애프트쿼리 vs 캠퍼

애프트쿼리 장단점

• 단순 라벨링을 넘어 골드만삭스, 구글 출신 등 실제 업계 전문가들이 직접 설계한 고품질 데이터를 제공하므로 모델의 전문성이 비약적으로 향상됩니다. 특히 루브릭(Rubrics) 기반의 RLHF를 통해 모델이 왜 해당 답변을 내놓아야 하는지에 대한 정교한 피드백을 학습시킬 수 있으며, 에이전트 전용 훈련 환경을 통해 복잡한 멀티스텝 워크플로우 학습이 가능합니다. 또한 독자적인 벤치마크(IDE-Bench, FinanceQA 등)를 보유하고 있어 모델 성능을 객관적으로 검증할 수 있는 연구 역량이 뛰어납니다.

• 전문 인력을 직접 투입하는 방식의 특성상 구축 비용이 경쟁사 대비 매우 높을 것으로 예상되며, 대규모 범용 데이터를 단기간에 확보해야 하는 프로젝트에는 가성비가 떨어질 수 있습니다. 소규모 스타트업이나 개인 개발자를 위한 셀프 서비스 플랜이나 공개된 가격 정보가 부족하여 접근성이 낮으며, 주로 최상위 AI 리서치 랩이나 엔터프라이즈를 타겟으로 하기에 도입 상담 과정이 복잡할 수 있다는 점이 진입 장벽으로 작용합니다.

캠퍼 장단점

• SolidWorks API와 깊게 연동되어 AI가 생성한 모델을 사용자가 기존 방식대로 즉시 치수 수정이나 메이트(Mate) 편집을 할 수 있다는 점이 실무에서 가장 큰 장점으로 꼽힙니다. 단순 모델링을 넘어 '기어박스 설계'와 같은 고차원적인 엔지니어링 의도를 이해하고 관련 피처를 구성하는 능력을 갖추고 있으며, 재질 선택이나 복잡한 피처 트리 탐색 시간을 획기적으로 줄여줍니다. 또한 OpenAI o1 해커톤 우승 등 기술적 기반이 탄탄하여 자연어 이해도가 높고 결과물 생성 속도가 빠릅니다.

• 현재 윈도우 운영체제와 SolidWorks 전용으로만 제공되고 있어 NX나 CATIA 등 다른 CAD 소프트웨어 사용자는 활용이 불가능하다는 범용성의 한계가 명확합니다. 아직 베타 단계로 배치(Batch) 기반의 온보딩을 진행 중이라 즉시 사용이 어려울 수 있으며, 매우 정밀한 공차가 요구되는 최종 생산용 부품 설계에서는 AI의 생성 결과물을 수동으로 꼼꼼히 검증해야 하는 번거로움이 있습니다. 또한 엔터프라이즈급 보안이나 PDM 시스템과의 완벽한 호환성은 아직 검증 단계에 있습니다.

애프트쿼리 주요 기능

• 고품질 SFT·RLHF 훈련용 전문가 제작 데이터 페어
• 추론·코딩 성능 개선을 위한 루브릭 기반 피드백
• MCP 기반 에이전트 훈련 상호작용 데이터
• 맞춤형 도메인 특화 데이터셋 제작 서비스
• 컴퓨터 사용 환경 시뮬레이션 및 데이터 수집

캠퍼 주요 기능

• Camfy 2.0 기반 고속 텍스트-투-CAD 파라메트릭 피처 생성
• 이미지 및 드래그 앤 드롭 스케치 기반 3D 모델링
• 자연어 기반 소재(Material) 선택 및 적용
• 피처 트리 자연어 쿼리로 설계 정보 즉시 검색
• 대규모 어셈블리 효율화를 위한 레이지 파싱(Lazy Parsing)
• SolidWorks 및 Onshape 실시간 동기화