메뉴
HN
Hacker News • 11일 전

테모랄, 125억 달러 가치로 5억 5천만 달러 투자 유치

IMP
8/10
핵심 요약

분산 워크플로 오케스트레이션 플랫폼 테모랄(Temporal)이 125억 5천만 달러 기업가치로 5억 5천만 달러 시리즈 E 투자를 유치했습니다. 며칠·몇 주씩 장기 실행되는 AI 에이전트의 신뢰성 문제를 '지속 가능한 실행(Durable Execution)'으로 해결하는 것이 핵심이며, 연 매출 런레이트가 전년 대비 200% 이상 증가하고 OpenAI·NVIDIA·JPMorgan 등 4,300개 이상 유료 고객을 확보했습니다.

번역된 본문

테모랄, 125억 5천만 달러 밸류에이션으로 5억 5천만 달러 유치

바로 1년 전만 해도 고객들과 논의하던 시스템 대부분은 익숙한 것들이었습니다. 결제, 온보딩, 풀필먼트(주문 처리) 같은 것들이죠. 이제는 상황이 달라졌습니다. 고객들은 며칠, 몇 주, 심지어 몇 달씩 작동하는 에이전트를 실행하기를 원하며, 이것이 새로운 표준이 되어가고 있습니다. 규모가 이렇게 커지고 작업이 이렇게 오래 지속될 때, 어떻게 신뢰성을 유지할 수 있을까요? 이번 투자 라운드가 우리가 이 문제를 계속 해결해 나가는 데 도움이 됩니다.

오늘 우리는 125억 5천만 달러 밸류에이션으로 5억 5천만 달러 규모의 시리즈 E 투자를 발표하게 되어 기쁩니다. 이번 라운드는 라이트스피드(Lightspeed)가 공동 리드했으며, 웰링턴 매니지먼트(Wellington Management), 골드만삭스 얼터너티브즈의 성장주식 부문(Growth Equity at Goldman Sachs Alternatives), 타이거 글로벌(Tiger Global)이 참여했고, T. 로우 프라이스(T. Rowe Price)와 SV 에인절(SV Angel)도 적극적으로 투자했습니다. 기존 투자자로는 a16z, 세쿼이아(Sequoia), 인덱스(Index), GIC, 사파이어 벤처스(Sapphire Ventures), 앰플리파이(Amplify)가 있습니다.

우리가 함께 겪는 문제

AI는 고객들로 하여금 애플리케이션에 대해 훨씬 더 많은 것을 기대하게 만들고 있는 반면, 그 밑에 있는 시스템들은 더 복잡하고 취약해지고 있습니다. 대부분의 엔지니어링 조직은 저마다 다른 출발점에서 시작하기 때문에 정도의 차이는 있지만, 상하 관계없이 이 압박을 느끼고 있습니다. AI는 예전에는 이런 시스템 위에 얹혀 있었지만, 이제는 실제 배관(즉, 돈을 움직이는 부분, 예전에는 그저 가만히 있으면서 작동하던 부분)에 직접 닿고 있어, 장애의 가능성은 더 커지고 견고한 것을 만들어야 한다는 압박도 커지고 있습니다.

이 AI 붐 속에서 무언가를 만들고 있다면, 작동하는 에이전트 데모 하나는 오후 몇 시간이면 만들 수 있을 겁니다. 까다로운 부분은 경쟁자도 똑같은 속도로 같은 것을 만들 수 있다는 점입니다. 경쟁 우위는 데모 이후에 나타납니다. 사람들이 그 에이전트를 계속 사용할 만큼 신뢰하는가가 관건입니다.

수십 년 된 시스템을 운영하는 기업이라면 이것은 또 다른 문제입니다. 처음부터 다시 지을 수도 없고, 기다릴 여유도 없습니다. 이미 가지고 있는 것으로부터 앞으로 나아가며 확장해야 합니다.

