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아이슬란드의 ‘트레블’, 음성 시뮬레이션 플랫폼 개발 자금으로 1,800만 달러 확보

아이슬란드의 ‘트레블’, 음성 시뮬레이션 플랫폼 개발 자금으로 1,800만 달러 확보

2026년 10월 14일
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음성 AI는 인공지능 분야에서 가장 역동적인 분야 중 하나로 부상하며, 자동화된 고객 지원 및 영업 전화부터 회의 보조 도구, 음성 우선 스마트 안경에 이르기까지 다양한 애플리케이션 개발을 뒷받침하기 위해 수십억 규모의 투자를 유치하고 있습니다.

AI 연구소들이 새로운 모델을 빠르게 출시하는 가운데, 하드웨어 제조사들은 이러한 기기와 상호작용할 때 소비자에게 원활한 경험을 제공하기 위해 동시에 노력하고 있습니다.

이러한 기술의 급속한 발전에는 철저한 테스트와 지속적인 피드백 루프가 필요합니다. 아이슬란드에 본사를 둔 스타트업 트레블(Treble)은 모델 개발자, 로봇 공학 기업, 소비자 가전 제조업체에 맞춤화된 시뮬레이션 플랫폼을 구축하여 음성 AI 생태계의 기반을 다지는 것을 목표로 하고 있습니다.

2020년 음향 엔지니어인 핀누르 핀드(Finnur Pind)와 예스퍼 페더슨(Jesper Pedersen)이 공동 설립한 트레블은 팔라딘 캐피털 그룹(Paladin Capital Group)이 주도하고 KOMPAS VC, 프룸탁 벤처스(Frumtak Ventures), EIC, 오메가 ehf가 참여한 시리즈 A 확장 라운드에서 1,800만 달러를 유치했다. 2024년 1,200만 달러의 추가 투자에 이어, 이 회사의 총 투자 유치액은 현재 4,000만 달러를 넘어섰다. 주요 고객사로는 업계 거물인 아마존(Amazon)과 로지텍(Logitech)이 포함되어 있다.

아이슬란드에 본사를 둔 트레블(Treble), 음성 시뮬레이션 플랫폼 개발을 위해 1,800만 달러 투자 유치

트레블 공동 창업자 핀누르 핀드(Finnur Pind) 이미지 출처: 트레블 이미지 출처:트레블

트레블의 서비스는 시뮬레이션 및 데이터 서비스 분야를 아우릅니다. 음성 AI 개발자들을 위해, 이 회사는 음성 향상, 잡음 제거, 모델 훈련을 위해 설계된 합성 데이터 생성 플랫폼을 제공합니다. 또한 이 회사는 다양한 조건 하에서 음성 AI 모델을 평가하여 연구소에 실질적인 통찰력을 제공합니다. 올해 초, 트레블은 허깅 페이스(Hugging Face)와 협력하여 다양하고 현실적인 시나리오에 걸친 음성 인식 모델 벤치마크를 도입했습니다.

“오디오 AI는 근본적으로 데이터의 문제이며, 차세대 모델과 하드웨어에 있어 가장 큰 기회를 의미합니다. 역사적으로 음향 관련 AI는 인터넷에서 수집한 녹음 자료에 의존해 왔습니다. 저희는 정확한 물리 시뮬레이션이 음향 데이터 생성을 위한 더 나은 대안이 될 것이라고 믿습니다,”라고 핀드는 테크크런치에 설명했습니다.

이 스타트업은 또한 음성 중심 하드웨어 설계 및 테스트를 전문으로 합니다. 헤드폰 및 스피커 제조사들과 협력하여 가상 프로토타이핑을 통해 음향 성능을 예측합니다. 또한, 기기 배치에 따라 스마트 스피커가 명령을 어떻게 해석하는지 평가합니다. 최근 트레블은 스마트 글래스 및 기타 AI 웨어러블 기기를 위한 시뮬레이션 테스트 분야로 사업을 확장했습니다.

핀드는 인간의 청각을 강화하는 웨어러블 기기 개발에 대한 회사의 열정을 언급했다.

“특히 초인적인 청력을 가능하게 하는 차세대 헤드폰과 스마트 글래스에 대해 큰 기대를 하고 있습니다. 이러한 기기들은 붐비는 식당에서 반경 2미터 이내의 목소리를 선명하게 구분해 내거나 세미나 중 배경 소음을 차단하는 등, 까다로운 음향 환경에서도 오디오 선명도를 획기적으로 향상시킬 수 있습니다,”라고 그는 말했다.

트레블은 첨단 테스트 및 시뮬레이션을 통해 소리 기반 기능을 제공함으로써 로봇 공학, 자동차, 드론 분야를 포함한 물리적 AI 분야에 대한 참여를 더욱 확대할 계획이다.

팔라딘 캐피털 그룹(Paladin Capital Group)의 프랑수아 루터(Francois Ruether) 부사장은 다양한 모델과 기기를 시뮬레이션하는 트레블의 독창적인 플랫폼을 강조하며, 새로운 분야로 확장함에 따라 그 중요성이 커지고 있다고 언급했다.

“저희의 견해는, 소리를 이해하는 제품에 대한 의존도가 높아짐에 따라 이 인프라가 음성 AI, 웨어러블, 로봇 공학, 물리적 AI 전반에 걸쳐 점점 더 중요해질 것이라는 점입니다. 고객들은 공유되고 시뮬레이션 기반의 음향 인프라 계층을 활용하면서도 자신들의 모델, 제품, 워크플로우에 대한 소유권을 유지할 수 있습니다,”라고 루터는 밝혔다.

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