11억 달러 시드 라운드, 기업가치 51억 달러.
데이비드 실버(David Silver)의 신생 기업 Ineffable Intelligence가 어제(4월 27일) 발표한 숫자다. 유럽 벤처캐피탈 역사상 이렇게 큰 시드 라운드는 없었다. 대부분의 AI 기업은 시리즈 A와 B를 합쳐도 이 돈을 모으지 못한다.
더 중요한 것은 이 사람이 누구이며, 무엇을 하려는지다.
AI 역사를 두 번 만든 사람
데이비드 실버를 모른다면 알파고(AlphaGo)는 들어봤을 것이다. 2016년 이세돌을 울린 그 프로그램의 핵심 연구자가 바로 그다. 이후 알파제로(AlphaZero) — 인간 기보를 전혀 배우지 않고 순수한 자체 대국만으로 24시간 안에 체스, 바둑, 쇼기 세 가지 기종을 마스터하고 모든 인간을 이긴 시스템 — 도 그가 주도했다.
실버는 DeepMind에서 10년 이상 강화학습 팀을 이끌었고, 동시에 UCL(유니버시티 칼리지 런던) 교수로도 재직했다. 이번에 그는 DeepMind를 떠나 영국에 회사를 설립했으며, 팀은 작년 말에 꾸려졌다.
투자자 명단이 금액보다 더 많은 것을 말해준다
Sequoia와 Lightspeed가 주도했고, Nvidia, Google, DST, Index, 영국 Sovereign AI Fund, 영국상업은행(2000만 달러 투자)이 참여했다.
Google 라인에 주목하라 — 실버의 전 직장 DeepMind의 모회사가 투자에 합류했다. 이는 Google 스스로 이 분야에 헤징할 가치가 있다고 본다는 뜻이다.
영국 과학기술장관 리즈 켄들(Liz Kendall)이 직접 지지하며 "이 투자는 AI 최전선에 있는 기업을 지원하며, 업계 전체를 변화시킬 잠재력이 있다"고 말했다. 정부 차원에서 이를 유럽 AI 주권을 위한 카드로 활용하는 것이다.
그가 실제로 하려는 것: 현재 모든 대형 모델과 완전히 다른 길
현재의 대형 모델은 GPT-5.5부터 Claude Opus 4.7, DeepSeek V4까지 모두 본질적으로 같은 방식이다. 인간이 생성한 모든 텍스트, 코드, 이미지, 비디오를 집어넣고 모델이 다음 토큰을 예측하도록 훈련하는 것이다.
실버는 이 길을 가지 않는다. 그가 만들려는 것은 '슈퍼러너(superlearner)' — 인간이 생성한 훈련 데이터에 의존하지 않고 환경과의 상호작용을 통해 강화학습으로 스스로 배우는 AI다.
이것은 공상이 아니다. 알파제로가 이 접근법이 통한다는 것을 증명했다. 보드게임 규칙만 주어진 채 제로에서 시작해 스스로와 대국하며 몇 시간 만에 인류가 수천 년간 축적한 모든 기보 연구를 능가했다.
실버와 팀은 투자 유치 자료에서 상당히 대담한 판단을 내놓았다:
"우리가 성공한다면, 이것은 다윈과 동급의 과학적 돌파구가 될 것입니다. 그의 법칙은 모든 생명을 설명했고, 우리의 법칙은 모든 지능을 설명하고 구축할 것입니다."
이 문구를 사업계획서에 쓰면 대부분의 투자자는 비웃을 것이다. Sequoia와 Nvidia는 웃지 않았다. 수표를 썼다.
왜 지금 이 시점에 누군가 이에 베팅하는가
데이터가 바닥나고 있다. 이것은 LLM 업계가 지난 6개월 동안 공개적으로 인정한 문제다 — 인류가 역사상 써온 고품질 텍스트 중 훈련에 쓸 수 있는 것은 거의 다 투입되었다. 앞으로 성능을 높이려면 합성 데이터(논란 많음), 멀티모달(한계 수익 체감), 또는 완전히 다른 노선에 의존해야 한다.
