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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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Executive Summary • 독립 개발자가 만든 AI 비서 'Moltbot'이 실리콘밸리에서 화제의 중심으로 떠올랐다. 로컬 환경에서 구동되며 다양한 AI 모델과 앱을 연동해 거의 무제한적인 자동화를 지원한다. • 사용자들은 일정 관리, 송장 처리, 주식 분석 등 고위험 업무까지 Moltbot에 맡기고 있으며, "ChatGPT 출시 이후 처음으로 미래에 살고 있다는 느낌"이라는 반응이 쏟아지고 있다. • 그러나 설치에 기술적 지식이 필요하고, 프롬프트 인젝션 등 보안 취약점이 존재해 개인정보 유출 위험도 함께 제기되고 있다. Background 2026년 초 AI 에이전트 열풍이 본격화하면서 개인용 AI 비서에 대한 관심이 급증하고 있다. 기존 Siri, Alexa 등 전통적 비서의 한계를 넘어 다양한 앱과 서비스를 직접 제어할 수 있는 '에이전틱 AI'가 주목받는 가운데, 독립 개발자 Peter Steinberger가 만든 Moltbot(구 Clawdbot)이 소셜미디어를 통해 급속히 확산됐다. Anthropic의 요청으로 Claude와의 혼동을 피하기 위해 최근 이름을 변경했다. Impact & Implications 에이전틱 AI의 대중화 가능성 Moltbot의 인기는 AI 에이전트가 더 이상 대형 기술기업의 전유물이 아님을 보여준다. 개인 개발자도 여러 AI 모델과 API를 조합해 강력한 자동화 시스템을 구축할 수 있다는 점이 입증됐다. "기존에 존재하는 것들을 그냥 연결한 것뿐"이라는 개발자의 설명처럼, 핵심은 기술적 복잡성이 아니라 사용자 경험에 있다. 데이터 주권과 프라이버시 논쟁 Moltbot이 주목받는 또 다른 이유는 로컬 구동 방식이다. 클라우드 기반 AI 비서와 달리 사용자 데이터가 외부로 전송되지 않아 프라이버시를 보장한다. 그러나 역설적으로 신용카드 정보나 계정 접근 권한을 AI에 넘기는 사용자들이 늘면서, 프롬프트 인젝션 등 새로운 보안 위협에 노출되고 있다. AI 비서 시장의 향방 개발자 Steinberger는 2026년 주요 AI 기업들이 모두 개인 비서 제품을 출시할 것으로 예상한다. Moltbot의 성공은 이 시장에서 '데이터 소유권'이 핵심 경쟁요소가 될 수 있음을 시사한다. 기업들이 편의성과 프라이버시 사이에서 어떤 균형점을 찾을지 주목된다. Key Data & Facts 항목내용 개발자Peter Steinberger (독립 개발자) 출시일2025년 11월 (Clawdbot으로 최초 공개) 개명 이유Anthropic 요청 (Claude와의 혼동 방지) 구동 방식로컬 Mac 환경 (Mac Mini 밈 유행) 지원 AIOpenAI, Claude 등 다중 모델 연동 커뮤니케이션WhatsApp, Telegram 등 채팅앱 연동 부작용Cloudflare 주가 상승 (실제 관련 없음) Key Quote "ChatGPT 출시 이후 처음으로 미래에 살고 있다는 느낌이 들었다." — Dave Morin, Moltbot 사용자 "모델들은 권한을 주면 정말 창의적으로 행동한다. 그 순간 '젠장, 이거 대단하다'고 느꼈다." — Peter Steinberger, Moltbot 개발자
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02.02 등록
