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Wired AI 55일 전

제프 베이조스, 인간 뇌의 핵심 알고리즘 탐색에 투자

IMP
9/10
핵심 요약

제프 베이조스가 인간 뇌의 에너지 효율과 지속적 학습 능력을 모방하려는 AI 스타트업 '플러리시(Flourish)'에 투자했습니다. 이 회사는 기존 LLM의 비효율성을 극복하고 50와트 이하의 전력으로 작동하는 인공 뇌 시스템인 '코르텍스 AI(Cortex AI)'를 개발하고 있습니다. 최고 수준의 신경과학자와 AI 연구자들이 협력하여 신경과학 실험을 통해 얻은 데이터를 바탕으로 AI의 작동 방식을 근본적으로 혁신하려는 시도로, 업계의 큰 주목을 받고 있습니다.

번역된 본문

로브 윌리엄스(Rob Williams)는 제프 베이조스에게 사업을 제안하는 방법을 잘 알고 있습니다. 제품이 이미 만들어진 것처럼 보도자료를 작성하는 것입니다. 베이조스는 그것을 읽고 찬반을 결정합니다. 윌리엄스는 작년 가지 퇴사하기 전까지 알렉사(Alexa)와 같은 소프트웨어 제품을 총괄하는 아마존 경영위원회(S팀) 소속 임원으로서 이 과정을 수없이 거쳤습니다. 하지만 몇 주 뒤인 2025년 12월에 그가 한 제안은 달랐습니다. 이번에는 그가 신경과학자이자 연쇄 창업가인 토마스 리어던(Thomas Reardon)과 협력하여, 직장 상사가 아닌 투자자로서 베이조스에게 다가갔습니다.

여기저네 어딘가 요트에 앉아있는 베이조스가 읽었고, 윌리엄스가 줌(Zoom)으로 불안하게 지켜보았던 제안서의 내용은 다음과 같았습니다: 플러리시(Flourish)는 오늘날 AI가 직면한 가장 어려운 두 가지 문제, 즉 전력 효율과 지속적 학습(continuous learning)을 해결하는 뉴로 AI(neuro AI) 기업입니다. 우리는 인간 두뇌의 컴퓨팅 용량, 학습 효율 및 전력 예산에 필적하도록 설계된 최초의 합성 지능 시스템인 '코르텍스 AI(Cortex AI)'를 구축하고 있습니다.

한 달 후, 저는 뉴욕시 플랫아이언 지역에서 리어던, 윌리엄스와 함께 점심 식사를 했습니다. 리어던은 핵심을 바로 짚었습니다. 그는 AI가 스스로 함정에 빠졌다고 말합니다. 대형 언어 모델(LLM)은 점점 더 강력해지고 있지만, 컴퓨터 파워와 데이터를 엄청나게 소비하는 존재입니다. LLM의 영감은 생물학에서 비롯되었지만, 현재의 최첨단 모델은 인간의 뇌와는 거의 공통점이 없습니다. 한 사람이 정보를 처리하는 데 약 20와트의 에너지를 사용하는 반면, AI 학습 클러스터의 단일 칩은 그 30배 이상을 사용합니다. 초대형 클라우드 기업들은 수천 개의 칩과 소도시 하나를 돌리기에 충분한 기가와트급의 에너지가 필요합니다. 게다가 이 모델들은 인류가 작성한 거의 모든 글을 빨아들여야만 합니다. 새로운 모델이 나올 때마다 더 많은 데이터가 요구됩니다. 그럼에도 불구하고 이 모델들은 학습하지 않습니다. 일단 학습시키고 나면, 그 상태로 멈춰버립니다.

리어던의 목표는 '50와트 이하로 작동하는 합성 인공 지능 뇌'를 만드는 것이라고 그는 말합니다. 이 시스템은 주변 환경에 적응하고, 인간의 마음처럼 민첩하며, LLM의 컴퓨팅 파워와 에너지 중 극히 일부만 소비해야 합니다. 그 개념 증명은 바로 우리 두개골 안에서 번성하고 있습니다. 리어던은 "영어를 배우기 위해 지금까지 쓰인 모든 책을 20번 이상 읽어야 한다고 말하는 것은 근본적으로 잘못된 것"이라고 말합니다. "인간 아기는 단 수십만 번의 발화만으로 언어를 습득합니다."

리어던과 윌리엄스는 아직 인간 뇌의 마법과 같은 능력을 따라잡을 시스템을 구축하는 방법을 완전히 알아내지는 못했습니다. 그들이 가진 것은 AI 연구자와 신경과학자들이 나란히 일하며, 전문성과 충분한 자원을 갖춘 팀이 그 해답을 찾을 수 있다는 믿음입니다. 신경과학자들은 사용 가능한 가장 진보된 실험실 장비를 사용하여 원래의 웹 랩(wet lab) 실험을 수행하고, 뇌의 아키텍처에 대한 유용한 정보를 찾을 것입니다. 그들은 AI의 완전한 재창조로 가는 길에 현재 개발 중인 모델들을 단기적인 제품으로 출시할 계획입니다.

