제너럴 인튜이션, 현실 세계에서 활동할 AI 에이전트 훈련을 위해 비디오 게임 분야에 23억 달러 투자

뉴욕에 있는 제너럴 인튜이션(General Intuition)의 연구개발(R&D) 부서에 발을 들이자마자, 이 회사의 31세 공동 창업자이자 CEO인 핌 드 위테(Pim de Witte)가 스탠딩 데스크 위에 놓인 모니터를 가리켰다. 누군가가 ‘포트나이트’ 같은 게임을 하고 있는 듯했지만, 그건 사람이 아니었다.

“우리 에이전트가 100시간 동안 쉬지 않고 게임을 해왔습니다.” 최고제품책임자(CPO)인 켄트 롤린스가 환한 미소를 지으며 말했다.

AI가 가상 게임 환경을 탐험하는 모습을 제대로 파악하기도 전에, 네 다리를 가진 거대한 로봇이 다가오는 전자 발소리가 들려왔다.

“게임 에이전트를 구동하는 것과 동일한 인공지능이 이 로봇도 제어하고 있습니다.”라고 드 위테가 설명했습니다.

로봇의 단일 카메라에서 실시간 영상을 스트리밍하는 노트북을 들고 있던 데이터 분석가 조쉬 듀플란티스가 말을 이어가며, 이 로봇의 기본 모드는 ‘탐색’이라고 설명했다.

그 카메라—로봇의 유일한 눈—를 이용해, 거대한 곤충 모양의 로봇은 내게 다가와 주위를 한 바퀴 돌고 사무실 안으로 들어갔다. 마치 자신의 몸이 세상과 어떻게 상호작용하는지 아직 배우고 있는 유아처럼, 로봇은 가끔 의자 다리나 제자리에 놓이지 않은 쓰레기통에 부딪치기도 했다. 듀플란티스는 이 사족 보행 로봇의 AI 모델을 미세 조정하는 데 실제 환경의 로봇 데이터 단 8분분만으로도 충분했다고 언급했다. 게다가 그 데이터는 로봇이 스스로 이동하고 있던 사무실 내부가 아니라 거리에서 수집된 것이었다.

게임 플레이에서 시뮬레이션, 물리적 구현에 이르기까지 일반화할 수 있는 에이전트 모델은 제너럴 인튜이션(General Intuition)의 사명 핵심을 이룬다. 그리고 세상 속에서 자신의 위치를 파악하는 이 모델의 능력은 몇몇 저명한 인사들의 투자를 이끌어냈다.

목요일, 제너럴 인튜이션은 기업 가치 23억 달러를 기준으로 3억 2천만 달러를 조달했다고 발표하며, 테크크런치의 이전 보도를 확인했다. 이번 투자 라운드를 통해 이 스타트업의 공개된 총 자금 조달액은 작년 10월 창업 당시 유치한 1억 3,400만 달러에 이어 4억 5,400만 달러로 늘어났다.

이 스타트업은 게이머들이 비디오 게임 클립을 업로드하고 공유할 수 있게 해주는 드 위테의 또 다른 회사인 ‘메달(Medal)’에서 분사된 기업이다. 업로드된 수억 시간에 달하는 게임 플레이 영상은 공간-시간 추론, 즉 공간과 시간을 어떻게 이동해야 하는지를 이해하는 제너럴 인튜이션의 모델을 훈련시키는 초기 데이터 세트를 제공했다.

하지만 핵심은 단순히 게임 플레이 영상만이 아니었습니다. 바로 해당 클립에 포함된 ‘액션 라벨’—플레이어가 정확히 어떤 버튼을 언제 눌렀는지에 대한 기록—이었습니다. 드 위테는 대부분의 경쟁사들이 영상만으로는 행동을 추론하려 시도하지만, 이는 충분하지 않다고 주장합니다.

“우리는 이를 사전 학습의 다음 단계로 보고 있습니다,”라고 드 위테는 말했습니다. “우리는 화면상의 ‘포트나이트’ 정보에 반응하여 행동을 취할 수 있을 뿐만 아니라, 대규모 언어 모델(LLM)이 결코 할 수 없었던 방식으로 현실 세계의 역학을 처리할 수 있는 단일 모델을 보유하고 있습니다.”

어느 순간, 드 위테는 제게 제너럴 인튜이션(General Intuition)의 월드 모델이 실행 중인 노트북을 건네주었습니다. 이 모델은 기존 게임 엔진으로 렌더링된 것이 아니라 프레임 단위로 생성된 시뮬레이션 환경이었습니다. 제가 월드 모델을 테스트할 때 종종 그러하듯, 저는 벽들을 연달아 들이받았습니다. 제가 시도해 본 다른 데모에서는 에이전트가 때때로 벽을 뚫고 지나가기도 했지만, 이 모델은 그렇지 않았습니다. 수백만 시간에 달하는 게임 플레이를 통해 이 모델은 벽은 벽이고, 사다리는 오르는 데 쓰이며, 태양이 움직이면 그림자가 길어진다는 사실을 어떻게든 학습한 것이었습니다.

