글린 (Glean): '기업용 AI' 시장의 선두 자리를 노리는 다크 호스

*원래 이번 ‘GenAI 유니콘’ 에피소드에서는 최근 추가 펀딩을 시작한 음성 합성 및 오디오 어플리케이션을 개발하는 생성형 AI 스타트업 ‘일레븐랩스’를 커버하려고 했는데요. 일레븐랩스보다 먼저 작업하고 있던 기업용 AI 검색 엔진 스타트업 ‘글린 (Glean)’ 에피소드를 싣게 되었습니다. 일레븐랩스 스토리도 곧 소개해 드릴 수 있도록 하겠습니다.

AI, 그 중에서도 생성형 AI가 과연 우리의 일상 생활, 그리고 일터에서 엄청나게 생산성을 향상시켜 줄 수 있느냐 하는 질문이, 최근 더 자주 언급되고 있습니다. 특히 최근 세콰이어 캐피탈의 ‘$600B AI 버블론’이라든가 골드만 삭스의 애널리스트 짐 코벨로가 이야기했다고 하는 ‘AI 거품론’ 등을 통해서 ‘AI에 대한 투자가 지나치게 과열되는 것 아니냐’ 하는 의견과 함께요. 물론, 여기에 명확한 한 방향의 답이 있는 건 아니겠죠. 당장 ‘AI 거품론’이 제기된 뿌리 중 하나라고 보는 골드만 삭스의 5월 보고서만 봐도 ‘AI가 GDP와 생산성을 유의미하게 올려줄 것이다라는 아주 긍정적인 신호가 포착되었다’는 내용도 있구요.

역사적으로 계속 등장해 왔던 혁신 기술이 발전하는 흐름을 보면, 초기의 거대한 투자로 일정한 시간이 지나서 생태계가 만들어지고, 그 생태계의 다양한 참여자가 효익을 보는 구조로 진행되는 건 변함이 없죠. 다만, 생성형 AI에 대한 투자가 데이터센터와 AI 반도체, 모델과 어플리케이션 개발까지를 아우르는 워낙 큰 규모의 투자이기도 하고, 또 이전의 다른 기술들과 비교한다면 ‘제품화 한참 전의 초기 연구’ 성격의 투자가 공공이 아닌 프라이빗 섹터에서 일어나면서 더 많은 사람들에게 노출되는 것 때문에, 이런 논의가 촉발되는 측면도 있는 것 같습니다.

어쨌든, 이런 ROI, 생산성에 대한 의구심을 불식시키는 중차대한 역할이 AI를 주 무기로 혁신해 나가는 스타트업과 기업들에게 주어진 이 때, 기업의 생산성 문제를 직접적으로 해결하는 AI 도구를 제공하겠다는 스타트업, 글린 (Glean)을 한 번 살펴보려고 합니다.

글린의 창업자들은 소위 말하는 ‘천상 엔지니어’인 사람들로, AI에 대한 과도한 기대라든가, 챗GPT가 불러일으킨 지나친 관심 등에는 눈도 주지 않는 스타일의 사람들입니다. 오로지 ‘1,000명 이상의 직원을 둔 대기업에서 전형적으로 발생하는 비효율성, 정보의 사일로 문제를 해결하겠다’는 기치를 걸고, 2019년부터 AI 기술을 활용해서 실제로 기업들의 생산성 향상에 도움을 줘 온 글린. 2024년 9월, 글린은 2억 6천만 달러의 대규모 자금을 투자받으면서 불과 6개월 전과 비교해서 두 배에 해당하는 46억 달러로 기업 가치가 껑충 뛰었구요, 시장의 큰 관심도 받고 있는데요 - 대표적으로 Madrona의 IA40, 포브스의 Cloud 100, 마지막으로 오픈AI가 투자자들에게 ‘투자하지 말아달라’고 요청한 5개 경쟁사에도 포함이 되었죠 ^.^

생성형 AI 시장에서 가장 큰 스타트업인 오픈AI는 왜 글린을 저렇게까지 경계할까요? 그 이유를 이번 GenAI 유니콘 에피소드에서 한 번 알아보죠.

