더스트, ‘협업형 기업 AI’ 앞세워 시리즈B 4000만달러 유치

기업용 인공지능(AI) 스타트업 더스트(Dust)가 시리즈B 투자 라운드에서 4000만달러를 조달했다. 원화 기준 약 598억2800만원 규모다. 개인별로 따로 움직이는 챗봇이 아니라, 조직 전체가 함께 쓰는 ‘멀티플레이어 AI’로 기업 업무 방식을 바꾸겠다는 구상에 자금이 몰린 것이다.

이번 투자는 앱스트랙트와 세쿼이아캐피털이 주도했고, 스노우플레이크($SNOW)와 데이터독($DDOG)도 참여했다. 이로써 더스트의 누적 투자 유치액은 6000만달러를 넘어섰다. 더스트의 공식 법인명은 퍼뮤테이션 랩스 SAS로, 프랑스 파리에 본사를 두고 있다.

멀티플레이어 AI 구상

더스트는 현재 많은 기업이 ‘싱글플레이어’ 방식의 AI 활용에 머물러 있다고 진단한다. 직원마다 서로 다른 챗봇, 코파일럿, AI 비서를 쓰고 있지만 이들이 각자 따로 작동해 조직 차원의 지식이 쌓이지 않는다는 것이다. 예를 들어 한 직원이 특정 고객 정보를 AI로 조사해도 그 결과가 개인 채팅창에만 머물고, 다음 담당자가 비슷한 조사를 다시 반복하는 식이다.

회사는 이런 구조가 기업 AI의 생산성을 제한한다고 본다. 기존 도구들이 기본적으로 ‘1대1 상호작용’에 맞춰 설계돼 있어, AI가 수행한 작업의 맥락과 결과가 조직의 공용 자산으로 남지 않는다는 설명이다. 더스트는 이를 해결하기 위해 AI 에이전트를 개인 비서가 아니라 ‘팀원’처럼 작동하게 만드는 플랫폼을 제공하고 있다.

핵심은 ‘공유 작업공간’이다. 사람과 AI 에이전트가 같은 프로젝트 안에서 함께 일하며 대화 기록, 할 일 목록, 결과물 등을 공유할 수 있다. 여기에 슬랙, 노션, 세일즈포스 등 100개 이상 기업 데이터 플랫폼과 내부 데이터베이스를 연결하는 지능형 계층을 더해, 각 에이전트가 조직 전체 맥락을 이해하고 움직일 수 있도록 설계했다.

더스트는 비개발자도 활용할 수 있는 AI 운영 도구도 함께 제공한다. 마케팅, 영업, 고객지원 등 업무별로 특화된 에이전트를 만들고 배치할 수 있으며, 엔지니어링 부서 지원 없이도 운영이 가능하다는 점을 강점으로 내세운다. 클라우드 기반 연산 환경, 문서 생성 기능, 통합 메모리 루프도 지원해 에이전트가 시간이 지날수록 사용자 선호를 학습하고 먼저 제안을 내놓도록 돕는다.

가브리엘 위베르 최고경영자(CEO)는 기업 업무 혁신을 이끄는 것은 개별 AI 모델이나 비서가 아니라, 사람과 에이전트가 같은 정보와 권한 체계 안에서 함께 일하는 ‘완전히 새로운 시스템’이라고 강조했다. 그는 이를 ‘멀티플레이어 AI’라고 부르며, 더스트가 구축하는 방향도 여기에 맞춰져 있다고 설명했다.

플랫폼 전략과 시장 반응

더스트가 특정 모델에 종속되지 않는 점도 눈에 띈다. 자체 기반 모델을 만드는 대신, 고객이 원하는 AI 모델을 선택해 각 기업용 에이전트에 적용하도록 했다. 동시에 거버넌스 계층을 통해 데이터 접근과 운용 통제를 유지할 수 있게 해, 기업들이 보안과 통제권을 놓치지 않으면서 다양한 최신 모델을 활용할 수 있도록 했다.

시장 반응도 빠르게 나타나고 있다. 더스트에 따르면 현재 전 세계 3000개 이상 조직이 자사 플랫폼을 사용 중이며, 지금까지 30만개가 넘는 에이전트가 배포됐다. 2025년 고객 이탈은 ‘0건’이었고, 주간 활성 사용자 비율은 70%에 달했다. 실험 단계 도구를 넘어 실제 기업 업무에 깊게 스며들고 있다는 의미로 읽힌다.

앱스트랙트의 람틴 나이미 제너럴파트너는 단일 사용자 중심 AI로는 할 수 있는 일이 제한적이라며, 더스트는 기업 내부 에이전트들이 팀을 넘나들며 협업하고 상호작용을 학습해 회사 운영 방식 자체를 바꾸는 새로운 운영 모델이라고 평가했다.

창업진과 향후 계획

창업진 이력도 투자 판단에 힘을 보탠 것으로 보인다. 위베르는 결제 기업 스트라이프에서 AI 도입 확산을 이끌었고, 공동창업자 스타니슬라스 폴루는 오픈AI에서 연구 엔지니어로 일하며 AI 추론 관련 논문을 공동 집필한 바 있다.

더스트는 이번 투자금을 업무 중 학습하는 특화 AI 에이전트 개발과 협업 기능 고도화에 투입할 계획이다. 최근 기업용 AI 시장이 단순 챗봇에서 ‘에이전트 기반 자동화’로 빠르게 옮겨가는 가운데, 더스트의 실험은 AI를 개인 도구에서 조직 인프라로 바꾸려는 흐름을 보여준다. 결국 기업 AI 경쟁의 핵심은 더 똑똑한 모델 하나가 아니라, 사람과 에이전트가 얼마나 자연스럽게 함께 일할 수 있느냐로 이동하고 있다.