파산기업 찾아헤매는 이 남자…쓰레기 업무일지 사는데 매일 수백만달러 쓴다

알리 안사리 마이크로원 CEO
에이전트· 피지컬 AI 열풍에
AI 학습용 기업자료 가치 급등
“로봇 훈련 위한 데이터 부족
제조강국 韓에 커다란 기회”
“우리는 기업 데이터를 사는 데 매일 수백만 달러를 쓰고 있다. 일주일이나 한 달이 아니라 매일이다. 곧 하루 수천만 달러가 될 것이다.”
알리 안사리 마이크로원 최고경영자(CEO)는 지난달 22일 매일경제와 인터뷰에서 기업 데이터를 사들이는 규모를 이렇게 소개했다. 안사리 CEO는 “데이터시장은 폭발적으로 커지기 시작한 단계”라며 “5년 전 인공지능(AI) 연산 인프라스트럭처에 투자가 몰리기 시작했던 것과 비슷한 일이 데이터에서 벌어지고 있다”고 강조했다.
마이크로원은 의사·변호사·개발자 같은 전문가를 모집해 AI 학습용 데이터를 만들어온 스타트업이다. 최근에는 업체의 실제 업무 데이터까지 사들이며 사업을 넓히고 있다. 안사리 CEO는 “최근 1~2주 동안 하루 평균 200곳 이상 기업이 자사 데이터를 팔겠다며 가입했다”고 말했다. 이메일과 사내 메신저, 근무일지 등 업무 기록이 AI를 가르치는 교재가 되면서 기업 데이터를 사고파는 시장이 열리고 있는 것이다.
기업 데이터의 몸값이 높아진 것은 AI가 실제 업무를 수행하는 ‘AI 에이전트’로 진화하고 있기 때문이다. AI 에이전트를 훈련하려면 실제 회사와 비슷한 환경이 필요하다. 안사리 CEO는 “데이터가 현실에 가까울수록 AI 성능이 좋아진다”고 설명했다.
기업 데이터가 중요해지면서 최근에는 인수 경쟁까지 벌어졌다. 파산한 미국 스피릿항공의 자료에는 이메일 1억건, 마이크로소프트 팀즈 기록 5억건, 급여 내역 300만건 등이 담겼다. 지난 8월 법원 경매에서 구글이 1000만달러에 낙찰받자 마이크로원은 1250만달러를 제시하며 막판 뒤집기에 나섰다. 최종 매입 대상은 파산 법원이 결정한다.
마이크로원의 공격적인 데이터 확보는 빠른 성장이 뒷받침한다. 지난해 초만 해도 연 환산 700만달러 수준이던 매출 규모가 올해 8월에는 5억달러로 불어났다. 최근에는 40억달러 기업가치를 인정받아 1억달러 이상 투자도 받았다. 1년 새 기업가치가 8배나 뛰었다.
수익성도 확보했다. 대형 AI 개발사들이 막대한 투자로 적자를 이어가는 것과 대조적이다. 안사리 CEO는 “1년째 흑자를 내고 있으며 향후 12개월 순이익이 1억달러를 넘을 것”이라고 자신했다. 큰 설비 투자가 필요하지 않고, 일부 데이터를 여러 고객사에 판매할 수 있어서다.
기업 데이터시장은 제조업 기반이 탄탄한 한국 회사에도 기회가 될 수 있다. AI가 로봇 등 물리적 세계로 나오면 현실에서 만들어지는 정보의 가치가 커질 수 있어서다. 안사리 CEO는 “장기적으로 만들어질 AI 모델 대부분은 물리 세계에서 행동하는 모델이 될 것”이라며 “실제 마이크로원의 로봇 데이터 사업도 9개월 만에 연 매출 1억달러 규모로 성장했다”고 말했다. 반도체·자동차·조선 현장에서 수십 년간 쌓은 공정·품질·설비 기록도 AI와 로봇을 훈련하는 자산으로 재평가될 수 있다.
다만 안사리 CEO는 한국의 약점 역시 데이터라고 지적했다. 그는 “근본적인 격차는 데이터”라며 “미국이 해마다 300억~500억달러를 데이터에 쓰는 반면, 다른 나라들은 그 중요성을 아직 충분히 이해하지 못하고 있다”고 꼬집었다. 산업 데이터를 AI가 학습할 수 있도록 가공하고 전문가의 지식을 학습 자료로 만드는 데 투자해야 한다는 것이다.
안사이 CEO는 “미국의 프런티어 AI를 그대로 따르기보다 한국 사회와 산업에 필요한 AI를 만드는 데 집중해야 한다”며 “데이터 투자를 100배, 1000배로 늘릴 방법을 찾아야 한다. 다른 길은 없다”고 강조했다. 실리콘밸리 원호섭 특파원
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알파벳
GOOGL
Alphabet Inc. NASDAQ
구글이 스피릿항공 자료 법원 경매에서 1000만달러를 낙찰받았으나 마이크로원이 1250만달러를 제시하며 인수 경쟁이 벌어졌습니다.
이메일과 메신저 기록 등 실제 업무 데이터가 인공지능 에이전트 학습의 핵심 자산으로 부각되고 있습니다.
법원 경매 결과와 향후 데이터 활용 방향에 따라 빅테크 기업들의 AI 학습 데이터 확보 전략이 영향을 받을 것으로 전망됩니다.
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