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액션파워 200억 돌파: 멀티모달 AI 스케일업 전략

멀티모달 AI 스타트업 액션파워가 하나벤처스 주도로 60억 원 규모의 시리즈B 투자를 유치하며 누적 투자금 200억 원을 돌파했습니다. 이는 2026년 6.4조 원 규모로 성장할 국내 AI 시장에서 멀티모달 기술의 상업적 가치가 입증되었음을 의미합니다. 창업자들은 텍스트를 넘어선 복합 AI 모델 구축과 B2B/B2C 하이브리드 확장 전략을 통해 투자 혹한기를 돌파해야 합니다.

뉴스투자·펀딩
게시일2026.03.05
수정일2026.03.05

멀티모달 AI 스타트업 액션파워가 하나벤처스 주도로 60억 원 규모의 시리즈B 투자를 유치하며 누적 투자금 200억 원을 돌파했습니다. 이는 2026년 6.4조 원 규모로 성장할 국내 AI 시장에서 멀티모달 기술의 상업적 가치가 입증되었음을 의미합니다. 창업자들은 텍스트를 넘어선 복합 AI 모델 구축과 B2B/B2C 하이브리드 확장 전략을 통해 투자 혹한기를 돌파해야 합니다.

액션파워 시리즈B 유치의 의미: 멀티모달 AI의 시장성 입증

액션파워가 하나벤처스 주도로 60억 원의 시리즈B 투자를 유치하며 누적 투자금 200억 원 고지를 밟았습니다. 이는 딥테크 투자 심리가 위축된 상황에서도 ‘멀티모달(Multimodal) AI’라는 확실한 기술적 해자와 B2B·B2C를 아우르는 확장성이 벤처캐피탈(VC)의 지갑을 열게 한 핵심 요인입니다. 2026년 국내 멀티모달 AI 시장이 전년 대비 25% 성장한 6.4조 원(약 47억 달러)에 달할 것으로 전망되는 가운데, 액션파워의 이번 성과는 단일 텍스트 기반 LLM을 넘어선 차세대 AI 기술의 상업적 가능성을 증명하는 이정표입니다.

국내외 AI 시장의 재편: 텍스트에서 ‘멀티모달’로

현재 국내 AI 생태계는 네이버, SK텔레콤, KT, 카카오 등 대기업의 초거대 모델을 중심으로 100조 원 규모로 팽창하고 있습니다. 특히 정부 주도의 ‘소버린 AI’ 프로젝트 2단계 평가에서 텍스트와 이미지, 음성을 동시에 처리하는 멀티모달 역량이 핵심 기준으로 작용하며 LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지 등이 두각을 나타냈습니다. 글로벌 시장 역시 자율형 AI 에이전트 시장이 2026년 85억 달러(약 12조 원) 규모로 성장할 것으로 예상되며, CES 2026에서는 초저전력 칩과 경량화된 멀티모달 UX를 결합한 한국 기업들이 19개의 혁신상을 휩쓸며 ‘AI 풀스택’ 전략의 우수성을 입증했습니다.

대기업과 스타트업의 생존 방정식: 온디바이스와 경량화

엔비디아 칩에 의존하는 미국과 중국의 빅테크와 달리, 한국 스타트업과 기업들은 ‘경량화’와 ‘저전력 멀티모달 엣지 컴퓨팅’에서 활로를 찾고 있습니다. 액션파워 역시 이러한 글로벌 트렌드에 맞춰 자사의 멀티모달 AI 기술을 고도화하고 글로벌 진출을 본격화할 계획입니다. 창업자들은 거대 자본이 투입되는 파운데이션 모델 경쟁에서 벗어나, 합성 데이터(Synthetic Data)를 활용한 효율적인 학습과 스마트폰, 웨어러블 기기에서 작동하는 온디바이스 AI 애플리케이션 개발에 집중해야 합니다. 이는 막대한 컴퓨팅 비용을 절감하면서도 실질적인 고객 가치를 창출할 수 있는 현실적인 스케일업 전략입니다.

B2B와 B2C의 하이브리드 확장 전략

액션파워의 누적 200억 원 투자 유치는 특정 버티컬에 갇히지 않고 B2B와 B2C 양면 시장을 동시에 공략한 하이브리드 확장 전략이 유효했음을 보여줍니다. 기업용 에이전트 시장과 개인용 디지털 비서 시장은 요구하는 기술적 스펙은 유사하지만, 비즈니스 모델(BM)과 GTM(Go-to-Market) 전략이 다릅니다. 초기 스타트업은 B2B 시장에서 레퍼런스와 안정적인 캐시플로우를 확보한 뒤, 이를 바탕으로 B2C 서비스로 확장하여 폭발적인 유저 성장을 도모하는 방식을 고려해볼 수 있습니다.

창업자를 위한 액션 아이템

  1. 멀티모달 로드맵 구축: 텍스트 기반 AI 서비스에 머물러 있다면, 즉시 음성, 이미지, 비디오 데이터를 통합 처리할 수 있는 멀티모달 로드맵을 수립하십시오. 이는 다음 라운드 투자 유치의 필수 조건이 될 것입니다.
  2. 초경량 온디바이스 모델 집중: 무거운 클라우드 기반 모델 대신, 엣지 디바이스에서 빠르고 저렴하게 작동하는 경량화 모델(sLLM) 구축에 리소스를 투자하십시오.
  3. 대기업 및 정부 프로젝트 레버리지: SKT, 업스테이지 등 주요 플레이어의 생태계에 합류하거나 정부의 AI 바우처, 소버린 AI 프로젝트에 적극 참여하여 초기 데이터와 레퍼런스를 확보하십시오.
  4. 오퍼레이터(Operator) 역량 강화: 모델 자체의 성능 경쟁을 넘어, AI를 실제 비즈니스 워크플로우에 매끄럽게 통합하고 배포하는 ‘오퍼레이션’ 역량을 핵심 경쟁력으로 내세우십시오.