제너럴인튜이션, 60억달러 평가로 투자 협상

제너럴인튜이션(General Intuition)이 60억 달러(약 8조3040억원)의 투자 전 기업가치를 기준으로 신규 자금 조달을 논의하고 있다. 게임 데이터를 활용해 공간과 시간 속에서 움직이는 AI 에이전트를 훈련하는 기업이 로봇 분야로 적용 범위를 넓히는 흐름이다.

테크크런치는 25일 0시24분(한국시간) 제너럴인튜이션이 발러에쿼티파트너스(Valor Equity Partners), 포인트72벤처스(Point72 Ventures), 세븐세븐식스(Seven Seven Six) 등 신규 투자자와 투자 유치를 협상하고 있다고 보도했다. 코슬라벤처스(Khosla Ventures)와 제너럴캐털리스트(General Catalyst) 등 기존 투자자도 이번 라운드에 참여하는 것으로 전해졌다.

이번 협상은 회사가 3억2000만 달러(약 4429억원)를 조달한 지 몇 주 만에 나온 후속 투자 논의다. 직전 라운드의 기업가치는 23억 달러(약 3조1832억원)였고, 이번 협상 기준 기업가치는 그보다 2.6배가량 높다.

제너럴인튜이션은 뉴욕 기반 AI 스타트업이다. 회사는 언어모델이 아니라 행동 기초모델을 전면에 내세운다. 게임 플랫폼 메달(Medal)에서 축적된 게임 영상과 버튼 입력 기록을 초기 학습 데이터로 활용한다.

행동 기초모델은 텍스트 답변보다 환경 인식과 다음 행동 생성을 목표로 하는 AI 모델을 뜻한다. 게임 화면 속 움직임과 사용자가 버튼을 누른 시점을 함께 학습하면, AI가 주어진 환경을 보고 다음 행동을 생성하도록 훈련할 수 있다는 접근이다.

피믈 더비터(Pim de Witte) 제너럴인튜이션 최고경영자는 지난해 10월 비디오 게임 클립 공유 플랫폼 메달에서 회사를 분사했다. 테크크런치는 회사가 수억 시간 규모의 게임플레이와 액션 라벨을 초기 데이터셋으로 삼았다고 전했다.

액션 라벨은 사용자가 어떤 버튼을 언제 눌렀는지를 남긴 기록이다. 텍스트 중심 모델이 문장과 문맥을 학습하는 방식과 달리, 제너럴인튜이션의 모델은 화면 변화와 조작 기록의 관계를 학습해 게임, 시뮬레이션, 로봇처럼 실제 움직임을 다루는 분야를 겨냥한다.

새 자금의 사용처도 로봇 쪽으로 기운다. 회사는 일반 모델을 개선하고 로봇 구현체에 초점을 맞추기 위해 컴퓨팅 인프라와 인재 채용에 더 많은 자금을 투입하려 한다. 코어위브(CoreWeave)와 컴퓨팅 관련 파트너십도 맺고 있다.

AI 스타트업 투자 경쟁은 최근 거대 언어모델에서 물리적 AI와 에이전트형 모델로 넓어지고 있다. 앞서 본지는 [AI 코딩 스타트업 코그니션의 신규 조달 협상](https://www.tokenpost.kr/news/cryptocurrency/389030)과 [AI 추론 반도체 스타트업의 성능 검증 논란](https://www.tokenpost.kr/news/cryptocurrency/393099)을 전한 바 있다.

이번 라운드는 아직 최종 확정되지 않았다. 테크크런치는 회사가 투자 라운드를 최종 조율 중이며 투자자 관심이 이어져 초과 청약 상태라고 전했다. 협상 단계인 만큼 최종 조달 규모와 조건은 달라질 수 있다.

제너럴인튜이션 사례는 AI 투자 경쟁이 언어모델을 넘어 물리적 AI로 옮겨가는 흐름을 보여준다. 다만 게임 데이터로 훈련한 모델이 실제 로봇 환경에서 어느 정도까지 일반화될지는 추가 검증이 필요하다.

전략 포인트 회사는 게임플레이와 버튼 입력 기록을 활용해 AI 에이전트가 움직임과 행동을 학습하도록 설계했다.

용어정리 행동 기초모델은 텍스트 답변보다 환경 인식과 다음 행동 생성을 목표로 하는 AI 모델을 뜻한다.

자주 묻는 질문 (FAQ)