[기술영업人] AI로 세상을 이롭게 하는 '업스테이지'의 영업 전략

21세기는 기술경쟁의 시대입니다. 수많은 빅테크 기업들이 지금 이 순간도 기술과 제품을 놓고 전 세계의 산업 현장에서 경쟁을 벌입니다. 그리고 이 경쟁의 현장이 바로 기술영업입니다. 기술영업은 기술적인 이해가 필요한 영업으로, 주로 기업 대 기업 간 영업에서 이뤄집니다. 기술영업 전선에서는 기업의 기술력과 실력으로 경쟁하고, 그 결과는 IT 기업이 움직이는 원동력이 됩니다. 오늘날 현장에서 기술영업人들이 어떻게 경쟁하는지, 기술과 기업, 사람을 들여다보겠습니다.

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최홍준 업스테이지 엔터프라이즈 비즈니스 솔루션 부사장 / 출처=IT동아

두 번째로 만난 기업은 글로벌 AI 전문 기업 업스테이지(Upstage)입니다. 업스테이지는 네이버클로바 AI의 아버지인 김성훈 대표가 더 많은 회사에 AI 디지털 전환을 가속화하기 위해 설립한 기업입니다. 업스테이지는 ‘AI를 더욱 이롭게 하라(Making AI Beneficial)’를 모토로, AI가 필요한 기업에 AI 모델 및 시스템을 구축함으로써 시장을 공략하고 있습니다. 하지만 B2B 기업이다 보니 구체적인 사업 방안은 잘 알려져 있지 않는데요, 엔터프라이즈 비즈니스를 총괄하는 최홍준 업스테이지 부사장을 만나 설명을 부탁했습니다.

세간의 관심, 업스테이지의 조직도·직원 역량은?

최홍준 부사장은 글로벌 컨설팅 기업에서 컨설턴트로 일하며 하나-외환은행 합병, 부산-경남은행 합병, 네이버 라인 금융 플랫폼 구축, 카카오뱅크 설립, 대만 라인뱅크 기술 총책임 등 디지털 금융 업계의 해결사로 명망이 높았습니다. 그러다 핀테크 붐이 한 차례 꺾였다고 판단하고 라이나 생명 CPC 전략본부로 자리를 옮겼다가, 이후 라인 등으로 관계를 맺었던 네이버 쪽에서 하이퍼클로바 조직을 이끌면서 김성훈 대표와 인연을 맺었습니다. 이후 김 대표가 업스테이지를 설립하고 그의 가능성을 알고 있던 김 대표가 적극적으로 영입한 끝에 2023년 3월, 업스테이지에 합류했습니다.

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최 부사장이 업스테이지의 조직 구성에 대해 설명하고 있다 / 출처=IT동아

우선 최 부사장에게 본인의 역할과 업스테이지의 조직 구조에 대한 설명부터 부탁했습니다. 최 부사장은 “대외적으로 엔터프라이즈 비즈니스를 총괄합니다. 조직 구조상 전 세계 최정상급 개발자가 소속된 팀 X, 오퍼레이션팀, 그로스 옵스, 엔터프라이즈 비즈니스 솔루션, AI 비즈니스, AI 프로덕트, 커뮤니케이션 및 디맨드 제너레이션 팀으로 나뉩니다”라면서 기본적인 조직 구조를 설명했습니다.

여기에 AI 조직별로 성향이 나뉩니다. 그는 “AI 조직은 크게 테크기반 모델과 서비스를 통합하는 클라이언트 개발 영역으로 나뉩니다. 여기서 AI 모델을 파인 튜닝하는 모델 옵스 조직, 클라이언트에 API를 적용하는 데브옵스 조직이 있고, 고객사에게 받은 데이터로 필요한 AI 모델을 구축하는 AI 데이터 조직이 있습니다. 각 직원들도 프로젝트 매니저 역할은 물론, 금융권이나 AI 개발 등을 맡았던 솔루션 매니저 등으로 구분됩니다. 전체 조직 구성을 합치면 어떤 AI 모델도 만들 수 있는 슈퍼팀”라고 소개했습니다.

