Applied Compute, 오픈 모델 수요 증가에 힘입어 30억 달러 기업 가치 목표

오픈웨이트 AI 모델 개발, 배포 및 개선을 지원하는 캘리포니아 소재 기업인 Applied Compute가 약 30억 달러 규모의 자금The Information이 보도했습니다.

이번 투자 유치가 성공하면 불과 4개월 전 공개된 투자 유치 당시 평가액인 13억 달러의 두 배 이상이 되며, 이는 AI 인프라에 대한 투자자들의 인식이 변화하고 있음을 보여줍니다.

이는 인공지능 산업 전반에 걸친 광범위한 변화를 보여주는 지표입니다. 오픈 소스 모델의 발전과 함께 기업들은 자사 용도에 맞게 맞춤 설정하고 관리할 수 있는 시스템을 끊임없이 모색하고 있으며, 그 결과 이러한 모델을 학습, 배포 및 개선할 수 있는 인프라에 대한 수요가 증가하고 있습니다.

오픈 모델 플랫폼의 선두주자인 허깅페이스는 2025년까지 자사 플랫폼 사용자가 1,300만 명에 달하고 200만 개 이상의 공개 모델을 이는 오픈 소스 AI 생태계의 발전을 보여주는 증거라고 강조했습니다.

13억 달러 규모의 시리즈 B 투자 유치에 이어 두 배로 투자 규모를 확대했습니다

Applied Compute는 4월에 Kleiner Perkins가 주요 투자자로 참여하여 8천만 달러 규모의 투자 유치를, 투자 후 기업 가치는 13억 달러로 평가되었습니다. 이로써 Applied Compute의 누적 투자금은 1억 6천만 달러에 달하게 되었습니다.

이번 투자 유치에서 30억 달러라는 금액은 회사의 기업 가치를 몇 달 안에 현재 수준의 약 2.3배로 평가하는 것입니다. 투자 유치는 아직 진행 중이므로 이 기업 가치는 변동될 수 있습니다.

제안된 수치는 자금 조달 데이터 . 오픈 모델 개발 분야의 선두 기업 중 하나인 Mistral AI는 Epoch 데이터에 따르면 2025년 9월 기준으로 30억 달러의 투자를 유치했으며, 기업 가치는 137억 달러로 평가되었습니다.

반면, Applied Compute는 지금까지 약 1억 6천만 달러의 투자를 유치, 이는 Mistral에 비해 훨씬 적은 투자금을 기반으로 추정된 30억 달러의 기업 가치를 의미합니다. Mistral은 기초 모델을 개발하는 반면 Applied Compute는 필요한 인프라를 제공하기 때문에 두 회사를 직접 비교할 수는 없지만, 이러한 차이는 투자자들이 오픈 소스 AI 모델을 위한 인프라에 얼마나 큰 중요성을 부여하는지를 보여줍니다.

미스트랄의 최근 투자 유치액은 어플라이드 컴퓨트가 받은 총 투자금의 거의 25배에 달했으며, 기업 가치는 어플라이드 컴퓨트보다 약 4.6배 높았습니다. 이는 불확실한 매출 전망에 의존하지 않고도 어플라이드 컴퓨트의 기업 가치 상승을 이해할 수 있게 해줍니다.

Applied Compute가 실제로 판매하는 제품은 무엇인가요?

Applied Compute는 자사 플랫폼을 개방형 모델의 학습, 추론 및 지속적인 개선을 위한 클라우드라고 설명합니다. AC2기업이 자체 데이터와 워크플로에 맞춰 모델을 학습시키고 프로덕션 환경에 배포할 수 있도록 지원합니다.

Applied Compute의 핵심 아이디어는 모델 학습과 에이전트 배포를 연계하는 것입니다. 학습과 배포를 분리하는 기존 방식과 달리, Applied Compute를 사용하면 기업은 에이전트 인프라를 변경하지 않고도 필요에 맞는 학습된 모델을 배포할 수 있습니다.

"하네스는 기존에 설치된 위치에 그대로 둘 수 있습니다." — 빈자이 베일, 어플라이드 컴퓨트

이 플랫폼은 실제 운영 trac, 기업 환경, 강화 학습을 활용하여 특화된 모델을 개선합니다. 이는 기업들이 일반적인 AI 비서의 한계를 넘어설수록 더욱 가치가 높아질 수 있습니다.

Applied Compute의 연구는 이러한 접근 방식을 잘 보여줍니다. 최근 실험에 소프트웨어 엔지니어링 작업을 분산하도록 라우터를 학습시켰습니다tron . 회사 측은 이 라우터가 오라클 전략의 이점을 대부분 활용하면서 GPT-5.5 수준의 성능을 약 25% 더 낮은 비용으로 달성했다고 밝혔습니다.

이 전략은 AI 모델을 교체 가능한 구성 요소로 취급합니다. 기업은 모든 작업을 가장 강력한 모델에 보내는 대신 기능과 비용 사이의 균형을 맞출 수 있습니다.

오픈형 모델이 독점 시스템과의 격차를 좁혀감에 따라 이러한 점은 더욱 중요해집니다. Cryptopolitan 이전에 Kimi K3가 OpenAI 및 Anthropic과 경쟁하는 과정을중국의 오픈웨이트 모델이 기능과 가격 면에서 미국 시스템에 점점 더 도전하고 있음을 보여주었습니다.

왜 지금이 개방형 모델에 투자하기에 유리한 시점인가?

Applied Compute의 자금 조달 논의는 AI 인프라 지출이 프로덕션 워크로드 중심으로 이동하는 추세에 맞춰 진행되고 있습니다. 가트너는 도입 됨에 따라 2026년에는 AI 최적화 서비스형 인프라(IaaS) 지출의 55%가 추론에 할애될 것으로 예상합니다.

그러한 추세는 Applied Compute의 사업 모델과 잘 맞아떨어집니다. 이 회사는 단순히 학습 컴퓨팅 자원을 판매하는 것이 아니라, 배포 후에도 모델이 지속적으로 개선될 수 있도록 설계된 인프라를 구축하고 있습니다.

Hugging Face의 성장은 시장 확대를 보여주는 또 다른 지표입니다. 개발자들이 기존 시스템을 기반으로 더욱 정교한 모델과 애플리케이션을 구축함에 따라, 이 플랫폼은 2025년까지 1,300만 명의 사용자와 200만 개 이상의 공개 모델을 확보할 것으로 예상됩니다.

기업의 경우, 개방형 가중치 모델은 더 큰 제어권을 제공합니다. 기업은 자체 워크플로에 맞춰 모델을 맞춤 설정하고 배포하면서 데이터 및 모델 동작에 대한 더 많은 제어권을 유지할 수 있습니다.

이는 Applied Compute에게 잠재적으로 매우 중요한 입지를 제공합니다. 기업들이 폐쇄적인 공급업체로부터 인텔리전스를 임대하는 대신 자체 데이터를 기반으로 AI를 구축하려는 경향이 커짐에 따라, 모델을 독점 워크로드에 연결하는 인프라는 글로벌 AI 시장에서 중요한 부분을 차지하게 될 것입니다.

따라서 제안된 30억 달러의 기업 가치는 단순히 하나의 스타트업에 대한 투자가 아닙니다. 이는 기업들이 자사 사업에 맞춰 AI 모델을 점점 더 많이 활용하고, 학습시키고, 맞춤화하고, 지속적으로 개선해 나갈 것이라는 예측에 대한 투자입니다.