샌프란시스코에 본사를 둔 AI 스타트업 Writer가 수요일에 OpenAI, Anthropic 등과 경쟁하기 위해 대규모 AI 모델을 발표했다. 흥미로운 점은 이 회사가 AI 모델을 훈련하는 데 드는 비용이 단 70만 달러에 그쳤다는 것이다. 이는 유사한 규모의 OpenAI 모델 훈련 비용인 460만 달러에 비해 현저히 낮은 수치다.

Writer는 현재 19억 달러의 기업가치로 최대 2억 달러의 투자 유치를 진행 중이다. 이는 작년 9월에 5억 달러 이상의 가치로 1억 달러를 모금했을 때와 비교해 거의 네 배나 증가한 수치다. 이번 전략은 투자자들의 관심을 크게 끌고 있다.

회사는 데이터와 GPU를 포함한 훈련 비용을 절감하기 위해 합성 데이터(synthetic data)를 활용한다. 합성 데이터는 AI에 의해 생성된 데이터로, 일반적으로 모델에 입력되는 실제 정보를 모방하도록 설계되었다. 이는 개인 정보를 침해하지 않으면서도 훈련을 위한 정보 제공이 가능하다. AI 연구자들의 연구에 따르면, 현재 AI 개발 트렌드가 지속될 경우 2026년에서 2032년 사이에 기술 기업들이 공공 훈련 데이터를 "완전히 소진"할 것으로 예상된다. 이는 "인간이 생성한 공공 텍스트 데이터는 이십 년대 이후 규모 확장을 지원할 수 없다"는 내용을 담고 있다.

Amazon은 Alexa 훈련에 합성 데이터를 사용했으며, Meta는 Llama 모델을 미세 조정하는 데 이 데이터를 이용하고 있다. 마이크로소프트에 후원받는 OpenAI 또한 자사 모델에 합성 데이터를 통합할 계획이다. 그러나 일부 전문가들은 합성 데이터가 모델 성능을 저하시킬 수 있고 기존 편견을 악화시킬 수 있으므로 주의해서 사용해야 한다고 경고하고 있다.

Writer의 공동 창립자이자 CTO인 Waseem Alshikh는 Writer가 수년 동안 합성 데이터 파이프라인을 구축해왔다고 밝혔다. 그는 “업계에서는 ‘합성 데이터’의 정의에 대해 혼란이 있습니다. 우리는 허위 데이터나 환상 데이터를 사용하지 않으며, 무작위 데이터를 생성하는 모델을 사용하지 않습니다. 우리는 실제 사실 데이터를 바탕으로 합성 데이터를 만들어 모델 훈련에 더욱 명확하게 구조화된 방식으로 제공합니다”라고 강조했다.

Writer의 생성형 AI는 기업 고객들이 LinkedIn 게시물, 직무 기술서, 미션 스테이트먼트 등 인간과 유사한 텍스트를 생성하도록 돕는다. 이외에도 데이터 분석 및 요약 기능도 제공한다. 현재 이 회사는 Accenture, Uber, Salesforce, L’Oreal, Vanguard 등 250개 이상의 기업 고객을 보유하고 있으며, 이들 고객은 지원, IT, 운영, 영업, 마케팅 등의 다양한 분야에서 Writer의 기술을 활용하고 있다.

생성형 AI 시장은 향후 10년 이내에 1조 달러 이상의 매출을 기록할 것으로 보인다. 2024년 현재까지 투자자들이 498건의 거래에 총 268억 달러를 투자했으며, AI 분야의 기업들은 2023년에만 259억 달러를 모금해 2022년 대비 200% 이상 증가했다.