AI '거품론' 뚫은 데이비드 실버… 1조 6200억 쏟아부은 '슈퍼 러너'의 정체

'알파고의 아버지' 데이비드 실버가 이끄는 신생 AI 기업 '이네퍼블 인텔리전스(Ineffable Intelligence)'가 11억 달러(약 1조 6200억 원) 규모의 시드 투자를 유치했다. 유럽 기술 투자 역사상 최대 규모다.

지난 27일(현지시간) 와이어드(Wired) 보도에 따르면, 실버는 인간 데이터를 학습하는 기존 거대언어모델(LLM)의 한계를 넘어 스스로 학습하는 '슈퍼 러너(Super learners)' 개발에 나선다. 이는 AI 산업의 패러다임이 '데이터 수집'에서 '추론 및 환경 학습'으로 급격히 전환됨을 의미한다.


현재 AI 시장은 갈림길에 섰다. 오픈AI의 GPT-4를 비롯한 LLM은 인터넷상의 인간 데이터를 학습하며 지능을 키웠으나, 데이터 포화로 성능 향상 속도가 둔화하는 '데이터 고갈'에 직면했다. 이네퍼블 인텔리전스가 주력하는 강화학습(RL)은 다르다. 인간 언어를 모방하는 대신, 시뮬레이션 환경에서 시행착오를 겪으며 스스로 정답을 찾는다. 과거 알파고가 인간의 기보를 넘어 바둑의 신이 되었던 원리와 같다. 이제 AI는 '말하는 앵무새'를 넘어, 인간의 지식을 능가하는 '창조적 문제 해결자'로 진화하고 있다.

이 기술적 전환은 국내 반도체 산업에 직접적 파장을 미친다. 그간 AI 반도체 시장은 막대한 데이터를 저장하고 불러오는 HBM 수요가 견인했다. 그러나 '환경 학습' 중심 슈퍼러너 시대에는 모델이 스스로 연산을 수행하는 '추론(Inference)' 단계의 중요성이 압도적으로 커진다.

이는 엔비디아와 빅테크 기업들의 하드웨어 투자 전략 수정을 예고한다. 학습용 GPU 팜 구축만큼이나, 복잡한 강화학습을 실시간 처리할 고성능·저전력 추론용 가속기와 맞춤형 메모리 솔루션 수요가 급증할 전망이다. 삼성전자와 SK하이닉스에 차세대 반도체 아키텍처 대응은 생존을 위한 필수 과제가 됐다. 이러한 변화는 범용 메모리 수요를 고대역폭·저전력 맞춤형 솔루션으로 빠르게 재편할 것이다. 향후 시장은 단순 용량 경쟁을 넘어, 추론 효율을 극대화하는 아키텍처 최적화 역량이 곧 매출과 직결되는 구조로 진화할 전망이다.

한편, SK하이닉스는 어드밴스드 패키징 기반 HBM4 조기 양산으로 시장 주도권을 굳히고 있다. 삼성전자는 파운드리 시너지를 극대화한 '커스텀 HBM'과 추론 최적화 AI 가속기(마하 시리즈)를 앞세워, 단순 메모리 공급을 넘어 고성능·저전력 AI 반도체 솔루션 기업으로의 체질 개선에 사활을 걸고 있다.


강화 학습 기반 초지능 시대, 투자자는 다음 세 가지 지표를 주시해야 한다.

첫째, 빅테크의 CAPEX(설비투자) 방향성이다. 단순히 GPU 구매량을 늘리는지, 아니면 강화학습 환경 구축을 위한 인프라 투자로 전환하는지 살펴야 한다. 둘째, 추론용 가속기의 연산 효율성이다. 모델이 환경과 상호작용하며 데이터를 생성하는 과정에서의 에너지 소모와 처리 속도가 경쟁력의 핵심이다. 셋째, '데이터와 무관한 성능' 지표다. 학습 데이터 양과 관계없이 모델 성능이 향상되는지 확인해야 한다.
데이브드 실버의 도전은 AI가 인류 지식을 습득하는 단계를 넘어, 인류가 도달하지 못한 영역을 개척하는 단계로 진입했음을 알리는 신호탄이다. 이제 AI의 가치는 '얼마나 많은 데이터를 읽었는가'가 아니라, '얼마나 스스로 문제를 해결할 수 있는가'에 의해 결정된다. 투자자라면 데이터 축적 경쟁이 아닌, 진정한 초지능을 향한 기술적 임계점을 돌파하는 기업을 선별해야 한다.


김주원 글로벌이코노믹 기자 park@g-enews.com