[Techmeme 요약] AI 모델 학습의 핵심, 다중 모드 데이터 공급사 와이어스톡 2,300만 달러 투자 유치
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설명
인공지능(AI) 기술이 빠르게 발전하면서, AI 모델을 학습시키는 데 필요한 고품질 데이터의 중요성이 더욱 커지고 있습니다. 특히 텍스트뿐만 아니라 이미지, 비디오, 오디오 등 다양한 형태의 정보를 한 번에 이해하는 AI, 즉 다중 모드 AI의 등장은 데이터 시장에 새로운 활력을 불어넣고 있습니다. 이러한 흐름 속에서 AI 연구소에 창의적인 다중 모드 데이터(multi-modal data)를 공급하는 스타트업 와이어스톡(Wirestock)이 2,300만 달러(약 315억 원) 규모의 시리즈 A 투자를 유치하며 주목받고 있습니다.
### 배경 설명
오늘날 우리가 접하는 대부분의 AI 서비스, 특히 대규모 언어 모델(LLM)과 같은 기반 모델(foundation model)들은 방대한 양의 데이터를 학습하여 작동합니다. 초기 AI는 주로 텍스트 데이터에 의존했지만, 이제는 AI가 현실 세계를 더욱 정확하게 이해하고 인간과 유사한 방식으로 상호작용하기 위해 이미지, 비디오, 오디오, 3D 모델 등 여러 형태의 데이터를 동시에 처리하는 능력이 필수적입니다. 이를 '다중 모드'라고 부르며, 이러한 다중 모드 데이터를 확보하고 정제하는 것은 AI 개발의 핵심이자 가장 큰 도전 과제 중 하나입니다.
와이어스톡은 바로 이 지점에서 중요한 역할을 합니다. 과거에는 사진작가들이 스톡 사진을 판매하도록 돕는 플랫폼이었지만, 2023년부터 AI 데이터 공급 사업으로 완전히 전환했습니다. 이들은 70만 명 이상의 예술가와 디자이너로부터 다양한 창의적 콘텐츠를 수집하고, 이를 AI 학습에 적합한 형태로 가공하여 주요 기반 AI 연구소(foundation AI labs)에 제공하고 있습니다. 이는 AI 기술 발전의 숨은 주역인 '데이터 파이프라인'을 구축하는 중요한 비즈니스 모델입니다.
### 와이어스톡의 사업 전환과 성장
와이어스톡은 원래 사진작가들이 셔터스톡(Shutterstock)과 같은 스톡 사진 서비스에 작품을 배포하고 판매하는 것을 돕는 플랫폼이었습니다. 하지만 2023년, 이들은 자신들의 플랫폼에 쌓인 방대한 창의적 콘텐츠가 AI 학습을 위한 '데이터 금광(data goldmine)'이 될 수 있음을 깨닫고, AI 데이터 공급사로 사업 모델을 완전히 전환했습니다. 현재 와이어스톡은 이미지, 비디오, 디자인 자산, 게임 및 3D 콘텐츠 등 다양한 형태의 데이터를 AI 연구소에 공급하고 있습니다. 공동 창업자이자 CEO인 미카엘 하차트리안(Mikayel Khachatryan)은 이러한 전환 과정에서 예술가들에게 데이터 제공 여부를 선택할 수 있도록 투명하게 운영했다고 밝혔습니다. 현재 70만 명 이상의 예술가와 디자이너가 와이어스톡 플랫폼에서 AI 데이터 수집을 위한 작업을 수행하고 있습니다.
### 대규모 투자 유치와 시장에서의 입지
와이어스톡은 새로운 데이터 공급 사업 확장을 위해 2,300만 달러 규모의 시리즈 A 투자를 유치했습니다. 이번 투자는 나바 벤처스(Nava Ventures)가 주도했으며, 셰릴 샌드버그(Sheryl Sandberg)가 공동 설립한 SBVP, 포뮬러 VC(Formula VC), I2BF 벤처스(I2BF Ventures) 등이 참여했습니다. 이로써 와이어스톡의 총 투자 유치 금액은 2,600만 달러에 달하게 되었습니다. 하차트리안 CEO는 현재 와이어스톡이 세계 6대 기반 모델 개발사에 다중 모드 데이터를 공급하고 있으며, 연간 매출액이 4천만 달러에 달하고 기여자들에게 1,500만 달러를 지급했다고 밝혔습니다. 이는 AI 데이터 시장에서 와이어스톡의 중요한 입지를 보여주는 지표입니다.
