2024년 상반기 AI VC 자금 조달이 AI 스타트업 전략을 안내하는 방법

AI 스타트업이 모금하는 자금 규모가 계속 증가함에 따라 이번 분기에는 시장 격차가 더욱 두드러졌으며, 각 진영에서는 다음과 같은 주요 입장에 대해 논쟁을 벌이고 있습니다.

• 클로즈드소스와 오픈소스의 '싸움' 
• GPU 부족이 중기적으로도 지속될 경우 이들 캠프에서 전개되는 전략은
• AI 투자가 투자 수익을 가져올 때 

이 글에서는 지난 6개월간 AI VC 자금 조달 현황을 개괄적으로 살펴보고, AI의 새로운 트렌드 중 일부를 강조하며, AI 창업자들이 고려해야 할 몇 가지 현실적 사항을 제시합니다.  

생성형 AI VC 펀딩 환경 

이전에 우리는 아래 다이어그램에 따라 생성 AI 환경을 4개 계층으로 나누었습니다. 생성 AI 및 LLM 기술 계층 각각에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하십시오. “LLM 및 GenAI 스택 탐색: 아시아 스타트업 및 기업을 위한 기회와 과제.”

우리는 위의 프레임워크에 따라 상위 10개 AI 투자를 분류했으며, 아래에서 자세히 설명하겠습니다.

2024년 상반기 상위 10대 AI 투자, AI Business Asia

레이어 0 – 생성 AI 인프라 레이어 

AI 칩의 효율성을 개선하는 데 도움이 되는 솔루션과 회사는 상당한 투자를 유치했습니다. 예를 들어, Nvida는 이스라엘 기반 스타트업을 인수했습니다. 실행:AI Run:AI에서 개발한 Kubernetes 기반 GPU 오케스트레이터를 기반으로 칩 설계와 GPU 활용도를 개선하기 위해 $700m에서 $10억 사이의 가격대로 $300M을 인수했습니다. 데시 AI 성능을 개선하기 위해 딥 러닝 모델의 설계를 자동화하는 것을 목표로 합니다. 이러한 추세는 고급 AI 모델의 증가하는 계산 요구 사항을 지원하기 위한 특수 하드웨어에 대한 수요가 증가하고 있음을 강조합니다. 

또한 Microsoft는 4월에 AI 개발과 글로벌 확장을 가속화하기 위해 아부다비의 G42(아부다비의 클라우드 서비스 공급업체)에 $15억 달러를 투자했습니다. 그럼에도 불구하고 이 거래는 현재 진행 중입니다. 면밀히 조사하다 미국 의원들은 G42가 이전에 중국과 관계를 맺었다는 점을 감안할 때,

1계층 – 기초 모델 계층 

기초 모델 기업들은 여전히 가장 많은 자금을 조달받았습니다. xAI, Mistral, Zhipu 등은 모두 많은 양의 자금을 조달받았습니다. 2분기에 가장 중요한 단일 자금 조달은 Musk가 설립한 인공지능 스타트업 xAI에서 나왔습니다. 5월 26일 xAI는 올해 생성 AI 분야에서 가장 중요한 자금 조달 이벤트 중 하나인 $60억 규모의 시리즈 B 자금 조달을 완료했다고 발표했습니다. xAI의 투자 후 평가액은 최대 $240억으로 공식적으로 1단계에 진입했습니다.

2024년 6월 초, 대규모 언어 모델을 전문으로 하는 캐나다 인공지능 스타트업인 Cohere가 새로운 펀딩 라운드에서 $450백만을 성공적으로 모금했습니다. 이 상당한 투자에는 Nvidia, Salesforce Ventures, Cisco를 포함한 주요 기술 기업이 참여했습니다. 이 상당한 금액은 더 중요한 펀딩 노력의 초기 단계에 불과할 수 있습니다. 보고서에 따르면 Cohere는 적극적으로 추가 자본을 모색하고 있으며 총 가치 평가를 $50억으로 목표로 하고 있습니다.

