2.2억 달러 유치한 스타트업 H, 첫 에이전트 제품 'Runner H' 공개: 2B 초경량 모델로 승부

제품 하나 없이 시드 라운드에서만 2억 2천만 달러를 유치했다가, 석 달 만에 공동 창업자 5명 중 3명이 갈등으로 회사를 떠났던 프랑스 파리의 AI 스타트업 H가 첫 제품을 내놓았습니다.

구글 출신 연구진이 설립한 H는 11월 20일 기업 업무 자동화와 품질 보증(QA)을 지원하는 첫 AI 에이전트 제품인 'Runner H'를 공식 발표했습니다.

20억 개 매개변수로 대형 모델에 맞선다

빅테크들이 수천억 개의 파라미터를 가진 거대 모델로 경쟁할 때, Runner H는 완전히 다른 방향을 택했습니다. 이 제품의 기반이 되는 자체 개발 LLM의 매개변수는 단 20억 개(2B)에 불과하며, 화면을 인식하는 비전 언어 모델(VLM) 역시 2B 규모입니다.

크기는 작지만 성능 주장은 공격적입니다. H는 WebVoyager 벤치마크 테스트에서 자사 소형 모델이 앤트로픽의 '컴퓨터 유즈(Computer Use)'보다 29% 더 높은 성능을 기록했으며, 미스트랄과 메타의 모델도 앞섰다고 밝혔습니다.

CEO인 샤를 캉토르는 에이전트 시대에는 운영 비용과 효율성이 사업 승패를 가른다고 강조합니다. 화면의 버튼을 누르고 양식을 채우는 작업에 매번 값비싼 거대 모델을 호출하는 것은 기업 고객에게도, 서비스를 제공하는 H에게도 경제적이지 않다는 설명입니다.

H는 웹사이트에서 대기자 명단을 받고 있으며, 조만간 API와 에이전트 관리 도구인 'H-Studio'를 배포할 계획입니다. 초기에는 무료로 제공된 뒤 점진적으로 유료화될 예정입니다.

낡은 RPA와 웹 테스트 시장을 정조준

Runner H가 집중하는 분야는 로보틱 프로세스 자동화(RPA), 소프트웨어 품질 보증(QA), 비즈니스 프로세스 아웃소싱(BPO) 세 가지입니다.

기존의 RPA 스크립트는 웹페이지 레이아웃이나 양식 디자인이 조금만 바뀌어도 오류를 내며 멈추기 일쑤였습니다. Runner H는 화면을 직접 보고 이해하기 때문에 템플릿이 변경되어도 유연하게 데이터를 입력하고 작업을 이어갈 수 있습니다.

QA 영역에서는 잦은 사이트 개편 후 결제 모듈이 정상 작동하는지 확인하거나 사용자의 실제 행동을 시뮬레이션하는 데 쓰입니다. BPO 분야에서는 청구서 처리와 여러 시스템에 흩어진 데이터 수집을 돕습니다. H는 이미 전자상거래, 은행, 보험 분야의 고객들과 비공개로 제품을 다듬어 왔다고 밝혔습니다.

회사의 누적 투자금은 2억 3천만 달러로 늘어났으며, 현재 시리즈 A 투자 유치도 진행 중입니다. 캉토르는 오픈AI가 첫 번째 AI 시대를 열었다면 에이전트가 중심이 되는 두 번째 시대 역시 막대한 자본이 들어가는 싸움이 될 것이라고 언급했습니다.

왜 중요한가

업무 자동화를 고민하는 개발자와 기업 입장에서 Runner H는 비용 문제를 정면으로 건드린 반가운 시도입니다. 단순한 화면 조작이나 반복 양식 입력에 초거대 AI 모델을 쓰는 것은 지나치게 비효율적입니다. 2B 수준의 가벼운 모델로 지연 시간과 API 비용을 대폭 낮추면서 작업을 안정적으로 처리할 수 있다면, 실제 사내 업무에 에이전트를 도입할 경제적 타당성이 크게 높아집니다.

업계 전반으로 보면 앤트로픽이 포문을 연 '화면 제어 에이전트' 경쟁이 경량화 모델로 번지는 계기가 될 수 있습니다. 범용 모델의 지능으로 컴퓨터를 다루는 방식에 맞서, 특화된 소형 모델이 현장에서 더 효율적이라는 사실을 입증해 낸다면 에이전트 구축 방식에 큰 변화가 생길 것입니다.

우리는 깨지기 쉬운 기존 RPA의 빈틈을 파고들어 실제 기업들이 돈을 쓰고 있는 실무 영역에 초점을 맞춘 점은 매우 영리한 전략이라고 봅니다. 다만 관건은 실제 환경에서의 예외 처리 능력입니다. 정해진 벤치마크와 달리 금융 데이터나 복잡한 청구서 작업은 아주 작은 오류도 허용되지 않습니다. 내홍을 겪으며 핵심 인력 상당수가 이탈한 상황에서, H가 실제 고객사 시스템에서 약속한 신뢰도를 꾸준히 증명할 수 있을지가 성패를 가를 것으로 보입니다.