재귀형 AI(Recursive AI)의 새벽: 자율성에 건 $4 Billion 베팅

실리콘밸리의 투자 전략에 지각변동을 예고하는 움직임으로, Ricursive Intelligence는 스텔스 모드에서 나온 지 두 달도 채 되지 않아 놀라운 $4 billion 가치평가를 확보했습니다. 소식통에 따르면 이번 투자 라운드는 대단히 초과청약되었으며, 이는 업계가 정적인 대형 언어 모델(Large Language Models, LLMs)에서 계산의 '성배'라 불리는 재귀적 자기 개선( recursive self-improvement )으로 선회하고 있음을 강조합니다.

구글 DeepMind 출신 연구원 Anna Goldie와 Azalia Mirhoseini가 설립한 Ricursive Intelligence는 단순한 또 하나의 챗봇을 만드는 회사가 아닙니다. 이 회사는 인공지능이 자신이 구동될 하드웨어를 설계하는 자율 루프를 엔지니어링하여 능력이 기하급수적으로 증대되는 플라이휠을 만들고 있습니다.

루프를 닫다: 소프트웨어에서 실리콘으로

Ricursive Intelligence의 핵심 논지는 다음 AI 능력 도약은 더 많은 데이터에서 나오지 않고, AI 자체가 설계한 더 나은 하드웨어에서 나온다는 것입니다. 현재의 칩 설계 주기는 18개월에서 36개월이 걸리며, 이는 빠르게 변화하는 머신러닝 세계에서는 한 세기와도 같습니다. Ricursive는 이 일정을 며칠로 압축하는 것을 목표로 합니다.

"우리는 'fabless' 시대에서 'designless' 시대로 이동하고 있습니다,"라고 Goldie는 최근 기자회견에서 밝혔습니다. "AI가 자신의 물리적 기반을 최적화하도록 허용함으로써, 우리는 인공 일반 지능(Artificial General Intelligence, AGI)에 대한 주요 병목을 제거합니다. 소프트웨어가 하드웨어를 개선하고, 그 하드웨어는 다시 더 나은 소프트웨어를 학습시킵니다."

이 개념은 **재귀적 자기 개선 (recursive self-improvement)**으로 알려져 있으며, 오랫동안 AGI의 이론적 이정표로 여겨져 왔습니다. 그러나 Goldie와 Mirhoseini는 이를 실행할 독특한 위치에 있습니다. Google에서 그들은 AlphaChip 프로젝트(이전 명칭: Deep Learning for Chip Design)를 공동 이끌었고, 해당 프로젝트는 강화 학습(reinforcement learning)을 사용해 인간 전문가들이 설계한 것보다 우수한 칩 배치도를 생성하는 데 성공했습니다. 그 기술은 이후 Google의 텐서 프로세싱 유닛(TPUs) 설계에 통합되었습니다.

평가액 폭증

$4 billion 평가액으로의 점프는—2025년 말 보고된 $750 million 시드 가치에서의 상승—컴퓨팅 효율성에서 경쟁 우위를 확보하려는 대형 테크 기업들의 강박적 열망을 반영합니다. 대형 언어 모델의 스케일링 법칙이 에너지와 하드웨어 제약으로 인해 수익 감소의 신호를 보이는 가운데, Ricursive가 제시하는 "자율 하드웨어 최적화"의 약속은 앞으로 나아갈 길을 제공합니다.

투자자들은 Ricursive가 반도체 산업의 사실상 운영체제가 되어 현재 수천 명의 전문 엔지니어를 필요로 하는 복잡한 전자 설계 자동화(Electronic Design Automation, EDA) 워크플로를 자동화할 것이라고 베팅하고 있습니다.

경쟁 환경 및 시장 영향

Ricursive Intelligence는 경쟁이 치열한 영역에 진입했지만 뚜렷한 기술적 해자(기술적 장벽)를 보유하고 있습니다. NVIDIA나 Synopsys 같은 기업들이 워크플로에 AI를 통합하기는 했지만, Ricursive는 단순한 보조자가 아닌 AI를 주요 설계자로 삼아 전체 스택을 재구축하고 있습니다.

