Advanced Machine Intelligence Labs(AMI Labs)는 2025년 12월 메타 플랫폼스(Meta Platforms)의 전 최고 AI 과학자였던 얀 르쿤(Yann LeCun)이 공동 설립한 파리 소재 인공지능 연구 실험실이다. 이 조직은 물리적 세계를 이해하고, 장기 기억을 유지하며, 복잡한 작업을 전략적으로 수행하면서도 안전하고 관리하기 쉬운 세계 모델 AI 시스템 개발에 중점을 둔다. AMI Labs는 베조스 익스페디션(Bezos Expeditions), 엔비디아(Nvidia), 삼성전자(Samsung Electronics)를 포함한 투자자들로부터 10억 3,000만 달러의 시드 펀딩을 유치했으며, 파리, 뉴욕, 몬트리올, 싱가포르에 사무소를 운영한다.
AMI Labs는 2025년 11월 르쿤이 메타를 떠난 배경 속에서 설립되었다. 르쿤은 메타와 다른 주요 AI 기업들이 대규모 언어 모델(LLM)에만 집중하다 보면 결국 막다른 길에 도달할 것이라고 주장했으며, 지능형 기계를 위한 보다 포괄적인 세계 모델 개발에 중점을 둔 새로운 회사를 설립하기로 했다. 이 실험실은 연구 조직으로 남을 예정이며, 약 5년 동안 판매 가능한 제품을 생산할 것으로 기대되지 않는다.
배경 및 설립
얀 르쿤은 Artificial intelligence 분야의 저명한 인물이자 튜링상 수상자로, 2025년 11월 Meta (AI research)에서의 직책을 떠났다. 그의 사임은 Large language model이 지배하는 기존 AI 접근 방식이 근본적으로 한계가 있다는 신념에서 비롯되었다. 르쿤은 물리적 세계의 내부 표현을 학습하여 결과를 예측하고 행동을 계획할 수 있는 AI 시스템인 세계 모델로의 전환을 오랫동안 주장해 왔다. 이러한 비전은 2025년 12월 공식적으로 출범한 AMI Labs의 기초가 되었다.
10억 3,000만 달러를 모금한 시드 펀딩 라운드는 해당 단계의 AI 스타트업으로서는 가장 큰 규모 중 하나였다. 투자자에는 아마존 창업자 제프 베조스의 개인 투자 차량인 베조스 익스페디션, AI 하드웨어의 선두 제조업체인 NVIDIA, 글로벌 기술 대기업인 Samsung Electronics가 포함되었다. 이 막대한 자금은 르쿤의 비전과 세계 모델이 AI 역량을 혁신할 잠재력에 대한 투자자들의 신뢰를 강조했다.
AMI Labs는 파리, 뉴욕, 몬트리올, 싱가포르에 사무소를 두고 글로벌 입지를 구축했다. 파리는 본사 역할을 하며, 르쿤의 프랑스 출신과 AI 연구 허브로서의 도시의 성장하는 위상을 반영한다. 몬트리올 사무소는 특히 중요한데, 이 도시는 Canadian Institute for Advanced Research (CIFAR) AI와 MILA (alternative)를 포함한 활기찬 AI 연구 커뮤니티의 본거지이기 때문이다.
연구 초점: 세계 모델
AMI Labs의 핵심 연구 초점은 세계 모델 개발이다. 텍스트의 패턴 인식에 의존하는 전통적인 AI 시스템과 달리, 세계 모델은 물리적 세계에 대한 포괄적인 이해를 창출하는 것을 목표로 한다. 이러한 시스템은 다음과 같이 설계되었다:
- 물리적 세계 이해: 객체가 어떻게 상호작용하는지, 시간이 어떻게 흐르는지, 행동이 어떻게 결과로 이어지는지 학습한다.
- 장기 기억 유지: 장기간에 걸쳐 정보를 저장하고 검색하여 과거 경험을 바탕으로 구축할 수 있다.
- 복잡한 작업 전략 수립: 인간의 추론과 유사하게 특정 목표를 달성하기 위해 여러 단계의 행동을 계획할 수 있다.
르쿤은 세계 모델을 인간 수준의 AI를 달성하기 위한 필수 단계로 설명했으며, 이는 텍스트에 대한 Deep learning만으로는 달성할 수 없다고 믿는다. 그는 대부분의 현대 LLM의 기반이 되는 Transformer (architecture) 기반 모델의 한계를 자주 비판해 왔으며, 이러한 모델에는 상식이 부족하고 인과 관계를 이해하지 못한다고 지적했다.
AMI Labs의 접근 방식은 LLM 확장에 집중해 온 OpenAI 및 Google DeepMind와 같은 기업과는 구별된다. 대신 AMI Labs는 Robotics, Neural network 연구, 인지 과학의 통찰을 통합하여 세계와 상호작용하고 추론할 수 있는 시스템을 구축하는 것을 목표로 한다.
초기 파트너십 및 응용 분야
AMI Labs는 처음에 제조, 생물의학, 로봇 공학과 같은 데이터 집약적 산업의 기업들과 함께 세계 모델을 개발할 계획이다. 이러한 협력적 접근 방식은 연구를 실제 응용 분야에 기반을 두고 모델이 실용적인 환경에서 유용하도록 보장하기 위한 것이다.
