얀 르쿤의 AMI Labs, JEPA 아키텍처로 10억 달러 시드 투자 유치 — LLM을 넘어서는 AI의 미래

2026년 3월 10일, 튜링상 수상자이자 합성곱 신경망(CNN)의 공동 발명자인 얀 르쿤(Yann LeCun)이 설립한 AMI Labs(Advanced Machine Intelligence Labs)가 10억 3천만 달러(약 1조 4천억 원) 규모의 시드 라운드를 발표했습니다. 기업 가치 35억 달러(약 4조 7천억 원)로 평가받은 이번 투자는 유럽 스타트업 역사상 최대 규모의 시드 라운드이며, AI 업계 전체를 놓고 봐도 전례 없는 금액입니다. 르쿤은 현재 AI 업계를 지배하는 대규모 언어 모델(LLM)이 근본적인 한계에 봉착했다고 주장하며, JEPA(Joint Embedding Predictive Architecture)라는 완전히 다른 아키텍처로 '진짜 지능'을 구현하겠다는 대담한 비전을 제시했습니다.

이번 투자는 단순한 자금 조달을 넘어, AI 발전의 방향성에 대한 근본적인 질문을 던지고 있습니다. 텍스트 기반 토큰 예측으로는 도달할 수 없는 물리 세계에 대한 이해, 즉 '월드 모델(World Model)'이 차세대 AI의 핵심이 될 것이라는 르쿤의 오랜 신념이 마침내 실체를 갖추기 시작한 것입니다.

메타 퇴사에서 AMI Labs 설립까지

얀 르쿤은 2025년 11월 메타(Meta)의 수석 AI 과학자 직을 떠났습니다. 메타에서 10년 이상 AI 연구를 이끌었던 그는 LLM 중심의 업계 흐름에 대한 비판을 점점 강하게 표출해왔습니다. 르쿤은 "자율주행차가 17세 청소년처럼 20시간 연습으로 운전을 배울 수 없다"는 비유를 들며, 텍스트 데이터만으로는 물리 세계를 진정으로 이해하는 AI를 만들 수 없다고 역설했습니다. 이는 단순한 학문적 견해가 아니라, 새로운 회사를 세울 만큼 강한 확신이었습니다.

2025년 12월 포춘(Fortune)지에 AMI Labs 설립 소식이 처음 보도되었고, 불과 4개월 만에 10억 달러가 넘는 자금을 유치하는 데 성공했습니다. AMI는 프랑스어로 '친구'를 의미하며, 본사는 파리에 두고 뉴욕, 몬트리올, 싱가포르, 취리히에 연구 거점을 운영합니다. 에마뉘엘 마크롱 프랑스 대통령의 지지 속에 유럽의 주권적 AI 이니셔티브로도 자리매김하고 있습니다.

핵심 리더십 구성

CEO로는 의료 AI 스타트업 나블라(Nabla)를 이끌었던 알렉상드르 르브룅(Alexandre LeBrun)이 합류했으며, 르쿤은 집행 회장(Executive Chairman)을 맡고 있습니다. 최고과학책임자(CSO) 사이닝 시에(Saining Xie)는 구글 딥마인드 출신이며, 최고연구혁신책임자(CRIO) 파스칼 풍(Pascale Fung)과 월드 모델 VP 마이크 래밧(Mike Rabbat)은 모두 메타 AI 연구팀 출신입니다. 최고운영책임자(COO)로는 로랑 솔리(Laurent Solly)가 참여했습니다. 비전 연구와 자기지도학습(self-supervised learning) 분야의 세계적 전문가들로 구성된 드림팀이라 할 수 있습니다.

JEPA 아키텍처: LLM과 무엇이 다른가

JEPA는 르쿤이 2022년에 제안한 프레임워크로, 현재 GPT, Claude, Gemini 등을 구동하는 트랜스포머 기반 자기회귀 모델과 근본적으로 다른 접근법을 취합니다. LLM이 다음 토큰(단어 조각)을 예측하는 방식으로 학습하는 반면, JEPA는 압축된 잠재 공간(latent space)에서 미래 상태를 예측합니다. 쉽게 말해, LLM이 "텍스트의 표면"을 배운다면, JEPA는 "세계의 규칙"을 배우는 것입니다.

이 차이가 왜 중요한지 구체적으로 살펴보겠습니다. LLM이 "물은 100도에서 끓는다"는 사실을 안다면, 그것은 토큰 간 통계적 상관관계를 학습한 결과입니다. 하지만 JEPA 기반 월드 모델은 비디오 데이터를 통해 물이 실제로 상전이하는 과정을 관찰하고, 인과관계를 직접 학습합니다. 18개월 된 아이가 감각 경험을 통해 중력을 직관적으로 이해하는 것처럼, JEPA는 물리 세계의 인과적 구조를 포착하는 것을 목표로 합니다.

기술적으로 JEPA는 관련된 입력 쌍(예: 비디오의 연속 프레임)을 인코더로 변환하여 본질적 특징만 추출한 추상적 표현을 만들고, 예측 모듈이 현재 프레임의 표현을 바탕으로 다음 프레임의 추상 표현을 예측하도록 훈련됩니다. 불확실하거나 노이즈가 많은 정보는 인코딩 단계에서 걸러내어, 관련 없는 세부사항을 무시하면서도 핵심 정보를 보존합니다. 메타에서 이미 I-JEPA(이미지), V-JEPA 2(100만 시간 이상의 비디오로 훈련), VL-JEPA(멀티모달) 등 여러 버전이 개발된 바 있습니다.

