전 테슬라 공급망 리더들이 만든 ‘Atomic’… AI로 재고관리 혁신한다

테슬라가 2018년 모델 3 생산 확대에 실패하며 파산 위기에 직면했던 경험이, 결국 새로운 AI 스타트업 ‘Atomic’을 탄생시켰습니다. Atomic은 재고 및 공급망 계획을 AI로 자동화해 기업 운영 효율성을 극대화하는 솔루션을 제공합니다. 창업자는 테슬라 공급망 부서 출신인 마이클 로시터(Michael Rossiter)와 닐 수이단(Neal Suidan)입니다.

---

테슬라 출신 리더들, ‘재고 관리’에 AI 도입… DVx Ventures 주도로 300만 달러 투자 유치

‘Atomic’은 전 테슬라 사장이자 DVx Ventures 대표인 존 맥닐(Jon McNeill)의 주도로 만들어졌으며, 초기 투자로 DVx와 Madrona Ventures가 참여한 300만 달러 시드 펀딩을 확보했습니다. 로시터는 현재 DVx의 파트너로도 활동 중입니다. 맥닐은 인터뷰에서 “로시터와 수이단은 테슬라 공급망에서 나와 함께 일했던 인재들로, 그때 겪은 혼란을 해결할 방법을 직접 만들었다”고 설명했습니다.

---

AI 에이전트 기반 재고 시뮬레이션… 재고 비용 최대 50% 절감

Atomic은 자체 개발한 AI 시스템을 통해 복잡한 재고 시나리오를 단시간 내에 분석·시뮬레이션할 수 있도록 지원합니다. 파일럿 고객사 중 한 곳은 재고량을 절반으로 줄이면서도 99%의 재고 보유율을 유지하는 성과를 거두었다고 밝혔습니다.

AI를 통해 기업은 다음과 같은 효과를 기대할 수 있습니다:

• 재고 과잉으로 인한 자금 묶임 방지
• 재고 부족 시 발생할 수 있는 고객 손실 방지
• 불확실성에 유연하게 대응하는 계획 수립

Atomic은 현재 소비재, 식음료, 패션 업계 고객들과 협업 중이며, 재고 비용을 20~50% 절감시켰다고 주장합니다.

---

재고 계획자가 주도권 갖는 설계… “시뮬레이션부터 운영까지 빠르게 적용”

기존 시스템은 계획자가 각종 엑셀 문서로 다양한 시나리오를 수작업으로 정리하고 보고하는 비효율적인 구조였습니다. 반면, Atomic의 AI는 이 과정을 자동화하여 수시간~수일 걸리던 작업을 몇 분 안에 처리합니다. 수이단은 “각 고객에게 맞춤형 앱을 개발하는 것이 아닌, 유연한 데이터 모델을 통해 보편 적용 가능한 시스템”을 구축했다고 설명했습니다. 동시에 사용자가 계획을 완벽히 통제할 수 있는 인터페이스를 제공하여 “계획자의 주도권과 설명 책임”을 보장합니다.

---

테슬라의 ‘공급망 철학’을 모든 기업으로 확장하는 것이 목표

Atomic은 단순히 테슬라에서 배운 기술을 새롭게 적용하는 것이 아니라, 테슬라 내에서 구축한 공급망 프로세스 혁신 시스템 전체를 토대로 새로운 회사를 설계한 점에서 차별화됩니다. 수이단은 “당시에는 수많은 부서가 따로 움직이며 스프레드시트를 돌려 계획을 수립했다. 우리 임무는 이 모든 혼란을 시스템화해 조직을 역동적으로 만들고, 목표 달성 가능성을 높이는 것이었다”고 밝혔습니다. 두 사람은 2023년 “이 시스템을 모든 기업이 쓸 수 있다면 어떻게 될까?”라는 질문에서 Atomic의 아이디어를 시작했고, 이를 DVx에서 실제로 구현했습니다. 로시터는 “우리의 비전은 ‘실물 상품을 판매하는 모든 기업’의 재고와 공급망을 우리가 뒷받침하는 것”이라며 글로벌 확장을 목표로 한다고 밝혔습니다.