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[IT뉴스]남들은 ‘눈물의 폐업’ 하는데…1년새 기업가치 71배 키운 美 스타트업의 비결 [특파원 인사이트]

온카뱅크관리자

2026-10-06 18:47:26

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> AI 학습 데이터 기업 마이크로원 CEO 인터뷰 
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 <img alt="알리 안사리 마이크로원 최고경영자(CEO) [마이크로원]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/06/mk/20261006183902848kszl.png" data-org-width="700" dmcf-mid="V7HWzw2ul9" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/06/mk/20261006183902848kszl.png" width="658">
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 알리 안사리 마이크로원 최고경영자(CEO) [마이크로원]
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 AI 학습 데이터 기업 마이크로원(micro1)은 요즘 실리콘밸리에서 가장 빠르게 크는 스타트업 가운데 하나다. 2025년 초 700만달러 수준이던 연 환산 매출은 올해 8월 총액 기준 5억달러로 불어났다. 최근 40억달러(약 5조4000억원) 기업가치로 1억달러 이상을 투자받았다. 대형 AI 기업들이 적자를 이어가는 가운데 흑자를 내고 있다는 점도 눈길을 끈다.
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 최근에는 문을 닫은 미국 저비용항공사 스피릿항공의 이메일과 사내 메신저 기록을 사겠다며 구글과 인수전을 벌이고 있다. 구글 낙찰가 1000만달러보다 25% 많은 1250만달러를 제시했다. 기업이 쌓아온 업무 기록이 AI 학습의 새 원료로 떠오르면서 기업 데이터를 사고파는 시장이 열리고 있다는 신호다.
 매일경제는 지난달 22일(현지시간) 알리 안사리 마이크로원 최고경영자(CEO)를 인터뷰했다. 10세에 이란에서 미국으로 건너온 그는 포브스가 억만장자 문턱에 섰다고 평가한 25세 창업자다. 안사리 CEO는 AI가 아무리 똑똑해져도 사람이 만든 데이터는 계속 필요하다고 단언했다. 한국에는 미국을 추격하기보다 데이터 투자를 100배로 늘려 한국에 필요한 AI를 만들라고 주문했다. 다음은 일문일답.
 -1년 반 만에 매출이 급증했다. 계기는.
 데이터 인프라 기업에 전력을 다하기로 한 순간부터다. AI 연구소들을 위해 데이터셋과 강화학습(RL) 환경을 만드는 데 집중했다. 강화학습 환경은 AI가 일을 연습하는 가상 공간이다. 모델 성능을 계속 끌어올릴 유일한 길은 데이터, 그중에서도 전문가가 만든 고품질 데이터다. AI의 세 요소인 컴퓨팅, 알고리즘, 데이터 가운데 데이터가 가장 중요한데 공급은 가장 부족하다. 연 환산 매출이 700만달러일 때 세계 최대급 AI 연구소 한 곳과 계약한 것이 전환점이었다.
 -원래 AI 채용 회사였다. 데이터가 병목이라는 걸 언제 알았나.
 창업 1년~1년 반쯤이다. 지금은 경쟁사가 된 기존 데이터 업체가 고객으로 와서 엔지니어 수백 명을 뽑아달라고 했다. 데이터 회사가 왜 엔지니어를 그렇게 많이 뽑나 봤더니 모델 학습용이었다. 새로운 데이터 시대에는 전문가가 모델을 가르쳐야 하고 그 전문가를 대규모로 뽑는 게 병목이었다. 우리 AI 채용 엔진은 그걸 할 수 있었다. 그 회사는 일주일 만에 최대 고객이 됐다. 이 시장으로 가야겠다고 판단했다.
 -AI 산업은 버는 돈보다 쓰는 돈이 많다는 인식이 강하다. 흑자를 내는 비결은.
 약 1년째 흑자다. 향후 12개월 순이익은 1억달러가 넘을 것이다. 수요는 매우 큰데 고객에게 대응하는 데 큰 설비투자가 필요 없다. AI로 만든 합성데이터를 작업 과정에 섞어 이익률을 높이고, 한 번 만든 데이터를 여러 고객에게 반복해서 팔 수 있다. 투자 대비 효과가 분명하니 이익이 높은 것이다. 지금 AI에서 이렇게 진짜로 흑자를 내는 유일한 분야일 수도 있다.
 -인터넷 데이터는 바닥나는데 AI는 계속 좋아진다. 데이터가 여전히 중요한가.
 모델이 좋아질수록 오히려 데이터가 더 필요하다. 사람이 모델에 전하는 지식은 고정돼 있지 않고 계속 바뀌기 때문이다. 의대생은 졸업할 때 이미 지식의 30~40%가 낡아 다시 배워야 한다. 법률 등 다른 분야도 마찬가지다. 모델도 전문가들의 최신 지식에 계속 맞춰야 하니 끝이 없다. 코딩이 좋은 예다. 모델이 이미 아주 잘해서 데이터가 별로 필요 없어 보이지만, 지금 데이터가 가장 많이 필요한 분야가 바로 코딩이다. 합성 데이터는 결국 모델이 이미 가진 지식에서 나온다. 모델의 최전선을 넓히려면 그 지식을 재사용하는 것만으로는 안 된다.
 -AI가 사람보다 똑똑해져도 사람이 만든 데이터가 필요할까.
 ※ 기사 전문은 매일경제신문의 프리미엄 재테크 콘텐츠 플랫폼 매경플러스에서 확인할 수 있습니다. 네이버에서 ‘매경플러스’를 검색하거나, 스마트폰으로 아래 QR코드를 찍으면 연결됩니다.
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