데칸 AI, 메르코르와 경쟁하기 위해 2,500만 달러 투자 유치…인도 전문가 영입

AI 모델의 훈련 및 미세 조정에 대한 수요가 계속 증가함에 따라, 훈련 후 데이터 및 평가 업무를 제공하는 스타트업인 데칸 AI(Deccan AI)가 첫 번째 대규모 자금 조달 라운드에서 2,500만 달러를 유치했으며, 이 작업의 상당 부분은 인도에 기반을 둔 전문가 팀이 수행했다.

이번 전액 지분 투자 방식의 시리즈 A 라운드는 A91 파트너스가 주도했으며, 서스퀘한나 인터내셔널 그룹(Susquehanna International Group)과 프로서스 벤처스(Prosus Ventures)가 참여했다.

오픈AI(OpenAI)와 앤트로픽(Anthropic)을 비롯한 선도적인 AI 연구소들이 핵심 모델을 자체적으로 구축하는 반면, 기업들이 실제 사용 환경에서 시스템의 신뢰성을 높이기 위해 노력함에 따라 데이터 생성부터 평가 및 강화 학습에 이르는 훈련 후 작업의 상당 부분이 점점 더 외부에 위탁되고 있다. 데칸은 이러한 수요를 충족시키는 새로운 스타트업 중 하나로 부상하고 있다.

2024년 10월에 설립된 데칸은 모델의 코딩 및 에이전트 역량을 향상시키는 것은 물론, AI 모델을 소프트웨어 시스템에 연결하는 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)와 같은 외부 도구와 상호작용할 수 있도록 시스템을 훈련시키는 서비스를 제공한다.

이 스타트업은 전문가 피드백 생성, 평가 수행, 강화 학습 환경 구축 등의 과제를 위해 선도적인 연구소와 협력하는 한편, 평가 제품군인 ‘헬릭스(Helix)’와 운영 자동화 플랫폼 등의 제품을 통해 기업 고객에게도 서비스를 제공하고 있다. 또한 모델이 텍스트를 넘어 로봇 공학 및 비전 시스템을 포함한 물리적 환경을 더 잘 이해하는 이른바 ‘월드 모델(world models)’로 발전함에 따라 관련 업무도 진화하고 있다.

회사에 따르면 데칸(Deccan)의 고객사로는 구글 딥마인드(Google DeepMind)와 스노우플레이크(Snowflake) 등이 있다. 설립자 루케시 레디(Rukesh Reddy, 위 사진)는 인터뷰에서 약 10개의 고객사를 확보했으며, 항상 수십 개의 프로젝트를 활발히 진행 중이라고 밝혔다.

샌프란시스코 베이 지역에 본사를 두고 하이데라바드에 대규모 운영 팀을 둔 이 스타트업은 약 125명의 직원을 고용하고 있으며, 학생, 분야 전문가, 박사 학위 소지자 등 100만 명 이상의 기여자 네트워크에 의존하고 있다. 레디는 테크크런치와의 인터뷰에서 “보통 한 달 동안 약 5,000명에서 10,000명의 기여자가 활발히 활동한다”고 전했다.

레디에 따르면, 데칸(Deccan) 기여자 중 약 10%가 석사 및 박사 학위와 같은 고급 학위를 보유하고 있으나, 프로젝트 요구 사항에 따라 활발히 활동하는 기여자 중에서는 그 비율이 더 높다고 한다.

AI 훈련 서비스 시장은 대규모 언어 모델의 부상과 함께 급속히 확장되었으며, 메타(Meta) 산하의 스케일 AI(Scale AI)와 그 경쟁사인 서지 AI(Surge AI), 그리고 스타트업인 튜링(Turing)과 머코르(Mercor) 등이 데이터 라벨링, 평가, 강화 학습 서비스를 제공하기 위해 경쟁하고 있다.

레디는 “품질은 여전히 해결되지 않은 문제”라며, 훈련 후 단계에서 오류에 대한 허용 범위는 “거의 제로에 가깝다”고 덧붙였다. 실수가 실제 운영 환경에서 모델 성능에 직접적인 영향을 미칠 수 있기 때문이다. 이로 인해 훈련 후 단계는 초기 단계보다 더 복잡하며, 확장하기 어려운 고도로 정확한 분야별 데이터가 필요하다.

또한 이 작업은 시간에 매우 민감하다고 그는 설명했는데, AI 연구소들은 때때로 며칠 내에 대량의 고품질 데이터를 필요로 하기 때문에 속도와 정확성 사이의 균형을 맞추기가 어렵다고 했다.

이 분야는 근무 조건과 임금 문제로 비판을 받아왔는데, 훈련 데이터 생성을 위해 대규모 프리랜서 인력이 자주 동원되기 때문이다. 레디에 따르면 데칸(Deccan) 플랫폼의 시간당 수익은 약 10달러에서 700달러 사이이며, 최고 기여자들은 월 최대 7,000달러를 벌고 있다.

인도, AI 훈련 인재의 허브로 부상

데칸의 고객사는 대부분 미국에 기반을 둔 AI 연구소이지만, 기여자의 대부분은 인도에 거주하고 있다. 튜링(Turing)이나 머코르(Mercor)와 같은 경쟁사들도 인도에서 계약자를 모집하지만, 더 광범위한 신흥 시장에서 사업을 운영하고 있다.

레디는 데칸이 품질 관리를 더 효과적으로 하기 위해 인력의 상당 부분을 인도에 집중하기로 결정했다고 설명했다. 그는 “많은 경쟁사들이 전문가를 찾기 위해 100개 이상의 국가로 눈을 돌리고 있다”며, “단 한 국가에서만 사업을 운영한다면 품질 유지가 훨씬 수월해진다”고 말했다.

이러한 접근 방식은 전 세계 AI 가치 사슬에서 인도가 현재 차지하는 위치를 잘 보여준다. 즉, 인도는 최첨단 모델 개발자보다는 인재와 훈련 데이터의 공급자 역할을 하고 있으며, 최첨단 모델 개발은 여전히 소수의 미국 기업과 중국의 몇몇 업체에 집중되어 있다.

그러나 레디는 데칸이 지리공간 데이터 및 반도체 설계 분야의 특화된 전문성을 확보하기 위해 미국을 포함한 몇몇 다른 시장에서도 인재를 영입하기 시작했다고 밝혔다.

레디는 데칸이 컴퓨터 비전 작업으로 시작한 전통적인 데이터 라벨링 기업들과는 달리, “태생부터 제너레이티브 AI(GenAI) 기업”으로 설립되었다고 설명했다. 이는 데칸이 처음부터 고숙련 업무에 집중해 왔음을 의미한다.

레디는 데칸이 지난 1년 동안 10배 성장했으며, 현재 매출 연환산액이 수백만 달러 대의 두 자릿수 수준에 이르렀다고 밝혔으나 구체적인 수치는 공개하지 않았다. 그는 매출의 약 80%가 상위 5개 고객사에서 발생하고 있으며, 이는 최첨단 AI 시장의 집중된 특성을 반영한다고 덧붙였다.