얀 르쿤의 AMI Labs: LLM의 한계를 넘으려는 10.3억 달러 베팅

LLM은 막다른 길이라는 르쿤의 오래된 테제

2025년 말 Meta를 떠난 딥러닝의 아버지 Yann LeCun이 2026년 3월 10일 새 스타트업의 첫 번째 공식 등장을 세계에 알렸다. Advanced Machine Intelligence Labs, 줄여서 AMI Labs는 시드 단계에 10억 3천만 달러를 조달하며 유럽 역사상 최대 시드 라운드 기록을 세웠다. 기업 가치는 이미 35억 달러에 이른다. 제품도 없고 매출도 없는 연구 스타트업이 이 규모의 자금을 끌어들인 배경에는, LeCun이 수년간 공개적으로 주장해온 하나의 테제가 있다. 현재의 대형 언어 모델은 진정한 지능에 이르는 길이 아니라는 것이다.

LeCun은 현재 AI 업계의 지배적 패러다임인 대형 언어 모델에 대해 일관되고 날카로운 비판을 제기해왔다. LLM은 다음 토큰을 예측하는 통계적 기계이며, 이 방식으로는 인과관계를 이해하고, 물리 법칙을 추론하고, 새로운 환경에서 계획을 세우는 능력을 결코 달성할 수 없다는 것이 그의 주장이다.

그가 즐겨 드는 예가 "모라벡의 역설"이다. 컴퓨터에게 어려운 것(미적분, 체스, 바둑)은 LLM도 잘한다. 그러나 어린아이에게 쉬운 것(의자를 피해 걸어가기, 낯선 물건 집어 들기, 방금 본 장면의 원인 추론하기)은 LLM이 여전히 형편없다. LeCun은 이 격차가 스케일링으로 메워지지 않는다고 본다.

AMI Labs는 이 주장의 사업적 구현이다. 회사의 미션은 언어가 아닌 현실 세계에서 학습하는 AI, 즉 "월드 모델"을 구축하는 것이다.

JEPA, 픽셀이 아니라 인과 구조를 예측하는 아키텍처

AMI Labs의 기술적 기반은 LeCun이 Meta 재직 중이던 2022년 제안한 JEPA(Joint Embedding Predictive Architecture)다.

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JEPA와 기존 생성 AI의 핵심 차이는 무엇을 예측하는가에 있다. GPT나 Sora 같은 생성 모델은 다음 픽셀 또는 다음 단어를 직접 예측한다. 이는 막대한 계산 비용을 요구하고, 예측 불가능한 세부사항으로 결과물이 가득 찬다. JEPA는 출력을 직접 예측하지 않고, 두 상태를 연결하는 인과 구조를 추상 표현 공간에서 예측한다.

공이 바닥을 굴러가는 장면을 볼 때, 인간은 모든 광자를 재구성하지 않는다. "공이 중력에 의해 특정 방향으로 이동할 것"이라는 인과 관계만 파악한다. JEPA는 이 방식을 모방한다.

AMI Labs의 첫 번째 주요 기술 성과는 V-JEPA 2다. 비디오로 훈련된 이 월드 모델은 시각적 이해와 예측에서 최고 성능을 달성했으며, 특히 학습 중 본 적 없는 물체를 새로운 환경에서 조작하는 제로샷 로봇 플래닝 능력을 보여줬다. 이는 현재 LLM이 달성하지 못한 영역이다.

10억 3천만 달러가 모인 투자 구성

10억 3천만 달러 시드 라운드의 구성은 이례적이다.

공동 리드 투자자는 Cathay Innovation, Greycroft, Hiro Capital, HV Capital, Bezos Expeditions다.

전략적 투자자로는 Nvidia, Samsung, Toyota Ventures, Temasek(싱가포르 국부펀드), Bpifrance(프랑스 공공투자은행), Groupe Industriel Marcel Dassault, Association Familiale Mulliez, Publicis Groupe, Aglæ Ventures(LVMH 연계 펀드)가 참여했다.

개인 투자자로는 Jeff Bezos, 전 Google CEO Eric Schmidt, Mark Cuban, Xavier Niel, Tim Berners-Lee 부부, Jim Breyer가 이름을 올렸다.

파리에 본사를 둔 이 회사에 Nvidia와 Toyota, 싱가포르 국부펀드, 프랑스 국가 투자기관이 동시에 참여했다는 사실은 AMI Labs를 단순한 AI 스타트업이 아닌 지정학적 AI 전략의 교차점으로 읽게 한다. 실제로 이 투자는 유럽 AI 주권 담론과도 맞닿아 있다.