첫 번째 공식 파트너는 프랑스 스타트업 Nabla로, 알렉상드르 르브룅(Alexandre LeBrun)이 이끄는 이 회사는 의사가 환자 대화를 자동으로 문서화하고 의료 기록을 작성하는 AI 소프트웨어를 개발한다. 이 파트너십은 세계 모델이 텍스트를 넘어 오디오, 비디오, 센서 입력과 같은 복잡한 실세계 데이터를 처리할 수 있는 잠재력을 강조한다.
생물의학 분야에서 세계 모델은 생물학적 과정을 시뮬레이션하여 약물 발견과 맞춤형 의학을 지원할 수 있다. 제조 분야에서는 장비 고장을 예측하고 유지 관리를 계획하여 생산 라인을 최적화할 수 있다. 로봇 공학 분야에서는 현재 AI 시스템에 여전히 어려운 과제인 비구조화된 환경에서 로봇이 탐색하고 객체를 조작할 수 있게 할 수 있다.
경쟁 및 환경
AMI Labs는 세계 모델을 연구하는 유일한 연구 실험실이 아니다. AI 연구자 페이페이 리(Fei-Fei Li)가 설립한 미국 기업 World Labs도 이러한 접근 방식에 중점을 두고 있다. 또한 Google DeepMind, OpenAI, Meta (AI research)는 수년 동안 세계 모델을 연구해 왔지만, 종종 LLM 기반 시스템의 보완재로서 접근한다.
Google DeepMind는 강화 학습과 시뮬레이션 맥락에서 세계 모델을 탐구했으며, OpenAI는 계획 및 의사 결정을 위해 이를 조사했다. 메타는 르쿤의 사임에도 불구하고 이 분야의 연구에 계속 자금을 지원하고 있다. 경쟁은 치열하지만, AMI Labs의 전담 초점과 막대한 자금은 이 신흥 분야의 주요 플레이어로 자리매김하게 한다.
더 넓은 AI 환경의 다른 주목할 만한 조직으로는 안전 중심 접근 방식으로 유명한 Anthropic과 오픈소스 AI 플랫폼인 Together가 있다. 그러나 세계 모델에 대한 AMI Labs의 독특한 강조는 이러한 동료들과 차별화된다.
자금 및 성장
10억 3,000만 달러 규모의 시드 라운드는 AI 업계의 획기적인 사건이었다. 이는 AMI Labs에 최고 인재를 유치하고 최첨단 컴퓨팅 인프라를 구축하며 장기적으로 연구를 지원할 수 있는 자원을 제공했다. 엔비디아의 참여는 특히 전략적인데, 이 회사의 GPU는 대규모 AI 모델 학습에 필수적이며, 파트너십을 통해 최첨단 하드웨어에 대한 접근을 보장할 수 있기 때문이다.
삼성전자의 투자는 세계 모델을 소비자 전자 제품과 로봇 공학에 적용하려는 관심을 시사하며, 이는 삼성이 강한 입지를 가진 분야이다. 베조스 익스페디션의 참여는 제프 베조스의 AI에 대한 오랜 관심과 세계 모델의 혁신적 잠재력에 대한 그의 믿음을 반영한다.
2026년 초 현재, AMI Labs는 팀 확장과 연구 의제 수립 과정에 있다. 이 회사는 처음 5년 동안 연구에 집중하겠다는 명시된 의도와 일관되게 어떤 제품도 발표하지 않았다.
리더십 및 팀
얀 르쿤은 AMI Labs의 공동 설립자이자 최고 과학자로 활동한다. 그의 리더십은 이 분야 연구자들에게 큰 매력이다. 르쿤은 합성곱 신경망 개발을 포함한 Deep learning에 대한 기여와 현대 AI 환경을 형성한 역할로 유명하다.
이 회사는 전체 리더십 팀을 공개적으로 밝히지 않았지만, Meta (AI research), Google (AI), OpenAI와 같은 선도 기관의 연구자들이 포함될 것으로 예상된다. 여러 국가에 사무소를 두고 있다는 점은 다양한 AI 커뮤니티에서 인재를 유치하려는 글로벌 채용 전략을 시사한다.
향후 방향
AMI Labs의 장기 목표는 인간과 유사한 방식으로 세계를 이해하고 상호작용할 수 있는 AI 시스템을 만드는 것이다. 여기에는 제한된 데이터에서 학습하고, 작업 간 일반화하며, 인과 관계에 대해 추론할 수 있는 모델 개발이 포함된다. 이 회사는 자체 독점 기술을 구축하면서도 연구를 발표하여 더 넓은 과학 커뮤니티에 기여할 계획이다.
안전 및 관리 용이성에 대한 초점은 핵심 차별점이다. 르쿤은 고급 AI의 잠재적 위험에 대한 우려를 해결하면서 안전하고 통제 가능한 AI 시스템을 설계하는 것의 중요성을 강조해 왔다. 이는 Artificial intelligence safety institute와 같은 조직의 작업과 일치하지만, AMI Labs는 정책이 아닌 기술적 관점에서 안전에 접근한다.
향후 몇 년 동안 AMI Labs는 다른 AI 실험실의 전통을 따라 연구 논문을 발표하고 일부 모델을 오픈소스로 공개할 것으로 예상된다. 이 회사의 성공은 수십 년 동안 많은 연구자를 어렵게 만든 세계 모델 연구의 돌파구를 마련할 수 있는지에 달려 있다.
같이 보기
참고 자료
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