얀 르쿤, Meta를 떠나 35억 달러를 월드 모델에 투자하다

35억 달러의 도전

르쿤 정도의 경력을 가진 사람이 사업 시작 전에 30억 유로의 기업가치로 5억 유로를 조달하면, 업계 전체가 주목하게 됩니다. AMI Labs(Advanced Machine Intelligence)는 2026년 1월에 공식적으로 출범했으며, 단순하지만 혁명적인 핵심 철학을 내세웁니다. 바로 대규모 언어 모델은 진정한 지능으로 가는 막다른 길이라는 것입니다.

르쿤은 수년간 이런 주장을 해왔지만, 이제 자신의 커리어를 걸고 그 신념을 실천하고 있습니다. 파리에서 열린 AI-Pulse 컨퍼런스에서 그는 분명하게 말했습니다. "실리콘밸리는 생성형 모델에 완전히 사로잡혀 있습니다. 이런 종류의 연구는 실리콘밸리 밖에서 해야 합니다."

왜 대규모 언어 모델로는 부족한가

핵심 주장은 놀라울 정도로 단순합니다. 대규모 언어 모델은 다음 토큰을 예측합니다. 그게 전부입니다. 물리 법칙을 이해하지 못합니다. 세션 간에 지속적인 기억을 유지하지 못합니다. 현실 세계에서 다단계 행동을 계획할 수 없습니다.

르쿤은 이러한 근본적인 한계로 인해 대규모 언어 모델은 인간이 당연하게 여기는 맥락적 이해 능력을 결코 달성할 수 없다고 주장합니다. 특정 물체를 본 적이 없는 유아도 그것을 떨어뜨리면 떨어질 것이라고 예측할 수 있습니다. 하지만 전체 인터넷에서 훈련된 대규모 언어 모델은 그런 추론을 신뢰성 있게 수행하지 못합니다.

월드 모델이란 정확히 무엇인가

AI 비디오에서 월드 모델의 진화를 지켜봐 오셨다면, 이 기술의 초기 모습을 이미 보셨을 것입니다. Runway의 GWM-1과 World Labs의 Marble은 공간 관계와 물리 법칙을 이해하는 AI를 구축하려는 초기 시도입니다.

하지만 AMI Labs는 더 멀리 나아가고 있습니다. 르쿤의 비전은 더 나은 비디오 생성만이 아닙니다(물론 그것도 분명히 포함되어 있지만). 다음을 할 수 있는 AI 시스템을 목표로 합니다.

• ✓물리적 환경을 관찰하고 상호작용하기
• ✓행동하기 전에 "만약에" 시나리오를 시뮬레이션하기
• ✓복잡한 다단계 작업 전반에 걸쳐 맥락을 유지하기
• ✓다른 도메인 간에 지식을 전이하기

이것은 AI에게 상상하는 능력을 부여하는 것으로 생각할 수 있습니다. 창의적 의미의 상상이 아니라, 예측적 의미의 상상입니다. 이 버튼을 누르면 어떻게 될까? 오른쪽 대신 왼쪽으로 돌면 어떻게 될까? 이 두 화학물질을 섞으면 어떻게 될까?

첫 번째 적용 분야: 헬스케어

AMI Labs는 로보틱스나 자율주행차로 시작하지 않습니다(이들이 로드맵에 분명히 포함되어 있지만). 첫 번째 배포는 헬스케어 분야에서 의료 기록 스타트업인 Nabla와의 파트너십을 통해 이루어질 것입니다. Nabla의 CEO인 Alex LeBrun이 현재 AMI Labs를 이끌고 있습니다.

이것은 영리한 포지셔닝입니다. 헬스케어에는 심각한 맥락 전환 문제가 있습니다. 환자의 의료 여정에는 수십 개의 접점이 포함되며, 각각 다른 시스템에서 처리됩니다. 월드 모델이 그 여정 전체에 걸쳐 일관된 이해를 유지할 수 있다면, 이 기술이 고위험 환경에서 작동한다는 것을 증명하게 됩니다.

경쟁 환경

AMI Labs는 경쟁이 치열한 분야에 진입하지만, 아마도 가장 신뢰할 수 있는 창립자를 보유하고 있습니다.

