해외 VC 앞다퉈 돈 쏟아붓는다…LLM보다 대세 된 이것 [팩플]

작성일 07-10

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="F7nmWAxpsa">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="ccf8c22cc548c45e87291a108afba2463022e324642d31a24445079800f33057" dmcf-pid="3BgIHEe7rg" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="지난달 30일 서울 마포구 디캠프에서 미국 VC 페가수스테크벤처스와 스타트업정키가 공동 개최한 스타트업 월드컵 한국 결선에서 피칭 중 인 배호 큐빅 대표. 사진 스타트업정키" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202507/10/joongang/20250710060133794mmnb.jpg" data-org-width="560" dmcf-mid="tchtbYwMON" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202507/10/joongang/20250710060133794mmnb.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            지난달 30일 서울 마포구 디캠프에서 미국 VC 페가수스테크벤처스와 스타트업정키가 공동 개최한 스타트업 월드컵 한국 결선에서 피칭 중 인 배호 큐빅 대표. 사진 스타트업정키
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          <p contents-hash="7f4f6db9b9b81a45e15b902e93e3a834f895dfe798c435e77349de9a61188309" dmcf-pid="0baCXDdzmo" dmcf-ptype="general"><br> 글로벌 벤처캐피털(VC)들의 인공지능(AI) 분야 투자 흐름이 대규모언어모델(LLM)에서 ‘버티컬 AI’(특정 산업·업종에 특화한 AI)로 확산하고 있다. </p>
          <div contents-hash="fe1f4fa5d7c7ca793c15f1edc9332888b2d9f85b9e68b993b7656485e5c338a5" dmcf-pid="pKNhZwJqwL" dmcf-ptype="general">
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           <br>
           <p> 무슨 일이야 </p>
           <br> 지난달 30일 서울 마포구 디캠프에서 열린 ‘스타트업 월드컵’ 한국 결선에서 버티컬AI 스타트업 '큐빅'이 우승을 차지했다. 미국 VC인 페가수스테크벤처스, 스타트업 정키가 주관하는 스타트업 피칭(사업모델 발표) 대회다. 이날 한국 결선 진출 스타트업 10곳 중 9곳이 버티컬 AI 스타트업이었다. 우승한 큐빅은 오는 10월 미국 샌프란시스코에서 열리는 결승에 나간다. 루이스 디젤 스타트업 정키 이사는 "(큐빅 같은) 버티컬 AI 스타트업은 범용 AI인 LLM 개발업체보다 현장 문제를 해결하는 능력이 뛰어나고, 기업이 이를 도입할 가능성도 크다"며 "버티컬AI에 투자하는 건 글로벌 VC한테 '뉴노멀'이 됐다"고 말했다. 
          </div>
          <div contents-hash="707c1ca5eaf162f839956671358b2cb47024507619f5a72f756af76dfdc5d56e" dmcf-pid="U9jl5riBwn" dmcf-ptype="general">
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           <br>
           <p> 큐빅, 뭐하는 기업이야 </p>
           <br> 2021년 배호 이화여대 인공지능학과 교수가 설립한 큐빅은 버티컬 AI 훈련에 필요한 ‘합성 데이터’(실제 자료를 인위적으로 가공한 인공 자료)를 자동 생성하는 AI모델을 개발했다. 버티컬 AI 개발엔 기업 데이터가 필수다. 하지만 데이터 확보가 난제로 꼽혀왔다. 고객 정보, 내부 기밀이 유출될 수 있다는 우려 때문이다. 대안으로 나온 게 합성 데이터다. 큐빅은 개인정보 등 특정 데이터에 잡음(노이즈)을 삽입해 유출을 방지하고, 이외의 정보는 원본과 똑같이 유지하는 기술을 개발했다. 배호 큐빅 대표는 "2년 전까지 자체 LLM을 개발해서 이 솔루션을 제작하려 했지만, 개발 속도가 더디고 비용 부담이 커서 버티컬AI로 '피버팅(전환)'했다"고 말했다. 
          </div>
          <div contents-hash="b907dfef6d00eb026c6f043985cfcf15f324a2e8523ff0c21cfda6ab7314173c" dmcf-pid="u2AS1mnbmi" dmcf-ptype="general">
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           <br>
           <p> 이게 왜 중요해 </p>
           <br> 버티컬AI는 특정 업무를 자동화한다. 범용AI인 LLM보다 기업 수요가 더 크다는 의미다. 특히 기존 서비스형 소프트웨어(SaaS) 시장이 버티컬AI로 대체될 것이란 전망도 나온다. 리서치업체 에임리서치에 따르면 세계 버티컬AI 시장 규모는 지난해 51억달러(약 7조원)에서 2030년까지 471억달러(약 64조원)로 성장할 전망이다. 
