Recursive Intelligence가 4개월 만에 기업 가치 40억 달러로 3억 3,500만 달러를 유치한 방법

스타트업 ‘Ricursive Intelligence’의 공동 창업자들은 마치 공동 창업자가 될 운명이었던 듯하다.

CEO인 안나 골디와 CTO인 아잘리아 미르호세이니는 AI 커뮤니티에서 너무나도 잘 알려진 인물들이어서, “저커버그로부터 터무니없는 제안을 담은 이상한 이메일을 받은” AI 엔지니어들 중 하나였다고 골디는 테크크런치에 웃으며 말했다. (그들은 그 제안을 거절했다.) 두 사람은 구글 브레인(Google Brain)에서 함께 일했으며, 앤트로픽(Anthropic)의 초기 직원들이기도 했다.

이들은 구글에서 ‘알파 칩(Alpha Chip)’을 개발해 찬사를 받았는데, 이 AI 도구는 일반적으로 인간 설계자가 1년 이상 걸리는 작업을 단 몇 시간 만에 견고한 칩 레이아웃을 생성해 낼 수 있었다. 이 도구는 구글의 텐서 처리 장치(TPU) 3세대를 설계하는 데 기여했다.

이러한 뛰어난 이력이 바로, 리커시브(Ricursive)를 설립한 지 불과 4개월 만에, 세쿼이아(Sequoia)가 주도한 3,500만 달러 규모의 시드 라운드를 유치한 지 불과 몇 달 뒤인 지난달, 라이트스피드(Lightspeed)가 주도하고 기업 가치 40억 달러로 3억 달러 규모의 시리즈 A 라운드를 발표할 수 있었던 이유를 설명해 줍니다.

리커시브는 칩 자체를 만드는 것이 아니라 칩을 설계하는 AI 도구를 개발하고 있다. 이 점이 리커시브를 다른 거의 모든 AI 칩 스타트업과 근본적으로 차별화한다. 즉, 리커시브는 엔비디아의 경쟁자가 되려는 기업이 아니다. 사실, 엔비디아는 리커시브의 투자자이기도 하다. 이 GPU 거대 기업은 AMD, 인텔 및 기타 모든 칩 제조사와 함께 리커시브의 주요 고객이다.

“우리는 맞춤형 칩이든 전통적인 칩이든, 어떤 종류의 칩이든 자동화되고 매우 신속하게 제작될 수 있도록 하고자 합니다. 이를 위해 AI를 활용하고 있습니다,”라고 미르호세이니는 테크크런치에 말했다.

두 사람의 인연은 스탠퍼드에서 처음 닿았는데, 당시 미르호세이니가 컴퓨터 과학 수업을 가르치고 있을 때 골디가 박사 학위를 취득 중이었습니다. 그 이후로 두 사람의 경력은 궤를 같이해 왔습니다. “우리는 같은 날 구글 브레인(Google Brain)에 입사했습니다. 같은 날 구글 브레인을 떠났고, 우리는 같은 날 앤트로픽(Anthropic)에 합류했고, 같은 날 앤트로픽을 떠났습니다. 같은 날 구글에 재합류했고, 또 같은 날 구글을 다시 떠났습니다. 그리고 같은 날 이 회사를 함께 창업했습니다,”라고 골디는 회상했다.

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구글 재직 시절, 이 두 동료는 매우 친한 사이여서 함께 운동까지 하며 서킷 트레이닝을 즐겼습니다. 그들의 협력자였던 유명한 구글 엔지니어 제프 딘(Jeff Dean)도 이 말장난을 놓치지 않았습니다. 그는 두 사람의 ‘알파 칩(Alpha Chip)’ 프로젝트에 “칩 서킷 트레이닝(chip circuit training)”이라는 별명을 붙여주었는데, 이는 두 사람이 함께 하던 운동 루틴을 비유한 것이었습니다. 사내에서는 이 두 사람에게 ‘A&A’라는 별명도 붙었습니다.

알파 칩은 업계의 주목을 받았지만, 동시에 논란도 불러일으켰습니다. 와이어드(Wired)의 보도에 따르면, 2022년 구글의 한 동료가 수년 동안 A&A와 그들의 칩 연구 성과를 폄하하려 시도한 끝에 해고되었습니다. 비록 그 연구가 구글의 가장 중요하고 회사의 운명을 건 AI 칩 몇 가지를 생산하는 데 기여했음에도 불구하고 말입니다.