Executive Summary • Science 학술지 연구: AI 에이전트가 수천 개 소셜 계정을 조종해 허위정보 캠페인 전개 가능 • 2016년 러시아 트롤팜 수백 명 → 이제 1명이 AI로 수천 봇 통제 가능한 시대 • 22명 국제 전문가 경고: AI 군집이 2028 미국 대선에 실제 투입될 가능성 높아 • 대응책으로 'AI 영향력 관측소' 설립 제안했으나 정치적 의지 부족이 걸림돌 Background 2016년 러시아 인터넷연구소(IRA) 사태 이후 허위정보 캠페인은 딥페이크, 가짜 웹사이트 등으로 진화해왔다. AI 에이전트 기술이 급속히 발전하면서 이를 대규모 정보전에 활용할 수 있다는 우려가 과학계에서 본격 제기됐다. Impact & Implications 탐지 회피 능력 AI 군집의 가장 위협적인 특성은 기존 봇과 달리 인간 사용자와 구분이 거의 불가능하다는 점이다. 지속적 정체성과 기억력을 보유해 실제 SNS 사용자처럼 행동할 수 있다. 연구진은 "인간을 모방하는 교묘한 특성 때문에 탐지가 극히 어렵고 현존 여부조차 파악하기 힘들다"고 경고했다. 자가 개선 메커니즘 이 시스템은 게시물에 대한 반응을 피드백으로 삼아 스스로 개선할 수 있다. 연구진은 "충분한 신호가 있으면 수백만 건의 마이크로 A/B 테스트를 수행하고, 효과적인 변형을 기계 속도로 전파하며, 인간보다 훨씬 빠르게 반복 학습한다"고 설명했다. 정치적 무관심 소셜미디어 플랫폼은 참여도를 우선시하므로 AI 군집을 적발할 유인이 없다. 정부 역시 온라인 대화를 감시하는 '관측소' 개념에 우호적이지 않은 지정학적 환경이다. 전 바이든 행정부 허위정보 책임자 니나 얀코비츠는 "가장 무서운 건 AI가 초래하는 피해를 해결할 정치적 의지가 거의 없다는 것"이라고 지적했다. Key Data & Facts 항목수치/내용 연구 참여 전문가22명 (AI, 사이버보안, 심리학, 저널리즘, 정책 분야) 발표 학술지Science 예상 실전 투입 시기2028년 미국 대선 2026 중간선거 영향제한적 (아직 개발 단계) 제안된 대응책AI 영향력 관측소(Observatory) 설립 Key Quote "인공지능의 발전은 인구 전체 수준에서 신념과 행동을 조작할 가능성을 제시한다. 인간의 사회적 역학을 적응적으로 모방함으로써 민주주의를 위협한다." — Science 연구 보고서
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02.01 등록
Executive Summary • 구글, 크롬 브라우저에 'Auto Browse' AI 에이전트 기능 출시 - Gemini 3 기반 자동 웹 브라우징 가능 • 티켓 예매, 쇼핑, 여행 계획 등 웹 작업 자동화 지원하나 정확도 문제 여전 • AI 에이전트가 지시를 '너무 문자 그대로' 해석하는 한계 드러나 - 콘서트 좌석 예매 시 연석 아닌 별도 열 선택 • 보안 취약점 우려: 악성 웹사이트의 프롬프트 인젝션 공격에 노출 가능성 Background 구글이 AI 프로 및 울트라 요금제 사용자를 대상으로 크롬 브라우저에 'Auto Browse' 기능을 출시했다. 이는 AI 에이전트가 사용자를 대신해 웹을 탐색하고 클릭하는 기능으로, 구글의 최신 Gemini 3 모델을 기반으로 한다. 이번 출시는 OpenAI, Anthropic 등 경쟁사들도 AI 에이전트 개발에 박차를 가하는 가운데 이루어져, 자동화된 웹 브라우징 시대의 본격적인 개막을 알린다. Impact & Implications 기술적 의미 Auto Browse는 다단계 웹 작업을 사람의 개입 없이 수행할 수 있다는 점에서 기존 AI 어시스턴트와 차별화된다. Gemini 3 모델이 먼저 작업 목표를 정의하고 전략을 수립한 뒤, 실제 클릭 동작을 수행하는 방식이다. 그러나 테스트 결과 '상식적 판단'이 필요한 상황에서는 여전히 한계를 보였다. 예를 들어 "통로 옆 두 좌석"을 예매해달라는 요청에 같은 열이 아닌 다른 열의 좌석을 선택하는 실수를 범했다. 사용자 영향 일반 사용자 입장에서 Auto Browse는 단순 반복 작업의 자동화라는 편의를 제공하지만, 결과물에 대한 검증 없이 신뢰하기에는 이르다. 쇼핑 테스트에서는 검색 결과 상위 3개를 그대로 장바구니에 담는 등 '큐레이션'이라기보다는 단순 자동화에 그쳤다. 구글은 결제나 SNS 게시 등 민감한 작업에는 사용자 승인을 요구하는 안전장치를 마련했다. 보안/정책 영향 보안 전문가들은 AI 에이전트가 악성 웹사이트의 프롬프트 인젝션 공격에 취약할 수 있다고 경고한다. 사용자가 AI에게 결제 정보를 맡기는 경우 금전적 피해로 이어질 수 있어, 신중한 사용이 권장된다. 