AI 기업 리서치 : 업스테이지
Making AI Beneficial!
Nation : South Korea
Industry : Cross Industry Tech
Total Funding Amount : N/A
Round : N/A
Founded Date : 2020
한때 딥러닝에 입문하는 모든 이들이 봤던 유튜브 채널 '모두를 위한 딥러닝'의 강사, Sung Kim 교수님이 CEO로 창립한 스타트업! 그 스타트업의 현재 행보를 알아보았다.
https://www.youtube.com/watch?v=BS6O0zOGX4E&list=PLlMkM4tgfjnLSOjrEJN31gZATbcj_MpUm
Description
업스테이지는 '인공지능 트랜스포메이션 스타트업'이다. 즉, 기업이 AI 기술을 활용하여 회사의 성장을 도모할 수 있게 돕는다는 것이다. 제공하는 서비스에 포함되는 내용은 기본 AI 모델 및 시스템 구축, 회사 내부 AI 인재 양성 등이 있다.
홈페이지 디폴트 언어가 영어이며 한국어로 바꿀 수 있다는 점에서 글로벌을 겨냥하고 있음을 알 수 있다."Making AI Beneficial"
"AI로 세상을 이롭게"
라는 슬로건으로 아래 두 가지 기준의 활동을 이어나가는 듯하다.
회사명인 Upstage는 국내의 '기업'뿐만 아니라 한국 전체의 AI 기반을 닦아 이들을 무대 위(Upstage) 주인공으로 만들겠다는 의미가 들어있다고 한다. 대단히 멋진 포부라고 생각하고 팀 구성을 봤을 때 충분히 가능하다고 느꼈다. 과연 AI 기술을 한국 전체에 어떻게 적용할 것인지, 그리고 AI 도입을 통해 비용을 절감시키거나 더 큰 수익을 창출시킬 수 있을 것인지 여부가 기대된다.
Team
홈페이지를 쭉쭉 내려가다 보면 Team 섹션이 나온다.
공동 창업자로는 네이버 Visual AI / OCR을 리드하며 세계적인 성과를 냈던 이활석 CTO와 파파고의 모델팀을 리드했던 박은정 CSO가 참여하고 있다. 외에도 자연어처리 엔지니어, 캐글(글로벌 데이터 사이언스 커뮤니티. 주어진 데이터로 예측 정확도를 높이는 경쟁을 하기도 함) 그랜드 마스터, 전 카카오 AI 기술팀 리더, 홍콩 과학기술대학교 Lei Chen 교수 등의 능력자들이 팀원 또는 고문으로서 참여하고 있다.
AI 사업에서 중요한 것은, 대게의 사업들이 그렇지만, 버티컬한 자신만의 영역과 양질의 데이터이다. 즉, Domain Knowledge(특정한 전문화된 학문이나 분야의 지식)가 중요하다는 것이다. 그러나 Upstage는 AI 자체가 그들의 도메인이고 Industry이다. 이런 종류의 AI 컨설팅 회사들은 원래 초반 회사의 레퍼런스를 쌓는 과정이 매우 고되다. 자칫하다가는 고객사의 하청 업체가 된 듯 느껴져 구성원이 매너리즘에 빠지게 되는 경우도 많다고 들었다. 그러나 Upstage는 공동 창업자들의 위상을 통해 그런 문제들이 이미 해결되어 보이며 실제로 이미 많은 고객사들이 확보되어있다고 한다.
Service
'국내 100대 AI 유망 기업' 리스트가 발표되었다. 제조업, 헬스케어, 모빌리티 등의 산업 분야가 나눠졌는데 Upstage와 같이 AI 기술을 다양한 산업에 적용하려는 기업은 크로스 산업(Cross-industry)으로 분류한다. 2020 CB Insights에서도 100대 AI 기업을 발표한 적 있는데, CB Insights의 분류를 참고한 것 같다. Upstage 역시 굳이 분류하자면 Cross-industry 분야라고 할 수 있을 것이다.
내가 생각하는 Upstage와 같은 AI 컨설팅-트랜스포메이션 회사가 기존 산업에 기여할 수 있는 점은 크게 두 가지라고 생각한다. 아직 구체적인 고객 사례가 발표된 바 없기 때문에 이 부분에서는 나의 생각을 말하겠다.
