정적 패러다임 타파: Adaption Labs, 실시간 학습 AI 구축을 위해 5,000만 달러 확보

업계의 거대한 모델 확장(scaling) 집착에서 벗어나는 잠재적 변화를 알리는 결정적인 행보로, Adaption Labs가 Emergence Capital이 주도한 5,000만 달러 규모의 시드 투자 라운드를 발표했습니다. 전 Cohere 임원인 Sara Hooker와 Sudip Roy가 설립한 이 스타트업은 도발적인 논리를 내세우며 스텔스 모드에서 벗어나고 있습니다. 인공지능의 미래는 더 거대한 정적 모델이 아니라, "즉석에서" 학습할 수 있는 더 작고 역동적인 시스템에 있다는 것입니다.

이 자금 조달 이정표는 2026년 가장 큰 규모의 시드 라운드 중 하나로 기록되었으며, 현재 기업용 AI 배포를 가로막고 있는 효율성 및 지연 시간 병목 현상을 해결하겠다고 약속하는 아키텍처 혁신에 대한 투자자들의 상당한 관심을 입증합니다. 이 자본을 통해 Adaption Labs는 독자적인 "그래디언트 프리(gradient-free)" 학습 기술을 상용화하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이 기술은 AI 에이전트가 계산 비용이 많이 드는 재학습 과정 없이도 실시간으로 새로운 정보에 적응하고 오류를 수정할 수 있게 해줍니다.

'스케일링 지상주의' 시대의 종말?

지난 10년 동안 종종 "스케일링 법칙(scaling laws)"으로 불리는 AI 연구의 지배적인 원칙은 단순했습니다. 더 많은 데이터와 더 많은 컴퓨팅은 더 나은 성능과 같다는 것이었습니다. 이 접근 방식은 생성형 AI 혁명을 탄생시켰고 GPT-4와 Claude 같은 모델을 만들어냈습니다. 하지만 Adaption Labs의 CEO인 **Sara Hooker**는 이러한 궤적이 수익 체감의 벽에 부딪히고 있다고 주장합니다.

Hooker는 발표 직후 기자 회견에서 "우리는 지난 수년간 훈련 단계 최적화에만 몰두하여, 배포되는 순간 학습을 멈추는 거대한 동결된 유물들을 만들어왔습니다"라고 언급했습니다. "진정한 지능은 정적이지 않습니다. 적응합니다. 사실 정보가 바뀌거나 오류가 발견될 때마다 모델을 처음부터 다시 훈련하는 현재의 패러다임은 경제적으로 지속 불가능하며 과학적으로도 우아하지 못합니다."

이전에 Google Brain과 Cohere에 몸담았던 저명한 연구원인 Hooker는 하드웨어 제약이 어떻게 AI 연구의 방향을 임의로 형성하는지를 상술한 "하드웨어 로터리(The Hardware Lottery)"라는 개념으로 가장 잘 알려져 있습니다. 그녀가 **Adaptive AI**로 방향을 전환한 것은 업계가 오차 역전파(backpropagation) 위주의 훈련 실행에 의존하는 것이 자산이 아닌 부채가 되고 있다는 믿음을 시사합니다.

기술: 그래디언트 프리 학습 설명

Adaption Labs를 이끄는 핵심 혁신은 배포 후 적응을 위해 기존의 그래디언트 기반 학습(gradient-based learning) 방식(예: 오차 역전파)에서 벗어난 것입니다. 표준 LLM에서 모델을 업데이트하려면 수십억 개의 파라미터에 걸쳐 그래디언트를 계산해야 하며, 이는 거대한 GPU 클러스터가 필요한 느리고 에너지 집약적인 프로세스입니다.

Adaption Labs는 그래디언트 프리 학습 기술을 활용하는 "적응형 AI" 모델을 만듭니다. 회사는 정확한 알고리즘 세부 사항을 기밀로 유지하고 있지만, 이 접근 방식은 아마도 진화 전략이나 영차 최적화(zero-order optimization) 방법을 활용하여 전체 파라미터 업데이트 없이 환경 피드백을 기반으로 모델이 행동을 조정할 수 있도록 할 것입니다.

공동 설립자이자 CTO인 Sudip Roy는 실질적인 의미를 다음과 같이 설명했습니다. "실수를 저지르는 AI 고객 상담원을 상상해 보세요. 현재 세상에서는 해당 오류를 기록하고, 다음 달에 있을 다음 파인튜닝 실행을 기다리며 업데이트가 해결되기를 바라야 합니다. 우리의 모델은 그 상호작용에서 즉시 학습합니다. '그건 틀렸어, 대신 이 정책을 사용해'라고 말하면, 모델은 무시할 수 있는 수준의 컴퓨팅 오버헤드만으로 해당 특정 문맥에 맞춰 즉석에서 가중치를 조정합니다."

