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![[Deep Tech Insight] 딥테크 스타트업, 자본을 넘어 기술 역량 경쟁으로](https://www.venturesquare.net/wp-content/uploads/2026/03/제목을-입력해주세요.-2-789x414.jpg)
요약
딥테크 스타트업은 더 이상 자본만으로 경쟁하기 어려운 환경에 놓여 있다. AI 확산과 규제 강화 속에서 시뮬레이션과 모델 기반 설계(MBD)를 통한 기술 검증과 내재화 역량이 핵심 경쟁력으로 부상하고 있으며, 이를 지원하는 생태계 역시 기술·인재·파트너 중심으로 재편되고 있다. 매스웍스는 이러한 흐름 속에서 스타트업이 개발 속도와 품질을 동시에 확보할 수 있도록 기술 인프라와 교육, 네트워크를 결합한 지원을 제공하고 있다.
본문
스타트업은 혁신적인 아이디어와 이를 실행할 초기 자금으로 출발한다. 그러나 2026년의 시장 환경은 단순히 제품을 개발하고 출시하는 차원을 넘어섰다. 인공지능(AI)의 빠른 확산, 지속가능성에 대한 요구, 그리고 국가별로 강화되고 있는 규제 환경은 스타트업이 대응해야 할 복합적인 과제가 되고 있다. 특히 자율주행, 드론, 에너지, 의료기기처럼 안전성과 신뢰성이 핵심 경쟁력이 되는 분야에서는 개발 초기 단계부터 기술 검증과 규제 요건을 함께 고려하는 구조가 일반화되고 있다.
이러한 변화 속에서 스타트업 생태계 역시 빠르게 진화하고 있다. 최근에는 대기업과 글로벌 기술 기업이 단순한 투자자 역할을 넘어, 기술 협업과 성장 지원 프로그램, 네트워크 지원까지 포함하는 방식으로 참여 범위를 넓히고 있다. 자본 중심의 생태계에서 기술·사람·조직이 결합된 다층적인 지원 구조로 이동하고 있는 것이다.
그러나 생태계의 외형적 확장만으로는 충분하지 않다. AI 기반 서비스, 블루 테크(Blue Tech), 드론, 에너지 시스템과 같은 기술 집약적 분야에서는 핵심 기술을 얼마나 빠르게 내재화하느냐가 경쟁력을 좌우한다. 단순히 알고리즘의 성능을 개선하는 것만으로는 부족하며, 이를 실제 물리 시스템과 결합하고 다양한 조건에서 검증할 수 있는 개발 역량이 동시에 요구된다.
기술 내재화를 앞당기는 시뮬레이션과 모델 기반 설계
예를 들어 해양 모니터링이나 친환경 선박, 수질 정화 기술을 다루는 블루 테크 분야, 그리고 물류·농업·보안 등으로 확장되는 드론 산업에서는 모든 시나리오를 시험하는 것이 현실적으로 어렵다. 이 때문에 개발 초기 단계부터 시뮬레이션과 모델 기반 설계(Model-Based Design, MBD)를 통해 설계 리스크를 줄이고, 안전성과 규제 요건을 사전에 검증하는 접근이 점점 더 중요해지고 있다.
모델 기반 설계와 시뮬레이션은 이러한 요구에 대응하는 핵심 방법론으로 자리 잡고 있다. 매스웍스의 매트랩(MATLAB)과 시뮬링크(Simulink)를 활용하면 복잡한 시스템의 거동을 사전에 분석하고 오류를 줄일 수 있으며, 임베디드 코더(Embedded Coder)를 통한 자동 코드 생성은 프로토타입 구현 속도를 크게 높여준다. 제한된 인력과 자원을 가진 스타트업에게 이는 개발 속도와 품질을 동시에 확보할 수 있는 중요한 기반이 된다.
실제 사례에서도 이러한 흐름은 분명하게 나타난다. 하이브리드 상용차를 개발한 스타트업 리볼트(Revolt)는 매트랩과 시뮬링크 기반 시뮬레이션 접근을 통해 설계 초기 단계에서 시스템 거동을 반복적으로 검증하고, 물리적 프로토타입 제작 이전에 주요 설계 리스크를 줄였다. 이 과정은 개발 기간을 단축하고 제품의 시장 진입 속도를 높이는 결과로 이어졌다.
