NAVER D2SF secara resmi mengumumkan investasi barunya pada TraceWeave, sebuah startup pengembang kecerdasan artifisial (AI) on-device yang dipimpin oleh co-founder dan CEO Jaeyoung Park. Langkah investasi ini dilakukan sebagai bagian dari putaran pendanaan awal (seed funding) yang dipimpin oleh Mirae Asset Capital, di mana TraceWeave berhasil menghimpun dana sekitar 3 miliar won Korea dengan valuasi pra-uang (pre-money valuation) mencapai sekitar 30 miliar won. Partisipasi NAVER D2SF ini menegaskan minat investor terhadap teknologi AI yang mampu berjalan langsung di perangkat pengguna, tanpa ketergantungan pada koneksi cloud.
TraceWeave bukanlah startup biasa. Perusahaan yang berbasis di ruang inkubasi NAVER D2SF di Gangnam ini didirikan pada Oktober 2025 oleh para peneliti dengan latar belakang pendidikan dan karier dari institusi ternama seperti ETH Zurich, Google, dan KAIST. Tim ini menggabungkan keahlian teknik yang berakar pada neurosains komputasional dan fisika dengan kemampuan pengembangan bisnis, menciptakan arsitektur AI mereka sendiri dan memvalidasinya di lingkungan perangkat yang mencerminkan kebutuhan pelanggan di dunia nyata.
Inti dari inovasi TraceWeave terletak pada arsitektur AI mereka yang dinamakan Phase-TITAN. Arsitektur ini dirancang untuk mengatasi hambatan mendasar pada model Transformer konvensional yang menjadi tulang punggung sebagian besar model AI saat ini. Pada model berbasis Transformer, semakin panjang konteks yang diproses, semakin besar pula ukuran cache kunci-nilai (key-value cache atau KV-Cache) yang dibutuhkan. Konsekuensinya, kebutuhan memori perangkat meledak seiring dengan kompleksitas tugas yang diberikan. Di lingkungan on-device seperti smartphone, kendaraan, robot, atau kacamata pintar, keterbatasan memori, daya baterai, dan manajemen panas menjadi kendala utama yang membuat implementasi agen AI canggih hampir mustahil dilakukan secara lokal.
Phase-TITAN hadir sebagai solusi. Alih-alih sekadar mengecilkan model yang ada, TraceWeave merancang ulang arsitekturnya dari awal untuk menggantikan struktur Transformer konvensional. Hasilnya, penggunaan memori tetap konstan meskipun konteks yang diproses terus bertambah panjang. Menurut data yang dirilis TraceWeave, pada konteks 1 juta token tanpa kuantisasi, model Phase-TITAN berukuran 1 miliar parameter hanya membutuhkan memori sebesar 0,04 GB. Sebagai perbandingan, KV-Cache pada model Transformer serupa dapat mencapai puluhan gigabyte atau lebih. Selain itu, TraceWeave mengklaim bahwa tolok ukur internal mereka pada RULER dan BFCL menunjukkan Phase-TITAN mampu mempertahankan performa yang setara dengan model Transformer berukuran sama atau bahkan lebih besar.
Kemampuan ini membuka pintu bagi berbagai aplikasi yang sebelumnya tidak mungkin dilakukan. TraceWeave telah mendemonstrasikan agen multi-langkah yang berjalan sepenuhnya di atas unit pemrosesan pusat (CPU) sebuah smartphone, tanpa melakukan panggilan ke cloud. Agen tersebut dapat memanggil alat eksternal, menafsirkan hasil, dan memutuskan tindakan selanjutnya secara mandiri di perangkat. Di sektor mobilitas, TraceWeave telah menyelesaikan uji coba berbayar (paid pilot) dengan afiliasi pengembangan kendaraan otonom dari sebuah grup otomotif global. Dalam proyek tersebut, sistem mereka berhasil mengidentifikasi frame data berkendara yang dapat meningkatkan model mengemudi otonom mitra tanpa memerlukan anotasi manual. Perusahaan juga sedang memvalidasi performa agen dalam kendaraan dengan sebuah perusahaan perangkat lunak elektronik otomotif global, serta menjajaki peluang di sektor robot, drone, kacamata pintar, dan perangkat wearable.
Dari sisi bisnis, langkah NAVER D2SF ini merupakan bagian dari strategi investasi awal yang konsisten menyasar teknologi yang selaras dengan bisnis inti NAVER. Sepanjang tahun 2026, D2SF terus memperkuat portofolionya di bidang AI, spatial computing, robotika, mobilitas, kesehatan, dan konten. Kepala NAVER D2SF, Sanghwan Yang, menegaskan bahwa AI on-device merupakan teknologi inti untuk mengimplementasikan AI yang kompleks dan canggih di berbagai lingkungan perangkat, seraya menawarkan keunggulan dalam hal pengurangan biaya panggilan cloud dan perlindungan privasi. Investasi pada TraceWeave dipandang sebagai langkah strategis untuk mendukung tim yang berani menginovasi arsitektur AI guna mengatasi keterbatasan model yang ada dan membawa AI ke lingkungan on-device secara nyata. Dengan pendanaan segar ini, TraceWeave berencana memperluas tim riset dan rekayasanya untuk pengembangan arsitektur generasi berikutnya serta menumbuhkan bisnisnya.
