"AI 스스로 AI 개선한다"…AWS, 리커시브와 6천억 규모 협력 작성일 07-29 19 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">자기개선형 AI 연구 인프라 확대…차세대 AI 경쟁 우위 확보 목표</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="uZdjiaoMg2"> <p contents-hash="64f571515db54706e53dcdc497d1093c734dd090122146b24421f5fb3f0d2b10" dmcf-pid="75JAnNgRN9" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=남혁우 기자)아마존웹서비스(AWS)가 인공지능(AI) 스스로 고도화하는 자동화 연구를 본격화한다. 이를 통해 AI 개발 속도와 효율을 높여 차세대 경쟁력을 강화하겠다는 구상이다.</p> <p contents-hash="cab7fc3f3df421730d9b989dbcd790b2aebacbe474adb26d90cb9906ada0ba40" dmcf-pid="z1icLjaecK" dmcf-ptype="general">29일 AWS는 리커시브 슈퍼인텔리전스(이하 리커시브)와 4억1000만달러(약 5966억원) 규모 다년 협력을 체결했다고 밝혔다.</p> <p contents-hash="6a92325c244e8b6ddf4cef7353cd0c567b220cabbfd3d3046dd1f53076738210" dmcf-pid="qtnkoANdob" dmcf-ptype="general">리커시브는 지식 발견을 자동화하는 '재귀적 자기개선형 초지능(recursive self-improving superintelligence)'을 개발하는 스타트업이다. AI가 스스로를 안전하게 개선하는 방식을 실험하는 개방형 자동 과학 발견 프로세스를 구축한 점이 특징이다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="a1a460992ba5b78be66e1f75e842b902128a6b30b07de9c092cb2e0815a478ef" dmcf-pid="BFLEgcjJoB" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="(이미지=리커시브 슈퍼인텔리전스)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/29/ZDNetKorea/20260729100050062ywjn.jpg" data-org-width="638" dmcf-mid="U3nkoANdAV" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/29/ZDNetKorea/20260729100050062ywjn.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> (이미지=리커시브 슈퍼인텔리전스) </figcaption> </figure> <p contents-hash="230d22737debb902f0ef8b86cf945b4b48eb98fd975bdc008085877e933c6b10" dmcf-pid="b3oDakAikq" dmcf-ptype="general">이번 협력을 통해 리커시브는 개발 중인 자동화 AI 연구 시스템을 AWS를 주력 클라우드 사업자로 삼아 운영할 계획이다. AI 성능을 안전하게 개선하기 위한 실험을 반복 수행하고, 그 결과를 다음 연구 루프에 반영하는 방식으로 자동화된 지식 발견을 추진하겠다는 구상이다.</p> <p contents-hash="2f7ae22ef02711d19f202fe7b2554c37ee39bee4bcb23371395b04becc2b6999" dmcf-pid="K0gwNEcnNz" dmcf-ptype="general">양사는 이번 협력의 일환으로 대규모 자동화 AI 연구에 특화한 인프라도 공동 개발할 계획이다. 범용 클라우드 자원을 단순 임대하는 수준을 넘어, 반복적이고 병렬적인 AI 연구 워크로드에 맞춘 전용 환경을 함께 설계하겠다는 설명이다. AWS 측은 이번 계약에 지분 투자 요소는 포함되지 않았다고 밝혔다.</p> <p contents-hash="b84ae64f6115619b39ea7f6a51e496d9d19b703d4e78c751615eaf130b35aa76" dmcf-pid="9parjDkLc7" dmcf-ptype="general">AWS는 이번 협력을 차세대 AI 워크로드 확대 사례로 보고 있다. 제이슨 베넷 AWS 스타트업 및 벤처캐피털 글로벌 총괄 부사장은 자기개선형 AI가 연구 루프를 거듭할수록 컴퓨팅 수요를 증폭시킨다고 평가했다. 