오픈AI 전 최고 기술책임자(CTO) 미라 무라티의 인공지능(AI) 스타트업 싱킹 머신즈 랩(TML)의 사업 전략이 서서히 드러나고 있다. 단순히 AI 모델을 개발하는 데 그치지 않고, 실질적인 AI 응용 소프트웨어 제품군을 구축해 수익성과 확장성을 동시에 확보하려는 방향으로 나아가고 있다.
디 인포메이션은 23일(현지시간) 설립 5개월 만에 100억달러(약 13조원)의 기업 가치로 20억달러(약 2조6000억원)를 투자받은 TML이 기업 수익 극대화를 위한 맞춤형 AI 개발이라는 뚜렷한 목표를 내세웠다고 보도했다.
투자자들의 말에 따르면, TML은 기업 고객이 설정한 매출 증가와 수익률 개선 등 핵심성과지표(KPI)를 중심으로 AI 모델을 맞춤화하는 방법을 도입한다. 내부적으로는 이를 ‘기업을 위한 강화 학습(RL for businesses)’로 지칭하고 있다.
RL은 AI가 특정 목표를 달성하면 보상을 주고, 그렇지 못하면 페널티를 부여해 학습시키는 대표적인 AI 학습 기법이다.
무라티 CEO는 TML이 고객 응대, 투자은행, 리테일 등 특정 산업을 위한 맞춤형 모델을 개발해 프리미엄 요금을 책정하는 방안도 염두에 두고 있으며, 다른 기업형 AI 제품군도 개발 중인 것으로 알려졌다.
소비자용 AI 제품도 준비 중이지만, 구체적인 형태는 아직 공개되지 않았다. 일부 직원들은 '챗GPT'와 경쟁하는 챗봇 개발도 검토한 것으로 전해졌다.
또 투자자들에게 기존 오픈 소스 모델의 특정 계층(layer)을 추출하고 결합, 자체 모델 개발 속도를 높일 계획이라고 밝혔다. 이는 ‘모델 병합(Model Merging)’ 기법으로, 서로 다른 목적으로 훈련된 모델의 장점만 결합해 추가 학습 없이 강력한 성능을 발휘하게 하는 방식이다.
특히 최근 딥시크와 같은 오픈 소스 모델이 오픈AI 등 폐쇄형 모델과 거의 동등한 성능을 보이면서, 오픈 소스를 활용한 고속 개발 전략이 더 중요해지고 있는 분위기를 반영한 것이다.
이처럼 TML의 전략은 AI 모델 개발을 넘어, 실질적인 AI 응용 소프트웨어 제품군을 제공하는 것이다. 이는 수익성과 확장성을 높이기 위한 조치다. 이는 기업 시장에 초점을 맞춘 기술의 상품화는 최근 오픈AI나 앤트로픽, 구글 등도 모두 채택하고 있다.
다만, TML은 인공일반지능(AGI) 개발을 최우선 과제로 내세운 다른 기업과 달리, 처음부터 상업화에 초점을 맞춘 것으로 볼 수 있다.
박찬 기자 cpark@aitimes.com
