리플렉션 AI, 20억 달러 투자 유치…오픈 프론티어 랩 출범, 딥시크와 경쟁

지난해 구글 딥마인드 출신 연구원 두 명이 설립한 스타트업 리플렉션 AI가 80억 달러의 기업 가치로 20억 달러의 자금을 조달했다. 이는 불과 7개월 전 5억 4500만 달러였던 기업 가치 대비 무려 15배 증가한 수치다. 초기 자율 코딩 에이전트에 집중했던 이 회사는 현재 오픈AI나 앤트로픽 같은 폐쇄형 프런티어 연구소의 오픈소스 대안이자, 딥시크 같은 중국 AI 기업의 서구권 대응체로 자리매김하고 있다.

이 스타트업은 2024년 3월, 딥마인드의 제미니 프로젝트에서 보상 모델링을 주도한 미샤 라스킨(Misha Laskin)과 2016년 세계 바둑 챔피언을 꺾은 AI 시스템 알파고(AlphaGo)의 공동 창시자 이오아니스 안토노글루(Ioannis Antonoglou)가 공동 설립했다. 첨단 AI 시스템 개발 경험은 최고 AI 인재들이 기존 기술 대기업 외부에서도 최첨단 모델을 구축할 수 있다는 그들의 주장의 핵심이다.

자금 조달 발표와 함께 리플렉션 AI는 딥마인드와 오픈AI 출신 최고 인재들로 팀을 구성했으며, 공개할 것을 약속하는 첨단 AI 훈련 스택을 구축했다고 밝혔다. 가장 중요한 점은 회사가 "우리의 개방형 인텔리전스 전략과 부합하는 확장 가능한 상업 모델을 확인했다"고 주장한다는 것이다.

미샤 라스킨 CEO에 따르면, 리플렉션 AI 팀은 현재 약 60명으로 구성되어 있으며, 주로 인프라, 데이터 훈련, 알고리즘 개발을 담당하는 AI 연구원과 엔지니어로 이루어져 있다. 그는 테크크런치와의 인터뷰에서 회사가 컴퓨팅 클러스터를 확보했으며, "수십 조 토큰"으로 훈련된 프론티어 규모의 언어 모델을 내년에 출시할 계획이라고 밝혔다.

리플렉션 AI는 X(구 트위터) 게시글에서 "세계 최고 연구소에서만 가능하다고 여겨졌던 것을 구축했습니다: 대규모 LLM과 강화 학습 플랫폼으로, 최첨단 규모에서 거대한 전문가 혼합(Mixture-of-Experts) 모델을 훈련시킬 수 있습니다"라고 밝혔습니다. "자율 코딩에 적용했을 때 우리 접근법의 효과를 직접 목격했습니다. 이 이정표를 달성한 후, 이제 이러한 방법을 일반적인 에이전트 추론으로 확장하고 있습니다."

전문가 혼합(MoE) 아키텍처는 현재 선도적인 대규모 언어 모델(LLM)의 기반이 된다. 최근까지도 대규모 모델 훈련은 대형 폐쇄형 AI 연구소만이 가능했다. DeepSeek이 대규모 공개 훈련 방식을 개척한 데 이어 중국의 Qwen, Kimi 등 다른 모델들도 뒤를 이었다.

"DeepSeek나 Qwen 같은 모델들은 우리에게 경종을 울리는 존재입니다. 우리가 행동하지 않으면, 지능의 글로벌 기준은 미국이 아닌 다른 국가들에 의해 설정될 것입니다."라고 라스킨은 말했다.

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라스킨은 이러한 상황이 미국과 동맹국들을 불리한 입장에 놓이게 한다고 덧붙였습니다. 기업과 주권 국가들은 잠재적인 법적 및 규정 준수 위험으로 인해 중국 모델을 사용하기를 꺼리는 경우가 많기 때문입니다.

라스킨은 "선택은 분명하다: 경쟁적 불이익을 수용하거나 기회를 잡는 것"이라고 말했다.

리플렉션 AI의 새로운 사명은 미국 기술계에서 크게 환영받고 있다. 백악관 AI·암호화폐 담당관 데이비드 색스는 X에 "미국산 오픈소스 AI 모델이 늘어나는 모습은 고무적이다. 글로벌 시장의 상당 부분은 오픈소스가 제공하는 비용 효율성, 맞춤화 가능성, 통제력을 선호할 것이다. 미국이 이 분야에서도 주도권을 잡도록 해야 한다"고 게시했다.

협업형 AI 플랫폼 허깅 페이스의 공동 창립자 겸 CEO 클렘 델랑그는 테크크런치와의 인터뷰에서 이번 투자 유치에 대해 "미국 오픈소스 AI에 매우 좋은 소식"이라고 평가했다. 그는 "현재 오픈소스 AI 시장을 주도하는 연구소들처럼, 오픈 AI 모델과 데이터셋을 신속하게 공유하는 역량을 보여주는 것이 핵심 과제"라고 덧붙였다.

리플렉션 AI가 정의한 '오픈'은 완전한 공동 개발보다는 접근성에 초점을 맞춘 것으로 보이며, 이는 메타의 라마(Llama)나 미스트랄(Mistral)과 유사한 전략이다. 라스킨은 회사가 AI 시스템의 기능을 정의하는 핵심 매개변수인 모델 가중치를 공개적으로 사용할 수 있도록 공개하되, 데이터셋과 완전한 훈련 파이프라인은 대부분 독점적으로 유지할 것이라고 설명했다.

라스킨은 "실질적으로 모델 가중치가 가장 영향력 있는 요소입니다. 누구나 이를 활용해 실험을 시작할 수 있죠"라며 "하지만 인프라 스택은 현실적으로 극소수 기업만이 활용 가능한 영역입니다"라고 말했다.

이러한 균형은 리플렉션 AI의 비즈니스 모델 기반이기도 하다. 연구자들은 모델을 무료로 이용할 수 있지만, 수익은 해당 모델을 기반으로 제품을 구축하는 대기업과 개별 국가가 개발·통제하는 '주권 AI' 시스템을 개발하는 정부로부터 발생할 전망이다.

라스킨은 "대기업은 본질적으로 개방형 모델을 원한다"며 "소유권을 원하고, 자체 인프라에서 운영하며 비용을 통제하고 특정 워크로드에 맞춰 커스터마이징하기를 원한다. AI에 막대한 자금을 투자하는 기업들은 최대의 최적화를 원하며, 바로 그 시장을 우리가 공략한다"고 설명했다.

라스킨에 따르면 리플렉션 AI는 아직 첫 모델을 공개하지 않았으며, 이 모델은 주로 텍스트 기반이 될 예정이고 향후 다중 모달 기능도 계획 중입니다. 신규 자금은 훈련에 필요한 컴퓨팅 자원 확보에 사용될 예정입니다. 회사는 내년 초 초기 모델 출시를 목표로 하고 있습니다.

이번 투자 라운드에는 엔비디아(Nvidia), 디스럽티브(Disruptive), DST, 1789, B 캐피털(B Capital), 라이트스피드(Lightspeed), GIC, 에릭 위안(Eric Yuan), 에릭 슈미트(Eric Schmidt), 시티(Citi), 시퀀시아(Sequoia), CRV 등이 참여했다.