강화학습은 알파제로가 폐쇄된 규칙 시스템 내에서는 작동한다는 것이 증명되었다. 하지만 이를 열린 세계 — 즉 진정한 '범용 지능' 문제 — 에 적용한 성공 사례는 아직 없다. 실버가 도전하는 것이 바로 이것이다.
유사한 베팅은 다음과 같다:
| 기업 | 투자 규모 | 창업자 배경 | 접근법 |
|---|---|---|---|
| Ineffable Intelligence | 11억 달러(시드) | 데이비드 실버(전 DeepMind) | 강화학습 기반 슈퍼러너 |
| AMI Labs | 10.3억 달러 | 얀 르쿤(전 Meta 수석 AI 과학자) | 월드 모델, 비LLM |
| Recursive Superintelligence | 5억~10억 달러 | 팀 록트셸(전 DeepMind) | 자기 개선 AI |
공통점에 주목하라 — 이 세 창업자 모두 OpenAI/Anthropic 계열이 아니다. 그들이 만들려는 것도 '더 큰 언어 모델'이 아니다.
전액 기부 약속, 어떻게 볼 것인가
실버는 Ineffable 지분에서 얻는 수익의 100%를 Founders Pledge를 통해 '가장 많은 생명을 구할 수 있는' 효율적인 자선단체에 기부하겠다고 약속했다. Founders Pledge 역사상 가장 큰 약속이다. 51억 달러의 기업가치로 계산하면 그의 개인 지분은 수십억 달러에 달할 수 있다.
이러한 움직임에는 두 가지 이점이 있다. 첫째, 실제로 이행된다면 진정한 기부다. 둘째, '돈 때문에 하는 것이 아니다'라는 이미지를 구축하여 인재 영입, 투자 유치, 여론 형성에 도움이 된다. 샘 올트먼(Sam Altman)이 초기에 '급여 제로'라고 말한 것과 같은 전략이다 — 다만 그는 나중에 마음을 바꿨지만.
실버 자신은 이것을 '자신의 평생 과업(his life's work)'이라고 표현했다.
이것이 실제로 의미하는 바
실리콘밸리의 '트랜스포머+빅데이터+연산력 스케일링' 훈련 패러다임에 공개적으로 헤지된 카운터 베팅이 등장했다. 투자자들은 실버가 반드시 이길 것이라고 베팅하는 것이 아니다. 만약 LLM 스케일링 법칙이 정말 한계에 부딪힌다면, 그들이 강화학습 카드 한 장이라도 쥐고 있기 위함이다.
멀리 내다보면, 실버의 접근 방식이 실제로 작동한다면 AI 업계의 핵심 경쟁 요소는 '누가 더 많고 더 좋은 데이터를 가졌는가'에서 '누가 더 똑똑한 환경과 보상 함수를 설계할 수 있는가'로 바뀔 것이다. 전자는 연산력 게임이고, 후자는 과학 게임이다.
11억 달러로 팀을 얼마나 오래 운영할 수 있을까? 현재 훈련용 연산력 가격으로 계산하면 적어도 3~4년은 가능할 것으로 보인다. 3~4년 후 AI 업계의 구도가 어떻게 될지 장담할 수 있는 사람은 아무도 없다.
하나 확실한 것은 있다: 지금 LLM 노선에 베팅하고 있는 모든 VC는 Ineffable Intelligence의 다음 행보를 주시할 것이라는 점이다.
출처: DeepMind's David Silver just raised $1.1B to build an AI that learns without human data(TechCrunch); CocoLoop, Ex-DeepMind David Silver raises $1.1 billion for AI startup Ineffable(CNBC); Ineffable Intelligence raises $1.1B seed at $5.1B valuation to build 'superlearner' AI(Tech Startups)