배터리 분석 솔루션을 제공하는 스타트업 트와이스(TWAICE) 역시 시뮬레이션 기반 모델링을 통해 제품의 신뢰성을 초기 단계에서 확보했고, 이를 기반으로 글로벌 완성차 및 배터리 제조사와 협업을 확장해 나갔다. 고전력 시스템 테스트 플랫폼을 개발한 임피다임(Impedyme)의 경우에는 물리적 환경에서 모든 시나리오를 시험하는 것이 사실상 불가능했기 때문에, 시뮬레이션과 HIL(Hardware-in-the-Loop) 기반 접근 자체가 비즈니스 모델의 전제 조건이 되었다.
이처럼 시뮬레이션과 모델 기반 설계는 단순한 개발 도구를 넘어, 딥테크 및 하드웨어 스타트업의 비즈니스를 가능하게 하는 핵심 인프라로 자리 잡고 있다. 문제는 이러한 기술 역량을 초기 단계 스타트업이 자체적으로 모두 확보하기 쉽지 않다는 점이다. 빠른 성장 과정에서 팀 내부의 역량 격차가 발생하기도 하고, 상용 소프트웨어 도입 비용이나 교육에 대한 부담 역시 현실적인 장벽으로 작용한다. 따라서 기술 방법론뿐 아니라, 이를 실제 조직 안에 내재화할 수 있도록 돕는 지원 체계가 함께 마련될 필요가 있다.
이와 관련해 매스웍스는 스타트업을 대상으로 매트랩과 시뮬링크를 비롯한 주요 제품에 대한 전용 라이선스를 제공하고, 온라인 학습 자료와 기술 지원, 커뮤니티 활동, 파트너 네트워크 등을 결합한 프로그램을 운영하고 있다. 또한 필요에 따라 맞춤형 교육과 기술 컨설팅을 연계해 초기 개발 과제를 해결하는 데 필요한 방향성을 제시함으로써, 내부 인력만으로 해결하기 어려운 부분을 보완하도록 지원하고 있다.
2026년의 스타트업은 더 이상 자본 조달만으로 성장할 수 있는 환경에 놓여 있지 않다. 기술과 인재, 커뮤니티가 결합된 복합적인 지원 생태계 속에서 핵심 역량을 얼마나 빠르게 내재화하느냐가 성패를 좌우한다. 투자자와 기업, 정부, 그리고 기술 파트너가 이러한 구조적 변화를 인식하고 각자의 역할을 수행할 때 지속 가능한 혁신은 비로소 가능해질 것이다. 기술 역량의 내재화는 선택이 아닌 필수이며, 이를 가능하게 하는 지원 체계는 스타트업 성장의 또 다른 동력이 되고 있다.
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[Deep Tech Insight] Deep Tech Startups: Shifting from Capital to Technological Capability Competition
Startups begin with innovative ideas and initial capital to execute them. However, the market environment of 2026 has gone beyond simply developing and launching products. The rapid spread of artificial intelligence (AI), demands for sustainability, and increasingly stringent regulatory environments across countries are presenting complex challenges that startups must address. Particularly in fields where safety and reliability are key competitive advantages—such as autonomous driving, drones, energy, and medical devices—a structure that considers both technical verification and regulatory requirements from the early stages of development is becoming commonplace.
Amid these changes, the startup ecosystem is also evolving rapidly. Recently, large corporations and global tech firms have been expanding their scope of participation beyond the role of simple investors to include technology collaboration, growth support programs, and networking. The ecosystem is shifting from a capital-centric model to a multi-layered support structure that combines technology, people, and organizations.
However, the outward expansion of the ecosystem alone is not enough. In technology-intensive fields such as AI-based services, Blue Tech, drones, and energy systems, competitiveness is determined by how quickly core technologies are internalized. Simply improving the performance of algorithms is insufficient; development capabilities to combine them with actual physical systems and verify them under various conditions are simultaneously required.
