Recursive Superintelligence: 자기 개선 AI에 걸린 6억 5천만 달러

핵심 요약

2026년 5월 13일, 런던·샌프란시스코 기반 AI 스타트업 Recursive Superintelligence가 스텔스를 해제하며 6억 5천만 달러 유치를 공식 발표했습니다. GV(구글 벤처스)와 Greycroft가 공동 리드를 맡았고, NVIDIA와 AMD Ventures가 참여했습니다. 기업가치는 46억 5천만 달러입니다.

설립한 지 약 4개월. 공개된 모델 없음. 공개된 제품 없음.

그럼에도 이 규모의 투자가 성사된 이유는 공동창업자 8인의 이름에 있습니다. Richard Socher(Salesforce 전 최고 과학자), Jeff Clune(UBC 교수, 전 OpenAI 연구 매니저), Alexey Dosovitskiy(Vision Transformer 공동 저자) 등 AI 연구에서 손꼽히는 이름들이 한 팀을 이루었습니다.

회사의 목표는 단 하나입니다. AI가 스스로를 재설계하고 개선하는 시스템.

4개월 만의 공개, 그 배경

Recursive Superintelligence는 2025년 말 런던에서 법인을 설립했습니다. 외부에 거의 알려지지 않다가 2026년 4월 파이낸셜 타임스가 "최소 5억 달러" 조달 소식을 보도하면서 널리 알려졌습니다. 5월 13일, 정식 금액(6억 5천만 달러)과 함께 회사의 기술 방향을 처음 공개했습니다.

회사에 따르면 현재 팀은 25명 이상의 연구자와 엔지니어로 구성됩니다(Tech.eu는 30명 미만으로 보도). 회사는 새 자금을 대규모 컴퓨팅 인프라 확보와 첫 "Level 1" 자율 학습 시스템 구동에 쓸 계획이라고 밝혔습니다.

회사 이름이 의도를 명시합니다. Recursive Superintelligence. 재귀적 초지능. AI 연구에서 "재귀적 자기 개선"은 수십 년간 이론으로만 존재하던 개념입니다. 이 팀은 그것을 실제로 만들겠다고 합니다.

8인의 공동창업자

각자의 배경을 보면 팀 구성이 우연이 아님을 알 수 있습니다. AI가 스스로를 개선하는 데 필요한 각 기술 영역에 전문가가 배치된 구조입니다.

Richard Socher (CEO)는 Stanford에서 NLP 딥러닝으로 박사 학위를 받고, Salesforce 최고 과학자(Chief Scientist)로 재직하며 기업 AI 적용의 실제 구조를 경험했습니다. AI 검색 기업 You.com의 창업자이기도 합니다. 초기 딥러닝 기반 NLP 연구의 핵심 인물 중 한 명입니다.

Tim Rocktäschel은 UCL(유니버시티 칼리지 런던)의 AI 교수이자 Google DeepMind 전직 연구자입니다. DeepMind에서 오픈엔디드니스·자기 개선 팀을 이끌었고, 강화학습과 오픈엔디드 학습 분야에서 다수의 영향력 있는 연구를 발표했습니다.

Alexey Dosovitskiy는 2020년 컴퓨터 비전 연구의 흐름을 바꾼 Vision Transformer(ViT) 논문의 공동 저자입니다. 트랜스포머 구조를 이미지 처리에 성공적으로 적용한 이 연구는 이후 멀티모달 AI에 널리 쓰이는 기반이 됐습니다.

Josh Tobin은 OpenAI 초기 멤버로, 2017년 도메인 랜덤화(domain randomization) 논문의 제1저자입니다. AI가 시뮬레이션 환경에서 다양한 변형에 적응하도록 훈련하는 방법론으로, 이후 로봇공학과 강화학습에 널리 쓰였습니다. Socher에 따르면 이후 OpenAI에서 Codex와 딥 리서치 팀을 이끌었습니다.

Caiming Xiong은 Salesforce AI 출신입니다. 36Kr은 그가 멀티모달 사전학습을 이끌었다고 전했습니다.

Yuandong Tian은 Meta FAIR의 연구 디렉터 출신으로 강화학습, LLM 추론, AI 기반 최적화 연구를 이끌었습니다. 바둑 AI DarkForest와 ELF OpenGo 프로젝트를 주도한 인물이기도 합니다.

Jeff Clune이 이 팀에서 가장 주목할 인물입니다. OpenAI 연구 매니저를 지냈고 현재 UBC(브리티시컬럼비아 대학교) 교수입니다. Sakana AI와 UBC 연구진이 2025년 발표한 Darwin Gödel Machine 논문의 공동 저자로, 이 연구는 AI 에이전트가 자신의 코드를 고쳐 SWE-bench 점수를 20.0%에서 50.0%로 높이는 것을 실험으로 보여줬습니다. 오픈엔디드 학습, 즉 AI가 끊임없이 새로운 기술을 자율적으로 습득하는 연구를 오랫동안 이어온 인물입니다.

Tim Shi는 OpenAI 출신으로, Cresta를 공동 창업해 유니콘으로 키웠습니다.

