Simile, 인간 행동 예측 개척을 위해 1억 달러 투자와 함께 스텔스 모드 해제

인공지능(AI) 분야의 중요한 진전으로, 인간의 의사결정 예측에 집중하는 스탠퍼드 출신 스타트업 Simile이 1억 달러의 신규 자금 조달과 함께 공식적으로 스텔스 모드에서 벗어났습니다. 이러한 대규모 자본 투입은 텍스트 생성을 넘어 복잡한 행동 시뮬레이션으로 이동하고 있는 AI 산업의 변화된 초점을 강조합니다. 이번 투자 라운드는 인덱스 벤처스(Index Ventures)가 주도했으며, 베인 캐피털 벤처스(Bain Capital Ventures), A*, 하나비 캐피털(Hanabi Capital)이 참여했고, AI 전문가인 페이페이 리(Fei-Fei Li)와 안드레이 카파시(Andrej Karpathy)의 주목할 만한 엔젤 투자가 포함되었습니다.

이 대규모 초기 단계 자금 조달은 언어를 이해할 뿐만 아니라 실제 시나리오에서 인간의 행동을 모델링하고 예측할 수 있는 "에이전트형(Agentic)" AI 기술에 대한 엄청난 시장 수요를 강조합니다.

인간 의사결정 이면의 "이유"를 밝히다

현재의 생성형 AI(Generative AI) 물결이 텍스트, 이미지, 코드와 같은 콘텐츠 생성 기술을 마스터했다면, Simile은 근본적으로 다른 문제인 인간이 어떻게 행동하는지 예측하는 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 이 회사의 핵심 기술은 종종 "생성형 에이전트(generative agents)"라고 불리는 고충실도 인간 시뮬레이션을 생성하는 것을 중심으로 합니다. 이러한 에이전트는 특정 집단이나 개인을 모델링하여 다양한 맥락에서 그들의 결정을 예측하도록 설계되었습니다.

회사에 따르면, 자사의 독점 모델은 수백 명의 개인과의 심층 인터뷰, 과거 트랜잭션 데이터, 행동 실험에 초점을 맞춘 방대한 과학 저널 코퍼스 등 다양하고 새로운 데이터셋으로 학습되었습니다. 이러한 멀티모달(Multi-modal) 접근 방식을 통해 Simile의 에이전트는 통계적 추측을 넘어 인간의 선호도와 의사결정 논리에 대한 보다 근거 있는 시뮬레이션을 제공할 수 있습니다.

이 기술의 실제 응용 분야는 방대합니다. 기업 분야에서 Simile의 도구는 비즈니스가 대규모로 "가상 포커스 그룹(Virtual focus groups)"을 운영할 수 있게 해줍니다. 실제 사람을 조사하는 대신(종종 느리고 비용이 많이 드는 과정임), 기업은 타겟 인구 통계를 통계적으로 반영하는 AI 에이전트 그룹을 대상으로 제품 출시, 마케팅 메시지 또는 가격 책정 전략을 테스트할 수 있습니다.

초기 보고에 따르면 주요 소매업체들이 이미 이 기술을 탐색하고 있습니다. 미국의 헬스케어 및 소매 거대 기업인 CVS는 제품 입고 및 진열 배치와 관련된 의사결정을 최적화하기 위해 Simile의 서비스를 테스트해 온 것으로 알려졌습니다. 고객의 유동 인구와 구매 선택을 시뮬레이션함으로써 소매업체는 전례 없는 정밀도로 낭비를 줄이고 전환율을 높일 수 있습니다.

스탠퍼드 연구에 뿌리를 둔 계보

투자자들이 Simile에 보낸 신뢰는 주로 스탠퍼드 대학교의 학술 및 기술 인재들로 구성된 "드림팀"인 창업팀에서 비롯되었습니다. 이 회사는 준 박(Joon Park), 마이클 번스타인(Michael Bernstein), 퍼시 리앙(Percy Liang), 레이니 얄렌(Lainie Yallen)에 의해 공동 설립되었습니다.

준 박(Joon Park) 스탠퍼드 박사는 LLM(대형 언어 모델) 기반 에이전트가 가상 마을에서 믿을 수 있는 사회적 상호작용을 시뮬레이션할 수 있음을 보여준 "생성형 에이전트(Generative Agents)"에 관한 중요한 논문으로 널리 인정받고 있습니다. 이 연구는 신흥 분야인 에이전트형 AI의 기초 텍스트로 간주됩니다.

마이클 번스타인(Michael Bernstein) 스탠퍼드 대학교 컴퓨터 과학과 교수는 이 벤처에 깊은 역사적 맥락을 제공합니다. 그는 컴퓨터 비전 분야의 현대적 딥러닝 혁신을 촉발한 벤치마크 데이터셋인 오리지널 ImageNet 프로젝트의 공동 저자입니다. 그의 참여는 Simile이 행동 시뮬레이션(behavior simulation) 분야에서 이와 유사한 근본적인 영향력을 목표로 하고 있음을 시사합니다.

