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“손정의 회장님 앞에서 PT요? 교육용 AI로 뤼이드가 압도적인 1등을 할 가능성이 큰가, 시장이 얼마나 큰가, 뤼이드가 구축한 기술 진입장벽, 경제적 해자를 어떻게 구축할 수 있는가. 이런 전략을 저희가 어필하고, 손 회장님과 비전펀드가 물어봤던 IR이었죠.”
뤼이드 장영준(35) 대표는 지난 4월 손정의 소프트뱅크 회장과 비전펀드 관계자 앞에서 진행했던 투자유치(IR) PT를 이렇게 요약했습니다. 더 자세한 이야기는 곤란하다면서요. 뤼이드는 지난달 비전펀드에서 2000억원의 투자 유치를 발표했습니다.
비전펀드의 한국 기업 투자는 세 번째(앞서 쿠팡과 아이유노미디어)입니다. 한국에 본사를 둔 회사는 뤼이드가 처음이죠.
사실 장 대표와 인터뷰는 지난 3월 초 진행했습니다. 당시 질문은 ‘유니콘은 언제쯤 될 것 같으냐’ 였죠.
“유니콘요? 지금 하는 대로만 해도 그냥 될 것 같아요. 밸류에이션에 대해서는 관심이 없어졌어요. 숫자보다는 얼마나 훌륭한 AI 프로덕트를 만들 것을 고민해야죠.”
흔한 창업자의 ‘자신감과 패기’로만 보였죠. 또 물었죠. “뤼이드의 AI는 사람이 개입하지 않은 완전한 기술인가요”.
그의 대답은 “네”.
삼성역 파르나스 타워, 강남 테헤란로가 한눈에 내려다보이는 사무실을 둘러보며, ‘스타트업에 좀 과하지 않나’라는 걱정이 들었을 정도입니다.
하지만 뤼이드는 첫 인터뷰 이후에 유니콘 등극과 손정의 투자까지 연이어 성공했죠. 두번째 추가 인터뷰까지 해야할 상황을 만들었으니, 스스로 ‘근자감(근거 없는 자신감)’은 아닌 걸 증명한 셈이네요.
◇사람이 개입 않는 완벽한 교육 AI, 그건 얼마짜리일까
2000억원을 투자한 손 회장의 비전펀드가 뤼이드의 뭘 봤을까요.
‘산타 토익’ 성공이요. 테스트 프로덕트가 성공적으로 시장에서 통한다는 걸 증명했거든요. 그리고 한국의 성공이 해외서도 먹힌다는 가능성요. 미국, 브라질, 콜롬비아 등 해외 B2B 시장에서 각 로컬시장 1위 교육 기업들과 계약을 맺었어요. 뤼이드가 개발한 AI 엔진을 제공하는 협업 모델이죠. 현재 해외 매출 비중이 90%이고요, 올해 1분기에 이미 작년 연간 매출을 넘었어요.
현재 협상 중인 해외 기업과 기관이 대략 200 곳 정도예요. 투자받은 2000억원은 미국에서 AI 개발자, 인재를 뽑는 데 쓸 계획입니다.
뤼이드는 역시 산타토익이죠. 근데 ‘테스트 프로덕트’란 표현을 쓰시네요.
산타토익은 뤼이드가 만든 AI엔진을 토익에 적용했을때 얼마나 적중할지를 테스트한 샌드박스, 개발자 놀이터였어요. 토익은 객관식이고 유형이 전형적이라 데이터를 쌓기도 쉽죠.
뤼이드는 미국까지 포함하면 직원수 200명 정도인데요, 그 중 산타토익은 10명 안팎의 직원들이 담당했요. 매출 비중도 적고요.
토익은 작은 시장이에요. 수천조원인 세계 교육 시장 전체와 비교하면요. 토익처럼 단답형 시험을 치르는 교육 시장만 해도 3000조원이 넘죠.
뤼이드의 AI는 토익 뿐 아니라, 모든 교육 시장을 노리는 교육용 AI입니다.
AI 혁신의 시대라지만, 온통 아마존, 쿠팡 등 커머스 이야기 뿐입니다. 교육은 뒤쳐진 건가요.
교육 산업은 시대가 원하는 디지털 전환에 실패했으니까요. 별다른 성과를 내지 못했죠.
온라인과 모바일 전환의 본질은 접근성이에요. 오프라인 매장에서 샀던 옷을 내 방 침대에 누워서 스마트폰으로 주문하는 혁신요.
