2024년 Y Combinator의 겨울 배치에서 가장 뛰어난 AI 창업 기업들
스타트업 투자가 전반적으로 감소했음에도 불구하고, 지난 해 AI에 대한 투자는 급증했습니다. 생성 AI 벤처에 대한 자본은 2022년부터 2023년까지 거의 8배 증가하여 12월 말에 252억 달러에 이르렀습니다.
따라서 AI 창업 기업들이 Y Combinator의 2024년 겨울 데모 데이에서 화려하게 등장한 것은 전혀 놀라운 일이 아닙니다.
YC의 공식 스타트업 디렉토리에 따르면 Y Combinator의 2024년 겨울 코호트에는 86개의 AI 스타트업이 포함되어 있습니다. 이는 2023년 겨울 배치보다 거의 두 배가 되며, 2021년 겨울 배치의 거의 세 배에 가깝습니다. 버블 또는 과대 홍보라고 부를 수 있지만 분명히 AI가 현재 기술의 핵심입니다.
작년과 마찬가지로, 우리는 최신 Y Combinator 코호트를 살펴보았으며, 이번주의 데모 데이에 발표되는 코호트 중에서 가장 흥미로운 AI 스타트업을 선정했습니다. 각각은 다른 이유로 포함되었지만, 적어도 기술, 시장 전망 또는 설립자 배경 등의 이유로 다른 기업들과 뚜렷하게 차별화되었습니다.
Hazel
August Chen (이전 Palantir)와 Elton Lossner (이전 보스턴 컨설팅 그룹)는 정부 계약 프로세스가 무너진 상태라고 주장합니다.
수천 개의 다른 웹사이트에 게시된 계약은 겹치는 규제 수백 페이지를 포함할 수 있습니다. (미국 연방 정부만으로 매년 1100만 건 이상의 계약을 체결합니다.) 이러한 입찰에 대응하는 것은 외부 컨설턴트와 법률 사무소의 지원을 받는 전체 비즈니스 부문을 필요로할 수 있습니다.
Chen과 Lossner의 해결책은 AI를 사용하여 정부 계약 발견, 작성 및 준수 프로세스를 자동화하는 것입니다. 대학에서 만난 두 사람은 Hazel라고 부릅니다.
Hazel을 사용하면 사용자는 잠재적인 계약에 매칭되어 RFP (제안 요청) 및 회사 정보에 기초한 초안 응답을 생성하고 할 일 체크리스트를 생성하고 자동으로 준수 확인을 실행할 수 있습니다.
AI의 환각 경향을 고려하면, Hazel의 생성된 응답과 확인이 항상 정확할 것이라는 것에 조금 회의적입니다. 그러나, 심지어 가깝다면, 수억 달러가 넘는 연방 정부 계약을 위해 작은 기업들에게 많은 시간과 노력을 절약할 수 있습니다.
Andy AI
가정 간호사들은 많은 서류 작업을 처리합니다. TianTian Zha는 이를 잘 알고 있습니다 - 그녀는 구글의 모기 메인성부 알파벳의 생명 과학 부문인 베릴리에서 이에 참여하여 개인 맞춤 의학부터 모기 매개 질병 감소까지 다양한 도전을 경험했습니다.
그녀의 작업 중에 Zha는 가정 간호사들에 대한 서류 작업이 주요 시간 낭비임을 발견했습니다. 한 연구에 따르면, 간호사들은 문서 작업을 하루의 3분 이상 소비하며, 환자 치료에 소요되는 시간을 줄이고 피로에 기여합니다.
간호사들의 서류 작업 부담을 덜어주기 위해 Zha는 이전 애플 스태프 엔지니어인 Max Akhterov와 함께 Andy AI를 설립했습니다. Andy는 본질적으로 AI를 구동하는 서술 원고체로서 환자 방문의 구두 정보를 캡처하고 필기 전자 건강 기록을 생성합니다.
AI를 구동하는 필기 도구의 경우, 그에따라 편견이 발생할 수 있습니다 - 즉, 특정 간호사와 환자에게 그들의 발음과 단어 선택에 따라 잘 작동하지 않을 수 있습니다. 그리고 경쟁적인 측면에서 Andy는 시장에 처음 선보인 것은 아닙니다 - 경쟁사에는 DeepScribe, Heidi Health, Nabla 및 Amazon의 AWS HealthScribe가 포함됩니다.
그러나 건강 관리가 점차 가정으로 이동함에 따라 Andy AI와 같은 앱에 대한 수요가 증가할 것으로 보입니다.
Precip
날씨 앱으로의 경험이 이 기자와 비슷하다면, 맑은 하늘 예보를 맹신한 뒤 갑작스럽게 폭우에 갇힌 적이 있을 것입니다.
