Qdrant, 5,000만 달러 펀딩으로 AI 벡터 검색 혁신 가속

김민준 기자

2026.03.13 (금) 00:28

Qdrant Solutions GmbH가 5,000만 달러를 조달하며 AI 애플리케이션에 유연한 벡터 검색 기능을 도입하겠다고 발표했다. Qdrant는 AI 모델의 오류를 줄이기 위해 AI 환각을 감소시키는 솔루션을 제공한다.

Qdrant, 5,000만 달러 펀딩으로 AI 벡터 검색 혁신 가속 / TokenPost.ai

Qdrant Solutions GmbH는 오늘 5,000만 달러(약 720억 원)를 조달해 인공지능 애플리케이션에 유연한 벡터 검색 기능을 도입할 계획을 발표했습니다. 시리즈 B 라운드는 AVP가 주도했으며, 보쉬 벤처스, 언유주얼 벤처스, 스파크 캐피탈, 42CAP이 참여했습니다. 이전 단계인 시리즈 A에서 2,800만 달러(약 400억 원)를 모았던 이 회사는 지금까지 8,780만 달러(약 1,260억 원)의 자금을 확보했습니다.

Qdrant는 러스트로 개발된 오픈 소스 벡터 데이터베이스로, 기존의 정적 데이터와는 달리 동적이고 변화무쌍한 데이터 세트를 처리할 수 있는 구조입니다. 최근 AI 개발에서는 단순한 검색이 아닌 다양한 문맥에서의 실시간 데이터 검색 능력이 중요해졌습니다. 이에 따라 Qdrant는 AI 시스템을 보다 효율적으로 운용할 수 있도록 하며, 특히 AI 모델이 오류를 생성하는 AI 환각을 줄이는 데 기여합니다.

Qdrant의 데이터베이스는 오픈 소스로 제공되며 개발자들이 로컬 머신, 클라우드 등 다양한 환경에서 쉽게 테스트하고 배포할 수 있습니다. 특히 RAG 파이프라인은 대규모 언어 모델의 출력을 최적화하는데 유용하며, AI 에이전트가 정보를 효율적으로 소화하여 다른 AI에 전달할 수 있도록 돕습니다.

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