구글·엔비디아가 주목하는 이 AI 기업, 40억 달러 평가액… 과학자를 ‘직접 해고’하려 한다

2026.05.06

구글·엔비디아가 주목하는 이 AI 기업, 40억 달러 평가액… 과학자를 ‘직접 해고’하려 한다

자기학습 AI에 대한 투자 신화는 우리에게 한 가지 사실을 알려주고 있다. 바로 이 AI 군비경쟁 속에서 연구자조차도 ‘내몰리고 있다’는 점이다.

2026.05.06 - 10:51:25

Web3 심층 보도에 집중하고 흐름을 통찰

자기학습 AI에 대한 투자 신화는 우리에게 한 가지 사실을 알려주고 있다. 바로 이 AI 군비경쟁 속에서 연구자조차도 ‘내몰리고 있다’는 점이다.

작가｜화린우왕

1956년, 일군의 과학자들이 다트머스 대학에 모여 ‘기계는 사고할 수 있는가?’라는 질문을 처음으로 공식적으로 논의했다. 그들은 낙관적으로 한 여름만으로 이 문제를 해결할 수 있을 것이라 믿었다.

70년이 지난 지금, 이 질문에 대한 답은 여전히 없다. 그러나 단지 4개월 전 설립된 한 스타트업이 5억 달러의 투자를 유치했고, 기업 가치는 40억 달러에 달한다—그 이유는 이 회사가 ‘AI가 스스로 연구하고 스스로 진화하는 방법’을 찾아냈다고 주장하기 때문이다.

이 회사의 이름은 Recursive Superintelligence이다.

구글 벤처스(GV)가 주도 투자했고, 엔비디아(NVIDIA)가 공동 투자했다. 두 기업이 AI 생태계에서 차지하는 위상은 더 이상 설명이 필요 없다. 그런데 제품조차 공개하지 않은 신생 스타트업에 동시에 베팅한 배후 논리는 꼼꼼히 분석해볼 만하다.

01 「인간을 순환 구조에서 완전히 제거하기」

먼저 Recursive Superintelligence가 정확히 무엇을 하고 있는지 살펴보자.

이 회사는 전 세일즈포스(Salesforce) 수석 과학자 리처드 소처(Richard Socher)가 창립했으며, 핵심 팀원은 구글 딥마인드(Google DeepMind)와 오픈AI(OpenAI) 출신이다. 이 조합은 낯설지 않다—지난 2년간 최정예 연구실을 떠나 창업에 나선 엔지니어와 연구원들이 이미 명백한 물결을 형성하고 있다.

리처드 소처의 X 개인 프로필. 올트먼(Altman)이 이 인재를 명확히 팔로우 중임｜출처: X

소처는 실리콘밸리에서 흔히 볼 수 있는 ‘대기업에서 경력을 쌓기 위해 잠시 머무르는’ 유형의 창업가가 아니다. 그는 1983년 독일에서 태어나 스탠퍼드 대학교에서 AI 선구자 앤드류 응(Andrew Ng)과 자연어처리(NLP) 권위자 크리스토퍼 매닝(Christopher Manning) 밑에서 공부했다. 2014년 박사학위를 취득하며 당시 스탠퍼드 컴퓨터공학과 최우수 박사학위 논문상을 수상했다.

리처드 소처는 신경망 기법을 자연어처리 분야에 본격적으로 도입한 핵심 인물 중 한 명이다—그가 초기에 수행한 단어 임베딩(word embedding), 문맥 벡터(context vector), 프롬프트 엔지니어링(prompt engineering) 관련 연구는 오늘날 BERT 및 GPT 시리즈 모델들의 기술적 기반을 직접 마련했으며, 구글 스콜라(Google Scholar) 인용 횟수는 이미 18만 회를 넘었다.

박사학위를 마친 바로 그 해, 그는 AI 스타트업 메타마인드(MetaMind)를 창립했고, 2년 후 세일즈포스가 전략적 인수를 통해 흡수했다. 이후 오랜 기간 동안 세일즈포스의 수석 과학자 겸 집행 부사장으로 재직하며 ‘아인슈타인 GPT(Einstein GPT)’ 등 기업용 AI 제품군의 상용화를 주도했다.

