니오비아, 칩·배터리 결함 규명 위해 공장 라인에 AI 에이전트 투입 (인터뷰)

배터리 및 반도체 제조 라인을 위한 AI 결함 탐지 및 근본 원인 분석 소프트웨어.

제조사들이 데이터를 클라우드 밖에 두기 위해 자체 완결형 AI 에이전트를 생산 장비에 직접 탑재하여, 결함의 근본 원인 규명 시간을 며칠에서 몇 분으로 단축할 것이라는 베팅.

반도체 제조사와 배터리 제조사에서 근무한 화학 박사 출신인 가우라브 자(Gaurav Jha)와 하르빈 카우르(Harveen Kaur)가, 자신들이 겪었던 비용이 많이 들고 느린 결함 조사 과정을 바탕으로 샌프란시스코에 이 회사를 설립했다.

디스럽트(Disrupt) 행사 전 통화에서 공동 창업자 가우라브 자는 이 에이전트들이 센서처럼 생산 장비에 장착된 자체 완결형 GPU에서 실행되며, 핀홀 크기의 결함을 포착하고 데이터를 통합해 엔지니어가 챗봇에 질의하면 몇 분 만에 원인을 확인할 수 있다고 말했다.

칩 및 배터리 공장의 엔지니어들은 생산 재개 전에 결함을 진단하는 데 며칠 또는 그 이상을 소비하며, 결함 하나하나가 수백만 달러의 손실을 초래할 수 있다.

스크래치 같은 핀홀 크기의 결함은 기존 검사 방식을 피해가므로, 근본 원인 분석이 느린 수작업에 의존하게 된다.

고객들이 독점 데이터를 클라우드 AI로 옮기기를 거부한 것이 이 아키텍처를 강제했다: 온디바이스 GPU, 오픈소스 모델, 고객이 보유하는 암호화 키.

산업 AI에서 걸림돌은 모델 품질이 아니라 데이터 보관 주체다. 공정 데이터가 핵심 자산인 현장에서는 자체 완결형 하드웨어와 고객 보유 암호화 키가 진입의 전제 조건이다.

2026년 10월 13일 기준, 니오비아는 테크크런치 디스럽트 2026에 배틀필드 결선 진출자로 참가하고 있으며, 고객사 이름, 매출 수치, 투자 라운드는 공개되지 않았고, 단기적 초점은 세 가지 특수 공정과 기술의 자율성 강화에 맞춰져 있다.