싱가포르에 본사를 둔 딥테크 스타트업 식스센스(SixSense)는 반도체 제조업체가 생산 라인에서 잠재적인 칩 결함을 실시간으로 예측하고 감지할 수 있도록 돕는 AI 기반 플랫폼을 개발했습니다.
식스센스는 시리즈 A 라운드에서 850만 달러를 유치하여 총 투자금을 약 1,200만 달러로 늘렸습니다. 이번 라운드는 Peak XV의 Surge(구 Sequoia India & SEA)가 주도했으며, Alpha Intelligence Capital, FEBE 등 여러 기관이 참여했습니다.
2018년 엔지니어 아칸크샤 자그와니(Akanksha Jagwani, CEO)와 아브니 아그라왈(Avni Agrawal, CTO)이 설립한 식스센스는 반도체 제조가 직면한 근본적인 난제, 즉 원시 생산 데이터(결함 이미지부터 장비 신호까지)를 실시간 통찰력으로 전환하여 공장이 품질 문제 발생을 예방하고 수율을 개선하도록 하는 것을 목표로 합니다.
식스센스 공동 창업자들은 팹(Fab) 현장에서 엄청난 양의 데이터가 생성됨에도 불구하고, 실시간 지능(intelligence)이 현저히 부족하다는 점에 주목했습니다.
아칸크샤는 현대자동차나 GE와 같은 제조업체를 위한 자동화 솔루션을 구축하고, Embibe와 같은 스타트업에서 제품 개발을 이끌면서 제조, 품질 관리, 소프트웨어 자동화에 대한 깊은 전문성을 보유하고 있습니다. 아그라왈은 비자(Visa) 재직 당시 대규모 데이터 분석 시스템을 구축한 기술 경험을 더했으며, 이 시스템 중 일부는 나중에 영업 비밀로 보호되었습니다. 수학에 대한 탄탄한 배경을 지닌 숙련된 코더인 아그라왈은 오랫동안 핀테크를 넘어 전통 산업에 AI를 적용하는 데 관심을 가져왔습니다.
두 창업자는 항공우주부터 자동차 산업까지 다양한 분야를 검토한 끝에 반도체 분야를 선택했습니다. 아그라왈에 따르면 반도체 산업은 정밀함으로 명성이 높음에도 불구하고, 검사 과정 자체는 여전히 상당 부분 수동적이고 파편화된 상태입니다. 그녀는 50명이 넘는 엔지니어들과의 대화를 거치며 품질 검사 방식에 현대화할 여지가 크다는 사실을 깨달았다고 전했습니다.
현재 팹에는 대시보드, SPC(통계적 공정 관리) 차트, 인라인 검사 시스템 등이 가득하지만, 대부분의 시스템은 단순한 데이터 표시 기능에 그치고 있습니다. 아그라왈은 "데이터를 가지고 결정을 내리는 부담은 여전히 엔지니어에게 남아있습니다. 그들은 직접 패턴을 발견하고, 이상 징후를 조사하며, 근본 원인을 추적해야 합니다. 이 과정은 시간이 오래 걸리고 주관적이며, 공정의 복잡성이 증가함에 따라 확장성이 떨어진다"고 지적했습니다.
식스센스는 결함 감지, 근본 원인 분석, 고장 예측 등의 기능을 통해 잠재적인 문제가 심각해지기 전에 엔지니어들에게 사전 경고를 제공합니다.
아그라왈은 식스센스 플랫폼이 데이터 과학자보다는 공정 엔지니어가 사용하도록 특별히 설계되었다고 강조했습니다. 그녀는 "공정 엔지니어들은 자체 팹 데이터를 이용해 모델을 미세 조정하고, 이틀도 안 되어 배포할 수 있으며, 단 한 줄의 코드를 작성하지 않고도 그 결과를 신뢰할 수 있습니다. 이것이 이 플랫폼을 강력하고 실용적으로 만드는 핵심입니다"라고 말했습니다.
경쟁사로는 Cognex나 Halcon 같은 도구를 사용하는 사내 엔지니어링 팀, 시스템에 AI를 통합하는 검사 장비 제조업체, 그리고 Landing.ai와 Robovision 같은 스타트업들이 있습니다.
식스센스의 AI 플랫폼은 이미 GlobalFoundries와 JCET 같은 주요 반도체 제조업체에서 사용되고 있으며, 현재까지 1억 개 이상의 칩을 처리했습니다. 창업자들은 고객사들로부터 최대의 효과를 보고 있으며, 이는 프로세스 개선 및 운영 효율성 증대로 이어졌다고 설명했습니다.
최근 전 세계적인 공급망 문제와 수요 변동성 심화로 인해 전반적인 제조 및 운영 효율성 극대화가 요구되고 있어, 이러한 AI 기반의 예방적 분석 솔루션에 대한 산업 전반의 관심이 높아지고 있습니다.
[출처:] https://techcrunch.com/2025/07/31/female-founded-semiconductor-ai-startup-sixsense-raises-funding