디노티시아, 2025 글로벌 AI 100 선정 – 벡터DB와 한국어 LLM으로 국산 AI 인프라를 다시 쓰다

디노티시아, 2025 글로벌 AI 100 선정 – 벡터DB와 한국어 LLM으로 국산 AI 인프라를 다시 쓰다

“국산 벡터DB, 한국어 LLM, AI 양자화까지?” 디노티시아는 단 1년 반 만에 한국형 AI 인프라를 모두 갖춘 스타트업으로 CB Insights 2025 ‘글로벌 AI 100’에 선정되며 글로벌 주목을 받았어요.

 

 

안녕하세요, 문과 출신 마케터 문노베입니다.

 

오늘 소개할 기업은

 

'국내 최초 MCP 기반 벡터 DB',

'140억 파라미터 한국어 LLM',

'AI 양자화 오픈소스 플랫폼'

 

이라는 놀라운 이력을 지닌 AI 인프라 스타트업, 디노티시아입니다.

 

이번 콘텐츠에서는 디노티시아의 핵심 기술 자산부터 MCP 벡터DB ‘씨홀스’, 한국어 추론모델 DNA-R1, 그리고 AI 생태계를 향한 철학까지 깊이 있게 풀어볼게요.

목차

1. 디노티시아 개요: 1년 반 만에 CB 인사이트에 오른 이유 2. MCP 기반 벡터DB ‘씨홀스’의 기술 구조 3. DNA-R1부터 QLLM까지, 국산 LLM 생태계 구축 4. 병원·전자현미경·양자화: 산업 확장을 위한 협력들 5. 기술력과 논란 사이: 압수수색 이슈와 기업 신뢰성 6. 문노베 인사이트: 한국 AI 인프라가 세계에 설 수 있을까?

1. 디노티시아 개요: 1년 반 만에 CB 인사이트에 오른 이유

디노티시아는 2023년 하반기 설립된 국내 AI 인프라 전문 스타트업이에요.

 

데이터 저장, 검색, 모델 추론, 경량화까지 AI 시스템의 바닥부터 위까지 전부 다룰 수 있는 구조를 지닌 게 특징이죠.

 

2025년에는 CB 인사이트가 선정한 ‘글로벌 AI 100’ 기업에 이름을 올리며, OpenAI, Anthropic, Figure AI 같은 글로벌 리더들과 어깨를 나란히 했어요.

 

그 이유는 단순히 “모델을 잘 만든다”가 아니라, ‘AI를 작동하게 만드는 기반 기술’을 자체 구축하고 있기 때문이에요.

 

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2. MCP 기반 벡터DB ‘씨홀스’의 기술 구조

디노티시아의 대표 기술 중 하나는 MCP(Model Context Protocol) 기반 벡터 데이터베이스인 ‘씨홀스(Seahorse)’예요.

 

이건 단순한 벡터 검색 DB가 아니라, 다양한 LLM과 연결되는 AI 중심 DB 인프라로 설계되었어요.

기술 요소	기능 설명
MCP 지원	모델 별 프롬프트 구조를 자동 파악하고 응답에 맞게 데이터 서빙
멀티모달 검색	텍스트뿐 아니라 이미지, 구조화 데이터까지 벡터화 검색 지원
시맨틱 추론	단순 키워드 매칭이 아닌 의미 기반 유사도 검색

 

‘씨홀스’는 단순 검색 도구가 아니라 ‘AI와 대화할 수 있는 데이터베이스’ 예요.

 

LLM에 맞춰 맥락까지 고려한 응답을 제공하니까요.

 

3. DNA-R1부터 QLLM까지, 국산 LLM 생태계 구축

디노티시아는 벡터DB뿐 아니라, 한국어 중심 LLM과 툴체인까지 직접 개발하고 있어요.

 

대표적인 모델이 DNA-R1으로, 140억 파라미터 규모의 국산 LLM이며 KMMLU 한국어 추론 벤치마크에서 59.9%라는 우수한 성능을 기록했어요.

• DNA-R1: 한국어 추론 최적화 대형언어모델
• QLLM-INFER: 다양한 양자화 알고리즘을 평가할 수 있는 오픈소스 플랫폼
• TokenForge: LLM 토크나이저 학습/시각화 툴체인

AI 모델, 토크나이저, 벡터DB, 양자화 도구까지 자체 제작하는 스타트업이라니.

 

‘한국의 HuggingFace’를 꿈꾸는 회사라는 말이 어색하지 않아요.

 

4. 병원·전자현미경·양자화: 산업 확장을 위한 협력들

디노티시아는 자체 기술을 바탕으로 다양한 산업 현장에 AI를 접목하고 있어요.

