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전 네이버클라우드 임원이 세운 에이투시스, 설립 한 달 안 돼 160억 시드 투자 유치

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이동수 전 네이버클라우드 전무가 창업한 AI 컴퓨팅 솔루션 스타트업 에이투시스가 법인 설립 한 달도 안 돼 160억 원 규모 시드 투자를 유치했다. 회사는 AI 에이전트 연산 효율화, 모델 압축·추론 가속, 차세대 메모리 솔루션을 묶은 소프트웨어·하드웨어 통합 솔루션을 개발하겠다고 밝혔다.

  • 1

    에이투시스는 160억 원, 달러 기준 약 1050만 달러 규모 시드 투자를 유치했다

  • 2

    투자는 컴퍼니케이파트너스 주도로 미래에셋벤처투자, 한국투자파트너스, SBVA, 카카오벤처스가 참여했다

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    사업 영역은 AI 에이전트 설계 지원, AI 모델 압축 및 추론 가속, 차세대 메모리 솔루션 세 가지다

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    비전은 메모리 중심의 네오클라우드이며, 장기 실행 AI 에이전트에 맞춘 인프라 재설계를 겨냥한다

  • 전 네이버클라우드 전무 이동수가 창업한 에이투시스(A2Sys)가 160억 원 시드 투자를 유치함

    • 법인 설립 후 한 달도 채 지나지 않은 시점임
    • 달러 기준으로는 약 1050만 달러 규모임
    • 컴퍼니케이파트너스가 주도했고, 미래에셋벤처투자, 한국투자파트너스, SBVA, 카카오벤처스가 참여함
  • 에이투시스가 겨냥하는 건 AI 에이전트 연산을 효율화하는 소프트웨어·하드웨어 통합 솔루션임

    • 주요 사업 영역은 AI 에이전트 설계 지원, AI 모델 압축 및 추론 가속, 차세대 메모리 솔루션 세 가지임
    • 단순히 모델 하나를 만드는 회사라기보다, 에이전트가 돌아가는 컴퓨팅 인프라 전체를 보겠다는 쪽에 가까움
    • 이동수 대표는 AI가 사회 전반에 미치는 파급력은 크지만 비용, 속도, 기술 완성도에서 아직 한계가 있다고 봄

중요

> 설립 한 달도 안 된 회사가 160억 원 시드 투자를 받은 건, 한국 AI 인프라 시장에서 “모델 이후의 병목”에 대한 기대가 꽤 커졌다는 신호로 볼 수 있음.

  • 창업팀 구성이 투자 포인트로 보임

    • 이동수 대표는 카이스트 전기및전자공학부 학·석사, 퍼듀대학교 전기·컴퓨터공학 박사 출신임
    • IBM 왓슨리서치센터, 삼성전자, 네이버클라우드를 거치며 AI 컴퓨팅 분야를 맡아온 이력도 있음
    • 삼성전자·네이버클라우드에서 함께한 권세중 최고전략책임자, 박배성 최고제품책임자가 공동 창업에 참여함
  • 연구 쪽 무게감도 꽤 세게 실었음

    • 엔비디아·메타 출신 유민수 카이스트 전기및전자공학부 석좌교수가 최고연구책임자를 맡음
    • 유 교수는 세계 3대 컴퓨터 아키텍처 학회인 MICRO, ISCA, HPCA 등에서 명예의 전당에 오른 인물로 소개됨
    • 회사가 말하는 소프트웨어·하드웨어 통합이라는 방향에 맞춰 아키텍처 전문성을 전면에 둔 셈임
  • 에이투시스의 비전은 “메모리 중심의 네오클라우드”임

    • AI 서비스가 점점 에이전트 중심으로 바뀌고, 장기 실행되는 구조가 늘어난다는 판단이 깔려 있음
    • 그래서 컴퓨트만 보는 게 아니라 메모리, 스토리지, 네트워킹까지 인프라 전반을 다시 설계해야 한다는 주장임
    • 이동수 대표는 반도체와 인프라 영역에서도 바꿔야 할 것이 산적해 있다고 말함
  • 이 대표가 강조한 경쟁력은 “서비스를 해본 사람”과 “하드웨어를 아는 사람”의 결합임

    • 실제 AI 서비스를 운영해본 사람은 병목이 어디서 터지는지 알고 있음
    • 하드웨어 분야 경력이 긴 사람은 그 병목을 시스템 아래쪽에서 어떻게 풀지 볼 수 있음
    • 에이투시스는 이 둘을 한 팀에 모아 제대로 된 소프트웨어·하드웨어 통합을 해보겠다는 포지션을 잡음
  • 투자 유치 자체보다 앞으로 증명해야 할 게 더 큼

    • 이 대표는 링크드인에서 이번 자금 지원을 가볍게 축하할 일이 아니라, 무엇을 만들 수 있는지 증명해야 할 책임이라고 표현함
    • “한국의 의미 있는 기술을 글로벌 AI 인프라 시장을 위해 만들겠다”는 메시지도 남김
    • 결국 관건은 비전이 아니라, AI 에이전트의 비용·속도·메모리 병목을 실제 제품으로 얼마나 줄이느냐임

기술 맥락

  • 에이투시스가 보는 문제는 AI 에이전트가 많아질수록 인프라 병목이 더 복잡해진다는 거예요. 에이전트는 짧은 요청 하나로 끝나는 게 아니라 여러 단계의 추론과 상태 관리를 오래 이어가기 때문에 비용, 지연 시간, 메모리 사용량이 같이 커지거든요.

  • 그래서 회사가 모델 압축, 추론 가속, 차세대 메모리를 함께 말하는 건 자연스러워요. 모델만 작게 만들어도 부족하고, 빠르게 실행하는 런타임과 데이터를 효율적으로 다루는 메모리 구조까지 같이 봐야 실제 서비스 비용이 줄어들 수 있어요.

  • “메모리 중심의 네오클라우드”라는 표현도 이 맥락이에요. AI 인프라에서 연산 장치만 늘리면 끝나는 게 아니라, 데이터가 어디에 있고 어떻게 이동하는지가 병목이 될 수 있기 때문이에요.

  • 창업팀에 서비스 운영 경험자와 컴퓨터 아키텍처 전문가가 같이 들어간 점도 그래서 중요해요. 실제 클라우드 서비스를 굴려본 사람은 운영 병목을 알고, 하드웨어 아키텍처를 아는 사람은 그 병목을 더 낮은 계층에서 풀 방법을 찾을 수 있거든요.

한국에서도 AI 인프라 스타트업이 단순 모델 서비스가 아니라 컴퓨트·메모리·스토리지·네트워킹 재설계 쪽으로 움직이는 흐름이 보인다. 특히 서비스 운영 경험과 하드웨어 아키텍처 인력을 한 팀에 묶었다는 점이 투자자들이 본 포인트로 읽힌다.

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