첫 번째는 넷플릭스가 로맨틱 장르를 좋아하는 유저에게는 따듯한 분위기의 포스터를 보여주고, 액션 장르를 좋아하는 유저에게는 역동적인 포스터를 추천하듯이, AI 기술로 유저 경험을 최적화 및 극대화할 수 있다. 이 경우는 비즈니스에 대한 센스와 구체적인 문제 정의가 필요하다. 문제 정의만 확실히 되어있다면 높은 수준의 인공지능 인력을 보유하고 있는 Upstage에서 충분히 문제 해결에 기여가 가능할 것이다. 그러나 만약 문제 정의가 되어있지 않은 기업의 경우에는 이를 발견하기까지 꽤많은 시간이 소요될 것이고, 이를 위해서는 창의적 사고 역량이 필요하다.
두 번째는 알파고를 만든 딥마인드팀이 구글에서 전력 사용을 최적화했듯, 회사 운영 자원 및 비용의 최적화이다. 작년 어떤 세미나에서 인공지능 스타트업에서 화력 발전소의 운영을 최적화시켰다는 사례를 들은 적 있는데 유사한 맥락이다. 이 경우에는 문제 정의는 명확하지만, 오랜 기간 쌓여온 양질의 데이터가 필요할 것이다. 당장 해결하기 어렵다면 앞으로 그 문제를 해결하기 위한 데이터 파이프라인을 만들어줄 것으로 예상된다. 다만 데이터가 모든 것을 해결해주진 않는다. 산출해낸 결과를 그 회사에 적용 가능한 방식까지 제시해야 되는 것이 진정한 솔루션일 것이다.
Upstage 홈페이지에서 30~40분가량의 무료 상담을 지원하고 있다. Upstage가 트랜스포메이션을 해주는 과정은 1) 문제정의(AI 기술을 통해 혁신이 가능한 부분을 파악) 2) 가이드(AI 모델 및 시스템 구축) 3) 기타(AI팀)이다. 세 번째 부분이 아직 불명확한 것 같다. 회사 내의 개발자에게 인공지능 능력 양성해준다고는 말하지만, 그게 불가능하거나 어려운 회사도 분명 존재하리라 생각하기 때문이다. 데이터 인프라를 구성하고 지속적으로 역량을 길러내기 위한 교육에는 적지 않은 비용이 들어간다. 그리고 경영진의 인내심이 필요하다. 만일 경영진이 구성원에게 데이터적 마인드를 내재화하기 위한 노력을 게을리한다면, 회사는 도로 '감'에 의존하고 '결과론적'으로 인과를 분석하는 상태를 답보할 것이다. 그런 비즈니스 리스크에 대한 Upstage의 리스크 플랜이 너무 궁금하다.
Technology
정말 다양한 분야에서 최고의 AI 인재들로 구성되어있고, 아직도 모집 중인 것으로 보이기 때문에 컴퓨터 비전, 자연어처리, 음성 인식 등 인공지능 분야의 거의 모든 기술을 활용하여 솔루션을 낼 수 있을 것이다. 그러나 고객사가 갖고 있는 버티컬 한 영역의 데이터는 항상 새롭고 도전적일 것이다. 데이터는 결코 만만하지 않다. 문제가 명확하더라도, 솔루션을 내기 위한 데이터가 존재하지 않거나, 지나치게 비정형적이어서 가공하는데 많은 비용이 소모될 수 있다.
나아가 데이터와 모델을 활용해서 최고의 결과물을 내기 위해서는 매번 적지 않은 노력과 시간이 필요할 것이라고 생각한다. 그리고 그 노력과 시간은 그대로 회사의 비용이기 때문에 ROI를 위해 시간 대비 효율을 높이기 위한 업무 방식이 필요할 것으로 예상되고, 고객사에게도 장기적인 마스터플랜을 제공하여 지속적인 목표 성취를 통한 동기부여를 계획해야한다.