크롬이 전 세계 브라우저 시장의 압도적 점유율을 차지하는 만큼, 이 기능의 확대 적용은 웹 생태계 전반에 영향을 미칠 전망이다. Key Data & Facts 항목수치/내용 서비스명Google Auto Browse 기반 모델Gemini 3 대상 사용자AI Pro/Ultra 요금제 가입자 (월 $20~) 출시 지역미국 우선 주요 기능티켓 예매, 쇼핑, 여행 계획 자동화 Key Quote "Auto Browse currently lacks the accuracy I need to rely fully on a tool like this as part of my daily life." "Auto Browse는 일상에서 전적으로 의존하기에는 아직 정확도가 부족하다." — Reece Rogers, WIRED 기자
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2026.01.31 등록
Executive Summary • 메타 전 수석 AI 과학자 얀 르쿤이 샌프란시스코 스타트업 Logical Intelligence의 이사회에 합류 • 이 회사는 LLM과 다른 접근법인 '에너지 기반 추론 모델(EBM)'을 개발, 자기 수정 능력과 낮은 연산량이 특징 • 첫 모델 Kona 1.0은 단일 H100 GPU로 작동하며, 스도쿠 풀이에서 주요 LLM보다 빠른 성능 시연 • CEO는 LLM, EBM, 월드 모델의 결합이 AGI로 가는 길이라고 주장 Background 얀 르쿤은 오랫동안 대형언어모델(LLM)만으로는 인공일반지능(AGI)에 도달할 수 없다고 주장해왔다. 지난해 11월 메타를 떠난 이후 그는 실리콘밸리의 "LLM 집착"을 공개적으로 비판하며 대안적 AI 아키텍처 연구를 지지해왔다. 이번 Logical Intelligence 이사회 합류는 그의 이론을 실제 제품으로 구현하려는 첫 상업적 시도다. Impact & Implications 기술적 의미 에너지 기반 추론 모델(EBM)은 LLM과 근본적으로 다른 접근법을 취한다. LLM이 다음 단어를 확률적으로 예측하는 반면, EBM은 주어진 제약조건(예: 스도쿠 규칙) 내에서 작업을 수행한다. CEO Eve Bodnia는 이를 에베레스트 등반에 비유했다. "LLM 등반가는 한 방향만 보고 계속 전진하다 구멍을 만나면 떨어진다. EBM은 여러 방향을 보고 경로를 수정할 수 있다." 이 자기 수정 능력이 할루시네이션 문제를 해결할 수 있다고 회사 측은 주장한다. 산업/시장 영향 Kona 1.0 모델은 2억 개 미만의 파라미터로 구성되어 단일 Nvidia H100 GPU에서 작동한다. 이는 수천 개의 GPU가 필요한 대형 LLM과 대조적이다. 회사는 에너지 그리드 최적화, 반도체 제조, 신약 개발 등 오류 허용도가 없는 분야를 목표로 하고 있다. 주요 칩 제조업체 및 데이터센터 기업들과 이미 협의 중이라고 밝혔다. 향후 전망 Logical Intelligence는 르쿤이 설립한 파리 기반 스타트업 AMI Labs와 협력할 예정이다. AMI Labs는 물리적 환경을 인식하고 행동 결과를 예측하는 '월드 모델'을 개발 중이다. Bodnia는 AGI가 단일 모델이 아닌 여러 AI 모델의 생태계가 될 것이라고 전망했다. "LLM은 인간과 자연어로 소통하고, EBM은 추론을 담당하며, 월드 모델은 로봇이 3D 공간에서 행동하도록 돕는다." Key Data & Facts 항목수치/내용 모델명Kona 1.0 파라미터 수2억 개 미만 필요 하드웨어단일 Nvidia H100 GPU 주요 협력자얀 르쿤 (이사회), AMI Labs 타겟 분야에너지 그리드, 반도체 제조, 신약 개발 오픈소스 여부비공개 (향후 검토 예정) Key Quote "LLM은 하나의 거대한 추측 게임이다. 신경망에 인터넷의 온갖 쓰레기를 먹이고 사람들이 어떻게 소통하는지 가르치려 한다. 하지만 언어는 지능의 발현일 뿐, 지능 자체가 아니다. 왜 언어와 무관한, 추측 게임이 아닌 AI에 집중하지 않는가?" — Eve Bodnia, Logical Intelligence CEO
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2026.01.30 등록
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