재귀적 초지능: 자기 개선형 AI에 베팅한 6,500억 원의 승부수

인공지능 발전이 더 큰 데이터셋이나 더 거대한 모델이 아니라, 스스로 자신을 개선하는 AI 시스템에서 비롯될 것이라는 전망이 힘을 얻고 있다. 최근 업계 최고 수준의 초기 자금을 유치하며 등장한 스타트업 **'리커시브 슈퍼인텔리전스(Recursive Superintelligence)'**가 바로 그 중심에 있다.

이 회사의 공동 창업자 중 한 명은 메타의 FAIR(Fundamental AI Research) 연구소 출신인 **톈위안동(Tian Yuandong)**이다. 그가 대형 테크 기업을 떠나 이 최첨단 스타트업에 합류한 것은, AI의 다음 이정표가 재귀적 자기 개선이 될 것이라는 연구자와 투자자들의 믿음이 커지고 있음을 보여준다.

톈위안동, 메타를 떠나 리커시브 슈퍼인텔리전스로 향하다

톈위안동은 메타의 FAIR 연구 그룹에서 일하며 AI 업계에서 널리 알려졌다. 그는 바둑 AI 프로그램 알파고 제로(AlphaZero)의 핵심 아이디어를 재현하고, 강화 학습과 셀프 플레이(self-play)가 어떻게 인간을 초월하는 게임 전략을 만들어낼 수 있는지 입증한 오픈소스 프로젝트 **ELF 오픈고(ELF OpenGo)**를 주도했다.

메타를 떠난 후, 톈위안동은 저명한 AI 연구자들과 함께 리커시브 슈퍼인텔리전스의 공동 창업자로 이름을 올렸다. 이 스타트업은 자동화된 실험을 통해 스스로 개선하는 AI 시스템을 구축하는 데 전념하고 있다.

리커시브 슈퍼인텔리전스는 메타 AI, 구글 딥마인드, 오픈AI, 세일즈포스 AI, 우버 AI 등 세계 유수의 AI 연구소 출신 인재들로 구성된 팀과 함께 스텔스 모드(은둔 모드)를 벗어났다. 이처럼 풍부한 경험의 연구자들이 한데 모였다는 사실은 이 프로젝트의 야망을 짐작게 한다. 바로 기계가 스스로의 발전을 가속하는, 완전히 새로운 AI 연구의 선순환 구조를 창조하겠다는 것이다.

AI에서 '재귀적 자기 개선'이 갖는 의미

재귀적 자기 개선(Recursive Self‑improvement)이란 AI 시스템이 자신의 더 나은 버전을 설계하는 데 직접 참여하는 과정을 뜻한다. 인간 엔지니어에게만 의존하는 대신, AI가 다음과 같은 작업을 수행하는 것이다.

• 코드 작성 및 최적화
• 새로운 연구 아이디어 제안
• 실험 설계 및 실행
• 모델 성능 평가 및 개선 방향 제시

만약 이러한 시스템이 안정적으로 작동하게 된다면, AI의 발전 속도는 극적으로 빨라질 수 있다. 그동안 인간 연구자의 역량에만 의존했던 혁신이 자동화된 실험과 반복을 통해 일어날 수 있기 때문이다.

투자자와 연구자들은 AI 그 자체가 소프트웨어라는 점에서 이 아이디어를 특히 강력하게 평가한다. 이 프로젝트에 참여한 한 연구자는 "AI는 코드입니다. 그리고 이제 AI가 코딩을 할 수 있습니다"라고 이 개념을 함축적으로 설명했다.

이 말이 시사하는 바는 AI 시스템이 효과적으로 자신의 업그레이드를 설계하고 테스트할 수 있게 되는 순간, 무한한 개선의 고리(loop)가 만들어진다는 것이다. GV(구글 벤처스)와 같은 투자자들은 궁극적인 목표를 끊임없이 과학적 발견을 이끌어낼 수 있는 개방형 알고리즘을 통해 배우는 AI로 규정하고 있다.

6,500억 원(4억6,500만 달러) 규모의 투자 유치

리커시브 슈퍼인텔리전스가 막 베일을 벗은 스타트업으로는 이례적으로 거대한 규모의 자금을 조달했다. 무려 4억6,500만 달러(한화 약 6,500억 원)의 기업 가치를 평가받으며 6억5,000만 달러 이상의 투자금을 유치한 것이다.

이번 투자 라운드는 **GV(구글 벤처스)**와 **그레이크로프트(Greycroft)**가 주도했으며, 주요 칩 제조사인 **엔비디아(Nvidia)**와 AMD가 참여했다.

이러한 규모의 투자가 특히 주목받는 데는 몇 가지 이유가 있다.

• 기초 연구 중심: 이 회사는 일반적인 엔터프라이즈 AI 제품 스타트업이라기보다는 순수 연구 조직에 가깝다.
• AI 인프라와의 전략적 연계: 엔비디아와 AMD의 참여는 이들의 기술이 고급 컴퓨팅 하드웨어에 대한 수요를 견인할 것이라는 전략적 기대를 반영한다.
• 창업팀에 대한 신뢰: 기술적 경로가 불확실하지만 혁신적일 잠재력이 있는 분야에서, 투자자들은 종종 경험이 풍부한 연구자 집단에 베팅한다.

또한 이번 투자 라운드는 투자 수요가 크게 몰려 조기에 마감된 것으로 알려져, 업계의 뜨거운 관심을 입증했다.

투자자들이 주목하는 진정한 이유

재귀적 자기 개선은 오랫동안 AI 이론에서 중대한 변곡점이 될 잠재력을 가진 개념으로 논의되어 왔다. 만약 기계가 차세대 모델을 만들어내는 알고리즘, 훈련 과정, 아키텍처를 안정적으로 개선할 수 있다면, AI의 발전 속도는 인간의 수동 연구 속도를 훨씬 뛰어넘을 것이다.

바로 그 가능성 때문에 이러한 접근 방식을 추구하는 스타트업이 주목받고 있다. 단순히 더 나은 모델을 만드는 것이 아니라, 다음 세대의 AI 시스템 자체를 발명하도록 돕는 시스템을 구축한다는 발상이다.

그러나 이 개념은 아직 완전히 검증되지 않았다. 현재 AI는 코딩, 실험, 분석을 도울 수 있지만, 인간의 통제 없이 최첨단 모델을 지속적으로 발전시킬 수 있는 완전히 자율적인 개선 루프는 아직 시연된 바 없다.

더 큰 그림: 자동화된 연구 시스템으로의 전환

리커시브 슈퍼인텔리전스는 AI 업계가 개별 모델을 만드는 것에서 자동화된 연구 시스템을 구축하는 방향으로 전환하는 흐름을 대표한다.

최고 수준의 창업팀과 막대한 초기 자금을 결합함으로써, 이 스타트업은 재귀적 자기 개선이 AI 능력의 다음 단계를 열 수 있을지 탐구하는 최전선 연구소들 중 하나로 자리매김했다.

그 비전이 성공할지는 아직 미지수다. 하지만 투자 규모와 참여 연구자의 면면은 기술 및 벤처 캐피탈 업계의 많은 이들이 자기 개선형 AI의 추구가 곧 이 분야의 다음 장을 쓸 것이라고 믿고 있음을 분명히 보여준다.