인공지능(AI) 스타트업 하모닉(Harmonic)이 시리즈 C 라운드에서 1억2천만달러를 신규 유치해 기업가치 14억5천만달러를 인정받았다고 밝혔다다. 이 회사는 로빈후드(Robinhood) CEO 블라드 테네브(Vlad Tenev)가 공동 설립한 곳으로, 추론 능력 고도화를 통해 생성형 AI의 ‘환각(hallucination)’※ 실제와 다른 오류·허위 답변 문제를 정면으로 다루고 있다고 설명했다다.
2025년 11월 25일, 로이터 보도에 따르면, 매출 발생 전 단계(프리레베뉴)인 하모닉의 이번 라운드는 리빗 캐피털(Ribbit Capital)이 주도했고, 세쿼이아(Sequoia)와 클라이너 퍼킨스(Kleiner Perkins)가 기존 투자자로서 참여했다다. 로렌 파월 잡스(Laurene Powell Jobs)가 이끄는 투자회사 에머슨 컬렉티브(Emerson Collective)가 신규 투자자로 합류했다다.
이번 딜은 지난 14개월 동안 세 번째의 주요 자금 조달을 의미하며, 하모닉의 누적 조달액을 2억9천5백만달러로 끌어올렸다다. 이는 상용 제품 출시 전임에도 정확성과 신뢰성을 끌어올리려는 AI 스타트업에 대한 투자자들의 강한 관심을 드러내는 신호로 해석된다다.
하모닉은 스스로의 기술을 ‘수학적 초지능(Mathematical Superintelligence, MSI)’이라 명명하고 있다다. 이는 고도화된 형식적 추론(formal reasoning)에 초점을 맞춘 AI로, 다수의 생성형 AI 모델을 괴롭혀온 환각과 사실 오류에서 자유롭다는 점을 내세운다다.
하모닉의 주력 모델 ‘아리스토텔레스(Aristotle)’는 합성 수학 증명(synthetic math proofs)※ 문제 해결을 가르치기 위해 컴퓨터로 생성한 증명 예시으로 학습됐으며, 올해 7월 국제수학올림피아드(International Mathematical Olympiad, IMO)에서 구글과 오픈AI와 함께 최상위권 성과를 기록했다고 회사는 밝혔다다. 튜더 아킴(Tudor Achim) CEO는 이러한 성과가 투자자 관심을 유치하는 데 도움이 됐다고 말했다다.
2023년 설립된 하모닉은 형식적 추론을 통해 목표를 달성할 수 있다고 설명한다다. 구체적으로는, 모델이 자신의 추론 과정을 Lean4 프로그래밍 언어로 된 컴퓨터 코드 형태로 출력하도록 요구하고, 이 코드는 정합성·정확성을 기계적으로 검증할 수 있다다. 아킴 CEO에 따르면, 이번 조달 자금의 상당 부분은 모델 학습에 필요한 막대한 연산 자원 확충에 투입될 예정이다다.
하모닉은 검증 가능하고 오류 없는 논리에 집중함으로써 항공우주와 금융 등 안전이 중요한(safety-critical) 산업에서 AI에 대한 신뢰를 구축하는 것을 목표로 한다다. 이러한 분야에서는 작은 실수도 심각한 결과로 이어질 수 있다는 점을 강조했다다. 아킴 CEO는 다음과 같이 말했다다.
“환각의 제거는 우리가 시스템에 영어 문장 대신 코드 형태로 추론을 출력하도록 요구하는 사실에서 직접적으로 비롯된다.”
현재 하모닉은 아리스토텔레스 모델을 무료 API 형태로 대중에게 제공하고 있다다. 이는 개발자들이 해당 모델을 자신의 소프트웨어에 손쉽게 연결할 수 있게 해주는 도구다다. 회사 측은 수학자 및 연구자들이 이 도구를 활용해 복잡한 증명의 검증을 수행하고, 새로운 발견의 속도를 높이는 데 도움을 받고 있다고 밝혔다다. 아킴 CEO는 향후 상용화 가능성을 검토할 계획이라고 덧붙였다다.
“소프트웨어 개발의 일부 영역에서는 안전성과 신뢰성이 무엇보다 중요하다고 본다. 또한 자동차·항공우주 등 안전이 중요한 부문에서의 수요도 존재한다.”
용어와 개념 설명
환각(hallucination)은 생성형 AI가 그럴듯하지만 사실과 다른 답변을 내놓는 현상을 말한다다. 형식적 추론(formal reasoning)과 형식 검증(formal verification)은 논리 규칙과 증명 체계를 사용해 추론 과정과 결과의 정확성을 기계적으로 확인하는 접근이다다. Lean4는 수학적 정리 증명과 프로그램의 정합성 검증을 지원하는 정리 증명기(Proof Assistant) 겸 프로그래밍 언어다다. 합성 수학 증명은 컴퓨터가 생성한 증명 예시로, 모델에게 문제 해결 전략과 패턴을 학습시키는 데 활용된다다. 국제수학올림피아드(IMO)는 고등학생을 대상으로 하는 세계 최고 수준의 수학 경시대회다다. 프리레베뉴(pre-revenue)는 기업이 상업적 매출을 아직 창출하지 않은 단계를 뜻한다다.
