INXM, 스텔스 모드 해제: 엔터프라이즈 AI 신뢰성 문제 해결할 '컴파일드 AI'로 57억 원 투자 유치

'컴파일드 AI'가 기존 AI 에이전트와 다른 점

기존 LLM 기반 에이전트의 핵심 문제는 매번 실행할 때마다 명령을 재해석한다는 점이다. 동일한 입력값을 넣어도 실행할 때마다 다른 결과물이 나올 수 있으며, 규제 감독에 필요한 감사 추적 기능도 내장되어 있지 않다. 때로는 모델이 잘못된 과정을 생성하거나 예측 불가능한 예외 상황을 만들어내기도 한다. 이러한 위험은 기업의 전사적자원관리(ERP), 제품수명주기관리(PLM), 제조실행시스템(MES), 현장 생산 시스템을 넘나들어야 하는 워크플로우에서 치명적이다 .

컴파일드 AI는 이 모델을 완전히 뒤집는다. 매번 워크플로우를 실행할 때마다 LLM을 호출하는 대신, 단 한 번의 '컴파일' 단계에서만 LLM을 사용한다. 사용자의 자연어 요청은 이 단계에서 결정론적이고 실행 가능한 코드로 변환되며, 여러 단계의 검증을 거쳐 배포된다. 일단 '컴파일'이 완료되면, 그 이후의 모든 워크플로우 실행은 더 이상 LLM의 추론 과정을 거치지 않는다. 즉, 매번 정확히 동일한 결과를 산출하며, 핵심 작업에 대한 전체 로그와 사람의 승인 지점을 명확하게 포함할 수 있다 .

이는 마치 컴파일 언어로 작성된 소프트웨어와, 실행 시점에 한 줄씩 해석되는 인터프리터 언어의 차이에 비유할 수 있다. INXM은 지능적인 생성 단계와 반복적인 실행 단계를 명확히 분리함으로써, 자연어의 유연성과 전통적인 결정론적 코드의 반복성을 동시에 확보했다. 게다가 오케스트레이터는 외부 클라우드 서버가 아닌 기업 자체 폐쇄망 인프라에서 구동된다. 따라서 민감한 운영 데이터가 기업 외부로 유출될 일이 없어, 유럽연합의 개인정보보호법(GDPR) 및 AI법(AI Act) 같은 엄격한 규제 요건을 충족시킬 수 있다 .

'독일 미텔슈탄트' 겨냥: 스타트업의 타깃 산업

INXM은 기업 운영 전반을 목표로 하지만, 특히 독일 경제의 중추인 중소·중견 제조 기업들(미텔슈탄트)에 집중하고 있다. 이들 기업은 ERP, PLM, MES 등 복잡한 소프트웨어 스택과 공장 현장의 폐쇄형 서버를 함께 운영하는 경우가 많아, 클라우드 기반의 자동화 도구로는 접근이 불가능한 영역이 존재한다 .

제조 현장이 가장 우선적인 공략 대상이다. 예를 들어 단 하나의 생산 지시 변경이 발생해도 ERP부터 현장 설비까지 6개가 넘는 시스템에서 조율된 업데이트가 필요하며, 관리자의 단계별 승인이 요구되는 경우가 흔하다. 컴파일드 AI는 이러한 복잡한 프로세스를 자연어로 단 한 번 설계하고, 이를 컴파일하여 재현 가능한 워크플로우로 '고정'한 뒤, 사람의 결재 단계를 포함시켜 안정적으로 실행할 수 있게 해준다 .

570만 유로의 자금은 어디에 쓰이나

INXM의 당면 계획은 '오케스트레이터'를 첫 기업 고객사에 배포하고 플랫폼을 확장하는 것이다. 이 회사는 엔지니어링 팀의 개입 없이도 여러 시스템을 아우르는 프로세스를 자동화하고자 하는 현장 의사 결정권자들을 직접 공략하는 하향식 영업 전략을 취하고 있다 .

창업진이 몸담았던 우주 항공 및 모빌리티 기업에서는 단 한 번의 워크플로우 실패가 생산 일정 전체의 지연으로 이어질 수 있었다. 이러한 경험은 반복 가능하고 감사 가능한 자동화를 필수적으로 요구하는 제조업 및 기타 규제 산업을 겨냥한 제품 설계와 시장 진출 전략의 근간이 되었다 .