각 연구 루프가 다음 실험을 생성하는 만큼 병렬 처리 역량과 인프라 탄력성이 핵심 경쟁력이 된다는 설명이다.</p> <p contents-hash="0857153f4665d608740bda34b430b2a41196b8d19acec0f9949464145c7ce3ee" dmcf-pid="2UNmAwEocu" dmcf-ptype="general">리커시브는 오픈AI, 구글 딥마인드, 메타 AI, 세일즈포스 AI, 우버 AI 출신 인력이 설립한 스타트업이다. 지난 5월 기업가치 46억5000만 달러(6조 7704억원)를 평가받고 AMD 벤처스와 엔비디아 등으로부터 투자를 유치했다.</p> <p contents-hash="eefbafd4fd8b87b82347f81629964afe930106fa772997898f1c6626d5580c7e" dmcf-pid="VujscrDgoU" dmcf-ptype="general">회사는 첫 공개 성과로 자사의 자동화 AI 연구 시스템이 인간이 2년간 유지해온 리더보드 기록을 넘어섰고, 인간-AI 협업 방식의 실시간 성과도 앞질렀다고 주장했다. 나노챗, 나노GPT 스피드런, 솔-이그젝벤치(SOL-execBench) 등 3개 벤치마크에서 새로운 최고 성능을 기록했다는 설명이다. 다만 이런 성과가 범용적인 자기개선 능력으로 이어지는지에 대해서는 재현성과 안전성, 비용 효율성 측면에서 추가 검증이 필요하다는 시각도 있다.</p> <p contents-hash="1610484d1095bfbe1758397e92a96b79330bc54bf6838ef3d6eadd094192745d" dmcf-pid="f7AOkmwacp" dmcf-ptype="general">리처드 소셔 리커시브 최고경영자(CEO) 겸 공동창업자는 "AWS와의 파트너십을 통해 세계에서 극소수의 팀만이 감당할 수 있는 규모로 자기개선형 AI 연구를 구동할 인프라를 확보하게 됐다"며 "우리는 이미 자동화 AI 연구 시스템이 수년간의 인간 최적화 성과를 뛰어넘을 수 있다는 점을 보여줬고, 연구 루프가 자율적으로 돌아갈수록 그 격차는 더 벌어질 것"이라고 말했다.</p> <p contents-hash="c78c5d2463f63980ee3695fb32037e60a9aedde7e25e50b4dbcf9f3b98e12370" dmcf-pid="4XeNJgLxN0" dmcf-ptype="general">이어 "AI는 코드이고, AI는 코드를 작성할 수 있다"며 "이 루프를 제대로 구현할 수 있다면 과학적 방법론 자체를 자동화할 수 있을 것"이라고 밝혔다. 또 "AWS와 함께 시스템과 인프라를 고도화해 발명과 발견의 속도를 끌어올리겠다"고 강조했다.</p> <p contents-hash="d180bc42d059c53feb41b0815e0f9ed22d304a56ea7aa02410b883d397edf6ec" dmcf-pid="8ZdjiaoMo3" dmcf-ptype="general">제이슨 베넷 AWS 스타트업·벤처캐피털 총괄 부사장은 "연구 루프 하나하나가 다음 실험을 만들어내는 자기개선형 AI는 컴퓨팅 수요를 계속 증폭시킨다"며 "리커시브는 불과 몇 달 만에 커뮤니티 주도 최적화가 수년에 걸쳐 이룬 성과를 뛰어넘는 결과를 냈다"고 평가했다.</p> <p contents-hash="c0cb4db56378b2ea30d0df4b97bd1b32f563044c0412bcbe271e59e77f8380e0" dmcf-pid="65JAnNgRaF" dmcf-ptype="general">이어 "AWS는 이런 연구 루프를 대규모로 병렬 처리할 수 있는 탄력성을 제공한다"며 "순차적으로 수개월 걸리던 연구를 며칠 단위의 병렬 발견으로 전환할 수 있는 신뢰성·보안성·맞춤형 컴퓨팅 자원도 지원한다"고 덧붙였다.</p> <p contents-hash="491a4190815e48af7e384be540c127fa95c112f388675b6ed93d88d1bc95cbb0" dmcf-pid="P1icLjaeot" dmcf-ptype="general">남혁우 기자(firstblood@zdnet.co.kr)</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 지디넷코리아. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 조훈현→이창호→이세돌→신진서→'차세대' 바둑 황제는? 07-29 다음 [AI는 지금] AT&T '1조 토큰' 돌린 MS…AI 인프라 경쟁, '비용'으로 이동 07-29 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
