Google과 NVIDIA가 동시에 투자를 하며 설립된 네 달 만에 40 억 달러 가치 평가를 받은 이 AI 기업이 가지고 있는 것은 무엇인가요?

원문 제목: "Google, NVIDIA가 겁 먹었다, 이 거머리 40억 달러 가치의 AI 기업은 과학자를 직접 밀어내려?"

원문 작성자: 桦林舞王, GeekPark

1956년, 과학자들이 다트머스에 모여 "기계가 사고할 수 있는가"에 대해 처음으로 공식적으로 논의했습니다. 그들은 한 여름만에 이 문제를 해결할 수 있을 것으로 낙관했습니다.

70년 뒤, 이 문제는 여전히 답이 나오지 않았습니다. 그러나 이제 4개월 만에 설립된 한 기업은 AI가 자체적으로 연구하고 진화하는 길을 발견했다고 주장하며 50억 달러의 자금을 조달하여 40억 달러의 가치를 인정받았습니다.

이 기업은 Recursive Superintelligence라고 합니다.

Google 자회사인 GV가 주도하고 NVIDIA가 참여한 투자는 설명이 필요 없을 정도로 두 회사가 AI 생태계에서 차지하는 위치가 높기 때문에 주목받았습니다. 두 회사가 아직 제품을 공개하지 않은 초기 스타트업에 투자한 뒤에는 그 배경에 있는 논리를 심도 있게 살펴볼 가치가 있습니다.

01. "사람을 순환에서 제외하기"

먼저, Recursive Superintelligence가 정확히 무엇을 하는지 살펴봅시다.

해당 회사는 이전 Salesforce의 수석 과학자 Richard Socher가 설립했고, 핵심 팀은 Google DeepMind와 OpenAI에서 온 사람들로 구성되어 있습니다. 이는 낯설지 않은 조합이며, 지난 2년간 최고의 연구소에서 벗어난 엔지니어와 연구원들이 창업 열기를 일으키는 명백한 흐름이 만들어졌다.

Richard Socher는 일반적인 실리콘밸리 "대기업 출신 창업가"는 아닙니다. 그는 1983년 독일에서 태어나, 스탠포드 대학에서 AI 선구자 Andrew Ng와 NLP 권위자 Christopher Manning으로부터 가르침을 받았으며, 2014년 박사학위 논문을 완성하며 스탠폏드 컴퓨터학부 최우수 박사학위 논문 상을 수상했습니다.

Richard Socher는 신경망 방법을 자연어 처리 분야로 진정으로 가져온 핵심 인물 중 한 명입니다. 그의 초기 단어 벡터, 문맥 벡터 및 팁 엔지니어링에 대한 연구는 오늘날 BERT, GPT 시리즈 모델의 기술적 기초를 개척하며 구글 학술 인용 횟수가 이미 18만 회를 넘었습니다.

박사 졸업 연도에 그는 AI 스타트업 MetaMind를 설립했으며, 2년 후 Salesforce에 전략적으로 인수되었습니다. 그 이후 그는 최고 과학 책임자이자 부사장으로 Salesforce AI 전략을 수년간 주도했으며, Einstein GPT 등 기업용 AI 제품군을 이끌었습니다.

Salesforce를 떠난 후, 그는 2020년에 AI 검색 엔진 You.com을 설립했으며, 2025년에 C 라운드 투자유치를 완료하여 15억 달러의 평가액을 달성했습니다. 이번에는 그가 검색에서보다는 더 근본적인 명제로 주목을 돌렸습니다.

Thinking Machines Lab, Safe Superintelligence, Ineffable Intelligence, Advanced Machine Intelligence Labs... 각 회사마다 "전 세계 최고 대형 모델 코어 팀" 라벨을 달고 나타나며, 각각이 "다음 세대 AI" 이야기를 전합니다.

하지만 Recursive의 진입점은 대부분의 경쟁사보다 더 과감합니다.

그 핵심 명제는 "셀프러닝 AI"입니다. 이는 AI가 문제에 대한 더 똑똑한 답변을 하는 것이 아니라, AI가 과학 연구의 전과정을 자체적으로 수행하는 것입니다: 가설 설정, 실험 설계, 결과 평가, 방향 반복. 다시 말해, 그것은 인간 연구자가 이 루프에서 완전히 삭제되길 원합니다.

