– 네이버랩스·아모레퍼시픽 등 주요 기업 도입, 피지컬 AI 분야가 전체의 65% 차지
– 의료·바이오(20%), 금융(10%), 물류·리테일(5%) 등도 활용 확대 추세
– AI 데이터 구축 과정 자동화로 평균 업무량 75% 절감, 답변 정확도 20% 향상
데이터 파운드리 스타트업 바운드포(Bound4, 대표 황인호)가 9일 자사의 AI 데이터 팩토리 구축 서비스 ‘파운드리(Foundry)’를 통해 달성한 누적 성과를 발표했다.
2019년 설립된 바운드포는 AI 모델 개발에 필요한 데이터 설계부터 생산, 검증까지 전 과정을 통합적으로 제공하는 데이터 파운드리 기업이다. 데이터 인프라 구축과 운영 자동화 기술을 기반으로, 기업이 AI 개발 과정에서 필요로 하는 고품질 데이터를 안정적으로 공급해 왔다.
바운드포의 핵심 서비스 ‘파운드리’는 산업별 요구에 맞춰 전략적으로 설계·정제한 ‘파운데이션 데이터’를 엔드투엔드(End-to-end)로 제공하는 AI 데이터 팩토리 구축 서비스다. 현실 데이터 수집–시뮬레이션–전문가 검증의 순환 구조를 적용해 정확도 97% 이상의 고품질 데이터를 안정적으로 생산한다. 이를 통해 기업이 자체 인프라 구축에 드는 시간과 비용을 줄이고, AI 개발 초기 단계의 진입 장벽을 크게 낮추도록 돕는다.
올해 1분기 출시 이후 현재까지 30개 기업이 파운드리를 도입했다. 산업별 비중은 제조업(로보틱스, 스마트팩토리)이 약 40%로 가장 높았고, 자율주행(25%)이 뒤를 이어 피지컬 AI 분야가 전체의 65%를 차지했다. 의료·바이오(20%)와 금융(10%), 물류·리테일·커머스(5%)에서도 활용 사례가 증가하는 것으로 나타났다.
도입 기업들은 ▲원시 데이터 관리 ▲품질 검수 ▲데이터셋 운영 등의 업무를 자동화하며, 믿을 수 있는 파운데이션 데이터를 지속적으로 확보할 수 있는 체계를 확립했다. 데이터 준비 전반의 업무량은 엑셀이나 수작업 스크립트 기반의 기존 방식 대비 평균 75% 가까이 줄어든 것으로 나타났다. AI 모델의 답변 정확도 역시 동일한 모델과 GPU 환경에서 평균 20% 향상됐다. 이는 GPU 증설이나 모델 구조 변경 없이, 데이터 품질 개선만으로 얻은 성과라는 점에서 의미가 크다.
한국전자기술연구원(KETI)은 파운드리를 활용한 대표 사례다. 한국전자기술연구원은 차세대 로봇 개발의 가장 큰 걸림돌이었던 ‘현실 데이터 부족’ 문제 해결을 위해 파운드리를 도입했다. 이를 통해 방대한 양의 실 환경 데이터를 확보, 로봇의 서비스 성공률을 95%까지 끌어올리며 연구개발 타임라인을 획기적으로 단축했다.
아모레퍼시픽은 생산 설비에서 발생할 수 있는 중단 요인을 사전에 제거하기 위해 파운드리를 활용했다. 파운드리를 통해 확보한 고품질 데이터를 기반으로 AI가 생산 공정 이상 징후를 자동 감지하도록 해, 기존 대비 생산 유휴 시간을 약 80% 줄이는 성과를 거뒀다. 이외 네이버랩스와 삼성전자도 파운드리를 도입한 바 있다.
바운드포 황인호 대표는 “파운드리 서비스는 단순히 데이터 팩토리를 구축하는 것을 넘어, 고객이 AI 모델을 성공적으로 개발하고 비즈니스 가치를 창출하도록 돕는 데 초점을 맞추고 있다”며 “앞으로도 지속적인 기술 개발과 서비스 고도화를 통해 더 많은 기업이 AI 도입을 통한 혁신을 이루도록 적극 지원하겠다”고 말했다.
Data foundry startup Boundfor has surpassed 30 companies using its AI data factory construction service.
– Major companies, including Naver Labs and Amorepacific, have adopted physical AI, accounting for 65% of the total.
