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TechCrunch AI 55일 전

골드만·메타 출신 창업자, 외면받는 시장을 겨냥하다

IMP
7/10
핵심 요약

아프리카와 중동이라는 신흥 시장의 언어적, 인프라적 한계를 극복하기 위해 설립된 음성 AI 스타트업 AethexAI가 300만 달러의 시드(Pre-seed) 투자를 유치했습니다. 이 회사는 낮은 지연 시간(Latency)과 방언 처리를 위해 소규모 자체 AI 모델과 오케스트레이션(Orchestration) 레이어를 백지부터 구축하여 하루 17,000건 이상의 통화를 처리하며 빠르게 성장하고 있습니다.

번역된 본문

현재 음성 AI 분야에서 고객 지원 및 서비스가 가장 뜨거운 산업 중 하나입니다. 하지만 인간과 같은 목소리를 내고 체감될 만한 지연 없이 응답하는 제품을 만드는 것은 시장에 따라 예상보다 훨씬 어려운 일입니다. 대부분의 주요 업체들은 애초에 아프리카와 중동 시장을 염두에 두고 설계되지 않았습니다. 작년에 이러한 간극을 메우기 위해 설립된 스타트업 AethexAI는 4DX Ventures의 주도로 300만 달러의 시드(Pre-seed) 자금을 조달했습니다. 이번 투자 라운드에는 Enza Capital, Dorm Room Fund, Mojo Ventures, Stanford GSB 26 Fund 등이 참여했습니다. 개인 투자자로는 스탠퍼드 대학 교수진, 통신 임원, 그리고 Anthropic 소속 AI 연구원들이 포함되어 있습니다.

이 회사는 Vapi나 LiveKit 같은 기존 오케스트레이션 툴을 사용하는 대신, 타겟 시장 전역에서 사용되는 영어, 불어, 아랍어의 지역적 특성과 방언을 처리하기 위해 자체적인 소규모 모델과 오케스트레이션 레이어를 백지부터(From scratch) 구축했습니다. 이러한 결정은 해당 지역에서 비즈니스를 운영하는 특수한 요구사항에서 비롯된 것입니다. 또한, 기업들이 자사 기술을 체험하고 서비스에 가입할 수 있는 플랫폼을 출시함과 동시에, 개발자들이 모델을 실험할 수 있도록 API와 SDK도 제공하고 있습니다.

이 스타트업은 Mariama Diallo와 Ayooluwa Odemuyiwa가 공동으로 설립했습니다. CEO인 Diallo는 골드만삭스(Goldman Sachs)에서 근무한 후 Y Combinator 지원 기업인 ModelML에 제품 및 성장 담당자로 합류했습니다. CTO인 Odemuyiwa는 칼텍(Caltech)을 졸업하고 메타(Meta)에서 일한 뒤, 스탠퍼드 경영대학원에 입학하여 이 회사를 공동 창업했습니다. 이들은 신흥 시장을 위한 무언가를 만들고자 했고, 그 기회를 찾기 시작했습니다.

전 세계 기업들이 AI 도구를 도입하여 업무의 일부를 자동화하려고 경쟁하고 있습니다. 하지만 이것이 항상 성공하는 것은 아닙니다. 창업자들은 이집트의 한 콜센터가 상당 부분의 통화를 자동화했지만, 결과가 좋지 않아 시스템을 다시 롤백했다는 사실을 발견했습니다. 아프리카의 여러 고객 지원 센터 관계자들은 적절한 비용으로 통화 자동화를 구현할 엔지니어를 찾고 고용하는 것이 항상 골칫거리라고 털어놓았습니다.

