InsightFinder AI, 시리즈B 1,500만 달러 유치… AI 에이전트·인프라 통합 관측 플랫폼 확장

엔터프라이즈에 AI 에이전트가 빠르게 확산되면서 새로운 유형의 워크로드 관측(observability) 수요가 커지는 가운데, 관련 스타트업 InsightFinder AI가 시리즈B 라운드에서 1,500만 달러를 유치했다고 TechCrunch가 단독 보도했다.

InsightFinder AI는 2016년부터 머신러닝을 이용해 IT 인프라 이슈를 모니터링·식별·예방해 온 회사다. 15년에 걸친 학계 연구를 토대로 출범했으며, 최근에는 AI 모델 신뢰성 문제까지 범위를 넓혀 탐지-진단-대응-예방을 자동화하는 AI 에이전트 솔루션으로 영역을 확장하고 있다.

이번 라운드는 Yu Galaxy가 주도했다. 회사 창업자이자 CEO인 Helen Gu는 노스캐롤라이나주립대학(NC State) 컴퓨터과학과 교수로, 이전에 IBM과 Google에서도 근무한 이력이 있다.

Gu는 "AI 모델의 문제를 진단하려면 데이터·모델·인프라를 함께 모니터링하고 분석해야 한다. 언제나 모델 문제나 데이터 문제인 것은 아니다. 이들의 조합일 때도, 단순히 인프라일 때도 있다"고 TechCrunch에 밝혔다. 그는 한 대형 미국 신용카드사 고객 사례를 들며, 부정거래 탐지 모델이 드리프트되던 상황에서 InsightFinder가 인프라 전체를 모니터링하고 있었기에 일부 서버 노드의 오래된 캐시가 원인이라는 사실을 찾아낼 수 있었다고 전했다.

회사의 신제품 'Autonomous Reliability Insights'는 비지도 학습 기반 머신러닝, 자체 대형·소형 언어모델, 예측 AI, 인과 추론을 결합한다. Gu에 따르면 이 기반 레이어는 데이터에 구애받지 않아(data-agnostic) 전체 데이터 스트림을 수집·분석하고 신호를 상관·교차 검증해 근본 원인을 도출한다.

관측 시장에서는 Grafana Labs, Fiddler, Datadog, Dynatrace, New Relic, BigPanda 등 경쟁사들이 AI 도입으로 생긴 새로운 문제를 해결하기 위한 기능을 다투어 내놓고 있다. 그럼에도 Gu는 "AI를 이해하는 데이터 사이언티스트는 많고 시스템을 이해하는 SRE 개발자도 많지만, 둘 사이의 본질적 관계를 함께 들여다보는 경우가 드물다"며 자사의 전문성·커스터마이징 역량을 해자(moat)로 꼽았다.

현재 InsightFinder의 고객사로는 UBS, NBCUniversal, Lenovo, Dell, Google Cloud, Comcast 등이 있다. Gu는 지난 1년간 매출이 "세 배 이상 성장"했다고 밝히며, 이번 시리즈B는 당초 계획하지 않은 라운드였지만 3개월 안에 포춘 50(Fortune 50) 기업과 7자리 숫자 규모(seven-figure) 계약을 체결한 뒤 투자자들이 먼저 접촉해 와 성사됐다고 설명했다.

회사는 이번 자금을 영업·마케팅 부문의 첫 인력 채용을 포함한 Go-To-Market 확대에 투입할 계획이다. 현재 인원은 30명 미만이며, 누적 조달 금액은 총 3,500만 달러다.