3D AI 스타트업 엔닷라이트(대표 박진영)는 엔비디아가 주최한 ‘엔비디아 인셉션(NVIDIA Inception) 스타트업 그랜드 챌린지 2025’에서 최종 파이널리스트 5개 기업 중 하나로 선정됐다고 28일 밝혔다.
이번 대회에는 약 80개 팀이 참가했으며, 예선을 통과한 15개 기업이 지난 10월 21일 진행된 라이브 피칭에서 자사 기술을 발표했다. 엔닷라이트는 기술 혁신성, 사업 실현 가능성, 팀 역량, 시장 경쟁력, 발표 완성도 등 항목에서 높은 평가를 받아 최종 5개 기업에 이름을 올렸다.
엔닷라이트는 이번 피칭에서 엔비디아 젠슨 황 CEO가 GTC 2025 기조연설에서 강조한 ‘피지컬 AI와 로보틱스’ 분야의 핵심 과제인 3D 데이터 확보 문제에 대한 기술적 해법을 제시했다. 현재 피지컬 AI 학습에는 시뮬레이션 데이터가 주로 활용되지만, 기존 3D 데이터는 메시(mesh) 기반의 비구조화 형태여서 실제 환경과 유사한 학습이 어렵다는 한계가 있다.
이와 관련해 엔닷라이트는 자체 개발한 ‘트리닉스(Trinix)’ 플랫폼을 통해 구조화되고 관절화된 3D 데이터를 생성하는 방식을 소개했다. 트리닉스로 생성된 데이터는 실제 환경과 유사한 시뮬레이션을 구현할 수 있어 로봇의 행동 학습에 활용 가능하며, 텍스트와 이미지를 기반으로 한 AI 3D CAD 생성 기술을 통해 제작 시간과 비용을 최대 80% 절감할 수 있다는 설명이다.
박진영 대표는 “이번 파이널리스트 선정은 엔닷라이트의 기술 경쟁력을 글로벌 기업인 엔비디아로부터 인정받은 의미가 있다”며 “향후 피지컬 AI 분야에서 3D 데이터 공급 파트너로서 역할을 강화하겠다”고 말했다.
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NdotLight Selected as a Finalist for the NVIDIA Inception Startup Grand Challenge 2025
3D AI startup Endotlight (CEO Jinyoung Park) announced on the 28th that it was selected as one of the five finalist companies in the 'NVIDIA Inception Startup Grand Challenge 2025' hosted by NVIDIA.
Approximately 80 teams participated in this competition, and 15 companies that passed the preliminary round presented their technologies during a live pitching session held on October 21st. Endotlight was selected as one of the five finalists, receiving high marks for technological innovation, business feasibility, team capabilities, market competitiveness, and presentation quality.
In this pitch, EndoLight presented a technical solution to the problem of securing 3D data, a key challenge in the field of "physical AI and robotics," highlighted by NVIDIA CEO Jensen Huang in his GTC 2025 keynote. Currently, simulation data is primarily used for physical AI training, but existing 3D data is mesh-based and unstructured, making it difficult to learn in a way that resembles real environments.
In this regard, Endotrite introduced a method for generating structured and articulated 3D data through its self-developed "Trinix" platform. Data generated by Trinix can simulate real-world environments, making it ideal for robot behavioral learning. Furthermore, the company explained that its AI-powered 3D CAD generation technology, based on text and images, can reduce production time and costs by up to 80%.
CEO Jinyoung Park said, “This selection as a finalist is significant in that it recognizes Ndotlight’s technological competitiveness from the global company NVIDIA,” and added, “We will strengthen our role as a 3D data supply partner in the physical AI field in the future.”
