C3 AI?

C3 AI는 클라우드기반 엔터프라이즈 AI 서비스를 제공하는 SaaS 회사이다. 고객에게 빠른 배포와 Overhead없는 Digital Transformation 애플리케이션을 개발하고 통합 할 수 있는 기능을 제공하는 환경을 구축하여 제공한다. C3 AI는 주로 Subscription 서비스와 전문 기술 지원을 통해 수익을 창출 한다.

C3 AI의 기원

C3.ai의 설립자인 Thomas M. Siebel은 투자자들에게 아래처럼 설명했다.

컴퓨터 과학, 특히 관계형 데이터베이스 이론에서 대학원 과정을 마친 후 저는 Oracle에 취업했습니다. 관계형 데이터베이스 시장은 1983년에 시작되었습니다. 정보 기술에 대한 글로벌 시장은 2,240억 달러였고, RDBMS 시장은 2천만 달러 미만이었습니다. 애플리케이션 개발 및 정보 처리의 기본 경제학이 RDBMS의 상승을 보장한다는 점에 만족했습니다. 10년 후 Oracle의 매출은 10억 달러를 넘어 섰습니다.

그 후 Siebel은 그의 이름을 따서 Siebel Systems를 설립했다. 6년 후 Siebel Systems는 20억 달러의 매출을 올렸고 2006년에 Oracle에 매각되었다.

Thomas M. Siebel은 전체 인프라(IaaS), 플랫폼(PaaS), 애플리케이션(SaaS)를 통해 고객/사용자의 요구에 적응 할 수 있는 클라우드 컴퓨팅인 Elastic Cloud로 발전했다. 더 빠른 배포, 실험 및 지속적인 개선을 통해 시장의 요구에 대응했다.

그후 C3.ai는 새로운 산업 혁명, 데이터 및 서버와 결합된 알고리즘에 의해 주도되는 “디지털 산업 혁명”에 자리 잡은 디지털 혁신을 주도하는 엔터프라이즈 AI를 제공하게 되었다.

주요 비즈니스 모델

• C3.ai는 클라우드 기반의 엔터프라이즈 AI 회사이다. 주요 목표는 대규모 혹은 중간 규모의 조직 및 회사의 비즈니스에서 AI를 이용한 사용 사례를 구현하도록 돕는 것이다.
• C3.ai의 무기는 C3 AI Suite라는 부르는 모델 기반의 아키텍처이다. 이것은 클라우드 위에 구축된 개발 프레임워크 세트로, 조직 내에서 애플리케이션을 빠르게 배포하기 위한 도구를 제공하는 동시에 새로운 애플리케이션을 개발하기 위한 개발 프레임 워크 스택을 제공한다.
• C3.ai는 주로 엔터프라이즈 구독을 기반으로 수익을 창출하는 SaaS 회사이다. 수익의 일부는 전문가 서비스에 기인한다.

차별화 전략

C3.ai 플랫폼은 오픈 소스 소프트웨어를 기반으로 구축되었지만 모듈형태로 되어 있기에 고객이 선호하는 구성 요소를 사용할 수 있도록 되어있다.

C3.ai는 인기있는 통합 개발 환경, 프레임워크, 제품군, 도구 및 DevOps 옵션에 대한 커넥터 및 Integration을 제공한다.

C3.ai 플랫폼의 핵심적인 차별화 요소는 개발 속도, 반복성 및 확장성을 보장하는 “Type System” 아키텍처이다. Type System은 메타 데이터를 사용하여 모든 데이터 및 데이터 소스, 기본 스토리지 기술, 데이터 과학 모델, 데이터 처리 서비스, 애플리케이션 및 애플리케이션 서비스와 같은 종단 간 개발 그리고 배치 프로세스의 모든 것을 나타낸다. 이런 부분들은 상당히 복잡하기 때문에 단순, 일관, 추상적인 방법으로 표현한다.

C3.ai는 MS Azure에서 실행되는 서비스로써 플랫폼을 제공하지만 사설 클라우드 또는 기타 공용 클라우드에서도 실행이 가능하다. On-premise 및 다양한 환경에서도 가능하다.

파트너쉽

C3.ai의 민첩성과 확장성, 타사 도구에 대한 유연성 및 개방성 조합이 주목을 받고 있는 상황이다.

