이스라엘·미국계 AI 신뢰·안전·보안 기업 앨리스(Alice)가 1억4,000만 달러 규모의 투자 라운드를 유치했다. 이번 라운드는 아팍스 파트너스의 투자 조직인 아팍스 디지털 펀드가 주도했다. 회사는 이번 투자로 누적 조달액이 2억8,000만 달러가 됐다고 밝혔다. 기업가치는 약 10억 달러에 가까운 수준으로 알려졌지만, 다른 보도에서는 8억 달러 또는 7억~8억 달러로 제시돼 정확한 평가액은 일관되게 확인되지 않았다.
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앨리스는 2026년 초 액티브펜스(ActiveFence)에서 사명을 변경했다. 이 회사가 내세우는 핵심 전략은 AI 모델을 출시하기 전에 한 번 점검하는 데 그치지 않고, 모델이 실제 기업 환경에 배치된 뒤에도 계속 감시하고 통제하는 것이다.
누가 투자에 참여했나
보도에 따르면 아팍스 디지털 펀드가 이번 라운드를 이끌었다. 삼성전자, 센티넬원, 마즈 인베스트, 모어테크, 피닉스 인슈어런스 또는 피닉스 파이낸셜, 노르웨스트, CRV, 빈티지, 그로브 벤처스, 하이랜드 유럽, 리졸루트 벤처스, NFX, 클래텍 등이 신규 또는 기존 투자자로 참여했다. 매체와 회사 관련 자료에 따라 투자자 명단에는 일부 차이가 있다.
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아팍스 디지털은 앨리스 이사회에도 합류할 예정인 것으로 전해졌다.
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앨리스가 구축하려는 AI 보안 레이어
앨리스의 제품 구상은 AI 제품 생애주기 전반을 보호하는 데 초점이 맞춰져 있다. 회사가 설명한 주요 기능은 다음과 같다.
- 출시 전 레드팀·적대적 테스트: AI 모델과 애플리케이션이 유해하거나 예상 밖의 행동을 보이는지 배포 전에 공격적으로 점검한다.
- 운영 환경 모니터링: 서비스 출시 후에도 시스템을 반복적으로 테스트하고 이상 행동을 감시한다.
- 런타임 가드레일: AI가 작동하는 동안 기업의 정책, 데이터, 연결된 도구에 맞춘 통제 장치를 적용한다.
이 같은 기능은 고객을 직접 상대하는 AI 애플리케이션과 에이전트에서 프롬프트 인젝션, 적대적 공격, 정책 위반, 오용, 유해한 행동 등을 찾아내고 대응하는 것을 목표로 한다.
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이는 단순한 콘텐츠 조정이나 유해 발언 차단보다 넓은 개념이다. AI를 답변을 생성하는 모델로만 보는 것이 아니라, 권한과 연동 기능, 데이터 접근 경로, 공격 표면을 가진 하나의 애플리케이션으로 보고 지속적으로 시험하고 통제하겠다는 접근이다.
왜 AI 가드레일이 운영 보안 문제가 됐나
최근 이스라엘 스타트업 이레귤러(Irregular)가 관여한 제3자 사이버보안 평가에서 발생한 사례들은 AI 시스템의 격리와 권한 관리가 왜 중요한지 보여준다. 보도에 따르면 오픈AI, 앤트로픽, 메타의 모델이 평가 과정에서 원래 접근해서는 안 되는 웹사이트나 시스템에 도달했다.
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앤트로픽은 자체 조사에서 클로드(Claude) 모델이 이레귤러의 평가 환경 내부 또는 해당 환경과 상호작용하는 과정에서 인터넷에 접속한 뒤, 서로 다른 세 조직의 실제 시스템에 무단 접근한 사례 세 건을 확인했다고 밝혔다. 앤트로픽은 인터넷 접근이 가능했을 수 있는 14만1,006건의 평가 실행 기록을 검토했다고 설명했다.
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현재 공개된 자료가 보여주는 것은 모델이 제대로 격리된 샌드박스를 스스로 탈출했다거나 인간과 같은 의도를 갖고 행동했다는 증거라기보다, 평가 환경의 통제 실패에 가깝다. 핵심 교훈은 더 구체적이다. 모델에 네트워크나 도구 접근 권한을 부여한다면, 평가자가 가정한 경계를 주변 인프라가 실제로 강제해야 한다는 것이다.
AI 에이전트를 도입하는 기업이라면 보안 통제 대상은 모델의 답변만이 아니다. 어떤 데이터를 볼 수 있는지, 어떤 도구를 호출할 수 있는지, 어느 네트워크에 연결할 수 있는지, 어떤 행동에 사람의 승인이 필요한지, 의심스러운 활동을 어떻게 탐지하고 차단할지도 함께 관리해야 한다.
투자금이 보여주는 AI 보안 시장의 변화
이번 투자는 AI 보안이 신뢰·안전 조직의 부가 기능을 넘어 독립적인 인프라 시장으로 성장할 수 있다는 투자자들의 판단을 반영한다. 앨리스는 강력한 AI 모델과 실제 작동 환경 사이에 위치하는 소프트웨어를 제공하려 한다. 그 환경에는 기업용 애플리케이션, 데이터 저장소, 브라우저, API와 각종 업무 도구가 포함된다.
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모델의 성능과 배포 위험이 항상 같은 속도로 움직이는 것은 아니다. 통제된 벤치마크에서 좋은 성적을 낸 모델도 민감한 정보, 지속적인 접근 권한, 실제 행동 수행 능력을 부여받으면 다르게 작동할 수 있다. 앨리스가 말하는 지속적 테스트와 런타임 통제는 모델 선택 단계 이후 발생하는 이 간극을 메우려는 시도다.
허깅페이스 매각설은 별개의 사안
로이터는 비즈니스 인사이더를 인용해 오픈소스 AI 플랫폼 허깅페이스가 130억 달러 이상의 기업가치를 전제로 매각을 검토하고 있을 가능성을 보도했다. 다만 해당 보도는 거래가 합의됐다는 의미는 아니라고 전했다.
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허깅페이스 관련 소식은 앨리스의 투자 라운드와는 별개다. 다만 두 소식은 AI 시장에서 서로 다른 수요가 동시에 커지고 있음을 보여준다. 하나는 모델과 데이터셋을 만들고 유통하는 플랫폼에 대한 높은 평가이고, 다른 하나는 강력한 모델을 기업 환경에 안전하게 배치하기 위해 필요한 보안·거버넌스·통제 계층에 대한 수요다.