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박은정 업스테이지 미국 법인 리더가 샌프란시스코 깃헙 본사에서 솔라 LLM 데모를 소개하고 있다 / 출처=업스테이지

인재 역량에 대해서는 “엔터프라이즈, AI 프로덕트팀이 나뉘어있긴 하지만 개발자 역량은 차이가 없습니다. 업스테이지는 경력 및 실전 테스트를 통해 7~8회 면접을 보고 선발하며, 현재 천 명 이상이 지원할 정도로 경쟁이 치열합니다. 경력직 분들은 금융, 전자상거래, 법률, 통신 쪽이 많고 산업에 대한 이해도 높고요. 덕분에 수행 프로젝트 중 2차 사업으로 이어지지 않은 건이 없고, 다른 추가 사업이나 역제안도 들어오고 있습니다”라고 덧붙였습니다.

업스테이지의 프로덕트, OCR 기반 다큐먼트 AI와 솔라 LLM

업스테이지가 유형 자산을 다루는 게 아닌 만큼 어떤 AI를 어떻게 다루는지가 대외적으로 잘 드러나지 않는데요, 이에 대한 설명을 부탁했습니다. 최 부사장은 “현재 광학문자인식(OCR) 기술 기반의 다큐먼트 AI와 생성형 AI 기반의 대형언어모델(LLM) 솔라 두 가지가 대표적입니다. 이와 함께 개발자의 AI 시장 진입을 돕는 AI 교육 등도 진행합니다”라고 말했습니다.

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기존의 OCR로 인식한 데이터와 다큐먼트 AI로 인식한 데이터의 차이점 분석 / 출처=업스테이지

이어서 “다큐먼트 AI는 기존 OCR과 다릅니다. 기존 솔루션은 문서의 문자를 좌표 기반으로 인식합니다. 반면 다큐먼트 AI는 지식학습 기반 기술로 좌표가 아닌 LLM으로 문장 자체를 추출하고 그대로 데이터베이스화합니다. 기존 OCR 성공률이 80% 정도인데, 다큐먼트 AI의 성공률은 95%에 달합니다”라고 성능을 설명했습니다. 결과물은 검수만 하면 되는 수준이고, 한국어를 포함해 영어, 중국어 등 5개 국어를 자동으로 인식해 고객이 필요한 데이터베이스 서버에 바로 전송한다고 합니다.

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좌표가 아닌 데이터 그 자체를 인식하는 기술 덕분에 원래라면 인식이 어려운 문서도 데이터화할 수 있다 / 출처=업스테이지

성과 측면에서는 삼성생명이 이를 도입해 원래 비용의 약 30~40%를 절감한 사례가 있고, 또 올해 제안한 다큐먼트 AI 솔루션이 모두 본계약으로 이어졌을 만큼 채택률도 높다고 합니다. 이를 두고 최 부사장은 고객과 업스테이지가 함께 성장하는 ‘AI 커스터머 석세스 파트너’라고 지칭했습니다.

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업스테이지가 허깅페이스를 통해 배포하고 있는 솔라 LLM 오픈소스 / 출처=허깅페이스

솔라 LLM에 대한 설명을 부탁했습니다. 최 부사장은 “솔라는 업스테이지가 자체 개발한 대형언어모델로, 온디바이스용 소형 모델부터 엔터프라이즈에 대응하는 대형 모델로 분류됩니다. 솔라 LLM은 문장 등 데이터를 생성한 뒤 이를 기업 데이터를 연결하는 성능에서 오픈AI의 GPT4보다 성능이 더 높습니다. 언어뿐만 아니라 그래프나 테이블 등 레이아웃 분석을 통한 데이터 인식과 변환도 지원합니다. 또한 이미지, 영상, 오디오 등의 벡터 데이터를 데이터베이스로 옮기거나 처리하고, 데이터를 공유, 보존, 인용, 탐색하는 데이터버스 솔루션까지 패키지로 운영합니다”라고 정리했습니다.

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업스테이지 사업은 현재 금융업계를 중심으로 진행되고 있다 / 출처=업스테이지

성과도 상당합니다. 업스테이지의 솔루션은 삼성금융그룹과 한화생명에서 폭넓게 활용되고 있고, 현재 2차 사업도 추진하고 있습니다. 지난 6월 13일에는 신한투자증권과 함께 ‘금융투자업 특화 생성 AI 플랫폼 구축’ 계약을 맺고 금융업에 맞는 대형 LLM 개발하겠다고 발표하기도 했죠. 커넥트웨이브 프라이빗 LLM 납품, IBK 기업은행 내부 승진 시험을 통과할 수 있는 수준의 AI 모델을 구축하는 등 다양한 분야에서 활약하고 있습니다.

