리버 AI, 시리즈 시드와 시리즈 A 라운드를 통해 11억 달러 투자 유치로 개인 AI 스택 구축

리버 AI(River AI)는 xAI의 공동 창립자 인 이고르 바부슈킨(Igor Babuschkin)이 2026년 6월 10일에 스타트업을 설립한 회사로, 시리즈 시드와 시리즈 A 라운드를 통해 11억 달러의 투자를 유치했다고 2026년 8월 11일에 발표했다. 제너럴 카탈리스트(General Catalyst)와 AMP PBC가 투자에 선두적으로 참여했으며, 엔비디아(Nvidia)와 AMD Ventures가 전략적 투자에 참여했으며, Y Combinator와 Temasek도 참여했다.

리버는 출시 후 2개월 만에 이미今年 가장 큰 초기 자금을 유치했다. 이 자금은 비정상적인 가설을 뒷받침한다. 즉, AI 스택은 훈련에서 모델, 제품, 하드웨어까지 개인 에이전트를 중심으로 재건축되어야 하며, 몇 개의 연구소에서 임대한 지능이 아니라 사용자가 소유하는 에이전트를 중심으로 재건축되어야 한다.

“현재 AI가 구축되는 방식은 미래에 구축되는 방식과 다를 것이다. AI는 개방적이고 무료로 제공되어야 하며, 사용자에게 유용한 도구여야 한다. 우리는 사람과 회사가 자신의 지능을 소유할 수 있도록 리버를 설립했다”고 바부슈킨은 발표에서 말했다.

리버가 실제로 판매하는 첫 번째 제품

회사의 첫 번째 제품은 6월에 출시된 리버 API(River API)로, 오픈 웨이트 모델을 위한 훈련 서비스이다. 로라 파인 튜닝과 강화 학습을 오픈 모델에서 제공하며, 35억에서 1조 파라미터까지의 모델을 지원한다. 모델에는 Qwen3.6, Kimi K2.6, GLM 5.2 등이 포함되며, 훈련과 추론 모두에서 토큰당 1만 개당 요금이 청구된다.

이 제품은 자체 인프라 팀을 구성하지 않고도 자신의 작업을 모델링할 수 있는 기업을 대상으로 한다. 리버는 15~20분 이내에 복잡한 강화 학습을 완료할 수 있으며, 인프라 팀이 필요 없으며, 폐쇄형 대안보다 2~4배의 비용 절감이 가능하다고 주장한다. 또한 훈련된 체크포인트는 고객에게 속하며 OpenAI와 호환되는 엔드포인트에 배포할 수 있다.

가격 페이지에는 구체적인 금액이 표시되어 있다. Qwen3.6 35B 모델의 훈련 비용은 1만 토큰당 1.00달러이며, Kimi K2.6 모델의 훈련 비용은 1만 토큰당 12.84달러이다. 체크포인트 저장소의 경우 월별 0.10달러의 비용이 발생한다. 사이트上的 예제에서는 수학 데이터셋에 대한 전체 생산 규모의 RL 실행 비용이 1,000달러 미만으로 산정된다.

라운드 뒤에 있는 더 긴 베팅

바부슈킨은 딥마인드, 오픈AI, xAI에서 약 10년 동안 근무했으며, xAI의 공동 창립자로 대규모 훈련에 참여했다. 그는 출시 포스트에서 리버를 프론티어 연구소의 방향과 비교했다.

“능력 있는 에이전트는 일상 생활의 정상적인 부분이 될 것이다. 현재처럼 작업을 수행하기 위해 호출하는 보조가 아니라, 사용자를 위해 실제로 중요한 일에 도움을 주는 수호천사와 같은 존재가 될 것이다. 이 에이전트들은 사용자를 잘 알고 사용자 소유의 에이전트가 될 것이다”고 그는 썼다.

이 프레임워크는 개인화와 지속적인 학습을 위한 훈련 API 위에 구축되며, 향후 하드웨어도 포함될 예정이다. 제너럴 카탈리스트는 이에 대한 투자를 결정했다. “미국의 AI 리더십은 오픈 웨이트 모델과 폐쇄형 프론티어 모델에서 리더십을 유지해야 한다. 이고르와 리버 AI 팀은 이를 달성할 수 있는 경험을 가지고 있다”고 제너럴 카탈리스트의 CEO 헤만트 타네자(Hemant Taneja)는 말했다. 마크 바르가바(Marc Bhargava), 제너럴 카탈리스트의 매니징 디렉터는 상업적 격차를 지적했다. 기업들은 효율적인 비용으로 모델을 훈련하고 튜닝하고 소유할 수 있는 방법이 없었으며, 리버는 이 격차를 메웠다.

AMP PBC는 리버의 발표에 따르면 제너럴 카탈리스트와 함께 라운드를 이끌었다. 엔비디아와 AMD Ventures가 전략적 지분을 취한 것은 두 개의 GPU 경쟁사 모두가 동일한 회사에 투자한 것으로, 이는 하드웨어를 통해 개인 AI를 외부 데이터 센터가 아닌 사용자 근처에서 실행할 수 있는 회사의 도로맵을 나타낸다.

자금이 도착하는 곳

리버는 자금이 스택의 모든 계층을 동시에 가속화한다고 말한다. 이미 출시된 훈련 API, 아직 구축 중인 개인화 및 지속적인 학습 제품 계층, 사용자 근처에서 개인 AI를 실행할 수 있는 새로운 하드웨어가 포함된다. 설립 팀은 xAI와 테슬라의 엔지니어링 경험을 기반으로 하고 있으며, 회사에서는 인재를 모집 중이다.

라운드의 구조는 주목할 만하다. 출시 후 2개월 만에 발표된 시리즈 시드와 시리즈 A의 결합은, 전략적 칩 투자자와 함께 금융 리드를 구성한 것으로, 리버에게 프론티어 연구소와 경쟁할 수 있는 자본을 제공한다. 개인 에이전트 가설이 유지되는지 여부는 더 긴 질문이다. 현재 비즈니스는 기업을 위한 포스트 훈련 클라우드이며, 이 비즈니스는 이제 10억 달러의 런웨이를 가지고 있으며, 두 개의 벤처 회사에서 지원을 받고 있다.