Venice AI는 설립 2년 만에 **10억 달러의 기업 가치(valuation)**를 달성했으며, 더 중요한 신호는 유니콘이라는 라벨이 아닙니다. 회사는 이미 연간 반복 매출(annualized run-rate revenue)이 7,000만 달러를 넘어서며 수익을 내고 있다고 밝히고 있습니다.

TechCrunch에 따르면, 이 스타트업은 Dragonfly가 주도하고 Coinbase Ventures, North Island Ventures 등이 참여한 첫 외부 투자 라운드인 6,500만 달러 규모의 Series A를 유치했습니다. 이들의 베팅은 명확합니다. 모든 프롬프트, 파일, 개인적인 질문을 상호작용을 저장하는 중앙 플랫폼에 넘기지 않고 AI에 접근하기를 원하는 사용자가 충분히 많다는 것입니다.

이는 Venice AI를 일반적인 챗봇 래퍼(chatbot wrapper)보다 더 어려운 범주에 놓이게 합니다. 이들은 모델 접근성, 프라이버시, 그리고 사용자 제어권을 동시에 판매하고 있습니다. 이러한 약속들은 사용량이 증가함에 따라 서로 다른 방향으로 충돌할 수 있습니다.

Venice AI의 6,500만 달러 Series A, 프라이버시를 제품으로 전환하다

Venice AI는 자체 데이터 센터에서 호스팅하는 오픈 소스(open-source) 모델과, 쿼리가 외부로 라우팅되는 OpenAI 및 Anthropic과 같은 제공업체의 폐쇄형 소스(closed-source) 모델을 포함하여 200개 이상의 AI 모델에 대한 접근을 제공합니다.

회사는 사용자 입력이 클라이언트 측에서 암호화 및 비암호화 상태로 처리되며, 외부 프록시(proxy)를 통해 라우팅되고, 처리된 후 반환되며, Venice의 자체 시스템에는 저장되지 않는다고 밝히고 있습니다. 또한 일부 모델에 대해서는 종단간 암호화(end-to-end encryption)를 제공하지만, 이는 유료 구독이 필요합니다.

이러한 아키텍처(architecture)가 핵심 제품의 주장입니다. Venice는 단순히 자사의 챗봇이 유용하다고 말하는 것이 아닙니다. 사용자가 AI 모델에 도달하는 방식이 중요하다는 점을 강조하고 있습니다.

이러한 이념적 우위는 Satoshi Dice와 ShapeShift를 설립한 초기 비트코인 옹호자인 CEO Erik Voorhees로부터 나옵니다. 그가 정의하는 Venice는 일반적인 기업용 소프트웨어(enterprise software)의 홍보 방식보다는 암호화폐의 중립성 논리에 훨씬 더 가깝게 들립니다.

“이는 비트코인(Bitcoin)에서 볼 수 있는 것과 동일한 원칙입니다. 비트코인이 중립적인 프로토콜(neutral protocol)로서 모든 사람에게 동일한 방식으로 작동하는 것과 같습니다.”라고 Voorhees는 TechCrunch에 말했습니다.

그는 또한 다음과 같이 말했습니다: “세상이 다음 단계로 진입하면서 모든 사람이 끊임없이 감시받는 상황이 되는 것은 안전(safety) 관점에서 실제로 상당히 위험하다고 생각합니다.”

XOOMAR 분석: 이것이 바로 이 회사의 해자(moat)이자 리스크입니다. 중립적인 도구로서의 태도는 고도로 통제된 AI 플랫폼을 불신하는 사용자들을 끌어들일 수 있습니다. 하지만 만약 이러한 “검열되지 않은(uncensored)” 포지셔닝이 AI 정신병(AI psychosis), 괴롭힘, 허위 정보 또는 개인 안전에 대한 우려와 충돌할 경우, 조사가 더욱 심화될 수 있습니다. TechCrunch는 이러한 문제들이 AI 안전장치(safeguards)를 형성하는 압박 요인이라고 언급했습니다.

투자자들이 주목하는 Venice AI의 수치: 7,000만 달러의 런레이트(run rate), 300만 명의 활성 사용자

TechCrunch에 공개된 수치에 따르면, 이 회사의 재무 프로필은 신생 AI 기업으로서는 이례적으로 깔끔합니다.

지표	Venice AI 수치
시리즈 A 펀딩 (Series A funding)	6,500만 달러
...

연간 런레이트(Annualized run-rate) 수익은 유용하지만, 감사받은 연간 수익(audited annual revenue)과 동일하지는 않습니다. 이는 투자자들에게 현재의 수익화 속도를 알려줄 뿐, 전체 1년, 고객 코호트(customer cohort) 또는 변화하는 비용 기반 전반에 걸친 그 속도의 지속 가능성을 의미하지는 않습니다.

