EQT가 AI를 사용하여 스타트업 세계를 다르게 보는 방법

EQT Ventures는 유럽 최대의 VC 투자자 중 하나이며 3개의 펀드에 걸쳐 26억 유로를 모금했으며 Seed부터 Series C까지 투자하고 있습니다. EQT 그룹은 Einride, Wolt, Marvel Fusion, Xeltis는 물론 Freepik 및 Beamery와 같은 유니콘을 포함하여 300개가 넘는 회사에 투자했습니다.

회사가 AI, 방어성 및 초기 단계 투자의 진화하는 환경에 어떻게 접근하는지 이해하기 위해 EQT Ventures의 AI 책임자인 Alexander Fred-Ojala와 이야기를 나눴습니다.

Fred-Ojala는 EQT의 초기 단계 투자 AI 및 데이터 기반을 만드는 플랫폼, 도구 및 알고리즘을 개발하는 AI 팀을 이끌고 있습니다. 또한 그는 투자 프로세스의 기술적 측면에 대해 조언하고 포트폴리오 회사의 AI 역량을 강화하도록 돕습니다.

EQT의 Motherbrain 내부: 벤처 소싱을 재배선하는 AI 엔진

AI 툴링과 관련하여 EQT는 아마도 독점 플랫폼 Motherbrain으로 가장 잘 알려져 있을 것입니다. 회사는 이를 “AI와 인간 전문 지식의 강력한 시너지 효과”라고 설명합니다.

대규모 기술 스타트업을 평가하기 위한 방법으로 EQT Ventures가 2016년에 처음 출시한 Motherbrain은 AI를 사용하여 투자 기회를 검색, 모델링 및 추적하고 소싱부터 실사를 거쳐 포트폴리오 가치 창출까지 전체 투자 수명주기를 지원합니다.

초기 단계 투자의 경우 유럽, 미국 및 전 세계에서 활동하고 있는지 평가할 수 있는 기회가 말 그대로 수백만 개 있습니다. 하지만 인간은 그 모든 데이터 포인트를 분석할 수 없습니다. “마더브레인(Motherbrain)은 10년 넘게 운영되어 왔습니다.” Fred-Ojala 세부사항:

“이러한 내부 도구를 사용하여 우리가 하려는 일은 우리에게 우위를 제공하고 생산성을 높이는 시스템을 구축하는 것입니다. Ventures의 경우 데이터 중심 방법에 투자하면 특히 새로운 기회를 소싱하고 발견하는 데 알파를 창출할 수 있습니다.”

역사적으로 이는 웹사이트 트래픽을 모니터링하고 예측 모델을 활용하여 회사가 강력한 궤도에 있는지 예측하는 등의 통계적 방법을 통해 달성되었습니다.

“창업자에 대한 우리의 생각, 시장 기록, 과거 평가 등 기회에 대한 내부 대화가 너무 많았습니다.”라고 그는 공유했습니다.

이전에는 누군가가 맥락을 기억하기 위해 모든 메모를 녹음하고 읽어야 했습니다. 이제 LLM은 이를 분석하고 적극적으로 다음과 같이 말할 수 있습니다.

Fred-Ojala는 “이 팀원은 이전에 회사를 만났고 창립자를 알고 있었으며 X에 대한 토론을 벌였습니다. 다시 연결할 때 가장 좋은 각도는 다음과 같습니다.”라고 Fred-Ojala는 말했습니다.

Fred-Ojala에 따르면, GPT-3(2020) 이후, 그리고 ChatGPT 이후 더욱 향상된 생성 AI 및 대규모 언어 모델에서 변경된 사항은 이제 구조화되지 않은 데이터를 분석할 수 있다는 것입니다. 회사에 대한 대화, PDF, 시장 조사, 학술 논문, 심지어 내부 데이터까지 포함하여 온라인의 모든 텍스트 데이터를 모델에서 이해할 수 있습니다.