세일즈포스를 떠난 후, 그는 2020년 AI 검색 엔진 유닷컴(You.com)을 창립했으며, 2025년 C라운드 투자를 성공적으로 마치고 기업 가치 15억 달러를 기록했다. 이번에는 그의 관심이 검색에서 훨씬 더 근본적인 과제로 옮겨갔다.

씽킹 머신스 랩(Thinking Machines Lab), 세이프 슈퍼인텔리전스(Safe Superintelligence), 이네파블 인텔리전스(Ineffable Intelligence), 어드밴스드 머신 인텔리전스 랩(Advanced Machine Intelligence Labs)… 어느 하나도 ‘전 XX 대규모 언어모델(LLM) 핵심 팀 출신’이라는 라벨 없이 등장하지 않는다. 그리고 모두 ‘차세대 AI’라는 이야기를 들려준다.

그러나 Recursive의 접근 방식은 대부분의 경쟁사보다 훨씬 급진적이다.

그들의 핵심 과제는 ‘자기학습 AI(Self-Learning AI)’다—AI가 단순히 더 똑똑하게 질문에 답하도록 하는 것이 아니라, 과학 연구의 전 과정을 자율적으로 수행하도록 만드는 것이다. 즉, 가설 설정, 실험 설계, 결과 평가, 방향 재조정까지 말이다. 요컨대 인간 연구자를 이 순환 구조에서 완전히 제거하려는 것이다.

이 방향은 새롭지 않지만, Recursive는 이를 매우 현실적인 비즈니스 논리 안에 자리매김했다. 현재 최정예 AI 연구자의 연봉은 쉽게 1500만~2000만 달러에 달하는데, 만약 한 시스템이 더 낮은 비용과 더 빠른 속도로 동일한 작업을 수행할 수 있다면, 첨단 연구의 경제 모델은 근본적으로 바뀔 것이다.

투자자들은 분명 이 논리를 간파했다. 투자 라운드 보도에 따르면 초과 인수(oversubscription)가 발생했고, 최종 규모는 10억 달러에 달할 가능성도 있다.

02 구글과 엔비디아가 동시에 베팅한 이유

GV가 주도 투자하고 엔비디아가 공동 투자한 이 투자자 조합 자체가 하나의 강력한 신호다.

구글의 논리는 어렵지 않게 이해된다. 딥마인드는 오랫동안 ‘과학을 위한 AI(AI for Science)’ 분야에서 가장 중요한 탐구자였으며, 알파폴드(AlphaFold)는 단백질 접힘 문제를 해결했고, 알파지오메트리(AlphaGeometry)는 수학 올림피아드에서 인류 최정상급 선수들을 꺾었다.

그러나 딥마인드의 접근법은 AI를 활용해 구체적인 과학 문제를 해결하는 데 초점을 맞추고 있다. 반면 Recursive는 훨씬 더 근본적인 일을 하려 한다—즉, 과학적 발견 과정 자체를 AI 시스템이 자율적으로 이끄는 것이다. 이는 구글에게 경쟁 관계이자 동시에 주목할 만한 헷지(hedge)이기도 하다.

더욱 중요한 점은, 이번 달 초 구글이 인텔(Intel)과 다세대 AI 인프라 협력 계약을 발표했다는 사실이다. 이는 구글이 AI 인프라 차원에서의 포석을 전면적으로 가속화하고 있음을 의미한다. 따라서 Recursive에 대한 투자는 이 거대한 전략 게임 속 하나의 기물—즉, 앞으로 가장 앞선 모델 위에서 누가 달릴지를 결정짓는 한 수—라고 볼 수 있다.

엔비디아의 논리는 더욱 직관적이다. 자기학습 AI의 핵심 병목은 알고리즘이 아니라 컴퓨팅 파워다. 만약 AI가 실험을 자율적으로 실행하고 모델을 반복적으로 개선해야 한다면, 그 뒤에 필요한 GPU 클러스터 규모는 지수적으로 증가할 것이다. 엔비디아가 Recursive에 투자하는 것은, 어느 정도는 자신들의 미래 주문을 확보하려는 행위라고 볼 수 있다.

두 기업이 동시에 움직인 것은 또 다른 미묘한 신호를 전달한다—즉, 이 분야는 이미 ‘투자하지 않으면 늦는다’는 단계에 도달했을 가능성이 높다는 것이다.

03 4개월 만에 40억 달러 평가액, 타당한가?