테모랄은 이 두 부류의 팀 모두를 그들이 있는 곳에서 만납니다. 개발자는 작업에 필요한 어떤 언어와 도구든 사용해 평범한 코드를 작성하면, 테모랄이 필요한 만큼 오랜 시간에 걸쳐 시스템 간 오케스트레이션을 처리합니다. 상태는 보존되고, 작업은 장애로부터 자동으로 복구됩니다. 우리는 이것을 '지속 가능한 실행(Durable Execution)'이라고 부릅니다. 이것이 바로 애플리케이션이 승인을 며칠씩 기다리게 하고, 장애 이후 중단했던 지점에서 정확히 다시 이어서 작업할 수 있게 해주는 것이며, 개발자가 그런 메커니즘을 매번 손수 다시 만들 필요가 없게 해줍니다.

우리는 이 붐 이전부터 이 문제를 다뤄왔습니다

테모랄의 공동 창업자인 사마르 아바스(Samar Abbas)와 막심 파테예프(Maxim Fateev)는 AI가 흥하기 훨씬 전, 소프트웨어가 모놀리스에서 분산 시스템으로 이동하던 시절부터 이 문제를 다뤄왔습니다. 아마존에서 막심은 SQS의 기초를 닦은 메시징 인프라를 이끌었고, 이후 심플 워크플로 서비스(Simple Workflow Service, SWF)를 이끌었습니다. 사마르는 2012년 SWF를 공개적으로 출시한 팀에 합류했습니다. 마이크로소프트에서 사마르는 오픈소스 '듀러블 태스크 프레임워크(Durable Task Framework)'를 공동으로 만들었고, 마이크로소프트는 이후 그 위에 Azure Durable Functions를 구축했습니다.

두 사람은 우버(Uber)에서 재회해 케덴스(Cadence)를 만들었고, 케덴스는 3년 만에 100개가 넘는 내부 활용 사례로 성장한 뒤 2017년 오픈소스로 공개되었습니다. 이들은 2019년 우버를 떠나 테모랄을 독립적인 오픈소스 플랫폼으로 만들었습니다. 많은 회사가 AI로 피벗하고 있지만, 우리는 막심과 사마르가 커리어 내내 겪어온 것과 같은 문제를 해결하고 있습니다. 다만 지금은 그보다 더 어려운 버전일 뿐입니다.

숫자로 증명됩니다

우리의 연환산 매출 런레이트는 전년 대비 200% 이상 증가했으며, 순달러유지율(Net Dollar Retention)은 2월부터 계속 200%를 넘어서고 있습니다. 지난 8월 한 달에만 플랫폼은 1조 9천억 건의 과금 대상 액션을 처리해 전년 대비 350% 이상 증가했고, 오픈소스 설치 수는 4,300만 건을 넘어 2025년 12월 대비 134% 증가했습니다.

현재 OpenAI, Snap, NVIDIA, JPMorgan Chase를 포함해 4,300개 이상의 유료 고객과 협력하고 있으며, 전년 대비 139% 증가한 수치입니다. 실제로 Snap은 하루 4억 1,400만 개의 스토리를 테모랄 위에서 처리하고 있고, JPMorgan Chase는 규제 대상 프로덕션 환경에서 테모랄을 운영하고 있습니다. OpenAI의 테모랄 사용량은 1년도 채 되지 않아 60배 이상 늘었습니다. OpenAI의 인프라 부사장인 벤캇 벤캇라마니(Venkat Venkataramani) 같은 사례처럼...

