Ascerta, 기업 AI 지출을 측정 가능한 ROI로 전환하기 위해 1,800만 달러 규모의 시리즈 A 라운드 유치

Ascerta는 AI 비용 관리에서 더 큰 과제로 초점을 확대하여 기업이 실제로 비즈니스 가치를 창출하는 AI 투자를 파악하도록 돕기 위해 1,800만 달러 규모의 시리즈 A 라운드를 유치했습니다. 이번 라운드는 Dell Technologies Capital이 주도했으며, Hitachi Ventures, BGV, Wipro Ventures와 기존 투자자들이 참여했습니다.

이번 자금 조달로 워싱턴주 벨뷰에 본사를 둔 회사의 총 자금이 2,290만 달러에 이르게 됩니다. 또한 이전에 Pay-i로 알려졌던 사업의 새 이름과 함께 발표되었습니다. Ascerta는 이번 리브랜딩이 기업 AI 관리(Enterprise AI Management)라 부르는 영역으로의 확장을 반영한다고 밝혔으며, 이는 조직 전체의 AI 비용, 도입 및 비즈니스 성과를 측정하는 시스템입니다.

그러한 제안은 기업 AI 프로그램이 통제된 실험을 넘어선 시점에 나옵니다. 기업은 토큰, 라이선스, 에이전트 실행, AI 생성 코드 라인 등을 계산할 수 있지만, 이러한 운영 지표가 반드시 이니셔티브가 시간을 절약하고, 매출을 증가시키며, 비즈니스 프로세스를 개선하고 있는지를 보여주지는 않습니다. Unite.AI가 이전에 조사한 바와 같이, AI 비용 통제는 에이전트형 워크로드가 프로덕션으로 이동함에 따라 크게 어려워집니다. Ascerta는 재무 및 기술 리더들이 이제 이러한 비용을 결과와 연결하는 공동 시스템이 필요하다고 보고 있습니다.

AI 사용 데이터에서 비즈니스 가치로 전환

Ascerta는 2024년에 Microsoft 베테랑인 David Tepper, Doron Holan, Erik Winters에 의해 설립되었습니다. Tepper는 회사의 CEO 겸 공동 창업자로, Microsoft에서 19년 근무하며 Azure 전반에 걸친 내부용 생성 AI 전략을 이끌었습니다. Holan은 CTO 겸 공동 창업자로, Microsoft에서 27년 근무하며 하루에 수천억 건의 요청을 처리하도록 설계된 초대규모 스로틀링 인프라를 담당했습니다. Winters는 COO 겸 공동 창업자로 활동하고 있습니다.

이 회사는 2025년 5월에 Pay-i라는 이름으로 스텔스 상태에서 벗어나 AI 비용 관리에 초점을 맞춘 490만 달러 규모의 시드 라운드를 진행했습니다. 그 이후 Ascerta는 기업과의 대화를 통해 더 넓은 문제를 발견했다고 밝혔습니다. 조직은 AI 비용이 얼마인지만 알고 싶어 하는 것이 아니라, 누가 이를 사용하고 있는지, 에이전트와 모델이 무엇을 수행하고 있는지, 그리고 해당 활동이 추가 투자를 정당화하는지 이해하고자 했습니다.

Ascerta는 Microsoft Copilot, Amazon Bedrock AgentCore, Salesforce Agentforce, GitHub Copilot, Claude Code 및 Codex와 같은 기업 전반에 이미 배포된 AI 시스템에 연결합니다. 그런 다음 AI 활동을 수행된 작업과 해당 활동이 영향을 미치려는 비즈니스 결과로 추적합니다.

목표는 CIO, CFO 및 AI 리더들에게 기술 사용량과 재무 성과를 공통적으로 볼 수 있게 하는 것입니다. 토큰 소비나 모델 호출량을 자체 목표로 보기보다는, 플랫폼은 AI 사용 사례를 관련 핵심 성과 지표와 연결하고 어떤 프로젝트가 확장이 준비되어 있는지, 어떤 프로젝트가 개입이 필요한지, 어떤 프로젝트를 중단해야 하는지를 보여주도록 설계되었습니다.

기업 AI 라이프사이클을 위한 세 가지 제품

Ascerta는 자사의 역량을 세 가지 제품으로 패키징합니다. Atlas는 개별 워크플로와 대규모 포트폴리오 전반에 걸쳐 AI 가치, 도입 및 ROI를 측정합니다. Forge는 엔지니어링 팀이 코딩 에이전트를 활용하는 방식을 중점으로 하여, 리더가 도입과 개발 생산성을 연결할 수 있는 방법을 제공합니다. Convoy는 자체 AI 용량을 운영하는 조직을 대상으로 하며, 생산성을 방해하지 않면서 해당 인프라를 할당하도록 설계되었습니다.

회사에 따르면, 이 측정 방식은 모델 가격을 넘어 서브 토큰 비용, 숨겨진 수수료 및 기업 할인과 같은 요소들을 고려합니다. 또한 도입 및 비용 데이터를 개인, 팀, 도구별로 세분화할 수 있습니다. 이러한 상세 수준은 총 지출 보고서가 숨길 수 있는 문제를 드러내기 위한 것으로, 두 부서가 동일한 모델을 사용하더라도 매우 다른 비즈니스 수익을 창출할 수 있습니다.

Ascerta는 현재 Atos, Wipro 및 글로벌 보험사 등을 고객으로 두고 있으며, 기술 및 서비스 파트너로 Microsoft, AWS, IBM, Slalom, Trace3을 언급하고 있습니다. 회사는 자사 플랫폼이 고객의 AI 이니셔티브 수익을 47% 향상시키고, 에이전트 출시 시간을 24% 단축하며, 낭비되는 AI 지출을 86% 감소시켰다고 보고했습니다. 이러한 수치는 독립적인 벤치마크가 아닌 회사 자체 보고 결과이지만, Ascerta가 기업이 지속적으로 모니터링하기를 원하는 경제적 성과를 보여줍니다.

투자자들이 기업 AI 관리 카테고리를 보는 이유

이번 시리즈 A는 Ascerta가 기업 AI 관리를 독립적인 소프트웨어 카테고리로 확립하려는 시도에 따라 제품 개발 및 성장에 지원을 제공할 것입니다. 시점이 중요한데, AI 에이전트가 코딩, 고객 서비스 및 운영 워크플로에 점점 더 내재화되고 있으며, 이러한 시스템의 비용 및 책임이 기술, 재무, 비즈니스 팀 전반에 걸쳐 확대되고 있기 때문입니다.

Ascerta에게 이번 기회는 단순히 또 다른 클라우드 비용 대시보드를 만드는 것이 아닙니다. 더 큰 주장은 기업이 AI에 더 많은 자본을 투입할 위치를 결정할 운영 레이어가 필요하다는 것입니다. 회사가 기술 활동을 비즈니스 성과로 명확히 해석할 수 있다면, 조직이 열광적인 실험 단계에서 체계적인 배포 단계로 전환하도록 돕고, 이사회가 AI 투자 가치를 물었을 때 경영진에게 더 명확한 답변을 제공할 수 있습니다.