# 얀 르쿤, 물리적 세계를 이해하는 AI 구축 위해 10억 달러 조달 > Clean Markdown view of GeekNews topic #27398. Use the original source for factual precision when an external source URL is present. ## Metadata - GeekNews HTML: [https://news.hada.io/topic?id=27398](https://news.hada.io/topic?id=27398) - GeekNews Markdown: [https://news.hada.io/topic/27398.md](https://news.hada.io/topic/27398.md) - Type: GN+ - Author: [xguru](https://news.hada.io/@xguru) - Published: 2026-03-11T10:25:26+09:00 - Updated: 2026-03-11T10:25:26+09:00 - Original source: [wired.com](https://www.wired.com/story/yann-lecun-raises-dollar1-billion-to-build-ai-that-understands-the-physical-world/) - Points: 5 - Comments: 1 ## Summary **얀 르쿤**이 이끄는 스타트업 **Advanced Machine Intelligence(AMI)** 가 10억 달러 규모의 투자를 확보하며, **물리적 세계를 이해하는 AI** 구축에 본격 착수했습니다. 르쿤은 언어 중심의 LLM이 아닌 **세계 모델(world model)** 접근을 통해 추론·계획·기억 능력을 통합한 새로운 지능 구조를 제시합니다. 그는 AI가 특정 기업의 통제 아래 놓여서는 안 된다고 강조하며, 오픈소스 기반의 개발로 산업 전반에 적용 가능한 **보편적 세계 모델**을 목표로 하고 있습니다. ## Topic Body - 메타 전 최고 AI 과학자 **얀 르쿤**이 공동 설립한 스타트업 **Advanced Machine Intelligence(AMI)** 가 **10억 달러 이상 투자 유치**를 완료 - AMI는 **세계 모델(world model)** 을 개발해 물리적 세계를 이해하고 추론·계획·기억 기능을 갖춘 **새로운 형태의 AI 시스템**을 구축 목표로 함 - 르쿤은 **대규모 언어 모델(LLM)** 이 인간 수준 지능에 도달할 수 없다고 비판하며, **물리 세계 기반의 학습**이 진정한 지능의 핵심이라 주장 - 투자에는 **Bezos Expeditions, Eric Schmidt, Mark Cuban** 등 주요 인사가 참여했으며, 르쿤은 **Meta와 협력 가능성**도 언급 - AMI는 **오픈소스 기술 개발**을 지향하며, 향후 **보편적 세계 모델**을 구축해 산업 전반에 적용할 계획 --- ### AMI 설립과 자금 조달 - **Advanced Machine Intelligence(AMI)** 는 파리에 본사를 둔 스타트업으로, **얀 르쿤**이 메타 퇴사 후 공동 설립 - 르쿤은 메타의 **Fundamental AI Research(FAIR)** 연구소를 이끌었던 인물로, 2025년 11월 메타를 떠남 - 이번 투자 라운드에서 **10억 달러 이상**을 확보했으며, 기업 가치는 **35억 달러**로 평가 - 주요 투자자는 **Cathay Innovation, Greycroft, Hiro Capital, HV Capital, Bezos Expeditions** 등 - **Mark Cuban, Eric Schmidt, Xavier Niel** 등도 참여 - AMI는 파리 외에도 **몬트리올, 싱가포르, 뉴욕**에 사무소를 두고 글로벌 운영 예정 ### 르쿤의 AI 철학과 LLM 비판 - 르쿤은 인간의 추론이 **언어보다 물리 세계 경험**에 기반한다고 강조 - “LLM을 확장해 인간 수준 지능에 도달할 수 있다는 생각은 완전한 허상”이라고 발언 - 그는 **LLM의 코드 생성 능력**은 인정하지만, 인간 수준 지능으로 이어지지 않는다고 지적 - 르쿤은 메타 내에서 **Joint-Embedding Predictive Architecture(JEPA)** 등 세계 모델 연구를 진행했으나, 메타가 LLM 중심 전략으로 전환하면서 독립을 결심 - “외부에서 더 빠르고, 저렴하며, 효율적으로 개발할 수 있다”고 설명 ### AMI의 기술 목표와 산업 적용 - AMI는 **지속적 기억, 추론, 계획 능력**을 갖춘 AI 시스템을 개발 목표로 함 - “통제 가능하고 안전한 AI”를 지향 - 초기 협력 기업으로 **Toyota, Samsung** 등이 언급됨 - 예시로 항공기 엔진의 **세계 모델**을 구축해 효율과 신뢰성을 개선하는 방안 제시 - 장기적으로 **보편적 세계 모델(universal world model)** 을 개발해 산업 전반에 적용 계획 ### 공동 창업진 구성 - 르쿤 외 공동 창업자는 메타 출신 인사 다수 포함 - **Michael Rabbat**(전 연구과학 디렉터), **Laurent Solly**(전 유럽 부사장), **Pascale Fung**(전 AI 연구 디렉터) - **Alexandre LeBrun**(전 Nabla CEO)이 AMI CEO로, **Saining Xie**(전 Google DeepMind 연구원)가 최고과학책임자(CSO)로 참여 ### 오픈소스와 AI 통제 논의 - 르쿤은 AI가 **특정 기업에 의해 독점되어서는 안 된다**며 **오픈소스 개발** 방침을 강조 - 최근 미 국방부가 **Anthropic을 블랙리스트에 올린 사건**을 언급하며, AI 통제권 논란을 지적 - 그는 “AI의 선악 판단은 개인이 아닌 **민주적 절차**가 결정해야 한다”고 발언 - 과거 자신이 개발에 기여한 **합성곱 신경망(CNN)** 이 일부 국가의 감시 시스템에 사용된 사례를 언급 - AI의 군사적 사용에 대해, 과거 **자율무기 금지 운동**이 있었지만 현재는 **우크라이나의 자율 드론 활용** 등 방어적 용도로 발전했다고 설명 ### 향후 계획 - AMI는 **첫 AI 모델을 조속히 공개**할 예정이나, 초기에는 대중적 주목을 기대하지 않음 - 산업 파트너와의 협업을 통해 기술 적용 범위를 확장하고, 장기적으로 **범용 지능 시스템**으로 발전 목표 - 르쿤은 “매우 야심찬 계획”이라며 미소로 마무리 발언 ## Comments ### Comment 52807 - Author: neo - Created: 2026-03-11T10:25:26+09:00 - Points: 1 ###### [Hacker News 의견들](https://news.ycombinator.com/item?id=47320600) - 세계 모델에는 훨씬 더 많은 **자유도**가 존재함 LLM은 본질적으로 정적인 텍스트, 즉 인간이 세상을 설명한 언어 데이터만을 학습하기 때문에 실제 세계로부터 배우지 못함 그래서 기존 아이디어를 재조합할 수는 있어도 진정한 **창의적 발견**이나 발명은 거의 불가능함 물리적 세계를 기반으로 한 시공간적 이해를 학습하는 스타트업이 등장한다면, AGI로 가는 진짜 병목을 해결하려는 시도가 될 것임 설령 부분적으로만 성공하더라도 현재 LLM이 구조적으로 도달할 수 없는 일반화와 창의성을 열 수 있을 것이라 생각함 - 나는 이 관점이 이해되지 않음 AGI의 병목은 **지속적 학습**과 역전파(backpropagation)에 있다고 봄 인간의 뇌는 역전파 방식으로 학습하지 않으며, 세계 모델도 결국 우리가 익숙한 딥러닝 구조와 다르지 않음 만약 ‘세상으로부터 배우는 것’이 병목이라면, 시각-행동 LLM을 로봇이나 시뮬레이션 환경에서 강화학습 루프로 돌리면 됨 - 인류의 축적된 지식만으로도 충분히 **혁신적인 아이디어**를 만들 수 있다고 생각함 모든 