중국에서 Zhipu AI(GLM)는 최근 사우디 아람코의 벤처 캐피털 부문이 관리하는 펀드인 Prosperity7을 투자자로 하여 새로운 펀딩 라운드에서 $400 million을 확보했습니다. 이 투자는 중국에서 대형 국내 모델에 대한 가장 높은 단일 펀딩 금액의 새로운 기록을 세웠으며, Zhipu AI의 투자 후 가치는 약 $3 billion에 달했습니다. 이 회사의 주력 제품인 ChatGLM은 GLM-4로 업그레이드되었습니다.

2024년 1분기와 비교했을 때, 이 2분기 투자는 거래 규모와 빈도 모두에서 상당한 증가를 나타냅니다. 1분기에 가장 큰 AI 거래는 Anthropic의 $450 million 라운드였습니다. 2분기의 자금 조달 금액과 평가액의 극적인 증가는 불확실한 경제 상황에도 불구하고 AI가 상당한 수익을 낼 수 있는 잠재력에 대한 투자자의 확신이 커지고 있음을 반영합니다.

2 및 3 계층 – 도메인 모델 및 애플리케이션 계층

2024년 2분기에는 여러 신흥 AI 응용 분야에서 상당한 투자 활동이 있었으며, 이는 산업 전반에 걸쳐 AI의 영향 범위가 확대되고 있음을 반영합니다.

AI 검색

AI 검색은 2024년 상반기에 주요 투자 초점으로 부상했으며, 다양한 전문 검색 기능을 개발하는 회사들이 상당한 자금을 유치했습니다. 

• AI 기반 시장 정보 플랫폼인 AlphaSense가 $6억5천만 달러의 자금을 확보했습니다. 
• 내부 비즈니스 데이터를 위한 기업 검색에 중점을 둔 헤비아는 약 $1억 규모의 시리즈 B 라운드를 완료하여 $7억~8억 달러의 기업 가치를 달성했습니다.
• 검색 결과에만 초점을 맞추는 것이 아니라 사용자의 지식을 확장하는 데 중점을 둔 대화형 검색 엔진인 Perplexity AI는 시리즈 B+ 펀딩에서 $6300만 달러를 모금했고, 이어서 SoftBank로부터 $1000~2000만 달러를 추가로 모금하여 거의 $30억의 기업 가치를 달성했습니다.
• 중국의 퍼플렉시티 AI인 메타소는 출시 후 2개월 만에 월간 사용자 수백만 명을 확보했습니다. 

AI와 전자상거래 검색의 교차점도 인기를 얻었습니다. 

• AI 기반 제품 발견 플랫폼인 Daydream은 $5000만 달러의 시드 라운드를 받았습니다. 
• B2B 전자상거래 검색 기업인 Constructor는 $550 million의 가치 평가로 시리즈 B 펀딩에서 $25 million을 확보했습니다. 이러한 투자는 온라인 리테일에서 제품 발견 및 개인화를 향상시키는 데 있어 AI의 중요성이 커지고 있음을 강조합니다.

1H 2024 AI 검색 투자

AI 코드 생성

AI 코드 생성 스타트업은 계속해서 상당한 자본을 유치하고 있습니다.

• 불과 6개월 전에 설립된 Cognition은 제품 상용화를 앞두고 $20억의 기업 가치로 $1억 7,500만 달러를 모금했습니다.
• 매직은 아직 제품을 출시하지 않았음에도 불구하고 $15억 달러의 가치 평가로 $2억 달러 이상의 투자 라운드를 협상 중이라고 알려졌습니다.
• Augment는 $252 million 라운드를 완료하여 $977 million의 가치 평가를 달성했습니다. 초기 단계의 AI 코딩 어시스턴트에 대한 이러한 상당한 투자는 AI가 소프트웨어 개발에 혁명을 일으킬 잠재력에 대한 높은 기대를 강조합니다.

AI 코드 생성 분야는 주로 두 가지 학파로 나뉩니다.

• 하나는 기존의 고급 AGI 에이전트에 의존하는 반면,
• 다른 하나는 전문 모델을 사용한 종단 간 솔루션으로 구성됩니다.

전자는 주로 코드 완성 플러그인 제품 형태로 시장을 지배하며, 주류 대형 언어 모델 공급업체와 GitHub Copilot, Cursor, August, Cognition과 같은 독립 에이전트 제품에서 널리 볼 수 있습니다. 통계에 따르면 코드 생성의 정확도는 30%와 40% 사이입니다.

