셀렉트스타의 데이터 라벨링 작업 /그래픽=셀렉트 스타 홈페이지30일 관련업계에 따르면 최근 시리즈A 브릿지 투자유치에 나선 데이터 라벨링 스타트업 셀렉트스타는 이미 90억원 가량의 투자금을 확보했다. 이번 투자유치로 셀렉트스타의 누적 투자유치액은 130억원이 됐다. 셀렉트스타 관계자는 "투자 시장 위축으로 유치가 어려울 수 있다는 우려도 제기됐지만 투자자들이 성장성과 경쟁력을 인정해줬다"며 "아직 투자유치가 진행 중인 만큼 추가적인 계약도 할 수 있을 것으로 기대한다"고 했다.
수집·가공할 데이터가 많은 만큼 데이터 라벨링 기업들은 크라우드 소싱 플랫폼을 운영해 데이터를 수집한다. 기업의 한정된 인력으로는 수많은 데이터를 일일이 수집·가공하기 어려워서다. 크라우드 소싱 플랫폼은 회원들을 모집해 필요한 사진 찍어오기, 사진이나 글에서 원하는 부분 선택하기 등 미션을 제공하고 건당 10원에서 1만원의 금전적 보상을 제공한다. 누구나 할 수 있어 아르바이트나 부업으로도 활용되지만 단순·반복 작업이어서 이른바 '디지털 시대의 인형 눈 붙이기'라는 별칭(?)도 있다. 국내에서는 셀렉트스타, 크라우드웍스, 슈퍼브에이아이, 에이모 등 스타트업들이 이 같은 사업모델로 시장에 뛰어들었다.
해외에서는 관련 사업모델로 유니콘 기업(기업가치 10억 달러의 비상장 기업)도 등장했다. 스케일AI, 사마, 디파인드AI, 에이펜 등이 대표적이다. 가장 규모가 큰 스케일AI는 지난해 7월 3억2500만달러(4228억원)의 투자를 유치하면서 73억달러(9조4890억원)의 기업가치를 인정받았다. 사마 역시 지난해 11월 시리즈B단계에서 7000만달러(910억원)의 투자를 유치했고 디파인드AI도 1500만(195억원)달러 규모의 시리즈B2 투자를 유치했다.
국내 스타트업들도 경쟁 치열…"데이터 신뢰도·구축속도 관건"
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시장 선점을 위한 데이터 라벨링 스타트업들의 기술개발 경쟁도 치열하다. 업계에선 누가 더 빨리, 더 많은 데이터를 정확하게 라벨링하는지가 경쟁력이 될 것으로 보고 있다. 셀렉트스타 측도 자체 알고리즘 필터링으로 사용자가 라벨링한 데이터의 신뢰도를 높인 것이 투자유치 비결이라고 설명했다. 셀렉트스타 관계자는 "현재 라벨링 작업에 참여하는 회원은 누적 기준 약 20만명 정도"라며 "라벨링 작업 자체에도 AI 기술을 탑재해 작업속도를 50% 높이고 정확도를 88%로 유지할수 있게 해 사용자들을 지속적으로 유입시키고 있다"고 했다.
해외진출도 본격화하는 모습이다. 에이모는 지난해 영국에 유럽사무소를 개소하고 현지 진출을 본격화했다. 유럽에서 자동차 기업들과 함께 자율주행 분야 데이터 라벨링 시장을 공략한다는 계획이다. 셀렉트스타도 올해 초 CES2022 참가를 시작으로 미국 진출을 준비하고 있다.
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