미국 기업이 폭주하는 AI 지출에 대한 통제력을 강화함에 따라 설립된 지 8개월이 채 안 된 스타트업은 기업이 더 적은 토큰으로 더 많은 일을 할 수 있도록 돕는 데 큰 행운이 있을 것이라고 확신하고 있습니다. AI의 '학습된 기억'이라고 자칭하는 Engram은 2026년 6월 23일 주요 투자자 목록에서 9,800만 달러를 모금했다고 발표했습니다.

이번 라운드에는 General Catalyst, Kleiner Perkins, Sequoia는 물론 최근 경쟁 연구소인 Anthropic에 합류한 OpenAI 공동 창립자 Andrej Karpathy의 지원이 있었습니다. 자금 조달은 업계 최고 기업들이 해결하지 못한 AI 모델 실행 비용 상승이라는 문제를 해결할 수 있다면 점점 더 혼잡해지는 분야에서 일류 벤처 캐피털이 여전히 새로운 플레이어의 여지를 보고 있다는 신호입니다. 이 이야기에 대한 자세한 내용은 인공지능 뉴스를 참조하세요.

비용 문제 엔그램 목표

새롭고 더욱 정교한 AI 모델은 이전 세대보다 가격이 더 비싸다는 것이 입증되어, 규모가 커지면 필연적으로 비용이 절감될 것이라는 한때 지배적이었던 가정에 도전합니다. AI 도구를 적극적으로 채택한 회사는 이제 토큰 소비로 인해 예산이 부족해지면서 개발자의 사용을 일부 제한하는 등 법안에 직면하고 있습니다.

Engram의 주장은 해당 모델이 조직별 워크플로와 컨텍스트를 기억하여 질문을 예측하고 적은 비용으로 더 스마트한 응답을 제공할 수 있다는 것입니다. 회사는 자사의 모델이 각 AI 쿼리 실행 비용을 결정하는 계산 통화인 최대 100배 더 적은 토큰을 사용하여 첨단 연구실과 일치하거나 능가할 수 있다고 주장합니다.

Kleiner Perkins의 파트너인 Leigh Marie Braswell은 이 기회를 직설적으로 설명했습니다. CNBC에 따르면 그녀는 "데이터가 폭발적으로 증가하고 비용도 폭발적으로 증가하고 있습니다"라고 말했습니다. "엔그램이 등장하여 기본적으로 조직을 계획하고 훨씬 더 저렴한 결과를 제공합니다."

큰 이름을 가진 초기 견인

설립된 지 1년도 채 되지 않았음에도 불구하고 13명으로 구성된 이 회사는 이미 훨씬 더 큰 경쟁업체들이 부러워할 만큼 고객 명단을 구축했습니다. 고객으로는 Microsoft, Notion, 합법적인 AI 스타트업인 Harvey가 있습니다. 기업과 Harvey의 다른 AI 회사의 초기 채택은 Engram의 기술이 새로운 기술이 아니라 실제 작업 부하를 위한 핵심 인프라로 사용되고 있음을 시사합니다.

이 스타트업은 신경과학에서 이름을 따왔습니다. 여기서 "엔그램"은 기억이 뇌에 남기는 물리적 흔적을 의미합니다. 비유는 적절합니다. Engram의 기술은 AI 시스템에 조직의 특정 지식에 대한 지속적인 기억을 제공하도록 설계되었으므로 모든 상호 작용에서 처음부터 컨텍스트를 다시 학습할 필요가 없습니다.

기억에 집착한 창업자

Engram의 공동 창업자이자 CEO인 Dan Biderman은 자신의 회사가 해결하고 있는 문제에 개인적으로 연관되어 있습니다. CNBC에 따르면 Biderman의 기억에 대한 관심은 어렸을 때 기억을 잃은 할머니가 자신과 형제자매에 대한 작은 사실을 기억하도록 도우려고 할 때 시작되었습니다. 메모리 작동 방식에 대한 평생의 관심은 이제 AI를 더 저렴하게 만들고 상황을 더 잘 인식하도록 만드는 회사의 기술적 접근 방식을 뒷받침합니다.

Biderman은 또한 대규모 언어 모델을 이해하고 개선하는 작업으로 유명한 AI 연구 커뮤니티에서 인정받는 인물이기도 합니다. 이러한 기술적 신뢰성은 Engram이 운영 첫 달 동안 엘리트 투자자와 까다로운 기업 고객 모두를 유치하는 데 도움이 되었을 것입니다.

돈으로 사는 것

Engram은 스타트업의 AI 모델 훈련, 개선 및 서비스 능력을 정의하는 두 가지 리소스인 컴퓨팅과 인재를 지원하기 위해 새로운 자금을 사용할 계획이라고 밝혔습니다. 극적인 효율성 향상을 주장하는 회사의 경우 상당한 컴퓨팅의 필요성은 더 나은 메모리 시스템을 구축하려면 여전히 심각한 엔지니어링 및 인프라 투자가 필요하다는 점을 강조합니다.

이번 라운드는 또한 AI 벤처 자금 조달의 광범위한 추세를 반영합니다. 투자자들은 또 다른 기반 모델에만 투자하기보다는 기존 AI 배포를 더 저렴하거나 더 효과적으로 만드는 선택 및 삽질 회사에 점점 더 끌리고 있습니다. 추론 효율성, 메모리, 비용 최적화에 중점을 둔 스타트업이 주목받고 있는 이유는 바로 제약 없는 AI 지출 시대가 끝나가는 것처럼 보이기 때문입니다.

경쟁 환경

엔그램은 "AI 메모리"의 정의가 여전히 논란이 되고 있는 시장에 진입했습니다. 일부 회사는 더 나은 모델 라우팅을 통해 비용 문제를 공격하고, 저렴한 모델에 쉬운 쿼리를 보내고, 어려운 작업을 위해 값비싼 모델을 예약합니다. 다른 것들은 검색 기술이나 특수 캐싱을 사용하여 컨텍스트를 압축합니다. 조직의 패턴을 학습하는 전용 메모리 모델을 구축하는 Engram의 접근 방식은 상황을 효율적으로 기억하는 것 자체가 제품 카테고리라는 뚜렷한 확신을 나타냅니다.

토큰 비용이 100분의 1로 프론티어 성능과 일치한다는 회사의 대담한 주장이 면밀한 조사를 통해 유지되는지 여부는 아직 밝혀지지 않았습니다. 그러나 Microsoft 및 기타 주요 기업이 이미 참여하고 있으며 OpenAI 창립과 Tesla에서 경력을 쌓은 Karpathy와 같은 투자자가 자본을 지원하면서 Engram은 AI 경제 경쟁에서 주목할 만한 스타트업으로 빠르게 자리매김했습니다.

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