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エンドライト、「NVIDIAインセプションスタートアップグランドチャレンジ2025」ファイナリスト選定
3D AIスタートアップエンドライト(代表パク・ジニョン)は、NVIDIAが主催した「NVIDIA Inception(スタートアップグランドチャレンジ2025)」で最終ファイナリスト5社の一つに選ばれたと28日明らかにした。
今大会には約80チームが参加し、予選を通過した15企業が去る10月21日に行われたライブピッチングで自社技術を発表した。エンドライトは技術革新性、事業実現可能性、チーム能力、市場競争力、発表完成度など項目で高い評価を受け、最終5社に名を連ねた。
エンダライトは今回のピッチングでNVIDIAジェンソンファンCEOがGTC 2025基調演説で強調した「フィジカルAIとロボット」分野の核心課題である3Dデータ確保問題に対する技術的解決策を提示した。現在、フィジカルAI学習にはシミュレーションデータが主に活用されているが、既存の3Dデータはメッシュベースの非構造化形態であり、実際の環境と同様の学習が難しいという限界がある。
これに関連して、Endlightは、自社開発した「Trinix」プラットフォームを通じて構造化され関節化された3Dデータを生成する方法を紹介した。トリニクスで生成されたデータは、実際の環境と同様のシミュレーションを実現でき、ロボットの行動学習に活用可能であり、テキストとイメージに基づいたAI 3D CAD生成技術により、製作時間とコストを最大80％削減できるという説明だ。
パク・ジニョン代表は「今回のファイナリスト選定はエンダライトの技術競争力をグローバル企業であるNVIDIAから認められた意味がある」とし「今後フィジカルAI分野で3Dデータ供給パートナーとして役割を強化する」と話した。
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NdotLight 入围 NVIDIA Inception Startup Grand Challenge 2025 决赛
3D AI 初创公司 Endotlight（CEO 朴镇英）于 28 日宣布，该公司入选 NVIDIA 主办的“NVIDIA Inception Startup Grand Challenge 2025”五强决赛公司之一。
约有 80 支队伍参加了本次比赛，15 家通过初赛的公司在 10 月 21 日举行的现场路演环节中展示了各自的技术。Endotlight 被选为五强之一，在技术创新、商业可行性、团队能力、市场竞争力和演示质量方面均获得了高分。
在本次路演中，EndoLight 展示了一项针对 3D 数据安全问题的技术解决方案。3D 数据安全是“物理人工智能和机器人”领域的一项关键挑战，NVIDIA CEO 黄仁勋在 GTC 2025 主题演讲中也重点强调了这一点。目前，物理人工智能训练主要依赖仿真数据，但现有的 3D 数据是基于网格且结构不完整的，难以模拟真实环境的学习方式。
在这方面，Endotrite公司推出了一种通过其自主研发的“Trinix”平台生成结构化、可交互的3D数据的方法。Trinix生成的数据能够模拟真实环境，使其成为机器人行为学习的理想选择。此外，该公司还解释说，其基于文本和图像的AI驱动型3D CAD生成技术可以将生产时间和成本降低高达80%。
CEO朴镇永表示：“入围决赛意义重大，这证明了Ndotlight的技术竞争力得到了全球公司NVIDIA的认可。”他还补充道：“未来，我们将加强自身作为物理人工智能领域3D数据供应合作伙伴的地位。”
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NdotLight sélectionnée comme finaliste du NVIDIA Inception Startup Grand Challenge 2025
La startup Endotlight (PDG Jinyoung Park), spécialisée dans l'IA 3D, a annoncé le 28 qu'elle avait été sélectionnée parmi les cinq entreprises finalistes du « NVIDIA Inception Startup Grand Challenge 2025 » organisé par NVIDIA.
Environ 80 équipes ont participé à ce concours, et 15 entreprises ayant passé la phase préliminaire ont présenté leurs technologies lors d'une session de pitch en direct qui s'est tenue le 21 octobre. Endotlight a été sélectionnée parmi les cinq finalistes, obtenant d'excellentes notes pour son innovation technologique, sa faisabilité commerciale, les compétences de son équipe, sa compétitivité sur le marché et la qualité de sa présentation.
Lors de cette présentation, EndoLight a proposé une solution technique au problème de la sécurisation des données 3D, un enjeu majeur dans le domaine de l'« IA physique et de la robotique », mis en lumière par Jensen Huang, PDG de NVIDIA, lors de son discours d'ouverture à la GTC 2025. Actuellement, les données de simulation sont principalement utilisées pour l'entraînement de l'IA physique, mais les données 3D existantes sont maillées et non structurées, ce qui rend difficile un apprentissage se rapprochant des environnements réels.
À cet égard, Endotrite a présenté une méthode de génération de données 3D structurées et articulées grâce à sa plateforme « Trinix », développée en interne. Les données générées par Trinix permettent de simuler des environnements réels, ce qui les rend idéales pour l'apprentissage comportemental des robots. Par ailleurs, l'entreprise a expliqué que sa technologie de génération CAO 3D basée sur l'IA, à partir de textes et d'images, peut réduire les délais et les coûts de production jusqu'à 80 %.
Le PDG Jinyoung Park a déclaré : « Cette sélection en tant que finaliste est significative car elle reconnaît la compétitivité technologique de Ndotlight de la part de la société mondiale NVIDIA », et a ajouté : « Nous renforcerons à l'avenir notre rôle de partenaire en matière de fourniture de données 3D dans le domaine de l'IA physique. »
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