제너럴 인튜이션, 비디오 게임 기술을 통해 AI를 실제 응용 분야에 활용할 수 있도록 훈련시킬 수 있다는 전망에 힘입어 23억 달러 투자 유치

뉴욕에 있는 제너럴 인튜이션(General Intuition)의 연구개발(R&D) 부서에 들어서자, 공동 창업자이자 CEO인 핌 드 위테(Pim de Witte)는 곧바로 스탠딩 데스크 위에 놓인 모니터를 가리켰다. 누군가 ‘포트나이트’를 하고 있는 것처럼 보였지만, 실제로는 사람이 아니었다.

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

가상 게임 세계를 탐험하는 AI의 모습을 제대로 파악하기도 전에, 거대한 사족 보행 로봇이 전자적인 윙윙거리는 소리를 내며 다가왔다.

“포트나이트 에이전트를 구동하는 것과 동일한 인공지능이 이 로봇을 제어하고 있습니다.”라고 드 위테가 설명했다. 로봇의 실시간 카메라 영상을 스트리밍하고 있던 데이터 분석가 조시 듀플란티스는 이 로봇이 “탐색” 모드에 있다고 덧붙였다.

단 하나의 카메라를 유일한 눈으로 삼은 이 거대하고 곤충을 닮은 로봇은 제 쪽으로 걸어와 한 바퀴 돌고, 사무실 안으로 들어갔다. 가끔 의자 다리에 걸리거나 쓰레기통에 부딪히기도 했는데, 마치 주변 환경을 탐색하는 법을 배우는 걸음마를 뗀 유아처럼 움직였다. 듀플란티스는 이 사족 보행 로봇의 AI 모델을 미세 조정하는 데 실제 로봇 동작 데이터가 고작 8분 분량만 필요했다고 언급했다. 놀랍게도 그 데이터는 로봇이 현재 작동 중인 사무실이 아닌 거리에서 수집된 것이었다.

제너럴 인튜이션(General Intuition)의 핵심 사명은 게임 플레이에서 시뮬레이션을 거쳐 물리적 구현에 이르기까지 일반화할 수 있는 에이전트 모델을 개발하는 것이다. 세상 속 자신의 위치를 이해하는 이러한 능력 덕분에 이 회사는 상당한 투자를 유치했다.

목요일, 제너럴 인튜이션은 23억 달러의 기업 가치를 바탕으로 3억 2천만 달러의 자금 조달을 발표하며, 테크크런치의 이전 보도를 확인했다. 이로써 지난 10월 1억 3,400만 달러 규모의 런칭 라운드에 이어, 이 스타트업의 공개된 총 자금 조달액은 4억 5,400만 달러에 달하게 되었다.

이 회사는 드 위테가 이전에 설립한 벤처 기업인 메달(Medal)에서 분사된 회사로, 메달은 비디오 게임 클립을 업로드하고 공유하는 플랫폼이었다. 수억 시간에 달하는 게임 플레이 영상은 공간-시간적 추론, 즉 공간과 시간을 어떻게 이동해야 하는지를 이해하도록 제너럴 인튜이션의 모델을 훈련시키는 초기 데이터셋을 제공했다.

그러나 핵심 요소는 영상 자체가 아니라, 그 안에 포함된 ‘액션 라벨’—즉, 플레이어가 정확히 어떤 버튼을 언제 눌렀는지에 대한 기록—이었습니다. 드 위테는 영상만 보고 행동을 추론하려는 대부분의 경쟁사들이 이 핵심 요소를 놓치고 있다고 주장합니다.

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

그 후 드 위테는 제가 노트북에서 제너럴 인튜이션(General Intuition)의 세계 모델을 테스트해 보도록 했습니다. 이 시뮬레이션 환경은 기존 게임 엔진으로 렌더링된 것이 아니라 프레임 단위로 생성됩니다. 제가 이런 모델을 테스트할 때 종종 그러하듯, 저는 벽에 정면으로 부딪혔습니다. 다른 데모에서는 에이전트가 벽을 통과하기도 했지만, 이 모델은 그렇지 않았습니다. 수백만 시간에 달하는 게임 플레이 데이터를 통해 이 모델은 벽은 단단하고, 사다리는 오르기 위한 것이며, 태양이 움직이면 그림자가 길어진다는 사실을 학습했습니다.

