아르시 AI, 모델 넉 종을 2,000만 달러에 학습

미국 AI 기업 아르시 AI가 9월 16일 1억 5,000만 달러 투자 유치를 마쳤다고 밝혔습니다. 회사는 2025년 보유 현금 3,000만 달러 가운데 2,000만 달러를 써서 가중치를 공개하는 모델 넉 종을 만들었고, 이번 투자에서 투자 전 기업가치 10억 달러를 인정받았습니다.

2023년에 세워진 아르시 AI가 9월 16일 시리즈B 투자 유치를 마쳤다고 발표했습니다. 조달액은 1억 5,000만 달러이고, 투자 전 기업가치는 10억 달러로 매겨졌습니다. 비스타 에퀴티 파트너스와 캠비움 캐피털, 이머전스 캐피털이 공동으로 이끌었고 마이크로소프트의 벤처 부문 M12와 히타치, 위프로가 참여했습니다.

회사 현금의 3분의 2를 학습에 넣었습니다

발표에서 눈길을 끈 대목은 조달액보다 지출 내역이었습니다. 회사는 2025년에 보유 현금 3,000만 달러 가운데 약 2,000만 달러를 가중치를 공개하는 모델 넉 종의 학습에 썼다고 포춘에 밝혔습니다. 현금의 65~70%에 해당하는 금액입니다. 마크 맥퀘이드 최고경영자는 "기회가 보였고 은행에 3,000만 달러가 있었다"며 "회사를 걸었다"고 말했습니다.

아르시는 원래 다른 회사가 만든 모델을 목적에 맞게 손보고 크기를 줄이는 일을 하던 곳입니다. 2025년에 방향을 바꿔 모델을 처음부터 직접 학습하기 시작했고, 그 결과물이 이번에 언급된 넉 종입니다. 이번에 들어온 돈은 새 모델과 제품 개발, 미국 에너지부와의 협력 확대, 비스타가 투자한 기업들과의 사업에 쓰겠다고 회사는 설명했습니다.

값을 낮춘 구조

넉 종 가운데 이름이 공개된 것은 트리니티 라지입니다. 2026년 초에 나왔고 매개변수는 4,000억 개입니다. 다만 토큰 하나를 처리할 때 실제로 켜지는 매개변수는 130억 개입니다. 안에 전문가 256개를 두고 입력마다 그중 4개만 고르는 구조여서, 모델의 덩치와 한 번 계산에 드는 비용이 따로 움직입니다.

학습에는 엔비디아 B300 그래픽처리장치 2,048장이 쓰였습니다. 데이터 정제는 데이톨로지가, 여러 대의 장비에 학습을 나누는 일은 프라임 인텔렉트가 맡았습니다. 기술 보고서에는 뮤온이라는 최적화 알고리즘을 썼고 최대 51만 2,000토큰 길이의 문맥을 지원한다고 적혀 있습니다. 실제 제공되는 미리보기 API는 정밀도를 8비트로 낮춰 12만 8,000토큰으로 서비스됩니다.

회사가 밝히지 않은 숫자들

성능에 대해서는 확인하기 어려운 표현이 남아 있습니다. 회사는 메타의 라마 3를 이겼고 미스트랄 및 중국 모델들과 비슷한 수준이라고 설명했지만, 어떤 벤치마크에서 몇 점이었는지는 내놓지 않았습니다. 매출과 고객 수, 수익성도 공개되지 않았습니다.

2,000만 달러라는 금액에 무엇이 들어가 있는지도 분명하지 않습니다. 그래픽처리장치를 빌린 값만 센 것인지, 인건비와 데이터 확보 비용, 중간에 접은 학습 시도까지 포함한 것인지 회사는 구분해 설명하지 않았습니다. 학습비를 낮은 숫자로 제시하는 방식은 이미 한 차례 논란이 된 적이 있습니다. 중국 딥시크가 2025년에 600만 달러 미만으로 상위권 모델을 학습했다고 밝혔을 때도, 그 금액이 최종 학습 한 번에 든 비용이고 그 앞의 연구와 실패한 시도는 빠져 있다는 점이 함께 지적됐습니다.

이번 발표에서 눈여겨볼 대목은 성능 순위보다 자본 요구량입니다. 모델 한 종을 만드는 데 수십억 달러가 든다는 전제가 유지되면 그 일을 할 수 있는 곳은 대형 클라우드 사업자와 그들의 투자를 받은 연구소로 좁혀집니다. 아르시가 제시한 금액은 그 문턱이 모델의 목표와 구조에 따라 크게 달라질 수 있다는 쪽을 가리킵니다. 다만 회사가 비용의 범위를 밝히지 않았기 때문에 이 숫자를 다른 곳의 학습비와 나란히 놓고 보기는 어렵습니다. 국내에서도 가중치를 공개하는 모델을 만드는 시도가 이어지고 있는데, 이런 숫자가 비교의 기준이 되려면 무엇을 비용에 넣고 무엇을 뺐는지를 함께 적는 관행이 먼저 자리를 잡아야 합니다.