후자, 엔드투엔드 소프트웨어 및 애플리케이션 생성은 코드 생성을 위한 궁극적인 기술적 방향으로 간주됩니다. 대표적인 회사로는 Poolside, Magic, AIGCode가 있습니다. 이들은 주로 변압기 아키텍처를 기반으로 한 보다 진보된 모델 아키텍처를 개발하여 대규모 모델의 상용화를 낮은 오류율 시나리오로 추진하지만, 이러한 접근 방식은 더 높은 연구 및 개발 과제를 제시합니다.

1H 2024 AI 코드 생성 스타트업 투자

스타트업은 실제로 트렌드를 따라잡았지만, 특히 기술 거대 기업도 자체 AI 프로그래밍 어시스턴트를 출시한 것을 고려하면 이 산업에서 정상에 오르는 것은 쉽지 않습니다. Amazon에는 AWS CodeWhisperer가 있고, Google에는 Gemini Code Assist가 있고, Meta에는 Code Llama가 있고, GitHub, Microsoft, OpenAI는 모두 AI 코드 어시스턴트 Copilot을 출시했습니다. 현재 GitHub Copilot은 180만 명이 넘는 유료 사용자를 보유하고 있으며 ARR은 $200만에 가깝습니다.

중국의 주요 기술 회사도 자체 AI 코드 어시스턴트를 출시했습니다. Baidu는 Comate를, Alibaba는 Tongyi Lingma를, SenseTime은 Code Raccoon을, Huawei는 Pangu Coder를 출시했습니다. 그러나 해외에 비해 중국에는 스타트업이 적고, 대표적인 예로는 Zhipu AI의 CodeGeeX와 Silicon Heart Technology의 aiXcoder가 있습니다.

AI제약

AI Pharmaceuticals는 또 다른 인기 있는 투자 분야로 떠올랐습니다. 주목할 만한 펀딩 라운드에는 Xaira Therapeutics, Diagonal Therapeutics, Karius, Jitai Pharmaceuticals가 포함되었습니다. 이러한 추세는 AI가 약물 발견 및 개발 프로세스를 가속화하는 능력에 대한 확신이 커지고 있음을 보여줍니다.

1H 2024 AI 제약 투자

AI 교육 - 특별 언급

AI 교육 부문에서는 대규모 자금 조달 라운드가 덜 흔했지만 성공적인 신청이 급증했습니다. Gauth와 같은 중국 기업, 질문.AI, 그리고 답변.AI 특히 미국에서 국제 시장에서 상당한 인기를 얻었습니다. AI 기반 학습 기계와 교육용 장난감도 관심을 끌었으며, iFlytek, Zuoyebang, Yuanfudao와 같은 회사가 이 분야에서 제품을 출시했습니다.

미리 계획하세요: AI 기업가를 위한 전략적 팁

기초 모델 수준의 플레이어가 어느 정도 안정을 찾았기 때문에(다음 12~18개월 동안 잠재적인 합병/인수를 보류) 생성 AI 붐의 제품 중심 단계에 접어들고 있다는 것은 분명합니다. 그 결과, 극단적인 경우 무료일지라도 토큰과 인프라 비용이 낮아져 더 많은 제품과 사용자를 유치할 수 있습니다. 컴퓨팅 파워, 대역폭, 토큰 처리 속도의 제약은 앞으로 더 빨리 해결될 가능성이 높습니다. 

이제 기회는 수직적 응용 수준에 있으며, 이는 아직 초기 단계입니다. 신생 성장 시장을 활용하기 위해 AI 기업가는 다음 사항을 고려해야 합니다.

제품: 

1. 제품 중심 개발에 집중: 미국의 AI 기업가 정신 추세는 "기술 중심"에서 "제품 중심"으로 바뀌었습니다. 기업가는 기술 발전에만 집중하기보다는 특정 시장 요구를 해결하는 AI 솔루션을 개발하는 것을 우선시해야 합니다.
2. 제품-시장 적합성(PMF) 찾기를 우선시하세요. 소비자 대상 AI 애플리케이션의 첫 번째 물결이 성장과 자금 조달에 어려움을 겪으면서 PMF 달성은 자본 유치에 매우 중요해졌습니다. 기업가는 상당한 자금을 모색하기 전에 제품의 시장 적합성을 검증하는 데 집중해야 합니다.
3. 수직별 AI 모델을 고려하세요. 범용 대형 언어 모델이 상당한 자금을 유치하는 반면, 수직별 AI 모델에 대한 관심이 커지고 있습니다. 기업가는 특정 산업이나 사용 사례에 맞는 AI 솔루션을 개발할 기회를 찾을 수 있습니다.

