서브스트레이트(Substrate)는 기술 업계에서 경력을 쌓아온 로브 청(Rob Cheung)과 벤 궈(Ben Guo)가 설립한 스타트업으로, 혁신적인 인공지능 개발 플랫폼을 출시하며 스텔스 모드에서 모습을 드러냈습니다. 이 회사는 팀을 강화하고 제품 라인을 확장하기 위해 라이트스피드 벤처 파트너스(Lightspeed Venture Partners)가 주도한 800만 달러의 자금 조달을 발표했습니다.
서브스트레이트의 미션은 기업들이 기계 학습 모델과 파이프라인을 구축, 배포 및 관리할 수 있는 통합 플랫폼을 제공하여 AI를 민주화하는 것입니다. 이 회사의 핵심 제공 서비스는 개발자들이 서브스트레이트가 최적화한 고품질의 선별된 오픈소스 모델을 통합하여 복잡한 AI 워크플로를 생성할 수 있게 해주는 API입니다.
이 플랫폼은 대규모 언어 모델(LLM) 및 생성적 AI 기술과 같은 고급 AI 기능과 관련된 복잡성과 비용을 줄여, 콘텐츠 제작, 비즈니스 분석, 고객 지원 등 다양한 산업에서의 채택을 촉진하는 것을 목표로 하고 있습니다.
복잡한 문제 해결 간소화
서브스트레이트의 공동 창립자이자 CEO인 로브 청은 AI와 LLM 통합 시 겪는 현재의 도전 과제가 정확성, 비용 및 지연 시간에 맞춰져 있다고 언급했습니다. "서브스트레이트는 개발자가 복잡한 문제를 더 작고 관리하기 쉬운 작업으로 나눌 수 있게 하여 이러한 문제를 해결합니다,"라고 그는 설명했습니다.
청은 이 과정을 구글 서치의 운영 방식에 비유하며, 여러 기계 학습 모델을 활용하여 쿼리를 효과적으로 분석한다고 강조했습니다. "대규모 프롬프트에 직면하면 정확한 답변이 생성될 확률이 크게 감소합니다,"고 그는 지적했습니다. "이 문제를 나눔으로써 우리는 정확성과 신뢰성을 향상시킬 수 있습니다."
대부분의 기업은 구글과 같은 기술 대기업이 보유한 방대한 인프라가 없어 여러 ML 모델을 최적화하고 조정하는 데 어려움을 겪습니다. "성능 최적화를 중앙 집중화하고 서비스로 제공하는 것이 고객이 실제로 원하는 것을 충족시킨다는 점에서 이치에 맞습니다,"라고 청은 설명하며, 서브스택(Substack)과 같은 고객이 ML 인프라를 관리하는 데 관심이 없지만 오히려 손쉬운 "레고 블록"을 원한다는 예시를 들었습니다.
선별된 모델로 생산성 향상
서브스트레이트의 공동 창립자 벤 궈는 고객 경험에 대한 통찰을 공유하며, 서브스택의 블로그 포스트 요약 및 주제 분류 작업에 플랫폼이 어떻게 사용되었는지를 소개했습니다. "우리의 솔루션은 고객이 모든 모델을 하나의 클러스터에서 운영할 수 있게 하여, 성능 향상, 비용 절감 및 신뢰성 개선을 가져옵니다,"라고 그는 말했습니다.
궈는 또한 서브스트레이트의 선별된 플러그 앤 플레이 모델 컬렉션이 오픈소스 AI 환경을 효율적으로 탐색하려는 기업에 매력적이라고 강조했습니다. "우리의 목표는 지속적 개발의 소음 속에서 최고의 모델을 추출하는 것입니다,"라고 그는 덧붙였습니다.
또한, 서브스트레이트는 일반적인 기업 시나리오에 대해 간단한 추상화 및 템플릿을 제공하여 개발자의 경험을 향상시키고자 합니다. "우리는 프로세스를 간소화할 수 있는 이상적인 추상화를 식별하고 있습니다,"라고 궈는 언급하며, 코드 통합의 단순성이 큰 가치를 창출했던 자신의 스트라이프(Stripe) 경험을 연결지었습니다.
기업 AI 개발 혁신
LLM 및 기타 AI 도구가 더욱 강력해지고 접근 가능해짐에 따라, 서브스트레이트와 같은 플랫폼은 기업이 이러한 능력을 활용하여 실질적인 결과를 얻도록 돕는 중요한 역할을 합니다. 서브스트레이트는 클라우드 플랫폼이 범용 컴퓨팅을 혁신했던 것처럼 기계 학습 개발을 혁신하고자 하며, 강력한 소프트웨어 솔루션을 구축하고 배포하는 비용과 복잡성을 줄이고자 합니다.
최근의 800만 달러 자금 조달을 통해 서브스트레이트는 플랫폼을 확장하고 팀을 강화하며 시장에서의 존재감을 높여 더 많은 기업 고객을 유치할 준비를 하고 있습니다. 경험이 풍부한 리더십과 유망한 초반 성과를 기반으로, 이 스타트업은 급변하는 기업 AI 분야에서 중요한 역할을 할 수 있는 입지를 갖추고 있습니다.