[이주의핫딜] 모티프테크놀로지스, 240억 시리즈B 투자유치
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최근 생성형 AI(인공지능) 시장에서는 작은 규모의 모델로도 높은 성능과 효율을 구현하는 'AI 경량화' 기술이 핵심 경쟁력으로 떠오르고 있다. 이런 가운데 외산 오픈소스 모델에 의존하지 않고 순수 자체 기술만으로 경쟁력을 입증한 국내 스타트업이 투자업계의 주목을 받고 있다. 바로 AI 스타트업 모티프테크놀로지스다.
모티프테크놀로지스는 최근 240억원 규모의 시리즈B 투자를 유치했다. 기존 투자사인 나이스투자파트너스와 노틸러스인베스트먼트가 후속 투자에 나섰고, 디토인베스트먼트와 포레스트벤처스가 신규 투자자로 합류했다.
모티프테크놀로지스는 AI 인프라 솔루션 기업 모레(Moreh)의 자회사로 지난해 2월 출범했다. 외산 오픈소스 모델의 구조를 차용하지 않는 '순수 독자 설계' 철학을 바탕으로 현재 AI 파운데이션 모델을 개발하고 있다.
투자자들이 이번 투자를 결정한 배경에는 오픈AI와 구글 등 글로벌 빅테크 기업의 AI 모델에 비해 훨씬 작은 규모의 모델로도 높은 성능을 구현한 기술력이 있었다.
실제로 AI 업계에서는 LLM(거대언어모델)의 크기와 연산량을 줄여 성능 저하를 최소화하면서도 스마트폰과 PC 등 개인 기기(온디바이스 AI)나 저사양 서버에서도 원활하게 구동할 수 있도록 하는 기술 개발이 활발하게 이뤄지고 있다.
김의진 나이스투자파트너스 투자부문장은 "모티프는 글로벌 빅테크 모델 대비 훨씬 작은 규모임에도 추론 성능과 답변 품질 측면에서 상당한 경쟁력을 보여주고 있다"며 "글로벌 프론티어 모델의 수백분의 1 수준의 규모지만 실제 성능은 기대 이상이라는 평가가 글로벌 개발자 커뮤니티에서도 나오고 있다"고 말했다.
모티프테크놀로지스는 설립 4개월 만에 자체 개발 소형언어모델 '모티프-2.6B'를 공개했다. 해당 모델은 26억개 매개변수(2.6B) 규모임에도 일부 70억개 매개변수(7B) 모델을 뛰어넘는 성능을 기록하며 글로벌 AI 커뮤니티의 주목을 받았다. 기술보고서(테크리포트)는 허깅페이스 엔지니어와 오픈AI 출신 연구자들 사이에서도 화제가 됐다.
회사는 지난해 7월 텍스트를 이미지로 변환하는 T2I(Text to Image) 모델 '모티프-이미지-6B'를, 같은 해 11월에는 자체 개발 LLM인 '모티프-2-12.7B'를 잇달아 선보였다. 특히 모티프-2-12.7B는 글로벌 AI 모델 성능 종합평가 지표인 '아티피셜 애널리시스'의 인텔리전스 지수에서 한국 1위를 기록했다.
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이 같은 기술 경쟁력의 배경에는 창업팀의 탄탄한 수학적 역량이 있다는 평가다. 투자업계는 모티프의 강점이 단순 모델 응용이 아닌 독자적인 모델 구조 설계 능력에서 나온다고 보고 있다. 임정환 대표는 KAIST에서 수학을 전공했으며 영국 옥스퍼드대에서 수학 박사 학위를 취득했다.
이번 투자에 신규 투자자로 이름을 올린 포레스트벤처스 관계자는 "모티프는 기존 모델을 일부 수정하는 수준이 아니라 수학자들이 처음부터 알고리즘을 설계해 구축한 모델"이라며 "컴퓨터공학 기반의 일반적인 접근과는 결이 다르다"고 설명했다.
이어 "단순 응용 서비스가 아니라 원천 모델 구조 자체를 설계할 수 있는 연구 역량을 갖춘 팀이라는 점이 투자 결정에 영향을 미쳤다"고 말했다.
이 같은 기술력을 인정받아 모티프는 지난 2월 과학기술정보통신부의 '독자 AI 파운데이션 모델' 사업 정예팀에 선정됐다. 이에 따라 LG AI연구원, 업스테이지, SK텔레콤과 함께 국내 독자 AI 모델 개발 경쟁의 주요 플레이어로 이름을 올렸다.
회사는 현재 과기정통부 지원을 통해 확보한 GPU(그래픽처리장치) 인프라 등을 바탕으로 모레, 서울대, KAIST 등과 함께 300B(3000억개 매개변수)급 추론형 LLM을 개발하고 있다.
모티프테크놀로지스는 이를 310B급 VLM(시각언어모델), 320B급 VLA(시각언어행동) 모델로 단계적으로 고도화해 글로벌 최고 수준의 독자 AI 파운데이션 모델을 확보한다는 계획이다.
투자자들은 이미 소형 모델에서 경쟁력을 입증한 만큼 대규모 모델에서도 성능을 구현할 수 있을지가 향후 기업가치를 결정할 핵심 분기점이 될 것으로 보고 있다. 확보한 GPU 인프라를 바탕으로 대규모 모델 학습이 본격화되면서 글로벌 최상위권 모델과의 기술 격차를 얼마나 좁힐 수 있을지가 향후 성장의 핵심 변수라는 평가다.
포레스트벤처스 관계자는 "현재 국내 기업들은 GPT나 클로드를 사용하면서도 비용 부담과 커스터마이징 한계를 동시에 겪고 있다"며 "올해 하반기 공개될 300B급 LLM의 성능이 모티프가 국내 기업들의 유력한 대안이 될 수 있을지를 가늠하는 중요한 기준이 될 것"이라고 평가했다.
이어 "일본을 비롯한 아시아 시장에서도 미국·중국 AI 모델의 대안을 찾으려는 수요가 존재하는 만큼 중장기적으로 모티프가 글로벌 시장에서도 새로운 선택지가 될 가능성이 있다고 보고 있다"고 덧붙였다.