– Trends of increasing use in medical/bio (20%), finance (10%), and logistics/retail (5%)
– Automating the AI data building process reduces average workload by 75% and improves response accuracy by 20%.
On the 9th, data foundry startup Bound4 (CEO Inho Hwang) announced the cumulative results achieved through its AI data factory construction service, ‘Foundry.’
Founded in 2019, Boundfor is a data foundry company that provides an integrated approach to AI model development, from data design to production and validation. Based on data infrastructure construction and operational automation technologies, it has consistently provided high-quality data required by companies for AI development.
Boundfor's core service, "Foundry," is an AI data factory service that provides end-to-end "foundation data," strategically designed and refined to meet industry-specific needs. By applying a cyclical structure of real-world data collection, simulation, and expert verification, it reliably produces high-quality data with an accuracy rate of over 97%. This reduces the time and cost required for companies to build their own infrastructure, significantly lowering the barrier to entry in the early stages of AI development.
Since its launch in the first quarter of this year, 30 companies have adopted the foundry. By industry, manufacturing (robotics, smart factories) accounted for the largest share at approximately 40%, followed by autonomous driving (25%), and physical AI accounting for 65% of the total. Usage cases are also increasing in healthcare/biotechnology (20%), finance (10%), and logistics/retail/commerce (5%).
Companies that adopted the system automated tasks such as raw data management, quality assurance, and dataset management, establishing a system that consistently secures reliable foundational data. The overall workload for data preparation was reduced by an average of nearly 75% compared to existing methods based on Excel or manual scripts. AI model response accuracy also improved by an average of 20% in the same model and GPU environment. This is significant because it was achieved solely through improved data quality, without adding GPUs or altering the model structure.
The Korea Electronics Technology Institute (KETI) is a prime example of leveraging foundries. KETI adopted foundries to address the "lack of real-world data," a major obstacle to next-generation robot development. This enabled KETI to secure a vast amount of real-world data, boosting robot service success rates to 95% and dramatically shortening R&D timelines.
Amorepacific leveraged its foundry platform to proactively eliminate potential disruptions in its production facilities. Based on high-quality data obtained through the foundry platform, AI automatically detected signs of production process anomalies, reducing production downtime by approximately 80% compared to previous models. Naver Labs and Samsung Electronics have also adopted foundry platforms.
