애프트쿼리 vs Shiru

애프트쿼리 장단점

• 단순 라벨링을 넘어 골드만삭스, 구글 출신 등 실제 업계 전문가들이 직접 설계한 고품질 데이터를 제공하므로 모델의 전문성이 비약적으로 향상됩니다. 특히 루브릭(Rubrics) 기반의 RLHF를 통해 모델이 왜 해당 답변을 내놓아야 하는지에 대한 정교한 피드백을 학습시킬 수 있으며, 에이전트 전용 훈련 환경을 통해 복잡한 멀티스텝 워크플로우 학습이 가능합니다. 또한 독자적인 벤치마크(IDE-Bench, FinanceQA 등)를 보유하고 있어 모델 성능을 객관적으로 검증할 수 있는 연구 역량이 뛰어납니다.

• 전문 인력을 직접 투입하는 방식의 특성상 구축 비용이 경쟁사 대비 매우 높을 것으로 예상되며, 대규모 범용 데이터를 단기간에 확보해야 하는 프로젝트에는 가성비가 떨어질 수 있습니다. 소규모 스타트업이나 개인 개발자를 위한 셀프 서비스 플랜이나 공개된 가격 정보가 부족하여 접근성이 낮으며, 주로 최상위 AI 리서치 랩이나 엔터프라이즈를 타겟으로 하기에 도입 상담 과정이 복잡할 수 있다는 점이 진입 장벽으로 작용합니다.

Shiru 장단점

• Shiru의 가장 큰 강점은 단백질 발견 과정을 기존 대비 80% 이상 단축(5~15년 → 1~2년)시킬 수 있다는 점으로, Fortune 500대 기업을 포함해 다수의 글로벌 식품, 화장품, 농업 기업들과 파트너십을 맺고 실제 상업적 성과를 내고 있습니다. 3,300만 개 이상의 단백질 데이터를 보유한 자체 데이터베이스 Flourish™는 단순한 서열 정보를 넘어 구조-기능 관계를 학습한 머신러닝 모델과 결합되어, 목적하는 기능에 최적화된 후보물질을 정밀하게 예측할 수 있습니다. 또한 ProteinScreening™을 통해 예측된 후보를 실제 실험실에서 고처리량으로 검증하는 시스템을 갖추고 있어 AI 예측만으로는 확인하기 어려운 실제 성능까지 검증할 수 있습니다.

• Shiru는 개인이나 소규모 스타트업이 가볍게 사용할 수 있는 셀프서비스 SaaS가 아니며, 기업과의 파트너십 계약을 통해서만 이용 가능해 접근성이 제한적입니다. 공개된 가격 정책이 없어 프로젝트 규모나 요구사항에 따라 견적이 크게 달라질 수 있고, 바이오/화학 분야의 전문 지식이 없는 기업에게는 활용 난이도가 높을 수 있습니다. 또한 AI 예측 결과가 실험실 검증에서 100% 일치하지 않을 수 있어 여전히 시행착오가 필요하며, 제품화까지는 규제 승인, 대량 생산 공정 개발 등 추가 단계가 필요해 전체 개발 기간은 산업별로 상이할 수 있습니다.

애프트쿼리 주요 기능

• 고품질 SFT·RLHF 훈련용 전문가 제작 데이터 페어
• 추론·코딩 성능 개선을 위한 루브릭 기반 피드백
• MCP 기반 에이전트 훈련 상호작용 데이터
• 맞춤형 도메인 특화 데이터셋 제작 서비스
• 컴퓨터 사용 환경 시뮬레이션 및 데이터 수집

Shiru 주요 기능

• ProteinDiscovery.ai: 7,700만 개 단백질 서열 검색 마켓플레이스
• Flourish™: 단백질 구조-기능 관계 학습 ML 모델
• Expressor: 생산 효율 및 수율 예측 도구
• ProteinScreening™: AI 예측 후보의 고처리량 실험실 검증
• OleoPro™: 식물 기반 고성능 구조화 지방 상용 성분
• uPro™: 유화 및 텍스처링 특화 감자 단백질