Scale AI

인공지능(AI) 기술의 발전은 인류의 삶을 혁신하고 있지만, 이러한 발전의 이면에는 방대한 양의 고품질 학습 데이터가 필수적이다. AI 모델은 데이터를 통해 학습하고 패턴을 인식하며 의사결정을 내리는데, 이때 데이터의 정확성과 다양성은 모델 성능에 결정적인 영향을 미친다. 이러한 AI 학습 데이터 시장에서 독보적인 위치를 차지하고 있는 기업이 바로 Scale AI이다.

Scale AI는 단순한 데이터 라벨링(Data Labeling) 서비스를 넘어, AI 모델의 개발부터 배포에 이르는 전 과정에 필요한 데이터 인프라와 솔루션을 제공하며 AI 생태계의 핵심적인 ‘데이터 백본’ 역할을 수행하고 있다. 이 글에서는 Scale AI가 어떤 회사인지, 그들의 역사와 핵심 기술, 주요 활용 분야, 시장에서의 위치, 그리고 미래 전망에 대해 심층적으로 분석한다.

목차

• Scale AI 개요
• Scale AI의 역사와 발전 과정
  • 초기 설립 및 성장기 (2016-2019)
  • 확장 및 투자 유치 (2019-2025)
  • 최신 동향 및 주요 파트너십 (2025-현재)
• 핵심 비즈니스 모델 및 기술
  • AI 학습 데이터 라벨링 및 주석 처리
  • 데이터 플랫폼 및 품질 관리 솔루션
• 주요 활용 분야 및 고객 사례
  • 자율주행 및 로봇 공학 분야
  • 국방, 정부 및 기타 산업
• 현재 시장 동향 및 경쟁 구도
  • AI 데이터 시장의 성장과 중요성
  • 주요 경쟁사 및 Scale AI의 차별점
• Scale AI의 미래 전망
  • AI 생태계에서의 핵심 역할 강화
  • 신기술 및 서비스 확장 가능성
• 참고 문헌

Scale AI 개요

Scale AI는 미국 샌프란시스코에 본사를 둔 인공지능 데이터 플랫폼 기업이다. 이 회사는 AI 모델 개발에 필수적인 고품질 학습 데이터의 수집, 라벨링(Labeling), 주석 처리(Annotation), 검증 및 관리 솔루션을 제공한다. AI 모델이 복잡한 현실 세계를 이해하고 정확하게 작동하려면, 이미지, 비디오, 텍스트, 오디오, 3D 센서 데이터 등 다양한 형태의 원시 데이터에 의미 있는 태그나 설명을 붙이는 과정이 필요하다. Scale AI는 바로 이 ‘데이터 라벨링’ 작업을 자동화된 기술과 숙련된 인력을 결합한 ‘Human-in-the-Loop (HITL)’ 방식으로 수행하여, AI 개발자들이 데이터 준비에 드는 시간과 노력을 줄이고 모델 구축에 집중할 수 있도록 돕는다.

Scale AI의 주요 역할은 AI 모델의 성능을 극대화하는 데 필요한 ‘데이터 엔진’을 제공하는 것이다. 이는 단순히 데이터를 분류하는 것을 넘어, 데이터의 품질을 보증하고, 모델의 약점을 파악하여 개선에 필요한 데이터를 선별하며, 궁극적으로 AI 시스템의 신뢰성과 효율성을 높이는 데 기여한다. 자율주행차, 로봇 공학, 국방, 전자상거래, 증강현실(AR) 등 광범위한 산업 분야의 선도 기업 및 정부 기관들이 Scale AI의 솔루션을 활용하여 혁신적인 AI 애플리케이션을 개발하고 있다.

Scale AI의 역사와 발전 과정

Scale AI는 AI 기술의 급부상과 함께 데이터의 중요성을 일찌감치 간파하고 빠르게 성장한 기업이다.

초기 설립 및 성장기 (2016-2019)

Scale AI는 2016년 알렉산더 왕(Alexandr Wang)과 루시 궈(Lucy Guo)에 의해 설립되었다. 당시 MIT 학생이었던 알렉산더 왕은 AI 애플리케이션 개발에 필요한 고품질 데이터의 부족이 가장 큰 걸림돌임을 깨닫고, 이 문제를 해결하고자 회사를 창업했다. 이들은 Y Combinator 액셀러레이터 프로그램을 통해 초기 자금 12만 달러를 확보하며 사업의 기반을 다졌다. 초기에는 리프트(Lyft)와 에어비앤비(Airbnb)와 같은 기업들을 고객으로 유치하며 자율주행차, 가상현실, 로봇 공학 분야에 필요한 훈련 데이터를 제공하는 데 주력했다. 특히 자율주행 분야는 방대한 양의 정밀한 센서 데이터 라벨링이 필수적이어서 Scale AI의 핵심 시장이 되었다. 2019년에는 피터 틸(Peter Thiel)의 Founders Fund로부터 1억 달러의 투자를 유치하며 기업 가치 10억 달러를 돌파, 유니콘 기업(Unicorn Company)으로 등극했다.

