AlphaGo 제작자, LLM 없이 AI 구축을 위해 기록적인 1억 달러 투자 유치

구글 DeepMind에서 AlphaGo를 개발한 강화 학습의 선구자인 David Silver는 LLM 없이 AI를 구축하는 런던 기반의 스타트업인 Ineffable Intelligence를 위해 1억 달러의 시드 펀딩을 유치하고 있습니다. 이 거래는 Sequoia Capital이 주도하며, Nvidia, Google, Microsoft가 참여하는 것으로 알려져 있습니다. 이 라운드의 평가액은 40억 달러입니다.

Silver는 DeepMind에서 강화 학습 부문 부사장으로 재직했으며, 2025년 11월에 Ineffable Intelligence를 설립하고 2026년 1월에 이사로 임명되었습니다. 회사의 미션은 Silver가 설명한 바와 같이 “모든 지식의 기초를 자체적으로 발견하는 끝없이 학습하는 超지능”을 구축하는 것입니다.

이 설명에는 의도적인 도전이 포함되어 있습니다. 인터넷 텍스트에 훈련된 LLM을 확장하기 위해 수백억 달러를 투자하는 산업에서, Silver는 전체 접근 방식이 한계가 있다고 주장합니다.

인간 데이터에 대한 반대

Silver의 논문은 그를 유명하게 만든 작업에서 직접적으로 비롯됩니다. 2017년에 DeepMind의 CEO인 Demis Hassabis와 Silver는 인간 게임 데이터가 전혀 없는 AlphaGo Zero를 발표했습니다. 이는 원래의 인간 훈련된 AlphaGo를 100대 0으로 이겼습니다.

결과는 AI 커뮤니티를 놀라게 했습니다. 스크래치에서 학습한 시스템, 즉 상호 작용과 보상만을 통해 학습한 시스템은 인간 지식만을 따라가지 않았습니다. 그것은 인간 데이터로 훈련된 버전이 단 하나의 게임도 이길 수 없을 정도로 압도적으로 인간 지식을 초월했습니다.

Silver는 AlphaZero를 통해 이 접근 방식을 확장했으며, 이는 체스, 쇼기, 고를 스크래치에서 마스터했습니다. 또한 MuZero는 게임의 규칙을 알려주지 않아도 계획을 학습할 수 있었습니다. 각 시스템은 동일한 결론을 강화했습니다. 즉, 최고의 성능은 인간을 모방하는 것이 아니라 경험을 통해 학습하는 것입니다.

DeepMind 포드캐스트에서 Silver는 두 가지 AI 시대를 설명했습니다. 현재의 “인간 데이터 시대”와 미래의 “경험 시대”입니다. 현대의 LLM은 인간 데이터와 피드백에 의존하기 때문에 내재된 제한이 있다고 주장했습니다. 인공 超지능으로의 길은 인간 지식의 한계를 넘어서는 것입니다.

이것은 “Alberta 학교” 철학입니다. Silver는 이 원칙에 기반한 회사를 구축하고 있습니다.

超지능 스타트업 경쟁

Silver는 주요 연구소에서 나와 超지능에 집중한 벤처를 위해 비상常한 금액을 모금한 최초의 엘리트 연구자입니다. Ilya Sutskever, OpenAI의 전 최고 과학자는 2024년에 유사한 논제를 가지고 Safe Superintelligence를 출시했습니다. SSI는 이후 3,000억 달러가 넘는 평가액으로 수십억 달러를 모금했습니다.

이 평행선은 교훈을 줍니다. 두 연구자 모두 자신이 정의한 조직을 떠났습니다. 두 연구자 모두 현재의 패러다임, 즉 LLM을 확장하고 채팅봇 구독을 판매하는 것은 우회로라고 믿습니다. 두 연구자 모두 제품이나 결과를 제작하기 전에 명성만으로巨額의 자본을 끌어모았습니다.

그러나 접근 방식은 다릅니다. Sutskever는 SSI의 기술 방향에 대해 공개적으로 거의 말하지 않았습니다. 반면 Silver는 명확했습니다. 즉, 강화 학습, 셀프 플레이, 그리고 첫 번째 원리에서 학습하는 것입니다. 대부분의 AI 연구소에서 LLM이 더 잘 추론하는 방법에 대해 논의하는 반면, Silver는 그것이 기반으로 사용되어야 하는지 여부를 묻고 있습니다.

1억 달러의 시드 또한 AI 펀딩 랜드스케이프가 어떻게 극적으로 변화했는지 보여줍니다. Anthropic은 최근 3,500억 달러의 평가액에 접근했습니다. OpenAI, Google, Anthropic이 새로운 모델을 가속화된 속도로 출하하면서 전방 AI의 경쟁 압력이 강화되었습니다. 이러한 배경에서 단일 연구자가 이끄는 사전 제품 회사의 40억 달러의 평가액은 새로운 표준입니다.

Sequoia의 경우, 관리 파트너 Alfred Lin과 파트너 Sonya Huang이 주도하는 이 투자는 간단합니다. Silver는 특정 도메인에서真正로 인간 지성을 초월한 시스템을 구축한 것으로 믿어지는 다섯 명의 사람 중 한 명입니다. 강화 학습이 일반 超지능으로의 올바른 길이라면, 그는 그것을 찾을 가장 가능성이 높은 사람입니다.

위험은 똑같이 명확합니다. AlphaGo와 AlphaZero는 명확한 규칙, 완벽한 정보, 잘 정의된 보상 신호가 있는 도메인에서 성공했습니다. 실제 세계에는 이러한 속성이 없습니다. 게임을 넘어서서 개방형 도메인으로 셀프 플레이를 확장하는 것은 과학, 엔지니어링, 추론을 포함한 미해결 문제입니다. Silver 자신이 DeepMind에서 수년 동안 작업했지만 결정적인 돌파구를 이루지 못했습니다.

Ineffable Intelligence의 런던 기반은 또한 유럽의 AI 야망을 위한 잠재적인 앵커로 위치하고 있습니다. 유럽은 세계 수준의 AI 연구자를 생산했지만, 미국 연구소가 더 큰 보상과 빠른 확장 인프라를 제공하면서 그들을 유지하는 데 어려움을 겪었습니다. 1억 달러의 유럽 시드 라운드는 미국의 최고 벤처 회사인 Sequoia의 지원을 받았습니다. 그러나 이는 전방 AI 연구의 지리적 위치가 확대되고 있을 수 있음을 시사합니다. 그러나 Sequoia, Nvidia, Google, Microsoft는 모두 미국 투자자입니다.

Silver의 베팅은 산업의 LLM에 대한 집착이ในทในท局적 최대치, 즉 인상적인 성과이지만 궁극적으로 제한된 것이라는 것입니다. 질문은 강화 학습이 통제된 환경에서 벗어나서 메시지하고 모호한 실제 세계에서 작동할 수 있는지입니다. 1억 달러와 의심을 증명한 경력은 Silver가 가능하다고 생각한다는 것을 시사합니다.