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AKA 푸드, 인공지능 식품 개발 플랫폼을 위해 1,720만 달러 조달

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.19 17:09
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)


암스테르담 지역의 식품 기술 스타트업 AKA Foods가 식품 제품 개발을 가속화하는 데 특화된 세계 최초의 안전한 AI 플랫폼을 출시하기 위해 1,720만 달러 규모의 시드 펀딩 라운드를 마감했다고 이번 주에 발표했습니다.​

AI 분야의 저명한 연구자인 Alex와 Michael Bronstein이 주도한 이번 투자는 AKA Studio의 공식 데뷔를 알립니다. AKA Studio는 수년이 걸리는 제품 개발 일정을 몇 주로 단축하면서도 엄격한 데이터 보안 프로토콜을 유지하도록 설계된 독점 시스템입니다. 이 플랫폼은 기업의 내부 연구개발 데이터, 원료 사양, 규제 문서, 감각 평가를 하나의 통합된 디지털 프레임워크로 통합하여 AI 어시스턴트가 이를 분석해 포뮬레이션 결정을 안내할 수 있도록 합니다.​


산업의 병목 현상 공략

암스테르담에 본사를 둔 이 회사는 창립자 겸 CEO인 데이비드 삭이 말한 식품 산업이 방대한 조직 지식을 효과적으로 활용하는 데 겪고 있는 어려움을 해결하기 위해 노력하고 있습니다. "AKA 스튜디오는 기업들이 그 지식을 안전하게 포착하고, 조직하고, 적용할 수 있는 능력을 제공합니다,"라고 삭은 말했습니다. 또한 이번 투자를 통해 글로벌 엔터프라이즈 배포와 플랫폼 기반 과학의 지속적인 발전이 가능해졌다고 덧붙였습니다.​

일반적인 AI 모델과 달리 AKA 스튜디오는 전용 감각 연구 시설에서 비롯된 질감, 향, 맛과 관련된 실험 및 분석 측정값을 통합합니다. 최고 과학자이자 투자자인 알렉스 브론스타인 교수는 플랫폼의 특화된 역량을 강조하며, "AKA Foods는 본질적으로 새로운 유형의 문법, 즉 식품을 위한 언어를 시장에 선보이고 있으며, AI 에이전트가 다양한 외부 데이터 소스에 연결되어 레시피를 어떻게 개선할 수 있을지 추천할 수 있도록 합니다. 이것은 챗GPT와 같은 일반적인 AI 모델로는 절대 달성할 수 없는 일입니다".​​

이 플랫폼은 클린라벨 재구성, 설탕과 지방 감축, 공급망 회복력 등 주요 산업 과제를 해결하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 보안은 시스템 설계의 핵심 요소이며, 플랫폼은 소프트웨어-서비스형(SaaS) 솔루션으로 각 고객에게 독립된 데이터 환경을 제공합니다. 보안 요구가 높은 조직의 경우, 온프레미스 에어갭 구성으로 배포할 수 있습니다. 회사는 고객 데이터가 절대 외부 모델 학습에 공유되거나 포함되지 않는다는 점을 보장합니다.​

회사에 따르면, 기반이 되는 센서리-AI 프레임워크는 향후 식품을 넘어 향료, 향수, 화장품, 의약품 등 다양한 분야에서 응용될 잠재력을 갖추고 있습니다.

