AI 기반 CAD ‘아담’, 410만 달러 시드 투자 유치


UC 버클리 출신 창업자들이 만든 AI 기반 CAD(컴퓨터 지원 설계) 스타트업 아담(Adam)이 TQ벤처스(TQ Ventures) 주도로 410만 달러 규모의 시드 투자를 유치했다고 발표했다.

Adam image - 와우테일

Y콤비네이터(Y Combinator) 2025년 겨울 배치에 선정된 아담은 텍스트-3D 모델 생성 앱 출시로 소셜미디어에서 1000만 회 이상의 노출을 기록하며 화제를 모았다. CEO 자크 다이브(Zach Dive)는 테크크런치와의 인터뷰에서 미팅도 없이 이메일로 텀시트를 받았다며 투자자들의 높은 관심을 전했다.

이번 투자 라운드에는 주도 투자사인 TQ벤처스 외에도 468캐피털(468 Capital), 파이어니어(Pioneer), 스크립트캐피털(Script Capital), 트랜스포즈플랫폼(Transpose Platform)이 참여했다. 포스트호그(PostHog)의 팀 글레이저(Tim Glaser), Y콤비네이터의 트레버 블랙웰(Trevor Blackwell), T3챗(T3 Chat)의 테오 브라운(Theo Browne) 등이 엔젤 투자자로 참여했다.

아담의 공동창업자인 자크 다이브와 최고제품책임자(CPO) 아론 리(Aaron Li)는 모두 UC 버클리의 디자인 석사과정을 졸업했다. 다이브는 처음에는 노트북에서 3D 프린팅용 CAD 모델을 빠르게 생성하는 앱으로 시작했으며, 현재는 100만 개 이상의 3D 모델이 플랫폼에서 생성됐다고 밝혔다.

아담이 제공하는 핵심 서비스는 자연어를 3D CAD 모델로 변환하는 것이다. 사용자가 웹 애플리케이션에서 원하는 디자인을 텍스트로 입력하면 AI가 파라메트릭 CAD 파일을 생성한다. 예를 들어 면을 선택하고 다른 부품의 볼트 패턴과 일치하는 마운팅 홀을 추가하라고 요청하면, 아담이 기하학적 형상을 처리하고 표준 하드웨어를 선택해 생산 가능한 CAD 파일을 출력한다. 생성된 파일은 STL, STEP 등 다양한 포맷으로 내보내기가 가능해 3D 프린터, CNC 기계, 사출 성형 등에 바로 사용할 수 있다.

아담의 웹 기반 플랫폼은 별도의 소프트웨어 설치 없이 브라우저에서 작동하며, 대화형 인터페이스를 통해 모델을 생성하고 조정할 수 있다. 팀 계정을 사용하는 경우 여러 구성원이 동시에 같은 모델을 편집할 수 있으며, 각 디자인의 여러 버전을 저장해 변경 사항을 검토하고 비교할 수 있는 버전 관리 기능도 제공한다. 음성 입력 기능을 통해 마이크로 디자인 지시사항을 입력할 수도 있어 작업 중 손이 바쁠 때 유용하다.

아담은 소비자 시장을 먼저 공략한 뒤 기업 시장으로 확장하는 전략을 택했다. 다이브는 처음부터 B2B를 계획했지만 기술이 엔터프라이즈 수준에 도달하지 못했다며, AI 모델이 예상보다 빠르게 개선되면서 올해 말 코파일럿을 출시할 계획이라고 설명했다. 초기 도구는 CAD 기술이 없는 제작자들이 텍스트 프롬프트로 3D 모델을 만들 수 있게 했지만, 초기 피드백에서 텍스트가 항상 3D와 상호작용하는 최선의 방법은 아니라는 점이 드러났다고 다이브는 밝혔다.

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버셀(Vercel)의 창업자 기예르모 라우치(Guillermo Rauch)는 아담을 CAD의 V0라고 평가하며, 더 단순하고 빠르며 더 많은 사용자에게 도달할 수 있다고 전했다. 아담은 현재 수만 명의 개인 사용자를 보유하고 있으며, 월 5.99달러의 스탠다드 플랜과 월 17.99달러의 프로 플랜을 통해 유료 고객층을 확보하고 있다.

아담은 기계 엔지니어를 타깃으로 클라우드 기반 CAD 프로그램인 온셰이프(Onshape)를 시작으로 전문가급 CAD 워크플로우에 통합될 예정이다. 다이브는 엔지니어를 대체하는 것이 아니라 여러 CAD 파일에 동일한 수정사항을 적용하는 것과 같은 시간 소모적인 작업을 자동화하는 것이라고 강조했다. 아마추어가 3D 피카츄를 프린트하는 것을 돕는 것과 엔지니어의 일상 업무를 지원하는 것 사이에는 상당한 격차가 있어 이를 위한 테스트 단계가 명확히 필요하다고 그는 덧붙였다.

아담은 투자 자금으로 공간 추론 능력을 갖춘 AI 및 엔지니어링 인재 채용을 확대할 계획이다. 다이브는 모델에 공간에서 추론할 수 있는 적절한 맥락을 제공하기 위해 더 많은 AI와 엔지니어링 인재가 필요하다고 밝혔다.

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