Simulation and Model-Based Design Accelerating Technology Internalization
For example, in the blue tech sector dealing with marine monitoring, eco-friendly vessels, and water purification technologies, as well as in the drone industry expanding into logistics, agriculture, and security, it is realistically difficult to test every scenario. For this reason, an approach that reduces design risks and verifies safety and regulatory requirements in advance through simulation and Model-Based Design (MBD) from the early stages of development is becoming increasingly important.
Model-based design and simulation are establishing themselves as core methodologies to address these demands. Utilizing MathWorks’ MATLAB and Simulink allows for the pre-analysis of complex system behavior and the reduction of errors, while automated code generation via Embedded Coder significantly accelerates the speed of prototype implementation. For startups with limited personnel and resources, this serves as a crucial foundation for securing both development speed and quality simultaneously.
This trend is clearly evident in real-world examples as well. Revolt, a startup that developed a hybrid commercial vehicle, utilized a MATLAB and Simulink-based simulation approach to iteratively verify system behavior during the early design phase and reduce key design risks prior to physical prototype production. This process resulted in shortened development timelines and accelerated the product's entry into market.
TWAICE, a startup providing battery analysis solutions, also secured product reliability at an early stage through simulation-based modeling and expanded collaborations with global automakers and battery manufacturers based on this. In the case of Impedyme, which developed a high-power system test platform, testing all scenarios in a physical environment was virtually impossible; therefore, a simulation and Hardware-in-the-Loop (HIL)-based approach became a prerequisite for its business model.
As such, simulation and model-based design are establishing themselves as core infrastructure that enables the businesses of deep tech and hardware startups, going beyond mere development tools. The problem is that it is difficult for early-stage startups to acquire all of these technological capabilities on their own. Capability gaps can emerge within the team during rapid growth, and the burden of commercial software adoption costs or training also acts as a realistic barrier. Therefore, it is necessary to establish not only technological methodologies but also a support system that helps internalize them within the organization.
In this regard, MathWorks provides startups with exclusive licenses for key products, including MATLAB and Simulink, and operates a program that combines online learning materials, technical support, community activities, and partner networks. Furthermore, by linking customized training and technical consulting as needed to provide direction for resolving initial development challenges, it supports startups in addressing issues that are difficult to resolve solely with internal resources.