분야가 물리 세계와 직접 상호작용하는 것은 아니며, 이미 기록된 역사 속 정보만으로도 3D 물리 법칙이 적용되는 가상 시뮬레이션을 만들 수 있음 현재 LLM이 부족한 것은 **내적 동기**임 — 스스로 생각하고 반성하며 자기 수정하는 능력 나 역시 제한된 기억과 주의력 속에서 창작하지만, AI와 상의하면 새로운 아이디어를 얻음 결국 인간의 사고도 배운 것의 조합일 뿐이며, AI도 그 연장선에 있음 - LLM은 언어와 기호의 영역에서 작동하지만, 인간은 언어화되지 않은 **직접적 경험**으로부터도 많은 것을 배움 Yann LeCun의 강연에서 들은 바에 따르면, 인간 아기는 생후 몇 년 동안 LLM이 학습하는 데이터보다 훨씬 많은 감각 데이터를 경험함 이것이 언어 기반 모델의 근본적 한계라고 생각함 - 냉소적으로 보자면, 이번 일은 단지 **돈이 돈을 쫓는 현상** 같음 LeCun은 훌륭한 세일즈맨이지만, 실패하더라도 사회가 그를 보호할 것임 그래서 솔직히 존경심은 없음 - LeCun이 지난 10년간 Gary Marcus를 조롱하더니 이제는 그의 입장으로 돌아온 듯함 이미 오래전부터 Tenenbaum이 세계 모델을 연구해왔는데, 벤처 문화권 사람들은 이런 연구 동향을 잘 모름 그래서 투자 대상으로 이용하기 쉬움 - 작년 8월 Yann과 점심을 함께했을 때, 그는 Meta를 떠날지 고민 중이라고 했음 나는 그에게 남의 꿈을 돕기보다 자신의 회사를 차리라고 조언했음 LLM이 인간 수준의 지능으로 이어지지 않는다는 그의 견해에는 동의하지만, **세계 모델 전략**이 정답인지는 확신이 없음 - 어떤 전략이 더 나은 길이라고 생각하는지 구체적으로 듣고 싶음 - 결국 스타트업 형태로 나오는군요 개인적으로는 **Mila 같은 연구소 모델**이 더 적합하다고 봤음 그래도 LeCun의 커리어와 그의 [트윗 답변](https://x.com/ylecun/status/1951854741534953687)은 그 자체로 말해줌 어떻게 수익을 낼지 궁금하지만, 성공을 기원함 역사적으로 의미 있는 연구는 항상 **안정적인 대기업 연구소**에서 나왔음 — Bell Labs, IBM Research, Xerox PARC, MSR 등 - Yann의 영향력은 의심할 여지가 없지만, Meta에서 막대한 자원을 가지고도 눈에 띄는 결과가 없었음 세계를 비디오로 이해한다는 접근은 이미 **Seedance, Kling, Sora** 같은 비디오 모델들이 하고 있음 그래서 이번 시도가 얼마나 다른지 잘 모르겠음 - “Meta에서 아무것도 안 나왔다”는 평가는 부당함 Meta는 세계적 수준의 연구를 많이 공개했고, 오픈소스 기여도 큼 예를 들어 [Beyond Language Modeling: An Exploration of Multimodal Pretraining](https://arxiv.org/pdf/2603.03276) 논문은 대규모 실험 기반의 통찰을 담고 있음 LeCun은 제품 책임자가 아니라 **연구 리더**로서 훌륭히 역할을 수행했다고 생각함 - 대부분의 과학자가 세상을 뒤흔드는 연구를 하는 건 아니므로, 그런 이유로 의견을 무시하는 건 옳지 않음 과학은 경쟁 시장이 아님 그리고 “이해한다”는 단어는 너무 많은 의미를 담고 있음 — 여전히 모델은 같은 오류를 반복함 - 자원이 많다고 항상 최고의 결과가 나오는 건 아님 때로는 **열정과 자유**가 더 중요한 동력임 - LeCun이 Meta를 떠난 이유 중 하나는, 회사가 LLM 중심으로만 움직였기 때문이라고 함 그는 LLM이 AGI로 가는 길이 아니라고 믿음 - 어쩌면 단순히 **너무 어려운 문제**일 수도 있음 - Yann LeCun이 세계 모델 스타트업 **AMI(Amilabs)** 를 설립하며 50억 달러 이상의 기업가치를 목표로 함 CEO로 LeBrun, CFO로 LeFunde, 후처리 책임으로 LeTune을 영입했다고 함 [TechCrunch 기사](https://techcrunch.com/2025/12/19/yann-lecun-confirms-his-ne...) 