Boundfor CEO Hwang In-ho said, “Our foundry service goes beyond simply building a data factory; it focuses on helping customers successfully develop AI models and create business value.” He added, “We will continue to actively support more companies to achieve innovation through AI adoption through continuous technological development and service advancement.”
データファウンドリスタートアップ「バウンドフォー」、AIデータファクトリー構築サービス30社を突破
–ネイバーラプス・アモーレパシフィックなど主要企業導入、フィジカルAI分野が全体の65％を占める
–医療・バイオ(20%)、金融(10%)、物流・リテール(5%)なども活用拡大傾向
– AIデータ構築プロセスの自動化で平均業務量75%削減、回答精度20%向上
データファウンドリスタートアップバウンドフォー（Bound4、代表ファン・インホ）が9日、同社のAIデータファクトリー構築サービス「ファウンドリー（Foundry）」を通じて達成した累積成果を発表した。
2019年に設立されたバウンドフォーは、AIモデルの開発に必要なデータ設計から生産、検証まで全過程を統合的に提供するデータファウンドリ企業だ。データインフラ構築と運用自動化技術を基盤に、企業がAI開発過程で必要とする高品質データを安定的に供給してきた。
バウンドフォーの中核サービス「ファウンドリ」は、産業別ニーズに合わせて戦略的に設計・精製した「ファンデーションデータ」をエンドツーエンド（End-to-end）で提供するAIデータファクトリー構築サービスだ。現実データ収集 – シミュレーション – 専門家検証の循環構造を適用し、精度97％以上の高品質データを安定的に生産する。これにより、企業が独自のインフラ構築にかかる時間とコストを削減し、AI開発の初期段階の進入障壁を大幅に下げるのを助ける。
今年第1四半期の発売以来、現在まで30社がファウンドリを導入した。産業別比重は製造業（ロボティクス、スマートファクトリー）が約４０％で最も高く、自律走行（２５％）が続いてフィジカルＡＩ分野が全体の６５％を占めた。医療・バイオ（２０％）と金融（１０％）、物流・リテール・コマース（５％）でも活用事例が増加することが分かった。
導入企業は▲生データ管理 ▲品質検収 ▲データセット運営などの業務を自動化し、信頼できるファンデーションデータを持続的に確保できる体系を確立した。データ準備全体の業務量は、Excelや手作業スクリプトベースの既存方式に比べて平均75%近く減少したことが分かった。 AIモデルの回答精度も同じモデルとGPU環境で平均20％向上した。これは、GPUの増設やモデル構造の変更なしに、データ品質の改善だけで得た成果という点で意味が大きい。
韓国電子技術研究院（ＫＥＴＩ）はファウンドリを活用した代表事例だ。韓国電子技術研究院は次世代ロボット開発の最大の障害だった「現実データ不足」問題解決のためにファウンドリを導入した。これにより、膨大な量の実環境データを確保し、ロボットのサービス成功率を95％まで引き上げ、研究開発タイムラインを画期的に短縮した。
アモーレパシフィックは、生産設備で発生する可能性のある中断要因を事前に除去するためにファウンドリを活用した。ファウンドリを通じて確保した高品質データを基に、AIが生産工程異常の兆候を自動検知できるようにし、従来比の生産アイドル時間を約80%短縮する成果を収めた。他にネイバーラプスとサムスン電子もファウンドリを導入したことがある。
バウンドフォーファン・インホ代表は「ファウンドリサービスは単にデータファクトリを構築することを超えて、顧客がAIモデルを成功的に開発し、ビジネス価値を創出するのに役立つことに焦点を当てている」とし「今後も持続的な技術開発とサービス高度化を通じてより多くの企業がAI導入を通じて革新を成し遂げるように積極的に支援する」と話した。
数据工厂初创公司 Boundfor 的 AI 数据工厂建设服务已吸引了超过 30 家公司使用。
–包括 Naver Labs 和 Amorepacific 在内的主要公司已经采用了物理人工智能，占总数的 65%。
–医疗/生物（20%）、金融（10%）和物流/零售（5%）领域的使用量呈上升趋势
–自动化 AI 数据构建过程可将平均工作量减少 75%，并将响应准确率提高 20%。
9日，数据铸造初创公司Bound4（CEO黄仁浩）公布了其人工智能数据工厂建设服务“Foundry”取得的累计成果。
Boundfor成立于2019年，是一家数据代工公司，提供从数据设计到生产验证的AI模型开发全流程集成解决方案。基于数据基础设施建设和运维自动化技术，Boundfor持续为企业AI开发提供所需的高质量数据。
Boundfor 的核心服务“Foundry”是一项人工智能数据工厂服务，提供端到端的“基础数据”，这些数据经过精心设计和优化，旨在满足特定行业的需求。通过应用真实世界数据收集、模拟和专家验证的循环结构，Foundry 能够可靠地生成准确率超过 97% 的高质量数据。这大大降低了企业构建自身基础设施所需的时间和成本，显著降低了人工智能早期开发的准入门槛。
自今年第一季度推出以来，已有30家公司采用了该平台。按行业划分，制造业（机器人、智能工厂）占比最高，约为40%，其次是自动驾驶（25%），物理人工智能占比最高，约为65%。医疗保健/生物技术（20%）、金融（10%）和物流/零售/商业（5%）等行业的应用案例也在不断增加。
采用该系统的公司实现了原始数据管理、质量保证和数据集管理等任务的自动化，从而建立了一个能够持续保障可靠基础数据的系统。与基于 Excel 或手动脚本的现有方法相比，数据准备的总体工作量平均减少了近 75%。在相同的模型和 GPU 环境下，AI 模型的响应准确率也平均提高了 20%。这意义重大，因为这一提升完全是通过提高数据质量实现的，而无需增加 GPU 或更改模型结构。
韩国电子技术研究院 (KETI) 是利用代工厂的典范。KETI 通过与代工厂合作解决了“缺乏真实世界数据”这一下一代机器人研发的主要障碍。这使得 KETI 能够获得大量真实世界数据，将机器人服务成功率提升至 95%，并大幅缩短了研发周期。
爱茉莉太平洋利用其代工平台主动消除生产设施中潜在的中断风险。基于通过该代工平台获取的高质量数据，人工智能能够自动检测生产过程中的异常迹象，与以往模式相比，生产停机时间减少了约 80%。Naver Labs 和三星电子也采用了类似的代工平台。
Boundfor首席执行官黄仁浩表示：“我们的数据工厂服务不仅仅是搭建数据工厂，更重要的是帮助客户成功开发人工智能模型并创造商业价值。” 他补充道：“我们将继续通过持续的技术研发和服务提升，积极支持更多企业通过人工智能实现创新。”
La startup Boundfor, spécialisée dans la création de plateformes de données, compte désormais plus de 30 entreprises utilisant son service de construction d'usines de données IA.
