Startupy5 lis 2026, 07:20 UTC·1 min czytania

Numz AI pozyskuje 2 mld wonów, łącznie już 6 mld wonów funduszy

Koreański startup Numz AI, twórca modelu bazowego dla danych tabelarycznych, zamknął drugą rundę pre-seed na 2 mld wonów. Łącznie zebrał już 6 mld wonów.

Data scientists reviewing tabular data charts on screens at a Seoul AI startup office. — Zdjęcie: beSUCCESS - Korea's Leading Startup and SME Media Platform

Koreański startup Numz AI (kor. Numzeiai), który rozwija modele bazowe dla danych tabelarycznych, pozyskał 2 mld wonów w drugiej rundzie pre-seed. Po 1 mld wonów wyłożyły Mirae Asset Venture Investment i Korea Investment Partners. Razem z lipcową rundą firma zgromadziła 6 mld wonów w ciągu dziewięciu miesięcy od założenia spółki.

W pierwszym zamknięciu, na 4 mld wonów, uczestniczyły Stonebridge Ventures, SBVA (dawniej SoftBank Ventures), KT Investment i Base Ventures. Startup został też ostatecznie wybrany do programu TIPS R&D (ścieżka ogólna, 3. edycja 2026 r., operator: Base Ventures), prowadzonego przez ministerstwo ds. MŚP i startupów. Dzięki temu otrzyma dodatkowo 800 mln wonów na badania i rozwój.

Model Causilo

Flagowy produkt, Causilo, analizuje dane w postaci wierszy i kolumn, takie jak księgi sprzedaży, logi płatności czy historia zachowań klientów. Na tej podstawie prognozuje m.in. odejścia klientów i popyt. Według firmy w e-wrześniu 2026 r. model zajął pierwsze miejsce w globalnym benchmarku TabArena w kategoriach ogólnej, klasyfikacji i regresji. W październiku na GTC Berlin 2026 Jensen Huang wymienił go w przemówieniu inauguracyjnym wśród kluczowych modeli, obok Kumo-Tabular Nvidii i TabPFN-3.5 niemieckiego Prior Labs.

Plany i klienci

Numz AI założyli w lutym naukowcy z Seoul National University i KAIST pod kierunkiem profesora Yoo Jae-mina. Firma pracuje już z koreańskimi firmami produkcyjnymi i platformowymi, w tym z InBody. Kod bazowy i wagi wstępnie wytrenowanego modelu Causilo są dostępne jako open source, a klienci biznesowi mogą kupić indywidualną licencję komercyjną.

Środki trafią na dopracowanie modelu i zatrudnienie kluczowych inżynierów. Dyrektor generalny Yoo Jae-min ocenia, że w wyścigu modeli bazowych dla danych tabelarycznych o sukcesie zdecydują tempo rozwoju i szybkość zajmowania rynku. Chce zwiększyć wydajność obliczeniową i skuteczność prognoz Causilo oraz przyspieszyć ekspansję globalną.