참고 - 펀드 담당이 LeFunde, 파인튜닝 담당이 LeTune이라니 이름이 너무 절묘함 - 그냥 이름을 **LeLabs**로 하지 그랬나 싶음 - 세상은 이제 **이름 운명론자(nominative determinist)** 들이 지배하는 듯함 - 채용 정책이 농담처럼 들릴 정도로 일관됨 - 이번 일은 시기적으로도 적절함 세상이 LLM에 너무 집중되어 있으니, 다른 형태의 모델 연구가 계속되어야 함 또한 유럽이 **매력적인 AI 연구 환경**을 갖추는 계기가 되길 바람 - LeCun의 견해에 동의하든 아니든, 이번 일은 **유럽에 좋은 일**이라 생각함 미국과 중국 중심의 AI 생태계에 대항할 자본력 있는 연구소가 필요함 Mistral은 통합 및 컨설팅 중심으로 전환했기에 연구 최전선은 비어 있음 - AMI의 기술적 접근은 **JEPA** 기반일 가능성이 높음 LeCun의 비전 문서 [A Path Towards Autonomous Machine Intelligence](https://openreview.net/pdf?id=BZ5a1r-kVsf)를 참고하면 그의 구상이 잘 드러남 JEPA는 스타트업도 충분히 시도 가능한 구조이며, 우리 3인 스타트업도 의료 시계열 데이터를 이용해 JEPA를 학습시켰음 유럽에도 이런 **독립적 연구 노선**이 필요함 - 일부 기사에 따르면 본사는 **싱가포르**에 설립될 예정이라고 함 [Straits Times 기사](https://www.straitstimes.com/business/ai-godfather-raises-1-3-billion-for-start-up-with-singapore-as-key-base) - 개인적으로는 Mistral을 여전히 좋아함 **가격 대비 성능**이 뛰어나고, 언어 학습 관련 작업에는 최고임 - 투자자로서 소액을 넣었지만, LeCun이 자신의 철학을 고수할 가능성이 높다고 봄 만약 그의 시각이 맞다면 유럽에 큰 도움이 되겠지만, 틀리다면 그냥 **제로섬 투자**가 될 것임 그래도 비디오 데이터라는 미개척 자원이 많으니, 좋은 결과를 기대함 - LeCun이 옳다고 믿는지 여부가 곧 이번 시도가 유럽에 좋은 일인지의 판단과 직결됨 만약 LLM이 이미 충분하고 **RSI(Recursive Self-Improvement)** 가 임박했다고 본다면, 이번 일은 오히려 **주의 분산**일 뿐임 - [FT 기사 링크](https://archive.is/20260310070651/https://www.ft.com/content/e5245ec3-1a58-4eff-ab58-480b6259aaf1) - 링크가 작동하지 않음. 원본 URL이 중복되어 리디렉션 루프가 생김 - 솔직히 나는 아직 **세계 모델 붐**을 이해하지 못함 수십 년째 이론만 존재했는데, LLM은 실제로 산업을 바꿔버렸음 그런데도 사람들은 여전히 “LLM은 아니다, 진짜는 세계 모델이다”라고 말함 - 결국 LLM과 세계 모델은 **융합**될 것이라 봄 세계 모델은 미래를 예측하고, LLM도 이미지 토큰을 예측하도록 학습할 수 있음 이는 매우 강력한 **지도 신호**가 될 수 있음 - “세계 모델”이라는 용어가 너무 다양하게 쓰임 LLM이 학습 중 형성하는 내부 표현도 일종의 세계 모델이라 볼 수 있음 하지만 LLM은 **복제 기술**에 가깝고, 진정한 학습이나 창의성은 부족함 반면 동물 지능 접근법은 실제 세계의 변화를 예측하고, 피드백을 통해 스스로 수정함 즉, 현실에 **기반한 학습 구조**이며, 환각을 줄이고 목표 달성 행동을 계획할 수 있음 이런 의미에서 “세계 모델”은 단순한 내부 표현이 아니라, 세상과 상호작용하며 배우는 **행동적 모델**임 - 미국 중심의 AI 경쟁 구도 속에서 이런 **새로운 유럽발 도전**이 신선하게 느껴짐 기존 모델들은 서로를 복제하며 경쟁했을 뿐, 진정한 혁신은 부족했음