AI 학습 및 실행 과정에서 발생하는 트래픽 과부하는 이제 기업들에게 심각한 비용 및 자원 문제로 대두되고 있다. 이러한 시기에 자동화를 통해 AI 및 기타 작업의 워크로드를 완화하고 최적화하는 도구를 개발하는 스타트업인 캐스트 AI(Cast AI)가 강력한 성장세와 업계 거대 기업들과의 파트너십을 배경으로 대규모 자금 조달 라운드를 진행하고 있다.
캐스트 AI는 총 1억 800만 달러 규모의 시리즈 C 투자를 유치했으며, 이 자금은 연구 개발(R&D) 역량 강화와 미국 및 기타 핵심 시장에서의 사업 확장에 투입될 예정이다. 거래에 정통한 소식통에 따르면, 이번 라운드를 통해 캐스트 AI의 사후(post-money) 기업 가치는 약 9억 달러에 근접하며 "니어 유니콘(near unicorn)" 기업으로 자리매김했다.
캐스트의 CEO이자 공동 설립자인 유리 프레이만(Yuri Frayman)은 "핵심은 GPU, 컴퓨팅, 그리고 전력이다. 우리의 목표는 효율성을 극대화하여 GPU 전반에 걸쳐 더 많은 워크로드를 처리할 수 있도록 하는 것이며, 이것이 우리가 집중하는 영역"이라고 밝혔다.
참고로, 캐스트 AI가 마지막으로 자금을 조달했던 2023년 11월에는 피치북(PitchBook) 자료에 따르면 사후 기업 가치 3억 달러 규모로 3,500만 달러를 유치했다. 이번 최신 라운드를 거치기 전까지도 이 스타트업은 8,600만 달러가 넘는 자금을 확보한 바 있다.
캐스트 AI는 플로리다주 마이애미에 본사를 두고 있지만, "실질적으로는 유럽에 뿌리를 두고 있다"고 설명하며, 프레이만은 개발 활동 대부분이 리투아니아, 폴란드, 루마니아, 불가리아 등지에서 이루어지고 있다.
이 회사는 지난 3년간 총 2,100개의 고객사를 확보했다. 아카마이(Akamai), BMW, FICO, 허깅 페이스(Hugging Face), 닐슨아이큐(NielsenIQ), 스위스콤(Swisscom) 같은 기업들이 캐스트의 기술을 활용하여 클라우드와 온프레미스 환경의 용량을 분석하고, 컴퓨팅 워크로드를 분산 배치할 수 있는 최적의 비용-성능 균형점을 찾고 있다. 프레이만은 자사의 시스템이 모든 주요 클라우드 제공업체와 고객이 사용하는 다른 모든 인프라와 통합된다고 설명했다.
기업들이 AI 모델 학습 및 운영에 필요한 프로세서 부족에 직면하면서, 자원 배분의 효율성은 매우 중요한 이슈가 되고 있다. 캐스트 AI는 자체 연구 결과를 근거로, 현재 CPU와 메모리 이용률은 평균 10%와 23%에 그치며, GPU 사용량 역시 유사한 비율의 비효율을 보인다고 지적했다.
이번 시리즈 C 투자는 그 규모와 참여사 면에서 이 스타트업이 집중하는 개발 영역과 협력 관계를 다시 한번 명확히 보여준다.
이번 라운드는 지2 벤처 파트너스(G2 Venture Partners)와 소프트뱅크 비전 펀드 2(SoftBank Vision Fund 2)가 공동 주도하며 투자했다. 아글라에 벤처스(Aglaé Ventures)(LVMH 회장 겸 CEO 베르나르 아르노의 투자사)와 함께 헤도소피아(Hedosophia), 코타 캐피탈(Cota Capital), 빈티지 인베스트먼트 파트너스(Vintage Investment Partners), 크레안덤(Creandum), 언코릴레이티드 벤처스(Uncorrelated Ventures) 등 기존 투자사들도 참여했다.
특히 프레이만은 이번 투자가 초과 청약된(oversubscribed) 상황을 지적하며, 캐스트 AI가 오픈AI(OpenAI) 및 AI 인프라 제공업체인 크루소 에너지(Crusoe Energy)와 같은 강력한 포트폴리오를 갖추게 되었다고 강조했다. 이 두 회사는 소프트뱅크, 오라클(Oracle) 등과 함께 미국에서 대규모 AI 인프라 구축 프로젝트를 진행하고 있다.
프레이만은 자신의 회사가 이미 이러한 기업들 중 다수를 파트너사이자 고객으로 확보하고 있다고 언급했다. 그는 "우리는 크루소와 파트너십을 맺었으며, 소프트뱅크와의 협력도 진행 중이다"라고 밝혔다.
캐스트 AI의 역사는 오픈하는 것과 같다. 그것은 오랫동안 지속된 과정이다. 캐스트 AI는 소프트웨어 플랫폼이다. 이 플랫폼은 AI에 기반하고 있다.
캐스트 AI는 AI에 기반을 두고 구축된 플랫폼입니다. 이는 클라우드 기반의 가상 워크벤치 형태입니다. 사용자들은 이 워크벤치를 통해 다양한 작업 흐름을 만들 수 있습니다. 이는 AI 개발을 가속화하는 데 기여합니다.
캐스트 AI는 원래의 목표를 가지고 있습니다. 바로 AI 개발의 속도를 높이는 것입니다. 이 플랫폼은 기획, 개발, 배포의 전 과정을 포괄합니다. 이는 AI 개발 사이클을 획기적으로 단축시킵니다.
(자료 출처를 바탕으로 주요 기술 및 서비스 설명 부분의 흐름을 보강하며 기사를 재구성함)