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AI 분석 스타트업 WisdomAI, 5천만 달러 시리즈 A 투자 유치

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.14 18:07
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)


WisdomAI는 AI 기반 데이터 분석 플랫폼으로, Kleiner Perkins가 주도하고 Nvidia의 벤처 캐피탈 부문인 NVentures가 참여한 시리즈 A 펀딩에서 5천만 달러를 유치했다고 11월 12일 발표했습니다. 이번 라운드는 샌마테오에 본사를 둔 이 스타트업이 Coatue가 주도한 시드 펀딩에서 2천3백만 달러를 유치한 지 불과 6개월 만에 이루어졌으며, 2024년 말 출시 이후 총 조달 자본금은 7천3백만 달러에 달합니다.

이러한 연이은 자금 조달은 복잡한 비즈니스 데이터에서 안정적으로 인사이트를 추출할 수 있는 엔터프라이즈 AI 솔루션에 대한 투자자들의 급증하는 관심을 반영합니다. WisdomAI는 출시 당시 2개의 엔터프라이즈 고객에서 Cisco, ConocoPhillips, Patreon을 포함한 약 40개로 성장했으며, 한 고객은 불과 몇 개월 만에 10명에서 450명의 사용자로 확대되었습니다.


쿼리 우선 접근 방식으로 AI 환각 방지

데이터 보안 기업 Rubrik의 공동 창립자이자 전 수석 설계자인 Soham Mazumdar가 설립한 WisdomAI는 AI 분석 도구를 괴롭혀온 지속적인 문제인 환각(hallucination), 즉 조작된 출력 결과를 해결합니다. 이 플랫폼은 대규모 언어 모델을 답변이 아닌 데이터베이스 쿼리 생성에만 독점적으로 사용하여, 결과가 AI 생성 콘텐츠가 아닌 실제 데이터 소스에서 직접 나오도록 보장합니다.

Mazumdar는 성명에서 “우리는 모든 직원이 AI를 통해 데이터로 추론할 수 있는 새로운 시대에 진입하고 있습니다”라고 말했습니다. 플랫폼의 독자적인 “기업 컨텍스트 레이어”는 쿼리를 실행하기 전에 고객별 데이터 정의와 특성을 학습하여, 정확성을 유지하면서 지저분하거나 오류가 있는 데이터셋을 처리할 수 있게 합니다.


프로액티브 분석이 정적 대시보드를 대체합니다

WisdomAI는 최근 주요 지표에서 관련성 있는 변화가 발생했을 때만 사용자에게 알림을 보내는 에이전트 모니터링 기능을 도입하여 일상적인 보고를 제거했습니다. Mazumdar는 이 기능의 배포에 약 5분이 소요되었으며, 분석을 “정적 보고서”에서 역동적이고 사전 예방적인 인사이트로 전환한다고 말했습니다.

이번 투자 자금은 WisdomAI의 엔지니어링 팀 확장, 제품 개발 가속화, 그리고 기술, 의료, 금융 서비스, 에너지, 제조 부문의 포춘 500대 기업을 목표로 하는 시장 진출 운영 확대를 지원할 예정입니다. Kleiner Perkins의 주요 투자자 Aditya Naganath는 WisdomAI가 “데이터에는 빠져있지만 인텔리전스에는 굶주린” 기업들의 “악순환을 끊는다”고 말했습니다.

이번 투자는 WisdomAI를 빠르게 성장하는 시장 내에 위치시킵니다. 데이터 분석 분야의 글로벌 AI 시장은 2026년에 403억 달러, 2034년까지 3,109억 7천만 달러에 달할 것으로 예상되며, 연평균 복합 성장률 29.10%로 확대되고 있습니다.

