얀 르쿤 AMI Labs 설립, 35억 달러 기업가치의 월드 모델 스타트업 전망 및 분석은? (2025년 1월 25일)

AI 업계의 거장 얀 르쿤(Yann LeCun)이 12년간 몸담았던 메타(Meta)를 떠나 새로운 스타트업 AMI Labs(Advanced Machine Intelligence)를 설립했습니다. 2018년 튜링상 수상자이자 딥러닝의 아버지로 불리는 그가 왜 안정적인 빅테크를 떠나 창업이라는 모험을 선택했는지, 그리고 그가 추구하는 '월드 모델(World Model)' 기술이 현재 AI 업계를 지배하는 대규모 언어 모델(LLM)과 어떻게 다른지 상세히 분석해 드리겠습니다.

얀 르쿤의 메타 퇴사 배경과 AMI Labs 설립

2025년 11월, 얀 르쿤은 메타에서의 퇴사를 공식 발표했습니다. 그는 2013년부터 메타에서 근무하며 페이스북 AI 연구소(FAIR)의 창립 디렉터로 5년, 이후 수석 AI 과학자(Chief AI Scientist)로 7년간 활동했습니다. 메타의 AI 전략을 이끌어온 핵심 인물이었던 그의 퇴사는 업계에 큰 파장을 일으켰습니다.

르쿤의 퇴사에는 복합적인 이유가 있었습니다. 가장 큰 요인은 조직 구조의 변화였습니다. 기존에는 마크 저커버그에게 직접 보고하던 체계였으나, 새로운 AI 책임자 알렉산더 왕(Alexandr Wang) 아래로 보고 체계가 변경되었습니다. 르쿤은 이에 대해 "연구자에게 무엇을 하라고 지시할 수 없습니다. 특히 저 같은 연구자에게는요"라고 직설적으로 표현했습니다.

또한 2025년 10월 메타가 초지능 연구소(Superintelligence Labs) 부서에서 600명의 직원을 해고했으며, 이 중 일부는 르쿤이 설립한 FAIR 출신이었습니다. 이러한 구조조정과 LLM 중심의 전략적 방향에 대한 철학적 차이가 그의 결정에 큰 영향을 미쳤습니다.

르쿤은 링크드인을 통해 새로운 스타트업 AMI Labs의 설립을 확인했습니다. "저는 지난 몇 년간 FAIR, NYU, 그리고 그 외 동료들과 함께 추진해온 고급 기계 지능(Advanced Machine Intelligence) 연구 프로그램을 계속하기 위해 스타트업을 설립합니다. 목표는 AI의 다음 큰 혁명을 이끄는 것입니다. 물리적 세계를 이해하고, 지속적인 메모리를 갖추며, 추론하고, 복잡한 행동 시퀀스를 계획할 수 있는 시스템을 만드는 것입니다."

35억 달러 기업가치와 핵심 투자자 현황

AMI Labs는 아직 공식 출시 전임에도 불구하고 약 5억 8,600만 달러(5억 유로) 규모의 투자를 35억 달러(30억 유로) 기업가치로 유치하기 위한 협상을 진행 중입니다. 이는 제품 출시 전 스타트업으로서는 매우 이례적인 밸류에이션으로, AI 투자 버블에 대한 우려의 목소리도 나오고 있습니다.

투자 협상에 참여 중인 것으로 알려진 벤처캐피털에는 Cathay Innovation, Greycroft, Hiro Capital 등이 포함되어 있습니다. 르쿤은 Hiro Capital의 어드바이저로 활동 중인 것으로 알려져 있습니다. 그 외에도 20VC, Bpifrance(프랑스 공공투자은행), Daphni, HV Capital 등이 잠재적 투자자로 거론되고 있습니다.

특히 주목할 점은 메타와의 관계입니다. 메타는 AMI Labs의 기술 파트너가 될 예정이지만 재정적 투자는 하지 않습니다. 르쿤은 이를 "파트너이지, 투자자가 아니다"라고 명확히 구분했습니다. 이는 잠재적 이해충돌을 방지하면서도 메타의 기술 자원을 활용할 수 있는 전략적 구조입니다. 르쿤은 MIT 테크놀로지 리뷰와의 인터뷰에서 메타가 AMI Labs의 첫 번째 고객이 될 수 있다고 언급하기도 했습니다.