확장 및 투자 유치 (2019-2025)

2019년 이후 Scale AI는 시장에서의 입지를 더욱 공고히 하고 대규모 투자를 유치하며 빠르게 성장했다. 2021년에는 Tiger Global Management가 주도한 투자 라운드를 통해 3억 2,500만 달러의 자금을 조달하며 기업 가치가 73억 달러로 급증했다. 이 시기 Scale AI는 자율주행을 넘어 전자상거래, 위성 이미지 분석, 정부 부문 등으로 서비스 영역을 확장했다. 특히 2020년에는 미국 국방부(Department of Defense, DoD)와 계약을 체결하며 정부 부문에서의 AI 기술 활용을 위한 데이터 솔루션 제공을 시작했다. 2022년 1월에는 미국 연방 기관들이 Scale AI의 기술 스위트에 접근할 수 있도록 하는 약 2억 5천만 달러 규모의 포괄 구매 계약(Blanket Purchase Agreement)을 체결하며 정부와의 협력을 강화했다. 2024년 3월에는 Accel이 주도한 추가 투자 라운드를 통해 기업 가치가 약 130억 달러에 달했으며, 같은 해 5월에는 아마존(Amazon)과 메타 플랫폼스(Meta Platforms)를 포함한 신규 투자자들로부터 10억 달러 이상을 유치하며 기업 가치 140억 달러를 기록했다.

최신 동향 및 주요 파트너십 (2025-현재)

2025년 이후 Scale AI는 AI 산업의 핵심 플레이어로서 더욱 중요한 전략적 움직임을 보였다. 2025년 6월 10일, 메타 플랫폼스는 Scale AI의 지분 49%를 148억 달러에 인수하기로 합의했다고 보도되었다. 이는 메타의 대규모 언어 모델(LLM)인 Llama의 개선을 위한 전문 데이터셋 확보를 목표로 한 것이었다. 이 거래의 일환으로 Scale AI의 창립자이자 CEO였던 알렉산더 왕은 메타의 AI 담당 최고 책임자(Chief AI Officer)로 합류했으며, Scale AI의 최고 전략 책임자(Chief Strategy Officer)였던 제이슨 드로지(Jason Droege)가 임시 CEO로 임명되었다. 그러나 이 메타와의 대규모 파트너십은 Scale AI의 일부 주요 고객사들에게 공급업체 중립성(vendor neutrality)에 대한 우려를 불러일으켰고, 구글(Google)과 OpenAI는 데이터셋 생성에 있어 Scale AI와의 관계를 재평가하거나 대안을 모색할 의사를 밝혔다.

이러한 변화 속에서도 Scale AI는 정부 및 국방 부문과의 협력을 지속적으로 강화하고 있다. 2025년 3월, Scale AI는 미국 국방부와 ‘썬더포지(Thunderforge)’ 프로젝트 개발 계약을 체결했다. 이 프로젝트는 AI를 활용하여 함선, 항공기 및 기타 자산의 이동을 계획하고 실행하는 것을 목표로 하며, 평시와 전시 모두에서 군사적 의사결정을 가속화하는 데 중점을 둔다. 같은 해 2월에는 카타르 정부와 5년간의 파트너십을 맺고 예측 분석, 자동화, 고급 데이터 분석 등 AI 기반 도구 및 교육을 통해 정부 서비스를 개선하기로 합의했다. 또한 2025년 4월에는 LLM의 약점을 파악하고 추가 훈련 데이터의 필요성을 식별하기 위한 벤치마크 테스트 플랫폼인 ‘Scale Evaluation’을 출시하며 생성형 AI 분야에서의 역량을 확장하고 있다.

핵심 비즈니스 모델 및 기술

Scale AI의 비즈니스 모델은 고품질 AI 학습 데이터의 생성 및 관리에 중점을 둔다. 이를 위해 최첨단 기술과 효율적인 운영 방식을 결합하고 있다.

