Michael Manapat와 Yibo Ling은 MIT 대학원에서 만난 후 서로 다른 진로를 시작했습니다. Manapat는 Stripe 및 Notion에서 고위 기술 역할을 맡았고 Ling은 Uber 및 Binance에서 재무팀을 이끌었습니다. 그럼에도 불구하고 둘 다 비슷한 문제에 직면했습니다. 즉, 조각화된 데이터를 통합하여 자본 할당, 워크플로우 등에 대한 중요한 결정을 내리는 방법입니다.
OpenAI가 2022년 11월 ChatGPT를 출시했을 때 Ling은 기본 실사 작업을 얼마나 잘 수행할 수 있는지 테스트했습니다. 그는 새로운 AI 도구가 익숙한 문제인 데이터로 인해 방해를 받고 있다는 사실을 금방 발견했습니다. “분명히 많은 약속이 있었지만 제대로 작동하지 않았습니다. 올바른 맥락에서 올바른 정보가 필요합니다”라고 그는 Fortune에 말했습니다.
이러한 깨달음으로 인해 Manapat와 Ling은 힘을 합쳐 사모 펀드 및 헤지 펀드와 같은 금융 기관이 수년간의 독점 데이터를 알파로 전환할 수 있는 인공 지능 플랫폼인 Rowspace를 구축했습니다. 회사는 다른 회사 및 엔젤 투자자와 함께 Emergence Capital, Stripe 및 Conviction의 참여로 Sequoia가 주도하는 5천만 달러의 자금 조달 라운드를 통해 오늘 공개적으로 출시되었습니다.
시장 혼란이 일어나고 대규모 언어 모델과 핵심 모델로 인해 소프트웨어가 쓸모없게 될 것인지 여부에 대해 Sequoia 투자자이자 공동 관리자인 Alfred Lin은 Fortune과의 인터뷰에서 Rowspace가 새로운 AI 기반 세계에서 번성할 애플리케이션 유형의 대표적인 예라고 말했습니다.
Lin은 “사람들이 말하는 것은 한계 코드 라인이 생산 비용이 매우 저렴하다는 것입니다.”라고 말했습니다. “현재 거의 모든 회사에서 우리가 찾고 있는 것은 제품 속도이며, 제품 속도가 네트워크 효과 및 매일 제품을 사용하는 사람들과 같은 해자가 되는 다른 것들을 얼마나 빨리 추진하는지입니다.”
알파 찾기
Manapat는 Rowspace를 회사 데이터 위에 위치하는 인텔리전스 계층으로 설명했습니다. 플랫폼은 문서, 회계 시스템, 오래된 파워포인트 등 기관의 모든 정형 및 비정형 데이터를 통합하고 사전 추론을 수행합니다. “우리는 실제 의사 결정을 내리기 위해 모든 기본 데이터를 이해하는 방법에 중점을 두고 있습니다.”라고 그는 말했습니다.
데이터에 대한 Rowspace의 접근 방식은 컴퓨터 파일을 쿼리하고 프레젠테이션이나 연구 노트를 만들 수 있는 Claude Cowork와 같은 인기 있는 새로운 소비자 도구에서 사용되는 접근 방식과 매우 유사합니다. Manapat는 Rowspace가 중요한 면에서 다르다고 말했습니다. 우선, 회사의 데이터에 대한 소유권을 갖는 것이 아니라 자체 클라우드 시스템 내에서 처리합니다.
더 깊은 수준에서 Manapat는 Anthropic과 같은 기본 모델이 PowerPoint에서 제안서 형식을 지정하거나 일반적으로 실시간 검색 접근 방식으로 완료되는 현금 흐름 모델 구축과 같은 최종 단계 작업에 능숙하다고 말했습니다.
“그것은 우리의 초점이 아닙니다.”라고 Manapat는 말했습니다. 그가 설명했듯이 에이전트가 결론에 도달하기 전에 사용 가능한 모든 정보를 조사하거나 추론하는 데 시간이 걸리고 시간이 많이 걸리고 비용이 많이 듭니다. 대신 Rowspace는 수년간의 회사 재정에 대한 세부 정보를 확인할 수 있는 등 데이터에 대한 심층 분석을 수행하는 임무를 맡고 있습니다. 이는 항상 플랫폼이 세계에서 가장 범용적인 인류보다 우위를 점하게 할 것입니다.
Lin은 “기본 모델은 다양한 산업 분야에서 누군가가 원하는 모든 일을 제공할 수는 없습니다.”라고 말했습니다. “그것은 특히 그들이 집중하는 업종에 대해서는 Rowspace와 같은 플레이어에게 맡겨질 것입니다.”
Manapat는 특히 기본 모델이 빠르게 발전함에 따라 순수 소프트웨어나 사용자 인터페이스를 방어하기 어려울 것이라고 인정했습니다. 그러나 그는 이것이 바로 Rowspace가 회사의 데이터를 안전하게 컴파일 및 합성하고 재정적으로 정통한 팀과 함께 수행하는 데 더 중점을 두는 이유라고 말했습니다. 엔지니어링 직원은 Notion 및 Stripe와 같은 기술 회사와 사모 펀드 및 신용 회사에서 왔습니다. Manapat는 “금융 서비스에 있어서 모든 경우에 적용할 수 있는 단일 솔루션은 없습니다. 왜냐하면 각 회사의 알파는 접근 방식에서 나오기 때문입니다.”라고 Manapat는 말했습니다. “우리는 귀하가 자신의 데이터와 통찰력으로부터 배우고, 다루고, 증폭할 수 있도록 돕기 위해 노력하고 있습니다.”
Rowspace는 가치 평가 또는 초기 고객의 이름을 밝히기를 거부했지만 Manapat는 여기에는 오랫동안 확립된 브랜드 사모 펀드 및 신용 회사뿐만 아니라 공공 및 민간 시장에서 활동하는 교차 회사도 포함되어 있다고 말했습니다. 그는 Rowspace가 7자릿수 연간 계약 가치를 지닌 약 10개의 주요 회사와 협력하고 있다고 덧붙였습니다.
Lin은 “고객은 돈을 벌기 위해 이 도구를 사용하며 이것이 바로 일이 진행되는 방식입니다.”라고 말했습니다. “사람들이 AI를 사용하여 우리 도구로 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 지속적으로 돕는다면 그들은 돈을 벌고 다른 사람들보다 더 나은 성과를 낼 것입니다.”
