인텔 출신 AI 소프트웨어 전 GM인 스캇 클라크(Scott Clark)가 설립한 AI 테스트 플랫폼인 Distributional이 Two Sigma Ventures의 주도 하에 1,900만 달러 규모의 시리즈 A 투자 유치에 성공했습니다.
클라크는 Distributional의 영감이 본인이 인텔에서 AI를 실제 적용하는 과정에서 겪었던 AI 테스트 문제점과, 그 이전에 Yelp에서 광고 타겟팅 부서의 소프트웨어 리드 역할을 수행했던 경험에서 비롯되었다고 말했습니다.
그는 TechCrunch와의 인터뷰에서 "AI 애플리케이션의 가치가 지속적으로 성장함에 따라, 운영상 위험도 함께 커진다"며, "AI 제품 팀들은 저희 플랫폼을 활용하여, 프로덕션 환경에 위험이 발생하기 전에 AI 위험을 선제적이고 지속적으로 감지하고, 이해하며, 해결할 수 있습니다"라고 설명했습니다.
클라크는 인수를 통해 인텔에 합류했습니다.
2020년, 인텔은 클라크가 공동 창업했던 모델 실험 및 관리 플랫폼인 SigOpt를 인수했습니다. 클라크는 인텔에 잔류하며, 2022년에는 인텔 AI 및 슈퍼컴퓨팅 소프트웨어 그룹의 VP 겸 GM으로 임명되었습니다.
클라크는 인텔 근무 당시 자신이 속한 팀이 AI 모니터링 및 관찰 가능성(observability) 문제로 인해 자주 어려움을 겪었음을 지적했습니다.
클라크는 AI가 본질적으로 비결정적(non-deterministic)이라는 점을 강조했습니다. 즉, 동일한 데이터를 입력하더라도 다양한 출력을 생성할 수 있다는 의미입니다. 여기에 소프트웨어 인프라와 학습 데이터 등 수많은 의존성까지 더해지면, AI 시스템의 버그를 찾아내는 작업은 건초 더미에서 바늘을 찾는 것처럼 어려울 수 있다고 말했습니다.
2024년 랜드 코퍼레이션(Rand Corporation)의 조사에 따르면, AI 프로젝트 중 80% 이상이 실패하는 것으로 나타났습니다. 특히 생성형 AI(Generative AI)는 기업들에게 특별한 난제로 작용하고 있으며, 시장의 기대도 높다는 점을 지적했습니다.
Distributional은 AI 시스템을 위한 체계적인 검증 및 테스트 플랫폼을 제공하며, AI 모델의 성능을 입증하고 신뢰도를 높여 시장 출시 위험을 줄이는 것을 목표로 합니다.
Distributional은 AI 모델이 제대로 작동하는지 검증하고 신뢰도를 높이는 플랫폼을 제공하며, AI 모델의 성능을 입증하고 시장 출시 위험을 줄이는 것을 목표로 합니다.
Distributional은 AI 모델의 신뢰성을 확보하고 시장 출시 위험을 줄이는 데 초점을 맞추고 있습니다.
Distributional은 AI 모델의 신뢰성을 검증하는 체계적인 플랫폼을 제공하며, 개발된 AI 시스템이 다양한 환경에서 안정적으로 작동할 수 있도록 지원하여 시장 출시 위험을 줄이는 데 기여하고 있습니다.
Distributional은 AI 모델의 신뢰도를 검증하는 체계적인 플랫폼을 제공하며, 개발된 AI 시스템이 다양한 환경에서 안정적으로 작동할 수 있도록 지원하여 시장 출시 위험을 줄이는 데 기여하고 있습니다.
Distributional은 AI 모델의 신뢰도를 검증하는 체계적인 플랫폼을 제공하며, 개발된 AI 시스템이 다양한 환경에서 안정적으로 작동할 수 있도록 지원하여 시장 출시 위험을 줄이는 데 기여하고 있습니다.
[출처:] https://techcrunch.com/2024/10/08/distributional-raises-19m-to-automate-ai-model-and-app-testing