글로벌 벤처투자 시장에서 다시 주목받는 키워드는 화려한 소비자 서비스보다 산업 현장의 비용과 병목을 직접 줄이는 딥테크다. 테크크런치 보도에 따르면 프랑스 스타트업 신테티카는 나일론 재활용 기술로 3천만 달러 규모의 시리즈A 투자를 유치했고, 런던의 어플라이드 컴퓨팅은 석유·가스·석유화학 설비용 산업 AI 모델로 2천만 달러 투자를 받았다. 두 회사의 영역은 패션과 에너지로 다르지만, 투자자가 보는 핵심은 같다. 기존 산업이 이미 안고 있는 데이터, 원료, 규제, 가격 변동 문제를 기술로 줄일 수 있느냐다.
나일론 재활용이 투자 대상이 된 이유
신테티카는 소비자가 버린 섬유 폐기물 안에서 쉽게 분리하기 어려운 나일론 6과 나일론 6,6을 함께 다룰 수 있는 재활용 방식을 내세운다. 나일론은 내구성과 탄성이 좋아 스포츠웨어와 속옷, 산업용 섬유에 널리 쓰이지만, 혼방과 염색, 수거 체계의 한계 때문에 재사용이 까다로운 소재로 꼽혀 왔다. 의류가 대량으로 매립되는 현실에서 프리미엄 패션 브랜드가 순환경제 기술을 찾는 이유가 여기에 있다.
이번 투자에는 룰루레몬이 참여했다. 신테티카는 빅토리아시크릿, 에탐 등과도 협력하고 있으며, 일부 재활용 프로젝트는 이르면 내년 시장 출시를 목표로 하는 것으로 전해졌다. 창업자 측은 지속가능성을 위해 소비자가 더 비싼 값을 치르는 방식만으로는 확장성이 떨어진다고 보고, 석유 기반 원료와 경쟁 가능한 가격과 대량 생산성을 강조하고 있다.
최근 원유와 석유화학 원료 가격 변동성이 커진 점도 이런 기술의 상업적 설득력을 높인다. 나일론은 석유화학 공급망과 연결돼 있어 지정학적 충격과 가격 재협상에 민감하다. 친환경 이미지만으로는 부족하지만, 원료 조달 안정성과 비용 예측 가능성까지 제공한다면 브랜드와 제조사는 재활용 소재를 전략적 선택지로 볼 수 있다.
플랜트 전체를 읽는 AI 모델
어플라이드 컴퓨팅은 에너지 산업의 다른 문제를 겨냥한다. 정유·석유화학 시설은 온도, 압력, 유속, 점도 등 수천 개의 센서 데이터를 생산하지만, 운영 의사결정에 실제로 쓰이는 데이터는 일부에 그치는 경우가 많다. 회사는 센서 시계열, 물리·화학 모델, 설비 문서와 작업 기록을 결합해 플랜트 상태를 예측하는 기반 모델 ‘오비탈’을 개발하고 있다.
일반적인 대규모 언어모델이 다음 단어를 예측하는 방식이라면, 산업 AI는 장비의 제약 조건과 공정의 물리 법칙을 함께 고려해야 한다. 한 설비의 작은 조정이 다른 공정에 어떤 영향을 미치는지 시뮬레이션하고, 운영자가 위험을 줄이면서 효율을 높일 수 있도록 돕는 것이 목표다. 이번 시리즈A는 엔지니어링 기업 KBR이 주도했고 데이터브릭스 벤처스도 참여했다.
이 흐름은 AI 투자가 사무 생산성 도구를 넘어 현장 운영 기술로 확장되고 있음을 보여준다. 석유·가스 산업은 탄소 전환 압박을 받지만 동시에 전 세계 에너지와 화학제품 공급을 담당한다. 설비 효율 개선, 예기치 못한 정지 감소, 안전성 향상은 단기 비용 절감뿐 아니라 환경 부담 축소와도 연결된다.
공통점은 현실 산업의 마찰을 줄이는 기술
두 사례는 서로 다른 산업을 다루지만, 공통적으로 ‘좋은 이야기’보다 ‘작동하는 경제성’을 앞세운다. 신테티카는 폐섬유를 원료로 되돌려 브랜드의 공급망 리스크를 줄이려 하고, 어플라이드 컴퓨팅은 이미 존재하는 데이터를 통합해 복잡한 플랜트 의사결정을 빠르게 만들려 한다. 투자자 입장에서는 규제와 비용 압박이 명확한 시장일수록 기술 도입 명분이 강해진다.
향후 관건은 파일럿을 넘어 반복 가능한 매출로 이어지는지다. 소재 재활용은 수거·선별·품질 균일성, 산업 AI는 현장 통합과 신뢰성 검증이라는 높은 문턱을 지나야 한다. 다만 이번 투자 사례는 딥테크가 더 이상 연구실의 장기 과제만이 아니라, 제조와 에너지, 패션의 당장 해결해야 할 비용 구조 안으로 들어오고 있음을 보여준다.
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