Smallest.ai는 튜링 테스트를 깨는 것을 목표로 하는 초고속 음성 AI를 구축하기 위해 1,300만 달러를 모금했습니다.

음성 AI 스타트업 Smallest.ai는 AI와의 대화와 인간과의 대화를 구별할 수 없도록 설계된 특수 음성 모델을 구축하기 위해 1,300만 달러 규모의 시리즈 A를 확보했습니다.

2024년 후반에 설립된 스타트업인 Smallest.ai는 인공 지능과의 실시간 대화와 사람과의 대화를 구별할 수 없도록 설계된 특수 음성 모델을 구축하기 위해 시리즈 A 라운드에서 1,300만 달러를 모금했습니다. 2026년 7월 31일 TechCrunch에 의해 처음 보고된 이 자금 조달은 Seligman Ventures가 주도하고 Sierra Ventures 및 3one4 Capital이 참여하여 회사의 총 자금이 2,100만 달러 이상에 이르렀습니다.

이번 라운드는 음성 AI 시장이 뜨거워지고 투자자들이 텍스트 기반 챗봇을 넘어서는 다음 도약을 모색함에 따라 이루어졌습니다. 인공지능 산업을 재편하는 스타트업에 대한 지속적인 보도를 보려면 최신 AI 뉴스를 팔로우하세요.

소규모 전문 음성 모델에 대한 베팅

Smallest.ai의 핵심 논제는 음성 에이전트의 차세대 혁신이 대규모 언어 모델을 더 빠르게 만드는 것이 아니라 인간 대화를 위해 특별히 설계된 더 작은 목적에 맞게 설계된 모델을 구축하는 데서 비롯된다는 것입니다. 최고 경영자인 Sudarshan Kamath는 TechCrunch에 오늘날의 LLM은 근본적으로 말하기의 리듬과 일치하지 않는다고 말했습니다. 그들은 "생각"을 시작하기 전에 완전한 프롬프트를 기다립니다. 이는 문자 채팅에서는 자연스럽게 느껴지지만 전화 통화에서는 거슬리는 지연입니다.

Kamath는 자신의 스타트업 모델이 복제하도록 설계된 인간 대화의 실시간 중첩 특성을 설명하면서 "내가 말하는 동안 당신은 이미 생각하고 있습니다. 내가 너무 오랫동안 이야기하면 방해할 수도 있습니다"라고 설명했습니다. 이 모델은 응답 지연이 거의 없는 것을 목표로 동시에 듣고, 생각하고, 말하는 방식으로 오디오를 처리합니다.

두 가지 모델 아키텍처

Smallest.ai의 시스템은 Kamath가 AI 에이전트의 표준 아키텍처가 될 것이라고 예측한 것에 의존합니다. 즉, 작고 번개처럼 빠른 음성 모델이 실시간 대화를 처리하는 반면, "오프라인" 대규모 기본 모델은 쿼리가 더 작은 모델의 지식 기반을 초과하는 경우에만 호출됩니다. 그런 일이 발생하면 시스템은 인간 상담원처럼 문제를 "조사"하기 위해 발신자를 잠시 대기시킵니다.

이러한 분업을 통해 스타트업은 다양한 억양 처리, 수십 개의 언어 지원, 시끄러운 환경에서의 운영 등 음성 관련 문제에만 소규모 모델을 집중할 수 있습니다. 이와 대조적으로 범용 LLM을 음성에 적용하는 경쟁업체는 훨씬 더 높은 대기 시간과 컴퓨팅 비용과 싸워야 합니다.

고객과 경쟁

Smallest.ai의 기존 고객으로는 RingCentral과 Truecaller 등 음성 및 통신 분야 기업이 있습니다. Kamath는 자금이 넉넉한 고객 지원 스타트업이 자체 음성 모델을 구축할 동기가 거의 없다고 주장했습니다. "음성을 매우 잘하는 것은 핵심 비즈니스에 방해가 되기 때문입니다."

이 스타트업은 음성 AI 리더인 ElevenLabs뿐만 아니라 Cartesia 및 현지 언어에 중점을 두는 Sarvam과 같은 지역 플레이어와 경쟁합니다. 일부 경쟁사에서는 음성 AI를 더빙 및 팟캐스팅에 적용하는 반면 Smallest.ai는 기업 고객을 위한 실시간 대화 에이전트에만 집중합니다.

음성에 대한 튜링 테스트

Kamath의 야망은 분명합니다. "우리는 우리 모델이 튜링 테스트를 깨기를 원합니다."라고 그는 말했습니다. "우리 모델과 대화해야 하지만 그것이 AI인지 인간인지는 알 수 없습니다. 그것이 회사의 유일한 초점입니다."

그러한 기준이 가까운 시일 내에 달성될 수 있는지 여부는 여전히 열려 있는 질문입니다. Voice AI는 지난 2년 동안 자연스러움이 극적으로 향상되었지만 최고의 시스템조차도 인간의 대화를 생생하게 느끼게 만드는 미묘한 단서(머뭇거림, 유머, 감정적 변화) 때문에 여전히 어려움을 겪고 있습니다. Smallest.ai는 텍스트 학습 LLM에서 채택한 것이 아니라 음성용으로 특별히 제작된 모델이 업계에서 기대하는 것보다 더 빠르게 그 격차를 줄일 수 있다고 확신합니다.

혼잡하지만 빠르게 성장하는 시장

이번 자금 지원은 음성 AI 카테고리에 대한 투자자의 폭넓은 열정을 강조합니다. 음성 인터페이스는 소비자가 AI 에이전트와 상호 작용하는 가장 자연스러운 방법으로 점점 더 인식되고 있으며, 기업 콜센터는 대기 시간과 자연스러움이 조금만 개선되어도 측정 가능한 비용 절감으로 이어질 수 있는 거대하고 즉각적으로 대응할 수 있는 시장을 대표합니다.

현재 2,100만 달러를 보유하고 있는 Smallest.ai는 모델 기능을 확장하고 기업 고객 기반을 확대할 계획입니다. 그러나 경쟁 환경은 험난합니다. ElevenLabs는 상당한 시장 점유율을 차지하고 있으며 대형 업체들은 계속해서 주력 제품에 음성을 통합하고 있습니다. Smallest.ai의 차별화는 집중적이고 전문화된 음성 모델이 실시간 대화에 가장 중요한 하나의 측정 기준인 인간이 느끼는 속도라는 측면에서 일반 시스템보다 성능이 뛰어날 수 있다는 전제에 달려 있습니다.