전략적 지원과 시장 적합성

**Emergence Capital**로부터 유치한 5,000만 달러 규모의 투자는 이러한 아키텍처 전환에 대한 강력한 신뢰의 표시입니다. Salesforce와 Zoom 같은 상징적인 SaaS 플랫폼에 초기 투자를 한 것으로 알려진 Emergence는 AI 가치의 다음 단계가 순수한 추론 능력이 아닌 효율성과 적응성에 의해 정의될 것이라는 데 베팅한 것으로 보입니다.

확보된 자금은 주로 다음 용도로 사용될 예정입니다:

1. 연구 팀 확장: 진화 알고리즘, 강화 학습 및 효율적인 추론 분야의 전문가 채용.
2. "적응 엔진(Adaption Engine)" 개발: 기업이 기존 파운데이션 모델을 적응형 레이어로 감싸서 사용할 수 있도록 하는 개발자 중심 플랫폼.
3. 하드웨어 최적화: 이러한 가벼운 학습 프로세스가 엣지 기기와 표준 소비자용 하드웨어에서 실행될 수 있도록 하여, 사소한 업데이트마다 H100 클러스터가 필요하지 않도록 보장.

"동결된 모델" 문제 vs. 적응형 솔루션

Adaption Labs가 해결하려는 문제의 규모를 이해하려면, 대규모 언어 모델(LLM)의 현재 상태와 적응형 AI의 비전을 대조해 보는 것이 도움이 됩니다. 업계는 현재 수십억 달러 규모의 모델이 훈련이 끝난 지 며칠 만에 구식이 되어버리는 "동결 모델 증후군"과 씨름하고 있습니다.

정적 LLM과 적응형 AI 아키텍처의 비교

검증된 실적을 보유한 설립자들

설립 팀의 이력은 기업 가치 산정의 중요한 요소입니다. Sara Hooker는 Cohere의 연구 부사장으로 재직하며 "Cohere for AI" 연구소를 이끌었고, 모델 프루닝(pruning)과 효율성에 관한 영향력 있는 논문들을 발표했습니다. 그녀의 학문적 배경은 스케일링 정통론에 도전할 수 있는 독보적인 신뢰성을 부여합니다.

CTO인 Sudip Roy는 시스템 엔지니어링 및 추론 최적화 분야의 상호 보완적인 전문성을 제공합니다. Cohere의 시니어 디렉터와 Google의 연구원을 역임한 Roy는 수백만 명의 사용자에게 대규모 모델을 서비스하는 과정에서의 실질적인 어려움에 대해 깊은 경험을 가지고 있습니다. 그의 관심사는 오랫동안 효율성과 성능의 교차점에 있었으며, 이는 가볍게 작동하도록 설계된 시스템의 이상적인 설계자로 그를 만들어 주었습니다.

기업에 미치는 영향

기업 고객에게 Adaption Labs의 약속은 단순한 학술적 주제가 아니라 재정적 이익과 직결됩니다. 대규모 AI 애플리케이션을 유지 관리하는 비용은 추론 비용과 지속적인 파인튜닝 필요성으로 인해 급등하고 있습니다.

Adaption Labs가 성공한다면, 기업들은 자신의 역할에 맞춰 "성장하는" 더 작고 저렴한 베이스 모델을 배포할 수 있습니다. 예를 들어, 법률 AI는 일반적인 지식으로 시작하여 시니어 파트너들의 수 주간의 교정을 거치면서 단 한 번의 GPU 집약적인 훈련 과정 없이도 고도로 전문화된 전문가로 진화할 수 있습니다. 이 "테스트 타임 트레이닝(test-time training)" 능력은 지능 생성의 비용을 제공자(거대 모델 훈련)에서 사용자의 특정 문맥으로 효과적으로 이전하여, 맞춤형 AI 에이전트 도입 장벽을 획기적으로 낮춥니다.

향후 과제

5,000만 달러의 시드 라운드가 상당한 자금 여력을 제공하지만, 앞으로의 기술적 과제는 만만치 않습니다. 그래디언트 프리 방식은 역사적으로 복잡한 작업에 대해 그래디언트 기반 업데이트의 정밀도를 맞추는 데 어려움을 겪어왔습니다. 적응형 레이어가 안정성을 유지할 수 있음을 입증하는 것(모델이 잘못된 것을 "학습"하거나 치명적인 망각을 겪지 않도록 보장하는 것)이 내년도 회사의 주요 과제가 될 것입니다.

하지만 타이밍은 선견지명이 있습니다. 업계가 잠재적인 전력 부족과 차세대 훈련 실행의 과도한 비용에 직면함에 따라, 담론은 "거거익선"에서 "똑똑한 것이 더 저렴하다"로 이동하고 있습니다. Adaption Labs는 이러한 교정의 최전선에 서 있습니다.

Hooker는 "우리는 AI가 하나의 거대한 덩어리가 아니라, 소프트웨어 스택의 살아 숨 쉬는 일부인 세상을 위해 구축하고 있습니다"라고 결론지었습니다. "정적 모델의 시대는 끝났습니다."