C3.ai의 창업자이자 CEO인 Tom Siebel은 Transform C3.ai의 최신 파트너십에서 IBM Services와의 전략적 제휴를 통해 시장에서 가장 선호하는 글로벌 시스템 통합 업체가 될 것이라고 발표했다. 두 회사는 이번 거래가 “엔터프라이즈 규모의 산업 및 특정 도메인 영역의 AI 애플리케이션 제공을 가속화 할 것”이라고 말했다.

IBM과의 계약으로 C3.ai는 AI 플랫폼 및 애플리케이션과 결합 된 산업 및 기술 전문 지식을 석유 및 가스 산업에 공동으로 제공하게 되었다. 그리고 2018년에 Azure를 선호하는 퍼블릭 클라우드 플랫폼으로 제공되기 위해 MS와 전략적 파트너쉽도 발표했다. (그해 Amazon Web Services 및 Google Cloud Platform과 별도의 파트너쉽을 발표했음에도 불구하고… 사업을 위해 앞만 보고 달린다라는 건가?)

사용 사례

Shell의 데이터 과학 총괄 관리자인 Daniel Jeavons는 C3.ai를 기반으로 구축한 후 회사의 데이터 기반 예측 유기 관리 및 최적화 앱에 대해 설명한다.

• 수천 개의 밸브 및 압축기의 예기치 않은 고장을 예측하고 방지하는 예측 유지 보수 IoT 애플리케이션으로 C3.ai를 사용하기 시작했고 현재 모니터링 되고 있는 자산은 전 세계 20개 이상의 석유 및 가스 생산 시설에서 사용되고 있다. 이렇게 사용함으로써 2백만 달러를 절약 할 수 있었다라고 한다. 그리고 지금은 재사용 가능한 구성 요소를 사용하여 전자 수중 펌프용 전력 최적화 애플리케이션을 개발하고 있다고 한다.
• 제조 및 공급망 분석 구현 리더인 3M임원 Jennifer Austin은 지난 2년간 개발한 가격 분석, 재고 최적화, 공급망 위험 관리 애플리케이션에 대한 진행 상황을 언급했다. Austin은 3M이 특정 영역에서 변경 관리 사용자 채택 문제를 해결하기 위해 노력하고 있고 재고 최적화 애플리케이션만으로도 연간 2억달러를 절감하는 동시에 서비스 수준을 개선했다고 언급했다.
• Bank of America의 데이터 및 혁신 그룹 공동 책임자인 Brice Rosenzweig는 사용자가 보다 쉽게 접근할 수 있는 데이터 플랫폼 구축 및 현금 관리 그리고 대출 최적화에 대한 애플리케이션 개발 진행 상황에 대해서 얘기한다. (아직 개발중)

결론

C3.ai의 주요 강점은 복잡성을 추상화하고 데이터를 분석하기 위해 Type System 아키텍처에 의존하면서 X or Y용으로 선호하는 도구를 교체하여 사용할 수 있는 개방성이다.

C3.ai의 플랫폼 영역은 광범위하기 때문에 자사의 기술만 강요하지 않고 클라우드 네이티브 서비스에 대한 실용적인 개방성을 수용한 점이 매우 현명하고 현실적이라고 보여지며, 고객이 추구하는 Needs와 조화를 이룬다고 생각한다.

C3.ai의 경영층은 로드맵은 고객 중심적으로 수립되어 있다고 강조하고 있고, 예시로 2019년에는 고객이 요청한 커넥터 및 통합, 코드 개발 옵션 및 사용자 인터페이스 개선을 추가하는데 중점을 두었다. 2020년에는 C3.ai의 Ex Machina 데이터 과학 스튜디오의 데이터 탐색 및 하이퍼 파라미터 최적화 기능을 개선했다. 또한 Serverless Computing, 자가 치유 기능 및 1초 미만의 배포 속도를 지원하는 개선 사항과 함께 개발자 경험에 중점을 두고 있다. 즉, 고객과 Tight하게 일을 하면서 그들의 Needs를 플랫폼에 빠르게 반영하므로써 의미있고 필요한 기능으로 더욱 탄탄하게 만드는 전략이다. 고객과의 신뢰가 없다면 불가능한 일일 것이다.

플랫폼을 기반으로 이렇게 쌓인 그들의 알고리즘을 이용해 고객의 문제를 해결하는 애플리케이션을 함께 만들어가는 그들의 사업 모델은 이미 시장에서 가치가 있는 것으로 평가를 받고 있다. 하지만 그 가치는 그 속에 속한 “사람, 기술, 비즈니스 모델”에 기반한 것이라 생각한다.