교육 산업은 2000년대 중후반 열풍이 불었던 인터넷 강의, 그 혁신에서 멈췄어요. 모바일로 넘어오지 못했어요. 버스나 지하철에서, 혹은 횡단보도 앞에서 다들 모바일로 유튜브를 보고 게임하고 쇼핑했죠. 아무도 공부하진 않았죠.
교육은 모바일 전환에 실패했죠.
숱하게 많은, ‘AI 활용’이란 수식어를 선전하는 교육 기업은 뭔가요.
진짜 AI일까요? 2010년대 맞춤형 교육, 그러니까 ‘어댑티브 러닝(Adaptive Learning)’ 키워드가 나왔어요. 이때 교육 기업의 접근 방식은 콘텐츠 중심이죠. 거기에 테크를 아주 조금 얹었죠.
예컨대 토익에서 ‘가정법 과거형 문법’가 나왔는데 학생은 ‘관계대명사 관련 보기’를 골라 틀렸어요. 그러면 틀린 원인과 출제 의도를 매칭해요. ‘가정법과거-관계대명사’ 문법이 연관되는 문제를 알고리즘이 계속 추천해요. 학생보고 배우라고요.
정해진 틀 안에서만 추천하죠. 이걸 ‘룰 베이스 알고리즘’이라고 해요.
근데 정확도에 문제가 있어요. 출제자의 의도는 가정법과거, 함정은 관계대명사예요. 사람이 틀린 이유는 수십가지죠. 출제자 의도는 파악했는데 보기에 나온 단어를 몰랐을 수도 있고요, 시간이 촉박해 포기하고 찍었을 수도 있어요. 태그 방식으로 틀리는 이유를 파악하는 구조는 너무 단순하죠.
둘째, 확장성 이슈요. 기술은 비용을 줄여야 해요. 수학에서 룰베이스 알고리즘을 만들어 문제나 강의 콘텐츠를 파는 기업들은 강사와 매니저들을 고용한 다음, 매뉴얼 대로 태깅 작업을 해요. 국어, 영어도 마찬가지죠.
데이터를 확장하는데 사실상 오프라인 국어, 수학 학원 차리는 수준으로 비용이 들어요. 기술의 이점을 전혀 누릴 수 없죠. 이런 교육 알고리즘이 널리 쓰이지 못한 이유죠.
그 대안을 찾으면, 교육 산업의 다음 패러다임을 잡을 수 있지 않을까라는 막연한 생각으로 뤼이드를 창업했습니다.
◇“구글과 3년 이상 기술 격차, 자신 있다”
뤼이드의 AI가 ‘룰 베이스 알고리즘’보다 얼마나 많은 경우의 수를 계산하나요.
저도 숫자를 모릅니다. 정해진 규칙이 없고, AI가 이용자와 상황에 따라 다양한 결과를 내거든요. 룰 베이스 알고리즘은 사람이 입력한 값에 따라 ‘왜 틀렸는지’ 알려주는 알고리즘'이죠. 사람이 정한 룰, 틀의 개수가 있습니다. 과거 분석형이죠.
뤼이드의 AI는 미래의 예측 동선을 짜주는 기술이죠. 알파고를 보면 알파고가 ‘어느 한 수를 두겠다’고 사람처럼 주관적인 판단을 내리는 것이 아녜요. 둘 수 있는 모든 수의 옵션마다 확률을 계산하고, 이길 확률이 가장 큰 수를 두는 것이죠.
산타토익을 예로 들면 학생이 어떤 문제를 풀었을 때 정답과 오답 확률, 어떤 보기를 선택해서 틀릴까, 시간은 얼마나 걸릴까, 학생은 몇 문제를 풀다가 학습을 그만둘까를 AI가 예측하고 있어요.
목표 토익 점수까지 1만 문제를 풀어야 한다면, 이용자는 산타토익을 열고 최초 10문제를 풀어요. 그다음 AI가 예측을 하죠. ‘이 학생 실력이면 나머지 4000문제는 안 풀어도 된다’고요. 3분짜리 강의 2개를 연속으로 듣고 몇십 문제를 맞추면 또 2000문제를 줄어요.
이런 상호작용으로 예측하는 AI입니다. AI는 점수를 극대화할 빠른 동선을 짜죠.
요즘은 한국 못지 않게 미국에서도 매출을 올린다고요.
미국 GMAT, SAT, GRE에 뤼이드 AI 엔진을 적용, 미국 교육 기업들과 함께 상품을 내놨어요. 올해 B.E.P(손익분기점)도 맞출 여력도 충분하고요.
