응용연구실은 무엇인가요?

AfterQuery는 파운데이션 모델 개발을 가속화하기 위한 데이터 솔루션을 기획하는 응용 연구소입니다. 출처: AfterQuery

Altos Ventures와 Y Combinator의 지원을 받는 AfterQuery는 인간의 전문 지식을 데이터로 변환하여 신뢰할 수 있는 AI 모델을 훈련시키는 응용 연구소입니다

스펜서 마티가(Spencer Mateega)와 카를로스 조르제스쿠(Carlos Georgescu)가 금융 AI 에이전트를 구축하려 했을 때, 그들은 난관에 봉착했습니다. 문제는 코드가 아니라 데이터였습니다.

일반적인 웹 스크래핑 데이터로는 모델이 현실 세계의 미묘한 차이를 파악하지 못한다는 사실을 깨달은 두 사람은, 더 스마트한 AI를 위해서는 더 많은 텍스트가 아니라 더 나은 경험이 필요하다는 것을 알게 되었습니다.

2025년 대학 과정을 마치며 애프터쿼리(AfterQuery)를 설립한 스펜서와 카를로스는 최종 사용자 애플리케이션 개발에서 업계 전반의 데이터 병목 현상 해결로 초점을 전환했다.

AI의 미래는 더 많은 데이터가 아닌, 더 나은 사고방식을 바탕으로 훈련될 것입니다.

AfterQuery

AfterQuery는 전문가의 인간적 판단을 AI 모델에 반영하는 데 전념하는 응용 연구소입니다.

웹 규모의 데이터가 한계에 도달함에 따라, 모델 성능은 근본적으로 훈련 데이터의 품질에 좌우됩니다.

이를 이해한 이 조직은 신뢰할 수 있는 AI 모델을 훈련시키기 위한 특화된 데이터셋, 강화 학습 환경 및 평가 프레임워크를 설계합니다.

응용 연구소의 운영 방식

전통적인 학술 기관은 이론적 돌파구에 초점을 맞추는 반면, 기업용 데이터 공급업체는 단순한 텍스트에 라벨을 붙이는 데 그칩니다. 응용 연구소는 구현의 최전선에서 직접 활동합니다.

AfterQuery는 데이터 큐레이션을 엄격한 연구 분야로 간주합니다. 이 연구소는 모델이 어떻게 학습하는지, 어디서 실패하는지, 그리고 인간의 직관이 어떻게 알고리즘 피드백 루프로 전환되는지를 탐구합니다.

소프트웨어 공학과 분야별 전문 지식을 결합함으로써, AfterQuery는 모델이 추론을 연습할 수 있는 환경을 조성합니다. 이러한 시스템을 통해 AI는 오류 복구 주기를 통해 학습하고 전문적인 기준을 충족할 수 있습니다.

이 연구소는 추상적인 테스트가 아닌 실제 적용 사례를 중심으로 연구를 설계합니다. 이러한 접근 방식은 AI 시스템이 중요한 전문 업무 흐름에서 안정적으로 작동하도록 보장합니다.

스펜서 마티가(Spencer Mateega)는 2025년 카를로스 조르제스쿠(Carlos Georgescu)와 함께 AfterQuery를 공동 설립했습니다. 출처: 스펜서 마티가/LinkedIn

데이터 품질을 주도하는 연구 분야

일반적인 언어 구사 능력과 전문적인 지능을 연결하기 위해, AfterQuery는 다섯 가지 주요 연구 축에 집중하고 있습니다. 각 축은 현재 모델 개발에서 존재하는 구체적인 격차를 해결합니다.

• AI 에이전트가 소프트웨어 워크플로우와 예외적인 상황을 처리할 수 있도록 교육하는 컴퓨터 사용 환경 개발
• 언어를 복잡한 문서, 인터페이스 및 엔지니어링 차트와 결합한 다중 모달 데이터셋 구축
• 보안 전문가와 협력하여 적대적 시나리오를 도출하고 가드레일 데이터를 구축하는 것
• 모든 예시가 전문가의 판단을 반영하도록 보장하는 큐레이션 방법론 설계
• 추론 단계가 전문가의 정신 모델과 일치하는지 측정하는 모델 평가 벤치마크를 구축하는 것

모델 훈련을 위해 구축된 제품

AfterQuery는 연구 통찰력을 AI 연구소를 위한 실용적인 훈련 도구로 전환합니다. 이 회사의 제품군은 모델 개발의 모든 단계에서 인간의 미묘한 뉘앙스, 도구 상호작용 및 분야별 전문 지식을 포착하는 데 중점을 둡니다.