          </div>
          <p contents-hash="0b140d8866ba59c384b2c8ea3da36c3c0b66df5952a708188f6d8410efe82360" dmcf-pid="7VcvtsLKwJ" dmcf-ptype="general">버티컬AI는 개발비도 LLM보다 저렴하다. 이미 오픈소스로 공개된 LLM을 개발에 활용해서다. 메타의 '라마', xAI의 '그록', 알리바바의 '큐웬' 등을 미세조정한 뒤, 특정 데이터를 추가 학습시키는 식이다. 해외 VC들은 LLM 개발업체 대신 버티컬 AI 스타트업에 투자금을 쏟아붓고 있다. 스타트업 전문 리서치업체 CB인사이츠에 따르면 올해 1분기 가장 많은 투자금인 6억달러(시리즈A)를 끌어모은 곳은 신약개발 전용 AI를 개발하는 아이소모픽랩스였다. 같은 기간 한 번에 1억 달러 이상 자본금을 조단하는 '메가 라운드'를 기록한 8개 스타트업 중 LLM 개발사는 한 곳도 없었다. </p>
          <div contents-hash="90a247ff9f13a975122abae16930e3a60939ad5730b921643a3ec8d9eeca48db" dmcf-pid="zfkTFOo9rd" dmcf-ptype="general">
           ━
           <br>
           <p> 한국은 어때? </p>
           <br> 국내에서도 버티컬 AI 기업이 강세를 보인다. 트웰브랩스, 슈퍼브AI 등 영상 제작과 관련한 AI부터 BHSN(법률), NC AI(콘텐트)까지 각 분야에 특화한 AI 모델을 개발했다. 트웰브랩스는 2023년 국내 AI 스타트업 중 처음으로 엔비디아 투자를 받기도 했다. 남훈곤 스마일게이트인베스트 상무는 "이미 미국 빅테크가 LLM 시장의 주도권을 쥐고 있는데, 지금 시점에서 국내 기업이 이 장벽을 뚫기는 어렵다"며 "수요가 명확한 버티컬AI가 최근 더 관심을 끄는 이유"라고 설명했다. 
          </div>
          <p contents-hash="a733e0139a93b43fd8d51a82c39efac5ab3ca2330c377c95e344fd242a3bfa5b" dmcf-pid="q4Ey3Ig2Ee" dmcf-ptype="general">■ 더중앙플러스 : 팩플</p>
          <p contents-hash="298d10d8f2bfc8a68230209f2cd9544308913d1048f60538d9b3a37eaf3176e3" dmcf-pid="B8DW0CaVwR" dmcf-ptype="general">「 더 자세한 기사 내용이 궁금하시다면, 기사 링크를 복사해 주소창에 붙여넣으세요. </p>
          <p contents-hash="6f4174b73c26f8190cbd4acc41dfde3ecc172d51807c4f8560e1bc40ead9f5a9" dmcf-pid="b6wYphNfwM" dmcf-ptype="general">퍼플렉시티 추천에 간택됐다, AI 검색에 걸린 韓기업 전략 <br> 검색의 시대, 검색 결과 상단 노출을 위해 치열한 마케팅 경쟁을 벌여 온 이들의 전장(戰場)이 서서히 옮겨가고 있다. 구글, 네이버 검색 대신 이들이 향한 곳은? 챗GPT나 제미나이, 퍼플렉시티 등 ‘인공지능(AI) 검색’ 판이다. 앞서 가는 마케터들 사이에선 최근 AI의 ‘간택’을 받을 수 있게 콘텐트를 작성하는 비기(祕器), ‘답변엔진최적화(AEO)’가 뜨고 있다. 마케팅을 전공하지 않아도, AI를 잘 몰라도 누구든 한 번에 이해할 수 있는 AEO 실전 활용법을 담았다. <br> https://www.joongang.co.kr/article/25347026 </p>
          <p contents-hash="470427d3d3a0d508a42ec5087276119699500345ca68328a77a1a8f13756c737" dmcf-pid="KYVnDxzTDx" dmcf-ptype="general">“클로드, 내 노션에 글 써줘” AI끼리 연결한 MCP 실전팁 <br> 사람만큼, 아니 사람보다 AI가 더 똑똑해졌는데, 딱 하나 부족한 게 협업 능력이었다. AI끼리 알아서 협동하면서 내 업무를 자동화해주면 얼마나 좋을까. 이 상상을 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜, Model Context Protocol)가 현실로 만들어주고 있다. AI가 채팅창을 넘나들며 코드 분석, 메시지 전송, 회의록 정리 등을 해주게 된 것. 명령어(프롬프트) 한 번이면 이 작업을 한 번에 처리할 수 있다. 비개발자라서 사용하기 망설여진다고? 팩플이 단계 별로 MCP 활용법을 정리했다. <br> https://www.joongang.co.kr/article/25343289 <br> 」</p>
          <p contents-hash="7e4e46cfed1d8ba77231c3c71d41db0709319c609c73915f7bb4002d3e0a6cc6" dmcf-pid="9GfLwMqywQ" dmcf-ptype="general">오현우 기자 oh.hyeonwoo@joongang.co.kr</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 중앙일보. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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