Activeloop가 AI 애플리케이션을 위한 다중 모드 데이터의 기업 활용을 강화하기 위해 1,100만 달러를 확보했습니다.

액티벨로프, AI 데이터베이스 솔루션 강화 위해 1,100만 달러 투자 유치

캘리포니아에 본사를 둔 스타트업 액티벨로프가 스팀라인드 벤처스, Y 컴비네이터, 삼성 넥스트 등에서 1,100만 달러의 시리즈 A 자금을 확보했습니다. 프린스턴 대학교 중퇴생 다빗 부니아티안이 공동 창립한 이 회사는 AI 프로젝트 개발을 가속화하기 위해 특별히 디자인된 데이터베이스를 전문으로 합니다.

액티벨로프는 비구조적 멀티모달 데이터를 활용해 AI 모델을 훈련시키는 기업의 중요한 과제를 해결함으로써 데이터 플랫폼 시장에서 두각을 나타내고 있습니다. 그들의 혁신적인 기술인 "딥 레이크"는 팀이 경쟁 솔루션보다 최대 75% 낮은 비용으로 AI 애플리케이션을 개발할 수 있게 하며, 엔지니어링 생산성을 최대 다섯 배까지 높여줍니다.

딥 레이크로 AI의 잠재력 발휘하기

기업들이 다양한 AI 애플리케이션을 위해 복잡한 데이터셋을 활용하고자 하면서, 맥킨지의 연구는 생성적 AI가 매년 2.6조에서 4.4조 달러의 글로벌 기업 이익을 창출할 수 있는 유망한 잠재력을 강조합니다. 이 같은 영향력은 고객 상호작용, 마케팅 콘텐츠 생성, 자연어 프롬프트에서 소프트웨어 코드 생성 등 다양한 분야에 걸쳐 있습니다.

액티벨로프 딥 레이크 작동 원리

고성능 기반 AI 모델 훈련은 종종 텍스트, 오디오, 비디오 등 페타바이트 규모의 비구조적 데이터 관리와 관련이 있습니다. 전통적인 방식은 팀이 조직되지 않은 데이터 사일로를 검토해야 하며, 이로 인해 광범위한 보일러플레이트 코딩 및 통합 작업이 필요해 프로젝트 비용이 상승합니다.

액티벨로프는 딥 레이크의 표준화를 통해 이 비효율성을 해결합니다. 이 시스템은 이미지와 비디오 같은 복잡한 데이터를 기계 학습에 최적화된 수학적 표현(텐서)으로 저장하며, SQL 유사 텐서 쿼리 언어를 통한 원활한 조회, 웹 브라우저 시각화 또는 PyTorch, TensorFlow와 같은 딥 러닝 프레임워크와의 통합을 가능하게 합니다.

딥 레이크를 사용하면 개발자들은 멀티모달 데이터를 효율적으로 필터링하고 검색하며, 버전을 추적하고 특정 애플리케이션에 맞춤화된 AI 모델 훈련을 위한 데이터를 스트리밍할 수 있습니다.

AI 데이터 관리 혁신

부니아티안은 딥 레이크가 패턴 데이터 레이크의 장점과 심층 학습 알고리즘이 필요한 모든 데이터를 텐서 형식으로 변환하는 기능을 결합한 제품이라고 강조합니다. 텐서는 AWS S3와 같은 클라우드 또는 로컬 솔루션에 저장되며, GPU로 효율적인 훈련을 위해 스트리밍되어 과거의 배치 복사 방식으로 인해 발생했던 GPU의 유휴 시간을 없애줍니다.

2018년 설립 이래, 부니아티안이 프린스턴 신경 과학 연구소에서 경험한 도전 과제를 기반으로 액티벨로프는 오픈소스와 독점 요소를 결합한 종합적인 데이터베이스 기능을 개발했습니다. 오픈소스 측면에서는 데이터셋 형식, 버전 관리 및 다양한 API를 통해 데이터 처리의 간소화를 제공합니다. 반면, 독점 기능은 고급 시각화 도구와 강력한 스트리밍 엔진을 제공합니다.

특정 고객 수는 공개되지 않았지만, 오픈소스 프로젝트는 100만 번 이상 다운로드되어 액티벨로프의 기업 시장에서의 입지를 강화하고 있습니다. 이 기업 솔루션은 사용 기반 가격 모델로 운영되며, 바이오 제약, 생명 과학, 메드테크, 자동차, 법률 등 규제 산업의 포춘 500대 기업에서 이미 채택되고 있습니다.

예를 들어, 바이엘 방사선학은 딥 레이크를 구현하여 다양한 데이터 양식을 단일 솔루션으로 통합함으로써 데이터 전처리 시간을 크게 줄이고, 데이터 과학자들이 자연어로 스캔을 질의할 수 있는 "X-레이와 대화하기" 기능을 도입했습니다.

성장에 대한 미래 계획

액티벨로프는 AI 데이터베이스의 기업 솔루션을 강화하고 추가 고객을 유치할 계획이며, 복잡한 비구조적 데이터의 조직 및 검색 간소화에 중점을 두고 있습니다. 회사는 최근 자금을 바탕으로 엔지니어링 팀을 확장할 예정입니다.

부니아티안은 또한 딥 레이크 v4 출시를 기대하고 있으며, 이 버전은 더 빠른 동시 I/O, 모델 훈련을 위한 고급 스트리밍 데이터 로더 및 포괄적인 데이터 계보 기능을 도입하고 외부 데이터 소스와의 통합을 포함합니다. 그는 이 분야에는 많은 고객이 있지만, 직접적인 경쟁자는 아직 나타나지 않았다고 강조합니다.

결국, 액티벨로프는 기업들이 내부 데이터 조직 및 검색과 관련된 상당한 비용을 절감할 수 있도록 하여 엔지니어들이 반복적인 코딩 작업 대신 생산성에 집중할 수 있도록 하는 것을 목표로 하고 있습니다.