PSI, AI 연구 목표 뒷받침하는 데이터센터 매출 공개

TechCrunch는 2026년 11월 10일, Physical Superintelligence가 장기적으로 AI를 활용한 물리학 발견을 토대로 사업을 구축하는 한편, 현재는 자사 도구로 데이터센터를 최적화해 매출을 올리고 있다고 보도했습니다.

최고경영자 Matt Pines는 이론물리학의 획기적인 성과를 실제 기술로 구현하는 것이 목표라고 설명했습니다. 데이터센터는 이 접근법을 검증하는 첫 시험대로, PSI가 가상 물리학자라고 부르는 AI 연구 시스템이 측정 가능한 운영상 제약이 있는 실제 물리 시스템을 대상으로 작업할 수 있는 곳입니다.

PSI는 공익법인으로, 안전성, 검증, 책임 있는 개발, 폭넓은 공익 실현을 정관에 명시하고 있습니다. PSI는 회사 소개 페이지에서 연구원과 엔지니어가 25명 이상이며, Breakthrough Energy Ventures가 주도한 투자로 5,800만 달러 이상을 조달했다고 밝혔습니다.

상업적 시험대가 된 데이터센터

현재 진행 중인 최적화 작업은 열, 전력, 물, 소음을 시뮬레이션해 시설의 성능과 지역사회에 미치는 영향을 현장의 물리적 특성과 연결합니다. PSI는 비전 페이지에서 가상 물리학자들이 시스템 전체를 살펴보고 숨겨진 제약을 찾아내며 개입 방안을 시험할 수 있도록 실제 시설의 정밀도가 높은 모델을 구축한다고 설명합니다. 이를 통해 연산 밀도를 높이고, 에너지를 더 효율적으로 사용하며, 열 관리를 개선하고, 자본 효율성을 높이는 것이 목표입니다.

상업적 캠페인은 연구에도 피드백을 제공합니다. PSI에 따르면 실제 시설에는 시뮬레이션으로는 제시되지 않을 제약이 있으며, 각 캠페인은 이후 캠페인에서 활용할 가상 물리학자를 훈련합니다. 따라서 데이터센터 사업은 현재 매출을 창출하는 동시에 연구 시스템을 개선하는 데 필요한 실질적인 제약 조건을 제공하는 두 가지 역할을 합니다.

검증을 중심으로 구축된 연구 시스템

Pines는 효과적인 연구 시스템이 모델, 도구, 메모리 시스템, 시뮬레이션 인프라를 둘러싼 소프트웨어 기반 장치의 결합이라고 설명했습니다. 이를 통해 다양한 대안을 고려하면서 문제를 폭넓고 깊이 있게 탐구할 수 있습니다. PSI는 이 과정을 문제 정의부터 가설 수립, 검증, 실험, 엔지니어링, 배포까지 이어지는 지속적인 활동인 자율 캠페인(Autonomous Campaign)으로 체계화합니다. 각 캠페인에는 측정 가능한 이정표와 엄격한 검증 관문, 실제 적용으로 이어지는 경로가 있으며, 연구 과제와 성공 기준은 인간 연구자들이 정합니다.

이 아키텍처는 후보 생성과 검증을 분리합니다. 검증에는 보존 법칙, 대칭성, 차원 일관성, 형식 증명, 시뮬레이션, 디지털 트윈(물리 시스템의 가상 대응물), 물리적 측정이 포함됩니다. PSI에 따르면 결과를 인증하는 검증기는 후속 가상 물리학자를 훈련하는 보상 함수, 즉 학습 신호로도 활용될 수 있어 평가가 시스템 개선과 직접 연결됩니다.

PSI의 2026년 11월 6일 연구 발표는 한 가지 사례를 제시합니다. 회사에 따르면 당시 공개되지 않았던 Anthropic 모델을 실행하는 자체 개발 시스템이 실행 3일째에 Aaronson–Ambainis 추측의 완전한 증명을 만들어 냈습니다. 모든 단계를 검사하는 증명 보조기 Lean이 이를 승인했고, 두 차례 개선을 거친 최종 버전도 나중에 승인했습니다. 2008년부터 미해결 상태인 이 추측은 무작위 입력을 처리할 때 양자 컴퓨터가 일반 컴퓨터보다 지수적으로 빠를 수 있는 조건에 관한 것입니다. David Turturean이 이 작업을 이끌었으며, Anthropic이 2026년 11월 9일 공개적으로 소개한 Claude Fable 5.2를 먼저 이용할 수 있었습니다.

상업적 검증의 기준은 여전히 실제 물리 실험

이 증명은 상업화의 한계도 보여 줍니다. 수학과 컴퓨터과학에서는 검증된 코드로 결과를 표현할 수 있지만, 물리학과 생명과학에서는 여전히 자연을 대상으로 한 실험이 필요합니다. Pines는 계산 결과를 실험으로 효율적으로 검증할 방법을 PSI가 모색하고 있다며, “현실에 대한 모델을 판단할 권한은 자연에도 있다”는 말로 그 차이를 요약했습니다.

Pines는 이론물리학이 아직 대부분 기계의 영역은 아니라고 말했습니다. 이는 6~9개월 전 투자자들에게 내놓은, 조건을 달긴 했지만 더 강한 주장이었습니다. 이 단서는 PSI의 사업에 중요합니다. 현재 매출은 시설 최적화에 달려 있지만, 더 큰 목표를 이루려면 기기나 다른 기술로 구현할 수 있는 검증된 발견이 필요하기 때문입니다.

Pines는 자연에서 검증된 사실이 이전에는 불가능했던 기능을 갖춘 기기를 만들 가능성으로 이어질 수 있다고 설명했습니다. 따라서 PSI의 상업적 관건은 생성·검증 과정에서 실험으로 확인된 결과를 거듭 만들어 낼 수 있는지, 그리고 이를 통해 동일한 연구 시스템을 AI 인프라 최적화에서 새로운 물리학에 기반한 기술 개발로 확장할 수 있는지에 있습니다.