Startups in 2026 are no longer in an environment where growth can be sustained solely by capital raising. Success or failure will depend on how quickly they internalize core competencies within a complex support ecosystem that combines technology, talent, and community. Sustainable innovation will only become possible when investors, corporations, the government, and technology partners recognize these structural changes and fulfill their respective roles. Internalizing technological capabilities is a necessity, not an option, and support systems that enable this are becoming another driving force for startup growth.
[Deep Tech Insight]ディープテックスタートアップ、資本を超えて技術力競争で
スタートアップは革新的なアイデアとそれを実行する初期資金で出発する。しかし、2026年の市場環境は単に製品を開発し発売する次元を超えた。人工知能（AI）の急速な拡散、持続可能性に対する要求、そして国家別に強化されている規制環境は、スタートアップが対応すべき複合的な課題となっている。特に自律走行、ドローン、エネルギー、医療機器のように安全性と信頼性が核心競争力となる分野では、開発初期段階から技術検証と規制要件を共に考慮する構造が一般化されている。
この変化の中でスタートアップエコシステムも急速に進化している。近年、大企業とグローバル技術企業が単純な投資家の役割を超え、技術コラボレーションと成長支援プログラム、ネットワーク支援まで含める方法で参加範囲を広げている。資本中心の生態系で技術・人・組織が結合された多層的な支援構造に移動しているのだ。
しかし、生態系の外形的拡張だけでは十分ではない。 AIベースのサービス、Blue Tech、ドローン、エネルギーシステムなどの技術集約的分野では、コア技術をどれだけ早く内在化するかが競争力を左右する。単にアルゴリズムの性能を改善するだけでは不十分であり、これを実際の物理システムと組み合わせて様々な条件で検証できる開発能力が同時に要求される。
技術内在化を進めるシミュレーションとモデルベース設計
例えば、海洋モニタリングや環境にやさしい船舶、水質浄化技術を扱うブルーテック分野、そして物流・農業・セキュリティなどに拡張されるドローン産業では、すべてのシナリオを試験することは現実的に難しい。このため、開発初期からシミュレーションとモデルベース設計（Model-Based Design、MBD）を通じて設計リスクを減らし、安全性と規制要件を事前に検証するアプローチがますます重要になっている。
モデルベースの設計とシミュレーションは、このニーズに対応する重要な方法論として位置付けられています。マスワークスのマットラップ（MATLAB）とシミュレーションリンク（Simulink）を活用すると、複雑なシステムの挙動を事前に分析してエラーを減らすことができます。限られた人材と資源を持つスタートアップにとって、これは開発速度と品質を同時に確保できる重要な基盤となる。
実際のケースでも、この流れは明らかに現れます。ハイブリッド商用車を開発したスタートアップリボルト（Revolt）は、マットラップとシミュレーションベースのシミュレーションアプローチにより設計初期段階でシステム挙動を繰り返し検証し、物理プロトタイプ製作前に主要設計リスクを減らした。このプロセスは、開発期間を短縮し、製品の市場参入をスピードアップする結果につながった。
バッテリー分析ソリューションを提供するスタートアップTWICEもシミュレーションベースのモデリングを通じて製品の信頼性を初期段階で確保し、これを基にグローバル完成車やバッテリーメーカーとのコラボレーションを拡張していった。高電力システムテストプラットフォームを開発したインピーダイムの場合、物理環境ですべてのシナリオをテストすることは事実上不可能であるため、シミュレーションとHIL（Hardware-in-the-Loop）ベースのアプローチ自体がビジネスモデルの前提条件となりました。
このように、シミュレーションとモデルベースの設計は、単純な開発ツールを超えて、ディープテクとハードウェアスタートアップのビジネスを可能にするコアインフラとして位置づけられている。問題は、これらの技術力を初期段階のスタートアップがそれ自体ですべて確保することは容易ではないという点である。急速な成長過程でチーム内部の能力格差が発生することもあり、商用ソフトウェア導入費用や教育に対する負担も現実的な障壁として作用する。したがって、技術的方法論だけでなく、それを実際の組織内に内在化するのを助ける支援システムが一緒に設けられる必要がある。
これに関連して、マスワークスはスタートアップを対象にマットラップとシミュレーションリンクをはじめとする主要製品に対する専用ライセンスを提供し、オンライン学習資料と技術支援、コミュニティ活動、パートナーネットワークなどを組み合わせたプログラムを運営している。また、必要に応じてカスタマイズされた教育と技術コンサルティングを連携し、初期開発課題を解決するために必要な方向性を提示することで、内部人材だけで解決しにくい部分を補完するよう支援している。
2026年のスタートアップは、もはや資本調達だけで成長できる環境に置かれていない。技術と人材、コミュニティが結合された複合的な支援生態系の中で、核心力量をどれだけ早く内在化するかが成敗を左右する。投資家、企業、政府、そして技術パートナーがこれらの構造的変化を認識し、それぞれの役割を果たすとき、持続可能な革新はすぐに可能になります。技術力の内在化は選択ではなく必須であり、これを可能にする支援体系はスタートアップ成長のもう一つの動力となっている。