BM&Revenue
'당장 돈을 벌기보단 시장의 파이를 키워 한국의 기업 생태계를 바꾸고자 할 것이다...'라고 생각을 했는데, 어떤 기사에 따르면 20년 9월에 설립 후 두 달 만에 매출 70억 원을 돌파했다고 한다. 그 기사를 보고, 이 회사는 기술력뿐만 아니라 비즈니스 역량도 매우 뛰어나다고 생각했다. 기업이 겪고 있는 문제가 명확하고 관련 데이터가 확보된 기업을 선정해 올해 1월 4일부터 순차적으로 상담을 시작했다고 한다. 솔직히 문제 정의와 데이터 확보가 제일 힘든 것이라고 생각하는데, 이 부분은 구성원들의 맨파워가 회사를 한걸음 빠르게 성장시킨 지점으로 보보였다.
컨설팅 비용을 받거나 솔루션에 대한 비용으로 매출이 발생할 수도 있고, 나아가 (조금 힙한 느낌으로) 최적화되거나 부가적으로 창출한 가치에 대해 일정 퍼센티지를 N년간 받을 수도 있을 것 같다(이 경우 Cost per Revenu?라고 해야할지.... 개인적인 견해이다). 관건은 '솔루션에 대한 실행사가 될 것인가'이다. 실행사가 되는 것은 그만큼 확실한 매출원이 확보되지만, 지속적인 관리에 대한 노동 비용이 발생한다. 이에 따르는 인건비나 직원들의 매너리즘에 대해 대비가 필요할 것 같다.
그리고 추가로 기업에 여러 가지 교육을 제공하고 교육비를 받을 것으로 예상된다. AI 교육 대행사 정도로 생각할 수 있다. 예를 들면 이번 '실무형' AI 엔지니어를 키우는 네이버 커넥트의 '부스트 캠프 AI Tech'에 운영사로 참여하였다.
Personal Comments
기업에 AI 내지는 데이터를 도입하는 것은 절대 쉬운 일이 아니다. 이를 방해하는 강력한 요소들이 많기 때문이다. 지금까지 지속된 수직적 한국 기업 문화, 감에 의존한 계획 수립, 결과론적인 성과 분석, 프레이밍, 편견 등... 따라서 Upstage가 하려는 일은 이러한 방해 요소들을 이겨내고 회사의 '결'을 바꾸는 숭고한 일이다. 새로운 데이터적 마인드셋을 전사적으로 내재화해야하는데, 이는 절대 하루 아침 끝나지 않을 것이다. 또 앞서 말했듯, 경영진의 인내심이 부족하면 다시 원상복귀될 위험성도 존재한다. 그럼에도 불구하고 체제 전환에 성공하여 기업에서 데이터 선순환 구조를 확보할 수 있다면 이에 대한 기업의 이익은 엄청날 것이다.
Upstage에 궁금한게 정말 많다. 그중 하나는 BM의 확장 여부이다. AI 컨설팅에는 고객사 마다 꾸준한 관리와 노력이 들어간다. 즉 클라우드 사업처럼 한 번 만들어 놓은 제품을 무한정으로 고객에게 제공하거나, 플랫폼 사업처럼 플랫폼 위에서 다양하고 무한한 새로운 비즈니스들이 탄생하기 어렵다는 것이다. 현재로써는 B2B로 노력한 만큼 매출이 발생하는 구조라고 생각한다. 굴지의 AI 인재들이 모여있는 만큼 비즈니스에 대한 깊은 고민을 통해 J커브를 그릴 수 있는 비즈니스 플랜을 세우거나 IT 프로덕트를 린하게 내어보아도 좋을 것 같다는게 나의 귀결이다. 어쨋든 스타트업이니까 말이다.
최근 홍콩 지사를 설립했다고 한다. 홍콩, 중국을 공략하고 그 뒤에 글로벌 시장으로 진출할 것으로 보인다. Upstage는 분명 AI 분야에서 유니콘으로 거듭날 수 있을 것이라 생각하고, '모두를 위한 딥러닝'을 통해 공부했던 제자로서 너무나도 응원하는 바이다.
※ 오타 혹은 잘못된 정보에 대한 지적을 해주신다면 감사히 듣고 반영하겠습니다.
e-mail : 2kanghee1@gmail.com
