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테크 인공지능

줄리아허브, AI로 반도체·위성 설계 자동화…시리즈B 6500만달러 유치

강수빈 기자

2026.05.02 (토) 03:38

줄리아허브가 도릴턴캐피털 주도로 시리즈B 6500만달러 투자를 유치하고 엔지니어링 특화 AI 에이전트 플랫폼 다이애드 3.0 개발을 본격화한다고 전했다.

물리 법칙 기반 과학 머신러닝과 디지털 트윈으로 산업 설계의 AI 환각 문제를 줄이고 반도체·위성·배터리 등 설계 자동화를 겨냥한다고 밝혔다.

줄리아허브, AI로 반도체·위성 설계 자동화…시리즈B 6500만달러 유치 / TokenPost.ai

산업용 하드웨어 설계를 인공지능으로 자동화하려는 줄리아허브가 시리즈B 투자로 6500만달러를 확보했다. 원화로는 약 958억9700만원 규모다. 줄리아허브는 이번 자금을 바탕으로 엔지니어링 특화 AI 에이전트 플랫폼 ‘다이애드 3.0’ 개발을 본격화할 계획이다.

이번 투자 라운드는 도릴턴캐피털이 주도했고 제너럴캐털리스트, AE벤처스, 스노우플레이크 최고경영자(CEO) 출신 밥 머글리아(Bob Muglia)가 참여했다. 회사는 반도체, 위성, 리튬 배터리 등 복잡한 산업 장비의 설계와 테스트, 유지보수를 돕는 클라우드 기반 플랫폼 고도화에 자금을 투입한다고 밝혔다.

줄리아허브가 겨냥한 시장은 기존 산업 엔지니어링의 느린 개발 구조다. 소프트웨어 업계는 생성형 AI와 코딩 보조 도구 확산으로 생산성이 빠르게 높아졌지만, 항공 엔진이나 열펌프, 폐수 처리 설비를 설계하는 산업 현장은 여전히 오래된 설계 도구와 시뮬레이션 플랫폼에 의존하고 있다. 이 때문에 설계 기간이 수개월, 길게는 수년까지 이어지는 경우도 적지 않다.

회사는 이런 비효율이 전 세계 ‘인프라 격차’를 더 키우고 있다고 본다. 맥킨지 보고서에 따르면 2040년까지 필요한 누적 인프라 투자 규모는 106조달러를 웃돈다. 다만 줄리아허브는 자본만으로는 문제를 풀기 어렵고, 소프트웨어 개발처럼 빠르게 반복 설계가 가능한 새 도구가 필요하다고 주장한다.

‘챗봇’이 아닌 엔지니어링용 AI 에이전트 플랫폼

다이애드 3.0은 일반적인 챗봇과는 성격이 다르다. 줄리아허브 최고경영자 비럴 샤(Viral Shah)는 이를 ‘대규모 에이전트형 엔지니어링’으로 설명했다. 설계 목표와 전체 사양을 입력하면 다수의 AI 에이전트가 물리 법칙에 기반해 시스템을 설계하고, 현실과 유사한 환경에서 스트레스 테스트까지 수행하는 구조다.

핵심은 줄리아 프로그래밍 언어다. 고성능 수학 계산에 최적화된 이 언어를 기반으로 과학 머신러닝과 대규모 물리 시뮬레이션을 결합해 설계 정확도와 속도를 함께 끌어올렸다는 설명이다. 실제 시험에서는 화학 제조 공장의 모델 예측 제어 시스템 전체 설계 과정을 자동화했으며, 사람이 하면 수개월 걸릴 수 있는 작업을 크게 단축한 것으로 전해졌다.

비럴 샤는 “엔지니어의 작은 작업 하나를 돕는 수준이 아니라, 전체 사양을 넣으면 완성된 설계를 내놓는 방식”이라며 ‘사양 입력, 설계 출력’ 구조를 강조했다.

AI ‘환각’이 치명적인 산업 현장, 해법은 과학 머신러닝

산업 설계에서 가장 민감한 문제는 AI의 ‘환각’이다. 문서 작성 과정의 단순 오류와 달리, 다리나 공장 설비 설계에서 잘못된 판단은 실제 사고로 이어질 수 있기 때문이다. 줄리아허브는 이를 해결하기 위해 중력, 열역학, 유체역학 같은 고급 물리 개념을 AI 모델에 반영하는 과학 머신러닝 방식을 채택했다.

과학 머신러닝은 실제 센서 데이터와 물리 기반 방정식을 함께 활용하는 하이브리드 접근법이다. 환경이 바뀌거나 새로운 변수가 추가돼도 출력값의 신뢰성을 유지하는 데 초점을 둔다. 다이애드 플랫폼은 이를 바탕으로 각종 과학 도구와 대규모 데이터를 AI 에이전트에 제공하고, 설비의 ‘디지털 트윈’을 만들어 성능 검증과 고장 예측을 자동화한다.

회사는 이미 일부 현장에서 의미 있는 결과를 냈다고 밝혔다. 수자원 관리 기업 비니스와 협업한 프로젝트에서는 센서 입력이 4개뿐인 복잡한 워터 펌프 시스템의 디지털 트윈을 구축해 90% 이상 정확도로 고장을 예측했다. 또 반도체 설계 소프트웨어 업체 시놉시스($SNPS)와의 협업에서는 칩 개발 과정의 시스템 엔지니어링 효율을 높였다고 설명했다.

시놉시스 혁신 담당 수석부사장 프리스 배너지(Prith Banerjee)는 다이애드가 물리 기반 시뮬레이션과 데이터 기반 모델을 통합해 고정밀 하이브리드 디지털 트윈 구현을 가능하게 했다고 평가했다. 그는 수작업이 많이 필요했던 공정이 훨씬 효율적으로 바뀌면서 디지털 엔지니어링 전 주기가 빨라졌다고 말했다.

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알파리포트 전문 보기 →

줄리아허브는 장기적으로 다이애드를 ‘AI 네이티브 엔지니어링’의 업계 표준으로 키우겠다는 목표를 내놨다. 우선은 시장 확대와 파트너사 연동 강화에 집중하고, 이후에는 설계를 넘어 복잡한 기계와 인프라를 AI 에이전트가 자율 운영하는 단계까지 나아가겠다는 구상이다. 생성형 AI가 코딩을 넘어 제조와 인프라 설계 영역까지 파고들기 시작했다는 점에서, 이번 투자는 산업 현장의 AI 전환 속도를 가늠할 분기점으로 읽힌다.

TP AI 유의사항 TokenPost.ai 기반 언어 모델을 사용하여 기사를 요약했습니다. 본문의 주요 내용이 제외되거나 사실과 다를 수 있습니다.

본 기사는 시장 데이터 및 차트 분석을 바탕으로 작성되었으며, 특정 종목에 대한 투자 권유가 아닙니다.

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