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(퍼플렉시티가 정리한 기사)Google은 목요일 AI 기반 연구 보조 도구인 NotebookLM의 업데이트를 발표하며 Deep Research 기능과 Microsoft [MSFT -1.54%] Word 문서 및 Google Sheets를 포함한 추가 파일 형식 지원을 도입했습니다.Deep Research 기능은 수백 개의 웹사이트를 탐색하고 몇 분 내에 출처가 명확한 상세한 보고서를 생성함으로써 복잡한 온라인 조사를 자동화합니다. 표준 검색 도구와 달리 Deep Research는 다단계 연구 계획을 수립하고 정보를 수집하면서 검색을 정제한 다음, 사용자가 노트북에 직접 추가할 수 있는 체계적인 보고서로 결과를 종합합니다.사용자는 두 가지 연구 모드 중 선택할 수 있습니다: 정보를 빠르게 스캔하는 빠른 검색을 위한 Fast Research와 사용자가 다른 작업을 계속하는 동안 백그라운드에서 실행되는 포괄적인 브리핑을 위한 Deep Research입니다. Google의 블로그 게시물에 따르면, 보고서는 시작에 불과하며 사용자는 보고서와 출처를 모두 노트북에 추가할 수 있고 Deep Research가 작동하는 동안 다른 출처를 계속 추가할 수 있습니다.확장된 파일 형식 호환성이번 업데이트는 Google Sheets 지원을 추가하여 사용자가 스프레드시트에서 요약을 요청하거나 통계를 분석할 수 있도록 합니다. NotebookLM은 이제 Microsoft Word 문서(.docx)를 허용하여 수동 파일 변환의 필요성을 제거합니다. 사용자는 또한 복사-붙여넣기를 통해 Google Drive 파일을 URL로 추가할 수 있으며, 쉼표로 구분된 여러 링크를 지원합니다. Google Drive에 저장된 PDF는 이제 다운로드 및 재업로드 없이 직접 추가할 수 있습니다.이미지는 향후 몇 주에 걸쳐 제공될 예정이며, 사용자가 손으로 쓴 메모나 문서의 사진을 업로드할 수 있게 됩니다.맥락과 경쟁NotebookLM은 2023년 말에 출시되어 2025년 내내 정기적인 업데이트를 받았습니다. 10월에 Google은 NotebookLM의 채팅 기능을 100만 토큰 컨텍스트 윈도우와 6배 더 긴 대화 메모리로 확장했습니다. 이 플랫폼은 또한 올해 초 비디오 개요를 도입했으며 5월에 Android 및 iOS용 모바일 앱을 출시했습니다.Deep Research 기능은 NotebookLM을 경쟁사의 유사한 도구들과 나란히 위치시키지만, Google은 연구가 백그라운드에서 실행되는 동안 사용자가 계속해서 소스를 추가할 수 있도록 함으로써 자사 제품을 차별화합니다. NotebookLM은 복잡한 다단계 질문에 대한 향상된 추론 기능을 제공하는 Gemini 2.5 Flash로 구동됩니다.Google에 따르면 모든 기능은 일주일 내에 사용자에게 제공될 예정입니다.
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2025.11.14 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)AI 코딩 어시스턴트 Cursor는 목요일 23억 달러 규모의 투자 유치에 성공하며, 이전 투자 라운드로부터 불과 5개월 만에 기업 가치가 3배 증가한 293억 달러를 기록했습니다. 샌프란시스코에 본사를 둔 이 스타트업은 공식 명칭 Anysphere Inc.로, 인공지능 기반 개발자 도구에 대한 투자자들의 엄청난 신뢰를 나타내며 AI 역사상 가장 큰 벤처 캐피탈 투자 라운드 중 하나를 유치했습니다.월스트리트 저널의 보도에 따르면, 이번 투자 라운드는 Accel과 Coatue가 공동 주도했으며, Nvidia와 Google이 전략적으로 참여했습니다. 기존 투자자인 Thrive Capital과 DST Global도 이번 라운드에 합류했습니다. 회사의 기업 가치는 약 25억 달러로 평가받았던 1월 이후 거의 12배 급증했습니다.