AI 에이전트 장기 기억 그래폰랩스, 3,500만 달러 시리즈A 투자유치

AI 모델은 날로 똑똑해지는데, 정작 사용자가 쌓아 둔 영상과 문서, 대화는 제대로 이해하지 못한다. 이런 ‘AI의 기억’ 문제를 풀겠다며 데이터의 구조를 그대로 살리는 메모리 인프라를 내놓은 스타트업이 시리즈A 투자유치에 성공했다.

그래폰랩스(Graphon Labs)는 10일(현지시간) 시리즈A로 3,500만 달러를 투자유치했다고 밝혔다. RRE 벤처스(RRE Ventures)가 주도했고, 보도자료에 따르면 HP, 에너지 임팩트 파트너스(Energy Impact Partners), 히타치 벤처스(Hitachi Ventures), 가이아 VC(Gaia VC)가 참여했다. 지난 5월 시드 이후 6개월 만의 후속 투자로, 누적 투자금은 4,330만 달러가 됐다. 회사는 이 자금으로 개발자와 기업 고객용 인프라를 확대하고, 클라우드와 온프레미스를 넘어 소비자 기기까지 넓힐 계획이다.

국내 독자에게 눈길이 가는 대목은 시드 투자자 명단이다. 지난 5월 더 넥스트 웹(The Next Web)과 실리콘앵글(SiliconAngle) 등 외신 보도에 따르면 시드는 노베라 벤처스(Novera Ventures)가 주도한 830만 달러 규모로, 퍼플렉시티 펀드와 히타치 벤처스, 가이아 벤처스에 더해 삼성넥스트와 GS 퓨처스(GS Futures)가 이름을 올렸다. 삼성넥스트는 와우테일이 전한 메모리즈AI(Memories.ai) 시드에도 참여했던 곳이다. 더 넥스트 웹은 GS그룹이 그래폰의 초기 고객으로, 편의점 고객 동선 분석과 건설 현장 CCTV 안전 모니터링에 이 기술을 쓰고 있다고 전했다. 국내 대기업이 투자자이자 고객으로 함께 얽혀 있는 셈이다.

그래폰이 겨냥하는 문제는 지금의 AI 기억이 사실상 저장소에 머물러 있다는 점이다. 기업 지식을 모델에 입히는 데는 파인튜닝과 검색증강생성(RAG)이 쓰였지만, 문서를 잘게 쪼개 벡터로 검색하면 ‘환불 가능’과 ‘환불 불가’처럼 단어는 비슷하고 뜻은 반대인 문장이 가깝게 놓이거나, 규칙은 찾고도 예외가 담긴 다른 조각은 놓치기 쉽다. 회사는 이를 책을 한 장씩 찢어 구긴 뒤 다시 찾는 일에 빗댔다.

해법은 구조를 지키는 것이다. 영상, 이미지, 스프레드시트, 녹음, 마크다운 파일 같은 뒤섞인 데이터를 읽어 어떤 관계가 쓸모 있을지 미리 정하지 않고도 정보를 상세하게 담은 그래프를 만들고, 이 그래프를 압축한 표현인 ‘그래폰(graphon)’으로 검색 방향을 안내한다. 외신에 따르면 그래폰은 UC 버클리의 제니퍼 체이스(Jennifer Chayes)와 크리스티안 보르그스(Christian Borgs) 교수 등이 2008년 정리한 수학 개념이고, 두 사람이 회사의 기술 자문을 맡고 있다.

개발자는 파일을 버킷에 넣기만 하면 되는 S3식 방식으로 쓴다. 홈페이지에는 저장(Storage), 검색(Search), 답변(Answer), 리서치(Research) 네 가지 API가 소개돼 있고, 제품은 기업용 ‘그래폰 엔터프라이즈’, 개발자용 ‘그래폰 디벨로퍼’, 휴대전화·노트북·카메라·웨어러블용 ‘그래폰 온디바이스 메모리’로 나뉜다. 기업용은 호스팅, 고객 관리형 VPC, 온프레미스 중 고를 수 있다.

성능은 회사가 직접 공개한 수치다. 회사에 따르면 대화형 기억 벤치마크 로코모(LoCoMo)에서 정확도 93.9%를 내면서 전체 대화를 불러오는 방식보다 토큰을 58% 적게 썼고, 컨보메(ConvoMem)에서는 정확도 90.2%에 토큰 95% 절감을 기록했다. 영상·음성·텍스트를 아우르는 ATM-Bench에서는 81.7%로 공개 리더보드 차순위보다 5.0%포인트 높았다고 한다. 다만 모두 독립 검증을 거치지 않았다.

공개된 고객으로는 샌프란시스코 포티나이너스(San Francisco 49ers)와 히타치 레일(Hitachi Rail)이 있다. 포티나이너스는 스폰서십 기회를 찾고 직원 업무를 돕는 데, 히타치 레일은 산업 현장의 맥락 지식을 찾아내고 AI 추론을 개선하는 데 활용 가능성을 따지고 있다. RRE 벤처스의 라주 리시(Raju Rishi)는 모델이 추론하고 에이전트가 행동해도 지식을 쌓지 못하면 나아지지 않는다는 점을 투자 이유로 꼽았다.

회사를 이끄는 아르바즈 칸(Arbaaz Khan) 대표는 블로그에서 아마존 고객 서비스 팀 응용과학자로 일하며 그럴듯한 답과 정확한 답 사이의 거리를 체감했다고 밝혔다. 박사 과정 때부터 로봇이 지나온 곳을 기억하고 낯선 환경을 탐색하게 하는 그래프 기반 기술을 함께 연구한 클라크(Clark)와 회사를 세웠다. 5월 외신은 클라크 장(Clark Zhang)이 최고기술책임자(CTO), 디팩 미슈라(Deepak Mishra)가 최고운영책임자(COO)라고 전했다. 회사는 아마존, 메타, 구글, 애플, 엔비디아 출신 엔지니어와 연구자들이 모였다고 소개한다.

AI 에이전트 기억 계층에는 이미 여러 스타트업이 뛰어들었다. 멤제로(Mem0)는 세 줄의 코드로 AI에 영구 메모리를 심게 해 주는 서비스로 시드와 시리즈A를 합쳐 2,400만 달러를 투자유치했고, 19세 인도 청년이 창업한 슈퍼메모리(Supermemory)는 문서·채팅·이메일을 분석하는 메모리 엔진으로 300만 달러 시드를 투자유치했다. 앞서 언급한 메모리즈AI는 최대 1,000만 시간 분량의 영상 기억에 집중해 800만 달러 시드를 투자유치했고, 펠리시스벤처스가 투자한 레타(Letta)도 같은 시장의 경쟁자로 꼽힌다. 이들이 대화 기록이나 영상 같은 특정 데이터에 무게를 두는 반면, 그래폰은 영상·문서·스프레드시트를 하나의 그래프로 엮는 점을 내세운다. AI 에이전트 생태계 전반은 여기를 참고하시길.