알렉스 르브런 CEO와 메타 출신 핵심 인력 구성

AMI Labs의 CEO로는 알렉스 르브런(Alex LeBrun)이 선임되었습니다. 르쿤 본인은 경영 총괄 의장(Executive Chairman) 역할을 맡아 연구 방향과 기술 전략에 집중할 계획입니다. 르브런은 AI 및 자연어 처리 분야에서 풍부한 경험을 보유한 연쇄 창업가입니다.

르브런의 경력을 살펴보면, 2010년대 초 Nuance Communications에서 근무하며 애플 시리(Siri)의 초기 버전에 기여한 바 있습니다. 이후 자연어 처리 스타트업 Wit.ai를 공동 창업했으며, 이 회사는 2015년 페이스북에 인수되었습니다. 페이스북 인수 후 르브런은 파리에 위치한 메타의 AI 연구소 FAIR에서 연구 엔지니어로 근무하며 르쿤과 긴밀하게 협력했습니다.

메타를 떠난 후 르브런은 의료 AI 스타트업 나블라(Nabla)를 공동 창업하고 CEO로 활동해왔습니다. 나블라는 파리와 뉴욕에 사무실을 두고 의료 전사(transcription) AI 서비스를 제공하는 회사입니다. AMI Labs CEO로 합류하면서 나블라의 일상적 운영은 COO 델핀 그롤(Delphine Groll)이 맡게 되며, 르브런은 나블라의 의장 겸 수석 AI 과학자로서 계속 관여할 예정입니다.

나블라와 AMI Labs 간에는 전략적 파트너십이 체결되었습니다. 나블라는 AMI Labs의 월드 모델 기술에 대한 '우선 접근권(first access)'을 확보하여, FDA 인증이 가능한 에이전틱 AI 시스템을 의료 분야에 최초로 도입하는 것을 목표로 하고 있습니다.

AMI Labs는 2026년 초 프랑스 파리에 본사를 설립할 예정입니다. 메타 FAIR 출신 인력들의 합류가 예상되며, 르쿤의 오랜 학문적 기반인 뉴욕대학교(NYU)와의 연구 협력도 지속될 것으로 보입니다.

월드 모델(World Model) 기술의 핵심 개념

월드 모델은 AI가 물리적 세계를 이해하고 시뮬레이션할 수 있게 하는 기술입니다. 인간이 마음속에 '세계에 대한 모델'을 가지고 있어 행동의 결과를 예측하고 계획을 세울 수 있는 것처럼, AI도 유사한 능력을 갖추도록 하는 것이 목표입니다.

르쿤이 메타 FAIR에서 개발한 핵심 기술은 V-JEPA(Video Joint Embedding Predictive Architecture)입니다. 이 아키텍처는 기존 AI 모델과 근본적으로 다른 접근 방식을 취합니다. 기존의 생성형 AI가 "다음 프레임이 어떻게 보일까?"를 예측한다면, JEPA는 "다음 프레임의 추상적 표현(representation)이 무엇일까?"를 예측합니다.

이 차이가 중요한 이유는 다음과 같습니다. 픽셀 단위의 예측은 피상적인 텍스처에 집중하게 만들지만, 표현 공간에서의 예측은 모델이 고수준의 의미론적 이해를 학습하도록 강제합니다. 이를 통해 AI는 예측 가능한 역학 관계에 집중하고 물리 법칙, 인과 관계, 공간 지능 등 세상이 어떻게 작동하는지에 대한 깊은 이해를 발전시킬 수 있습니다.

메타가 2025년 공개한 V-JEPA 2는 이 기술의 발전된 버전으로, 100만 시간 이상의 인터넷 비디오 데이터로 사전 학습되었습니다. 학습은 두 단계로 진행됩니다. 첫 번째 단계에서는 자기지도 학습(self-supervised learning)을 통해 물체의 영속성, 중력, 운동 궤적 등 물리적 역학의 기본 개념을 인간의 감독 없이 학습합니다. 두 번째 단계에서는 행동 조건화 학습(action-conditioned training)을 통해 로봇 조작 작업을 위한 잠재적 월드 모델을 훈련합니다.