【深度科技洞察】深度科技创业公司：从资本竞争转向技术能力竞争
初创企业起步于创新理念和启动资金。然而，2026年的市场环境已远不止于产品开发和上市。人工智能（AI）的快速普及、对可持续发展的需求以及各国日益严格的监管环境，都给初创企业带来了必须应对的复杂挑战。尤其是在安全性和可靠性是关键竞争优势的领域——例如自动驾驶、无人机、能源和医疗器械——从研发初期就兼顾技术验证和监管要求的架构正变得越来越普遍。
在这些变化之中，创业生态系统也在快速演变。近年来，大型企业和全球科技公司已不再局限于单纯的投资者角色，而是拓展了参与范围，涵盖技术合作、成长支持项目和人脉拓展等领域。整个生态系统正从以资本为中心的模式转向融合技术、人才和组织的多层次支持结构。
然而，仅靠生态系统的向外扩展是不够的。在人工智能服务、蓝色科技、无人机和能源系统等技术密集型领域，竞争力取决于核心技术内部化的速度。仅仅提升算法的性能是不够的；还需要同时具备将这些算法与实际物理系统相结合，并在各种条件下进行验证的开发能力。
仿真和基于模型的设计加速技术国际化
例如，在海洋监测、环保船舶和水净化技术等蓝色科技领域，以及无人机行业向物流、农业和安防等领域拓展的过程中，要测试所有场景在现实中是十分困难的。因此，从开发初期就采用仿真和基于模型的设计（MBD）方法来降低设计风险并预先验证安全性和监管要求，变得日益重要。
基于模型的设计和仿真正逐渐成为满足这些需求的核心方法。利用 MathWorks 的 MATLAB 和 Simulink，可以对复杂的系统行为进行预分析并减少误差，而通过 Embedded Coder 实现的自动化代码生成则能显著加快原型实现的速度。对于人员和资源有限的初创公司而言，这为同时保证开发速度和质量奠定了至关重要的基础。
这一趋势在实际案例中也显而易见。初创公司Revolt开发了一款混合动力商用车，该公司在早期设计阶段采用基于MATLAB和Simulink的仿真方法，迭代验证系统性能，并在物理原型生产前降低关键设计风险。这一流程缩短了开发周期，加快了产品上市速度。
电池分析解决方案初创公司TWAICE也通过基于仿真的建模，在早期阶段就确保了产品的可靠性，并在此基础上扩大了与全球汽车制造商和电池制造商的合作。而开发高功率系统测试平台的Impedyme公司，由于在物理环境中测试所有场景几乎是不可能的，因此，基于仿真和硬件在环（HIL）的方法成为其商业模式的先决条件。
因此，仿真和基于模型的设计正逐渐成为支撑深度科技和硬件初创企业业务的核心基础设施，其作用远不止于开发工具。问题在于，早期初创企业很难独自掌握所有这些技术能力。在快速发展过程中，团队内部可能会出现能力差距，而商业软件的采用成本或培训费用也是一大障碍。因此，不仅需要建立技术方法论，还需要建立一套支持体系，帮助企业将这些方法论内化到组织内部。
在这方面，MathWorks 为初创公司提供包括 MATLAB 和 Simulink 在内的关键产品的独家授权，并运营一个整合了在线学习资料、技术支持、社区活动和合作伙伴网络的项目。此外，MathWorks 还根据需要提供定制化培训和技术咨询，指导初创公司解决初期开发难题，从而帮助它们应对仅靠内部资源难以解决的问题。
2026 年，初创企业将不再能够仅依靠融资来维持增长。它们的成败将取决于它们能否迅速将核心竞争力融入到由技术、人才和社群构成的复杂支持生态系统中。只有当投资者、企业、政府和技术合作伙伴认识到这些结构性变化并履行各自的职责时，可持续创新才有可能实现。技术能力的内化已成为必然，而非可选项，而能够实现这一目标的支撑系统正成为推动初创企业增长的另一大动力。
[Analyse des technologies de pointe] Startups Deep Tech : Passer de la compétition basée sur le capital à celle basée sur les capacités technologiques
Les startups naissent d'idées novatrices et disposent d'un capital initial pour les concrétiser. Cependant, en 2026, le contexte économique a évolué et ne se limite plus au simple développement et au lancement de produits. La diffusion rapide de l'intelligence artificielle (IA), les exigences croissantes en matière de développement durable et le durcissement des réglementations à travers le monde posent des défis complexes auxquels les startups doivent faire face. Dans les secteurs où la sécurité et la fiabilité constituent des atouts concurrentiels majeurs – tels que la conduite autonome, les drones, l'énergie et les dispositifs médicaux – une structure intégrant la vérification technique et les exigences réglementaires dès les premières phases de développement se généralise.
Dans ce contexte de transformation, l'écosystème des startups évolue lui aussi rapidement. Récemment, les grandes entreprises et les géants de la tech ont étendu leur champ d'action, passant du simple rôle d'investisseur à la collaboration technologique, aux programmes d'accompagnement à la croissance et au réseautage. L'écosystème évolue ainsi d'un modèle centré sur le capital vers une structure de soutien à plusieurs niveaux, combinant technologie, ressources humaines et organisations.