‘어떻게 문제를 해결할까?’에서 업스테이지의 사업이 시작

유독 금융사와의 계약이 많은 이유는 최 부사장의 이력, 그리고 금융업계 경력자들과 무관하지 않습니다. 최 부사장은 “금융계 컨설팅 경력 덕분에 관련 업계에서의 요청이 많습니다. 사전에 정보를 제공하고, 기능을 설명하거나 강연도 하고요. 공식적으로 기업에서 AI 개발 의사가 생기면 사전 미팅을 거친 뒤 자재소요계획(MRP)을 발행합니다. 이 단계에서 개념 실증(PoC)나 벤치마크 등 실증을 거치고 경쟁사 비교나 레퍼런스 등을 확인합니다. 그리고 나면 제안요청서를 통해 계약이 진행됩니다”라며 설명을 시작했습니다.

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최 부사장은 고객사와 관련된 업계에서 일한 경력자들이 직접 개발을 맡는다는 점을 업스테이지만의 강점으로 소개했다 / 출처=IT동아

이어서 “업스테이지를 선택하는 이유는 성능 측면에서의 만족도, 그리고 금융권, 증권사 출신은 물론 네이버나 카카오 출신 개발자가 많아 고객 요청에 대한 이해도가 높은 덕분입니다. 특히 국내 기업들은 서비스 운영 중단 없이 새로운 서비스를 추가하는 걸 선호하고, 또 기존 시스템과도 호환되는 걸 원합니다. 이해도가 높으니 이런 부분에서 강점이 있죠. 본 계약이 체결되면 어떻게 시스템을 구축하고 이행할지, 운영 측면 등과 관련해 팀을 구축하고 개발 및 적용에 들어갑니다”라고 말했습니다.

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업스테이지는 파트너십 프로그램을 통해 기술, 비즈니스, 교육, 마케팅 등을 지원한다 / 출처=업스테이지

유지 보수와 관련해서는 “대체로 5년 유지보수 계약을 합니다. 그 사이에 매년 기능을 고도화하고, 또 성능이 떨어지면 업데이트도 합니다. 첫 해 도입을 감안하면 4년 간 서비스가 이뤄집니다”라고 말했다. 특히 많은 국내 기업들이 맞춤 설계를 원하고, 이를 감안했을 때 지속적인 사후 서비스는 굉장히 중요하다고 합니다. 그는 “국내 기업의 AI 솔루션 사용 환경에 맞춰 계속 커스터마이징을 해야 하고, 또 실정법도 고려하면서 개인, 신용 정보 등 민감 정보도 다뤄야 합니다. 업스테이지가 데이터를 손대지 않고도 처리할 수 있는 그런 기술력이 핵심”이라 말했습니다.

해외 레퍼런스도 확보 中··· 1분기에 작년 전체 매출 초과

한편 지난 3월, 업스테이지가 미국 법인을 설립하고 엔비디아 GTC 2024를 통해 국제무대에 기술력을 선보인 바 있습니다. 그렇다면 현재 해외 시장에서의 입지는 어떨까요. 최 부사장은 “지난해 허깅페이스 리더보드에서 솔라 LLM가 세계 1위를 기록하고, 우리 기술도 전 세계적으로 인정받을 수 있음을 깨달았습니다. 그래서 올해 초 미국 법인을 설립하고 시장 진출에 나선거구요. 현재 AWS 세이지메이커 점프스타트로 마켓플레이스에 솔라 LLM 제공, 인텔 코어 울트라 프로세서를 위한 LLM 최적화 작업 등 성과가 나오고 있습니다. 일본 시장은 시장 상황을 고려해 점진적으로 개척할 예정입니다”라고 답했습니다.

