AI 투자 효율 돌파구로 떠오른 ‘자기 개선’

구글이 인간 수준의 범용 지능을 지향해 온 일반인공지능(AGI)을 넘어, AI가 더 나은 자기 버전을 설계하는 ‘재귀적 자기 개선(RSI)’을 차세대 목표로 제시했다. 자스짓 세콘 구글 딥마인드 최고전략책임자는 지난 3일 에이전틱 AI 서밋에서 RSI가 업계의 새로운 화두라고 밝혔다. RSI는 시행착오를 거쳐 성능과 학습 방식을 개선하고 그 과정까지 자동화하는 개념이다.

구글뿐 아니라 오픈AI와 앤트로픽도 RSI를 다음 경쟁 무대로 보고 있다. 앤트로픽 공동 창업자 잭 클라크는 지난 5월 2028년 이전에 RSI가 실현될 가능성을 60% 이상으로 제시했고, 오픈AI는 2028년 3월까지 완전히 자동화된 AI 연구원을 만들겠다는 로드맵을 세웠다. AI가 알고리즘 개선과 신규 모델 개발을 맡으면 연구자가 수년간 수행하던 작업을 슈퍼컴퓨터로 반복해 개발 비용과 시간을 크게 줄일 수 있다는 구상이다.

RSI에 대한 관심은 AI 투자와 매출 사이의 격차가 커진 상황과 맞물려 있다. 글로벌 기업들이 데이터센터와 반도체에 대규모 자금을 투입했지만 AI 서비스 수입이 지출 속도를 따라가지 못하면서 고점론이 확산했다. 구글은 올해 AI 인프라와 장비에 약 2000억달러, 한화 약 285조원을 투입하고 내년에도 추가 지출할 계획이다. 세콘은 현재 수익이 자본 지출을 감당하지 못하는 ‘AI 에어 포켓’ 위험을 거론하며 RSI를 투자 논리의 핵심으로 꼽았다.

자금도 RSI 연구 기업으로 향하고 있다. 딥마인드 연구원 출신 데이비드 실버가 지난해 11월 세운 인에퍼블 인텔리전스는 제품 로드맵을 공개하지 않은 상태에서 11억달러를 유치해 유럽 스타트업 최대 시드 라운드를 기록했다. 다만 현재 기술은 완전한 자기 개선보다 연구·개발 자동화에 가깝다. 앤트로픽의 클로드 코드는 팀 코드 대부분을 작성하지만, 장기 과제 관리와 우선순위 판단, 연구 방향 설정에는 한계가 있다. 최상위 모델 미토스가 중간급 개발자 역할을 맡을 수 있다는 평가도 나오지만 감독 없는 복잡한 프로젝트 수행과 완전한 RSI 구현에는 상당한 시간이 필요하다는 전망이 우세하다.