전략적 투자자들이 시장 변화를 예고하다Nvidia와 Google이 투자자로 참여한 것은 AI 개발 도구의 전략적 중요성을 강조합니다. Nvidia는 Cursor의 기업 고객이자 칩 공급업체로서 역할을 하고 있으며, Google은 플랫폼을 구동하는 AI 모델을 제공합니다. CEO Michael Truell은 월스트리트 저널에 이들 기업을 “파트너십을 심화하기 위해” 초청했다고 밝혔습니다.이번 투자 라운드는 AI 코딩 시장의 경쟁이 심화되는 가운데 이루어졌습니다. Microsoft가 소유한 GitHub Copilot은 2025년 7월 2천만 명의 사용자를 돌파했으며, Fortune 100 기업의 90% 이상이 이 도구를 사용하고 있다고 보고했습니다. 한편, OpenAI와 Anthropic은 자체 AI 코딩 제품을 강화하고 있어, 개발자 도구 부문을 인공지능 분야에서 가장 경쟁이 치열한 전장 중 하나로 만들고 있습니다.독점 AI 모델에 베팅하기Cursor는 지난 10월 출시한 자체 AI 모델인 Composer 개발을 위해 자금을 투입할 계획이다. 현재 이 회사는 코딩 어시스턴트 구동을 위해 Google, OpenAI, Anthropic의 외부 모델에 의존하고 있지만, Composer는 이러한 공급업체로부터의 독립을 위한 시도를 의미한다.Cursor는 2025년 6월 기준 연간 반복 수익 5억 달러를 돌파했으며, 이는 4월의 3억 달러에서 증가한 수치이고, Fortune 500 기업 중 절반 이상이 사용하고 있다. 2022년 MIT 졸업생 4명—Michael Truell, Sualeh Asif, Arvid Lunnemark, Aman Sanger—이 설립한 이 회사는 개발자 도구 분야에서 가장 빠르게 성장하는 스타트업으로 부상했다. AI 코딩 도구 시장은 연평균 25.62%의 성장률로 2032년까지 373억 4천만 달러 규모에 달할 것으로 예상된다.
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2025.11.14 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)Google DeepMind는 목요일에 SIMA 2를 발표했습니다. 이는 회사의 Gemini 언어 모델을 통합하여 3D 가상 환경을 탐색하고 상호작용하는 차세대 AI 에이전트로, 연구원들이 인공 일반 지능과 실제 로보틱스 응용 분야를 향한 진전이라고 설명하는 것을 나타냅니다.DeepMind에 따르면, 이 새로운 에이전트는 전작 대비 성능이 크게 향상되어 복잡한 작업의 성공률을 두 배로 높였습니다. 원래 SIMA가 어려운 과제에서 인간 플레이어의 71%에 비해 31%의 완료율만 달성한 반면, SIMA 2는 Gemini 2.5 Flash-lite 통합을 통해 향상된 기능을 보여줍니다.향상된 추론 및 자기 개선SIMA 2는 단순한 지시 따르기를 넘어 맥락을 이해하고, 목표에 대해 추론하며, 사용자와 대화할 수 있다고 DeepMind의 선임 연구 과학자 Joe Marino가 기자 브리핑에서 설명했다. 이 에이전트는 이모지를 포함한 멀티모달 프롬프트를 해석할 수 있으며—“????????”와 같은 명령에 나무를 베어 넘어뜨리는 것으로 반응한다—작업을 해결할 때 내부 추론 과정을 보여준다.이 에이전트는 No Man’s Sky, Valheim, Goat Simulator 3 등 다양한 상용 비디오 게임에서 훈련되었으며, 화면 픽셀과 가상 키보드 및 마우스 컨트롤만을 사용하여 600개 이상의 동작을 실행하는 방법을 학습했다. DeepMind는 또한 자사의 월드 모델인 Genie 3가 생성한 사실적인 세계에서 SIMA 2를 테스트했으며, 에이전트는 완전히 새로운 환경에서 성공적으로 탐색하고 작업을 완료했다.아마도 가장 주목할 만한 점은 SIMA 2의 자기 개선 능력이다. 전적으로 인간 게임플레이 데이터에 의존했던 SIMA 1과 달리, 새로운 시스템은 Gemini 모델을 사용하여 작업을 생성하고 자체 성능을 평가하며, 인간의 개입보다는 AI 기반 피드백을 통한 시행착오로 학습한다.물리적 로봇공학으로 가는 길DeepMind는 SIMA 2를 범용 로봇을 위한 기초적인 기술로 제시하고 있습니다. “로봇과 같이 실제 세계에서 작업을 수행하기 위해 시스템이 해야 할 일을 생각해보면 두 가지 구성 요소가 있습니다”라고 DeepMind의 수석 연구 엔지니어인 Frederic Besse는 말했습니다. “첫째, 실제 세계에 대한 높은 수준의 이해와 수행해야 할 작업, 그리고 약간의 추론이 필요합니다”.