투자자들의 핵심 질문은 사용량이 확대됨에 따라 Venice AI가 수익성을 유지할 수 있느냐 하는 것입니다. 모든 프롬프트(prompt)에는 비용이 발생합니다. 모든 이미지, 오디오 또는 비디오 생성은 컴퓨팅(compute) 부담을 높일 수 있습니다. TechCrunch의 보도에 따르면, Venice는 새로운 자본을 사용하여 GPU를 구매하기 시작하고 자체 데이터 센터를 구축함으로써, GPU 임대를 중단하고 매출 총이익률(gross margins)을 높이기를 원하고 있습니다.

이러한 움직임은 양날의 검입니다. 수요를 예측할 수 있다면 인프라를 소유하는 것이 이익률을 개선할 수 있습니다. 하지만 장기적인 사용 방식(usage mix)이 완전히 입증되기 전에 기업을 더 큰 자본 투입 상황에 묶어둘 수도 있습니다.

원칙뿐만 아니라 성능으로 시험받는 프라이버시 우선 AI

Venice AI의 제안이 설득력을 얻는 이유는 생성형 AI (Generative AI) 프롬프트가 유난히 민감하기 때문입니다. 사용자는 법률 문구, 의료적 고민, 소스 코드 (Source code), 개인적인 갈등, 재무 계획 또는 비즈니스 전략을 챗봇에 붙여넣을 수 있습니다. 이는 프라이버시 약속을 단순히 "데이터를 보호합니다"라는 일반적인 선언보다 훨씬 더 구체적으로 만듭니다.

XOOMAR 분석: Venice는 프라이버시를 단순한 규정 준수 (Compliance) 체크박스에서 주요 구매 이유로 전환하려 노력하고 있습니다. 이는 제품이 주류 대안들과 충분히 유사한 수준의 성능을 보여줄 때만 가능합니다.

Voorhees는 Venice가 ChatGPT에 비해 훨씬 뒤처진 상태로 시작했지만, 그 격차를 좁혀왔다고 말했습니다.

"우리가 출시했을 때는 ChatGPT가 할 수 있는 기능들과 매우 거리가 멀었지만, 사람들은 프라이버시가 보장된다는 이유로 우리를 사용했습니다. 그리고 오늘날 우리는 ChatGPT가 할 수 있는 기능들에 매우 근접해 있습니다. [...] 따라서 우리가 그 격차를 줄여옴에 따라, 점점 더 매력적인 대안이 되고 있습니다."

이 문장이 바로 비즈니스 케이스 (Business case)입니다. 프라이버시는 초기 사용자들을 유입시켰습니다. 기능적 동등성 (Feature parity)은 그들을 계속 머물게 할 요소입니다.

AI 제품에서의 프라이버시 및 데이터 제어 관련 이슈를 추적하는 독자들을 위해, XOOMAR는 Proton Lumo 2.0 Challenges ChatGPT With Private Images 및 Free Gemini AI Image Generation Mines Your Google Data에서 관련 관점들을 다룬 바 있습니다. 이제 Venice AI는 해당 논쟁에 벤처 규모의 기준점을 제시합니다. 즉, 프라이버시가 수익과 사용량을 동시에 보여준다면 자본을 끌어올 수 있다는 것입니다.

오픈 모델은 Venice AI에 유연성을 제공하지만, 완전한 통제권을 주지는 않는다

Venice AI의 모델 전략은 하이브리드 (Hybrid) 방식입니다. 자체 데이터 센터에서 "검열되지 않은 (Uncensored)" 오픈 소스 (Open-source) 모델을 호스팅하고, 일부 오픈 모델의 시스템 프롬프트 (System prompts)를 수정하여 더 개방적인 답변을 하도록 만들며, 필요한 경우 쿼리 (Queries)를 폐쇄형 모델 (Closed-source models)로 라우팅 (Routing)합니다.

이를 통해 사용자에게 텍스트, 이미지, 오디오 및 비디오 전반에 걸친 선택권을 제공합니다. 또한 이는 Venice가 단일 모델 연구소라기보다 여러 모델 위의 제어 계층 (Control layer)으로서 자리매김할 수 있음을 의미합니다.

상충되는 지점은 의존성입니다. 만약 오픈 모델이 발전한다면 Venice가 혜택을 볼 것입니다. 하지만 클로즈드 소스(closed-source) 모델들이 핵심 작업에서 여전히 앞서 나간다면, Venice는 여전히 자신이 통제하지 못하는 플랫폼에 접근할 필요가 있습니다. 또한 사용자들이 프라이버시 보장보다 최고 수준의 결과물(best-in-class output)을 더 중요하게 생각한다면, 성능 격차로 인해 그들은 가장 큰 모델 제공업체들 쪽으로 다시 돌아갈 수 있습니다.