제너럴 인튜이션에게 이 세계 모델은 최종 제품이 아니라 훈련 환경(사내에서는 ‘더 짐’이라 부름)이다. 이 회사는 에이전트 모델 자체를 판매하는 것을 목표로 하고 있습니다. 드 위테는 게임 플레이에서 얻은 행동 데이터가 모델이 ‘자기’와 ‘환경’을 구별하는 데 도움을 주어, 인과 관계에 대한 더 풍부한 이해를 제공한다고 주장합니다.

General Intuition의 기술은 데모에서 인상적으로 보이지만, 이 분야에서 유일한 주자는 아닙니다. 게다가 이러한 모델을 물리적 세계에서 안정적으로 작동하도록 확장하는 것은 아직 입증되지 않았습니다. 대부분의 유사한 접근 방식은 방대한 양의 실제 세계 데이터를 필요로 하는데, 이를 수집하는 데는 시간과 비용이 많이 듭니다. General Intuition의 전략은 게임 플레이가 확장 가능한 지름길을 제공한다는 점에 있습니다.

투자자들도 이에 동의하는 듯합니다. 최근 투자 라운드는 코슬라 벤처스(Khosla Ventures)가 주도했으며, 제너럴 카탈리스트(General Catalyst), 제프 베조스, 에릭 슈미트, 니코 로즈버그, 그리고 구글 딥마인드(Google DeepMind) 및 MIT의 연구원들이 참여했습니다.

조달된 자금의 대부분은 컴퓨팅 용량 확장에 사용될 예정이다. General Intuition은 CoreWeave와 파트너십을 맺었으며, 모델의 차기 버전에 대한 사전 훈련에 집중할 계획이다. 또한 자금의 일부는 여름이 끝날 때까지 자사의 API를 더 널리 이용할 수 있도록 하는 데 배정되었다.

이번 투자 라운드를 주도한 비노드 코슬라(Vinod Khosla)는 드 위테(de Witte)의 비전과 회사의 독자적인 데이터 보유 현황을 주요 요인으로 꼽았다.

코슬라는 인터뷰에서 “대규모 언어 모델(LLM)을 통해 추론 능력이 비약적으로 발전했다”며, “세계 모델의 경우, 그 도약은 인간과 유사한 능력인 ‘직관’의 출현이라고 믿는다. 게임에서 나오는 행동과 반응 데이터는 이러한 직관을 개발하는 데 핵심적인 역할을 한다”고 말했다.

비전은 세대를 초월하는 기업을 지향한다

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

제너럴 인튜이션만이 메달(Medal)의 인간 행동 데이터가 동적 월드 모델과 일반 에이전트를 구축하는 데 필수적이라는 점을 인식한 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 언급했다. 그 이후로도 다른 제안들이 이어졌다.

드 위테와 공동 창업자들—엘로이 알론소, 아담 젤리, 빈센트 미첼리—은 인수되는 데 전혀 관심이 없으며, 투자자들도 조기 엑시트를 원하지 않습니다. 제너럴 인튜이션(General Intuition)이 메달을 통해 접근하는 독점 데이터의 양과 품질이 바로 코슬라(Khosla)가 이를 단순한 M&A 대상이 아닌 ‘세대적 투자’로 보는 이유다. 이 회사는 시뮬레이션과 현실 모두에서 일반화된 에이전트와 세계 모델의 중추가 되는 것을 목표로 하고 있다.

“현재 시점에서 인수는 단순히 데이터 확보에 불과할 것이며, 이는 흥미롭지 않습니다,”라고 코슬라는 말했다.

이러한 투자는 드 위테의 개인적 가치관을 신뢰하는 것 또한 포함한다.

국경없는의사회(Doctors Without Borders)를 포함해 7년간 인도주의 활동에 종사해 온 드 위테는 ‘어떤 에이전트도 인간에게 해를 끼치는 데 사용되지 않을 것’이라는 명확한 윤리적 원칙을 세웠다.