Level 1 시스템과 자기 개선 루프

회사는 첫 "Level 1" 자율 학습 시스템 구동을 준비 중이며, 공개 출시는 2026년 중반을 목표로 한다고 밝혔습니다.

Level 1의 구체적인 작동 방식은 공개되지 않았습니다. 다만 공동 리드 투자사 GV는 Recursive가 만드는 시스템을 이렇게 설명합니다.

AI가 스스로 자신의 한계를 파악하고, 그 한계를 잴 벤치마크를 직접 작성하고, 더 나은 성능을 위해 자신의 코드베이스를 재작성합니다. 회사는 시스템이 실험 아이디어를 내고, 이를 시험하고, 결과를 검증하는 과정을 스스로 반복하게 하겠다고 설명합니다.

GV에 따르면 첫 목표는 "박사 5만 명(50,000 PhDs)" 수준의 역량을 갖춘 시스템을 훈련해 AI 과학 자체에 먼저 적용하는 것입니다. Socher는 TechCrunch 인터뷰에서 연구 아이디어의 도출, 구현, 검증 전 과정을 자동화하는 것이 목표라고 설명했습니다.

실제로 이와 유사한 개념은 이미 소규모로 증명된 바 있습니다. Jeff Clune가 참여한 Darwin Gödel Machine이 대표적입니다. AI 에이전트가 자신의 코드를 수정하고 코딩 벤치마크로 각 변경을 검증해 성능을 높이는 것을 실험 환경에서 구현했습니다. GV에 따르면 Recursive 직원 중 4명이 Clune와 함께 이 논문을 썼습니다. Recursive Superintelligence는 이것을 대규모로 끌어올리겠다는 목표입니다.

투자자들이 보는 것

NVIDIA와 AMD Ventures가 함께 참여한 것은 눈에 띕니다. 두 회사는 GPU 시장에서 직접 경쟁합니다. The Next Web은 두 칩 기업의 전략적 투자가 재귀적 자기 개선을 이론적 호기심이 아니라 가까운 미래의 컴퓨팅 고객으로 본다는 신호로 해석했습니다. Level 1 시스템이 실제로 구동된다면 상당한 GPU 연산이 필요할 것으로 보입니다.

GV는 Alphabet(구글 모회사)의 벤처캐피털 부문입니다. 이번 투자는 회사가 말하는 "AI를 개선하는 AI" 레이어에 대한 선점으로 볼 수 있습니다.

4개월 된 회사가 46억 5천만 달러 기업가치를 받은 것은 사실입니다. 그 근거는 제품도, 수익도 아닙니다. 인재입니다. 이 8인이 만들 수 있는 것에 투자자들이 베팅한 구조입니다. AI 인재 자체가 벤처 자산이 된 2026년 투자 흐름을 잘 보여주는 사례입니다.

전망

솔직히 말하면, 아직 공개된 건 거의 없습니다.

자기 개선 AI는 이론상 멈추기 어렵습니다. AI가 자신을 재설계한다는 개념은 AI 안전 분야에서 가장 오래된 위험 시나리오 중 하나입니다. Recursive는 발표문에서 이 기술을 안전하게 만드는 것을 강조했고, 위험한 출력을 막는 가드레일을 개발하겠다고 밝혔지만, 구체적인 안전 프레임워크는 공개하지 않았습니다. Level 1이 작동하는 방식을 어떻게 감독할 것인지는 아직 열린 질문입니다.

경쟁도 빠릅니다. Sakana AI와 UBC의 Darwin Gödel Machine은 이미 자기 코드 수정을 실험적으로 구현했고, 주요 연구소들도 자사 모델로 연구를 가속하고 있습니다. OpenAI는 GPT-5.5가 토큰 생성 속도를 20% 넘게 높인 병렬화 방법을 개발했다고 밝혔습니다. The Next Web은 대형 연구소 중 재귀적 자기 개선을 회사 전체의 핵심 사업 논리로 삼은 곳은 없다는 점에서 Recursive가 다르다고 짚었습니다.

공개 출시 목표 시점인 2026년 중반 이후가 첫 번째 검증 시점입니다. 그때 이 팀의 주장이 얼마나 현실에 가까운지 볼 수 있을 것입니다.

참고

• Tech.eu: Recursive Superintelligence emerges from stealth with $650M raise
• The Next Web: Recursive Superintelligence raises $650m at $4.65bn valuation
• TechCrunch: What happens when AI starts building itself?
• TechFundingNews: UK AI startup Recursive hits $4.65B valuation with $650M raise
• GV: Recursive Superintelligence: Why Self-Improving AI is the Next Frontier
• SiliconANGLE: Recursive Superintelligence raises $650M to build self-improving AI models
• Implicator.ai: Recursive Superintelligence Raises $500M at $4B Valuation (FT 보도 인용)
• Jeff Clune 약력
• arXiv: Darwin Gödel Machine
• arXiv: Domain Randomization for Transferring Deep Neural Networks from Simulation to the Real World
• 36Kr: Tian Yuandong joins Recursive