YCombinator W26 데모 데이에서 주목할 만한 16개 스타트업 발표
ARC Prize Foundation
하는 일: AGI 진척도를 측정하는 데 도움이 되는 벤치마크를 만듦
흥미로운 이유:
YC에 비영리 단체가 들어왔다는 점 자체가 눈길을 끔
다만 OpenAI, Anthropic, Google이 이미 이 재단의 벤치마크를 어떤 형태로든 사용 중이라는 점을 보면 선정 이유도 납득 가능함
이 재단은 대회 개최와 연구 보조금 지원을 통해 더 많은 오픈소스 AGI 연구를 촉진하려는 목적을 가짐
AI 혁명의 주요 목표 중 하나가 AGI 도달이라는 점에서, 우리가 범용 지능에 얼마나 가까워졌는지 추적하는 역사적 기준점 역할을 할 수 있어 보임
Asimov
하는 일: 휴머노이드 학습용 인간 움직임 데이터를 수집함
흥미로운 이유:
전 세계 사람들이 자신의 동작과 작업 수행 영상을 제출하면, 이를 로봇 학습용 데이터셋으로 전환하는 방식임
공급망이나 엔터테인먼트를 넘어 휴머노이드의 실제 활용처를 찾으려는 흐름의 일부로 보임
필자는 휴머노이드 기술에 낙관적이지만, ‘로지 더 로봇’ 같은 시대는 아직 한참 멀 수 있다고 봄
인간 움직임의 흐름과, 굳이 말하자면 우아함까지 데이터로 가르치면 작업 수행 시 덜 기계적으로 보이게 만드는 데 도움이 될 수 있다는 관점임
Avoice
하는 일: 건축 회사의 비설계성 반복 업무를 자동화함
흥미로운 이유:
건축 업계를 겨냥한 신기술은 흔치 않다는 점에서 눈에 띔
창업자들 역시 이 시장이 아직 충분히 서비스되지 않았지만 잠재력은 크다고 설명했음
이 도구는 사양서, 도면, 계약서, 제안서 검토처럼 건축가 같은 창의 직군이 번거롭게 느낄 수 있는 업무를 AI로 자동화하는 데 초점을 둠
Button Computer
하는 일: 웨어러블 AI 기기를 만듦
흥미로운 이유:
세상이 Johnny Ive 회사 인수 이후 OpenAI의 하드웨어 제품을 기다리는 가운데, 모두가 웨어러블 AI를 새로운 카테고리로 만들려는 분위기임
전 Apple 출신 두 사람이 함께 만든 Button은, 창업자 설명에 따르면 AI를 위해 설계된 초소형 컴퓨터에 가까움
이메일, Slack, Salesforce 같은 앱과 연결되고, 음성 명령으로 특정 작업을 수행하도록 설계됐음
다음 필수 하드웨어가 어떤 형태로든 AI 웨어러블이 될 가능성이 있다는 점에서, 이런 초기 시도들이 흥미롭게 보임
CodeWisp
하는 일: 누구나 AI로 게임을 만들 수 있게 해줌
흥미로운 이유:
창업자들 말에 따르면, AI에게 게임을 어떻게 만들지 설명하면 실제로 게임을 만들어준다고 함
재미있고, 창의적이며, 꽤 설레는 발상임
필자는 어린 시절 게임을 만들어보려 했지만 어렵고 번거롭게 느꼈고, 그래도 직접 설계해보고 싶은 마음은 계속 남아 있었다고 말함
앱 개발에서 vibe coding이 유행하는 지금, 이런 도구는 상상을 실제 결과물로 옮기는 진입장벽을 더 낮출 수 있어 보임
다음 세대의 vibe building으로 이어질 수도 있다는 기대가 깔려 있음
Crosslayer Labs
하는 일: 웹사이트 스푸핑을 탐지하도록 돕는 도구를 제공함
흥미로운 이유:
에이전트형 도구 확산으로 웹사이트 위조가 더 쉬워지고 있고, 공격자들도 이런 기술을 사기에 적극 활용하는 중임
Crosslayer Labs는 고객의 온라인 환경을 탐지·모니터링해 이런 신종 인터넷 위협으로부터 보호받을 수 있게 지원함
Doomersion
하는 일: 둠스크롤링을 하면서 외국어를 배우게 해줌
흥미로운 이유:
우리는 너무 많은 시간을 무의미한 스크롤에 쓰고 있고, 그 과정에서 짜증이나 정신적 피로만 쌓이는 경우가 많음
이 앱은 사용자가 배우려는 언어로 된 짧은 영상을 TikTok 피드처럼 보여주고 계속 넘겨보게 하는 방식임
어차피 하루 종일 머릿속에 쏟아 넣는 콘텐츠에 의미를 부여할 수 있다면 꽤 영리한 접근으로 보임
사람들이 멈추지 못하는 행동인 짧은 영상 소비와 언어 학습을 결합했다는 점이 특히 인상적임
Très intéressant.
