AI 연구소인 [회사 이름]이 목요일 베일을 벗으며, 기업이 생산하는 방대한 양의 구조화된 데이터에서 통찰력을 도출하는 오랜 난제에 대한 새로운 기반 모델을 선보였습니다. 이 회사는 예측 AI의 기존 시스템과 최신 도구들을 결합하여, 대규모 기업들이 데이터를 분석하는 방식 자체를 재정립할 수 있다고 믿습니다.
제레미 프렌켈(Jeremy Fraenkel) CEO는 TechCrunch과의 인터뷰에서 "LLM이 텍스트, 오디오, 비디오, 코드 같은 비정형 데이터 처리에는 뛰어난 능력을 보이지만, 테이블과 같은 구조화된 데이터 처리에는 취약합니다"라고 설명했습니다. 이어 "저희가 개발한 모델 Nexus를 통해, 그러한 유형의 데이터를 처리하기 위한 최고의 기반 모델을 구축했습니다"라고 덧붙였습니다.
이러한 아이디어는 이미 투자자들로부터 상당한 관심을 끌었습니다. 이 회사는 14억 달러의 거래 후 기업가치와 2억 5,500만 달러의 자금으로 공개되었으며, 이 자금의 대부분은 Oak HC/FT, Valor Equity Partners, Battery Ventures, Salesforce Ventures가 주도한 최근 2억 2,500만 달러의 시리즈 A 라운드에서 나왔습니다. 또한, Hetz Ventures가 시리즈 A에 참여했으며, Perplexity CEO 아라빈드 스리니바스(Aravind Srinivas), Brex 공동 창립자 엔리케 두부가스(Henrique Dubugras), Datadog CEO 올리비에 포멜(Olivier Pomel)로부터 엔젤 투자가 이루어졌습니다.
대규모 언어 모델(LLM)이라기보다는 대규모 테이블 모델(LTM)이라 불리는 Fundamental의 Nexus는 몇 가지 중요한 면에서 현행 AI 관행과 차별점을 가집니다. 이 모델은 결정론적(deterministic)입니다. 즉, 주어진 질문에 대해 항상 동일한 답변을 제공하며, 대부분의 현대 AI 연구소가 모델 정의에 의존하는 트랜스포머 아키텍처에 의존하지 않습니다. Fundamental은 이 모델이 사전 훈련(pre-training)과 미세 조정(fine-tuning) 과정을 거쳤다는 이유로 기반 모델이라고 칭하지만, 그 결과물은 고객이 OpenAI나 Anthropic과 협력하여 얻는 결과와는 본질적으로 다릅니다.
이러한 차이점은 중요한 의미를 갖습니다. 왜냐하면 Fundamental이 공략하는 사용 사례 자체가 현행 AI 모델들이 종종 어려움을 겪는 분야이기 때문입니다. 트랜스포머 기반 AI 모델은 자신의 컨텍스트 윈도우 내 데이터만을 처리할 수 있어, 예를 들어 수십억 행이 있는 스프레드시트 같은 극도로 큰 데이터셋에 대한 추론 작업을 수행하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 하지만 이러한 규모의 방대한 구조화된 데이터셋은 대규모 기업 내부에서 흔하게 발생하며, 이는 처리 규모를 감당할 수 있는 모델들에게 상당한 기회를 창출합니다.
프렌켈 CEO가 보기에 이것이 Fundamental에게 거대한 기회입니다. Nexus를 사용하면, 이 회사는 최신 기술을 빅 데이터 분석에 접목하여, 현재 사용되고 있는 알고리즘보다 훨씬 강력하고 유연한 솔루션을 제공할 수 있습니다.
그는 TechCrunch에 "이제 모든 사용 사례에 걸쳐 하나의 모델을 갖게 되어, 우리가 다루는 사용 사례의 수를 막대하게 확장할 수 있게 되었습니다"라고 말했습니다. "그리고 각 사용 사례마다, 다른 방법으로는 수많은 데이터 과학자 팀을 동원해도 얻을 수 없을 만큼 뛰어난 성능을 확보하게 됩니다."
이러한 약속은 이미 포춘 100대 기업을 대상으로 한 7자리 수 규모의 다수의 계약을 유치했습니다. 나아가 이 회사는 AWS와 전략적 파트너십을 체결하여, AWS 사용자들이 기존 인스턴스에서 Nexus를 직접 배포할 수 있도록 할 예정입니다.