LLM과 월드 모델의 근본적 차이점

르쿤은 오랫동안 대규모 언어 모델(LLM)의 한계에 대해 비판적 입장을 견지해왔습니다. 그의 핵심 주장은 "LLM을 확장하는 것만으로는 인간 수준의 AI에 도달할 수 없다"는 것입니다. 그 이유를 구체적으로 살펴보겠습니다.

첫째, LLM은 자기회귀적(autoregressive) 방식으로 작동합니다. 토큰(단어)을 왼쪽에서 오른쪽으로 하나씩 생성하며, 이는 인간의 시스템-1(직관적 사고)과 유사합니다. 반면 인간의 시스템-2(숙고적 사고)는 행동을 취하기 전에 계획하고 추론합니다. LLM은 "다음 단어를 예측"하는 것이지 "계획하고 추론"하는 것이 아닙니다.

둘째, LLM은 물리적 세계에 대한 근본적인 경험이 부족합니다. 대규모 텍스트 코퍼스로만 훈련된 LLM은 물체를 추적하고 상호작용하거나, 실제 물리 법칙과 시공간적 관계를 이해하는 능력이 결여되어 있습니다. 이로 인해 '환각(hallucination)' 현상이 빈번하게 발생합니다.

셋째, 지역적 의사결정의 한계가 있습니다. 토큰 단위 생성 방식 때문에 추론 과정이 지역적 의사결정에 제한되고 전역적 계획 수립이 어렵습니다. 긴 추론 체인이나 복잡한 계획이 필요한 작업에서 성능이 급격히 저하되며, 각 단계에서 오류가 누적됩니다.

구분	대규모 언어 모델(LLM)	월드 모델(World Model)
학습 데이터	텍스트 코퍼스	비디오, 센서 데이터, 공간 정보
예측 방식	다음 토큰(단어) 예측	표현 공간에서의 상태 예측
물리 법칙 이해	통계적 패턴 의존	인과 관계 및 물리 역학 학습
계획 수립	지역적 의사결정 중심	시뮬레이션 기반 전역 계획
주요 응용	텍스트 생성, 대화, 코딩	로보틱스, 자율주행, 물리 시뮬레이션

르쿤의 입장은 명확합니다. "메타를 포함해 많은 사람들이 제가 LLM이 초지능으로 가는 길에서 막다른 골목이라고 말하지 않기를 바랄 겁니다. 하지만 누군가가 제가 틀렸다고 생각한다고 해서 제 의견을 바꾸지 않을 겁니다. 저는 틀리지 않았습니다. 과학자로서의 저의 진실성이 이를 허용하지 않습니다."

Fei-Fei Li의 World Labs와의 경쟁 구도

월드 모델 분야에서 AMI Labs의 가장 직접적인 경쟁자는 페이페이 리(Fei-Fei Li)가 설립한 World Labs입니다. 페이페이 리는 스탠포드 대학교 교수이자 ImageNet 데이터셋을 만든 컴퓨터 비전 분야의 선구자로, AI 연구의 또 다른 거장입니다.

World Labs는 2024년 8월 스텔스 모드에서 벗어나며 2억 3,000만 달러를 10억 달러 기업가치로 유치했습니다. 당시로서는 상당히 높은 밸류에이션이었으나, 불과 1년여 만인 2026년 1월 현재 50억 달러 기업가치로 수억 달러 규모의 추가 투자를 협상 중인 것으로 알려졌습니다. World Labs의 투자자 명단에는 Andreessen Horowitz, NEA, Radical Ventures, 엔비디아(Nvidia)의 벤처 투자 부문, 사우디아라비아의 Sanabil Investments, 싱가포르 국부펀드 테마섹(Temasek) 등이 포함되어 있습니다.

World Labs는 2025년 11월 최초의 상용 월드 모델 제품인 'Marble'을 출시했습니다. Marble은 텍스트 프롬프트, 사진, 비디오, 3D 레이아웃, 파노라마 이미지 등을 입력으로 받아 영속적이고 다운로드 가능한 3D 환경을 생성합니다. 이는 텍스트 기반 모델을 넘어 몰입형 환경을 창조하는 3D AI 도구로서의 방향성을 보여줍니다.