그러나 이렇게 될 필요는 없습니다.
Precip은 AI를 활용한 날씨 예보 플랫폼으로, Jesse Vollmar는 크롬 로그스라는 작물 관리 소프트웨어를 판매한 스타트업을 설립한 후 이 아이디어를 갖고 나왔습니다. 그는 Sam Pierce Lolla와 Michael Asher, 이전 크롬 로그스의 주 데이터 과학자와 함께 Precip을 실현시키기 위해 팀을 꾸렀습니다.
Precip은 강수량에 대한 분석을 제공하며, 예를 들어 일부 지리적 지역에서 지난 여러 시간부터 일자에 걸쳐 추정강우량을 추정합니다. Vollmar는 Precip이 미국의 모든 지역에 대해 "고정밀" 지표를 생성할 수 있으며, 최대 7일간의 조건을 예측할 수 있다고 주장합니다.
강우량 지표와 경고의 가치는 무엇인가요? Vollmar는 농부들이 작물 성장을 추적하고 건설 크루를 일정에 맞추기 위해 레퍼런스로 사용할 수 있으며, 유틸리티는 서비스 중단을 예상하기 위해 이를 활용할 수 있다고 말합니다. 한 교통 고객은 안전 운전 조건을 피하기 위해 매일 Precip를 확인한다고 Vollmar는 주장합니다.
물론 날씨 예측 앱이 부족하지는 않습니다. 그러나 Precip의 AI 같은 것은 예보를 더 정확하게 만들 것으로 약속합니다 - 실제로 그 AI가 충분히 가치 있는지에 따라 달려 있겠지요.
Maia
Claire Wiley는 MBA 과정을 공부하면서 부부 치료 프로그램을 시작했습니다. 이 경험은 그녀가 관계와 치료에 대한 더 기술 중심적 접근을 조사하게 하여 Maia로 이어졌습니다.
Wiley는 이전 구글 연구과학자인 Ralph Ma와 함께 Maia를 설립했으며, Maia는 AI를 기반으로 한 안내를 통해 부부가 더 강한 관계를 형성하는 데 도움을 주고 있습니다. Android 및 iOS 용 Maia 앱에서 부부는 서로에게 메시지를 보내고 매일 도전해야 할 것, 과거의 고통 포인트 및 감사해야 하는 것들 목록과 같은 질문에 대답합니다.
Maia는 프리미엄 기능에 대한 요금을 청구하여 수익을 창출할 계획입니다. (현재 Maia는 파트너 간 텍스트를 제한하고 있으며, 제게 물어본다면 귀찮은 임의의 제약일 것입니다.)
이혼한 가정에서 왔다고 말하는 Wiley와 Ma는 관계 전문가와 협력하여 Maia 경험을 제작했다고 합니다. 그러나 제게는 Maia의 관계 과학이 얼마나 탄탄한지와 종합적인 부부 앱 시장에서 얼마나 두드러지게 할 수 있는지에 대한 의문이 남아 있습니다. 기대해 봐야 할 것입니다.
Datacurve
ChatGPT와 같은 생성 AI 앱의 핵심인 AI 모델은 ebook, 소셜 미디어 게시물 및 개인 블로그를 포함한 웹 전체의 공개 및 독점 데이터로 교육됩니다. 그러나 이러한 데이터 중 일부는 법적으로나 윤리적으로 문제가 있을 뿐만 아니라 다른 방법으로도 문제가 있습니다.
데이터 곡부가 문제입니다, Serena Ge와 Charley Lee가 이야기하면.
Ge와 Lee는 생성 AI 모델 교육을 위한 '전문급' 데이터를 제공하는 Datacurve를 설립했습니다. 특히 AI 교육을 위해 이를 레이블링하기 위해 전문 지식이 필요하며 사용 제한 라이센스 때문에 얻기가 어려운 코드 데이터입니다.
Datacurve는 엔지니어들에게 코딩 과제를 해결하도록 보상하는 게임화된 주석 플랫폼을 제공하며, 이는 Datacurve의 판매 훈련 데이터 세트에 기여합니다. Ge와 Lee에 따르면, 이러한 데이터 세트는 코드 최적화, 코드 생성, 디버깅, UI 디자인 등을 위해 모델을 교육하는 데 사용할 수 있습니다.
흥미로운 아이디어입니다. 그러나 Datacurve의 성공은 그들의 데이터 세트가 얼마나 잘 구성되어 있느냐에 따라 달려있을 것이며, 이를 건설하고 향상시키는 데 충분한 개발자들을 동원할 수 있는지 여부도 중요할 것입니다.