산타토익 같은 B2C 사업은 뤼이드 목표의 아주 일부죠. 진짜 노리는 시장은 B2B 시장이고요. 글로벌 교육 기관, 기업들 데이터를 한 번에 모을 수 있으니까요. 예컨대 캘리포니아에서는 2025년부터 대입에 SAT 시험 성적을 반영하지 않기로 했어요. SAT가 미국의 수능이잖아요. 한 번에 모든 걸 걸고 보는 시험, 몰빵 시험을 없애겠다는 것이죠.
선진국 교육 패러다임은 학생의 성장 과정과 성취를 보는 방향으로 넘어가고 있어요. 하지만 수행평가, 형성평가는 객관적인 측정이 어렵고 사람 손이 많이 가죠. AI가 일손을 덜어줄 수 있어요. AI는 오랜 기간 아이의 성장 과정을 트래킹해 데이터를 쌓죠.
객관식 문항의 토익 AI니까, 바둑 두는 알파고보다는 만들기 쉬을 듯 한데요.
만만치 않아요. 어떤 면에서는 특화된 기술이 필요해 어렵기도 해요. 적어도 취향 추적보단 힘들죠.
넷플릭스나 유튜브의 콘텐츠 추천 알고리즘이 제가 좋아하는 영화 100개를 분석했다고 가정했을때 나머지 900개 취향 저격 영화를 대부분 맞춰요. 극단적으로 취향이 바뀌는 유저는 잘 없거든요.
액션 영화 10개 봤다고 ‘액션 영화 질려서 앞으로 안 봐야지’라는 이용자는 거의 없지만, 같은 유형 토익 문제 10개를 풀고 오답노트까지 체크하면 그 다음부터는 거의 맞춰요.
AI 에듀는 한 유형의 문제를 10개를 계속 풀면, 분석 대상이 달라져요. 이용자의 실력이 업데이트 됐으니까요.
매번 분석 대상이 업데이트 되는 만큼 이걸 예측하는 AI 알고리즘도 특화돼야 해요. 그래서 AI 모델링이 다르고, 그 기술을 뤼이드는 개발하는 것이고요.
만인의 잠재적 적이라는 구글, 에듀 테크에도 무서운 존재 아닌가요.
구글도 ‘구글 클래스룸’이라는 서비스가 있어요. 선생님이 아이들과 채팅하고, 숙제 주고 받고, 학부모에게 진행 상황 알람 해주는 기능 뿐이죠.
구글은 테크 연구 결과와 논문을 오픈소스로 공개해요. 구글이 교육용 AI를 제대로 연구한 적 있을까요? 구글 논문 아카이브에서 ‘education’을 검색하면 전부 개발자를 위한 html 교육 논문 뿐이죠.
뤼이드는 AI 에듀 관련 특허를 100개 정도 출원했고, 28개가 해외시장에도 등록됐어요. 적어도 현재 성적은 구글보다 기술 자산이 더 많죠.
물론 구글이 10조원 정도 자금을 들고서 교육시장에 입구에서 ‘자, 들어가자~’라고 하면 다른 이야기이죠. 하지만 구글도 굉장한 비효율을 감수해야 할 거예요.
교육과 관련된 데이터를 모으고 분석하고, 실험을 해야하거든요. 아마 그 정도 자금이 있어도 제대로 된 서비스를 내놓으려면 3년은 걸릴 거예요.
◇스타트업 창업요? “정답이 없으니 오히려 맘편해요.”
장 대표님은 전공이 경영학이죠. 개발자 출신이 아니네요.
개발은 못하지만, 좋은 개발 인재를 회사로 끌어모았어요. 방법은 ‘무작정 지혜 구하러 다니기’죠. 이 분야에서는 제가 할 수 있는 일은 거의 없거든요.
원칙을 세웠죠. 하나의 주제에 전문가 5명을 추렸어요. 주변 추천을 받거나, 관련 논문이나 책 저자를 찾았죠. 그후 다섯명 중 첫 번째 인물을 찾아가거나 메일을 보내요.
‘이 문제를 해결하면 세상이 더 나아질 것 같습니다. 해결하고 싶은데 제가 아는 것이 없습니다. 의견을 주세요’ 라고요. 대부분 답장을 주세요.
