SurrealDB, 331억 원 투자 유치로 AI 데이터베이스 확장 박차

SurrealDB는 자사의 AI 기반 멀티모델 데이터베이스 확장을 위해 2,300만 달러(약 331억 원)의 추가 자금을 확보했다고 발표했다. 이번 자금 조달은 제품 성숙도와 도입 가속화, 팀 확장을 통한 클라우드 오퍼링 스케일업과 프로덕션 배포 지원 강화를 목표로 한다. 2021년에 설립된 SurrealDB는 구조화된 데이터, 그래프 관계, 기계 학습 워크로드를 단일 시스템 내에서 지원하는 멀티모델 데이터베이스 제품을 제공한다.

이 플랫폼은 AI 에이전트가 데이터 양과 복잡성이 증가할 때 일관된 상태, 맥락적 관계 및 지속적인 메모리를 유지하는 문제를 해결한다. 데이터베이스는 Rust 언어로 작성되었으며, 관계형, 문서, 그래프, 시계열, 벡터, 지리 공간 및 키-값 데이터 모델을 지원하며, SurrealQL이라는 맞춤형 통합 쿼리 언어를 사용한다. 이를 통해 구조적 기록, 임베딩 및 멀티모달 데이터(이미지 및 오디오 등이 포함)를 동일 환경에서 저장 및 쿼리할 수 있다.

SurrealDB는 또한 개발자가 데이터베이스 내에서 계산 필드, 기록 참조 및 맞춤형 API 엔드포인트를 정의할 수 있는 논리 계층을 포함하고 있다. 이를 통해 클라우드 네이티브 및 분산 배포에 적합하며 실시간 쿼리, 그래프 순회 및 AI 애플리케이션, 트랜잭션 시스템 및 데이터 중심 서비스를 위한 임베디드 논리를 지원한다.

SurrealDB의 데이터베이스는 지금까지 230만 회 다운로드되었으며, 고객사로는 Verizon, Walmart, ING, Nvidia, 삼성, 텐센트, Poly AI가 있다. 새로운 펀딩은 이전 시리즈 A 라운드의 연장선으로서 기존 투자자인 FirstMark Capital 및 Georgian Partners 외에 Chalfen Ventures와 Begin Capital이 참여, 총 시리즈 A 자금을 3,800만 달러(약 547억 원)로 늘렸다.

SurrealDB 3.0의 일반 공급과 함께 이번 자금 조달은 이루어졌으며, 이는 가장 안정적이고 성능이 우수하며 기업 준비가 된 릴리스로 평가된다. 이 새로운 버전은 신뢰성과 운영 일관성을 개선하기 위해 아키텍처 업데이트를 포함하고 있으며, 벡터 인덱싱 및 검색 지원 확장, 멀티모달 데이터 저장 및 에이전트 메모리 강화 등 다양한 기능을 제공한다.