요즘 모든 기업들은 자사의 거대 언어 모델(LLM)이 중요하게 여기는 법적 또는 규제 요건을 준수하는지 여부를 확인하려 노력하고 있습니다. 특히 규제가 필요한 산업군에서는 그 필요성이 더욱 절실합니다. 아마도 이러한 배경 덕분에 Patronus AI가 시장에서 조기에 성공을 거두고 있는 것으로 보입니다.
수요일, 이 회사는 다양한 관점에서 모델 준수 여부를 고객이 확인할 수 있도록 돕는 솔루션을 제공하며, $3백만 달러 규모의 시드(Seed) 라운드를 발표한 지 불과 8개월 만에 $1,700만 달러 규모의 시리즈 A 투자를 유치했다고 발표했습니다.
CEO 겸 공동 창립자인 아난드 칸나판(Anand Kannappan)은 TechCrunch과의 인터뷰에서 "투자자들이 주목한 가장 큰 부분은 우리가 이 분야의 명백한 리더라는 점과, 이것이 거대하고 매우 빠르게 성장하는 시장이라는 점"이라고 말했습니다. 그는 또한 Patronus가 기업들이 LLM 거버넌스 도구를 통해 컴플라이언스(Compliance)를 유지해야 한다는 필요성을 깨닫기 시작한 적기적인 시점에 시장에 진출할 수 있었다고 덧붙였습니다.
그는 아직 초기 단계에 머물러 있는 이 성장 시장의 잠재력을 확신하며, "저희가 출범한 이래로 다양한 포트폴리오사, AI 기업, 중견 기업들과 협력해 왔습니다. 그 결과 저희 고객들은 저희 플랫폼을 통해 수십만 건에 달하는 요청을 처리했습니다"라고 전했습니다.
이 회사의 핵심 기능은 'Patronus Evaluators'라는 제품입니다. 칸나판은 "이는 본질적으로 단 한 줄의 코드로 구현 가능한 API 호출 방식이며, 매우 높은 품질과 신뢰성을 바탕으로 다양한 차원에서 LLM 및 LLM 시스템의 성능을 확장 가능하게 측정할 수 있습니다"라고 설명했습니다.
측정 항목에는 환각 발생 가능성(Likelihood to hallucinate), 저작권 위험, 안전 위험과 같은 기본적인 영역뿐만 아니라, 기업 민감 정보 탐지, 브랜드 목소리 및 스타일 분석과 같은 기업 특화 기능도 포함됩니다. 이러한 요소들은 기업들이 규제 및 평판 관리 관점에서 중요하게 여기는 부분입니다.
시드 라운드 발표 당시 언급했듯이, 이 회사는 LLM을 테스트하기 위한 관리형 보안 및 분석 프레임워크를 구축하며 적기적인 시장 위치를 선점했습니다. 특히 모델이 정확하게 답변할 데이터가 부족하여 잘못된 답변을 지어내는 '환각(hallucination)' 발생 가능성을 식별하는 것이 주요 영역입니다.
이 회사는 작년 시드 펀딩 당시 직원 6명에서 두 배로 늘어났으며, 올해도 다시 두 배로 성장할 것으로 기대하고 있습니다.
이번 $1,700만 달러 투자는 Notable Capital이 주도했으며, Lightspeed Venture Partners, Factorial Capital, Datadog 및 여러 업계 엔젤 투자자들이 참여했습니다.
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