모든 사람이 처음으로 ‘40억 달러’라는 숫자를 접했을 때, 대부분의 첫 반응은 아마도 ‘또다시 그런가?’일 것이다.

AI 창업 기업의 기업 가치 버블은 최근 몇 년간 전혀 새로운 이야기가 아니다. 단순한 PDF 문서, 데모 영상, 몇 장의 프레젠테이션 슬라이드, 그리고 몇 명의 최정예 연구실 출신 인물 이름만으로 수억 달러 규모의 투자를 유치하는 일은 실리콘밸리와 런던에서 이미 전설이 아니라 일상이 되었다.

그러나 Recursive의 경우를 좀 더 면밀히 살펴보면, 일반적인 ‘PPT 유니콘(PPT Unicorn)’과는 몇 가지 확연한 차이가 있다.

첫째, 창립 팀의 무게감이다. 리처드 소처는 NLP 분야에서 실질적인 학문적 성과를 쌓은 인물이며, 단순히 ‘전 대기업 출신’이라는 화려한 타이틀로 포장된 인물이 아니다. 핵심 팀원들이 딥마인드와 오픈AI에서 경험한 바는, 그들이 실제로 첨단 연구 현장의 고통 포인트를 체감했다는 것을 의미한다.

둘째, 투자가 초과 인수됐다는 사실이다. 이는 수요가 공급을 압도한다는 뜻이며, 투자자들이 설득당해서 들어온 것이 아니라, 서로 경쟁하듯이 먼저 들어가려 한다는 것을 의미한다.

그러나 4개월 된, 아직 공개된 제품조차 없는 기업에 40억 달러라는 평가액은 현실이 아닌 기대치에 기반한 것이다. 이는 본질적으로 ‘제품’이나 ‘수익’이 아니라 ‘방향성’에 대해 지불하는 것이다.

이 같은 평가 논리는 AI 시대에 점점 더 흔해지고 있으며, 그 이면에는 투자자들이 ‘다음 오픈AI를 놓칠까’ 하는 깊은 불안감이 자리잡고 있다. 세이프 슈퍼인텔리전스(Safe Superintelligence) 역시 거의 제품이 없는 상태에서 천문학적 평가액을 받았는데, 일리야 수츠케버(Ilya Sutskever)의 이름 자체가 가장 강력한 자산이었다.

Recursive 역시 동일한 경로를 따라가고 있다. 이는 비판이 아니라, 단지 객관적인 관찰일 뿐이다.

04 ‘자기학습’이라는 문 너머에는 무엇이 있는가?

Recursive Superintelligence라는 이름 자체가 이 회사의 야심을 명확히 드러낸다.

‘Recursive’는 ‘재귀적’이라는 뜻이다. 컴퓨터 과학에서 재귀는 함수가 스스로를 호출하는 구조로, 많은 복잡한 알고리즘의 핵심 메커니즘이다. AI 연구 맥락에서 ‘재귀적 초지능(Recursive Superintelligence)’은 시스템이 스스로를 지속적으로 최적화하며 나선형으로 진화해가는 과정을 암시한다.

이 개념은 새로울 것이 없으며, 그 극단적인 형태는 ‘지능 폭발(Intelligence Explosion)’이라 불린다—즉, 시스템이 어떤 임계점을 넘어서면 자율적으로 자신의 진화 속도를 가속화해 결국 인간이 이해할 수 없는 수준의 지능에 도달한다는 개념이다. 이는 오랫동안 AI 안전 분야에서 가장 핵심적인 우려 중 하나였다.

그러나 Recursive가 지금 진행 중인 일은 이 수준까지는 훨씬 못 미친다. 보다 현실적인 해석은, 이 회사가 과학 탐구 순환 과정을 자율적으로 구동할 수 있는 시스템을 구축하려 한다는 것으로, 목표는 AI 연구의 인건비와 시간 비용을 대폭 절감하는 것이다.

만약 이것이 실제로 가능해진다면, 그 영향은 AI 산업 내에만 머무르지 않을 것이다. 이는 신약 개발, 신소재 과학, 물리학 등 다양한 분야에서 ‘인간 과학자 없이도 신속하게 진전을 이룰 수 있는 시대’를 열 수 있다는 것을 의미한다.

물론, 이것은 어디까지나 ‘만약’일 뿐이다.

선언에서 실현으로 이어지는 간극은, AI 산업에서는 결코 선형적이지 않다.