Trace.space는 AI 중심 제품 설계를 향상시키기 위해 종자 자금을 확보합니다

현대 제품 엔지니어링의 세계에서 매우 정확한 디지털 시뮬레이션을 만드는 것은 큰 이슈입니다. 이를 통해 엔지니어들은 프로토타입을 빠르게 제작하고 재료가 실제 환경에서 어떻게 작동할지 파악할 수 있습니다. 보통 IBM이나 Dassault 같은 대기업들이 그들의 레거시 소프트웨어로 무거운 작업을 수행하는 모습을 볼 수 있습니다. 하지만 이제 스타트업들이 경쟁력을 높이고 있으며, 그들은 생성형 AI를 활용해 판을 뒤흔들고 있습니다.

예를 들어, 라트비아 리가에서 시작된 신생 기업 Trace.Space를 보세요. 이 AI 기반 플랫폼은 엔지니어들이 산업 제품을 설계하는 데 도움을 주는 데 초점을 맞추고 있습니다. 서구 제조업이 빠른 아시아 경쟁자들로부터 압박을 느끼면서, 이러한 플랫폼을 구축하고 제품 개발 속도를 높이기 위한 치열한 경쟁이 벌어지고 있습니다. Luminary와 Dessia Technologies 같은 새로운 플레이어들이 뛰어들어 AI를 활용해 엔지니어링 프로세스를 자동화하고 있습니다.

Trace.Space는 전기 및 자율주행 차량, 위성, 로봇, 반도체, 의료 기기 개발에 집중합니다. 전통적인 솔루션은 종종 "온프레미스" 설정에 머무르지만, Trace.Space는 클라우드 컴퓨팅이라는 현대적인 방식을 채택합니다. 또한 제조업체와 공급업체가 공유된 제품 요구사항에 대해 협력할 수 있도록 하여 응답 시간을 단축하는 데 탁월합니다.

Trace.Space의 공동 창립자이자 CEO인 Janis Vavere는 TechCrunch와의 인터뷰에서 이렇게 말했습니다: “자동차, 의료, 항공우주 등 복잡하고 규제된 제품을 만드는 모든 기업은 제품 설계가 점점 더 복잡해지는 문제에 직면해 있습니다. 기존의 도구와 프로세스는 더 이상 충분하지 않습니다. IBM의 도구는 80년대 후반에 설계된 것으로, 여전히 존재합니다. 그것들은 모든 컴퓨터에 설치해야 하는 데스크톱 클라이언트입니다.”

Jama Software라는 새로운 디자인 플랫폼에서 일한 후, Vavere는 더 발전된 무언가가 필요하다고 느꼈습니다: “지금은 현대적인 소프트웨어 아키텍처와 UI를 AI와 결합해 이 산업에 적용할 완벽한 시기입니다. 기업들은 지금 더 나은 것을 갈망하고 있습니다.”

그리고 Trace.Space는 단순히 AI라는 라벨을 붙이는 데 그치지 않는다고 Vavere는 설명했습니다: “우리는 Llama 같은 AI 모델과 일부 결정론적 AI 라이브러리, 그리고 OpenAI의 LLM의 일부를 사용합니다.”

Trace.Space 이전에 Vavere는 Jama Software에서 영업 리더로 활동했으며, 번역 관리 소프트웨어 회사인 Lokalise에서 2년 동안 영업을 이끌었습니다. 그의 공동 창립자 Mikus Krams는 Lokalise와 소프트웨어 개발 스타트업 Chili Piper에서 운영 업무를 담당했습니다. 세 번째 공동 창립자인 Karlis Broders는 대규모 프로젝트에서 Jama와 Polarion을 구현한 경험이 있습니다.

Trace.Space는 Cherry Ventures가 주도한 400만 달러의 시드 펀딩을 막 획득했습니다. 리가에 기반을 둔 Outlast Fund와 초기 투자자인 Nebular, Fiedler, Change Ventures도 함께 참여했습니다.