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업스테이지는 올해 3월 미국 법인을 개소하고, 첫행보로 엔비디아 GTC 2024에 참여해 이름을 알렸다 / 출처=업스테이지

영업 성과에 대한 종합 결과를 부탁했습니다. 최 부사장은 “작년에 이어 올해 2차 사업으로 하는 곳이 많습니다. 생성형 AI 기술 자체가 과거 유행했던 기술들과는 다르며, 뒤처지지 않으려는 시장의 인식이 분명합니다. 그래서 낮은 단계에서 다큐먼트 AI로 보조하고, 데이터 추출이나 고급 작업에는 솔라 LLM으로 대응하고 있습니다”라면서, “작년 매출을 올해 1분기 만에 모두 달성했고, 올해 성장률은 몇백 퍼센트에 달할 것입니다. 목표는 네 배 이상 성장입니다. 금융 경험 등 레퍼런스가 쌓이면 더 많은 결과가 있겠죠”라고 정리했습니다.

‘언어’ 그 자체를 다루는 LLM 모델로 새 시장 꿈꾸는 업스테이지

업스테이지의 영업 전선은 기업 대 기업에서 이뤄지도, 또 소비자에게 드러나지 않는 부분입니다. 하지만 그 역할은 분명하며, 세상을 더욱 이롭게 만들고 있습니다. 그렇다면 앞으로 업스테이지가 꿈꾸는 미래와 방향성은 어떨까요?

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지난 3월, 업스테이지가 ‘로톡’ 서비스로 잘 알려진 로앤컴퍼니와 법률 특화 LLM을 공동 개발하는 업무 협약을 맺었다. 왼쪽부터 정재성 로앤컴퍼니 부대표, 권순일 업스테이지 사업총괄 부사장 / 출처=로앤컴퍼니

최 부사장은 여러 관심사 중 가장 실현 가능성이 높은 분야에 대해 간략하게 설명했습니다. “다큐먼트 AI로 헬스케어, 금융, 법률 관련 사업을 구상하고 있습니다. 로톡으로 잘 알려진 로앤컴퍼니와 손잡고 솔라 리걸을 개발할 것이고, 또 카카오헬스케어와 함께 헬스케어 전용 LLM도 만들고 있습니다”라고 말했습니다. 이어서 “업스테이지의 강력한 언어 인식 기능을 토대로 국제 금융 거래나 물류 산업 등 서류 작업이 많은 분야의 컴플라이언스(법규 준수, 준법 감시, 내부 통제와 관련된 사내 절차) 측면도 생각 중입니다”라고 말했습니다.

이어서 “물류 분야는 RPA(로봇 프로세스 자동화)까지는 도입이 되어있으나, 좌표 기반이어서 신뢰도가 떨어집니다. 이름 란에 기업을 적을 수도 있고 서류도 국가마다 달라서 데이터가 꼬이죠. 하지만 업스테이지는 이런 것까지 잡아낼 수 있는 기술이 있습니다. 이미 HD현대마린솔루션과의 레퍼런스도 확보한 만큼 시장성을 보고 있는 상황”이라 말했습니다.

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업스테이지는 AI 솔루션 커스터마이징이 필요한 시장에 대응하는 전략으로 나아간다 / 출처=IT동아

생성형 AI 시장에서의 경쟁력 확보에도 열을 올리고 있습니다. 최근 생성형 AI 기업은 오픈AI나 앤스로픽, 메타, 네이버처럼 큰 기업들이 자체적으로 기반 모델을 만들고 있는데요, 대규모 사업과 수요를 충족할 순 있지만 각 사업 환경이나 조건을 세세하게 맞추기는 어렵습니다. 의료나 금융만 하더라도 세부 분야나 프로젝트에 따라 데이터 조건이 다 다르니까요.

최 부사장은 “파운데이션 모델을 만드는 기업은 시장의 파이를 키우고, 업스테이지는 특정 영역이나 문제를 깊이 있게 해결하는 사업 방향으로 나갑니다. 오픈AI처럼 시장을 이끄는 기업도 항상 시장에 통찰을 가지는 건 아닙니다. 업스테이지는 그런 틈새시장을 공략하고, 잘할 수 있는 것을 해 나갈 예정입니다”라고 말했습니다.

마지막으로 그는 “국내는 물론 전 세계에서 데이터의 정보보호가 중요해지고, 온프레미스로 비즈니스를 진행하길 원합니다. 업스테이지는 그런 기업들에게 대규모 언어 모델과 맞먹는 성능, 그리고 특정 분야에서는 더 뛰어난 성능을 발휘하는 점을 내세워 전 세계 시장을 공략해 나갈 것입니다”라고 말했습니다.

IT동아 남시현 기자 (sh@itdonga.com)