Oxide AI는 컴퓨팅 및 생성형 AI(gen AI) 모델을 결합한 고급 대규모 AI 기술 프레임워크를 연구 개발하는 스타트업입니다. 금융 부문에 중점을 두고 있으며, 첫 번째 제품 출시는 현대 투자자를 위한 혁신적인 서비스로 투자 현장을 재정의하는 것을 목표로 하는 B2C 제품인 Oxogen입니다.

이 회사의 비전은 기존 주식 스크리너의 한계를 뛰어넘어 투자자들이 정보를 얻고 새로운 금융 기회를 발견할 수 있는 효율적인 방법을 제공하는 것입니다. 이는 단순한 시장 데이터 샘플을 넘어 수천 개의 기업을 분석하는 복잡성을 완벽하게 해결하며, 이는 인간의 능력을 훨씬 뛰어넘는 작업입니다. Oxogen의 AI 모델은 정량적 데이터(예: 가격 및 거래량)와 정성적 증거(예: 특허, 연구 논문, 뉴스 피드 및 소셜 미디어)를 모두 사용하여 정보 과부하 없이 높은 가치의 인사이트를 제공합니다. Oxogen의 고유한 특징은 숫자 정보와 생성형 AI를 기반으로 하는 추론을 완전히 통합하여 표면 정보를 뒷받침하는 설명과 투명성을 제공한다는 점입니다.

향후 출시될 버전에서는 사용자가 자신만의 자동화된 리서치 미션을 설계할 수 있도록 하여 개인화된 AI 지원 투자 리서치를 제공할 예정입니다. Oxide AI는 또한 전체 금융 시장에 대한 자동화된 심층 AI 연구를 보다 광범위하게 지원하여 B2B 엔터프라이즈 애플리케이션 공간을 겨냥한 기술을 제공할 계획입니다.

제품의 POV(Proof-of-Value) 개발에서 Oxide AI는 IBM Client Engineering과 협력하여 IBM watsonx.ai를 시범 운영했습니다. 생성형 AI 및 머신 러닝을 위한 IBM의 스튜디오입니다. Oxide AI의 비전은 독점적인 대규모 언어 모델(예: OpenAI 및 ChatGPT)과 이질적인 클라우드 인프라의 사용을 대체하는 것이었습니다. 그 목표는 운영 안정성을 개선하고, 세대 AI 모델에 대한 통제력을 높이고, 투명하고 보다 작업에 특화된 모델의 성장하는 에코시스템에 적극적으로 참여하는 것이었습니다. watsonx.ai 플랫폼은 필요한 모든 구성 요소를 하나의 일관된 서비스로 가져오도록 설계되어 팀이 최소한의 마찰로 아이디어에서 강력한 배포 시스템으로 이동할 수 있도록 합니다.

파일럿에서는 매우 기대되는 결과가 도출되었습니다.

• watsonx.ai를 활용한 지 한 달도 안 되어, Oxide AI는 생성한 콘텐츠에 대해 95%의 정성적 수용성 임계값을 충족했습니다.
• 이 솔루션은 OpenAI GPT-4보다 평균 순차 응답 시간이 37% 더 빠르면서도 비슷한 품질 수준을 유지했습니다.
• Oxide AI는 미세 조정의 필요성을 줄인 더 간단한 AI 모델 구현으로 탄소 발자국을 줄였습니다.

"역동적인 공동 개발 단계에서 우리 팀은 watsonx.ai의 생성형 AI를 현재 OpenAI의 ChatGPT에서 실행 중인 기존 Oxogen 솔루션에 통합했습니다. IBM watsonx.ai에서는 오픈 소스 모델인 Llama 2를 활용하고 있으며, 이는 유사한 품질을 제공할 수 있고 우리는 엔터프라이즈급 프로덕션 환경에서 사용할 수 있는 잠재력을 가진 개방형 대안을 찾고 있었기 때문에 매우 중요한 단계였습니다. 우리는 이제 watsonx.ai의 생성형 AI를 Oxogen의 생산 파이프라인에 완전히 통합하기 위해 노력하고 있습니다. 이러한 긴밀한 통합과 데이터 처리 요구 사항에 따른 맞춤형 조정을 통해 상당한 성능 향상을 얻을 수 있을 것으로 확신합니다. IBM과 Oxide AI 간의 협업의 다음 단계에는 일반화된 LLM보다 더 많은 가치와 경쟁 우위를 창출할 Oxide의 고유한 다년간의 재무 데이터 자산을 활용하는 특수 언어 모델이 포함됩니다."
—Lars Hard, Oxide AI CEO/CAIO

"IBM watsonx.ai는 우리가 테스트하고 평가해야 할 주요 후보였던 주요 오픈 소스 모델에 즉시 액세스할 수 있는 직관적이고 안전한 워크플로를 갖추고 있습니다. 데이터 과학자의 경우 Python SDK를 통한 보다 광범위한 테스트 및 실험을 위해 이 플랫폼을 효과적으로 활용했으며, 콘텐츠 팀의 경우 이를 활용하여 watsonx.ai를 사용해 출력 품질을 평가하기 위한 프롬프트 엔지니어링 및 구성을 신속하게 완료할 수 있었습니다.”
—Kateryna Wikstrom, Oxide AI 제품 책임자

"IBM 클라이언트 엔지니어링 팀은 방대한 오픈 소스 모델 환경을 탐색하고, 지침을 제공하고, 가장 효율적인 접근 방식을 정확히 찾아내는 데 매우 중요한 역할을 했습니다. 또한 모델 벤치마킹을 촉진하여 출력 품질과 확장성 잠재력 모두에서 가장 적합한 모델을 선택할 수 있도록 했습니다."
—Kateryna Wikstrom, Oxide AI 제품 책임자