AI 학습 데이터 라벨링 및 주석 처리

Scale AI의 핵심 서비스는 다양한 AI 모델 학습에 필요한 고품질 데이터 라벨링 및 주석 처리이다. AI 모델은 훈련 데이터를 통해 학습하며, 이 데이터에 정확한 라벨(Label)이 부여되어야만 올바른 패턴을 인식하고 예측할 수 있다. 예를 들어, 자율주행 차량의 경우 도로 위의 차량, 보행자, 신호등, 차선 등을 정확히 인식하기 위해 수많은 센서 데이터(이미지, LiDAR, 레이더 등)에 대한 정밀한 라벨링이 필수적이다.

Scale AI는 이러한 복잡한 데이터 라벨링 작업을 위해 ‘Human-in-the-Loop (HITL)’ 접근 방식을 사용한다. 이는 기계 학습(Machine Learning) 기반의 자동화된 사전 라벨링(pre-labeling) 기술과 숙련된 인간 작업자의 검증 및 수정 작업을 결합하는 방식이다. 기계가 1차적으로 데이터를 라벨링하면, 전 세계에 분포된 Scale AI의 전문 작업자 네트워크(Remotasks, Outlier 등 자회사 포함)가 이를 검토하고 수정하여 정확도를 높인다. 이 과정에서 Scale AI는 이미지, 비디오, 텍스트, 오디오, 3D 센서 데이터 등 다양한 데이터 유형에 대한 라벨링을 지원하며, 객체 감지(Object Detection), 분할(Segmentation), 추적(Tracking), 속성 분류(Attribute Classification), 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 주석 등 광범위한 주석 유형을 제공한다. 특히, 자율주행 분야에서는 3D 센서 퓨전(Sensor Fusion) 데이터 라벨링과 고정밀 지도(HD Map) 생성 및 라벨링과 같은 고도의 기술이 요구되는 작업을 수행한다.

데이터 플랫폼 및 품질 관리 솔루션

Scale AI는 단순한 라벨링 서비스 제공을 넘어, 데이터 수집, 관리, 품질 보증 및 검증을 위한 통합 플랫폼 솔루션인 ‘Scale Data Engine’을 제공한다. 이 플랫폼은 AI 개발 수명 주기 전반에 걸쳐 데이터 관련 작업을 효율적으로 관리할 수 있도록 설계되었다. 주요 구성 요소는 다음과 같다.

• Scale Data Engine: AI 모델 성능 향상을 위한 고품질, 다양하고 대규모의 데이터셋을 제공하는 핵심 플랫폼이다. 이 엔진은 데이터 수집부터 라벨링, 큐레이션(Curation), 모델 평가에 이르는 전 과정을 지원한다.
• Scale Nucleus: 데이터셋 분석 및 디버깅을 위한 플랫폼으로, 개발자들이 데이터의 품질을 시각화하고, 모델의 실패 원인을 파악하며, 개선에 필요한 데이터 포인트를 식별하는 데 도움을 준다.
• Scale GenAI Platform: 2023년에 도입된 이 플랫폼은 생성형 AI 모델의 다양한 데이터 요구사항을 충족시키기 위해 설계되었다. 인간이 라벨링한 데이터와 합성 데이터(Synthetic Data) 생성을 모두 지원하며, 강화 학습 기반 인간 피드백(Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF)을 통해 LLM과 같은 생성형 AI 모델의 성능을 미세 조정하고 정렬하는 데 활용된다.
• 품질 관리 시스템: Scale AI는 다단계 품질 관리(Quality Control, QC) 시스템을 통해 데이터의 정확도를 보장한다. 자동화된 품질 보증(Automated QA) 시스템이 일반적인 오류를 확인하고 프로젝트별 규칙을 적용하며, 동일한 데이터를 여러 작업자에게 보내 합의된 결과를 최종 라벨로 채택하는 합의 시스템(Consensus System)을 활용하여 낮은 품질의 주석을 걸러낸다. 이를 통해 99% 이상의 라벨링 정확도를 달성하며, 특히 자율주행이나 의료 영상과 같이 1%의 오류도 치명적인 분야에서 높은 신뢰도를 제공한다.

주요 활용 분야 및 고객 사례

Scale AI의 기술은 다양한 산업 분야에서 AI 시스템의 개발과 성능 향상에 기여하고 있다.

