AI 학습 데이터 공급 플랫폼 와이어스톡, 2300만 달러 시리즈A 투자 유치

AI 모델을 훈련시키려면 방대한 양의 고품질 데이터가 필요하다. 이미지, 영상, 3D 콘텐츠 등 멀티모달 데이터 수요는 AI 랩들이 모델 성능 경쟁을 벌이면서 폭발적으로 늘고 있다. 크리에이터들이 만든 콘텐츠를 AI 학습 데이터로 전환해 공급하는 와이어스톡(Wirestock)이 이 수요를 정면으로 공략하고 있다.

와이어스톡은 2300만 달러 규모의 시리즈A 투자 유치를 발표했다. 나바 벤처스(Nava Ventures)가 이번 라운드를 주도했으며, SBVP(셰릴 샌드버그(Sheryl Sandberg) 공동 창업), 포뮬러 VC(Formula VC), I2BF 벤처스(I2BF Ventures)가 참여했다. 이번 투자로 누적 조달액은 약 2600만 달러가 됐다.

스톡 사진 플랫폼에서 AI 데이터 공급사로

와이어스톡은 원래 사진작가들이 셔터스톡(Shutterstock) 같은 스톡 사진 서비스에 작품을 유통·판매하도록 돕는 플랫폼이었다. 2022년 기준 10만 명 이상의 사진작가를 보유했던 이 회사는 2023년 사업 모델을 전환해 AI 데이터 공급사로 탈바꿈했다.

현재 플랫폼에는 70만 명 이상의 아티스트와 디자이너가 등록돼 있다. 이들은 프리랜서처럼 다양한 데이터 수집 태스크를 수행하며, 이미지·영상·디자인 에셋·게임 및 3D 콘텐츠 등 멀티모달 데이터셋을 구성한다. 공동 창업자 겸 CEO 미카엘 하차트리안(Mikayel Khachatryan)은 전환 과정에서 크리에이터들에게 데이터 공급 사업 참여 여부를 투명하게 공지하고 옵트아웃 선택권을 줬다고 밝혔다. “초기에는 기존 라이브러리를 AI 랩에 판매하는 방식이었지만, 점차 맞춤형 데이터 요청이 늘어나면서 크리에이터들에게 새로운 수익 기회가 생겼고 플랫폼이 빠르게 성장했다”고 설명했다.

6대 파운데이션 모델 메이커에 공급 중

와이어스톡은 현재 세계 최대 파운데이션 모델 메이커 6곳에 데이터를 공급하고 있다고 밝혔다. 구체적인 고객사 이름은 공개하지 않았다. 연간 반복 매출(ARR)은 4000만 달러이며, 크리에이터들에게 지금까지 지급한 금액은 총 1500만 달러에 달한다.

데이터 품질 관리를 위해 AI와 사람 리뷰어를 혼합해 모든 작업물을 검수하며, 새 기여자는 지원 시 무보수 샘플 태스크를 통과해야 플랫폼에 합류할 수 있다. 팀 내에도 데이터 주석·라벨링 전문 인력을 재교육했고, 하이퍼스케일러를 대상으로 하는 영업·엔터프라이즈 조직을 새로 꾸렸다.

AI 데이터 시장의 경쟁 구도

AI 데이터 공급 수요는 AI 랩들이 모델 개선 경쟁을 벌이면서 급격히 치솟고 있다. 시장의 오랜 강자 스케일AI(Scale AI)는 메타(Meta)로부터 143억 달러 투자를 받으며 290억 달러 밸류에이션을 인정받았지만, 이후 경쟁 AI 랩들이 데이터 유출을 우려해 중립적인 공급사를 찾으면서 시장 재편이 빠르게 진행됐다. 도메인 전문가 네트워크를 기반으로 포스트트레이닝 데이터를 공급하는 머코(Mercor)는 기업가치 100억 달러에 3억 5000만 달러 시리즈C를 유치했다. 창업 14개월 만에 ARR 1억 달러를 넘긴 애프터쿼리(AfterQuery)는 전문가 10만 명의 암묵지를 AI 훈련 데이터로 변환하는 모델로 주요 AI 랩 전체를 고객으로 확보하며 3000만 달러 시리즈A를 조달했다. 의료·미디어·오디오 등 독점 데이터 라이선싱에 특화된 프로테제(Protege)는 안드레센 호로위츠(Andreessen Horowitz, a16z) 주도로 3000만 달러를 추가 유치하며 누적 6500만 달러를 조달했다.

와이어스톡이 이들과 차별화하는 지점은 이미지·영상 생성 같은 크리에이티브 AI에 특화된 멀티모달 데이터 공급이다. 현재 오디오·음악 데이터로도 영역을 확장하고 있다.

이번 투자를 주도한 나바 벤처스의 프레디 마르티녜티(Freddie Martignetti)는 “멀티모달 데이터는 이미지나 영상 제작에 그치지 않고, 모델이 실제 세계 과제를 수행하는 데 점점 더 중요해질 것”이라며 투자 배경을 설명했다.

와이어스톡은 현재 직원 60명 규모로, 이번 조달 자금을 연구·엔지니어링·제품 인력 채용에 쓸 계획이다. AI 랩이 데이터셋 작업을 협업할 수 있는 엔터프라이즈 소프트웨어도 구축 중이다.

AI 데이터 플랫폼 시장의 경쟁 구도에 대한 자세한 내용은 여기를 참고하시길.