제너레잇

로스앤젤레스에서 다세대 주택 프로젝트를 담당하던 건축가가 초기 설계와 타당성 검토 과정에서 반복되는 비효율을 경험하며 출발했습니다. 동료들과 주거 타워 설계를 자동화하는 연구를 시작했고, USC 학생 주택 프로젝트에서 1만5,000개의 설계안을 생성해 가장 높은 수익률의 대안을 제시하며 가능성을 검증했습니다.

이 경험을 바탕으로 2020년 회사를 설립해, 다양한 개발 프로젝트에 활용할 수 있는 웹 기반 실시간 타당성 검토 소프트웨어를 개발하고 있습니다.

제너레잇은 부동산 개발·건축·엔지니어링·시공(AEC) 산업을 위한 AI 기반 타당성 검토 소프트웨어를 만드는 프롭테크 기업입니다. 토지와 개발 조건을 입력하면 대지 배치, 매싱, 평면, 주차 레이아웃을 자동으로 생성하고, 사업성 분석까지 연결해 초기 개발 의사결정을 빠르게 돕습니다.

웹 기반 Zenerate App은 용적률, 세대 수, 층수, 유닛 믹스 등 목표 조건에 맞춘 복수의 설계안을 생성합니다. 사용자는 드래그앤드롭으로 평면과 건물 형태를 직접 수정할 수 있으며, 프로젝트 요약·면적·재무·도면을 PDF와 Excel로 내보내거나 CAD·Revit 형식으로 연계할 수 있습니다.

개발사, 건축사, 시공사, 상업용 부동산 브로커가 더 많은 개발 시나리오를 검토하고 수익성·비용·수익률을 비교할 수 있도록 지원합니다. 기업 고객을 위해 건물 유형과 알고리즘을 업무 흐름에 맞게 맞춤화하는 엔터프라이즈 옵션도 제공합니다.

복잡한 도메인 상태, 지오메트리 연산, 대규모 3D 렌더링, 생성 엔진과의 실시간 통신, 데이터 저장과 버전 관리가 하나의 제품 안에서 긴밀하게 연결되어 있습니다. 각 영역의 복잡성을 관리하면서 이들이 안정적으로 맞물리는 구조를 설계하는 것이 핵심 기술 과제입니다.

Zenerate의 개발팀은 건축 설계 생성 엔진을 담당하는 엔진팀과 제품의 프론트엔드·백엔드·인프라를 담당하는 SD팀(Software Development)으로 구성되어 있습니다.

2020년 미국과 한국에서 사업을 시작해 뛰어난 팀과 혁신적인 사업 아이템으로 지금까지 60억 원 이상의 투자를 유치했습니다. 2022년에는 Korea AI 100 선정되었고, 2023년에는 Google for Startups 국내 최종 3개사에 선정된 바 있습니다. 현재는 미국 최대의 아파트 개발·운용사 AvalonBay Communities, 브라질 5대 건설사인 Tenda 등을 비롯한 글로벌 부동산·건설 기업들과 함께하고 있으며, 주거 건물에서 시작해 반도체 플랜트, 데이터센터 등의 산업 시설까지 영역을 넓혀가고 있습니다.

기술로 파편화되고 시간이 많이 드는 사전 개발 과정을 간소화해, 부동산 전문가가 더 높은 가치의 업무에 집중하도록 돕습니다. 궁극적으로는 프로젝트의 수익성과 개발 속도를 높여 더 많은 커뮤니티가 더 빠르고 스마트하게 만들어지도록 하는 것을 목표로 합니다.

나이, 성별, 학력, 전공 및 경력에는 제한을 두지 않습니다.

1. 기본 연차휴가 17일 제공
2. 연말 1주일 정도의 전직원 리프레시 휴가
3. 점심 및 간식 제공
4. 교육지원비 연 60만원 제공
5. 중소기업 소득세 감면, 청년 내일채움공제 지원기업

1. 건축가, AI 개발자, 디자이너, 컴퓨테이셔널 디자이너, 소프트웨어 엔지니어가 협업해 설계 자동화 제품을 만듭니다.
2. 혁신, 협업, 디테일에 대한 집요한 관심을 바탕으로 세계 수준의 제품을 지향합니다.
3. 빠른 개발 사이클을 중요하게 생각합니다. 완벽한 답을 위해 오래 고민하기보다 빠르게 만들고 확인하며, 실제 결과와 피드백을 바탕으로 개선해 나갑니다.
4. 기술적 의사결정은 근거를 바탕으로 합니다. 익숙한 기술이나 개인의 선호보다 문제의 맥락과 장단점 등 근거를 바탕으로 방향을 결정합니다.
5. 개발을 기술적인 문제로만 보지 않습니다. 개발자도 사용자 경험과 제품의 목적, 비즈니스 우선순위를 함께 이해하고, 필요하면 기획·디자인·다른 개발 영역까지 폭넓게 살펴 가장 적절한 해결 방법을 찾습니다.
6. 중요한 결정과 그 맥락을 기록하고 공유합니다. 무엇을 결정했는지뿐 아니라 그 이유를 문서로 남겨, 이후에도 팀이 같은 맥락을 이해하고 판단을 이어갈 수 있도록 합니다.
7. 새로운 기술과 도구를 적극적으로 탐색하고 시도합니다. AI를 비롯해 생산성과 코드 품질을 높일 수 있는 새로운 도구가 있다면 직접 사용해보고, 효과가 있다고 판단되면 개발 방식에 빠르게 적용합니다. 새로운 제안과 다양한 의견에도 열려 있습니다.