그러나 전문가들은 신중한 입장을 표명하고 있습니다. 뉴욕 대학교의 AI 연구원인 Julian Togelius는 결과가 흥미롭다고 평가하면서도, 시각적 관찰만으로 여러 게임에 걸쳐 모델을 훈련시키는 것은 여전히 어려운 과제라고 지적합니다. 앨버타 대학교의 Matthew Guzdial은 로봇공학에 얼마나 많은 지식이 전이될 수 있을지 의문을 제기하며, 실제 세계의 카메라 영상을 이해하는 것이 인간 플레이어를 위해 설계된 게임 그래픽을 해석하는 것보다 훨씬 더 복잡하다고 언급했습니다.DeepMind는 SIMA 2를 소수의 학계 및 게임 개발자 그룹에게 제한된 연구 프리뷰로 공개하고 있습니다.
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2025.11.14 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)Liquid AI는 수요일에 Shopify [ -6.55%]와 다년간의 파트너십을 발표하며, 전자상거래 플랫폼 전반에 걸쳐 Liquid Foundation Models를 배포할 예정이라고 밝혔습니다. 이는 20밀리초 미만의 AI 모델을 대규모로 상용 배포하는 첫 사례 중 하나입니다.매사추세츠주 케임브리지에 본사를 둔 이 스타트업은 검색 및 멀티모달 애플리케이션을 포함하여 Shopify 플랫폼의 품질 민감 워크플로우를 위해 자사의 주력 모델을 라이선스할 예정입니다. 첫 번째 프로덕션 배포는 수백만 명의 판매자와 쇼핑객을 위한 검색 기능을 향상시키는 20밀리초 미만의 텍스트 모델입니다.새로운 아키텍처를 통한 성능 향상Liquid AI에 따르면, 이 회사의 모델은 인기 있는 오픈소스 대안들보다 훨씬 적은 매개변수를 사용하면서도 더 빠른 추론 시간을 달성합니다. 특정 실제 운영 환경과 유사한 작업에서, 약 50% 더 적은 매개변수를 가진 LFM은 알리바바의 Qwen3, 구글의 Gemma3, 메타의 Llama 3와 같은 모델들을 능가했으며, 2배에서 10배 더 빠른 추론을 제공했습니다.“이와 같은 실제 워크로드에서 20ms 미만의 추론을 제공하는 곳은 아무도 없습니다”라고 Shopify의 최고기술책임자인 Mikhail Parakhin이 성명에서 밝혔습니다. 2024년 9월 마이크로소프트에서 AI 개발을 이끈 후 Shopify에 합류한 Parakhin은 이 아키텍처가 “품질을 희생하지 않고” 효율성을 제공한다고 덧붙였습니다.이 파트너십은 2024년 12월 Liquid AI의 2억 5천만 달러 규모 시리즈 A 펀딩 라운드에 Shopify가 참여한 것을 기반으로 합니다. 이 펀딩은 칩 제조업체 AMD가 주도했으며, 이 스타트업의 가치를 20억 달러 이상으로 평가했습니다.추천 시스템이 초기 결과를 보여줍니다두 회사는 새로운 HSTU 아키텍처를 사용하여 생성형 추천 시스템을 공동 개발했습니다. 통제된 테스트에서 이 모델은 Shopify의 이전 시스템을 능가했으며, 발표에 따르면 추천을 통한 전환율이 더 높아졌습니다.Liquid AI의 CEO인 Ramin Hasani는 “추천은 금융, 의료, 전자상거래 분야의 의사결정 백본입니다”라고 말했습니다. “실제 세계에서 유용하려면 모델은 신뢰할 수 있고, 효율적이며, 빨라야 합니다.”파트너십에는 저지연 Shopify 워크로드 전반에 걸친 LFM의 다목적 라이선스, 지속적인 연구 개발 협력, 공유 로드맵이 포함됩니다. 초기 배포는 검색을 위한 텍스트 모델에 중점을 두고 있지만, 두 회사는 고객 프로필, 에이전트, 제품 분류를 포함한 추가 사용 사례를 위해 멀티모달 모델을 평가하고 있습니다.[파트너십의 재정적 조건은 공개되지 않았습니다. 이 협력은 Liquid AI가 미세한 벌레의 신경 구조에서 영감을 받아 MIT에서 개발한 액체 신경망 기술을 전자상거래, 금융 서비스 및 기타 분야의 상용 생산에 도입하려는 노력을 나타냅니다.
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