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9일 서울 서초동 디노티시아 사옥에서 만난 양세현 디노티시아 최고기술책임자(CTO·사진)는 개발 중인 VDPU에 강한 자신감을 내비쳤다. 그는 “기존 중앙처리장치(CPU)보다 8~12배 빠른 벡터DB 시스템을 구현할 수 있다”고 강조했다. 디노티시아는 인공지능(AI)용 벡터DB를 개발하는 스타트업이다.
양 CTO는 벡터DB의 핵심이 ‘맥락’이라고 설명했다. 챗GPT 같은 대규모언어모델(LLM)은 사용자의 질문에 답변을 뚝딱 내놓지 않는다. 검색증강생성(RAG)이라는 과정을 통해 질문의 맥락과 맞닿은 데이터를 먼저 꺼내온 다음 그 범위 안에서 답변을 만들어낸다. 여기서 가장 중요한 게 법인파산 벡터DB다. 벡터DB가 질문과 관련된 맥락과 사용자가 써오던 언어를 잘 파악할수록 검색 결과가 좋아진다. 또 데이터가 폭증하면서 벡터DB의 검색 속도가 더 빨라져야 한다는 과제가 있다.
그간 벡터DB는 CPU라는 칩으로 운영됐다. 그러나 CPU만으로는 벡터DB 검색 속도를 올리는 데 한계가 있다. AI업계에서 대세로 떠오르고 있는 그래픽 야간근로수당 처리장치(GPU)도 벡터DB에는 적합하지 않다. 두 칩 모두 연산기 주변의 메모리에 불규칙하게 접근해 정보를 빼내는 벡터DB만의 특성을 충족하기에는 다소 부족하기 때문이다.
이에 따라 디노티시아는 세상에 없는 새로운 칩을 개발하기로 했다. 양 CTO는 “파인콘, 위비에이트, 밀버스 등 벡터DB 경쟁사가 고려하지 못한 부분을 칩에 반영 중” 신한은행 주택청약종합저축 이라며 “칩이 성공적으로 개발되면 경쟁사에도 판매할 의향이 있을 정도로 자신감이 넘친다”고 설명했다. 디노티시아는 ‘시홀스’라는 벡터DB 소프트웨어 서비스(SaaS)까지 개발했다. 새로운 칩이 개발되면 소프트웨어를 넘어 VDPU 1세대를 얹은 서버랙까지 고객사에 공급할 계획이다.
고객사가 필요하다고 하면 벡터DB에 그치지 않고 LLM 모델 개인일수 까지 개발하는 ‘AI 모델 토털 솔루션’ 제공 로드맵도 세웠다. 양 CTO는 “이미 KT, NHN클라우드 등 국내 최대 기업들과 본격적으로 벡터DB 서비스 공동 개발에 들어갔다”고 강조했다.
회사는 2023년 창업 이후 누적 350억원을 투자받았다. 최근 시작된 시리즈A 투자에서는 기존 투자자 대부분이 추가 자본을 투입하기로 했다. 열 곳 학자금대출 이자지원 이상의 신규 투자자가 참여를 검토해 투자 규모는 지금의 두 배 이상이 될 것으로 예상된다. 양 CTO는 “우리는 설립된 지 2년이 조금 넘은 후발 벡터DB 업체지만 4~5년 먼저 설립된 회사보다 뛰어나다고 자신한다”며 “AI도 점차 논리력과 사고력을 갖춰 벡터DB의 중요성과 쓰임새는 더 커질 것”이라고 말했다.
강해령 기자 hr.kang@hankyung.com