내가 준비한 LLM 사업화 투자 제안서 준비 소개 : 딥네트워크의 LLM 기술 상용화 및 사업화 계획

투자 제안서: 딥네트워크의 LLM 기술 상용화 및 사업화 계획

1. 회사 소개 및 비전

딥네트워크는 2년간 LLM 기술 연구에 주력한 AI 스타트업입니다. 딥네트워크는 특히 경량화된 대형 언어 모델(LLM)과 대규모 분산 학습 환경 구축을 통해, 기업이 더 적은 자원으로 고성능의 인공지능을 활용할 수 있도록 하는 기술적 혁신을 이끌고 있습니다. 우리는 AI의 상용화 가능성을 높이고, 다양한 산업 분야에서 실질적인 변화를 창출할 솔루션을 제공하고자 합니다.

우리의 비전은 경량화된 AI 모델과 효율적인 학습 시스템을 통해 AI의 상용화 장벽을 낮추고, 기업들이 AI를 손쉽게 활용할 수 있는 환경을 제공하는 것입니다. 이를 통해 글로벌 시장에서 경쟁력을 강화하고, AI 기술의 새로운 표준을 세우는 것을 목표로 하고 있습니다.

---

2. 딥네트워크의 핵심 기술 및 차별점

2.1 경량화된 LLM(대형 언어 모델) 분석 및 최적화

딥네트워크는 경량화된 LLM 모델인 LLaMA, LoRA, Google Gemma의 세부적인 학습 알고리즘과 구조 분석에 강점을 가지고 있습니다. 이들 모델은 기존 LLM보다 자원 소모가 적지만 성능은 유지할 수 있는 효율적인 솔루션을 제공합니다. 우리는 Transformer 모델의 토크나이저, 어텐션 메커니즘, 피드포워드 네트워크 부분을 심층 분석하여 최적화한 노하우를 보유하고 있습니다.

이를 통해 AI 모델이 요구하는 연산 자원과 메모리 사용량을 대폭 줄이면서도, 고성능의 결과를 얻을 수 있는 설계를 투자사에게 제시할 수 있습니다. 특히, 딥네트워크는 경량화 기법을 통해 실질적인 성능 향상과 비용 절감 효과를 동시에 달성할 수 있습니다.

2.2 대규모 분산 학습 인프라 구축

딥네트워크는 대규모 GPU 클러스터를 활용한 분산 학습 환경을 설계 및 구현할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 우리는 Kubernetes와 Nvidia A100 GPU 기반의 분산 학습 시스템을 Horovod와 TensorFlow API를 통해 구축할 수 있으며, 이를 통해 대규모 데이터셋을 처리하고, 학습 시간을 크게 단축할 수 있습니다.

이 기술은 연구기관, 대기업, 학계 등에서 대규모 AI 모델 학습에 큰 이점을 제공할 수 있으며, 클라우드 기반의 학습 인프라로 확장해 나갈 수 있는 상용화 가능성을 갖추고 있습니다. 이를 통해 비용 효율적인 학습 인프라 서비스를 제공하여 AI 연구 및 상용화의 허들을 낮출 수 있는 중요한 기술적 자산입니다.

2.3 통신 기술과의 융합 및 IoT 솔루션

딥네트워크는 AI 기술뿐만 아니라, IoT 및 통신 시스템과 결합한 솔루션 개발에 강점을 가지고 있습니다. Nordic Zigbee 통신, Bluetooth 5.1 멀티 디바이스 페어링, ESP32 WiFi 모듈을 활용한 통신 시스템 구축 경험을 바탕으로, AI와 IoT 기술이 융합된 스마트 팩토리, 스마트 홈 솔루션을 제공합니다. 이러한 통신 기반의 IoT 솔루션은 산업 현장에서 AI를 실질적으로 적용할 수 있는 기회를 제공하며, AI의 상용화를 가속화할 수 있습니다.

---

3. 투자사에 제안하는 사업화 계획

3.1 AI 기반 맞춤형 솔루션 제공

딥네트워크는 AI 기술을 기반으로 기업 맞춤형 솔루션을 제공하는 사업화를 추진하고 있습니다. 특히, 경량화된 LLM을 통해 기업의 고객 지원 자동화, 데이터 분석, 고객 맞춤형 서비스 제공 등 다양한 산업군에서 활용 가능한 솔루션을 개발할 예정입니다. 이를 통해 기업들은 기존에 AI를 도입하는 데 있어 겪었던 자원 소모 및 비용 문제를 해결할 수 있으며, 딥네트워크의 기술력은 이를 실현하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.