Toutefois, l'expansion externe de l'écosystème ne suffit pas à elle seule. Dans les secteurs à forte intensité technologique tels que les services basés sur l'IA, les technologies bleues, les drones et les systèmes énergétiques, la compétitivité dépend de la rapidité avec laquelle les technologies clés sont internalisées. Améliorer uniquement les performances des algorithmes est insuffisant ; il est également nécessaire de développer les capacités permettant de les intégrer à des systèmes physiques réels et de les vérifier dans diverses conditions.
Simulation et conception basée sur des modèles : accélération de l'internalisation technologique
Par exemple, dans le secteur des technologies bleues (surveillance marine, navires écologiques, purification de l'eau) et dans l'industrie des drones (logistique, agriculture, sécurité), il est pratiquement impossible de tester tous les scénarios. C'est pourquoi, dès les premières phases de développement, une approche permettant de réduire les risques liés à la conception et de vérifier la conformité aux exigences de sécurité et réglementaires par la simulation et la conception basée sur des modèles (MBD) revêt une importance croissante.
La conception et la simulation basées sur des modèles s'imposent comme des méthodologies essentielles pour répondre à ces exigences. L'utilisation de MATLAB et Simulink de MathWorks permet la pré-analyse du comportement de systèmes complexes et la réduction des erreurs, tandis que la génération automatique de code via Embedded Coder accélère considérablement la mise en œuvre des prototypes. Pour les jeunes entreprises aux ressources humaines et matérielles limitées, cela constitue un atout majeur pour garantir simultanément rapidité et qualité de développement.
Cette tendance se vérifie également dans des exemples concrets. Revolt, une start-up ayant développé un véhicule utilitaire hybride, a utilisé une approche de simulation basée sur MATLAB et Simulink pour vérifier itérativement le comportement du système dès les premières phases de conception et réduire les principaux risques liés à la conception avant la production du prototype physique. Ce processus a permis de raccourcir les délais de développement et d'accélérer la commercialisation du produit.
TWAICE, une start-up spécialisée dans les solutions d'analyse de batteries, a également garanti la fiabilité de ses produits dès ses débuts grâce à la modélisation par simulation et a étendu ses collaborations avec des constructeurs automobiles et des fabricants de batteries internationaux. Quant à Impedyme, qui a développé une plateforme de test de systèmes haute puissance, tester tous les scénarios en environnement physique s'avérait quasiment impossible ; de ce fait, une approche basée sur la simulation et le Hardware-in-the-Loop (HIL) est devenue indispensable à son modèle économique.
Ainsi, la simulation et la conception basée sur des modèles s'imposent comme une infrastructure essentielle au développement des startups deep tech et hardware, dépassant le simple cadre des outils de développement. Le problème réside dans la difficulté pour les jeunes startups d'acquérir seules l'ensemble de ces compétences technologiques. Des lacunes peuvent apparaître au sein des équipes lors d'une croissance rapide, et le coût d'adoption des logiciels commerciaux ou de la formation constitue un frein important. Il est donc nécessaire de mettre en place non seulement des méthodologies technologiques, mais aussi un système de soutien pour faciliter leur intégration au sein de l'organisation.
À cet égard, MathWorks propose aux startups des licences exclusives pour des produits clés, tels que MATLAB et Simulink, et gère un programme qui combine ressources d'apprentissage en ligne, assistance technique, activités communautaires et réseaux de partenaires. De plus, en associant formations personnalisées et conseils techniques, selon les besoins, pour les guider dans la résolution des difficultés de développement initiales, MathWorks aide les startups à surmonter des problèmes qu'il est difficile de résoudre uniquement avec leurs ressources internes.
En 2026, les startups ne peuvent plus se permettre de financer leur croissance uniquement par des levées de fonds. Leur succès dépendra de leur capacité à intégrer rapidement les compétences clés au sein d'un écosystème de soutien complexe, alliant technologie, talents et communauté. L'innovation durable ne sera possible que lorsque les investisseurs, les entreprises, les pouvoirs publics et les partenaires technologiques prendront conscience de ces changements structurels et assumeront pleinement leurs rôles respectifs. L'intégration des compétences technologiques est une nécessité, non une option, et les systèmes de soutien qui la facilitent deviennent un moteur de croissance essentiel pour les startups.