알파고 창시자, LLM 없이 AI 구축을 위해 10억 달러 기록 자금 조달

구글 딥마인드에서 알파고를 개발한 강화 학습의 선구자 데이비드 실버는, 대규모 언어 모델이 초지능으로 가는 잘못된 길이라는 전제에 기반한 런던 기반의 스타트업 인 이펙터블 인텔리전스에서 10억 달러의 시드 자금을 조달하고 있습니다.

이 거래는 시퀄라 캐피탈이 주도하며, 유럽 스타트업이 마감할 경우 가장 큰 시드 라운드가 될 것입니다. 엔비디아, 구글, 마이크로소프트는 참여를 논의 중이나, 협상은まだ 진행 중이며 최종 조건은 변경될 수 있습니다. 이 라운드는 회사를 40억 달러의 전자 자본으로 평가합니다.

실버는 2025년 11월에 이펙터블 인텔리전스를 조용히 설립하고 2026년 1월에 감독으로 임명되었습니다. 회사의 임무는 실버가 설명한 바와 같이 “모든 지식의 기초를 스스로 발견하는 끝없이 학습하는 초지능을 구축하는” 것입니다.

이 설명에는 고의적인 도전이 포함되어 있습니다. 인터넷 텍스트에 훈련된 대규모 언어 모델을 확장하는 산업에서 수백억 달러를 투자하는 가운데, 실버는 전체 접근 방식이 한계가 있다고 주장합니다.

인간 데이터에 대한 반대

실버의 논문은 그가 유명해진 작업에서 직접적으로 유래합니다. 2017년, 딥마인드의 CEO 데미스 하사비스와 실버는 알파고 제로를 발표했습니다. 이는 완전히 자가 플레이를 통해 학습한 알파고의 버전으로, 원래 인간이 훈련한 알파고를 100대 0으로 이겼습니다.

결과는 AI 커뮤니티를 놀라게 했습니다. 스크래치에서 학습한 시스템은 인간 지식만큼 좋은 성능을 발휘하지 않았습니다. 그것은 인간 지식의 한계를 넘어서서, 인간 데이터로 훈련된 버전은 단 하나의 게임도 이길 수 없었습니다.

실버는 알파제로를 통해 이 접근 방식을 확장했습니다. 이는 체스, 쇼기, 고를 스크래치에서 마스터했습니다. 또한 무제로는 게임의 규칙을 알려주지 않고 계획을 학습했습니다. 각 시스템은 동일한 결론을 강화했습니다. 즉, 최고의 성능은 인간을 모방하는 것이 아니라 경험을 통해 학습하는 것입니다.

딥마인드 포드キャ스트에서 실버는 두 가지 AI 시대를 설명했습니다. 현재의 “인간 데이터 시대”와 다가오는 “경험 시대”입니다. 그는 현대의 대규모 언어 모델은 인간 데이터와 피드백에 의존하여 내재된 제약을 생성한다고 주장했습니다. 인공 초지능으로 가는 길은 인간 지식을 완전히 넘어서는 것입니다.

이것은 “알버타 학파” 철학입니다. 이는 실버가 리치 서튼 밑에서 공부한 앨버타 대학교에서 명명되었습니다. 서튼의 영향력 있는 2019년 에세이 “The Bitter Lesson”은 인간 지식에 의존하는 방법은 계산과 학습을 확장하는 방법에 의해 패배한다고 주장했습니다. 실버는 이 원칙에 기반한 회사를 구축하고 있습니다.

초지능 스타트업 경쟁

실버는 주요 연구소에서離れて 초지능에 집중하는 비엔트를 창업한 최초의 엘리트 연구자 नह