자율주행 및 로봇 공학 분야

자율주행 차량 및 로봇 시스템 개발은 Scale AI의 초기 핵심 시장이자 현재까지도 중요한 부분을 차지한다. 자율주행차는 카메라, 레이더, LiDAR 등 다양한 센서에서 수집되는 방대한 양의 데이터를 실시간으로 정확하게 인지하고 판단해야 한다. Scale AI는 이러한 센서 데이터에 대한 정밀한 2D 및 3D 라벨링, 객체 감지, 차선 인식, 주행 환경 분석 등을 제공한다. 이를 통해 자율주행 시스템이 복잡한 도로 상황과 예측 불가능한 시나리오에 대응할 수 있도록 돕는다. 주요 고객사로는 토요타(Toyota), 제너럴 모터스(General Motors), 리프트(Lyft)와 같은 자동차 및 모빌리티 기업들이 있으며, 자율주행 배달 로봇을 개발하는 누로(Nuro) 또한 Scale AI를 활용하여 2D 및 3D 데이터 라벨링, HD 지도 생성, 훈련 데이터 큐레이션 등을 수행한다.

국방, 정부 및 기타 산업

Scale AI는 국방 및 정부 기관의 AI 기술 활용에도 적극적으로 기여하고 있다. 2020년부터 미국 국방부와 협력해 왔으며, 2022년에는 연방 기관에 AI 플랫폼을 제공하는 2억 5천만 달러 규모의 계약을 체결했다. 2025년에는 미국 국방부와 ‘썬더포지’ 프로젝트를 통해 군사 의사결정을 가속화하기 위한 AI 개발에 참여하고 있으며, 미국 공군(U.S. Air Force) 및 국방혁신단(Defense Innovation Unit, DIU)과도 협력하고 있다. 또한, 카타르 정부와 5년 파트너십을 맺고 AI 기반 도구를 통해 정부 서비스 개선을 지원하는 등 국제적인 정부 협력 사례도 있다.

이 외에도 Scale AI의 서비스는 다양한 상업 산업에 적용된다. 삼성(Samsung), 페이팔(PayPal), 마이크로소프트(Microsoft), OpenAI, 타임(Time), 에스티(Etsy), 우버(Uber), 핀터레스트(Pinterest) 등 기술 대기업부터 전자상거래, 금융, 미디어 분야에 이르기까지 폭넓은 고객사를 보유하고 있다. 예를 들어, 전자상거래 분야에서는 상품 이미지 분석 및 분류, 증강현실(AR) 분야에서는 3D 객체 인식 및 환경 매핑을 위한 데이터 라벨링에 Scale AI의 기술이 활용될 수 있다.

현재 시장 동향 및 경쟁 구도

AI 데이터 시장은 AI 산업의 성장과 함께 급격히 확대되고 있으며, Scale AI는 이 시장에서 중요한 위치를 차지하고 있다.

AI 데이터 시장의 성장과 중요성

인공지능 기술이 산업 전반에 걸쳐 확산되면서, AI 모델을 훈련하고 검증하는 데 필요한 고품질 학습 데이터의 수요는 폭발적으로 증가하고 있다. 특히 대규모 언어 모델(LLM)과 같은 생성형 AI의 등장은 더욱 복잡하고 방대한 양의 텍스트 및 멀티모달(multimodal) 데이터 라벨링 및 평가의 중요성을 부각시키고 있다. 정확하고 편향되지 않은 데이터는 AI 모델의 성능을 결정하는 핵심 요소이며, 잘못된 데이터는 모델의 오작동이나 편향된 결과를 초래할 수 있다. 따라서 AI 개발 기업들은 데이터 라벨링 및 품질 관리에 막대한 투자를 하고 있으며, 이로 인해 AI 데이터 시장은 지속적인 성장을 보이고 있다.

주요 경쟁사 및 Scale AI의 차별점

AI 데이터 라벨링 및 플랫폼 시장에는 여러 경쟁자들이 존재한다. 주요 경쟁사로는 Appen, Labelbox, SuperAnnotate, iMerit, V7 Labs, Snorkel AI, Encord, Sama, Kili Technology, CloudFactory 등이 있다. 또한, AWS SageMaker Ground Truth, Google Cloud AutoML, Azure ML과 같은 클라우드 제공업체의 자체 플랫폼도 경쟁 구도에 포함된다. Scale AI는 이 시장에서 약 10%의 시장 점유율을 차지하고 있는 것으로 알려져 있으며, 주로 빠르고 정밀한 데이터 처리 능력을 요구하는 기술 중심 기업들을 고객으로 확보하고 있다.

Scale AI의 주요 차별점은 다음과 같다.