### 고품질 데이터 확보를 위한 노력
AI 학습에 필요한 데이터는 단순히 양만 많다고 좋은 것이 아닙니다. AI가 효과적으로 학습하려면 데이터가 정확하게 분류되고 설명되어야 합니다. 와이어스톡은 이러한 요구를 충족시키기 위해 팀원들을 재교육하여 데이터를 상세하게 주석(annotate)하고 라벨링(labeling)하는 작업을 수행하고 있습니다. 또한, 새로운 기여자를 유치하기 위해 이메일 마케팅과 추천 프로그램을 활용하며, 지원자들은 품질 검증을 위한 무급 작업을 완료해야 합니다. 플랫폼에 제출된 모든 작업물은 AI와 인간의 검토를 혼합하여 평가함으로써 데이터의 품질을 엄격하게 관리하고 있습니다. 이는 AI 모델이 '인간과 유사한 시스템(human-like systems)'을 구축하는 데 필요한 고품질 다중 모드 데이터를 제공하려는 와이어스톡의 노력을 보여줍니다.
### AI 데이터 시장의 폭발적인 수요
현재 AI 연구소들은 모델 성능을 지속적으로 개선하기 위해 데이터 공급 서비스에 대한 수요가 폭발적으로 증가하고 있습니다. 서지(Surge), 스케일 AI(Scale AI), 머커(Mercor)와 같은 기업들은 다양한 종류의 데이터셋 수요에 힘입어 단기간에 수십억 달러 규모의 비즈니스로 성장했습니다. 마이크로1(Micro1), 휴먼 아카이브(Human Archive), 휴먼 네이티브 AI(Human Native AI) 등 새로운 스타트업들도 주요 AI 모델 개발사들과 협력하며 이 시장에 뛰어들고 있습니다. 와이어스톡은 특히 이미지 및 비디오 생성과 같은 창의적 활용 사례를 위한 데이터 제공에 집중하고 있으며, 향후 오디오 및 음악과 같은 다른 모달리티(modality)로도 확장을 모색하고 있습니다.
### 가치와 인사이트
와이어스톡의 성공적인 투자 유치는 AI 기술 발전의 숨겨진 핵심 요소인 '데이터'의 가치를 다시 한번 증명합니다. AI 모델의 성능은 결국 학습 데이터의 양과 질에 달려있으며, 특히 다중 모드 AI의 시대에는 더욱 복잡하고 다양한 형태의 데이터가 요구됩니다. 와이어스톡은 이러한 시장의 니즈를 정확히 파악하고, 크리에이터들에게 새로운 수익 기회를 제공하면서 동시에 AI 개발사들에게 필수적인 고품질 데이터를 공급하는 중요한 연결고리 역할을 하고 있습니다. 이는 AI 생태계에서 데이터 공급 기업이 단순한 서비스 제공자를 넘어 핵심적인 인프라 제공자로 자리매김하고 있음을 시사합니다.
### 향후 전망
와이어스톡과 같은 다중 모드 데이터 공급 기업의 성장은 미래 사회에 광범위한 변화를 가져올 것입니다.
**산업 및 기술 발전**: AI 모델의 성능 향상이 가속화되어, 더욱 정교하고 인간적인 AI 시스템이 등장할 것입니다. 특히 디자인, 미디어, 엔터테인먼트, 교육 등 창의적인 분야에서 AI의 활용도가 폭발적으로 증가할 것입니다. AI가 이미지, 비디오, 오디오를 더욱 자연스럽게 생성하고 이해하면서, 새로운 AI 기반 서비스와 제품 출시가 촉진될 것입니다. 이는 AI가 현실 세계의 복잡한 정보를 더 잘 이해하고 처리하는 데 필수적인 기반이 됩니다.
**일자리 및 경제**: 데이터 주석가(annotator), 라벨러(labeler) 등 AI 학습을 위한 데이터 가공 관련 직업군이 더욱 확대될 것입니다. 또한, 예술가와 디자이너 같은 크리에이터들은 자신의 작품을 AI 학습 데이터로 제공하여 추가적인 수익을 창출할 수 있는 새로운 경제적 기회를 얻게 될 것입니다. 이는 크리에이티브 산업의 새로운 비즈니스 모델을 제시할 수 있습니다.
**사회 및 규제**: AI가 생성하는 콘텐츠의 품질이 높아지면서, AI와 인간의 창작물 경계가 모호해질 수 있습니다. 이는 저작권, 데이터 윤리, 그리고 AI 콘텐츠의 진위 여부에 대한 사회적 논의와 규제 마련을 더욱 활발하게 만들 것입니다. AI가 인간의 감각을 모방하고 이해하는 능력이 향상됨에 따라, AI가 사회 전반에 미치는 영향력은 더욱 커질 것으로 예상됩니다.
📝 원문 및 참고
- Source: Techmeme
- Techmeme 리버: [techmeme.com](https://www.techmeme.com/260514/p20#a260514p20)
- 원문 기사: [링크 열기](https://techcrunch.com/2026/05/14/wirestock-raises-23m-to-supply-multi-modal-data-to-ai-labs/)
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출처: Techmeme ([Original Article](https://techcrunch.com/2026/05/14/wirestock-raises-23m-to-supply-multi-modal-data-to-ai-labs/))
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