블랙스미스, 1년 만에 몸값 10배 올라 7794억원 평가

AI 코드 검증 스타트업 블랙스미스(Blacksmith)가 1년도 안 되는 기간에 기업가치를 10배 가까이 끌어올렸다. 블랙스미스는 피크 XV 파트너스(Peak XV Partners) 주도로 4500만 달러(약 638억원) 규모의 시리즈B 투자를 유치했다고 밝혔다. 이번 라운드로 회사 가치는 5억5000만 달러(약 7794억원)로 평가됐다. 1년이 채 안 되는 시점에 1000만 달러(약 142억원) 규모 시리즈A를 유치할 당시 매겨졌던 6000만 달러(약 850억원) 밸류에이션과 비교하면 거의 10배 뛴 셈이다. 기존 투자자인 GV와 와이콤비네이터(Y Combinator)도 이번 라운드에 참여했고, 누적 투자액은 5850만 달러(약 829억원)로 늘었다. 테크크런치(TechCrunch)는 8월 12일(현지시각) 이 소식을 단독으로 전했다.

시리즈A에서 시리즈B까지, 채 1년이 안 걸린 급성장

2024년 설립된 블랙스미스는 소프트웨어가 실제 서비스에 배포되기 전 빌드하고 테스트하고 검증하는 작업을 돕는 플랫폼이다. 처음에는 지속적통합(CI, Continuous Integration) 작업을 처리해주는 클라우드 서비스로 출발했다. 기업들이 코드를 실제 운영 환경에 올리기 전 필요한 빌드와 테스트를 대신 실행해주는 역할이었다.

공동창업자이자 최고경영자인 아디트야 자야프라카시(Aditya Jayaprakash)는 테크크런치와의 단독 인터뷰에서 회사의 성장세를 직접 밝혔다. 그는 시리즈A 이후 이번 시리즈B까지 매출이 10배 넘게 늘었다고 설명했다. 이런 자금 조달 속도와 밸류에이션 상승 폭은 스타트업 업계에서도 드문 사례로 꼽힌다.

AI가 쏟아내는 코드, 검증이 새로운 병목으로

커서(Cursor), 오픈AI의 코덱스(Codex), 앤트로픽의 클로드 코드(Claude Code) 같은 AI 코딩 도구가 확산하면서 개발팀이 코드를 만들어내는 속도는 눈에 띄게 빨라졌다. 문제는 그렇게 빠르게 생성된 코드의 품질이 항상 보장되지는 않는다는 점이다.

자야프라카시는 “코드 검증은 여전히 병목입니다. 사람들이 더 많은 코드를 쓰고 있기 때문에 그 병목은 오히려 더 커지고 있습니다”라고 말했다. 블랙스미스는 이 지점을 공략해 사업 영역을 넓혀왔다. CI 클라우드 서비스에 더해 코드스미스(Codesmith)라는 AI 코딩 에이전트를 내놓았는데, 실패한 코드 검사를 자동으로 고쳐주는 기능을 갖췄다. AI가 코드를 더 많이 만들어낼수록 그것을 검증하는 도구의 가치도 함께 커지는 구조다.

고객 5000곳 돌파…대형 고객은 연 14억원 이상 지출

블랙스미스의 고객 기반도 빠르게 불어났다. 1년이 채 안 되는 기간에 고객사 수가 700곳 이상에서 5000곳 이상으로 늘었다. 머큐리(Mercury), 수퍼베이스(Supabase), 클럭(Clerk), 애시비(Ashby), 익스펜시파이(Expensify) 등이 주요 고객으로 이름을 올렸다.

자야프라카시에 따르면 블랙스미스는 직원 10명으로 연환산매출(ARR) 1000만 달러(약 142억원) 규모를 달성한 뒤, 인력을 약 30명까지 늘리며 매출도 “수천만 달러(tens of millions of dollars)” 수준까지 성장시켰다. 다만 그는 구체적인 최신 ARR 수치는 공개하지 않았다. 그는 가장 규모가 큰 일부 고객사의 경우 연간 100만 달러(약 14억원) 이상을 이 플랫폼에 지출하고 있다고 밝혔다.

경쟁은 더 치열…속도와 가격으로 승부한다

빠른 성장과 별개로 블랙스미스가 뛰어든 시장은 이미 경쟁이 만만치 않다. 깃허브 액션스(GitHub Actions), 커서의 오토메이션스(Cursor Automations), 코덱스와 클로드 코드에 내장된 검증 기능, 그리고 다수의 경쟁 스타트업이 있다. 아마존웹서비스(AWS), 마이크로소프트 애저(Azure), 구글 클라우드(Google Cloud) 역시 자체 AI 코드 검증 서비스를 제공하고 있다.

자야프라카시는 자사 경쟁력을 “테스트 속도와 가격”으로 요약했다. 그는 앞으로 블랙스미스가 코딩 툴 전반으로 사업 영역을 넓혀, 개발자가 소프트웨어를 더 빠르게 작성하고 검증하고 병합할 수 있도록 돕는 것이 목표라고 밝혔다. AI가 코드를 쏟아내는 속도가 빨라질수록, 그 코드를 검증하는 인프라의 몸값도 함께 뛰고 있는 셈이다.