특히 V-JEPA 2는 비디오 기반으로 훈련된 최초의 월드 모델로서, 새로운 환경에서 제로샷(zero-shot) 로봇 제어와 계획 수립이 가능하다는 점이 주목할 만합니다. 같은 비전 인코더와 훈련 데이터를 사용한 표준 VLM 대비 학습 가능 파라미터가 50% 적으면서도 더 높은 성능을 달성했습니다.

투자자 구성과 전략적 의미

이번 라운드의 공동 리드 투자자는 캐세이 이노베이션(Cathay Innovation), 그레이크로프트(Greycroft), 히로 캐피탈(Hiro Capital), HV 캐피탈, 그리고 제프 베이조스의 개인 투자 회사 베이조스 엑스페디션스(Bezos Expeditions)입니다. 여기에 엔비디아, 도요타 벤처스, 삼성, 싱가포르 테마섹이 전략적 투자자로 참여했습니다. 프랑스 VC 다프니(Daphni), 한국 SBVA, 그리고 팀 버너스리, 짐 브레이어, 마크 큐반, 에릭 슈미트 등 기술 업계 거물들도 개인 자격으로 투자했습니다.

투자자 구성이 시사하는 바가 큽니다. 엔비디아는 AI 칩 시장의 절대 강자이면서도 LLM 이후의 패러다임에 베팅하고 있으며, 도요타의 참여는 자율주행 분야에서 월드 모델의 활용 가능성을 반영합니다. 삼성과 SBVA의 투자는 한국 기업들도 이 새로운 AI 패러다임에 깊은 관심을 갖고 있음을 보여줍니다. 다소(Dassault)와 뮬리에(Mulliez) 그룹 등 프랑스 산업 대기업의 참여는 제조업과 항공우주 분야에서의 응용 가능성을 시사합니다.

제품 로드맵과 목표 시장

AMI Labs의 첫 번째 제품은 독자적 비디오 기반 모델인 AMI Video입니다. 다만 CEO 르브룅은 "3개월 안에 제품을 출시하고, 6개월에 매출을 올리고, 12개월에 ARR 1천만 달러를 달성하는 전형적인 AI 스타트업이 아니다"라고 분명히 밝혔습니다. 첫해는 기초 연구와 인재 확보에 집중하며, 기업 파트너십 논의는 6~12개월 내에 시작될 것으로 예상됩니다.

목표 시장은 복잡한 물리 시스템을 운영하는 조직들입니다. 산업 로봇 분야에서 월드 모델을 갖춘 로봇은 새로운 물체에 대한 파지 전략을 재프로그래밍 없이 정신적으로 시뮬레이션할 수 있습니다. 자율주행 분야에서는 예측 불가능한 보행자나 극한 기상 상황 등 에지 케이스를 시뮬레이션하여 실제 배치 전 테스트가 가능합니다. 의료 분야에서는 LLM의 할루시네이션 문제가 가장 심각한 비용을 초래하는 영역으로, 치료 전파를 생물학적 시스템을 통해 시뮬레이션하는 의사결정 지원으로의 전환을 목표로 합니다.

경쟁 환경과 업계 반응

르쿤 자신이 예측한 대로 "월드 모델"은 이미 AI 업계의 새로운 버즈워드가 되고 있습니다. 페이페이 리(Fei-Fei Li)의 월드 랩스(World Labs)는 2026년 2월 10억 달러를 유치하고 지속적 3D 환경을 생성하는 상용 제품 '마블(Marble)'을 출시했습니다. 구글 딥마인드의 지니 3(Genie 3)는 텍스트로부터 포토리얼리스틱 인터랙티브 환경을 생성하며, 엔비디아의 코스모스(Cosmos) 플랫폼은 2026년 초까지 200만 건 이상의 다운로드를 기록했습니다.

하지만 대부분의 연구자들은 LLM 대체보다는 하이브리드 통합을 전망하고 있습니다. LLM의 언어 추론 능력과 월드 모델의 물리적 계획 능력을 결합하는 방향이 현실적이라는 것입니다. 업계에서는 표준 LLM을 리브랜딩하는 '월드 모델 워싱(world model washing)'에 대한 경계의 목소리도 나오고 있습니다.

미래 전망: AI 패러다임의 분기점

AMI Labs의 등장은 AI 발전 경로에 대한 가장 직접적인 도전입니다. 르쿤은 AMI가 유럽 최초의 GAFAM급 기업이 될 수 있다는 포부를 밝혔습니다. 핵심 질문은 "월드 모델이 매력적으로 들리는가"가 아니라 "JEPA 방식의 방법론이 스케일링될 수 있는가"입니다.

기술적 검증은 아직 초기 단계에 머물러 있으며, 구체적인 벤치마크 결과가 공개되지 않은 상태에서 10억 달러라는 투자 규모는 순수하게 르쿤의 명성과 비전에 대한 베팅이라고 볼 수 있습니다. 오픈소스 코드 공개와 연구 결과 검증이 첫해 핵심 과제가 될 것이며, 업계는 AMI Labs가 실제로 LLM의 구조적 한계를 극복하는 결과물을 보여줄 수 있을지 주목하고 있습니다.

향후 6~12개월간 AMI Video의 초기 성능 시연, 산업 파트너십 체결, 그리고 오픈소스 연구 공개가 이 거대한 베팅의 방향을 가늠할 첫 번째 이정표가 될 것입니다. AI 업계의 판도를 바꿀 수 있는 가장 야심찬 도전이 이제 막 시작되었습니다.