2016년 3월, 이세돌 9단이 알파고(AlphaGo)에 1승 4패로 졌다. 전 세계 2억 명이 그 대국을 시청했다. 그 알파고를 설계한 David Silver가 2026년 4월 27일, 창업 5개월 만에 씨드 라운드에서 1조 6,500억원을 받았다. 제품이 없다. 매출이 없다. 공개된 로드맵도 없다. 유럽 역사상 최대 씨드 라운드다.
🔍 David Silver와 Ineffable Intelligence: 배경
라운드 씨드 $1.1억 (약 1조 6,500억원) — 유럽 역사상 최대 씨드
리드 세쿼이아 캐피털 · Lightspeed Venture Partners 공동
참여 Nvidia($2.5억 이상) · Google · Index Ventures · DST Global
정부 영국 Sovereign AI Fund · British Business Bank 직접 투자
창업 2025년 11월 (David Silver, DeepMind 퇴사 후)
목표 superlearner — 인간 데이터 없이 모든 지식을 발견하는 AI
David Silver는 DeepMind 강화학습팀 수장이자 UCL(런던대학교) 컴퓨터과학 교수다. 그가 설계에 참여한 시스템들은 인류 역사를 몇 번 바꿨다. 2016년 알파고는 인간 최강 바둑 기사를 꺾은 최초의 AI였다. 2017년 알파제로(AlphaZero)는 바둑·체스·장기의 규칙만 알려주면 인간의 기보 데이터 없이 스스로 3일 만에 세계 최강 수준에 도달했다. 인간 데이터 없이 강화학습만으로 최고 성능을 달성한 첫 번째 사례였다. 2022년 알파텐서(AlphaTensor)는 50년 동안 인간이 풀지 못한 행렬 곱셈 알고리즘 문제를 스스로 풀었다. Silver는 이 세 시스템의 공통 원리인 강화학습(Reinforcement Learning)을 세계에서 가장 깊이 이해하는 연구자다.
💡 superlearner: 인간 데이터 없이 모든 것을 배우는 AI
현재 ChatGPT, Claude, Gemini 같은 대형 언어 모델(LLM)은 인터넷에 존재하는 인간의 글·코드·대화로 훈련한다. 인간이 만든 데이터가 없으면 아무것도 배울 수 없다. 인간 지식의 총량이 AI의 한계가 된다. 알파제로는 달랐다. 바둑의 규칙만 주면 스스로 수백만 번 대국을 반복하며 인간이 수천 년 동안 발견한 정석을 3일 만에 독자적으로 재발견했고, 인간이 한 번도 생각하지 못한 수를 뒀다.
Silver의 핵심 가설은 이것이다. 바둑에서 작동했다면, 모든 지식 영역에서 작동할 수 있다. 회사 블로그의 표현: “성공한다면, 이것은 다윈에 필적하는 과학적 돌파구가 될 것이다. 다윈의 법칙이 모든 생명을 설명했듯이, 우리의 법칙은 모든 지능을 설명하고 만들 것이다.”
📊 왜 제품도 없이 1.65조가 들어갔는가
① 트랙 레코드가 곧 담보다
알파고·알파제로·알파텐서를 실제로 만든 사람이라는 사실 자체가 투자 근거다. 이 분야에서 이 수준의 트랙 레코드를 가진 사람은 지구상에 없다. Sovereign AI Fund 수장 Joséphine Kant: “세계에서 슈퍼러너를 만들 수 있다고 믿을 만한 창업자는 극소수다. David는 그 중 한 명이다.”
② LLM 스케일링 한계에 대한 베팅
AI 업계에서 LLM 데이터 확장의 한계 논의가 커지고 있다. 강화학습 기반 접근은 이 한계를 우회하는 경로다. 투자자들의 신호: AI의 다음 도약은 기존 모델 스케일링이 아니라 학습 방식 자체를 바꾸는 것에서 온다.
③ 영국 정부의 국가 전략 투자
영국 과학기술부 장관 Liz Kendall: “영국이 AI를 받기만 하는 나라가 아니라 AI를 만드는 나라가 될 것.” Sovereign AI Fund의 두 번째 직접 딜. 미국·중국에 이은 AI 3위 국가를 자처하는 영국의 국가 전략 투자다.
⚠️ 냉정하게 봐야 할 것
알파제로는 완전히 정의된 규칙이 있는 게임에서 작동했다.
언어·과학·수학 같은 열린 도메인은 근본적으로 다른 난이도다.
타임라인 불명확. 투자자들도 단기 수익을 기대하지 않는다.
Yann LeCun(AMI Labs) · Ilya Sutskever(SSI)도 같은 방향에 동시 베팅 중.
알파제로는 현실 세계가 아닌 완벽하게 정의된 규칙 안에서 작동했다. 현실 세계는 규칙이 불완전하고 보상 신호가 명확하지 않다. 강화학습을 열린 도메인에 적용하는 것은 바둑과 근본적으로 다른 난이도다. 또한 Yann LeCun이 창업한 AMI Labs가 3월 1조 5,000억원 라운드를 완료했고, Ilya Sutskever의 SSI도 4조 8,000억원을 조달했다. AI 3대 석학이 동시에 같은 방향에 베팅하는 것은 흥미롭지만, 셋 모두 동시에 성공할 수는 없다.
🇰🇷 한국 창업자·투자자에게 이 딜이 말하는 것
투자자 입장에서 이 딜은 AI 시대 투자의 핵심 논리를 그대로 보여준다. 무엇을 만들 것인가보다 누가 만드는가가 더 중요하다. 한국 AI 투자에서도 같은 질문이 유효하다. 이 팀이 이전에 무엇을 만들었는가. 알파고라는 움직일 수 없는 트랙 레코드처럼, 팀이 이전에 검증한 성과가 초기 투자 판단의 핵심 근거가 된다.
창업자 입장에서는 LLM의 한계를 지금부터 생각해야 한다는 신호다. 데이터 의존성, 추론 오류, 새로운 지식 발견 불가능 — 이 한계가 강화학습 기반 접근으로 해소된다면, 현재 LLM 위에 쌓은 서비스 구조를 다시 설계해야 할 시점이 온다. 세쿼이아 캐피털·Nvidia·Google이 동시에 베팅했다는 것은 그 방향이 진지하게 검토되고 있다는 신호다. 2016년 알파고가 이세돌을 이겼을 때 세계는 충격을 받았다. 그 충격을 만든 사람이 지금 더 큰 베팅을 하고 있다. 이번에는 바둑판이 아니라 지능 그 자체가 목표다.
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👉 전문 보기: demoday.co.kr/startup/6643
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