아래 표는 2026년 초 연산 및 AI 인프라 환경을 형성하는 다른 고속 성장 플레이어들과 Ricursive를 어떻게 비교할 수 있는지 개요를 제공합니다.

표: 주요 AI 및 인프라 평가액 (2026년 1분기)

"Google 동문" 효과

Ricursive의 폭발적 부상은 Google을 떠나 높은 영향력의 스타트업을 창업하는 최상급 인재들의 지속적인 흐름을 부각시킵니다. Goldie와 Mirhoseini는 카테고리를 정의하는 회사를 창업한 명망 있는 동문 명단에 합류했습니다. 그들의 DeepMind 이탈은 해당 테크 거대기업에게 중대한 손실로 여겨졌으며, 기업은 공격적인 인재 전쟁 속에서 선도 연구자들을 붙잡기 위해 애쓰고 있습니다.

GPT-5나 Gemini 같은 기존 모델 위에 단순히 인터페이스를 구축하는 다른 '래퍼(wrapper)' 스타트업들과는 달리, Ricursive는 근본적인 물리학 및 엔지니어링 문제에 도전하고 있습니다. 이러한 '딥테크' 접근법은 방어 가능한 지적 재산을 찾는 벤처 캐피털리스트들에게 특히 매력적으로 작용했습니다.

안전성과 특이점

스스로 설계를 개선할 수 있는 AI 개체의 개념은 인간의 개입 없이 동작할 경우 필연적으로 안전성 우려를 불러일으킵니다. 비평가들은 재귀적 루프가 인간의 통제를 빠르게 앞지르는 '지능 폭발'로 이어질 수 있다고 주장합니다.

Ricursive Intelligence는 현재 초점이 개방형 행위자(agentic) 행동이 아니라 하드웨어 효율성 및 논리 최적화에 엄격히 맞춰져 있다고 밝혀 이러한 우려에 대응했습니다. Mirhoseini는 "우리 시스템은 자체 윤리 지침을 다시 쓰는 것이 아니라 전력·성능·면적(power, performance, and area, PPA)을 최적화하고 있다"고 설명했습니다. "우리는 엔진을 만들고 있지만, 인간이 여전히 조향간을 잡고 있습니다."

연산을 위한 새로운 패러다임

Ricursive가 성공한다면 그 영향은 단일 기업의 평가액을 훨씬 넘어섭니다. 이는 맞춤형 실리콘에 대한 접근을 민주화하여, 소프트웨어 기업들이 오늘날 코드를 컴파일하듯 자신들의 특화 칩을 쉽게 '출력'할 수 있게 할 수 있습니다. 이는 현재 Nvidia 중심의 AI 컴퓨트 독점을 분해하고 로보틱스, 우주 탐사, 기후 모델링용 특화 하드웨어의 도래를 가속화할 것입니다.

실리콘밸리의 자본 기계가 이 비전에 수십억을 쏟아붓는 가운데, 남는 질문은 다음과 같습니다: Ricursive Intelligence는 그들의 디지털 약속에 걸맞는 물리적 칩을 제공할 수 있을 것인가? 당분간 시장은 단호한 '예'로 표를 던졌습니다.

업계 전망

Ricursive Intelligence의 자본 확보는 2026년 기술 경제의 바로미터로 작용합니다. 이는 2024~2025년의 '애플리케이션 레이어' 과대광고가 '인프라 및 자율성' 국면으로 이행하고 있음을 시사합니다. 투자자들은 더 이상 시를 쓰는 AI에만 자금을 대지 않습니다; 그들은 기계를 만드는 AI에 자금을 대고 있습니다.

Creati.ai는 Ricursive의 기술이 보다 넓은 생성형 AI( generative AI ) 생태계와 어떻게 통합되는지 계속 주시할 것입니다. 그들의 'designless' 칩 아키텍처가 실현 가능성을 입증한다면, 우리는 곧 자신들이 설계한 하드웨어에서 구동되는 AI 모델 세대를 보게 될지도 모릅니다—진정한 재귀적 새벽이 될 것입니다.