이는 새로운 방향은 아니지만, Recursive는 그것을 매우 현실적인 비즈니스 로직 안에 넣었습니다. 현재 최고의 AI 연구원의 연봉은 1500만에서 2000만 달러에 이릅니다. 한 시스템이 더 낮은 비용으로 더 빠른 속도로 동일한 작업을 수행할 수 있다면, 최첨단 연구의 경제 모델이 철저히 변경될 것입니다.

투자자는 이 논리를 분명히 인식했습니다. 보도에 따르면 투자 라운드는 과다 청약되었으며, 최종 규모는 10억 달러에 이를 것으로 보고됩니다.

02 Google과 NVIDIA 동시 투자

GV가 주도 투자하고, NVIDIA가 후속 투자를 합니다. 이 투자자 구성 자체가 하나의 신호입니다.

Google의 논리를 이해하는 데 어렵지 않습니다. 수 년간 DeepMind는 계속해서 "과학을 위한 AI" 방향에서 가장 중요한 탐색가이자, AlphaFold는 단백질 접힘 문제를 풀었고, AlphaGeometry는 수학 대회에서 세계 최고의 선수들을 이겼습니다.

하지만 DeepMind의 방향은 AI를 사용하여 구체적인 과학 문제를 해결하는 것이며, Recursive가하려는 것은보다 근본적인 것입니다. 즉, AI 시스템이 과학적 발견 프로세스를 자율적으로 추진하도록 하는 것입니다. 이것은 Google에게 경쟁 관계이자 차익을 걸 가치가 있습니다.

더 중요한 것은 이달 초에 Google이 인텔과 다음 세대 AI 인프라에 대한 협약을 발표한 것입니다. 이는 Google이 AI 인프라 수준에서의 전개 속도를 고속화하고 있음을 나타냅니다. Recursive에 대한 투자는이 거대한 놀음에서의 한 방자이며, 누가 선두 모델에 달리는지와 상관없이 Google이 참여하고 싶어하는 것입니다.

NVIDIA의 논리는 더 직접적입니다. 자가 학습 AI의 핵심 병목 현상은 알고리즘이 아니라 연산 능력입니다. AI가 자율적으로 실험을 수행하고 모델을 반복하는 경우, 필요한 GPU 클러스터 규모는 기하 급수적으로 증가합니다. NVIDIA가 Recursive에 투자하는 것은 어느 정도로는 자사의 미래 주문에 투자하는 것입니다.

두 회사가 동시에 투자하는 것은 더 섬세한 신호를 발산했습니다 - 이 경주가 이미 '투자하지 않으면 늦었다'는 단계에 이르렀을 수도 있다는 것을 의미합니다.

03 네 달 만에 40 억 달러의 평가는 합리적인가요?

40 억 달러라는 숫자를 처음 본 모든 사람들이 첫 반응으로 "또 왔구나"라고 할 것으로 예상됩니다.

AI 스타트업의 평가 버블은 이미 두 해째 새로운 주제가 아닙니다. PDF 하나, 데모 하나, 몇 장의 프레젠테이션 슬라이드, 그리고 최고 수준 연구소 출신 몇 명의 이름은 몇 억 달러를 뚫기 충분합니다 - 실리콘 밸리와 런던에서는 전설이 아니라 일상입니다.

그러나 Recursive의 상황을주의 깊게 살펴보면 일반적인 'PPT 유니콘'과는 조금 다른 몇 가지 측면이 있습니다.

첫째, 창업팀의 가치. Richard Socher은 NLP 분야에서 실제 학문적 경험을 갖추고 있으며 '전 대기업' 라벨에만 의존하는 것이 아닙니다. 핵심 팀이 DeepMind와 OpenAI에서의 경험은 전문 연구의 고민을 실제로 경험했다는 것을 의미합니다.

둘째, 초과 수요에 대한 자금 조달 사실. 이는 시장 수요가 공급을 크게 초과하고 있음을 의미하며, 투자자는 자신들이 들어오고 싶어하는 것이 아니라 설득 당하고 싶어하는 것입니다.

하지만 40 억 달러의 평가는 4개월이 지난, 아직 공개적인 제품이 없는 기업에 대해 예상에 따른 가격 설정이며, 현실에 의한 것이 아닙니다. 이것은 본질적으로 한 가지 방향에 대한 대가를 치르는 것이며, 제품이나 수익에 대한 것이 아닙니다.

AI 시대의 이러한 가격 설정 논리는 점차 일반화되고 있으며, 투자자들은 '다음 OpenAI를 놓치지 않기'에 대한 깊은 두려움을 품고 있습니다. Safe Superintelligence도 몇 안 되는 제품으로 거의 없었던 상태에서 천가의 평가를 받은 바 있습니다. 일야 숫케버의 이름이 가장 강력한 자산입니다.