제너럴 인튜이션에게 이 월드 모델은 제품이 아니라, 내부적으로 ‘더 짐(the gym)’이라 불리는 훈련 환경이다. 이 회사는 궁극적으로 에이전트 모델 자체를 판매하고자 합니다. 드 위테는 게임플레이에 내재된 행동 데이터가 모델이 ‘자신’과 ‘환경’을 구별하는 데 도움을 주어, 인과 관계에 대한 더 풍부한 이해를 제공한다고 주장합니다.

데모에서 General Intuition의 기술이 인상적으로 보일지라도, 이 문제를 연구하는 회사는 이 회사뿐만이 아닙니다. 게다가 이러한 모델이 실제 세계에서 대규모로 제대로 작동하도록 만드는 것은 아직 이루어지지 않았습니다. 이 같은 접근 방식의 대부분은 방대한 양의 실제 세계 데이터를 필요로 하며, 이를 수집하는 데는 시간이 오래 걸리고 비용도 많이 듭니다. 제너럴 인튜이션은 게임 플레이가 확장 가능한 지름길이 될 것이라고 내다보고 있습니다.

투자자들도 이 전략에 긍정적으로 반응하고 있습니다. 제너럴 인튜이션의 최근 투자 라운드는 코슬라 벤처스(Khosla Ventures)가 주도했으며, 제너럴 카탈리스트(General Catalyst), 제프 베조스, 에릭 슈미트, 니코 로즈버그, 그리고 구글 딥마인드(Google DeepMind)와 MIT의 연구원들이 참여했습니다.

이번 투자 자금의 대부분은 컴퓨팅 용량 확장에 사용될 예정이다. 제너럴 인튜이션은 코어위브(CoreWeave)와 계약을 체결했으며, 모델의 차기 버전에 대한 사전 훈련에 집중할 계획이다. 또한 여름이 끝날 무렵까지 자사의 API를 더 폭넓게 제공할 수 있도록 일부 자금을 배정해 두었다.

이번 투자 라운드를 주도한 코슬라 벤처스의 비노드 코슬라는 드 위테의 비전과 회사의 독자적인 데이터 보유 현황에 매료되었다고 말했다.

코슬라는 전화 인터뷰에서 “대규모 언어 모델(LLM)을 살펴보면, 추론 능력이 등장했을 때 그것은 양자 도약과도 같았다”며, “세계 모델(world models)의 경우, AI에 인간과 유사한 직관이 등장하는 것이 바로 그 양자 도약이라고 생각한다. 게임에서 얻은 인간의 행동 및 반응 데이터가 이러한 직관의 출현에 핵심적인 역할을 한다”고 말했다.

비전은 세대를 아우르는 기업을 지향한다

제너럴 인튜이션(General Intuition)은 메달(Medal)의 비디오 게임 클립 데이터를 활용한다. 이미지 출처: Medal.TV

General Intuition만이 메달(Medal)의 인간 행동 데이터를 동적 세계 모델과 일반 에이전트 구축의 핵심 요소로 인식하는 기업은 아니다. 이 스타트업의 최고운영책임자(Chief of Staff)인 브리아나 마틴(Brianna Martin)은 메달이 한 주요 연구소의 인수 제안을 거절한 것이 회사 설립의 부분적인 계기가 되었다고 말했다. 그 이후로도 다른 제안들이 이어졌다.

드 위테와 공동 창업자들인 엘로이 알론소, 아담 젤리, 빈센트 미첼리는 인수되는 데 관심이 없으며, 이 스타트업의 투자자들도 아직 엑시트를 모색하고 있지 않다. 제너럴 인튜이션이 메달을 통해 보유한 독점 데이터의 양과 질은 코슬라가 이 스타트업을 단순한 M&A 대상이 아닌 ‘세대를 초월한 투자 대상’으로 보는 이유 중 하나다. 즉, 이 데이터가 시뮬레이션과 현실 세계에서 일반화된 에이전트와 세계 모델의 중추가 될 수 있다는 것이다.

“현재 시점에서 인수를 진행한다면, 그것은 일종의 데이터 확보에 불과할 것이며, 이는 별로 흥미롭지 않은 일입니다.”라고 코슬라는 말했다.

이러한 투자의 일부는 드 위테의 가치관을 신뢰하는 데에도 기인한다.

이 기업가는 국경없는의사회(Doctors Without Borders)를 포함해 인도주의 분야에서 3년간 활동했다. 그 결과, 그는 제너럴 인튜이션의 기술이 어떻게 사용될지에 대해 명확한 선을 그었다. 즉, 인간에게 해를 끼치기 위해 에이전트를 배치하지 않겠다는 것이다.

“우리는 시스템 내에서 갈등을 조장하는 요소가 되고 싶지 않습니다,”라고 드 위테는 말했다. “만약 제가 ‘우리는 치명적 자율 시스템을 개발하고 있다’고 공개적으로 말한다면, 다른 나라들에서 어떤 일이 벌어질 것 같습니까?”

