샌프란시스코에 본사를 둔 인공지능(AI) 스타트업 라이터(Writer)가 12일(현지시간) 2억 달러(약 2800억원)에 달하는 투자 유치에 성공했다.

이번 투자에서 라이터는 19억 달러(약 2조 6700억원)의 기업가치를 인정받았다. 라이터는 최근 2억 달러 규모의 투자금을 유치했다고 발표했다.

이번 투자 라운드에는 세일즈포스 벤처스, 어도비 벤처스, IBM 벤처스 등 여러 투자자가 참여했다.

라이터는 지난 2020년 메이 하비브 CEO와 와심 알시크 CTO가 공동으로 설립한 AI 스타트업이다.

이번 투자에 참여한 한 투자자는 "라이터는 효과적이고, 배포하기 쉬운 정교한 AI 기반 솔루션을 제공한다"라며 "투자자로서뿐만 아니라 고객으로서도 라이터를 선호한다"라고 했다.

대규모 투자 유치에 성공한 라이터는 실제 투자자들을 비롯 시장에서도 주목하고 있는 기업 중 하나다. 업계에선 라이터가 비용효율적인 AI 학습 방법을 구축했다는 점에 주목하고 있다.

라이터는 최근 거대언어모델(LLM)인 '팔미라 X 004(Palmyra-X-004)'를 출시했다.

새로운 모델은 벤치마크에서 경쟁사를 능가했다고 라이터 측은 밝혔다. 팔미라는 개발자가 고유한 비즈니스 시스템과 통합된 복잡한 AI 앱을 보다 쉽게 ​​구축할 수 있도록 지원한다.

해당 모델은 코딩을 간소화하고 의사 결정을 자동화할 수 있다. 도구 호출을 통해 자연어에 대한 응답으로 다양하고 강력한 다중 작업 워크플로를 활성화하는 것이 더 쉬워진다는 설명이다.

금융 기관은 API를 통해 외부 금융 데이터베이스에서 자동으로 데이터를 가져오고, 기능에 따라 정의된 복잡한 분석을 수행하고, 대시보드를 업데이트할 수 있다.

라이터만의 특유의 학습 방식도 주목할 만하다. 최신 모델을 훈련하는 데 보통 수백만 달러 규모의 자금이 쓰이고 있는 가운데 라이터는 약 70만 달러(약 9억 5000만원)밖에 쓰지 않았다고 한다.

비결은 합성 데이터다. AI가 만든 데이터를 활용해 모델을 훈련시켰기 때문에 비용을 절감할 수 있었다고 한다. 일각에선 합성 데이터가 모델 성능을 저하시키고, 기존 편향을 심화시킬 수 있다고 지적한다.

이에 라이터의 공동 창립자인 와심 알시크는 "수년간 합성 데이터 파이프라인을 개발해 왔다"라고 밝혔다.

환각 데이터로 모델을 훈련시키지 않고, 무작위 데이터를 생성하기 위해 모델을 사용하지 않는다고 한다.

라이터는 실제 데이터를 기반으로 더 명확하고 깔끔한 방식으로 구성된 합성 데이터를 만든다고 전했다. 자체적인 합성 데이터 파이프라인을 통해 믿을 수 있는 AI 모델을 구현한다는 뜻이다.

이에 최근 라이터는 최고 분석가들로부터 생성형 AI 엔지니어링 및 지식 관리 애플리케이션 분야의 리더로 인정받고 있다.

세일즈포스 제품 및 산업 마케팅 담당은 "LLM을 신뢰할 수 있는 비즈니스 도구로 전환하려면 엄청난 양의 엔지니어링이 필요하다"라며 "라이터는 효과적이고 배포하기 쉬운 세련된 AI 기반 솔루션을 제공한다"라고 밝혔다.

메이 하비브 라이터 CEO는 "오늘날 전 세계 최대 규모의 수백 개 기업이 라이터를 사용해 어려운 비즈니스 과제를 해결하고 전례 없는 투자대비수익(ROI)을 달성하고 있다"라며 "안전하고 신뢰할 수 있으며 적응 가능한 차세대 자율 AI 솔루션을 제공하는 데 집중할 것"이라고 말했다.

AI포스트(AIPOST) 유형동 수석기자

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