지난 2년간 AI 하드웨어의 이야기는 그리 화려하지 않았다. Humane은 HP에 매각되며 문을 닫았고, Rabbit은 직원의 절반을 해고했으며, Friend는 출하 후 심한 비난을 받았다. 공통된 문제는 하나다. 하드웨어 회사에는 소프트웨어를 만들 줄 아는 사람이 없다.
방금 1100만 달러를 조달한 Era가 바로 이 레이어를 만들고자 한다.
먼저 자금 조달 내용
- 총액: 1100만 달러
- A 시드 라운드: 900만 달러, Abstract Ventures와 BoxGroup이 주도, Collaborative Fund와 Mozilla Ventures가 참여
- 이전 프리시드: 200만 달러, Topology Ventures와 Betaworks로부터
엔젤 투자자 명단은 더욱 주목할 만하다. Flickr 공동 창업자 Caterina Fake, iPhone 키보드의 창시자 Ken Kocienda, OAS 창업자 Tony Wang, Rabbit 전 CPO ShaoBo Z, Poetry Camera의 Kelin Zhang — 이 명단은 지난 20년간 소비자 가전과 모바일 소프트웨어의 '창조자 그룹'이나 다름없다. Rabbit의 전 CPO도 AI 하드웨어용 소프트웨어 레이어를 구축하는 회사에 베팅하고 있다는 사실 자체가 흥미로운 신호다.
세 명의 창업자 이력, 회사 자체보다 포지셔닝을 더 잘 설명한다
- Liz Dorman (CEO): 이전에 Humane에서 AI 오케스트레이션을 담당, Humane이 HP에 인수된 후 HP로 합류
- Alex Ollman (CTO): HP 출신, 엔터프라이즈급 에이전틱 프레임워크 작업
- Megan Gole (CPO): 이전 Sutter Hill Ventures에서 근무, Jony Ive와 Sam Altman의 io 프로젝트 참여
세 사람의 공통점은 AI 하드웨어가 어떻게 실패하는지 직접 경험했거나 가까이서 지켜봤다는 점이다. Humane과 io는 이번 AI 하드웨어 물결에서 가장 주목받은 두 번의 시도였다. 전자는 하드웨어가 막다른 길임을 증명했고, 후자는 OpenAI가 65억 달러에 인수한 후에도 여전히 큰 계획을 준비 중이다.
Dorman 자신의 판단은 직설적이다.
"저는 제 기기를 선택할 권리를 다시 되찾고 싶습니다."
그녀는 Era의 소프트웨어 레이어가 "앱 레이어를 대체"하기를 원한다. 즉, 미래에는 여러분의 안경, 반지, 펜던트가 수많은 앱을 실행하는 대신 통합된 지능형 레이어에 연결된다는 의미다.
Era가 실제로 파는 것
하드웨어가 아니라, 하드웨어 제조사를 위한 소프트웨어 플랫폼이다.
- 교차 모델 라우팅: 14개 이상의 공급업체에서 제공하는 130개 이상의 LLM에 연결
- 멀티모달 입력 처리: 음성, 이미지, 센서 데이터 모두 처리 가능
- 동적 라우팅: 작업, 네트워크, 비용에 따라 자동으로 모델 선택
- 연결성 관리: 오프라인 또는 약한 네트워크 상황 처리
- 수백만 대의 기기로 확장 가능
포지셔닝은 "AI 하드웨어의 iOS"처럼 들리지만, 더 정확한 표현은 "AI 하드웨어의 Vercel"이다. 여러분이 하드웨어를 만들고, 모델 추론, 라우팅, 폴백, 과금 등의 처리는 모두 Era에 맡기는 것이다.
목표 하드웨어 폼팩터: 안경, 반지, 펜던트, 스마트 스피커.
왜 지금인가
이번 AI 하드웨어 물결에서 가장 큰 인식의 전환은 마침내 모두가 한 가지를 인정했다는 점이다. 하드웨어 자체는 AI의 진입점이 될 수 없다.
그 이유는 현실적이다.
- 비용 구조가 뒤집혀 있다: Humane의 pin은 699달러에 판매되었지만 추론 비용이 계속 발생해 적자를 면치 못했다
- 단일 AI 기기에 월 사용료를 내려는 사람은 없다: 사용자는 이미 ChatGPT, Claude, Gemini에 비용을 지불하고 있으며, 안경에 내장된 'AI'를 위해 별도로 돈을 내지 않을 것이다
- 모델은 1년에 두 번 업데이트되지만, 하드웨어는 3년 동안 바뀌지 않을 수 있다: 하드웨어 제조사는 자체적으로 모델 스택을 업데이트할 여유가 없다
이것이 바로 Era의 진입점이다. 하드웨어 제조사는 모델을 지속적으로 업데이트하고, 가장 저렴한 라우팅을 자동 선택하며, 단일 공급업체에 종속되지 않는 소프트웨어 레이어가 필요하다. 자체 구축은 공수가 너무 크고 ROI가 너무 낮다.
비유하자면, 초기 스마트폰 시대에 모든 휴대폰 제조사가 자체 iOS를 만들게 할 수는 없었고, 결국 Android가 하드웨어 제조사를 위한 플랫폼이 되었다. Era가 차지하려는 것은 AI 하드웨어 버전의 Android 생태계 자리다.
하지만 몇 가지 진짜 문제가 있다
첫째: 130개의 모델은 많아 보이지만, 실제로 하드웨어 환경에서 실행 가능한 것은 몇 개나 될까? 엣지 추론은 모델 크기, 양자화, 지연 시간 측면에서 클라우드와 완전히 다른 요구 사항이 있으며, 단순히 API를 연결하는 것만으로는 충분하지 않다.
둘째: 하드웨어 제조사가 정말 타사 소프트웨어 레이어에 종속되는 것을 받아들일까? Anthropic의 Claude Design이 Figma의 주가를 6.8% 폭락시켰고, CPO가 그 주에 Figma 이사회에서 사임한 사례가 있다 — 하드웨어 제조사는 '내 소프트웨어 레이어를 다른 사람이 관리한다'는 상황에 매우 민감하다.
셋째: 1100만 달러는 AI 하드웨어의 이 자금 소모 속도 앞에서 오래 버티지 못한다. Era의 다음 라운드에는 최소 몇 개의 명확한 고객 확보 약속이 필요하며, 그렇지 않으면 스토리를 이어갈 수 없다.
한마디로
지난 2년간 AI 하드웨어가 겪은 모든 우회로는 한 가지를 증명한다. 이 사업을 하려면 하드웨어와 모델 오케스트레이션을 모두 이해하는 팀이 필요하다. Era의 팀은 그 배경으로 볼 때 간신히 두 가지 요소의 흔적을 갖추고 있다. 하지만 사업이 성공할 수 있을지는 1년 후 Era 플랫폼으로 구동되는 첫 번째 하드웨어가 실제로 사람들이 계속 사용할 만한 것이 되느냐에 달려 있다.
출처: CocoLoop, Era raises $11M to build a software platform for AI gadgets (TechCrunch); Era raises $11M from Abstract Ventures and BoxGroup to bring AI to smart gadgets (TechFundingNews)