원문 보기
원문 보기 (영어)
Just a year ago, most of the systems we talked about with our customers were familiar. Things like payments, onboarding, and fulfillment. Now, the stakes are higher. Customers are asking to run agents that work for days, weeks, or months, and this is becoming the new normal. When the scale changes this much and the work runs this long, how do you keep it reliable? This funding round is what helps us continue to solve that problem. Today we're excited to announce a $550M Series E at a $12.55B valuation , co-led by Lightspeed, with Wellington Management, Growth Equity at Goldman Sachs Alternatives, and Tiger Global, with strong participation from T. Rowe Price and SV Angel. Returning investors include a16z, Sequoia, Index, GIC, Sapphire Ventures, and Amplify. The problem is one we share # AI is making customers expect an application to do so much more, all while the systems underneath are getting more complex and brittle. Most engineering organizations feel this pressure from top to bottom with varying levels of difficulty, since they're all beginning from different starting points. AI used to sit on top of these systems, but now it's touching the actual plumbing (i.e. the parts that move money, the parts that used to just sit there and work) adding even more opportunity for failure and pressure to create something that holds up. If you're building during this AI boom, a working agent demo might take you an afternoon. The tricky part is that your competitor can build the same one just as fast. The competitive advantage shows up after the demo, in whether people trust that agent enough to keep using it. If you're an enterprise running decades-old systems, it's a different problem: you can't rebuild from scratch, and you don't have the luxury of waiting. You have to build forward from what you've already got. Temporal meets both of these teams where they are. Developers write ordinary code, in whatever language the job calls for and whatever tool it needs, and Temporal handles the orchestration across systems for as long as it takes. State gets preserved and work recovers from failures automatically. We call this Durable Execution . It's what lets an application wait days for approval and pick right back up where it left off after an outage, without a developer rebuilding that machinery by hand every time. We've been at this since before the boom # Temporal co-founders Samar Abbas and Maxim Fateev were working on this problem long before AI took off, back when software was moving from monoliths into distributed systems. At Amazon, Max led the messaging infrastructure that helped lay the groundwork for SQS, then went on to lead Simple Workflow Service (SWF). Samar joined the team that brought SWF to the public in 2012. At Microsoft, Samar co-created the open-source Durable Task Framework, and Microsoft later built Azure Durable Functions on top of it. The two reunited at Uber to build Cadence, which grew to more than 100 internal use cases in three years before going open source in 2017. They left Uber in 2019 to build Temporal as an independent, open-source platform. Many companies are making a pivot to AI, but we're solving the same problem Max and Samar have been up against for their entire careers. It's just a harder version of it now. Trust the numbers # Our annualized revenue run rate is up more than 200% year over year, and net dollar retention's stayed above 200% since February. In August alone, the platform processed 1.9 trillion billable actions, up more than 350% year over year, while open source installs passed 43 million, up 134% since December 2025. We're now working with more than 4,300 paying customers, up 139% year over year, including OpenAI, Snap, NVIDIA, and JPMorgan Chase. In fact, Snap moves 414 million Stories a day on Temporal, and JPMorgan Chase runs it in regulated production. OpenAI's use of Temporal has grown 60-fold in under a year. Experiences like Venkat Venkataramani's, OpenAI's VP of Infrastructure, put it in perspective: "As infrastructure teams increasingly handle really complex, long-running workflows, they have even less control over external dependencies. Durable Execution is more than ever a core requirement for modern AI systems, and Temporal offers a compelling platform to help build it in from the start. This is one of the main reasons why we invested in building a durable orchestration framework powered by Temporal at OpenAI." Our CEO, Samar, is pretty direct about the ethos that informs our work creating these experiences: "Reliability has never been optional, but AI has quickly raised the cost of skipping it, and developers need a foundation for that built in from day one, not bolted on afterward. This round is a bet that far more of the world's most demanding software is going to be built on it." The experiences show the value; the numbers back it up, and the investments keep it going. What's next # This funding is going toward growing Temporal's global operations, building on top of a team that has doubled to 570 people over the past year. We're putting more into the core primitives underneath the platform, plus the reliability and security work our enterprise customers keep asking for. It's a bet on how much more of the world's software will need Temporal, and the developers already running Temporal in production are the reason we get to make this bet.