“우리는 군비 경쟁에 불을 지피고 싶지 않습니다,”라고 드 위테는 말했다. “만약 제가 ‘치명적인 자율 시스템을 개발하고 있다’고 발표했다면, 다른 나라들에서는 어떤 일이 벌어질 것이라고 생각하십니까?”

실리콘밸리가 국방 분야에 점점 더 집중하고 있는 가운데, 군사적 용도에 대한 이러한 제한이 도입되었다. 드 위테는 자신의 모델이 수색 및 구조 활동에 사용되는 것은 괜찮게 여기지만, 실리콘밸리의 최근 국방에 대한 집착이 “생태계를 오염시킨다”고 느낀다.

드 위테는 네덜란드 출신이며, 그의 팀 구성원 대부분이 유럽인인 만큼 회사의 문화도 이에 따라 형성되고 있다. 그가 마틴을 영입한 데에는, 미국 이민세관단속국(ICE)과의 협력 문제를 이유로 팔란티어에서 공개적으로 사임한 그녀의 행보가 부분적인 계기가 되었다.

“실리콘밸리가 왜 그런 식으로 운영되는지 이해할 수 없습니다,”라고 그는 말했다. “제가 그곳에 있지 않은 데는 이유가 있습니다.”

드 위테의 윤리관은 모델이 수행하지 않을 작업을 제한하는 데 그치지 않는다. 10대 시절 ‘룬스케이프(RuneScape)’ 전용 서버를 구축하고 운영하며 150만 달러를 벌어들인 게이머로서, 그는 AI 발전으로 인해 뒤처진 사람들에 대해서도 우려하고 있다.

제너럴 인튜이션(General Intuition)은 최근 게이머들이 기존 하드웨어를 활용해 수익을 창출할 수 있는 일자리 마켓플레이스인 ‘너브(Nerve)’를 출시했다. 가입자는 데이터 라벨링 작업부터 시작해 로봇 원격 조작 및 기타 업무로 단계적으로 발전할 수 있다. 드 위테는 메달(Medal)의 사용자층이 바로 AI로 인한 일자리 대체에 가장 취약한 세대라고 지적하며, 이들이 미래에 대한 지분을 가질 수 있기를 바란다고 밝혔다.

데이터 플라이휠

드 위테는 제너럴 인튜이션을 앤트로픽(Anthropic)이나 오픈AI(OpenAI)와 유사한 생태계 촉진자로 구상하고 있습니다. 즉, 타사가 자사의 기술을 기반으로 새로운 것을 구축할 수 있도록 지원하는 모델 제공업체입니다. 현재 이 스타트업은 게임, 시뮬레이션, 로봇 공학 분야의 소수 고객사에 서비스를 제공하고 있습니다.

“우리는 자율주행차 회사를 만드는 것이 아닙니다.”라고 드 위테는 말했다. “우리는 다음 세대가 자율주행차를 만드는 일을 10배 더 쉽게 만들고 있습니다.”

이 회사는 자사의 API가 더 많은 고객에게 보급되면, 공장 현장의 디지털 트윈에서 로봇을 테스트하거나, 게임 스튜디오에서 인간형 봇을 구동하거나, 위험한 환경을 탐색하도록 사족 보행 로봇을 보내는 등 다양한 활용 사례를 시험해 볼 수 있을 것이라고 밝혔습니다.

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

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

데이터 플라이휠을 구축하는 것이 주요 목표 중 하나다.

“이 일반화된 기반 모델이 중추 역할을 하는 구현체를 다양화할 수 있는 고객을 선정할 것입니다,”라고 드 위테는 말했습니다. “우리는 연구를 진전시킬 수 있는 실제 데이터를 제공할 수 있고, 긴밀한 파트너십과 상호 학습을 위한 민첩한 내부 팀을 갖춘 고객을 우선시합니다.”

코슬라는 제너럴 인튜이션이 오늘날의 위치에 오를 수 있었던 것은 자사의 독점 데이터 덕분이며, 앞으로도 독창적인 데이터를 지속적으로 수집할 수 있는 능력이 필수적일 것이라고 강조했다. 인상적인 데모에도 불구하고, 시뮬레이션에서 실제 환경으로의 전이가 확장 가능할지는 아직 아무도 완전히 답하지 못한 미해결 과제로 남아 있다.