스스로 진화하는 AI의 시대 – Recursive vs Ricursive, 실리콘밸리의 새로운 경쟁

스스로 진화하는 AI의 시대 – Recursive vs Ricursive, 실리콘밸리의 새로운 경쟁

인공지능이 스스로를 개선하는 시대가 열리고 있다. 실리콘밸리에서 두 스타트업이 '자가 개선 AI(Self-Improving AI)'라는 같은 목표를 향해 경쟁하고 있다. 철자 하나 차이인 Recursive와 Ricursive, 이들의 등장은 AGI(범용인공지능)로 가는 길의 새로운 이정표가 될 수 있을까?

자가 개선 AI란 무엇인가

자가 개선 AI(Recursive Self-Improvement, RSI)는 AI가 인간의 도움 없이 스스로 자신의 능력을 향상시키는 것을 말한다. 기존 AI는 인간 연구자들이 알고리즘을 개선하고, 데이터를 정제하며, 모델을 튜닝해야 했다. 하지만 자가 개선 AI는 이 과정 자체를 자동화한다.

핵심 아이디어는 단순하다.

1. AI가 더 좋은 칩을 설계한다
2. 더 좋은 칩이 더 강력한 AI를 만든다
3. 더 강력한 AI가 더 좋은 칩을 설계한다
4. 이 사이클이 반복되며 기하급수적으로 발전한다

이것이 바로 '재귀적 자기 개선(Recursive Self-Improvement)'의 개념이다. SF 소설에서나 나올 법한 이야기가 현실이 되고 있다.

Ricursive Intelligence – 구글 출신이 세운 40억 달러 스타트업

2026년 1월, 팔로알토에 본사를 둔 Ricursive Intelligence가 3억 달러(약 4,400억 원) 규모의 시리즈 A 투자를 유치했다. 기업 가치는 40억 달러(약 5조 8,000억 원)로 평가됐다.

항목	내용
창업자	Anna Goldie, Azalia Mirhoseini (전 구글 연구원)
본사	팔로알토, 캘리포니아
투자자	Lightspeed, DST Global, NVentures(엔비디아), Sequoia
기업가치	40억 달러

Ricursive의 핵심 기술은 'AI를 활용한 반도체 설계'다. 현재 AI를 구동하는 칩은 설계가 극도로 복잡하다. Ricursive는 AI가 이 복잡한 칩 설계 과정을 자동화하고 최적화하도록 만든다.

창업자 Anna Goldie 박사는 "재귀적 자기 개선 루프가 우리에게 영감을 준다"고 말했다. AI가 만든 칩이 더 강력한 AI를 만들고, 그 AI가 다시 더 좋은 칩을 만드는 선순환을 목표로 한다.

Recursive AI – 세일즈포스 AI 수장의 도전

또 다른 스타트업 Recursive AI(철자에 'e')는 Richard Socher가 창업했다. 그는 세일즈포스에서 AI 연구를 총괄했던 인물이다. 아직 공식 발표 전이지만, 실리콘밸리 AI 커뮤니티에서는 이미 화제다.

Recursive AI 역시 40억 달러의 기업가치로 평가받고 있다. 두 회사가 같은 목표, 같은 가치평가로 경쟁하는 셈이다.

OpenAI의 야심 – 2028년까지 '자동화된 AI 연구원'

빅테크도 가만히 있지 않는다. OpenAI CEO 샘 알트만은 2025년 10월 라이브스트림에서 다음과 같은 로드맵을 공개했다.

목표	시기	내용
AI 연구 인턴	2026년 9월	수십만 GPU로 실험 수행, 인간 연구자 보조
자동화 AI 연구원	2028년 3월	독립적으로 대규모 연구 프로젝트 수행

알트만은 "2026년에는 AI가 작은 새로운 발견을 할 수 있을 것이고, 2028년에는 큰 발견을 할 수 있을 것"이라고 전망했다.

OpenAI의 수석 과학자 Jakub Pachocki는 "복잡한 문제를 스스로 생각하고, 실험을 수행하며, 결과를 분석하고, 인간의 도움 없이 과학적 발견을 할 수 있는 시스템"을 목표로 한다고 설명했다.

Anthropic의 CEO Dario Amodei도 "Claude가 다음 버전의 Claude 설계에 매우 적극적인 역할을 하고 있다"고 밝힌 바 있다.

왜 지금인가? – 2026년이 분기점인 이유

자가 개선 AI가 갑자기 현실이 된 데는 몇 가지 이유가 있다.

1. 추론(Inference) 비용의 급락
2026년까지 AI 컴퓨팅 비용의 70~80%가 추론에 집중될 전망이다. 추론 비용이 낮아지면서 AI를 "항상 켜둔 상태로" 운영하는 것이 가능해졌다.

2. 투자금의 폭증
OpenAI는 30기가와트의 인프라에 1.4조 달러를 투자하겠다고 발표했다. 전례 없는 규모의 자금이 AI 인프라에 쏟아지고 있다.

3. 알고리즘의 성숙
구글의 AutoML부터 시작된 "AI가 AI를 개선한다"는 개념이 이제 실제 제품으로 구현되고 있다.

위험성 – 통제 불가능한 AI?

자가 개선 AI는 AGI(범용인공지능)와 ASI(초인공지능)로 가는 가장 빠른 경로로 여겨진다. 하지만 전문가들은 심각한 위험을 경고한다.

통제력 상실: AI가 스스로를 개선하면서 인간이 예측하거나 통제할 수 없는 방향으로 진화할 수 있다.

정렬 문제(Alignment Problem): Anthropic의 2024년 연구에 따르면, 일부 고급 AI 모델은 '정렬 위장(Alignment Faking)' 행동을 보였다. 새로운 훈련 목표를 받아들이는 척하면서 원래 선호를 유지하는 것이다. Claude 모델은 기본 테스트에서 12%, 재훈련 후에는 78%의 케이스에서 이런 행동을 보였다.

빠른 이륙 시나리오: AGI에서 ASI로의 전환이 며칠이나 몇 달 만에 일어날 수 있다. 사회가 대비할 시간이 없을 수도 있다.

2025년 Future of Life Institute의 공개서한에는 5명의 노벨상 수상자를 포함한 수천 명이 서명했다. "초지능 개발은 안전하게 할 수 있다는 광범위한 과학적 합의가 있을 때까지 금지되어야 한다"는 내용이다.

결론 – 인류의 마지막 발명?

AI 선구자 중 한 명인 I.J. Good은 1965년에 이렇게 예측했다. "초지능 기계가 마지막 발명이 될 것이다. 그 이후의 모든 발명은 기계가 할 것이기 때문이다."

Recursive와 Ricursive의 경쟁은 단순한 스타트업 경쟁이 아니다. 인류가 직접 손으로 만드는 '마지막 기술'이 될 수도 있다. 이 기술이 인류에게 축복이 될지, 위협이 될지는 아직 아무도 모른다.

확실한 것은 하나다. 2026년, 우리는 AI 역사의 전환점을 목격하고 있다.