션을 생성하는 협력자가 된다.

• 연결된 엔지니어링 에코시스템: 미래의 워크플로우에는 “생명 제품 메모리”가 포함될 수 있다. 여기서 모든 설계는 자신의 전체 기록, 즉 재료, 수정, 준수 확인, 공급자 데이터를 즉시 AI 쿼리를 통해 액세스할 수 있다.

• 다중 모달 지능: 텍스트, 스케치, 3D 형상, 시뮬레이션, IoT 센서 데이터까지 처리할 수 있어 Leo 같은 차세대 시스템은 설계, 테스트, 실제 성능 피드백 사이의 경계를 흐리게 할 것이다.

• 산업 전반의 가속: 자동차에서 항공까지, 제품은 아이디어에서 프로토타입까지 이전보다 빠르게 이동할 수 있다. 예측 모델은 더 지능적인 유지 보수를 가능하게 하고 디지털 트윈은 실시간 시뮬레이션을 지원한다.

• 인간의 창의성을 증폭하다: 반복적인 업무를 덜어내면 엔지니어는 의미 있는 문제 해결에 더 많은 시간을 쓸 수 있다. 이는 인간의 역할을 대체하는 것이 아니라 혁신을 촉진하는 일이다.

• 윤리적이고 투명한 시스템: AI가 더 많은 책임을 지게됨에 따라, 신뢰, 책임, 투명성에 대한 질문이 중요해진다. 엔지니어링 AI에 윤리적인 가드를 구축하는 것이 안전성과 신뢰성을 보장하기 위해 중요하다.

왜 이것이 중요한가

레오 AI의 이야기는 단순히 한 회사의 자금 조달 성공에 관한 것이 아니다. 이것은 설계와 엔지니어링의 미래에 대한 우리의 생각을 변화시키는 것을 나타낸다. 인공 지능이 더 전문적으로 될수록, 레오와 같은 시스템은 인간의 능력을 확장할 것이다.

이것은 엔지니어와 AI가 협력하여 다음 세대의 제품을 더 빠르게, 더 안전하게, 더 창의적으로 구축하는 미래이다. 오래된 도구로 제한된 산업을 위한 레오의 비전은 새로운 산업 혁명의 촉매제가 될 수 있다.