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코히어(Cohere) 설립 과정 심층 분석 AI 스타트업 탐구

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코히어의 탄생 배경

대규모 언어 모델(LLM) 분야는 OpenAI의 ChatGPT와 같은 선두 주자들이 주도하며 치열한 경쟁이 펼쳐지고 있습니다. 이러한 상황 속에서 코히어는 기업 고객을 대상으로 맞춤형 및 안전한 AI 솔루션을 제공하며 독자적인 입지를 구축했습니다. 코히어는 획기적인 논문 "Attention is All You Need"의 공동 저자인 에이단 고메즈(Aidan Gomez)와 이반 장(Ivan Zhang), 그리고 닉 프로스트(Nick Frosst)가 공동 창업했습니다. 이 회사는 2억 7천만 달러 규모의 시리즈 C 투자 유치를 포함하여 주요 기술 기업과 투자자로부터 상당한 자금 지원을 받고 있습니다.

아이디어의 기원

에이단 고메즈는 구글 브레인(Google Brain) 인턴십 기간 동안 "Attention is All You Need" 논문에 참여하면서 중요한 전환점을 맞이했습니다. 그는 루카스 카이저(Lukasz Kaiser)와 함께 대규모 신경망 훈련을 위한 소프트웨어 플랫폼을 개발했습니다. 또한 노암 샤지어(Noam Shazeer)와 협력하여 RNN(순환 신경망)의 대안을 탐색했습니다. 이러한 협력은 트랜스포머 모델(Transformer Model) 개발로 이어졌습니다. 트랜스포머 모델은 BERT와 GPT와 같은 모델 개발을 촉진하며 AI 분야에 혁명을 가져왔습니다. 에이단은 트랜스포머 모델이 단어 하나 입력으로 일관성 있는 이야기를 생성하는 것을 보고 그 잠재력에 깊은 인상을 받았습니다.

연구에서 기업가 정신으로

토론토 대학교(University of Toronto) 동문인 이반 장은 실무 경험을 선호하는 실천적인 창작자로 묘사됩니다. 에이단과 이반은 처음에는 FOR.ai라는 AI 연구 그룹을 결성한 후 본격적인 스타트업으로 진출했습니다. 그들의 초기 아이디어는 AI 모델 압축 플랫폼을 만드는 것이었지만 시장 수요 부족으로 인해 방향을 전환했습니다. GPT-2 출시와 모델 크기의 중요성 증가로 인해 코히어는 대규모 언어 모델에 집중하게 되었습니다. 코히어의 첫 번째 제품은 텍스트 자동 완성 도구였으며 이는 ToC(Business-to-Consumer) 모델이었습니다. 그러나 소비자 제품의 어려움을 인지하고 ToB(Business-to-Business) 모델로 전환하여 기업 고객에게 API 플랫폼을 제공하기 시작했습니다. 코히어의 목표는 모든 기업이 AI에 접근할 수 있도록 장벽을 제거하는 것입니다. 코히어는 맞춤형 모델, 멀티 클라우드 및 온프레미스 배포 옵션, 강력한 데이터 개인 정보 보호 기능을 제공합니다.

인재와 문화

코히어는 배경에 관계없이 AI에 대한 열정과 영향력을 만들고자 하는 개인을 찾습니다. 그들은 순수한 학문적 성취보다 실무 경험과 실제 적용을 중요하게 생각합니다. 코히어는 연구와 엔지니어링 모두에 집중하며 실험과 혁신 문화를 장려합니다.

AI의 미래

에이단은 AI 시장이 독점되지 않고 여러 회사가 각자의 틈새 시장을 찾을 것이라고 믿습니다. 그는 AI가 소셜 미디어와 공론을 조작하는 데 사용될 가능성에 대한 우려를 표명합니다. 이반은 AI 모델 평가와 데이터 개인 정보 보호를 보장하는 데 어려움이 있다고 지적합니다. 에이단과 이반 모두 AI를 로봇 공학 및 물리적 시스템과 결합한 엠보디드 AI(Embodied AI)에서 큰 잠재력을 보고 있습니다. 에이단은 AI가 인간 지식을 넘어 학습하고 새로운 지식을 창출할 가능성에 대해 추측합니다.

핵심 개념 설명

  • 트랜스포머 모델: 텍스트와 같은 순차적 데이터를 처리하기 위해 어텐션 메커니즘을 사용하는 신경망 아키텍처입니다.
  • RNN(순환 신경망): 이전 입력에서 정보를 캡처하는 숨겨진 상태를 유지하여 순차적 데이터를 처리하는 신경망 유형입니다.
  • ToC(Business-to-Consumer): 제품 또는 서비스를 개별 소비자에게 직접 판매하는 비즈니스 모델입니다.
  • ToB(Business-to-Business): 제품 또는 서비스를 다른 기업에 판매하는 비즈니스 모델입니다.
  • API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스): 서로 다른 소프트웨어 애플리케이션이 서로 통신할 수 있도록 하는 규칙 및 사양 집합입니다.
  • 엠보디드 AI: 로봇과 같은 물리적 시스템과 AI를 통합하여 실제 세계와 상호 작용할 수 있도록 합니다.
  • 멀티 클라우드: 서로 다른 제공업체의 여러 클라우드 컴퓨팅 서비스를 사용하는 것입니다.
  • 온프레미스: 회사 자체 서버에 소프트웨어 및 인프라를 배포하는 것입니다.
  • 미세 조정(Fine-tuning): 특정 작업 또는 데이터 세트에 맞게 사전 훈련된 AI 모델을 조정하는 프로세스입니다.
  • 단어 임베딩(Word Embedding): 단어의 의미론적 의미를 포착하여 단어를 수치 벡터로 표현하는 기술입니다.

코히어는 혁신적인 기술과 기업 중심의 접근 방식으로 AI 분야에서 빠르게 성장하고 있습니다. 이 회사는 대규모 언어 모델의 미래를 만들어나가며 AI 기술을 더욱 발전시키는 데 기여할 것입니다. 코히어의 여정은 AI 스타트업이 어떻게 독창적인 전략과 인재를 통해 성공적인 기업으로 성장할 수 있는지를 보여주는 좋은 사례입니다.