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기술 저널리스트 Alex Kantrowitz와 Ranjan Roy는 Google의 Gemini 3가 OpenAI의 심각한 경쟁자로 부상했으며, Sam Altman이 유출된 메모에서 직원들에게 “거친 분위기”와 “일시적인 경제적 역풍”을 예상하라고 경고했다고 논의했습니다. Kantrowitz는 이를 분수령의 순간이라고 부르며, OpenAI가 앞서간다는 것을 인정받은 적이 없었다고 말했습니다.Gemini 3는 Arc AGI와 LM Arena 리더보드를 포함한 주요 AI 벤치마크에서 1위를 차지했으며, 추상적 시각 추론에서 GPT-5.1의 점수(31.1% 대 17.6%)의 거의 두 배를 달성했습니다. 한편 Google의 조직 재편—DeepMind와 Brain을 회사의 “엔진룸”으로 통합하고 검색에서 수백 명의 엔지니어를 이동—이 이러한 반전을 가능하게 했습니다.이러한 변화는 Google이 시가총액 3조 6,200억 달러로 Microsoft를 앞지르고, Nvidia의 기록적인 실적이 AI 거래를 유지하지 못하면서 발생했으며, 주가는 상승 5%에서 하락 3%로 반전되었습니다. 이는 AI 모델의 상품화와 경쟁하는 챗봇들이 기능적으로 상호 교환 가능해지고 있는지에 대한 투자자들의 우려가 커지면서 나타났습니다.
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2025.11.25 등록
개발자 Simon Willison은 최상위 모델들이 현재 너무나 유사하게 작동하여 실제 작업에서는 기업들이 각 릴리스마다 개선을 주장함에도 불구하고 의미 있는 성능 차이를 드러내지 못하기 때문에, 최첨단 AI 모델 평가가 점점 더 어려워지고 있다고 주장한다.Willison은 Anthropic에서 새로 출시한 Claude Opus 4.5를 사용하여 이틀 동안 39개 파일에 걸쳐 2,022개의 코드 추가를 포함하는 광범위한 코딩 작업을 완료한 후, 이전 Claude Sonnet 4.5 모델로 다시 전환했을 때도 동일한 속도로 작업을 계속할 수 있었으며, 두 모델 간의 구체적인 성능 차이를 식별할 수 없었다고 밝혔다.Willison은 AI 연구소들이 새로운 모델을 출시할 때 이전 모델에서는 실패했지만 새 모델에서는 성공하는 프롬프트의 구체적인 예시를 함께 제공할 것을 요구하며, 이러한 시연이 MMLU나 GPQA Diamond와 같은 테스트에서 한 자릿수 백분율 포인트 개선을 보여주는 벤치마크보다 더 가치 있을 것이라고 주장한다—이는 최첨단 모델들이 전통적인 평가 지표를 점점 더 포화시키면서 업계 전반이 겪고 있는 어려움을 반영하는 과제이다.
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2025.11.25 등록
VentureBeat기사는스스로를"AI우선"이라고선언하는대부분의기업들이진정한도입보다는형식적인혁신에몰두하고있다고주장하며,진정한AI도입은하향식기업지시가아닌호기심많은직원들이조용히실험하는과정에서자연스럽게나타난다고설명합니다.​이기사는직접프로토타입을만들고자신의실패를공유하는리더와금요일까지AI계획을요구하는Slack메시지로단순히규정준수를강요하는리더를구분하며,전자는실질적인추진력을조성하는반면후자는반감을낳는다고설명합니다.​기사는재무및운영부서의직원들이일반적으로이사회프레젠테이션에등장하는고가의엔터프라이즈플랫폼이아닌"그냥ChatGPT"를사용한다고인정한다고언급하며,최근설문조사에따르면광범위한도입의무에도불구하고직원의5%만이AI를최대한활용하여업무를혁신하고있다고밝힙니다.
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2025.11.25 등록
Microsoft는사용자의PC에서직접시각적스크린샷을해석하고마우스및키보드동작을제어하여작업을수행하는70억개의매개변수를가진AI에이전트Fara-7B를공개했으며,이는데이터처리를로컬에유지하여개인정보보호를강화하고HIPAA및GLBA와같은규정을준수할수있는클라우드기반모델의대안을제공합니다.​WebVoyager웹탐색벤치마크에서Fara-7B는69.5%의작업성공률을달성하여GPT-4o의65.1%성능을능가했으며,유사한크기의모델이필요로하는41단계에비해약16단계만에작업을완료했습니다.​이모델은Microsoft의Magentic-One다중에이전트프레임워크에의해생성된145,000개의합성작업궤적을사용하여훈련되었으며,현재MIT라이선스하에HuggingFace에서사용할수있습니다.다만Microsoft는이모델이여전히실험적이며프로덕션배포보다는파일럿프로젝트에가장적합하다고주의를당부하고있습니다.
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2025.11.25 등록
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