Lexius
하는 일: 기존 보안 시스템에 고도화된 AI를 내장함
흥미로운 이유:
기존 CCTV 시스템에 AI를 더해 절도나 낙상 같은 사건을 감지·보고하도록 만들고 있음
지금까지는 파편화돼 있고 상당 부분 수작업에 의존하던 과정을 대체하려는 시도임
AI 기능이 없는 카메라를 쓰는 기업을 주요 대상으로 삼고 있으며
사고 장면을 카메라가 잡더라도 회사가 조치에 늦게 들어가는 문제를 줄이려는 목적이 있음
Librar Labs
하는 일: AI 기반 도서관 관리 시스템 도구를 제공함
흥미로운 이유:
기술 업계가 자주 간과하는 분야인 도서관에 AI를 적용했다는 점이 흥미로움
현재는 특히 학교를 대상으로 재고 관리와 목록화 작업을 돕는 시스템을 만들고 있음
창업자 피치에 따르면, 이 영역은 자동화나 혁신 측면 경쟁이 많지 않아 새로운 아이디어가 곧바로 유력 후보가 될 수 있는 시장으로 보임
Milliray
하는 일: 소형 드론 추적용 레이더 시스템을 개발함
흥미로운 이유:
방산 기술은 지금 가장 뜨거운 기술 카테고리 중 하나임
창업자 설명에 따르면, 현재는 현장에서 사람들이 작은 드론을 추적하려 애쓰고 있지만 사람 눈은 놓치는 것도 많고, 새와 초소형 드론을 혼동하기도 쉬움
이 스타트업은 센서를 활용해 하늘에 있는 물체가 실제 소형 드론인지 판별함
현재의 지정학적 상황을 감안하면 각국이 경쟁국과 적대 세력보다 앞서기 위해 이런 신기술을 필요로 한다는 문제의식이 반영된 사례로 보임
MouseCat
하는 일: AI로 사기 행위를 조사함
흥미로운 이유:
AI는 업무 효율화 도구일 뿐 아니라, 사기와 스캠을 저지르는 쪽에도 유용한 도구가 되고 있음
이 회사는 Databricks나 Snowflake 같은 대형 클라우드 저장소에서 기업 데이터를 가져와 소비자 데이터와 활동을 분석하고, 의심스러운 징후를 찾은 뒤 대응 방안을 제안함
악성 AI가 만들어내는 위협에 대응하려면 이런 AI 네이티브 도구도 중요하다는 관점이 담겨 있음
Opalite Health
하는 일: 의료진이 영어 비사용자와 소통하도록 AI로 지원함
흥미로운 이유:
서로 말을 이해하지 못하면 해석에 맡겨지는 부분이 많아지고, 의료 현장에서는 그 차이가 생사 문제로 이어질 수 있음
이 AI 의료 번역기는 언어 장벽을 낮춰 다른 언어를 쓰는 환자를 의료진이 이해할 수 있게 돕는 역할을 함
세계화된 사회, 그리고 미국처럼 다양한 언어권 인구가 공존하는 나라에서 언어와 관계없이 의료 접근성을 확보하는 일은 중요하다는 문제의식이 깔려 있음
물론 완전히 새로운 아이디어는 아니고, 유사 서비스를 제공하는 스타트업과 헬스테크 업체도 이미 존재함
Sequence Markets
하는 일: crypto, prediction 등 여러 시장을 하나의 시스템에서 거래하게 해줌
흥미로운 이유:
작성자는 여러 기능이 한곳에 모여 있는 환경을 선호하는 사람으로서, 이런 시장에서 실행 과정을 덜 파편화하고 싶어 하는 수요를 이해한다고 말함
큰 유통 매장에서 여러 브랜드를 한 번에 비교하며 사는 걸 좋아하는 이유와 비슷한 맥락으로 설명함
ShoFo
하는 일: 사실상 거의 모든 것을 담는 비디오 라이브러리를 지향함
흥미로운 이유:
이 스타트업은 자신들을 ‘세계의 비디오 라이브러리’라고 소개하고 있음
필자는 YouTube와 Tumblr 세대였고, 예전에는 원하는 영상을 찾는 검색 경험이 얼마나 섬세하고 어려웠는지 기억한다고 말함
이 서비스는 AI 연구소가 다양한 데이터셋을 효율적으로 찾을 수 있게 돕는 맞춤형 비디오 인덱스에 더 가깝지만
검색과 정리를 더 쉽게 만들어주는 도구라는 점 자체에 매력을 느낀다고 평가함
Sonarly
하는 일: 소프트웨어가 운영 환경 문제를 스스로 고치도록 돕는 기술을 만듦
흥미로운 이유:
그냥 설명만 들어도 꽤 멋지게 들리는 기술이라는 평가임
다른 모니터링 시스템과 연결되고, 경보 노이즈를 줄이며, 실제 중요한 경보를 찾는 데 집중할 수 있게 한다고 함
문제의 근본 원인을 자동으로 식별한 뒤, 직접 수정하거나 엔지니어에게 다음 조치를 제안하는 방식임
AI 코드 리뷰 스타트업은 이미 늘어나는 추세이고 모델 제공업체들도 유사 기능을 넣고 있지만, 코드가 실제 운영 환경에 올라간 뒤의 문제를 다루는 독립 도구에도 충분히 공간이 있을 것이라는 시각이 담겨 있음
창업자들이 자동화하는 워크플로의 또 다른 한 단면에 해당함
Terranox AI
하는 일: 북미 지역의 우라늄 매장지를 AI로 찾음
흥미로운 이유:
창업자들은 차세대 원자력 에너지를 구동하려면 우라늄이 필요하다고 강조했음
원자력은 요즘 대체로 안전한 에너지원으로 여겨지지만, 우라늄 자체는 당연히 독성이 있으며 발표에서는 이를 어떻게 안전하게 채굴할지까지는 설명하지 않았음
이들은 새로 건설되는 데이터센터에 전력을 공급하는 데 원자력이 필요해질 것이라고 보고 있음
AI 혁명의 야심을 떠받치려면 인류는 매우 많은 에너지를, 그것도 다양한 공급원으로부터 확보해야 한다는 문제의식으로 이어짐
