수퍼브 AI

수퍼브 AI

Superb AI

비전 데이터 관리부터 모델 학습 및 배포까지 전 과정을 자동화하는 올인원 비전 AI 플랫폼

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Free · 무료2026-06-15 확인
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2025-08-01 Superb AI, AWS 공인 차별화 파트너(AWS Differentiated Partner) 선정 소스: https://aws.amazon.com/marketplace/pp/prodview-7

2026-06-15 직접 확인 · 자동 검증 데이터

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수퍼브 AI 제품 화면

2026-06-15 확인

가격 정보

유료시작 가격: 무료라이브 확인 2026-06-15

기본 기능 무료 플랜 제공. 기업용 유료 플랜은 데이터 양과 기능 수준에 따라 맞춤형 책정(영업 팀 상담 필요). ZERO 모델 PoC는 시간당 약 $5 수준으로 제공.

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최근 업데이트와 소식

소개AI 요약

Superb AI는 데이터 큐레이션, 라벨링, 모델 학습 및 배포를 하나의 워크플로우로 통합한 데이터 중심 MLOps 플랫폼입니다. 한국 최초 비전 파운데이션 모델 'ZERO'를 통해 학습 데이터 없이도 멀티모달 프롬프트만으로 즉시 객체를 탐지할 수 있습니다. 2026년 IPO를 목표로 9.5M 달러 프리-IPO 투자를 유치했습니다.

활용 워크플로우

입력

원천 데이터 (Image, Video, LiDAR Point Cloud)연동 클라우드 스토리지 (AWS S3, Azure Blob, GCS)실시간 엣지 디바이스 비디오 스트림사용자 정의 메타데이터 (JSON/CSV)

수퍼브 AI

Superb Curate: 시각적 유사성 및 임베딩 분석을 통한 핵심 데이터 선별Superb Label: Foundation Model 기반 자동 라벨링 및 Auto-EditSuperb Model: 노코드 환경에서의 모델 학습 및 취약점 평가(Diagnostic)Superb Apps: 파이프라인 자동화 및 모델 배포 관리

출력

고정밀 라벨링 데이터셋 (COCO, YOLO, Pascal VOC 형식)최적화된 AI 모델 가중치 파일 (Weights)모델 성능 및 데이터 분포 분석 리포트추론용 REST API 엔드포인트

Custom Auto-Labeling

사용자 고유 데이터를 기반으로 전용 AI 라벨러를 생성하여 라벨링 속도를 최대 10배 가속화

Active Learning Loop

모델이 불확실해하는 엣지 케이스를 자동 식별하여 재학습용 데이터로 우선 큐레이션

Enterprise On-Premise

보안이 극도로 중요한 국방, 의료 분야를 위해 폐쇄망(Air-gapped) 환경에 플랫폼 구축

핵심 차별점: 데이터 큐레이션부터 모델 배포까지 파운데이션 모델(VFM)을 활용해 데이터 중심(Data-centric) AI 개발의 전 과정을 단일 플랫폼에서 자동화합니다.

주요 기능AI 요약

  • ZERO: 한국 최초 비전 파운데이션 모델(제로샷 객체 탐지)
  • 자동화된 이미지·영상·포인트클라우드 라벨링
  • 데이터 임베딩 분석을 통한 엣지 케이스 탐지
  • 노코드 모델 학습 및 원클릭 배포
  • 온프레미스 및 프라이빗 클라우드 배포 지원

장점 & 단점AI 분석

공식 정보와 공개 피드백을 함께 정리한 참고 메모입니다

장점

  • 효율적이고 직관적인 어노테이션 UI와 원활한 워크플로우
  • 매니저, 리뷰어, 라벨러 역할 할당 및 생산성 추적 가능
  • 이미지, 비디오, 라이다 등 다양한 데이터 타입 지원
  • 클라우드 이미지를 읽기 전용 링크로 연결해 별도 업로드 없이 데이터 연동 가능
  • 데이터 어노테이션부터 모델 훈련, 배포까지 전체 ML 라이프사이클 지원
  • 어노테이션 프로세스를 간소화하고 팀 관리 기능이 뛰어남

단점

  • 대용량 데이터셋 처리 시 소프트웨어 속도가 느려지고 랙 발생
  • 라이다 툴에서 어노테이션 리사이즈나 추가에 필요한 단계가 많음
  • 리포팅 기능에 사용자가 수동으로 처리해야 하는 작업이 많음
  • 새 라벨링 프로젝트 설정 시 문서를 꼼꼼히 읽지 않으면 혼란스러움
  • 여러 데이터셋, 태그, 모델을 함께 관리할 때 추적이 어려움
  • 헬스케어나 이커머스 등 특정 도메인 데이터셋 작업에 어려움

활용 사례AI 요약

  • 자율주행용 고정밀 데이터셋 구축
  • 제조 공정 실시간 불량 판독
  • 보안·관제 시스템의 지능형 영상 분석
  • 학습 데이터 없이 빠른 AI PoC 진행

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대안 도구

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