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인공지능

Scale AI,데이터 라벨링과 생성형 AI 프로덕션 워크플로우를 지원하는 플랫폼

by aiproductmanager 2025. 6. 14.
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Scale AI는 크고 복잡한 AI 프로젝트의 데이터 라벨링과 생성형 AI 프로덕션 워크플로우를 지원하는 플랫폼입니다. 2016년 샌프란시스코에서 설립된 이래, 현재 연매출 7–8억 달러, 직원 약 900명 규모로 성장했으며, 다양한 산업에서 핵심 리소스로 기능하고 있습니다 .

🛠 주요 기능

1. 데이터 라벨링 서비스 (Scale Rapid & Data Engine)

  • 이미지, 텍스트, 오디오, 3D 데이터의 고품질 라벨링을 전문가 집단이 처리
  • 반복 + 합의 기반 품질 보증 시스템으로 정확도 99% 유지 labelyourdata.com
  • ‘Self‑Serve’ 라벨링: 매월 200 LU 무료, 이후 단위당 $0.05 과금

2. Enterprise Generative AI Platform (Enterprise AI, Donovan)

💰 가격 및 플랜

✅ 장단점

장점 단점
🔹 고도로 정제된 고품질 라벨링 초기 비용 부담 및 per‑unit 과금 구조로 대규모 시 비용 가중
🔹 ‘Data Engine’ 통한 모델‑데이터 반복 개선 가능 라벨링에 특화되어 있어 플랫폼 커스터마이징 한계 존재
🔹 Enterprise GenAI로 자체 데이터 기반 LLM 운영 가능 매우 크고 복잡한 프로젝트에만 적합하고, 중소 사업자엔 과대일 수 있음
🔹 군∙정부 포함 강력한 보안성과 정부 계약 실적 노동 기준 및 계약자 관련 미 조사 건 등 규제 리스크 존재
 

🌐 생태계 측면

🧭 사용자에게 추천하는 경우

  • 자율주행, 의료 영상, 방위 분야 등 대규모 고품질 데이터 필요 시
  • *기업 내부에서 LLM 운영 및 AI 의사결정(Donovan)** 워크플로우 구성할 때
  • GDPR/HIPAA/SOC‑2 수준 보안 및 컴플라이언스가 필수인 경우

🗓 최신 뉴스 📌

✅ 요약

Scale AI는 데이터 라벨링에서 GenAI 워크플로우까지, 초대형 AI 애플리케이션 운용을 위한 통합 플랫폼입니다.
가격은 비싸지만, 품질과 보안을 우선시하는 기업이라면 충분히 투자할 만한 툴입니다.

더 궁금한 건:

  • Labelbox, Appen 등과 기능·비용 비교
  • Self-Serve 사용법/PoC 구성
  • GenAI 플랫폼 기업 도입 전략이나 Donovan 사례 등
 
 

아래는 Scale AI, Labelbox, Appen을 기능과 비용 측면에서 비교한 분석입니다.

🧩 플랫폼 개요 및 특징 비교

항목 Scale AI Labelbox Appen
지원 데이터 유형 이미지, 비디오, 텍스트, LiDAR, 3D 이미지, 비디오, 텍스트, 오디오, 3D(제한적) 이미지, 텍스트, 오디오, 비디오
AI-라벨링 기술 자동 예측 + 인간 2단계 검수 (99% 정확도 보장) reddit.com+13labellerr.com+13labelyourdata.com+13sourceforge.netlabellerr.com+6labelyourdata.com+6labelbox.com+6 모델 제안 기반 AI 라벨링, Active learning, LangSmith 통합 기본 자동화 도구 + 대규모 작업자 풀 활용
워크플로우 & QA Consensus 기반 고정밀 QA, SLA 보장 실시간 협업, LBU 기반 메트릭, SLA 모니터링 QA 프로세스 투명도 낮음, 작업자 품질 편차 존재
배포 방식 SaaS 중심, 엔터프라이즈 옵션 존재 SaaS + 온프레 배포 가능 SaaS + 클라우드 작업자 (Crowd)
보안 & 인증 HIPAA, SOC‑2 등 고급 인증 지원 엔터프라이즈 보안 포함, ISO/GDPR 대응 가능 PII/PHI 처리 가능, 글로벌 규정 준수 (광범위)
 

💰 가격 구조 및 비용 비교

  • Scale AI
    • 초기 1,000 LBU 무료 제공
    • 이후 단위당 과금 및 프로젝트 맞춤 예상 계약
    • “고객 맞춤형 가격”이며, 고품질 라벨링에 대한 높은 비용 구조 labelyourdata.com
  • Labelbox
  • Appen
    • 투명한 공개 요금은 없으나, 피처드 방식으로 프로젝트 단위 과금
    • 일반적으로 중소 규모 프로젝트에 경쟁력 있는 단가 제공

✅ 요약 정리

비교 요소 Scale AI Labelbox Appen
정밀도 & QA 최고 수준 (“99% 정확도 보장”) 효율적 QA 워크플로우, 성과 모니터링 지원 품질 일관성 낮고 QA 프로세스 불투명
자동화 수준 AI + 인간 검수 혼용, Black‑box AI 제안 중심 투명 워크플로우, Active learning 자동화보다 Crowd 작업 중심
데이터 유형 커버리지 광범위 (LiDAR, 3D 포함) 이미지·텍스트·비디오·오디오 + 일부 3D 이미지·비디오·텍스트·오디오 중심
비용 접근성 고비용, 엔터기업 중심 중간 수준, starter 단가 투명 중소 규모·피처드 중심 → 경제적 가능성 높음
보안/컴플라이언스 최고 수준 인증 (SLA/보안 필수 산업 지원) 엔터기업 수준 보안 기능 적절 글로벌 Crowd 기반, 인증은 제한적일 수 있음
유연성 프로젝트 맞춤형 구성이 가능 온프레/클라우드 two-pronged 클라우드 CDN 사용, 자체 커스터마이징 어려움
 

🌍 어떤 상황에 적합할까?

  • 고정밀·전문 라벨링 (자율주행, 의료 등) → Scale AI
  • 협업 중심 멀티모달 라벨링 + 예산 중간 수준 → Labelbox
  • 중소·중견 프로젝트 + 경제적 라벨링 가능 대상 → Appen

 

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