Applied Computing, 석유·가스 향 AI 기초 모델로 20억 원 초과 조달

미국 스타트업 Applied Computing이 석유·가스·석유화학 업계 향 인공지능 기초 모델 개발을 목적으로 시리즈 A 라운드에서 2000만 달러(약 30억 원)의 자금 조달을 완료했다. 동사는 이번 자금을 활용하여 플랜트 전체 운영을 포괄적으로 지원하는 인공지능 시스템 구축을 추진하는 방침이다.

석유·가스 산업은 정제·생산·수송·안전관리 등 복잡한 프로세스가 복합적으로 얽혀 있는 업계이며, 인공지능 활용의 여지가 크다. 한편 범용 모델로는 대응하기 어려운 업계 고유의 지식과 전문용어가 장벽이 되어왔다. 일반적인 대규모 언어 모델(LLM)은 광범위한 분야의 텍스트로 학습되기 때문에 특정 산업 인프라에 관한 깊은 전문성을 갖기 어렵다는 과제가 있다. 이러한 배경에서 특정 업종에 특화한 '산업 특화형 기초 모델'을 구축하는 움직임이 최근 확산되고 있다.

Applied Computing이 목표하는 것은 플랜트 전체를 대상으로 하는 기초 인공지능 모델이다. 개별 설비나 공정마다 별개의 도구를 사용하는 대신, 플랜트 전체 운영 데이터를 횡단적으로 다룰 수 있는 모델을 개발함으로써 오퍼레이터가 일원적으로 인공지능 지원을 받을 수 있는 환경을 목표하고 있다. 이번 조달한 2000만 달러는 그 모델 개발과 인프라 정비에 충당될 것으로 예상된다.

산업 특화형 인공지능 모델의 의의는 범용 모델과의 '깊이의 차이'에 있다. 석유·가스 설비의 점검 기록, 프로세스 제어 데이터, 안전 규제 문서 등 업계 고유의 데이터로 학습함으로써 현장의 오퍼레이터에게 실용적인 정확도와 신뢰성을 확보하기 쉬워진다. 일반 향 인공지능 도구를 산업 현장에 도입해도 전문적인 판단이 요구되는 장면에서는 한계가 드러나기 쉽다. Applied Computing은 그 공백을 메우려 하고 있다고 위치지을 수 있다.

에너지 산업으로의 인공지능 도입은 비용 절감이나 안전성 향상 관점에서 각사가 관심을 높이고 있는 분야이다. 한편 잘못된 판단이 중대 사고로 이어질 위험도 있기 때문에 모델의 신뢰성과 설명 가능성에 대한 요구는 다른 업종보다 엄격하다고 할 수 있다. Applied Computing이 산업 고유 데이터를 용한 기초 모델이라는 방향성을 선택한 것은 이러한 현장의 요건에 응하기 위한 판단으로 볼 수 있다.

향후 주목해야 할 점은 동사가 모델로 어느 범위의 플랜트 기능을 커버할지, 그리고 대형 에너지 기업과의 실증 도입이 어떻게 진행될지이다. 산업 특화형 인공지능은 개발만이 아니라 현장으로의 정착과 실적 축적이 보급의 핵심을 쥐고 있다. 시리즈 A 단계에서의 2000만 달러 조달은 투자자들이 이 분야의 실용화 포텐셜을 평가하고 있음을 보여주는 것으로 볼 수 있다.