스타트업 트렌드#1. 인공지능
크런치베이스(Crunchbase)에 따르면 2019년 미국계 AI 기업에만 186억달러(약 20조5000억원)가 투자됐다. 팬데믹으로 벤처 투자가 위축된 올해에도 현재까지 AI 분야에 전 세계적으로 129억달러(약 14조2500억원)가 투자됐다. 가트너(Gartner)는 2018~2019년 사이 AI를 사용한 조직은 4%에서 14%로 늘었다고 조사했다.
특히 2014년 이안 굿펠로우(Ian Goodfellow, 현 애플 머신러닝 디렉터)가 두 개의 인공신경망이 경쟁하도록 설계한 ‘GAN(Generative Adversarial Network, 생성적 적대 신경망)’을 소개한 후 본격적인 딥러닝(Deep learning) 시대가 열리면서 관련 스타트업과 벤처투자가 기하급수적으로 늘어났다.
그렇다면 어떤 회사가 2020년 가장 주목받았던 회사였을까? 데이터로봇은 그 리스트에서 빠질 수 없을 것이다. 왜일까?
산업 분류: AI
창업 연도: 2012
본사 위치: Boston, MA
창업자: Jeemy Achin, Thomas DeGodoy
누적 투자액: 7억60만 달러 (최종라운드: 2억7000만달러, Series F)
데이터로봇(DataRobot)은 기업이 AI 기술의 한 분야인 머신러닝(ML, 기계학습) 모델을 구축할 수 있도록 돕는 스타트업이다.
지난 11월17일(미국 시간), pre-IPO 자금으로 2억7000만달러(약 2997억원) 투자유치에 성공, 데이터로봇의 기업가치는 27억달러(약 3조원)가 됐다.
이번 라운드는 알티미터 캐피털(Altimeter Capital)이 주도했으며, 티 로우 프라이스(T.Roewe Price), 블랙록(BlackRock), 타이거 글로벌(Tiger Global), 실버레이크 워터맨(Silver Lake Waterman), 비 캐피털 그룹(B Capital Group), 글린 캐피털(Glynn Capital), 클리어브릿지(ClearBridge), NEA, 사파이어 벤쳐스(Sapphire Ventures) 등이 투자에 참여했다.
제레미 아친(Jeremy Achin) CEO & 공동 창업자와 댄 라이트(Dan Wright) 사장 & COO가 이끄는 데이터로봇은 연간 1억 달러를 훨씬 넘는 수익을 내고 있으며 두 자릿수 성장을 보이고 있다.
유럽에서 빠르게 확장하고 있으며 호주, 싱가포르, 아시아 태평양 지역에서도 성장이 예상된다. 데이터로봇에 따르면 이 회사의 클라우드 플랫폼에서 20억 개 이상의 러닝머신 모델이 구축됐다.
나스닥에서 데이터로봇이 상장도 하지 않았는데 '펀딩'을 받았다며 뉴욕 나스닥 간판에 축하하는 메시지를 보냈다. 그만큼 차기 상장 회사로 큰 기대를 모으고 있다.(출처 : DataRobot)
인공지능은 ‘인간의 지능을 요구하는 일을 수행하는 컴퓨터 시스템’이라는 뜻으로 요약할 수 있을 것이다. 데이터로봇(DataRobot)이 대체하고 있는 인간의 영역은 ‘데이터 과학자’들의 영역이다. 진짜 데이터 과학자가 아닌 가짜 데이터 과학자를 대체하려 한다.
실제 데이터로봇의 공동 창업자 제레미 아친은(Jeremy Achin)은 데이터 과학자라는 직업이 유행하고 많은 돈을 벌자 수준에 못미치는 가짜 데이터 과학자들이 범람하고 있음을 알아내고 인간 데이터 과학자를 대체할 인공지능 플랫폼을 만들었다고 한다.
그럼 데이터 과학자들은 무슨 일을 하고 있을까? 데이터 과학자들은 일반적으로 대용량의 데이터를 이용해 AI 모델을 학습시켜 가치를 창출해낸다.
이 과정은 크게 데이터 클리닝-피처 엔지니어링(모델에게 데이터를 인풋하는 과정)-모델 학습 과정 등으로 구성되는데 데이터로봇은 데이터 과학자들을 대신하여 이러한 일련의 과정을 자동화해 최적의 모델을 만들게 해주는 인공지능 플랫폼을 제공한다.
* 데이터로봇 인공지능 플랫폼 기능설명(출처 : 유튜브 화면캡쳐 (DataRobot))
데이터로봇의 AI 플랫폼으로는 팍사타 데이터 프렙(Paxata Data Prep), Automated Machine Learning, Automated Time Series, MLOps, AI apps가 있다.
데이터로봇의 자동화된 머신러닝 플랫폼은 데이터에 대한 최적의 예측 모델을 찾아 비즈니스 문제를 해결하는 데 도움을 준다. 데이터로봇의 대량 병렬 프로세싱(massively parallel processing) 능력은 한번에 많은 모델을 만들 수 있게 해줌으로써 몇 주가 걸리던 일이 한 나절이면 마무리될 수 있게 만들었다. 또한 AI 모델 트레이닝 과정에서 일어나는 자세한 설명등을 제공함으로써 AI 모델의 투명성을 높이고 통찰력을 제공을 가능케 했다.
또 주어진 데이터 세트에 어떤 모델이 작동할지 추측하는 대신 어떤 머신러닝 패키지 (Scikit-learn, H2O, Valhalla, Webit, TensorFlow)가 최적의 알고리즘과 모델인지 고객에게 알려준다. 그리고 복잡한 코딩 대신 버튼 터치 한 번으로 단순하고 우아한 한줄 짜리 API를 생성, 수개월 걸리던 일을 단 몇 분으로 단축시켜준다.
이 회사는 비즈니스 결과를 이끌어 낼 수 있도록 중앙 관리형 플랫폼을 제공하며 클라우드 플랫폼(선택형, 사내 또는 전체 관리형 서비스)에서 사용할 수 있다.이처럼 데이터로봇의 예측 분석 및 통찰력을 제공하는 인공지능 플랫폼으로 고객들은 비즈니스에서 정확한 예측 모델링을 쉽고 빠르게 할 수 있는 것이 특징이다.
AI 인사이트, 변곡점을 맞다
브래드 거스트너(Brad Gerstner) 알티미터캐피탈 최고경영자(Altimeter Capital CEO)는 데이터 로봇에 투자 성명을 발표하면서 "인공지능이 제공한다는 통찰력은 오랫동안 머나먼 약속에 머물러 있었지만 이제 변곡점을 맞았다. 그리고 AI 주도 비즈니스 인텔리전스를 민주화한다는 측면에서 데이터로봇은 그 선두에 섰다.”고 평가했다.
이제 인공지능이 대량의 데이터를 바탕으로 미래를 예측을 하고 통찰력을 이끌어내는 데이터 과학자들의 두뇌를 대신할 수준에 이르렀다는 평가다. 데이터로봇은 이제 단순 노동력을 대체하는 로봇이 아닌, 세계 최고 수준의 데이터 과학자들을 대체할 수 있는 인공지능 플랫폼을 견인하고 있다.
References
Enterprise AI Platform DataRobot Lands $270M At $2.7B Valuation – Crunchbase News
(252) How DataRobot Works - YouTube
(252) DataRobot AI Experience - Keynote from CEO Jeremy Achin - YouTube
*본 글은 더밀크닷컴에 기재한 글입니다.
https://themiilk.com/articles/a74235a4e/u/17842c1a/a30d18c65