DeepMind의 데이비드 실버, 인간 데이터 없이 AI를 학습시키는 데 11억 달러 규모 투자 유치

(techcrunch.com)

TechCrunch2026년 4월 27일AI 산업

DeepMind의 데이비드 실버, 인간 데이터 없이 AI를 학습시키는 데 11억 달러 규모 투자 유치

DeepMind의 핵심 연구원 데이비드 실버가 설립한 Ineffable Intelligence가 11억 달러 규모의 투자를 유치하며 기업 가치 51억 달러의 '펜타콘' 기업으로 등극했습니다. 이 회사는 인간이 생성한 데이터에 의존하는 기존 LLM의 한계를 넘어, 강화학습(RL)을 통해 스스로 지식을 습득하는 '슈퍼러너(superlearner)' 개발을 목표로 합니다.

이 글의 핵심 포인트

1Ineffable Intelligence, 11억 달러 투자 유치 및 기업 가치 51억 달러 달성
2DeepMind 출신 데이비드 실버가 강화학습(RL) 기반의 '슈퍼러너' 개발 목표
3인간 데이터 없이 AI가 스스로 경험을 통해 지식을 습득하는 기술 지향
4Sequoia, Lightspeed, Google, Nvidia 등 글로벌 빅테크 및 VC 참여
5스타 연구자 중심의 초거대 초기 투자 트렌드인 '코코넛 라운드' 확산

이 글에 대한 공공지능 분석

왜 중요한가

현재 AI 산업은 고품질 인간 데이터의 고갈이라는 '데이터 벽(Data Wall)'에 직면해 있습니다. Ineffable Intelligence의 등장은 데이터 의존성을 탈피하여 AI가 스스로 경험을 통해 진화하는 새로운 패러다임으로의 전환을 상징하며, 이는 AI 발전의 지속 가능성을 결정지을 핵심 변수입니다.

배경과 맥락

기존의 대규모 언어 모델(LLM)은 인간이 작성한 텍스트를 학습하며 성장했지만, 이는 학습 데이터의 한계로 인해 성능 정체기에 접어들 수 있다는 우려가 있습니다. 알파제로(AlphaZero)를 통해 인간의 기보 없이 스스로 바둑의 정석을 깨우친 데이비드 실버의 강화학습 기술이 다시 한번 주목받는 이유입니다.

업계 영향

스타급 연구원이 설립한 초기 스타트업이 천문학적인 자금을 끌어모으는 '코코넛 라운드(coconut rounds)' 현상이 가속화되고 있습니다. 이는 AI 기술의 중심이 단순 모델 규모 경쟁에서 핵심 알고리즘과 자율 학습 구조를 가진 '천재적 연구자' 중심으로 재편되고 있음을 보여줍니다.

한국 시장 시사점

데이터 확보 경쟁에 매몰된 한국 AI 스타트업들에게 '데이터 없는 학습'은 새로운 돌파구가 될 수 있습니다. 단순히 기존 데이터를 정제하는 수준을 넘어, 시뮬레이션 환경이나 강화학습 구조를 통해 스스로 학습 가능한 '자율적 AI 에이토마타(Automata)' 기술 확보가 미래 경쟁력의 핵심이 될 것입니다.

이 글에 대한 큐레이터 의견

이번 펀딩은 AI 산업의 패러다임이 '데이터 집약적(Data-intensive)' 모델에서 '알고리즘 집약적(Algorithm-intensive)' 모델로 이동하고 있음을 극명하게 보여줍니다. 데이비드 실버와 같은 거물급 연구자가 인간의 데이터 없이 스스로 학습하는 모델을 선언했다는 것은, 현재 우리가 열광하는 LLM의 시대가 영원하지 않을 수 있음을 시사합니다.

한국의 AI 창업가들에게는 위기와 기회가 동시에 존재합니다. 거대 자본을 등에 업은 '코코넛 라운드' 기업들이 범용적인 '슈퍼러너'를 만들어낸다면, 특정 도메인에 특화된 데이터로 승부하던 기존의 서비스형 AI(SaaS) 모델들은 기반 기술의 급격한 변화로 인해 가치가 급락할 위험이 있습니다. 따라서 창업자들은 단순히 데이터를 모으는 것에 그치지 않고, AI가 스스로 학습할 수 있는 '고품질의 시뮬레이션 환경'이나 '자기 주도적 학습 루프'를 어떻게 구축할 것인지에 대한 기술적 대비가 필요합니다.

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