Overview
- 서비스(제품)명: XNOR.ai(Seattle/USA)
- 설립일: '16
- 서비스 내용: 서버 연결 없이 소형 기기에서 바로 구현되는 AI
- 서비스 채널: 인터넷 연결 없이 디바이스에서 바로 AI 기능 제공
- BM 카테고리: Big Data, Smart Device & IoT
- 선정 사유: MS, 구글(Google), 아마존(Amazon) 등의 기업들이 개발자들이 AI 기술을 보다 쉽게 구현할 수 있도록 오픈 소스 API를 제공하거나 다양한 클라우드 상품을 출시하고 있으나, 연산을 위해 고성능 GPU와 방대한 메모리 소모를 필요로 하는 AI를 적용하는 데는 여전히 상당한 비용이 필요함. XNOR.ai 혁신적인 연산 방식을 도입해 이러한 부담을 대폭 절감시켜 주는 업체임
- 투자관련
- 총 투자금액: 260만 달러
- 최근 투자 유치 현황: '17년 2월 260만 달러의 Seed단계 투자를 유치함(Allen Institute for Artificial Intelligence, Madrona Venture Group)
Service/Product Video
수익모델 및 서비스 실적
- 수익모델:
- NA: 현재 프로로타입 이미지 인식 앱을 제작한 상태이며, 향후 상업용 앱을 출시하고, 각종 디바이스 제조사, 칩 제조사, 앱 개발자들이 자사 제품에 XNOR.ai 기술을 적용할 수 있도록 API와 SDK(Software Development Kit)을 출시할 계획임 - 서비스 실적:
- 정식 서비스 출시 준비 중
창업자 배경
- 창업자의 이전 경력
- 공동 창업자이자 CEO인 알리 파라디(Ali Farhadi)는 MS의 공동창업자인 폴 앨런(Paul Allen)이 설립한 비영리 인공지능 연구소인 AI2(Allen Institute of AI)에서 시니어 리서처 매니저로 인공지능 비전 구축 프로젝트인 프로젝트 플라토(Project Plato)를 이끈 바 있으며, 워싱턴 대학교에서 컴퓨터 사이언스 & 엔지니어링(Computer Science & Engineering) 학과의 조교수로 재직하고 있음. CTO인 모함마드 라스테가리(Mohammad Rastegari) 역시 메릴랜드 대학교에서 컴퓨터 비전 리서치에서 PhD를 취득한 뒤 AI2에서 프로젝트 플라토의 연구자로 참여한 바 있음(XRON.ai는 프로젝트 플라토에서 구축한 기술을 바탕으로 AI2으로부터 스핀오프 한 업체임) - 창업자의 창업 계기
- 파라디는 창업 계기에 대해 "학생들이 와서 매번 GPU 서버를 구할 수 있는 방법에 대해 묻는 것에 신물이 났다"고 회상함. "학생들은 와서 'GPU 서버를 하나 살 수 있을까요?'라고 묻는데, 그러려면 3만 달러 이상이 필요하다"며, 클라우드 서버를 이용하든, GPU를 직접 구매하든 AI 기술 구현에 상당한 비용이 필요하다는 점에서 사업 기회를 발견했다고 밝힘. 그는 모든 골목마다 5 달러짜리 컴퓨터가 설치되어서 현재 무슨 일이 일어나고 있는지 확인하고 해석할 수 있다고 상상해 보라"며, 자신들의 기술이 "적은 비용으로 소비자들의 손에 AI 기술을 쥐어줄 수 있는 완전히 새로운 기회의 장을 열게 될 것"이라고 함
ROA Comment
- 소비자 입장에서의 이점: 사용자는 인터넷에 연결하지 않고도 언제 어디서나 AI 기능들을 사용할 수 있다는 장점이 있음. XNOR.ai의 자료에 의하면 XNOR.ai은 기존 방식에 비해 30배 적은 양의 메모리를 필요로 함. 데이터를 이진수로 변환하는 과정에서 일부 데이터 손실이 발생하지만, 이러한 손실이 정확도에 미치는 영향은 1~2%로, 일반 소비자들이 사용하는 수준에서는 큰 영향을 미치지 않음. 반면 일반적인 CNN 방식으로 연산처리를 할 때에 비해 메모리 소모는 30배 가량 적어지며, 속도는 60배 가량 빨라져 실시간으로 결과를 확인할 수 있음. 배터리 소모 역시 일반적인 모바일 게임 정도밖에 발생하지 않음
- 사업자 입장에서의 장점: XNOR.ai가 출시할 예정인 SDK와 API를 활용해 자사 앱이나 제품에 AI 기능을 탑재하는 사업자들은 GPU를 구매하거나 퍼블릭 클라우드에서 GPU 기능을 제공하는 서버를 구매할 필요 없이 저렴한 가격으로 AI 구현이 가능함. 특히 각종 IoT 디바이스의 경우 제품을 작동시키기 위해 네트워크가 필요하지 않기 때문에 네트워크 구축 비용 역시 발생하지 않으며, 원하는 곳 어디에든 설치할 수 있다는 장점이 있음. 또한 데이터가 사용자의 디바이스에서 외부로 빠져나가지 않기 때문에 보안상의 문제가 발생할 여지 역시 클라우드 방식에 비해 현격히 적음
- 경쟁업체 대비 차별점: XNOR.ai와 유사하게 클라우드 서버 없이 저사양 디바이스에서 바로 AI를 구현하고자 하는 업체로는 뉴라라(Neurala), 에이폴리(Aipoly) 등이 있음. 미 항공우주국(NASA)와 화성 탐사 자율주행 로봇을 개발한 개발자들이 설립한 뉴라라의 경우 GPU 칩에서 모든 연산을 처리하며 자율주행차, 드론 등 상대적으로 높은 사양의 기기에 집중하고 있다는 차이가 있음. 에이폴리에서 출시한 시각장애인들을 위한 이미지 인식 앱으로 에이폴리 비젼(Aipoly Vision)의 경우, 인식 속도가 1초에 3회 정도로 XNOR.ai(초당 10회) 보다 느린 편이며, 여러 개의 물체를 한꺼번에 인식하는 XNOR.ai에 비해 한 번에 한 가지 물체를 인식하여 음성으로 알려주는 방식임
- 향후 계획: XNOR.ai는 투자받은 자금을 새로운 인력을 채용하고(현재 XNOR.ai는 6명으로 구성되어 있음) 판매 가능한 API와 SDK를 출시할 수 있도록 기술을 개발하는 데 활용할 예정임 (XNOR.ai의 경우 비영리단체인 AI2에서 스핀오프했기 때문에, AI2에서 개발한 기술은 오픈소스로 공개되어 있어 판매 가능한 제품 출시를 위해서는 새로운 기술이 추가되어야 함)