구글 브레인(Google Brain)에서 진행한 그들의 ‘알파 칩(Alpha Chip)’ 프로젝트는 AI를 활용해 칩 설계를 획기적으로 가속화한다는, 이후 리커시브(Ricursive)가 될 개념을 입증했다.

칩 설계는 어려운 일입니다

문제는 컴퓨터 칩의 실리콘 웨이퍼에 수백만 개에서 수십억 개에 달하는 논리 게이트 부품이 집적되어 있다는 점이다. 인간 설계자는 성능, 효율적인 전력 활용 및 기타 설계 요구 사항을 충족시키기 위해 칩에 이러한 부품을 배치하는 데 1년 이상을 소요할 수 있다. 예상할 수 있듯이, 이처럼 극히 미세한 부품들의 배치를 디지털 방식으로 정밀하게 결정하는 것은 어려운 일이다.

알파 칩은 “약 6시간 만에 매우 고품질의 레이아웃을 생성할 수 있었습니다. 그리고 이 접근법의 가장 멋진 점은 실제로 경험을 통해 학습한다는 것이었습니다,”라고 골디는 말했습니다.

이들의 AI 칩 설계 작업의 전제는 설계의 우수성을 평가하는 “보상 신호”를 사용하는 것입니다. 골디는 “에이전트가 그 평가 결과를 바탕으로 딥 뉴럴 네트워크의 매개변수를 업데이트하여 성능을 향상시킨다”고 설명했습니다. 수천 건의 설계를 완료한 후, 에이전트의 성능은 매우 뛰어나졌습니다. 창립자들은 에이전트가 학습함에 따라 속도도 빨라졌다고 말합니다.

리커시브(Ricursive)의 플랫폼은 이 개념을 한 단계 더 발전시킬 것입니다. 골디는 “현재 개발 중인 AI 칩 설계 도구는 ‘서로 다른 칩들을 아우르며 학습’할 것”이라고 말했습니다. 따라서 이 도구가 설계하는 각 칩은 다음 칩을 설계할 때 더 뛰어난 설계자가 되는 데 도움이 될 것입니다.

리커시브의 플랫폼은 대규모 언어 모델(LLM)도 활용하며, 부품 배치부터 설계 검증에 이르기까지 모든 과정을 처리할 예정이다. 전자제품을 제조하고 칩이 필요한 모든 기업이 그들의 목표 고객이다.

이 플랫폼이 예상대로 그 가치를 입증한다면, 리커시브는 인공 일반 지능(AGI) 달성과 같은 대담한 목표에 기여할 수 있을 것이다. 실제로 이들의 궁극적인 비전은 AI 칩을 설계하는 것으로, 이는 AI가 본질적으로 자신의 컴퓨터 두뇌를 직접 설계하게 된다는 것을 의미한다.

“칩은 AI의 연료입니다,”라고 골디는 말했다. “더 강력한 칩을 개발하는 것이 그 경계를 넓히는 최선의 방법이라고 생각합니다.”

미르호세이니는 긴 칩 설계 과정이 AI의 발전 속도를 제한하고 있다고 덧붙였습니다. “우리는 모델과 이를 구동하는 칩의 빠른 공동 진화를 가능하게 할 수 있다고 생각합니다,”라고 그녀는 말했습니다. 따라서 AI는 더 빠르게 지능을 키울 수 있게 됩니다.

AI가 점점 더 빠른 속도로 스스로의 두뇌를 설계한다는 생각이 스카이넷이나 터미네이터를 연상시킨다면, 창립자들은 더 긍정적이고 즉각적이며, 그들이 보기에 더 실현 가능성이 높은 이점이 있다고 지적합니다. 바로 하드웨어 효율성입니다.

AI Labs가 훨씬 더 효율적인 칩(그리고 궁극적으로는 모든 기반 하드웨어)을 설계할 수 있게 되면, AI의 발전 과정에서 전 세계 자원을 과도하게 소모할 필요가 없어질 것입니다.

“우리는 그 모델에 독보적으로 적합한 컴퓨터 아키텍처를 설계할 수 있으며, 총 소유 비용(TCO) 대비 성능을 거의 10배나 향상시킬 수 있습니다,”라고 골디는 말했다.

이 신생 스타트업은 초기 고객사의 이름을 밝히지는 않았지만, 창업자들은 상상할 수 있는 모든 대형 칩 제조사들로부터 문의를 받았다고 전합니다. 당연히, 첫 개발 파트너도 마음대로 고를 수 있는 상황입니다.