오늘의 글 목차는 이렇습니다:

1. 글린의 시작

2. 기업 내부의 검색 엔진을 만드는게 왜 그리 힘든가?

3. 글린은 어떤 걸 만들었나?

4. 문제는, 아무도 그걸 안 사려고 한다는 것

5. CEO가 할 일

6. 팬데믹을 극복하고 ‘글린’을 전파하다

7. 챗GPT 출시의 영향

8. 기술 아키텍처

9. 재무 현황

10. 목표 시장 및 사업 모델

11. 경쟁사들

12. 맺으며

13. 보너스: 각종 자료

글린의 시작

여러분, 이런 표현 들어보신적 있으시죠? - ‘한 번 해병대는 영원히 해병대다’. 검색 엔지니어도 마찬가지 표현이 통한다고 하는데요 ^.^

글린의 CEO이면서 공동 창업자인 아빈드 자인 (Arvind Jain)은 아주 오랜 기간 구글에서 근무했는데요. 본인의 정체성은 ‘검색 엔지니어’라고 항상 이야기한다고 합니다. 구글을 떠나서 기업용 백업, 복구 및 사이버 보안 솔루션을 제공하는 클라우드 데이터 관리 스타트업 Rubrik을 설립한 이후에도, 검색 작업에 뭔가 이상이 생기기만 하면, 아빈드는 귀신같이 금새 알아차렸다고 해요.

…물론, 실제로 이상이 생겼죠. Rubrik이 빠르게 성장하면서 직원이 1,000명을 넘어섰지만, 생산성은 그와 함께 둔화, 정체 상태가 되고 말았습니다. 전에 하루에 코드를 300줄 쓰던 엔지니어가 50줄밖에는 못 쓰는 상태가 되었다고 하는데요, 정말 말도 안 되는 수준이죠. 영업직 직원들의 생산성도 형편없이 떨어졌구요. 아빈드는 뭐가 문제인지, 어떻게 개선할지, 직원이 성과를 잘 내는데 어떤 문제가 있는지 알아보기 위한 내부 설문조사를 했다고 합니다.

가장 큰 불만사항은, 바로 ‘회사에서 아무 것도 찾을 수가 없다. 필요한 정보를 어디서 찾아야 할지 모르겠고, 도움이 필요할 때도 누구한테 가서 물어봐야 할지 모르겠다’는 거였답니다.

“자, 사람들이 뭘 어디서 찾아야 할지 모르겠다고 하니, 그럼 내 생각에 우리가 가장 먼저 만들어야 할 건 검색 서비스네”라고 아빈드는 생각했다고 하는데요. 아빈드는, 더 나아가서, 구글에서 일하던 시절을 돌이켜보면서 ‘기업 내부의 검색 문제가 비단 Rubrik만의 문제가 아니라 보편적인 문제’라는 사실을 깨달았다고 해요. 누가 뭐래도 가장 강력한 검색 엔진인 구글에서도, 내부적으로 올바른 정보를 찾는 데 큰 문제가 있었습니다. 그래서 아빈드는 이런 생각이 혼자만의 착각이 아닌지 확인하려고 몇 군데 더 많은 회사들과 이야기를 나눈 다음, 자기가 아는 연구와 엔지니어링 분야 최고 인재들을 이 문제 해결에 참여시켰습니다.

그 중 토니 젠틸코어 (Tony Gentilcore)와 피유시 프라라드카 (Piyush Prahladka)는 구글에서 일한 전문가들이었고, T.R. 비슈와나스 (T.R. Vishwanath)는 마이크로소프트와 페이스북에서 근무한 친구였습니다.

이 사람들을 주축으로 2019년 글린이 설립되었습니다 - 그런데, 글린은 자그마치 2년 반이라는 긴 시간동안 스텔스 모드였다고 합니다…아니 왜 그리 긴 시간이 걸렸을까요?

기업 내부의 검색 엔진을 만드는게 왜 그리 힘든가?

Rubrik이 커다란 성공을 거둔 덕분에, 2019년 글린이 출범할 때 아빈드는 이미 투자자들의 믿음을 얻은 상태였습니다. 글린은 빠르게 1,500만 달러의 시리즈 A 투자를 받았고, 본격적인 제품 개발이 시작되었죠.

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