3.2 대규모 학습 인프라 서비스 제공

딥네트워크는 대규모 모델 학습을 위한 클라우드 기반 학습 인프라를 제공하여 연구기관 및 기업들이 AI 모델을 효과적으로 학습시킬 수 있도록 지원할 예정입니다. Nvidia A100 GPU 클러스터와 Kubernetes 기반의 분산 학습 환경을 통해, 대규모 데이터셋을 빠르고 효율적으로 처리할 수 있는 기술력을 투자사에게 제시할 것입니다. 이를 통해 AI 연구 및 상용화에 필요한 대규모 자원을 절감할 수 있으며, 이 서비스를 기반으로 사업을 확장할 계획입니다.

3.3 IoT 및 통신 기술 기반 AI 솔루션

딥네트워크는 IoT 장비와 AI를 결합한 스마트 팩토리, 헬스케어, 스마트 홈 솔루션을 제공하여 다양한 산업에 AI를 적용할 수 있는 기회를 제공할 것입니다. Zigbee, Bluetooth 5.1 및 WiFi 모듈을 활용한 IoT 통신 시스템과 결합한 AI 솔루션을 개발하여, 산업 현장에서 데이터 수집 및 분석을 통해 AI의 실질적인 활용 가치를 높일 계획입니다. 이러한 기술은 산업 자동화 및 스마트화에 크게 기여할 수 있으며, 딥네트워크의 차별화된 강점 중 하나입니다.

---

4. 투자 유치 목표 및 자금 활용 계획

4.1 초기 소규모 투자 유치

딥네트워크는 PoC(Proof of Concept)를 성공적으로 구현하고, 초기 제품 개발 및 상용화 가능성을 검증하기 위해 소규모 투자를 유치하고자 합니다. 초기 투자금은 GPU 서버 임대 및 운영 비용, 연구 개발 인력 확충, PoC 검증 및 프로토타입 제작에 주로 사용될 것입니다.

4.2 PoC 성공 후 상용화 및 확장 계획

PoC 단계에서 경량화된 LLM 및 대규모 분산 학습 인프라의 효율성을 입증한 후, 이를 기반으로 상용화 모델을 구축할 것입니다. AI 기반 SaaS(Software as a Service) 형태의 솔루션을 제공하여, 고객 맞춤형 AI 도구와 대규모 학습 인프라 서비스를 확장할 예정입니다. 초기 투자 유치 후 성공적인 PoC 결과를 바탕으로, 추가적인 대규모 투자 유치와 글로벌 시장 확장을 목표로 할 계획입니다.

4.3 클라우드 기반 학습 인프라 및 서비스 제공

추가 투자 유치를 통해 클라우드 기반 학습 인프라를 상용화하고, 연구기관 및 기업이 손쉽게 대규모 AI 모델을 학습시킬 수 있는 서비스를 제공할 계획입니다. 이는 시장에서 큰 수요가 예상되며, AI 연구 및 상용화가 필요한 모든 분야에서 활용될 수 있습니다.

---

5. 결론 및 투자 유치 제안

딥네트워크는 LLM 경량화 기술, 대규모 분산 학습 인프라, 통신 기술 융합 IoT 솔루션 등 차별화된 기술력을 바탕으로 AI 상용화의 새로운 패러다임을 제시합니다. 초기 PoC 단계에서 성공적인 결과를 입증하고, 이를 기반으로 글로벌 시장에서도 경쟁력을 갖춘 AI 솔루션 제공 업체로 성장할 잠재력을 보유하고 있습니다. 우리는 초기 투자 유치를 통해 딥네트워크의 기술을 실질적으로 상용화할 수 있는 기반을 마련하고, 투자사와 함께 성공적인 사업화를 이뤄낼 계획입니다.

---

이와 같이 기술의 세부 구현 노하우와 상용화 가능성을 구체적으로 제시하면, 투자사로부터 딥네트워크의 기술력과 비즈니스 가능성을 긍정적으로 평가받을 수 있을 것입니다.

 

딥네트워크   CEO /  장석원

HP :   010 3350  6509

이메일 :   sayhi7@daum.net