콘텐츠 정책에 대한 긴장감도 존재합니다. Venice는 '검열되지 않은(uncensored)' 경험을 제공한다고 말하고, Voorhees는 회사가 '자유를 최적화하며 실제로 사용자를 성인으로 존중한다'고 말합니다. 이러한 프레이밍은 일부 사용자들에게 어필할 것입니다. 또한 이는 회사의 신뢰 부담이 단순히 기술적인 것만은 아니라는 것을 의미합니다. 회사는 자신의 프라이버시 주장과 안전 태세가 공존할 수 있음을 사용자, 투자자, 그리고 미래 파트너들에게 설득해야 합니다.

VVV와 DIEM은 암호화폐 성장 계층을 추가하지만, 결제는 여전히 대부분 비(非)암호화폐 기반으로 보임

Venice AI는 또한 제품과 연결된 두 개의 암호화폐 토큰을 가지고 있습니다. Voorhees에 따르면 회사는 사용자들을 유치하기 위해 1월 초에 VVV를 출시했으며, 작년 8월에는 DIEM을 추가했습니다.

사용자들은 VVV를 구매하여 스테이킹(staking)하고 DIEM을 민팅(minting)할 수 있으며, 이를 통해 Venice에서 사용할 수 있는 하루 $1 상당의 AI 크레딧이 생성됩니다. Voorhees는 회사의 성장에 대한 일부 공로를 암호화폐 토큰들의 좋은 실적 덕분이라고 언급했지만, 가장 강력한 동인은 ChatGPT의 기능 세트(feature set)에 가까워지고 있다는 점이라고 말했습니다.

결제 데이터를 보면 암호화폐 이야기는 현실적인 관점에 머물러 있습니다. Voorhees에 따르면 Venice AI 사용자 중 약 **8%**만이 암호화폐로 결제합니다. 이는 토큰들이 확보 및 커뮤니티 구축에는 도움이 될 수 있지만, 핵심 제품은 AI 유틸리티 자체로 서야 함을 시사합니다.

Venice AI의 다음 시험: 마진을 훼손하지 않으면서 프라이버시가 확장 가능함을 증명하는 것

다음 단계는 Venice AI가 주목을 끌 수 있는지 여부에 관한 것이 아닙니다. 6,500만 달러 규모의 투자 유치와 10억 달러의 기업 가치는 그 질문에 답하고 있습니다. 더 어려운 시험은 회사가 프라이버시, 모델 선택, 그리고 '검열되지 않은' 접근성을 지속 가능한 운영 모델로 전환할 수 있는지 여부입니다.

세 가지 신호를 주목하십시오.

• 컴퓨팅 자산 소유권 (Compute ownership): 수요가 예측 가능한 방식으로 계속 상승한다면, GPU를 구매하고 데이터 센터를 구축하는 것이 매출 총이익률 (gross margins)을 개선할 것입니다.
• 수익의 질 (Revenue quality): Venice가 인프라와 제품에 더 많은 비용을 지출함에 따라, 7,000만 달러가 넘는 연간 반복 매출 (run-rate) 수치가 유지되어야 합니다.
• 성능 격차 (Performance gap): 만약 Venice가 ChatGPT와 유사한 기능과의 격차를 계속 좁혀 나간다면, 프라이버시는 원칙적인 타협이 아닌 실질적인 이점이 될 것입니다.

검증해야 할 논지는 간단합니다. Venice AI는 가치 있는 카테고리를 구축하기 위해 가장 큰 AI 연구소들을 왕좌에서 끌어내릴 필요가 없습니다. 프라이버시, 광범위한 모델 접근성, 그리고 수익성 있는 단위 경제성 (unit economics)이 규모의 경제 (scale) 속에서도 생존할 수 있음을 증명하기만 하면 됩니다.

핵심 요약 (The Bottom Line)

• Venice AI의 10억 달러 가치 평가는 프라이버시 중심의 AI 인프라에 대한 투자자들의 수요를 보여줍니다.
• 회사가 주장하는 수익성과 7,000만 달러 이상의 연간 반복 매출 (run-rate)은 단순한 유행을 넘어선 시장 견인력을 시사합니다.
• 이 회사의 모델은 사용자들이 중앙 집중식 데이터 저장을 제한하는 AI 접근 방식에 기꺼이 비용을 지불할 것인지를 시험합니다.

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