Recursive은 동일한 경로를 재귀적으로 복사합니다. 이겈은 아니고 객관적인 관찰입니다.

04. "셀프-러닝(Self-Learning)"의 이면에는 무엇이 있을까

Recursive Superintelligence이라는 이름은 실제로 회사의 야심을 매우 명확하게 보여줍니다.

"Recursive"는 재귀를 의미합니다. 컴퓨터 과학에서 재귀는 함수가 자기 자신을 호출하는 구조로, 많은 복잡한 알고리즘의 핵심 메커니즘입니다. AI 연구에 적용하면 "재귀적 초인공지능"은 시스템이 자체를 지속적으로 최적화하고 나아가는 과정을 의미합니다.

이 개념은 새로운 것은 아니며, 그 극단적인 버전은 "인공지능 폭발"입니다. 시스템이 특정 임계점을 넘으면 자체적으로 진화 속도를 가속화할 수 있어 최종적으로 인간이 이해할 수 없는 지능 수준에 도달할 수 있습니다. 이것은 AI 안전 분야에서 오랫동안 가장 중요한 우려 중 하나입니다.

하지만 Recursive가 현재 하는 일은 아마도 그 수준에 미치지 못할 것입니다. 더 현실적인 해석은 Recursive가 자체적으로 과학 탐구 반복 주기를 구축하려고 하며, 목표는 AI 연구의 인력 비용과 시간 비용을 크게 줄이는 것입니다.

이것이 실현된다면 영향력은 AI 분야에만 머무르지 않을 것입니다. 이는 의약품 연구, 재료 과학, 물리학 등의 분야에서 "인간 과학자의 참여 없이도 신속한 진전"을 이룰 수 있는 단계로 나아갈 수 있음을 의미합니다.

물론, 여전히 "만약"입니다.

주장에서 구현까지, AI 산업에서 그 사이의 거리는 결코 선형적이지 않습니다.

05. 물결의 논리

2025년 하반기 이후, 석탑급 실험실을 떠나 창업하는 파도가 이어지고 있습니다. Thinking Machines Lab, Safe Superintelligence, Ineffable Intelligence... 이 목록은 계속해서 늘어나고 있습니다.

Recursive는 이 움직임 가운데에서 가장 최근에 설립된 기업이자 현재 가장 높은 평가를 받은 기업 중 하나입니다.

이에 대한 근본적인 이유는 간단합니다. OpenAI, Anthropic, Google DeepMind의 경쟁으로 이러한 선두 실험실이 점점 대기업과 같아지고 있으며, KPI, 규정 준수, 정치적 측면까지 갖추고 있습니다.

가장 급진적인 방향으로 가려는 연구원들은 오히려 자유롭게 나가기를 선호합니다.

한편, 자본 시장의 논리도 이러한 추세를 강화하고 있습니다. 최고의 연구원 중 하나가 후원하는 창업가들에 대해, 현재 창업의 타이밍은 역사상 최적의 시기 일지도 모릅니다 - 투자자들은 어느 때보다도 "방향"에 돈을 지불하길 원합니다.

이 파도의 가장 핵심적인 문제는 "누가 성공할 것인가"가 아니라 "성공이란 무엇인가"입니다.

만약 Recursive가 결국 자기 학습 AI의 실행 가능성을 입증한다면, 그것은 AI 연구의 기본적인 패러다임을 재작성할 것입니다. 만약 그게 이루어지지 않는다면, 5억 달러의 탄압이 남은 것은 또 다른 과대 포장된 개념일 것입니다.

두 가지 가능성은 모두 실제로 존재합니다.

4개월, 40억 달러 가치, 이 숫자는 사람들을 흥분시키고 경계하게 만듭니다. AI 군비 경쟁은 오늘날까지 발전해와서, 심지어 "어떻게 연구를 하는가"라는 것은 그 자체로 경쟁의 전장이 되어버렸습니다.

다트머스에서 과학자들이 하나의 여름 동안 토론한 문제에 대해, 지금은 누군가가 AI를 사용하여 답하려고 합니다 - AI로 AI를 연구하며, 재귀적인 방식으로 초인공지능에 다가가려고 합니다.

이 길이 어디로 향하는지는 아무도 정말로 모릅니다. 그러나 분명한 것은, Google과 NVIDIA가 이미 결정했고, 그 길이 어디로 향하든 빠짐없이 따라갈 것이라는 것입니다.

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