두 번째 전문가에게 가죠. 첫번째 전문가에서 들었던 답을 갖고 가서 ‘여기까지 고민해봤습니다, 여기서 막혔습니다’라고요. 또 지혜를 주세요. 그렇게 세번째, 네번째 전문가에게 계속 가는 방식이죠.
다섯명의 서클을 세바퀴쯤 돌면, ‘문제를 해결하는 일에 도움을 주겠다’고 직접 소매를 걷는 전문가가 계세요. 그런 분이 또 다른 전문가를 데려와 주시고요. 이 방식으로 AI 개발자, 교육 전문가 커뮤니티를 돌았죠. 그렇게 뤼이드 자문 교수부터 센터장을 맡은 분들이 여럿 계시고요.
지난달 카카오가 인수한 북미 최초 웹툰 플랫폼, ‘타파스 미디어’의 공동창업자였어요. 시리즈A까지 있다가 회사를 나왔죠.
웹툰을 업으로 삼을 만큼 전문성이 있거나 좋아하지 않아서요. 강풀 만화의 초기 광팬이긴 했지만요.
웹툰의 진짜 힘을 예상하긴 했죠. 웹툰은 책으로 나오는 만화와 작화, 스토리 흐름 자체가 달라요. 스크롤을 내려서 보는 연출의 자유도와 특성이 있죠. 웹툰처럼 컷 단위 플로우가 쓰이는, 영화, 드라마 제작에 웹툰을 적용하기가 수월해요.
타파스 미디어 당시엔 웹툰 자체 유료 구독 모델보다 웹툰 기반 영상물 IP로 버는 돈이 더 클 것이라고 주장했어요. 지금은 네이버, 카카오 같은 회사들이 웹툰, 웹소설 업체들을 꾸준히 사고 있으니까, 그 수익 모델이 이제 본격화된 셈이죠.
웹툰보다 교육 스타트업을 택한 이유는요?
교육에 거창한 대의나 뜻이 있는 것은 아니지만, 교육 산업과 기업이 교육 평준화를 이뤘다고 생각해요. 한국은 사교육 기업을 두고 ‘사회적 문제를 야기하고, 지나친 경쟁을 일으킨다’는 안 좋은 시선이 있죠. 하지만 교육 기업 덕택에 좋은 교육 콘텐츠에 대한 접근성이 대단히 높아졌어요.
스탠포드 교수님 강의를 아프리카에서 인강으로 듣기, 대치동 1타 강사의 강의를 해남 땅끝 마을에서 듣기. 엄청난 효용을 아닌가요. 한 단계 더 나아간 교육 비즈니스의 다음 혁신을 만들면 큰 사업이 될 거라는 막연한 아이디어가 있었죠.
UC버클리에서 경영학 전공 때, 친하게 어울렸던 공대 박사 친구들에게 이 아이디어를 이야기했어요. 2011년이었죠. 한 친구가 머신러닝이라는 개념을 처음 소개해줬어요. ‘어, 이런 기술이라면 교육과 매칭시킬 수 있겠다’라고 상상했고, 그 기억을 바탕으로 도전한 사업이 지금의 뤼이드예요.
인턴은 메릴린치에서 했으니, 억대 연봉 금융맨의 꿈도 꿨던것 아닌가요.
저런 것들이 제 가슴을 뛰게 했어요 (장 대표는 사무실에서 내려다보이는 현대차 GBC 공사현장을 가리켰다.
어릴 때 현대중공업 다큐멘터리를 봤는데 가슴이 뛰었죠. 어마어마하게 큰 배가 만들어져서 바다로 나가고, 누군가 1명은 저런 비즈니스를 처음부터 만들어냈을테니까요. 큰 세계처럼 보였어요.
큰 세계를 꿈꾸다 금융권에 들어가니 재미가 없더군요. 상위 몇 % 에 들어야하고, 보스의 눈에 드는 성과를 내는 일이요.
성취나 성공에 대한 욕망이 크고, 승부욕이 강한 편이예요. 사실 과거 여자친구가 UC 버클리 학생을 만나면서 군인이었던 저를 찼고, 그래서 군대에서 오기로 SAT를 공부해 전역 두 달 만에 버클리를 갔어요. 이런 성격을 일반 직장에선 감당할 수 없더군요.
망하는 리스크를 감당하더라도 창업만이 답이라고 생각했죠.
AI 에듀, 사실 어려워요. 그치만 마음이 편해요. 아무도 멀리 가보지 못한 기술과 시장이니까요. 어차피 정답도 없으니, 정답을 찾으면 되겠죠.