소싱 측면에서 회사는 기회를 탐색하기 위한 운영 체제를 구축했습니다. 거래 담당자가 로그인하여 디지털 흔적이 존재하는 모든 관련 기회를 확인합니다. 해석 가능한 채점 모델을 사용하여 스택 순위가 매겨집니다. 거래 담당자는 순위가 매겨진 이유를 알 수 있습니다.

“예를 들어 팀 구성원은 기회에 대한 심층적인 에이전트 평가를 수행할 수 있습니다. 이 시스템은 기회에 대해 공개적으로 사용 가능한 모든 데이터를 분석하고 이를 내부 데이터와 교차 실행합니다. 대규모로 이를 수행하는 데 있어 주요 병목 현상은 컴퓨팅입니다.

또한 이 도구는 “어떤 내부 EQT 사람이 이 회사를 알고 있는지”, “어떤 고문이 그들을 만났는지”와 같은 메타데이터를 통합하여 네트워크 인텔리전스를 돕고 EQT 플랫폼의 규모를 활용합니다.

또한 EQT Ventures와의 견인력, 기반 및 관련성을 기준으로 순위를 매길 것입니다. “우리가 20년 된 회사에 투자할 가능성은 거의 없습니다.”

“우리는 잠재력이 높은 초기 단계의 기업을 원합니다.”

“사람들은 여전히 AI가 얼마나 혁신적인지 과소평가하고 있습니다.”

나는 Fred-Ojala가 유럽을 기본 모델 지역으로 보는지, 아니면 우리의 가장 큰 기회가 다른 곳에 있는지 물었습니다. 그는 자신의 역할이 내부 AI 시스템 구축에 초점을 맞추고 있지만 회사가 AI 기회를 평가할 때 거래 팀과 긴밀히 협력한다는 점을 인정합니다.

그는 개척 모델 개발을 살펴보면 유럽에는 다음과 같은 리더가 있다고 주장합니다.

“Mistral이 눈에 띄는 예입니다. 최첨단 기술보다 불과 몇 달, 아마도 3~6개월 뒤쳐져 있으며 주요 연구소와 직접 경쟁하는 방식으로 혁신하고 있습니다.

그리고 잊지 마세요: DeepMind는 영국에서 설립되었으며 여전히 Google의 AI 혁신의 상당 부분을 주도하고 있습니다.”

그러나 프론티어 모델을 구축하는 것은 극도로 CapEx 집약적이며 유럽이 경쟁할 필요가 없을 수도 있습니다. 대신 그는 다음과 같이 제안합니다.

“우리는 실제로 ‘최고의 기본 모델 규모’에 있을 수 있으며 시장이 조정되더라도 놀라지 않을 것입니다. 단기적인 과대 광고 또는 거품? 아마도 가능합니다. 하지만 장기적으로는 사람들이 여전히 AI가 얼마나 혁신적인지를 과소평가한다고 생각합니다.”

그러나 Fred-Ojala와 나는 Lovable, Cradle, Leya 및 Helsing과 같은 회사가 기초 모델 위에 수직적, 산업별 솔루션을 구축하는 AI 애플리케이션 분야에서 (적어도 현재로서는) 유럽이 가장 강력하다는 의견에 동의합니다.

그는 다음과 같이 공유했습니다.

“유럽은 시장이 매우 다양하고 미묘하기 때문에 여기에서 가속화할 수 있습니다. AI는 복잡한 워크플로우를 최적화할 수 있는 환경에서 번성하며 유럽은 AI로 가득 차 있습니다.

나는 유럽의 가장 큰 기회가 바로 여기에 있다고 믿습니다.”

Agentic AI는 모든 지식 분야를 다시 작성합니다.

Fred-Ojala는 우리가 단순한 AI 버블이 아니라 아마도 기술 역사상 가장 큰 패러다임 전환에 있다는 사실에 의심의 여지가 없습니다. 그는 이것이 전기나 인터넷과 비슷하다고 말합니다.

“우리는 우리를 위해 문제를 해결하는 외부 인지 엔진을 만들고 있습니다. 그것이 모든 것을 변화시킵니다.”

그는 사무직 업무와 디지털 워크플로우를 시작으로 보고 다음과 같이 주장합니다.