시장 개발:

1. 지속 가능한 사업 모델에 집중하세요: 자금 붐에도 불구하고 많은 AI 스타트업은 수익성 문제에 직면해 있습니다. 기업가는 지속 가능한 사업 모델을 개발하고 수익성으로 가는 명확한 경로를 우선시해야 합니다.
2. 강력한 사용자 커뮤니티 구축: 대규모 모델의 인프라 문제가 해결됨에 따라 사용자 요구 사항을 이해하고 초기 사용자 커뮤니티를 구축하는 것이 중요한 차별화 요소가 될 것입니다. 기업가는 처음부터 사용자 참여와 커뮤니티 구축에 집중해야 합니다.
3. 기존 생태계 활용: 투자자들은 기존 기술 생태계와 통합할 수 있는 AI 스타트업에 관심을 보이고 있습니다. 기업가는 솔루션이 기존 플랫폼이나 기술을 어떻게 보완하거나 향상시킬 수 있는지 고려해야 합니다.

시장 현실:

1. 치열한 경쟁에 대비하세요: Amazon, Google, Microsoft, Huawei, Alibaba, Tencent와 같은 기술 거대 기업이 자체 AI 제품군을 출시함에 따라 스타트업은 상당한 경쟁에 직면하게 되었습니다. 기업가는 제품을 차별화하고 틈새 시장이나 특정 개발자 요구 사항을 타겟으로 삼아야 합니다.
2. 잠재적 통합에 대비하세요: AI 산업은 특히 대규모 모델 공간에서 통합의 시기에 접어들고 있을 수 있습니다. 기업가는 잠재적 파트너십이나 종료 기회를 포함한 장기 전략을 고려해야 합니다.
3. 국제 시장 탐색: 일부 중국 AI 교육 회사는 미국 시장에서 성공을 거두었습니다. 기업가는 특히 소비자 대상 AI 애플리케이션의 경우 국제적 확장 기회를 고려해야 합니다. (자세한 내용은 중국 AI 스타트업 해외 진출)
4. 도전적인 출구 시장에 대비하세요: 자금은 풍부하지만, 출구 시장은 여전히 어렵습니다. 기업가는 잠재적 출구에 대한 현실적인 기대를 가져야 하며 장기적 가치를 구축하는 데 집중해야 합니다.

결론: AI는 계속 존재할 것이지만 조심해야 합니다.

지리적으로 미국은 AI 투자를 주도했으며, 미국 벤처 자금은 2분기에 $556억에 도달하여 1분기 대비 47% 증가했습니다. 중국도 지정학적 긴장과 일부 국제 투자자의 철수에도 불구하고 활발한 AI 활동을 보였으며, 중국 기업은 아시아에서 가장 큰 거래 10건 중 8건을 확보했습니다.

AI에 대한 열광에도 불구하고 과제는 여전히 남아 있습니다. 스타트업의 퇴장 시장은 여전히 부진하며 IPO 활동은 여전히 제한적입니다. 또한 일부 AI 스타트업의 높은 비용과 불확실한 사업 모델에 대한 우려가 지속되고 있으며, 유니콘이 합병을 추진하거나 해고를 실시한다는 보고에서 이를 알 수 있습니다.

앞으로 업계 전문가들은 AI 투자에 대한 지속적인 강한 관심을 예상합니다. 특히 기초 모델, AI 애플리케이션, AI 인프라와 같은 분야에서 그렇습니다. 그러나 투자자들은 수익성과 지속 가능한 사업 모델로 가는 명확한 경로가 있는 회사에 집중하면서 더욱 분별력 있게 될 수 있습니다.

이러한 각도에서 고려함으로써 AI 기업가는 역동적이고 경쟁이 치열한 AI 스타트업 환경에서 더 나은 입지를 확보하고, 향후 자금을 확보하고 장기적으로 성공할 가능성을 높일 수 있습니다.

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