실리콘밸리가 국방 분야에 대해 점점 더 낙관적인 태도를 보이고 있는 가운데, 군사적 활용에 대한 이러한 제한이 설정되었으나, 드 위테는 자사의 모델이 수색 및 구조 임무에 활용되는 것은 기쁘게 생각한다고 밝혔다.

드 위테는 네덜란드 출신이며, 그의 팀 구성원 대부분이 유럽인인 점이 회사의 정체성을 형성하고 있다. 그는 마틴을 영입한 이유 중 하나로, 그녀가 미국 이민세관단속국(ICE)과의 협력 문제를 이유로 팔란티르를 공개적으로 그만두기로 한 결정을 꼽았다.

“실리콘밸리가 왜 그런 행동을 하는지 모르겠습니다,”라고 그는 말했다. “제가 그곳에 있지 않은 데는 이유가 있습니다.”

드 위테의 윤리관은 단순히 모델이 하지 않을 일만을 제한하는 데 그치지 않는다. 10대 시절 ‘룬스케이프(RuneScape)’ 전용 서버를 구축하고 운영해 150만 달러를 벌어들인 게이머로서, 그는 AI 모델이 할 수 있는 일로 인해 뒤처지게 되는 사람들에게 어떤 일이 일어날지에 대해서도 고민하고 있다.

제너럴 인튜이션(General Intuition)은 최근 ‘너브(Nerve)’라는 플랫폼을 출시했는데, 이는 게이머들이 기존 장비를 활용해 수익을 창출할 수 있는 일자리 마켓플레이스다. 가입자들은 데이터 라벨링 작업부터 시작해, 결국 로봇 원격 조작 및 기타 업무로 넘어갈 수 있습니다. 드 위테는 메달(Medal)의 사용자층이 바로 AI로 인한 일자리 대체 위험에 가장 많이 노출된 세대라고 지적하며, 이들이 다가올 미래에 대한 이해관계를 갖기를 원한다고 밝혔습니다.

데이터 플라이휠

드 위테는 제너럴 인튜이션을 앤트로픽(Anthropic)이나 오픈AI(OpenAI)처럼 생태계를 활성화하는 기업, 즉 다른 이들이 자사의 기술을 기반으로 새로운 것을 구축할 수 있도록 지원하는 모델 제공업체로 만들고자 한다. 현재 이 스타트업은 게임, 시뮬레이션, 로봇 공학 분야에서 소수의 고객을 확보하고 있다.

“우리는 자율주행차 회사를 직접 만들 생각은 없습니다,”라고 드 위테는 말했다. “대신 다음 세대가 자율주행차 회사를 설립하는 것을 10배 더 쉽게 만들어 줄 것입니다.”

이 회사는 자사의 API가 더 많은 고객에게 보급되면, 공장 현장의 디지털 트윈에서 로봇을 테스트하거나, 게임 스튜디오 내에서 인간과 유사한 봇을 구동하거나, 위험한 환경을 탐색하도록 사족 보행 로봇을 보내는 등 다양한 사용 사례에 걸쳐 그 성능을 검증할 수 있게 될 것이라고 밝혔다.

4족 보행 로봇은 제너럴 인튜이션이 실제 환경에서 시도한 첫 번째 물리적 구현체이지만, 이 회사는 드론 및 기타 장치에 대한 테스트도 진행해 왔으며, 운전 게임에서 해당 모델을 구동해 본 적도 있다.

“게임 컨트롤러나 키보드, 마우스로 제어할 수 있는 모든 기기에서 작동합니다,”라고 드 위테는 말했다.

목표 중 하나는 데이터 플라이휠을 구축하는 것이다.

“우리는 이 일반화된 기반 모델이 중추 역할을 하는 구현 형태를 다양화할 수 있는 고객을 선정할 것입니다,”라고 드 위테는 말했습니다. “우리는 연구에 실질적인 진전을 가져올 수 있는 흥미롭고 유용한 실세계 데이터를 제공할 수 있는 고객, 그리고 우리가 파트너로서 깊이 관여하며 서로 배울 수 있는 민첩한 내부 팀을 보유한 고객을 우선적으로 선정할 것입니다.”

코슬라는 제너럴 인튜이션이 자체 보유한 데이터 덕분에 여기까지 올 수 있었으며, 다른 누구도 가지고 있지 않은 데이터를 지속적으로 수집할 수 있는 능력이 필수적일 것이라고 말했다. 특히 인상적인 데모에도 불구하고, 시뮬레이션에서 실제 세계로의 전이가 대규모에서도 유지될 수 있는지는 아직 아무도 완전히 답하지 못한 미해결 과제로 남아 있기 때문이다.

정정: 이전 헤드라인에서 제너럴 인튜이션이 이번 투자 라운드에서 조달한 금액이 잘못 표기되었습니다. 오류는 수정되었습니다.