얀 르쿤이 이끄는 스타트업, LLM 대신 '에너지 기반 추론 모델'로 AGI 도전

Executive Summary

• 메타 전 수석 AI 과학자 얀 르쿤이 샌프란시스코 스타트업 Logical Intelligence의 이사회에 합류
• 이 회사는 LLM과 다른 접근법인 '에너지 기반 추론 모델(EBM)'을 개발, 자기 수정 능력과 낮은 연산량이 특징
• 첫 모델 Kona 1.0은 단일 H100 GPU로 작동하며, 스도쿠 풀이에서 주요 LLM보다 빠른 성능 시연
• CEO는 LLM, EBM, 월드 모델의 결합이 AGI로 가는 길이라고 주장

Background

얀 르쿤은 오랫동안 대형언어모델(LLM)만으로는 인공일반지능(AGI)에 도달할 수 없다고 주장해왔다. 지난해 11월 메타를 떠난 이후 그는 실리콘밸리의 "LLM 집착"을 공개적으로 비판하며 대안적 AI 아키텍처 연구를 지지해왔다. 이번 Logical Intelligence 이사회 합류는 그의 이론을 실제 제품으로 구현하려는 첫 상업적 시도다.

Impact & Implications

기술적 의미

에너지 기반 추론 모델(EBM)은 LLM과 근본적으로 다른 접근법을 취한다. LLM이 다음 단어를 확률적으로 예측하는 반면, EBM은 주어진 제약조건(예: 스도쿠 규칙) 내에서 작업을 수행한다. CEO Eve Bodnia는 이를 에베레스트 등반에 비유했다. "LLM 등반가는 한 방향만 보고 계속 전진하다 구멍을 만나면 떨어진다. EBM은 여러 방향을 보고 경로를 수정할 수 있다." 이 자기 수정 능력이 할루시네이션 문제를 해결할 수 있다고 회사 측은 주장한다.

산업/시장 영향

Kona 1.0 모델은 2억 개 미만의 파라미터로 구성되어 단일 Nvidia H100 GPU에서 작동한다. 이는 수천 개의 GPU가 필요한 대형 LLM과 대조적이다. 회사는 에너지 그리드 최적화, 반도체 제조, 신약 개발 등 오류 허용도가 없는 분야를 목표로 하고 있다. 주요 칩 제조업체 및 데이터센터 기업들과 이미 협의 중이라고 밝혔다.

향후 전망

Logical Intelligence는 르쿤이 설립한 파리 기반 스타트업 AMI Labs와 협력할 예정이다. AMI Labs는 물리적 환경을 인식하고 행동 결과를 예측하는 '월드 모델'을 개발 중이다. Bodnia는 AGI가 단일 모델이 아닌 여러 AI 모델의 생태계가 될 것이라고 전망했다. "LLM은 인간과 자연어로 소통하고, EBM은 추론을 담당하며, 월드 모델은 로봇이 3D 공간에서 행동하도록 돕는다."

Key Data & Facts

Key Quote

"LLM은 하나의 거대한 추측 게임이다. 신경망에 인터넷의 온갖 쓰레기를 먹이고 사람들이 어떻게 소통하는지 가르치려 한다. 하지만 언어는 지능의 발현일 뿐, 지능 자체가 아니다. 왜 언어와 무관한, 추측 게임이 아닌 AI에 집중하지 않는가?"
— Eve Bodnia, Logical Intelligence CEO