 

단순한 LLM 개발 기업이 아니라, 실질적인 AI 응용 파트너십을 진행하는 기업이라는 점이 인상적이에요.

• 고려대학교 의료원: 의료 데이터를 기반으로 한 임상용 LLM 공동개발 진행
• 코셈: 전자현미경에 AI 기반 영상 분석 기술 적용 → 촬영 시간 단축, 품질 향상
• 한양대: QLLM-INFER 플랫폼 공동 개발 → AI 양자화 알고리즘의 성능 검증

문노베는 이런 협력들이 디노티시아의 기술이 ‘연구실에만 머무르지 않는다’는 걸 보여준다고 생각해요.

 

‘AI 인프라의 현장성’이 가장 크게 느껴지는 포인트죠.

 

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5. 기술력과 논란 사이: 압수수색 이슈와 기업 신뢰성

한편 디노티시아는 최근 정보 유출 혐의로 검찰의 압수수색을 받으며 논란이 있었어요. 공

 

식 입장에 따르면, 경쟁사 직원의 내부 기술 반출과 관련된 조사이며, 기업 자체가 피의자로 지목된 건 아니라고 밝혔어요.

이슈	내용
압수수색 배경	타사 직원의 내부 정보 유출 관련 조사 과정에서 확보
기업 입장	조사에 협조 중이며, 기업 자체의 혐의 없음 주장
업계 반응	급성장 스타트업에 대한 경계와 기대가 동시에 존재

 

스타트업의 기술 성장은 언제나 경쟁과 리스크를 동반해요.

 

문노베는 이 사건이 기술 스타트업의 투명성과 내부관리 체계가 얼마나 중요한지를 다시 확인시켜 줬다고 느꼈어요.

6. 문노베 인사이트: 한국 AI 인프라가 세계에 설 수 있을까?

AI 산업은 대부분 플랫폼·모델·클라우드 모두 미국에 집중되어 있어요.

 

그런 상황에서 한국에서 자체 DB·LLM·양자화 툴체인을 모두 만든 기업이 등장했다는 건 그 자체로 굉장한 의미를 가지죠.

 

문노베는 디노티시아를 보며 “한국에도 실리콘밸리 수준의 AI 인프라 기업이 나올 수 있다”는 가능성을 느꼈어요.

 

문제는 기술이 아니라, 기술을 운영하는 방식과 윤리일지도 모르겠어요.

 

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디노티시아 관련 자주 묻는 질문 (FAQ)

Q1. 디노티시아는 어떤 회사인가요?

AI 인프라를 중심으로 벡터DB, 한국어 LLM, 양자화 툴 등을 직접 개발하는 국내 스타트업이에요. 2025년 CB 인사이트 AI 100에 선정되었어요.

 

Q2. ‘MCP 기반 벡터DB’란 정확히 어떤 기술인가요?

LLM 프롬프트 맥락에 맞춰 데이터를 유연하게 응답하는 구조로, 다양한 모델과 연결될 수 있는 DB 설계 방식이에요.

 

Q3. DNA-R1은 GPT와 어떻게 다른가요?

GPT는 영어 중심 모델이고, DNA-R1은 한국어 추론에 특화된 LLM이에요. KMMLU 기준 59.9%의 정확도를 기록했어요.

 

Q4. QLLM-INFER는 어떤 용도인가요?

AI 모델을 양자화할 때 다양한 알고리즘을 비교/평가할 수 있는 오픈소스 평가 플랫폼이에요. 성능-경량화 간 Trade-off 분석이 가능해요.

 

Q5. 논란이 된 압수수색 이슈는 어떤 내용인가요?

기업 자체가 혐의를 받은 것은 아니며, 외부 인력의 정보 유출과 관련된 수사 과정에서 일부 자료 확보가 있었던 것으로 알려졌어요.

 

Q6. 디노티시아의 기술은 어디서 실제로 쓰이나요?

병원, 전자현미경, AI 연구소 등과 협력해 실제 산업 현장에서 활용 중이에요. 특히 의료 LLM과 과학 연구 분야에 강점이 있어요.

 

AI는 이제 모델의 싸움이 아니라, 인프라의 싸움이 되어가고 있어요.

 

디노티시아는 모델, DB, 경량화, 툴체인까지 전방위적으로 설계하며 ‘국산 AI 인프라’의 가능성을 실질적으로 증명한 회사예요.

 

문노베는 디노티시아를 보며 기술의 완성도보다도 기술을 다루는 태도와 윤리가 얼마나 중요한지 다시 한번 느꼈어요.

 

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