두 회사의 접근 방식에는 미묘한 차이가 있습니다. World Labs는 '공간 지능(spatial intelligence)'과 3D 세계와의 상호작용에 초점을 맞추고 있으며, 시각적으로 풍부한 3D 환경 생성에 강점을 보입니다. 반면 AMI Labs는 JEPA 아키텍처를 기반으로 물리 법칙의 이해, 인과 관계 추론, 행동 계획 수립 등 보다 근본적인 인지 능력에 집중합니다.

구분	AMI Labs (Yann LeCun)	World Labs (Fei-Fei Li)
설립 시기	2025년 12월	2024년 8월
기업가치	~35억 달러	~50억 달러
핵심 기술	V-JEPA (Joint Embedding)	Marble (3D 환경 생성)
주요 초점	물리 이해, 인과 추론, 계획	공간 지능, 3D 세계 상호작용
본사	파리	실리콘밸리
타겟 응용	로보틱스, 헬스케어, 자율시스템	3D 콘텐츠 생성, 시뮬레이션

Google DeepMind와 업계 전반의 월드 모델 경쟁

AMI Labs와 World Labs 외에도 월드 모델 분야에서는 치열한 경쟁이 펼쳐지고 있습니다. 구글 딥마인드(Google DeepMind)는 Genie 3를 '월드 모델의 새로운 지평'으로 포지셔닝하고 있으며, General Intuition 등 다른 스타트업들도 심층적인 시공간 추론이 필요한 환경을 위한 모델 개발에 대규모 투자를 유치했습니다.

업계 전반적으로 월드 모델은 '다음 전장(battleground)'으로 인식되고 있습니다. 텍스트 기반 AI에서 물리적 세계를 이해하고 상호작용할 수 있는 모델로의 전환이 이루어지고 있으며, 이는 로보틱스, 자율 시스템 등 실제 세계에서의 AI 응용으로 이어질 것으로 기대됩니다.

V-JEPA 2의 로보틱스 성능은 이미 인상적인 결과를 보여주고 있습니다. 시각적 서브골을 사용하여 새로운 물체를 새롭고 본 적 없는 환경에서 집어 올리고 배치하는 작업에서 65~80%의 성공률을 달성했습니다. 특히 주목할 점은 이 로봇들이 해당 환경에서 어떤 데이터도 수집하지 않았고, 작업별 훈련이나 보상 없이도 제로샷(zero-shot)으로 이러한 성능을 달성했다는 것입니다. 엔비디아의 Cosmos와 비교했을 때 최대 30배 빠른 속도를 보여주기도 했습니다.

AMI Labs의 전략적 응용 분야와 전망

AMI Labs가 집중하는 핵심 응용 분야는 로보틱스와 헬스케어입니다. 르쿤은 "월드 모델은 로보틱스나 자율 시스템과 같은 복잡한 환경에서의 계획과 추론에 필수적"이라고 설명했습니다. 나블라와의 파트너십을 통해 헬스케어 분야에서 FDA 인증이 가능한 에이전틱 AI 시스템을 최초로 선보이는 것을 목표로 하고 있습니다.

교통 및 자율주행 분야도 AMI Labs의 핵심 타겟입니다. 물리적 환경에서의 인과 관계 이해가 단순한 텍스트 유창성보다 중요한 모든 영역에서 월드 모델의 가치가 발휘될 것입니다. 또한 AI 훈련 및 프로토타이핑을 위한 시뮬레이션 환경 제공도 주요 사용 사례로 제시되고 있습니다.

그러나 일부 업계 관계자들은 출시 전 스타트업에 대한 이러한 높은 밸류에이션이 AI 투자 버블의 징후라고 우려하고 있습니다. AI에 대한 흥분이 비즈니스 펀더멘탈을 앞서고 있다는 경고도 나오고 있습니다. AMI Labs가 이러한 높은 기대에 부응하여 실제 상용 제품과 비즈니스 모델을 성공적으로 구축할 수 있을지는 지켜봐야 할 것입니다.

2026년은 월드 모델의 원년이 될 것으로 보입니다. AMI Labs, World Labs, Google DeepMind 등 주요 플레이어들이 본격적으로 경쟁하면서, AI가 텍스트를 넘어 물리적 세계를 이해하고 상호작용하는 새로운 패러다임이 열리고 있습니다. 튜링상 수상자인 얀 르쿤이 자신의 명성과 커리어를 걸고 추진하는 이 도전이 AI의 미래를 어떻게 바꿀지 주목됩니다.

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