– De grandes entreprises, dont Naver Labs et Amorepacific, ont adopté l'IA physique, représentant 65 % du total.
– Tendances à l’augmentation de l’utilisation dans les secteurs médical/bio (20 %), financier (10 %) et logistique/commerce de détail (5 %)
– L’automatisation du processus de création de données pour l’IA réduit la charge de travail moyenne de 75 % et améliore la précision des réponses de 20 %.
Le 9, la start-up Bound4 (PDG : Inho Hwang), spécialisée dans la création d'usines de données par IA, a annoncé les résultats cumulatifs obtenus grâce à son service de construction d'usines de données IA, « Foundry ».
Fondée en 2019, Boundfor est une entreprise spécialisée dans la création de données et propose des solutions intégrées pour l'ensemble du processus de développement de modèles d'IA, de la conception des données à la production et à la validation. Grâce à son expertise en matière de construction d'infrastructures de données et d'automatisation opérationnelle, elle fournit régulièrement aux entreprises les données de haute qualité nécessaires au développement de leurs solutions d'IA.
Le service phare de Boundfor, « Foundry », est une plateforme de production de données pour l'IA qui fournit des données de base complètes, conçues et optimisées stratégiquement pour répondre aux besoins spécifiques de chaque secteur. Grâce à une approche cyclique combinant collecte de données réelles, simulation et validation par des experts, il génère des données de haute qualité avec un taux de précision supérieur à 97 %. Ceci réduit le temps et les coûts nécessaires aux entreprises pour développer leur propre infrastructure, facilitant ainsi l'accès à l'IA dès ses premières phases de développement.
Depuis son lancement au premier trimestre de cette année, 30 entreprises ont adopté la plateforme. Par secteur d'activité, la production (robotique, usines intelligentes) représente la part la plus importante, soit environ 40 %, suivie par la conduite autonome (25 %) et l'intelligence artificielle physique (65 %). Les cas d'utilisation sont également en hausse dans les domaines de la santé et des biotechnologies (20 %), de la finance (10 %) et de la logistique, du commerce de détail et du commerce (5 %).
Les entreprises ayant adopté ce système ont automatisé des tâches telles que la gestion des données brutes, l'assurance qualité et la gestion des ensembles de données, mettant ainsi en place un système garantissant la fiabilité des données de base. La charge de travail globale liée à la préparation des données a été réduite de près de 75 % en moyenne par rapport aux méthodes existantes basées sur Excel ou des scripts manuels. La précision de réponse du modèle d'IA s'est également améliorée de 20 % en moyenne, dans le même environnement (modèle et GPU). Ce résultat est significatif car il a été obtenu uniquement grâce à une meilleure qualité des données, sans ajout de GPU ni modification de la structure du modèle.
L'Institut coréen des technologies électroniques (KETI) illustre parfaitement l'utilisation judicieuse des fonderies. Le KETI a eu recours à ces fonderies pour pallier le manque de données concrètes, un obstacle majeur au développement des robots de nouvelle génération. Grâce à cela, le KETI a pu constituer une vaste base de données, portant le taux de réussite de ses interventions à 95 % et réduisant considérablement les délais de recherche et développement.
Amorepacific a exploité sa plateforme de fonderie pour prévenir les perturbations potentielles de ses sites de production. Grâce à des données de haute qualité recueillies par cette plateforme, l'IA a détecté automatiquement les anomalies du processus de production, réduisant ainsi les temps d'arrêt d'environ 80 % par rapport aux modèles précédents. Naver Labs et Samsung Electronics ont également adopté des plateformes de fonderie.
Hwang In-ho, PDG de Boundfor, a déclaré : « Notre service de création de plateformes d’IA va bien au-delà de la simple mise en place d’infrastructures de données ; il vise à aider nos clients à développer avec succès des modèles d’IA et à créer de la valeur ajoutée pour leur entreprise. » Il a ajouté : « Nous continuerons d’accompagner activement les entreprises dans leur démarche d’innovation grâce à l’adoption de l’IA, en misant sur le développement technologique continu et l’amélioration constante de nos services. »
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