리커시브 슈퍼인텔리전스 출범…‘스스로 성능 높이는 AI’ 경쟁 본격화

자기 자신을 개선하는 인공지능을 내세운 리커시브 슈퍼인텔리전스가 6억5000만달러, 약 9696억원 규모의 자금을 유치하며 출범했다. 단순한 생성형 AI를 넘어 ‘스스로 연구하고 성능을 높이는 AI’ 경쟁이 본격화되고 있다는 신호로 읽힌다.

리커시브 슈퍼인텔리전스는 14일 공개된 내용에서 총 6억5000만달러의 투자금을 확보했다고 밝혔다. 원달러환율 1491.70원을 적용하면 약 9696억원 규모다. 이번 라운드는 알파벳($GOOGL) 산하 GV와 그레이크로프트가 주도했고, 엔비디아($NVDA)와 AMD($AMD) 벤처 투자 부문도 참여했다. 회사 측은 이번 투자로 기업가치가 46억5000만달러, 약 6조9364억원으로 평가됐다고 설명했다.

이 회사는 올해 초 세일즈포스($CRM) 전 최고과학자 리처드 소셔(Richard Socher)가 설립했다. 소셔는 앞서 AI 모델이 온라인 조사를 수행할 때 사용하는 API 제공업체 유닷컴(You.com)도 창업한 인물이다. 유닷컴은 지난해 15억달러 가치 평가를 받은 바 있다.

뉴욕타임스에 따르면 리커시브 슈퍼인텔리전스의 시작은 소셔를 포함한 7명 규모였지만, 현재는 샌프란시스코와 런던을 중심으로 25명 이상으로 팀이 커졌다. 회사가 내세우는 목표는 ‘재귀적 자기개선 초지능’이다. 인간 과학자처럼 새로운 지식을 발견할 수 있는 AI 모델을 만드는 것이 핵심이다.

자기개선형 AI 전략

현재의 신경망은 완전히 자율적으로 기초 연구를 수행하는 수준에는 이르지 못했다. 리커시브 슈퍼인텔리전스는 그래서 첫 단계로 자기 자신의 코드베이스를 개선할 수 있는 AI를 만들겠다는 전략을 세웠다. 이 모델이 스스로 더 나은 AI 개발법을 찾아낸다면, 장기적으로는 과학 연구에서도 인간 수준에 가까운 성과를 낼 수 있다는 구상이다.

회사는 자사 AI가 ‘자동화된 과학 발견의 개방형 과정’ 속에서 시뮬레이션을 수행하며 스스로 개선 방식을 탐색하게 될 것이라고 설명했다. 실험 아이디어를 제안하고, 직접 시험하고, 결과를 검증하는 흐름을 AI가 반복한다는 것이다. 다만 위험한 결과물을 만들지 않도록 별도의 ‘가드레일’도 함께 구축하겠다고 덧붙였다.

여기서 개선 대상은 코드에만 그치지 않는다. 리커시브 슈퍼인텔리전스는 AI 출력 품질을 높이는 보조 프로그램 묶음인 ‘하네스’까지 함께 고도화하겠다고 밝혔다. 여기에 더해 학습과 추론 인프라도 최적화할 방법을 찾는다는 계획이다. AI가 모델 구조뿐 아니라 실행 환경 전반을 손보는 방향으로 진화하겠다는 의미다.

업계 전반의 흐름

이 같은 흐름은 업계 전반에서도 이미 나타나고 있다. 오픈AI는 최근 공개한 GPT-5.5를 활용해 추론 처리 효율을 높이고 있다고 밝혔다. 추론 요청을 여러 ‘청크’로 나눠 다수의 그래픽카드 코어에 분산 처리하는 방식인데, 기존에 고정돼 있던 병렬화 구조를 GPT-5.5가 더 효율적으로 재설계하면서 토큰 생성 속도가 20% 이상 빨라졌다는 설명이다.

AI가 소프트웨어를 넘어 하드웨어 개선에도 쓰이는 사례도 늘고 있다. 리커시브의 투자사인 알파벳은 칩 설계도 학습한 신경망을 활용해 TPU 가속기를 설계하고 있다. 이 기술을 다른 기업에도 제공하기 위해 최근 리커시브 인텔리전스라는 별도 스타트업도 출범한 것으로 전해졌다.

다만 리커시브 슈퍼인텔리전스는 어떤 머신러닝 기법으로 자기개선형 AI를 구현할지는 공개하지 않았다. 경쟁사 이네퍼블 인텔리전스는 새로운 지식 발견형 모델 개발을 위해 강화학습을 사용 중인 것으로 알려졌다. 강화학습은 대형언어모델 개발에서도 널리 쓰이는 대표적 기법이다.

향후 방향

소셔는 X를 통해 “우리는 먼저 AI 연구 자체에서 시작하겠지만, 결국 물리학과 화학, 특히 전임상 생물학까지 범위를 넓히고 싶다”고 밝혔다. 또 “AI는 생물학에 있어 물리학에서의 미적분과 같은 역할을 하게 될 것”이라며 복잡한 시스템을 이해하고 설계하는 새로운 언어가 될 것이라고 강조했다.

이번 출범은 AI 산업의 경쟁 축이 ‘더 큰 모델’에서 ‘스스로 더 나아지는 모델’로 이동하고 있음을 보여준다. 아직 기술적 불확실성은 크지만, 리커시브 슈퍼인텔리전스가 제시한 방향은 향후 AI 연구와 과학 자동화 시장의 중요한 시험대가 될 가능성이 크다.