“몇 년 안에 키보드를 입력하고 정적 화면을 응시하는 것이 구식으로 느껴질 것입니다. 대신 시스템에 지시하고 에이전트 작업 흐름을 관리하게 될 것입니다.

소프트웨어 엔지니어링을 살펴보세요. OpenAI는 방금 에이전트 생성 프레임워크를 출시했습니다. 내부적으로는 6주 만에 프로토타입을 만들었고 자체 코드 생성 에이전트인 Codex가 코드의 80%를 작성했습니다.

2년 전만 해도 그건 SF였을 겁니다.”

이제부터 에이전트 작업은 생명공학, 화학, 물리학, 수학을 포함한 모든 지식 분야로 확산될 것입니다.

“GPT-5 Pro는 새로운 수학 문제를 해결합니다. DeepMind의 AlphaEvolve는 새로운 알고리즘을 발견합니다. 소름이 돋을 순간입니다.”

거품과 관련하여 그는 단기 거품은 “벤처 자금 자체보다는 데이터 센터 구축과 같은 CapEx 측면”에 있다고 주장합니다.

Crypto는 문제를 찾았습니다. AI가 해결한다

우리 중 많은 사람들과 마찬가지로 Fred-Ojala는 플랫폼 경제에 의존하는 비즈니스 모델인 ICO 시대, Web3 및 NFT와 같은 블록체인 과대광고 주기를 살아왔습니다.

EQT Ventures에 합류하기 전에 Fred-Ojala는 UC Berkeley의 SCET(Sutardja Center for Entrepreneurship and Technology)에서 데이터 연구소의 연구 책임자로 재직했으며 Berkeley Blockchain Xcelerator를 공동 창립했으며 동문들이 총 6억 달러 이상을 모금했습니다.

그는 암호화폐가 종종 문제를 찾는 기술처럼 느껴졌다고 인정합니다. AI는 그 반대다.

“이제는 문제를 해결합니다. 오늘 진행이 중단되더라도 현재 기능을 분산 및 통합하면 막대한 가치를 창출할 수 있습니다.

주요 병목 현상은 기술이 아니라 사람입니다. 작업 흐름, 사고방식, 습관을 바꾸는 데는 시간이 걸립니다. 이것이 바로 기업 ROI 측정이 종종 지저분해 보이는 이유입니다.”

새로운 권력 센터의 부상

대화가 과대 광고 주기에서 실제 영향으로 바뀌면서 Fred-Ojala는 AI 가치의 차세대 물결이 런던, 파리 또는 베를린과 같은 친숙한 허브에만 국한되지 않을 것이라고 지적했습니다.

Fred-Ojala는 EQT가 최근 유럽 전역의 AI 활동을 분석한 결과 일반적인 지역 전력 센터를 훨씬 뛰어넘는 혁신이 나타나고 있음을 발견했다고 설명했습니다.

대신 AI는 물리학, 화학, 재료 및 최적화 분야의 연구를 가속화하여 새로운 물리적 세계 애플리케이션과 내구성이 뛰어난 비즈니스 기회를 열어줍니다.

그 외에도 “우리는 결국 세 가지 카테고리를 만들게 됐다”고 설명했다. 첫 번째는 풀스택 강국(Full-Stack Powerhouses)입니다. 이는 AI 스타트업 수가 많고 투자 규모가 강력한 지역입니다. “스톡홀름은 50개가 넘는 AI 스타트업이 있고 2억 5백만 유로 이상이 투자된 이곳에서 가장 눈에 띕니다.”라고 그는 말했습니다.

두 번째 그룹인 Founder Factory는 창업 밀도는 높지만 자금 조달은 비교적 낮은 도시로 구성됩니다. “탈린은 실제로 유럽에서 1인당 AI 스타트업이 가장 많으며, 주민 100만 명당 기업이 360개에 달합니다.”라고 그는 말했습니다.

마지막으로, 스타트업 수가 적지만 자본 유입이 상당한 생태계인 Money Magnets가 있습니다. Fred-Ojala는 “하이델베르그와 캠브리지가 이 범주에 속합니다.”라고 설명했습니다.