Memories AI가 웨어러블 및 로보틱스를 위한 시각 메모리 레이어를 구축하고 있다
Source: TechCrunch
Shawn Shen은 AI가 물리적 세계에서 성공하려면 자신이 본 것을 기억해야 한다고 믿습니다. 그의 회사인 Memories.ai는 Nvidia AI 도구를 활용해 웨어러블과 로봇이 시각적 기억을 저장하고 회상할 수 있는 인프라를 구축하고 있습니다.
Nvidia Collaboration
Memories.ai는 GTC 컨퍼런스에서 반도체 대기업 Nvidia와의 협업을 발표했습니다. 이번 파트너십을 통해 Memories.ai는 다음을 활용합니다:
- Cosmos‑Reason 2 – Nvidia의 추론 비전‑언어 모델
- Nvidia Metropolis – 비디오 검색 및 요약을 위한 애플리케이션
이 도구들은 회사의 시각적 기억 기술 개발을 지속하는 데 도움을 줍니다.
Origin Story
Shen(왼쪽 사진)은 TechCrunch에 자신과 공동 창업자 겸 CTO인 Ben Zhou(오른쪽 사진)가 Meta의 Ray‑Ban 안경 뒤에 있는 AI 시스템을 구축하면서 아이디어를 떠올렸다고 전했습니다. AI 안경 작업을 하면서 사용자가 녹화한 영상 데이터를 회상하지 못한다면 실제로 어떤 이점을 얻을 수 있을지 궁금해졌다고 합니다. 기존에 시각적 기억 솔루션이 없었기에 Meta를 떠나 직접 구축하기로 했습니다.
“AI는 이미 디지털 세계에서 매우 잘 작동하고 있습니다. 물리적 세계는 어떨까요? AI 웨어러블과 로봇도 기억이 필요합니다… 궁극적으로 AI가 시각적 기억을 가져야 합니다. 우리는 그 미래를 믿습니다.” – Shawn Shen
Context: AI Memory Advances
- OpenAI는 2024년에 ChatGPT가 과거 대화를 기억하도록 업데이트했으며, 2025년에 해당 기능을 다듬었습니다.
- Elon Musk의 xAI는 2025년에 Grok에 메모리 기능을 추가했습니다.
- Google Gemini는 2025년에 영수증 형태의 메모리 도구를 도입했습니다.
이러한 발전은 주로 텍스트 기반 메모리에 초점을 맞추었으며, 이는 구조화가 쉽고 인덱싱이 용이하지만 시각에 의존하는 물리적 AI 응용에는 덜 유용합니다.
Company Milestones
- 설립: 2024년
- 펀딩: 총 1,600만 달러 (2025년 7월에 800만 달러 시드 라운드, 추가 800만 달러 연장) – Susa Ventures가 주도하고 Seedcamp, Fusion Fund, Crane Venture Partners 등도 참여
Shen은 시각적 메모리 레이어를 구축하려면 두 가지 핵심 요소가 필요했다고 말합니다:
- 인프라 – 영상을 저장 가능하고 검색 가능한 데이터 형식으로 임베딩하고 인덱싱하는 시스템
- 데이터 수집 – 모델을 학습시키기 위한 영상 데이터 확보
Large Visual Memory Model (LVMM)
- 2025년 7월에 출시된 LVMM은 같은 달에 발표된 Google의 Gemini Embedding 2보다 작은 버전으로 비교될 수 있습니다.
- 2세대 LVMM이 이후에 출시되었으며, Memories.ai는 Qualcomm과 파트너십을 맺어 올해 말부터 Qualcomm 프로세서에서 모델을 실행할 계획입니다.
LUCI – Data‑Collection Hardware
Memories.ai는 모델 학습을 위한 영상을 기록하는 “데이터 수집가”들이 사용하는 웨어러블 장치 LUCI를 만들었습니다. 기존 상용 레코더는 고화질 영상과 높은 배터리 소모에 초점을 맞추고 있어 요구사항에 맞지 않았기 때문에 LUCI를 직접 개발했습니다. 이들은 하드웨어 기업이 되거나 LUCI를 상업적으로 판매할 계획은 없습니다.
Partnerships & Market Outlook
- 이미 여러 대형 웨어러블 제조업체와 협업하고 있으나 구체적인 이름은 공개되지 않았습니다.
- Shen은 모델 및 인프라 상용화에 집중하고 있으며, 웨어러블과 로봇 시장이 가까운 시일 내에 성장할 것으로 예상하고 있습니다.