AI가 짠 코드, 작동 기록으로 잡는다… 언두 3,700만달러 투자 유치

영국 소프트웨어 디버깅 스타트업 언두(Undo)가 3,700만달러, 한화 약 560억5,870만원 규모의 신규 투자를 유치했다. 인공지능(AI)으로 작성된 코드가 빠르게 늘어나는 흐름 속에서, 실행 중인 프로그램의 실제 동작 기록을 바탕으로 버그 원인을 추적하는 기술을 앞세워 해외 확장에 속도를 낸다는 계획이다.

언두는 2005년 설립된 기업으로, 실행 중인 프로그램의 전체 수행 이력을 하나의 파일에 저장하는 기술을 개발해 왔다. 일반적인 디버깅 도구가 코드 자체나 로그 중심으로 문제를 들여다본다면, 언두는 프로그램이 실제로 ‘어떻게 동작했는지’를 그대로 기록한다는 점을 강점으로 내세운다. 현재 네트워크, 데이터베이스, 반도체, 금융 서비스 분야의 엔지니어링 팀에 이 기술을 공급하고 있다.

이 같은 접근이 주목받는 배경에는 AI 코딩 도구의 확산이 있다. AI 코딩 보조 도구를 활용하면 개발 속도는 빨라지지만, 현장에서는 사람이 모든 코드를 완전히 이해하거나 검증하기 어려워졌다는 지적이 나온다. 언두는 AI 에이전트가 코드 오류의 원인을 정확히 찾으려면 단순한 소스코드 분석만으로는 부족하고, 실제 런타임 상태를 확인할 수 있어야 한다고 본다. 다시 말해, 코드가 실패한 ‘이유’를 추측이 아니라 실행 기록으로 파악해야 한다는 것이다.

회사가 공개한 자체 벤치마크도 이런 주장을 뒷받침한다. 복잡한 버그 집합을 대상으로 한 테스트에서 최신 AI 모델은 별도 정보 없이 원인을 38%만 찾아냈지만, 언두의 런타임 기록이 제공되자 정확도가 92%까지 상승했다는 설명이다. 언두는 또 AI가 이미 해결 가능한 문제에서도 토큰 사용량을 줄일 수 있었고, 고객사들은 근본 원인 분석 속도가 최대 100배 빨라졌다고 전했다.

실제 고객 사례도 제시됐다. 팔로알토 네트웍스($PANW)의 엔지니어링 수석부사장 주레시 상기아(Suresh Sangiah)는 대규모 코드베이스에서 가장 비용이 큰 버그는 로그로 잡히지 않는 런타임 상태에 숨어 있는 경우가 많다고 말했다. 그는 언두가 몇 분 안에 자율적으로 원인을 찾아내는 경우가 많다며, 고객에게 운영상 문제로 번지기 전에 오류를 발견하고 수정할 수 있는 가시성을 제공한다고 평가했다.

이번 투자 라운드는 미국 텍사스주 오스틴 기반 사모펀드 엘스웨어 파트너스가 주도했다. 엘스웨어 파트너스는 성장 단계 소프트웨어 기업에 투자하는 곳으로, 2016년 이후 북미와 유럽, 이스라엘 전역에서 18개 기업에 자금을 집행해 왔다.

언두는 확보한 자금을 미국과 유럽 내 제품, 고객 지원, 영업 조직 확대에 투입할 예정이다. 그렉 로(Greg Law) 창업자 겸 최고경영자는 AI 확산과 함께 자사 기술의 중요성이 더 커졌다고 강조했다. 그는 언두가 수년간 결정론적 프로그램 기록 기술을 구축해 왔고, AI 시대에는 코드 실패 시점의 런타임 가시성이 필수 요소가 됐다고 밝혔다.

이번 투자는 단순한 자금 조달을 넘어, AI 개발 환경에서 ‘디버깅 인프라’의 가치가 커지고 있음을 보여주는 신호로 읽힌다. AI가 더 많은 코드를 만들수록, 그 코드를 설명하고 수정하는 기술의 중요성도 함께 커질 가능성이 크다.