• 고품질 데이터에 대한 전문성: Scale AI는 특히 자율주행 분야에서 요구되는 고정밀 데이터 주석 처리와 같은 복잡한 작업에서 높은 정확도(99% 이상)를 자랑한다. 이는 기계 학습 기반의 사전 라벨링과 인간 전문가의 검증을 결합한 독자적인 HITL(Human-in-the-Loop) 시스템과 다단계 품질 관리 프로세스 덕분이다.
• 기술력 및 자동화: Scale AI는 데이터 라벨링 프로세스의 상당 부분을 자동화하는 ‘Scale Data Engine’을 통해 효율성과 속도를 높인다. 또한, 데이터셋 관리, 모델 평가, 생성형 AI를 위한 RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback) 등 포괄적인 AI 데이터 플랫폼을 제공한다.
• 강력한 고객 기반 및 투자 유치: 자율주행 분야의 선두 기업들과 미국 국방부를 비롯한 정부 기관, 그리고 OpenAI, 마이크로소프트, 메타 등 주요 AI 랩들을 고객으로 확보하고 있다. 이는 Scale AI의 기술력과 신뢰성을 입증하는 것이며, 지속적인 대규모 투자 유치로 이어져 시장에서의 경쟁 우위를 유지하는 데 기여한다.
• 확장성 및 다양성: Scale AI는 이미지, 비디오, 텍스트, 3D 센서 데이터 등 다양한 데이터 유형과 복잡한 주석 요구사항을 처리할 수 있는 확장성을 제공한다. 이는 고객이 어떤 AI 프로젝트를 진행하든 유연하게 대응할 수 있도록 한다.

그러나 2025년 메타의 대규모 투자 이후, 일부 고객사들은 Scale AI의 중립성에 대한 우려를 표명하며 다른 대안을 모색하는 움직임을 보였다. 이는 Scale AI가 향후 시장에서 중립적 파트너로서의 입지를 어떻게 유지할 것인지에 대한 과제를 제시한다.

Scale AI의 미래 전망

AI 기술의 발전 속도가 가속화됨에 따라, Scale AI는 AI 생태계에서 더욱 중요한 역할을 수행할 것으로 기대된다.

AI 생태계에서의 핵심 역할 강화

AI 모델이 더욱 복잡하고 정교해질수록, 이를 훈련하고 검증하는 데 필요한 데이터의 양과 품질 요구사항은 계속해서 증가할 것이다. 특히 자율주행, 로봇 공학, 의료 AI와 같이 안전과 직결되는 분야에서는 99% 이상의 정확도를 가진 고품질 데이터가 필수적이다. Scale AI는 이러한 고품질 데이터를 대규모로 효율적으로 제공하는 독보적인 역량을 바탕으로 AI 생태계에서 핵심적인 ‘인프라 제공자’로서의 역할을 지속적으로 강화할 것으로 전망된다. 데이터는 AI의 ‘새로운 코드’라는 알렉산더 왕의 철학처럼, 데이터의 양적, 질적 우위는 AI 기업의 경쟁력을 좌우하는 중요한 요소가 될 것이다.

신기술 및 서비스 확장 가능성

Scale AI는 빠르게 변화하는 AI 기술 트렌드에 발맞춰 지속적으로 신기술을 개발하고 서비스 영역을 확장하고 있다.

• 생성형 AI 및 LLM 평가: 생성형 AI 모델의 등장으로 강화 학습 기반 인간 피드백(RLHF), 모델 평가, 안전 및 정렬(Safety and Alignment)과 같은 새로운 데이터 서비스의 중요성이 커지고 있다. Scale AI는 ‘Scale GenAI Platform’을 통해 이러한 요구사항을 충족시키고 있으며, ‘Safety, Evaluation and Alignment Lab’을 통해 LLM 평가 벤치마크 개발(예: Humanity’s Last Exam)에도 적극적으로 참여하고 있다. 이는 생성형 AI 모델의 신뢰성과 책임성을 확보하는 데 중요한 역할을 할 것이다.
• 국방 및 정부 AI 솔루션: 미국 국방부와의 ‘썬더포지’ 프로젝트와 같은 협력을 통해 국방 및 정부 부문에서 AI 기반 의사결정 시스템, 사이버 보안, 물류 관리 등 광범위한 AI 솔루션 제공을 확대할 가능성이 크다.
• AI 안전 및 윤리: AI 모델의 성능뿐만 아니라 안전성, 공정성, 윤리적 측면에 대한 중요성이 커지면서, Scale AI는 AI 안전 연구 및 평가 분야에서도 주도적인 역할을 할 것으로 예상된다.

Scale AI는 AI 모델의 ‘두뇌’를 훈련시키는 데 필요한 ‘데이터’라는 핵심 요소를 제공함으로써, 미래 AI 산업의 발전과 혁신을 이끄는 데 지속적으로 기여할 것이다.

참고 문헌

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