Funding Flocks to 'Training Data', Not Robots… Ndotlight Secures 15 Billion Won
Date
Aug 11, 2026
Classification
- Trends/Industries
피지컬 AI 데이터 기업 엔닷라이트가 KDB산업은행이 리드한 150억원 규모 투자를 유치했다고 11일 밝혔다. 네이버 D2SF는 2021년 프리시리즈A와 2022년 시리즈A에 이어 세 번째 연속 투자에 참여했다. 로봇 본체가 아닌 시뮬레이션 학습 데이터 영역으로 벤처 자금 유입이 확대되고 있다.
로봇 하드웨어가 아니라 로봇이 학습할 데이터를 만드는 기업으로 벤처 자금이 이동하고 있다.
산업은행 리드에 네이버 D2SF 세 번째 연속 투자…NH·스톤브릿지 신규 합류
피지컬 AI 데이터 기업 엔닷라이트가 150억원 규모의 투자를 유치했다고 11일 밝혔다. 이번 투자는 KDB산업은행이 리드했으며, 기존 투자자인 네이버 D2SF와 IMM인베스트먼트, 캡스톤파트너스가 후속 투자로 참여했다. NH벤처투자와 OurCrowd, 스톤브릿지가 신규 투자자로 합류했다. 네이버 D2SF는 2021년 프리시리즈A, 2022년 시리즈A에 이어 세 번째 연속 투자에 나섰다.
투자자의 관점 변화가 함께 읽힌다. 네이버 D2SF는 2021년 첫 투자 당시 3D 콘텐츠 제작 기술에 주목했으나 최근에는 로봇 학습에 필요한 데이터 기술을 중심으로 협업 범위를 넓히고 있다. 엔닷라이트는 첫 투자 당시 자체 3D 엔진을 활용한 콘텐츠 제작 솔루션을 주력으로 개발했고 이후 네이버 1784에 입주해 3D 콘텐츠 제작 환경 관련 협업을 이어왔다.
엔닷라이트는 자체 개발한 심레디(SimReady) 3D 에셋 생성 솔루션 '트리닉스(TRINIX)'를 기반으로 시뮬레이션 및 디지털 트윈 환경에 즉시 사용할 수 있는 고정밀 3D 에셋을 제공한다.
병목은 칩도 모델도 아닌 데이터…"물리 속성 살아 있는 3D 자산이 없다"
이 영역이 주목받는 이유는 기술적 병목의 위치 때문이다. 피지컬 AI 학습에서 병목이 일어나는 이유는 쓸 만한 3D 데이터가 없다는 점이다. 로봇이 시뮬레이션 환경에서 학습하려면 형상, 질량, 마찰계수 등 물리 속성이 살아 있는 데이터가 필요하다.
트리닉스는 텍스트와 이미지, 기존 3D CAD 데이터를 심 레디 자산으로 자동 생성·변환하는 솔루션으로, 단순 3D 모델 렌더링을 넘어 물리적 속성과 관절 연결 구조 등 시뮬레이션에 필요한 정보를 3D 에셋에 포함하는 것이 특징이다. 이를 통해 제조 공장과 로봇, 부품, 작업 환경을 디지털트윈과 로봇 훈련에 활용할 수 있는 자산으로 전환한다. 트리닉스는 엔비디아 옴니버스의 오픈USD 기반 3D 워크플로우, 엔비디아 아이작 심의 로봇 시뮬레이션 기능과 커넥터 기반으로 연동되며, 제조 기업은 실제 배치에 앞서 로봇 운영을 훈련·검증·최적화할 수 있다.
박진영 엔닷라이트 대표는 피지컬 AI 시대의 핵심이 시뮬레이션 환경에서 즉시 학습 가능한 고품질 데이터를 얼마나 효율적으로 확보하느냐에 달려 있다고 말했다. 회사는 투자금을 생성형 CAD 엔진과 물성 데이터베이스 고도화, 아이작 심 및 옴니버스 워크플로와의 연동 확대에 투입하고 글로벌 시장 진출과 인재 확보에 나설 계획이다.
동일 레이어 딜 누적…정부는 행동 데이터 트레이닝센터 구축
같은 층위의 투자는 최근 반복적으로 나오고 있다. 디지털 트윈 및 산업용 합성데이터 기업 스카이인텔리전스는 DS투자파트너스로부터 시리즈A 투자를 유치했으며, DS투자파트너스 측은 피지컬 AI 시대의 핵심 병목인 데이터 분야에서 차별화된 기술 경쟁력을 확보한 점을 투자 배경으로 설명했다. 현대자동차 제조솔루션본부에서 분사한 로아이는 130억원 규모 시리즈A를 유치해 자동화 공정 설계부터 현장 적용까지 통합하는 자율 제조 인프라를 개발하고 있다.
정책도 같은 지점을 겨냥한다. 정부는 피지컬 AI의 병목으로 칩도 모델도 아닌 '행동 데이터'를 지목하고 전국 5권역에 행동 데이터 트레이닝센터를 구축하기로 했으며, 지난 6월 19일 과학기술정보통신부는 'K-피지컬 AI 풀스택 전략'과 함께 '피지컬 AI 얼라이언스 2기'를 출범시켰다. AI 모델 개발 기업에 집중됐던 투자 범위가 로봇과 센서, 시뮬레이션, 학습 데이터 등 실제 산업 현장에서 AI를 구현하는 기술로 확대되는 모습이다. 다만 엔닷라이트의 이번 라운드 단계 구분과 기업가치, 매출 규모는 공개되지 않았다.
피지컬 AI 투자의 무게중심이 로봇 본체에서 그 로봇을 학습시키는 데이터 인프라로 이동하고 있다. 엔닷라이트를 비롯해 합성데이터, 자율 제조 인프라 기업들이 연이어 자금을 확보한 흐름은 시장이 병목 지점을 어디로 보고 있는지를 드러낸다. 정부의 행동 데이터 인프라 구축과 민간 자금 유입이 같은 층위로 향하고 있다는 점에서, 당분간 이 영역의 자금 집중은 이어질 가능성이 높다.
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