AMI Labs는 애초 5억 유로를 목표로 했으나, 투자 관심이 폭발적으로 몰리면서 목표를 초과했다. CEO Alexandre LeBrun은 "예상보다 빨리 예상보다 많은 자금이 모였다"고 밝혔다.

LeCun이 물러서고 LeBrun이 이끄는 팀

LeCun이 경영에서 한 발 물러서 Executive Chairman을 맡고, CEO는 Alexandre LeBrun이 담당한다. LeBrun은 Meta 산하의 AI 스타트업 Wit.ai를 2014년 페이스북에 매각한 연쇄 창업가이자, 디지털 헬스케어 스타트업 Nabla의 현 회장이다.

공동창업자 겸 최고과학책임자(CSO)는 뉴욕대학교 컴퓨터 비전 교수 Saining Xie다. 공동창업자 겸 최고연구혁신책임자는 홍콩과기대의 Pascale Fung이다. COO는 Facebook France 전 대표 Laurent Solly가 맡았다.

창업 연구진은 표현 학습, 사전훈련, 스케일링, 비디오 이해 전문가들로 구성되어 있다. 이들은 LeCun의 FAIR(Facebook AI Research) 인맥과 학계 네트워크에서 왔다.

첫 파트너는 왜 헬스케어인가

AMI Labs의 첫 번째 사업 파트너는 디지털 헬스케어 기업 Nabla다. 이는 우연이 아니다. LeBrun이 Nabla의 회장이기도 하며, 헬스케어는 LLM의 환각이 치명적 결과로 이어질 수 있는 영역이라 월드 모델의 강점이 가장 필요한 분야다. 정확한 추론과 인과 관계 이해가 진단과 치료 제안에서 결정적이기 때문이다.

중장기적으로 AMI Labs는 제조업, 자동차, 항공우주, 바이오의학 분야를 주요 타겟으로 한다. 이들 산업은 복잡한 물리적 환경에서 계획하고 추론할 수 있는 AI를 필요로 한다.

기대와 회의가 엇갈리는 시장의 반응

AMI Labs 발표 직후 AI 커뮤니티의 반응은 엇갈렸다. 지지하는 측은 LLM 스케일링의 한계가 점점 명확해지고 있으며, 월드 모델 접근법이 다음 S-커브를 이끌 것이라고 본다. LeCun의 트랙 레코드(CNN 선구, Meta FAIR 설립)는 그의 주장에 상당한 신뢰를 부여한다.

반론도 있다. 월드 모델의 상업화 시점이 불명확하다는 것이다. LeBrun 스스로 "제품을 3개월 안에 내놓거나, 6개월 안에 매출을 올리는 전형적인 응용 AI 스타트업이 아니다"라고 인정했다. 수년간의 기초 연구가 필요하며, 그동안 OpenAI, Anthropic, Google DeepMind는 LLM을 계속 개선할 것이다.

또한 LeCun의 핵심 주장인 "LLM은 스케일링으로 진정한 추론을 달성할 수 없다"는 테제 자체가 여전히 논쟁 중이다. GPT-5, Claude 4, Gemini Ultra와 같은 최신 모델들이 추론 능력에서 지속적으로 진전을 보이고 있기 때문이다.

CEO LeBrun은 "월드 모델"이 6개월 내에 유행어가 될 것이라며, 모든 회사가 자신을 월드 모델 기업이라 부를 것이라고 예상했다. AMI Labs의 차별점은 언어가 아닌 물리적 현실에서 학습한다는 데 있다고 강조했다.

30년 걸린 질문에 역사상 최대 시드 자금을 건 이유

Yann LeCun의 AMI Labs는 단순한 스타트업 자금 조달을 넘어, AI 업계의 방향성에 대한 근본적인 질문을 제기한다. 10억 달러가 넘는 시드 라운드는 LLM 패러다임에 대한 시장의 불확실성과, JEPA 기반 월드 모델이라는 대안적 접근에 대한 기대를 동시에 반영한다. 어린아이가 당연히 할 수 있는 일을 AI가 아직 하지 못하는 이유를 LeCun은 30년 이상 연구해왔다. AMI Labs는 그 답을 찾는 데 역사상 최대 규모의 시드 자금을 투입하는 실험이다.