르쿤 접근 방식의 차별점은 대규모 언어 모델의 스케일링 가설을 명시적으로 거부한다는 것입니다. OpenAI와 Anthropic이 대규모 언어 모델을 더 크게 만드는 데 자원을 쏟는 동안, 르쿤은 아키텍처 혁신에 베팅하고 있습니다. 그는 돌파구가 모델이 어떻게 학습하느냐에서 나올 것이지, 파라미터 수에서 나오지 않을 것이라고 믿습니다.

AI 비디오에 대한 의미

AI 비디오 분야를 주시하는 우리에게 AMI Labs는 중요한 것을 의미합니다. 최근 모델에서 본 물리 시뮬레이션 개선은 월드 모델로 가는 첫걸음입니다.

비디오를 생성한 후 "이제 캐릭터가 저 물체를 집게 해줘"라고 말할 수 있고, AI가 그 상호작용의 물리 연산을 올바르게 시뮬레이션할 수 있다고 상상해 보세요. 그것이 월드 모델이 가져다주는 것입니다.

우리는 이미 TurboDiffusion의 실시간 생성과 Runway의 인터랙티브 비디오 실험에서 이에 대한 힌트를 보았습니다. 하지만 그것들은 여전히 근본적으로 물리가 덧붙여진 확산 모델입니다. 진정한 월드 모델은 패러다임을 뒤집을 것입니다. 물리가 먼저, 외관이 나중입니다.

파리 요인

제 관심을 끈 세부 사항이 있습니다. 르쿤은 의도적으로 실리콘밸리 밖에서 AMI Labs를 구축하고 있으며, 파리를 중심으로 강력한 유럽 기반을 마련하고 있습니다.

여기에는 실용적인 이유가 있습니다. 유럽의 AI 인재는 세계 최고 수준이지만 미국 기업들에게 종종 간과됩니다. 하지만 철학적인 이유도 있습니다. 르쿤은 베이 에리어에서 대규모 언어 모델에 대한 집단 사고가 너무 강해서 진정한 혁신에는 지리적 거리가 필요하다고 믿는 것 같습니다.

유럽 AI에게 이것은 인정입니다. 이 분야에서 가장 뛰어난 연구자 중 한 명이 다음 돌파구가 팔로알토가 아니라 이곳에서 나올 것이라고 베팅하고 있습니다.

다음에 무슨 일이 일어날까

AMI Labs는 이제 막 시작했지만, 그 의미는 상당합니다. 르쿤이 옳다면, AI 시스템 구축 방식에서 패러다임 전환이 일어나려 하고 있습니다.

가장 큰 질문은 타이밍입니다. 월드 모델은 이론적으로 설득력이 있지만, 충분히 빠르게 실용적인 결과를 낼 수 있을까요? 대규모 언어 모델은 한계가 있을 수 있지만, 지금 유용합니다. OpenAI와 Anthropic은 그 유용성 위에 제국을 건설하고 있습니다.

르쿤은 대규모 언어 모델의 한계가 사람들이 생각하는 것보다 낮으며, 사용자가 그 한계에 부딪히면 대안을 찾게 될 것이라고 베팅하고 있습니다. AMI Labs는 그때를 대비하고자 합니다.

더 큰 그림

이 움직임에서 저를 설레게 하는 것은 기술만이 아닙니다. AI 연구 문화에 대해 무엇을 의미하는가입니다. 오랫동안 Transformer 아키텍처와 "스케일이 전부"라는 사고방식을 중심으로 한 단일 문화가 있었습니다. 르쿤이 AMI Labs를 시작하는 것은 대안적 접근 방식에 대한 주목받는 지지입니다.

월드 모델이 AGI로 가는 길로 증명되든 아니든, 얀 르쿤이 이 접근 방식에 전념한다는 것은 진지하고 자금이 충분한 시도가 이루어진다는 것을 의미합니다. 그리고 그것은 AI 연구가 사고의 다양성으로부터 혜택을 받는다고 믿는 모든 사람에게 좋은 일입니다.

앞으로 몇 년은 매우 흥미진진할 것입니다.