Odemuyiwa CTO는 자체 모델과 오케스트레이션 구축 결정에 대해 "이 지역의 자동 통화에서 우리가 목격한 지연 시간(Latency)과 지터(Jitter)는 감당이 안 될 정도였습니다. 만약 우리가 단순 오케스트레이터 역할을 했다면, 해당 지역 외부에 호스팅된 대규모 모델을 사용해야 했을 것이고, 그 결과 지연 시간이 더 길어졌을 것입니다. 우리는 이것이 제대로 작동하려면 매우 작은 모델을 사용하고 모든 단계에서 지연 시간을 줄여야 한다는 것을 깨달았습니다."라고 TechCrunch에 밝혔습니다.

최신 모델을 배포하는 AI 연구소들은 일반적으로 모델 학습과 데이터 확보에 수백만 달러를 지출합니다. AethexAI는 이 두 가지 문제에 대한 해결책을 찾았습니다. 무조건 가장 큰 모델을 추구하는 대신, 정확도를 유지하면서 지연 시간 문제를 해결하기 위해 소규모 모델이면 충분하다고 판단했습니다. 그리고 3억 개에서 17억 개 사이의 파라미터(Parameters)를 가진 자체 'Kora' 시리즈를 개발했습니다. 이는 대규모 언어 모델(LLM) 크기의 극히 일부에 불과하지만, 이것이 바로 이 회사의 핵심 포인트입니다.

이러한 모델을 학습시키기 위해 스타트업은 콜센터 파트너로부터 익명화된 녹음 데이터를 활용했습니다. 또한 더 많은 오디오 데이터를 수집하기 위해 아프리카 전역의 라디오 방송국에 하드 드라이브를 물리적으로 배송했습니다. 비용을 낮추기 위해 대학생들로 구성된 기여자 네트워크를 구축하여 데이터에 라벨을 지정하고 현지 이름을 정확하게 발음하도록 했습니다. 그 결과, 이 스타트업은 현재 하루에 17,000건 이상의 통화를 처리하고 있다고 밝혔습니다.

비즈니스 측면에서, 이 회사는 음성 AI를 처음 접하는 고객들이 프로세스를 잘 이해할 수 있도록 세심하게 안내하고 있습니다. 자동화를 위한 최적의 활용 사례를 찾도록 돕기 위해 온사이트(On-site) 데모와 워크숍을 제공합니다. Diallo CEO는 "우리는 항상 고객들에게 지금 당장 우리가 모든 것을 다 해결해 줄 수는 없다고 말합니다. 우리는 아직 작은 기업입니다. 기업과 대화를 시작할 때, 가장 중요한 활용 사례 하나를 먼저 선택해 달라고 요청합니다."라고 말했습니다.

이 스타트업은 모든 산업에서의 협력에 열려 있지만, 현재 주요 활용 사례의 상당 부분은 채권 추심, 고객 활성화 또는 KYC(고객 확인 제도, 금융 및 통신사에서 사용하는 표준 신원 확인 프로세스)와 관련된 통화에 집중되어 있습니다. 또한, 회사는 로컬 시장을 지원하기 위해 계약직 형태의 현지 배치 엔지니어(Forward-deployed engineers)를 채용하고 있으며, 채널 파트너십을 구축하고 있습니다.

