초기 챗봇 스타트업 유닷컴 창업자이자 이미지넷(ImageNet) 연구로 잘 알려진 AI 연구자 리차드 소처의 AI 스타트업 리커시브 인텔리전스(Recursive Intelligence)가 공식 출범했다. 이 회사는 인간 개입 없이 자신의 약점을 분석하고 개선하는 ‘재귀적 자기 개선(RSI)’ AI 개발을 목표로 내세우고 있다.
리커시브는 14일(현지시간) 6억5000만달러(약 9700억원) 규모 투자 사실을 발표하며 공식 출범을 알렸다.
지난해 12월31일 설립된 리커시브는 기업 가치 46억5000만달러(약 7조원)를 인정받았다. 투자에는 구글의 GV, 엔비디아, AMD, 그레이크로프트 등이 참여했다.
이 회사는 불과 2개월 전에도 40억달러 가치로 5억달러(약 7300억원)의 시드 투자를 유치하며 화제가 된 바 있다.
소처 창립자는 테크크런치와의 인터뷰에서 “진정한 재귀적 자기 개선 초지능”을 구축하겠다고 밝혔다. 이는 AI가 단순히 작업을 개선하는 수준을 넘어, 연구 아이디어 생성과 구현, 검증 과정 전체를 스스로 반복하며 발전하는 구조를 의미한다.
그는 인터뷰에서 “AI는 코드이고, 이제 AI는 코드를 작성할 수 있다”라며 “재귀적 자기 개선에 필요한 핵심 요소들은 이미 갖춰졌다”라고 말했다.
재귀(recursion)는 수학과 컴퓨터과학에서 함수가 자기 자신을 다시 호출하는 구조를 뜻한다. 리커시브가 추구하는 RSI는 AI가 스스로 새로운 AI 연구 방법을 발견하고 자신의 성능을 개선하는 개념이다. 업계에서는 오래전부터 이를 AI 연구의 ‘성배’로 여겨왔다.
특히 ‘오픈 엔디드니스(Open-endedness)’ 개념을 핵심 차별점으로 제시했다. 이는 AI 시스템이 정해진 목표를 단순 반복하는 것이 아니라 끝없이 새로운 문제와 해결 방식을 생성하며 진화하는 접근법이다.
그는 “동물들이 환경에 적응하고 다시 반대 방향으로 진화하는 과정이 수십억년 동안 이어진 결과, 인간의 눈 같은 복잡한 기관이 탄생했다”라며, 생물학적 진화를 예로 들었다. AI도 이와 비슷하게 경쟁하고 진화하는 과정을 통해 발전할 수 있다는 주장이다.
‘레인보우 팀(rainbow teaming)’ 같은 개념도 활용하고 있다. 이는 하나의 AI가 다른 AI의 취약점을 공격하고, 다시 방어 AI가 이를 학습하는 과정을 수백만번 반복하는 방식이다. 현재 주요 AI 연구소들에서도 비슷한 접근법이 활용되고 있다.
— Recursive (@Recursive_SI)May 13, 2026
창업 멤버 면면도 화려하다. 공동 창립자인 팀 록태셸은 과거 구글 딥마인드에서 오픈 엔디드니스와 자기 개선 연구를 이끌었다. 월드 모델 지니 3(‘Genie 3)’ 개발에도 참여했다.
25년간 구글 연구 책임자로 활동하며 AI 교과서 ‘인공지능: 현대적 접근(Artificial Intelligence: A Modern Approach)’를 공동 집필한 피터 노르빅도 합류했다.
오픈AI 연구원 조시 토빈과 팀 시, 메타 연구 책임자 톈 위안동 등도 포함됐다. 톈 위안동은 메타의 FAIR 팀 연구 책임자를 지냈다.
전문가들은 최근 AI 모델이 코드 생성 능력을 빠르게 발전시키면서 재귀적 자기 개선 가능성이 현실에 가까워지고 있다고 보고 있다. 실제로 오픈AI와 앤트로픽은 최신 모델이 자체 성능 개선에 활용됐다고 밝힌 바 있다.
하지만, 인간 연구자를 완전히 대체하는 수준까지는 아직 갈 길이 멀다는 지적이다. 소처 창립자도 “몇년은 걸릴 것”이라며 완전한 RSI 달성까지는 시간이 필요하다고 인정했다.
다만 “팀의 진전 속도가 예상보다 빨라 제품 출시 일정이 앞당겨질 수도 있다”라고 말했다. 리커시브는 앞으로 몇개월 안에 첫 제품을 공개하는 것이 목표다.
리커시브는 장기적으로 이러한 기술을 신약 개발과 생명과학 연구 등 물리적 영역에도 적용할 계획이다. “미래에는 인류가 어떤 문제 해결에 얼마나 많은 컴퓨팅 자원을 투입할 것인지가 가장 중요한 의사결정이 될 수 있다”라고 전망했다.
박찬 기자 cpark@aitimes.com