집전 스페이스X 엔지니어들이 ‘Sift Stack’을 통해 로켓 발사 소프트웨어를 생산 현장에 도입했다
지난주, “비트가 아닌 원자(atoms)!”라는 구호 — 디지털 제품보다 물리적 제조에 대한 실리콘밸리의 관심이 점점 더 커지고 있음을 보여주는 문구 — 는 제프 베조스가 공장을 통합하고 자동화하기 위해 1,000억 달러 규모의 펀드를 조성하고 있다는 소식이 전해지면서 정점을 찍었다.
하지만 공장 자동화는 단순히 하드웨어의 문제만은 아니다. 이는 점점 더 첨단 소프트웨어와 AI 도구에 의존하고 있으며, 이러한 변화는 물리적 제조를 위한 인프라를 구축하는 기업들을 변모시키고 있다.
캘리포니아주 엘 세군도에 본사를 둔 시프트 스택(Sift Stack)의 CEO 카르틱 골라푸디는 우주선이나 자동차와 같은 복잡한 기계의 설계 및 제조를 지원하는 도구를 제공하는 이 회사의 발밑에서 지각변동이 일어나고 있음을 감지하고 있다. 그는 이러한 변화로 인해 지난 6개월 동안 회사의 우선순위가 재조정되었다고 말한다.
골라푸디와 공동 창업자이자 CTO인 오스틴 스피겔은 스페이스X(SpaceX)에서 테스트, 제조, 발사 과정에서 물리적 구성 요소의 센서에서 실시간으로 전송되는 방대한 양의 텔레메트리 데이터(실시간 성능 데이터)를 처리하는 소프트웨어 도구를 개발한 경험을 바탕으로 2022년에 이 회사를 설립했다.
첨단 기계를 제작하는 대부분의 기업은 기성 데이터베이스 도구나 맞춤형 파이썬 스크립트에 의존하지만, 시프트(Sift)는 업계 최고 수준의 솔루션을 제공할 기회를 포착했다. 이 회사의 고객사로는 미국의 주요 로켓 제조사인 유나이티드 런치 얼라이언스(United Launch Alliance)를 비롯해 다른 방위 산업체, 로봇 공학 및 전력망 관리 스타트업 등이 있다.
그러나 골라푸디는 데이터 분석용 AI 도구의 등장으로 인해 사업 방향을 전환할 수밖에 없었다고 말한다. 한때 이 회사의 대표 서비스를 정의했던 맞춤형 워크플로는 AI와 딥러닝 시대에 들어 기본 요건이 되어버렸다. 반면, 데이터 인프라를 관리하는 이 회사의 역량은 갑자기 훨씬 더 큰 가치를 갖게 되었다.
골라푸디는 테크크런치(TechCrunch)와의 인터뷰에서 “향후 5년에 걸쳐 전개될 것으로 예상했던 우리의 장기 비전이 실제로 올해 실현되고 있다”고 말했다.
이는 오늘날 소프트웨어 집약적인 기계에서 발생하는 방대한 데이터 흐름을 처리해야 함을 의미한다. 이 회사가 협력하는 일부 차량에는 150만 개가 넘는 센서가 장착되어 있어, 다양한 형식과 시간 척도에 걸쳐 데이터를 동시에 스트리밍하고 있다.
이 회사의 목표는 AI 애플리케이션을 위해 해당 데이터를 정리하고 저장하는 것이다. 골라푸디는 “데이터의 상당 부분의 가치는 이를 기계가 읽을 수 있게 만드는 데 있다”고 말했다. AI 에이전트가 제조에 관한 결정을 내리거나 테스트 데이터를 분석해 잠재적 문제를 파악하려면, 시프트는 해당 데이터를 AI 에이전트가 활용할 수 있도록 만드는 것을 목표로 한다.
Sift를 활용해 테스트, 제조 및 운영을 관리하는 위성 기업 아스트라니스(Astranis)의 소프트웨어 부사장 제프 덱스터는, 하루에 1,000만 건의 자동화된 소프트웨어 테스트를 실행할 수도 있는 자사와 같은 기업에게 견고한 데이터 인프라가 필수적이라고 말했다.
“피할 수 없이, 우리는 단순히 데이터를 저장하는 데만 매달 수백만 달러의 비용이 드는 지점에 도달하게 됩니다,”라고 덱스터는 말했다. “그 수백만 달러가 제대로 쓰이는지 여부가 정말 중요한 문제가 됩니다. Sift와 같은 기술이 있다면 데이터 양에 대해 걱정할 필요가 없습니다.”
골라푸디는 테크크런치와의 인터뷰에서, 시프트가 2025년 스텝스톤(StepStone)이 주도하고 GV(구글의 벤처 투자 부문), 라이엇 벤처스(Riot Ventures), 피카 벤처스(Fika Ventures), CIV가 참여한 가운데, 투자 후 기업 가치 2억 7,400만 달러 기준으로 4,200만 달러 규모의 시리즈 B 투자를 유치했다고 밝혔다.
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그러나 골라푸디는 데이터 분석용 AI 도구의 등장으로 인해 사업 방향을 전환할 수밖에 없었다고 말한다. 한때 이 회사의 대표 서비스를 정의했던 맞춤형 워크플로는 AI와 딥러닝 시대에 들어 기본 요건이 되어버렸다. 반면, 데이터 인프라를 관리하는 이 회사의 역량은 갑자기 훨씬 더 큰 가치를 갖게 되었다.
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Sift를 활용해 테스트, 제조 및 운영을 관리하는 위성 기업 아스트라니스(Astranis)의 소프트웨어 부사장 제프 덱스터는, 하루에 1,000만 건의 자동화된 소프트웨어 테스트를 실행할 수도 있는 자사와 같은 기업에게 견고한 데이터 인프라가 필수적이라고 말했다.
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