퍼시 리앙(Percy Liang) 또 다른 스탠퍼드 교수이자 파운데이션 모델 연구 센터(CRFM)의 소장인 그는 회사의 기술 아키텍처에 상당한 비중을 더하여, 기반 모델이 견고하고 확장 가능하며 파운데이션 모델(Foundation Models) 연구의 최신 발전 사항과 일치하도록 보장합니다.

업계 거물들에 의해 검증됨

투자 명단은 AI 르네상스의 유명 인사들로 가득합니다. 이번 라운드를 주도한 곳은 혁신적인 플랫폼에 지속적으로 조기 베팅해 온 **인덱스 벤처스(Index Ventures)**입니다. 이번 라운드에서의 그들의 리더십은 행동 시뮬레이션을 SaaS나 모바일 컴퓨팅의 부상에 비견되는 차세대 주요 플랫폼 변화로 보고 있음을 시사합니다.

더욱 인상적인 것은 개인 투자자인 **페이페이 리(Fei-Fei Li)**와 **안드레이 카파시(Andrej Karpathy)**의 참여입니다. 번스타인과 함께 ImageNet 작업을 수행하고 스탠퍼드 인간 중심 AI 연구소(HAI)를 이끈 공로로 흔히 "AI의 대모"라 불리는 리(Li)는 오래전부터 인간의 맥락을 이해하는 AI를 옹호해 왔습니다. 그녀의 지지는 "인간 중심" 모델링에 대한 Simile의 접근 방식을 검증합니다.

OpenAI의 공동 설립자이자 전 테슬라 AI 디렉터인 카파시는 업계에서 가장 존경받는 실용주의적 사상가 중 한 명입니다. 그의 투자는 표준 대형 언어 모델(LLM)에서 흔히 발생하는 "할루시네이션(Hallucinations, 환각)"을 넘어 신뢰할 수 있는 행동 예측이라는 복잡한 약속을 실행할 수 있는 Simile의 기술적 능력에 대한 신뢰를 보여줍니다.

전략적 변화: 챗봇에서 시뮬레이터로

Simile의 등장은 벤처 캐피털 환경의 광범위한 트렌드를 반영합니다. AI의 인프라 계층(칩 및 파운데이션 모델)이 포화 상태에 이르고 거대 기술 기업들에 의해 점유됨에 따라, 스마트 자본은 애플리케이션 계층, 특히 비용이 많이 들고 복잡한 비즈니스 문제를 해결하는 애플리케이션으로 이동하고 있습니다.

인간의 행동을 예측하는 것은 금융과 소매부터 공공 정책에 이르기까지 다양한 산업에서 "성배(Holy Grail)"와 같습니다. 여론 조사, 포커스 그룹, A/B 테스트와 같은 전통적인 방법은 반응적이며 범위가 제한적입니다. Simile은 능동적이고 무한한 테스트 장을 제안합니다. 성공할 경우, 이 기술은 제품 설계 방식과 시장 분석 방식을 근본적으로 바꿀 수 있습니다.

그러나 이 기술은 개인 정보 보호 및 조작에 관한 윤리적 질문도 제기하며, 회사는 규모를 확장함에 따라 이를 해결해야 할 것입니다. "수백 명의 사람들과의 인터뷰"를 통해 학습함으로써, Simile은 데이터 동의의 복잡성과 에이전트가 행동 데이터에 존재하는 편향을 강화할 가능성을 관리해야 합니다.

주요 회사 하이라이트

다음 표는 Simile의 등장 및 자금 조달에 관한 핵심 세부 정보를 요약한 것입니다.

향후 전망

1억 달러의 자금과 7개월간의 스텔스 개발 기간을 확보한 Simile은 공격적으로 인재를 채용하고 제품을 고도화할 수 있는 유리한 위치에 있습니다. 회사의 즉각적인 초점은 CVS와 같은 기업 파트너와의 파일럿 프로그램을 확장하고, 자사의 "시뮬레이션된 인간"이 실제로 실제 인간의 예측 불가능한 행동을 예측할 수 있음을 증명하는 데 맞춰질 것입니다.

AI 하이프 사이클(Hype cycle)이 성숙해짐에 따라, 시장은 단순히 텍스트를 생성하는 것이 아니라 추론하고 계획하며 결과를 시뮬레이션할 수 있는 AI의 "시스템 2(System 2)" 사고를 기대하고 있습니다. Simile은 인간 심리의 혼란스러운 변수를 계산 가능하고 예측 가능한 과학으로 바꾸려 시도하며 이 다음 개척지의 최전선에 서 있습니다.