AI를 활용한 스프레드시트 정복 경쟁은 아직 끝나지 않았다. [회사명]이라는 새 회사가 비공개로 활동하던 상태에서 보다 포괄적인 IDE 기반 에이전트 금융 모델링 접근 방식을 들고 등장했으며, 이를 구축할 충분한 자금까지 확보했다. 이 회사는 수요일, 1억 달러의 투자 후 가치를 기준으로 1,700만 달러의 시드 자금을 유치했다고 발표했다.
CEO 겸 공동 창업자 존 링(John Ling)은 TechCrunch과의 인터뷰에서 "우리의 목표는 금융 모델링과 스프레드시트를 훨씬 더 예측 가능하고 감사 가능한(auditable) 것으로 만드는 것입니다. 전통적으로 몇 시간이 걸릴 수 있는 프로세스를 약 10분으로 단축할 수 있을까요?"라고 말했다.
이번 투자 라운드는 Andreessen Horowitz와 The General Partnership가 주도했으며, QED Investors, FPV Ventures, Litquidity Ventures가 참여했다. 이 회사는 현재 Decagon과 OffDeal의 팀과 협력하고 있으며, 지난 12월에만 500만 달러 규모의 계약을 체결했다고 밝혔다.
인력에 의존하는 금융 분석의 높은 비용 때문에 엑셀 에이전트(Excel agents)는 AI 스타트업들의 주요 표적이 되어 왔다. 하지만 Shortcut AI와 같은 이전 엑셀 에이전트들이 엑셀 내부에 에이전트를 구축했던 반면, Meridian은 Cursor와 유사한 독립형 작업 공간(stand-alone workspace)으로 작동한다. 이는 앱이 IDE처럼 기능하도록 하여, 그렇지 않으면 통합 과정에서 마찰을 일으킬 수 있는 데이터 소스나 외부 참조를 원활하게 통합할 수 있게 한다.
뉴욕에 본사를 둔 Meridian 팀은 Scale AI나 Anthropic 같은 AI 기업 출신 인력은 물론, 골드만삭스(Goldman Sachs)와 같은 금융권 베테랑들로 구성되어 있다.
링이 설명하기에, Meridian의 가장 큰 과제는 종종 AI 모델의 비결정론적(non-deterministic) 특성과 충돌하는 금융 고객들의 까다로운 요구 사항들이다.
링은 "구글의 소프트웨어 엔지니어 10명에게 앱에 새 기능을 추가해 달라고 요청하면, 아마도 10가지의 완전히 다른 구현 방식을 얻게 될 것입니다. 그리고 그건 전혀 문제가 되지 않습니다. 하지만 골드만삭스의 은행 분석가 10명에게 회사에 대한 밸류에이션 모델 10개를 요청하면, 아마도 거의 동일한 작업 통합 문서 10개를 얻게 될 것입니다."라고 말했다.
결과적으로, Meridian 팀은 LLM 기반 도구의 유연성을 유지하는 동시에, 산출물을 더 감사 가능하고 결정론적으로 만들기 위해 상당한 작업을 진행했다. 그 결과는 에이전트 AI와 보다 전통적인 도구링의 결합 형태로, 많은 기업 환경에서의 배포를 지연시키는 환각(hallucinations) 현상을 최소화한다.
링은 "우리의 목표는 LLM 프로세스 단계에서 '불확실성'이라는 층 자체를 제거하는 것입니다. 논리 흐름이 정확히 어떻게 진행되는지 알 수 있고, 이러한 모든 가정 또는 모델에 투입되는 모든 요소가 어디서 왔는지 정확히 확인할 수 있게 됩니다."라고 덧붙였다.
[출처:] https://techcrunch.com/2026/02/11/meridian-ai-raises-17-million-to-remake-the-agentic-spreadsheet