이 연구소는 실제 API와 MCP(Model Context Protocol) 서버를 사용하여 도구 호출 강화 학습(RL) 환경을 구축합니다. 이러한 맞춤형 샌드박스는 소프트웨어 에이전트에게 현실적인 워크플로우 내에서 작업을 연쇄적으로 수행하고, 외부 서비스를 호출하며, 오류로부터 복구하는 방법을 가르칩니다.

컴퓨터 사용 및 브라우저 사용 환경은 고성능 소프트웨어 인터페이스와 전문가의 시연 경로를 결합합니다. 지도형 미세 조정(SFT) 데이터셋은 RL이 시작되기 전에 기초 기술을 확립하기 위해 고품질의 프롬프트-응답 쌍과 추론 추적을 제공합니다.

루브릭 및 검증기 기반 강화 학습(RL)은 전문가가 정교하게 설계한 평가 기준과 자동화된 검증기를 결합하여 모델의 출력을 평가합니다. 한편, RLHF는 수천 쌍의 전문가 비교 데이터를 통해 미묘한 인간의 취향을 포착합니다.

도메인별 판단을 내재화하기 위해, 심층 연구 솔루션은 의학, 법학, 금융 및 공학 분야의 검증된 실무자 약 10만 명을 활용합니다. 체계적인 손실 분석을 통해 정확한 모델 오류 모드를 식별하며, 기성 데이터셋을 통해 사전 검증된 훈련 데이터에 즉시 접근할 수 있습니다.

AfterQuery의 훈련 데이터에는 다음이 포함됩니다:

• 지도형 미세 조정(SFT)
• 강화 학습 + 평가 기준
• 에이전트 환경 (API/MCP)
• 컴퓨터 사용 궤적

이 연구소를 지원하는 투자자들

2025년, AfterQuery는 실리콘밸리 투자사 알토스 벤처스(Altos Ventures)가 주도한 3,000만 달러 규모의 시리즈 A 투자 라운드를 완료했습니다. 이번 투자 라운드를 통해 회사의 기업 가치는 3억 달러로 평가되었습니다.

이후 2026년 9월 시장 상황의 변화에 따라 회사의 기업 가치는 32억 달러에 도달했습니다. 이 성과로 AfterQuery는 Y Combinator 역사상 가장 빠르게 유니콘 기업 지위를 달성한 스타트업이 되었습니다.

이러한 급격한 기업 가치 상승은 연간 반복 매출(ARR)이 1억 달러를 상회함을 반영합니다. 이번 자금 조달을 통해 AfterQuery는 연구 인프라를 확장하고 검증된 분야별 전문가 네트워크를 확대할 수 있게 되었습니다.

이 회사는 기술 분야 전반에 걸친 저명한 벤처 캐피털 기업들로부터 지원을 받고 있습니다. Y Combinator의 초기 지원은 기초적인 추진력을 제공했으며, 후속 투자는 The Raine Group, BoxGroup, Latitude Capital을 비롯한 벤처 전문 투자사들로부터 이루어졌습니다.

구글 딥마인드(Google DeepMind), 오픈AI(OpenAI), 앤트로픽(Anthropic), 메타(Meta) 등 선도적인 AI 기관 소속의 개인 엔젤 투자자들도 이 연구소를 지원하고 있습니다. 이들의 참여는 AfterQuery의 재정적 지원을 보완하는 전문적인 기술적 통찰력을 제공합니다.

주요 파트너

AfterQuery는 모델 성능을 향상시키기 위해 하드웨어 공급업체, AI 플랫폼 및 학술 연구 기관과 협력하고 있습니다. 주요 파트너는 다음과 같습니다:

• NVIDIA: 엔터프라이즈 소프트웨어 및 GPU 가속 컴퓨팅기업으로 , AfterQuery의 데이터셋을 활용하여 최첨단 모델의 훈련을 지원합니다.
• Legora: 법률 AI플랫폼으로 , AfterQuery와 협력하여 연구 및 실사 업무를 위한 법률 평가 도구를 구축하고 있습니다.
• Thinking Machines Lab: 첨단 모델 평가 및 데이터 방법론 개발을 위해 협력하는 연구집단입니다 .
• 학술 연구소: UC 버클리, 스탠퍼드 AI 연구소, 앨런 AI 연구소 등 공개 데이터셋 벤치마크를 위해 협력하는 연구 기관들입니다.