AI 코딩 도구 시장에 새로운 바람이 불고 있어요. 스탠포드 교수 출신이 창업한 Inception이 확산 모델 기반의 개발자 AI로 5000만 달러 시드 펀딩을 받았답니다. 기존 GPT 방식과 다른 접근으로 속도와 효율성을 획기적으로 개선했다는 평가를 받고 있어요.
확산 모델로 코딩 AI 시장에 도전하는 Inception
Inception은 스탠포드 대학교의 Stefano Ermon 교수가 이끄는 AI 스타트업이에요. Menlo Ventures가 주도한 이번 시드 펀딩에는 Mayfield, Innovation Endeavors, 엔비디아의 NVentures, 마이크로소프트의 M12 펀드, Snowflake Ventures, Databricks Investment가 참여했어요. 특히 앤드류 응(Andrew Ng)과 안드레이 카파시(Andrej Karpathy) 같은 AI 분야 거물들도 엔젤 투자자로 이름을 올렸답니다.
Ermon 교수는 확산 모델 연구의 선구자로, AI 붐이 일어나기 전부터 이 분야를 연구해왔어요. Stable Diffusion, Midjourney, Sora 같은 이미지 생성 AI에 사용되던 확산 모델을 코드와 텍스트 생성에 적용한 거죠. 기존의 자동회귀 방식과는 전혀 다른 접근이라 많은 혁신 가능성이 있다고 강조하고 있어요.
확산 모델이 뭐길래 주목받을까
확산 모델은 이미지를 만들 때 처음엔 노이즈로 시작해서 점진적으로 다듬어가는 방식이에요. 마치 조각가가 대리석 덩어리를 조금씩 깎아내며 작품을 완성하는 것과 비슷하죠. 전체적인 구조를 보면서 반복적으로 개선해나가는 거랍니다.
텍스트 기반 AI에서 주로 사용되는 자동회귀 모델은 한 단어씩 순차적으로 예측해요. 이전에 처리한 내용을 바탕으로 다음 단어나 단어 조각을 예측하는 방식이죠. GPT-5나 Gemini 같은 모델들이 이 방식을 사용하고 있어요.
자동회귀 방식과 어떻게 다를까
일반적으로는 텍스트 작업에 자동회귀 모델을, 이미지 생성에는 확산 모델을 사용한다고 알려져 있어요. 하지만 최근 연구들은 대량의 텍스트를 처리하거나 데이터 제약이 있는 상황에서 확산 모델이 더 나은 성능을 보일 수 있다고 제시하고 있답니다.
Ermon 교수는 특히 대규모 코드베이스를 다룰 때 이런 장점이 두드러진다고 설명해요. 확산 모델은 하드웨어 활용 방식에서도 더 유연한데, 자동회귀 모델이 작업을 하나씩 순차적으로 실행해야 하는 반면, 확산 모델은 여러 작업을 동시에 처리할 수 있어요. 이게 복잡한 작업에서 지연 시간을 크게 줄여주는 핵심이죠.
AI 인프라 수요가 폭발적으로 증가하는 요즘, 이런 효율성은 정말 중요한 경쟁력이 될 수 있어요.
Mercury 모델, 개발자 도구로 데뷔하다
Inception은 이번 펀딩과 함께 소프트웨어 개발용 Mercury 모델의 새 버전을 공개했어요. Mercury는 이미 ProxyAI, Buildglare, Kilo Code 같은 여러 개발 도구에 통합되어 실전에서 활용되고 있답니다.
Mercury의 가장 큰 강점은 응답 속도와 컴퓨팅 비용이에요. Ermon 교수는 초당 1000개 이상의 토큰을 처리할 수 있다고 밝혔는데, 이는 기존 자동회귀 기술로는 불가능한 수준이라고 해요. 병렬 처리에 최적화된 구조 덕분에 엄청나게 빠른 속도를 낼 수 있는 거죠.
AI 연구자들이 독립 창업을 선택하는 이유
요즘 AI 스타트업에 엄청난 자금이 몰리고 있어요. 이런 환경에서 참신한 아이디어를 가진 AI 연구자들은 대형 연구소에 소속되는 것보다 독립적인 회사를 만드는 게 더 유리할 수 있어요.
Inception의 사례가 바로 그런 경우죠. 확산 모델을 텍스트와 코드에 적용하는 아이디어가 충분히 새로웠기 때문에, 독자적인 회사로서 필요한 자원을 확보할 수 있었어요. 앤드류 응이나 안드레이 카파시 같은 AI 분야 리더들의 투자도 이런 접근의 가능성을 인정한 결과라고 볼 수 있답니다.
코딩 AI 시장의 새로운 경쟁 구도
AI 코딩 도구 시장은 이미 GitHub Copilot, Cursor 같은 강자들이 자리잡고 있어요. 하지만 Inception은 기술적 차별화로 틈새를 공략하고 있죠. 특히 속도와 효율성에서 우위를 점하면서 대규모 코드베이스를 다루는 기업 고객들에게 어필할 수 있을 거예요.
확산 모델 기반 접근이 실제로 얼마나 효과적인지는 더 지켜봐야겠지만, 5000만 달러라는 시드 펀딩 규모와 유명 투자자들의 참여는 시장의 기대감을 보여주고 있어요. 앞으로 Mercury가 더 많은 개발 도구에 통합되고 개발자들의 실제 피드백이 쌓이면, 이 새로운 접근의 진가가 드러날 거랍니다.
마무리
AI 코딩 도구의 진화는 계속되고 있어요. Inception의 확산 모델 기반 접근은 기존 방식과 다른 길을 제시하면서 개발자들에게 더 빠르고 효율적인 선택지를 제공하고 있답니다. 여러분은 어떤 AI 코딩 도구를 사용하고 계신가요? 속도와 정확성 중 어느 것이 더 중요하다고 생각하시나요?
출처: TechCrunch – Inception raises $50 million to build diffusion models for code and text
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