기업의 성장을 재고하는 AI 스타트업 힐버트(Hilbert)가 안드레센 호로위츠(Andreessen Horowitz)가 주도한 2,800만 달러 규모의 시리즈 A 투자를 유치했습니다. 이 회사는 기업들이 AI에 막대한 자금을 투자하면서도 명확한 투자 수익을 얻지 못하는 점차 커지는 문제를 해결하고자 합니다. 힐버트의 소프트웨어는 여러 팀의 데이터를 연결하고 구조화하여 AI 모델이 구체적인 행동을 제안하고 그 재무적 영향을 정량화할 수 있도록 합니다.
창업자 나즐리 탄(Nazli Tan)은 악시오스(Axios)와의 인터뷰에서 "핵심은 당신이 당신의 회사를 깊이 있게 배우는 것"이라고 말했습니다. 탄은 거대 언어 모델이 기업 데이터 분석을 용이하게 만들었지만, 대부분의 기업은 여전히 그러한 인사이트에 따라 행동할 시스템이 부족하다고 주장합니다. 그녀는 AI 에이전트만 사용하는 기업은 "복리적인 대규모 지표 변화를 동반한 회사 성장을 이룰 수 없을 것"이라고 믿습니다.
이번 신규 자금 조달은 단순한 데이터 분석을 넘어 자동화된 의사 결정으로 나아가는 힐버트의 접근 방식을 입증한 것입니다. 이 플랫폼은 딥러닝을 사용하여 고객 데이터의 포괄적인 뷰를 제공하며, 이를 AI 모델이 명확한 달러 가치가 부여된 행동을 추천할 수 있도록 구조화합니다. 월마트, 프레쉬디렉트, 블랭크 스트리트, 르뱅(Levain)과 같은 고객사들이 이미 이 플랫폼을 사용하고 있으며, 계약 규모는 회사 규모와 데이터 양에 따라 수십만 달러에서 수백만 달러에 달합니다.
힐버트에 대한 이번 투자는 AI 산업의 광범위한 트렌드를 시사합니다. 즉, 초점이 인사이트 생성에서 핵심 비즈니스 기능의 추진 및 실행으로 이동하고 있다는 것입니다. 투자자들에게 이는 수익 경로가 더 명확하고 고객의 수익성에 직접적인 영향을 미치는 AI 기업으로의 이동을 의미합니다. 힐버트와 같은 기업의 성공은 보다 일반적인 AI 도구 제공업체들에게 가시적인 수익을 증명해야 한다는 압박을 줄 수 있습니다.
힐버트의 핵심 논지는 기업 내 AI의 진정한 가치가 단순히 패턴을 찾는 것이 아니라, 이를 구체적이고 측정 가능한 행동으로 전환하는 능력에 있다는 것입니다. 많은 기업이 데이터 분석을 위해 거대 언어 모델(LLM)을 채택했지만, 힐버트는 이것이 해결책의 절반에 불과하다고 주장합니다. 이러한 모델이 생성한 권장 사항을 구현할 시스템이 없다면 인사이트는 고립된 상태로 남아 실행에 옮겨질 수 없습니다.
이 회사의 소프트웨어는 조직 전반의 이질적인 데이터 소스를 통합하는 연결 조직 역할을 합니다. 데이터를 구조화함으로써 힐버트의 플랫폼은 딥러닝 모델이 일반적인 분석 도구보다 한 걸음 더 나아갈 수 있게 합니다. 단순히 대시보드와 보고서를 제시하는 대신, 공급망 최적화, 마케팅 캠페인 개인화 또는 가격 전략 조정과 같은 구체적인 비즈니스 결정을 제안하고 각 행동의 예상 재무 결과를 표시합니다. 이러한 접근 방식은 기술을 성장 지표에 직접 연결함으로써 많은 경영진이 AI 지출의 정당성을 입증하는 데 겪는 어려움을 직접적으로 해결합니다.
AI 및 데이터 분석 시장은 혼잡하지만, 힐버트는 엔터프라이즈 AI의 '마지막 단계'인 실행에 집중함으로써 니치 시장을 개척하고 있습니다. 이 스타트업의 접근 방식은 다른 AI 분석 플랫폼뿐만 아니라 성장하는 독립형 AI 에이전트 생태계와도 경쟁합니다. AI 에이전트만으로는 상당한 성장을 이끌기에 불충분하다는 나즐리 탄 창업자의 주장은 힐버트를 보다 통합적이고 높은 수준의 솔루션으로 자리매김하게 합니다.
안드레센 호로위츠와 같은 저명한 벤처 캐피털의 지원과 유통 거물 월마트를 포함한 고객 명단은 힐버트에게 상당한 신뢰성을 부여합니다. 이번 시리즈 A 라운드는 힐버트의 시장 침투와 제품 개발을 가속화하여 엔터프라이즈 AI 예산을 둘러싼 경쟁을 심화시킬 것으로 보입니다. 이 회사의 성공은 자사 시스템이 고립된 에이전트 기반 AI 솔루션의 가치를 능가하는 복리적 성장을 제공할 수 있음을 증명하는 능력에 달려 있을 것입니다.
이 기사는 정보 제공 목적으로만 작성되었으며 투자 조언을 구성하지 않습니다.