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Customer support and service are among the hottest sectors in voice AI right now. But building a product that sounds human and responds without noticeable delay turns out to be much harder in some markets than others — and most of the major players weren't built with Africa and the Middle East in mind. AethexAI , a startup founded last year to close that gap, has raised $3 million in pre-seed funding led by 4DX Ventures, with participation from Enza Capital, Dorm Room Fund, Mojo Ventures, and Stanford GSB 26 Fund. Individual investors include Stanford faculty, telecom executives, and AI researchers from Anthropic. Rather than using existing orchestration tools like Vapi and LiveKit , the company built its own small model and orchestration layer from scratch to handle the localized dialects of English, French, and Arabic spoken across its target markets — a decision driven, as we'll get to, by the particular demands of operating in the region. The company is also launching its platform for enterprises to try out its tech and sign up for its services, along with APIs and SDKs for developers to experiment with its models. The startup was founded by Mariama Diallo and Ayooluwa Odemuyiwa. CEO Diallo worked at Goldman Sachs and later joined YC-backed ModelML as a product and growth hire. CTO Odemuyiwa graduated from Caltech, worked at Meta, and enrolled at Stanford Business School before co-founding the company. The pair wanted to build something for emerging markets and started looking for opportunities. Businesses around the world are racing to adopt AI tools to automate parts of their operations. But that doesn't always work out. In Egypt, a call center automated a significant share of its calls, but rolled the system back because of poor results, the founders found. Several support centers in Africa told them that finding and hiring engineers to automate calls at the right cost was a persistent headache. "The latency and jitter that we saw on automated calls in this region were outrageous. If we had become orchestrators, we might have had to use large models that were hosted outside the region, resulting in higher latency. We realized that in order for this to work, we have to use very small models and cut latency at every step," Odemuyiwa told TechCrunch about the decision to build the company's own models and orchestration layer. AI labs that deploy their latest models usually spend millions training them and acquiring data. AethexAI found a solution for both. Rather than chasing the largest possible models, it decided that small models are enough to tackle the latency problem while maintaining accuracy and developed its own Kora series, with parameters ranging from 300 million to 1.7 billion. That's a fraction of the size of the LLMs, which is precisely the point. To train these models, the startup used anonymized recordings from a call center partner. It also shipped hard drives to radio stations across Africa to collect more audio data. To keep costs down, it built a contributor network of university students to annotate data and pronounce local names. As a result, the startup says, it's now handling more than 17,000 calls per day. On the business side, the company is taking care to walk clients who are new to voice AI through the process, offering onsite demos and workshops to help them identify the best use cases for automation. "We always tell customers that we cannot be everything for everybody right now. We're small. When we start talking to a company, we ask them to pick one use case that is the most important to them to start [with]," Diallo said. The startup is open to working across all industries, but at the moment, a big part of its use cases involves calls for debt collection, customer activation, or KYC — Know Your Customer verification, the standard identity-checking process used by banks and telecoms. The company is hiring forward-deployed engineers on a contract basis to serve local markets and building channel partnerships with telecoms providers to handle telephony for voice AI calls. Plug-and-play solutions, it says, simply won't work here. Walter Badoo, co-founder and managing partner of 4DX Ventures, argues that the Africa and Middle East market is fundamentally different from the markets most voice AI companies were built to serve. "Enterprises in Africa and the Middle East process roughly three times the call volume of their Western counterparts, as voice is still the dominant channel for customer interaction," he said. "Incumbent systems were built for Western markets characterized by high-end GPU infrastructure, standard English and European speech environments, and enterprise workflows common in the US and Europe. That creates real gaps when enterprises need systems that handle dialects, code-switching, and informal speech patterns, and that work within their existing telephony infrastructure and their actual price points." Put another way, while companies like ElevenLabs, Deepgram, Sierra, and Cognigy are expanding globally at a fast pace, the markets they were built for and the markets they are entering aren't always the same thing. Startups like AethexAI are betting that the gaps — models specialized in local dialects, on-the-ground partnerships, infrastructure built for the region — represent a market opening that the giants have neither the incentive nor the architecture to close. Topics 4DX Ventures , Africa , AI , Fundraising , Middle East , voice AI When you purchase through links in our articles, we may earn a small commission . This doesn’t affect our editorial independence. Ivan Mehta Ivan covers global consumer tech developments at TechCrunch. He is based out of India and has previously worked at publications including Huffington Post and The Next Web. You can contact or verify outreach from Ivan by emailing im@ivanmehta.com or via encrypted message at ivan.42 on Signal. View Bio June 18 Los Angeles Get an inside look at what it takes to scale and succeed from leaders at Mach Industries, Founders Fund, and Shinkei Systems. Through candid fireside chats and high-impact networking, you'll walk away with valuable insights and new connections. 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