Altara, 시드 700만 달러 유치… 물리과학 R&D 데이터 통합 AI 레이어로 배터리·반도체 분야 공략

샌프란시스코에 본사를 둔 스타트업 Altara가 시드 라운드에서 700만 달러를 유치했다. 이번 라운드는 Greylock이 주도했으며 Neo, BoxGroup, Liquid 2 Ventures, 그리고 제프 딘(Jeff Dean)이 참여했다.

Altara가 겨냥하는 시장은 배터리, 반도체, 의료기기 등 물리과학 기반 제품을 만드는 기업이다. 이들 기업은 방대한 데이터를 만들어내지만, 상당수가 스프레드시트와 레거시 시스템에 흩어져 있어 제품 개선이나 실패 원인 분석에 활용하기 어렵다는 문제가 있다. Altara는 이 데이터 공백을 메우는 AI 레이어를 구축해 분산된 기술 정보를 단일 플랫폼으로 통합한다고 설명한다.

회사는 2025년 에바 투에케(Eva Tuecke)와 캐서린 여(Catherine Yeo)가 공동 창업했다. 투에케는 페르미연구소(Fermilab)에서 입자물리 연구를 진행하고 SpaceX에서 근무한 이력이 있으며, 여는 Warp의 전 AI 엔지니어다. 두 사람은 하버드 대학교에서 컴퓨터과학을 공부하며 만났다.

캐서린 여 공동창업자는 “차세대 배터리를 만드는 기업이 R&D 단계의 셀 테스트에서 배터리가 실패했다고 가정해보자”며 “엔지니어 팀은 센서 로그, 온도, 습도 데이터에 이르기까지 다양한 데이터 소스를 일일이 점검하고, 과거 실패 보고서까지 교차 확인해야 한다”고 설명했다. 그는 과학자와 엔지니어들이 단순히 실패 원인 진단과 해결을 위해 수많은 데이터 소스를 뒤지는 “보물찾기”에 몇 주에서 몇 달을 소비한다고 덧붙였다.

Altara는 자사 AI가 이 과정을 극적으로 단축해, 수 주에 걸친 수작업 데이터 분류를 수 분 단위로 압축한다고 주장한다.

Greylock 파트너 코린 라일리(Corinne Riley)는 Altara가 물리과학 분야에서 하는 일을 소프트웨어 업계의 사이트 신뢰성 엔지니어(SRE)에 비유했다. 시스템 장애가 발생하면 SRE가 회사의 옵저버빌리티 스택을 들여다보고 “누군가 코드 변경을 푸시했고, 그것이 장애의 원인”이라는 식으로 원인을 추적한다는 것이다. 같은 Greylock의 투자처 가운데 기업가치 15억 달러로 평가받는 Resolve는 AI로 소프트웨어 장애를 진단하는데, Altara는 그 하드웨어 버전이 되어 배터리나 반도체 웨이퍼 맵 결함의 원인을 정확히 짚어내겠다는 비전을 제시한다.

물리과학 가속용 AI 시장에는 Periodic Labs, Radical AI 같은 스타트업도 진입해 있다. 다만 이들이 연구·제조를 처음부터 새로 만들려는 접근에 가깝다면, Altara는 자본 소요가 훨씬 적은 다른 길을 택했다. 수십 년 된 연구·제조 기업을 대체하지 않고, 그들이 이미 보유한 데이터에 꽂아 넣을 수 있는 인텔리전스 레이어를 제공하는 방식이다.

라일리 파트너는 물리과학용 AI를 “다음 거대 프런티어”로 규정하며 이 분야에서 임박한 개발 폭발을 전망했다.