자금 조달 구조와 투자자 구성
이번 시리즈 C 라운드는 리빗 캐피털이 리드 투자자로 참여했고, 세쿼이아와 클라이너 퍼킨스가 기존 투자자로서 신뢰를 재확인했다다. 여기에 에머슨 컬렉티브가 새로운 후원자로 가세했다다. 14개월 새 세 번째 주요 라운드를 통해 누적 2억9천5백만달러를 조달한 점은, 정확성·신뢰성 중심 AI라는 명확한 기술 테제를 바탕으로 자본시장 내 수요를 이끌어냈다는 점에서 주목된다다.
특히 기업가치 14억5천만달러는 매출 발생 전임을 감안할 때 기술 난이도와 차별화된 접근법에 대한 프리미엄이 반영된 결과로 풀이된다다. 동시에, 아킴 CEO가 언급했듯 훈련에 필요한 연산 능력 증설이 필수 조건인 만큼, 조달 자금의 효율적 배분과 학습 성과가 향후 성과의 관건이 될 전망이다다.
모델과 방법론: 코드로 쓰는 추론
하모닉의 접근법은 모델이 자신의 생각을 자연어(영어)로 늘어놓는 대신, Lean4 코드라는 형식 언어로 추론을 기록하게 만드는 데 있다다. 이 방식은 추론 단계 하나하나를 기계적으로 검증할 수 있다는 점에서, 사실 오류의 가능성을 원천적으로 낮춘다는 설명이다다. 결과적으로 ‘정답’뿐 아니라 ‘정답에 이르는 증명’이 함께 제공되며, 검증 가능성이 확보된다다.
이러한 특성은 항공우주와 금융처럼 오류 허용 범위가 극히 낮은 산업에서 신뢰 점수를 높이는 요소가 될 수 있다다. 실제로 하모닉은 안전이 중요한(safety-critical) 도메인을 주요 적용처로 지목하며, 검증 가능한 논리를 통해 AI 도입의 허들을 낮출 수 있다고 본다다.
성능 지표와 공개 접근성
아리스토텔레스는 IMO 수준의 수학 문제에서 구글·오픈AI와 어깨를 나란히 하는 최상위권 성과를 보였다는 점을 전면에 내세운다다. 이는 복잡한 추론 과제에서 형식적 방법이 실효성을 발휘할 수 있음을 시사한다다. 또한 무료 API 제공은 수학자·연구자 생태계가 고난도 증명 검증과 연구 가속화에 모델을 실험적으로 접목할 수 있게 해, 사용 경험과 데이터가 선순환을 이루는 기반을 제공한다다.
전문가 시각: ‘검증 가능성’이 여는 차세대 AI 경쟁
코드를 통한 추론 표출은 설명가능성과 검증가능성을 동시에 확보하려는 최근 AI 연구의 핵심 축과 맞닿아 있다다. 합성 증명 기반의 학습은 데이터 희소성 문제를 우회하면서도, 문제 해결 전략의 구조적 일반화를 유도할 수 있다는 점에서 전략적이다다. 다만 수학적 영역에서 입증된 추론력이 공학·금융·소프트웨어 안전 같은 다양한 실제 과제로 확장될 때에도 동일한 강건성을 보여줄지는 향후 검증이 필요하다다.
또한 하모닉이 강조한 대로 막대한 연산 자원은 성능을 좌우하는 핵심 요소다다. 이는 훈련 비용과 추론 지연(latency) 관리, 그리고 상용 서비스의 경제성이라는 과제를 동반한다다. 현재 무료 API로 연구·개발 커뮤니티를 넓히는 전략은 합리적이지만, 수익화 지점과 가격 모델을 어떻게 설계할지는 향후 해법이 요구된다다. 아킴 CEO가 “상용화 검토”를 언급한 만큼, 제품화 로드맵과 우선 타깃 고객군은 투자자와 업계가 주목할 관전 포인트다다.
경쟁 지형에서도 IMO급 성과를 구글·오픈AI와 함께 언급할 수 있게 된 점은 브랜딩과 신뢰도 측면에서 의미가 있다다. 하모닉이 내세우는 ‘환각 제로’에 가까운 체감은, 검증 가능한 코드라는 명확한 매개를 통해서만 담보된다는 철학 위에 서 있다다. 이러한 접근은 결과 도출 과정의 투명성을 중시하는 도메인에서 현실적 채택 가능성을 높일 수 있다다.
향후 관전 포인트
요약하면, 하모닉은 시리즈 C 1억2천만달러 조달을 통해 기업가치 14억5천만달러를 확보했고, 누적 2억9천5백만달러로 추론 중심 AI의 성장 동력을 재확인했다다. Lean4 기반의 형식적 추론과 합성 증명 학습은 환각과 사실 오류 문제에 대한 직접적 해법으로 제시되며, IMO급 성과는 실험적 신뢰도에 힘을 보탰다다. 현재 무료 API 접근을 통해 사용 저변을 확장하는 가운데, 안전이 중요한 산업에서의 적용 가능성과 상용화 전략 수립이 다음 단계의 핵심이 될 전망이다다.
