서울대 교수창업 9개월만에 60억 뭉칫돈…TFM이 뭐길래?

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데이터는 흔히 두 갈래로 나뉜다. 텍스트·이미지 같은 비정형 데이터, 그리고 매출이나 거래 내역, 측정값처럼 행과 열로 정리된 표 데이터다. 거대언어모델(LLM)은 비정형 데이터를 다루며 급성장했지만 숫자로 채워진 표 데이터는 여전히 LLM이 잘 다루지 못하는 영역으로 남아 있다.

이에 최근 정형 데이터 처리에 특화된 파운데이션 모델인 'TFM(표 데이터 파운데이션 모델)'이 대두되고 있다. LLM이 문장에서 다음 단어를 예측하듯 TFM은 표 속 비어 있는 값을 추론한다. 이를 통해 하나의 AI(인공지능) 모델로 '다음달 판매량', '고객이탈 가능성' 등을 예측한다.

올해 2월 유재민 서울대학교 컴퓨터공학부 교수가 창업한 넘즈에이아이는 이같은 TFM모델을 개발하는 스타트업이다. 넘즈에이아이는 이달 초 스톤브릿지벤처스, SBVA, KT인베스트먼트, 베이스벤처스, 미래에셋벤처투자, 한국투자파트너스에서 총 60억원의 프리시드 투자유치 라운드를 마무리하며 사업 가능성을 인정받았다.

LLM을 성장시킨 챗GPT 모먼트(시점)처럼 지난해 TFM도 급성장을 촉발한 사건이 있었다. 계기는 독일의 AI 스타트업 프라이어랩스(Prior Labs) 창업진들이 네이처에 게재한 논문이었다. 표 데이터용 AI 파운데이션 모델을 만들 수 있다는 내용으로, 전세계 AI기업들의 TFM 연구에 불을 지폈다. 이번 투자를 주도한 스톤브릿지벤처스의 박형수 수석심사역은 "TFM에 LLM 같은 성장 분기점이 왔다"고 말했다.

글로벌 빅테크들의 투자도 잇따랐다. 프라이어랩스는 창업 18개월만에 글로벌 경영관리 솔루션 개발사 SAP에 인수됐고, 또다른 스타트업 쿠모AI(Kumo AI)는 엔비디아에 4억달러(5400억원) 규모로 인수됐다. 구글과 아마존 등 빅테크들과 중국의 AI기업들도 빠르게 자체 TFM 개발에 뛰어들었다. 국내에서도 LG AI연구원 등이 TFM 개발에 나섰다.

TFM은 표 하나를 넘어 여러 표 사이의 관계와 시계열 데이터를 다루는 영역으로 발전했다. 박 수석은 "이 두 가지는 넘즈에이아이 창업자들이 가장 집중해 연구해온 분야"라고 말했다. 유 교수는 기계학습으로 IT·AI 분야의 우수 연구에 제공하는 '구글 PhD 펠로우십'을 수상한 연구자다. 그밖에 4명의 창업진 모두 오랫동안 수치 데이터를 연구해왔다.

실제 현장에서 쓰임새를 좌우하는 경량화도 강점으로 꼽혔다. 넘즈에이아이는 설립 7개월 만인 지난 9월 TFM '코실로'를 공개했다. 박 수석은 "모델 경량화 수준이 높아 성능 대비 속도가 빠르고 연산 비용도 저렴하다"고 말했다. 넘즈에이아이에 따르면 코실로는 프라이어랩스의 경량 모델보다 높은 성능을 내면서도 추론 시간은 30% 이상 짧다.

구글, 아마존 등 빅테크가 뛰어든 시장이지만 투자자들은 LLM과 달리 TFM은 '자본력 경쟁' 양상으로 흐르진 않을 것으로 봤다. 이번 라운드에 참여한 미래에셋벤처투자의 서재민 수석심사역은 "LLM은 데이터를 많이 확보하는 쪽이 이기는 자본게임 양상이 있지만, TFM은 연구자가 설계한 합성데이터가 주로 사용돼 양상이 다르다"고 말했다. 데이터의 양이 아니라 수학적 설계가 성능을 가른다는 설명이다.

넘즈에이아이는 코실로 공개 당시 TFM 벤치마크 '탭아레나'에서 종합, 분류, 회귀 평가에서 구글, 아마존, 샤오미, 프라이어랩스의 모델을 제치고 1위를 기록했다. 박 수석은 "(자본 경쟁이 아니어서)선두 그룹이 자리를 잡고 나면 후발주자는 쉽게 들어오기 어려울 것"이라고 말했다.

투자자들은 넘즈에이아이가 한국·일본을 기반으로 시장을 선점할 수 있을 것으로 기대했다. 박 수석은 "프라이어랩스는 유럽, 쿠모AI나 구글은 미국 기반"이라며 "한국·일본의 제조업들을 중심으로 시장을 선점하길 기대한다"고 말했다.

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