이 모호한 제안이 제프 베이조스를 괴롭히지는 않았습니다. 윌리엄스의 두 페이지짜리 제안서를 읽은 후, 그는 5천만 달러를 투자했습니다. Lux Capital과 Google Ventures 등을 포함한 다른 곳에서도 자금이 들어왔습니다. 이후 베이조스는 초기 투자금의 두 배 가까이를 추가했고, 리어던에게 더 요구했으면 더 줬을 것이라고 말했습니다. 현재 5억 달러(약 6,600억 원)라는 막대한 자금력과 25억 달러(약 3조 3천억 원)로 알려진 기업 가치를 가진 플러리시에게 이제 남은 것은 AI를 구현하는 완전히 새로운 방식을 발명하는 것뿐입니다.

토마스 리어던 4세(Thomas Reardon IV)는 자신의 이름을 사용하지 않습니다. 가계도에 톰이 너무 많기 때문입니다. 그는 "아내도 저를 리어당이라고 부르고, 모든 사람이 저를 리어당이라고 부릅니다"라고 말합니다. 그는 노동자 계급 가정의 18남매 중 한 명으로 자랐으며, 15세에 뉴햄프셔 대학교를 중퇴했습니다. 그의 이력은 환상적입니다. 10대 시절 프로그래밍의 귀재가 되어 마이크로소프트의 첫 번째 웹 브라우저 제작을 도왔으며, 무선 기술 회사를 설립했다가 매각했습니다. 이후 컬럼비아 대학교에서 고전학 학위를 받고, 신경과학에 발을 들여 마침내 박사 학위(역시 컬럼비아 대학교)를 취득했습니다. 그는 학교 동기들과 또 다른 회사를 설립하여 뇌파(EEG)를 이용해 움직이는 마인드 컨트롤 손목 밴드를 개발했는데, 이 회사는 2019년 구글에 인수되었습니다.

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Comment Loader Save Story Save this story Comment Loader Save Story Save this story Rob Williams knows how to pitch Jeff Bezos: You write a press release as if your product has already been built. Bezos reads it and gives a thumbs up or down. Williams went through this process a lot as an executive on Amazon’s “S-team,” in charge of software products such as Alexa, until his departure last fall. But the pitch he made a few weeks later—in December 2025—was different. Now he was collaborating with Thomas Reardon, a neuroscientist and repeat startup founder , and approaching Bezos as a funder, not a boss. Here’s what Bezos, sitting on his yacht somewhere, read while Williams anxiously watched on Zoom: Flourish is a neuro AI company that is solving the two most difficult problems facing AI today: power efficiency and continuous learning. We are building Cortex AI, the first synthetic intelligence system designed to match the computational capacity, learning efficiency, and power budget of the human brain. A month later, I’m lunching with Reardon and Williams in the Flatiron neighborhood in New York City. Reardon gets right to the point. AI has dug itself into a hole, he says. Though increasingly powerful, large language models are greedy consumers of computer power and data. Though the inspiration for LLMs was rooted in biology, current frontier models have little in common with the human brain. A person uses about 20 watts of energy to process information; a single chip in an AI training cluster uses more than 30 times that amount. The hyperscalers require thousands of chips and gigawatts of energy, enough to power small cities. And those models need to suck up virtually all of what humans have written. Each new model requires more, more, more. For all of that, the models don’t learn . Once you train them, they’re stuck. The goal, Reardon tells me, is to build “a synthetic artificial intelligence brain that runs on 50 watts or less.” It should adapt to its conditions, be as nimble as a human mind, and burn a tiny fraction of an LLM’s compute power and energy. The proof of concept is thriving inside our skulls. “There’s something fundamentally wrong with saying, ‘I need to basically read every book ever written 20 times over in order to learn English,’” Reardon says. “A human baby does it with a couple hundred thousand utterances.” Reardon and Williams haven’t figured out yet how to build systems that match the magic of a human brain. What they have is a belief that an expert, well-resourced team—of AI researchers and neuroscientists working essentially side by side—can find the answer. The neuroscientists will conduct original wet lab experiments with some of the most advanced lab equipment available, to hunt for usable intel on the brain’s architecture. They plan to release the models they’re currently developing as near-term products on the path to a full reinvention of AI. The fuzziness of the proposal didn’t bother Jeff Bezos. After reading Williams’ two-pager, he chipped in $50 million. Other funding came from Lux Capital and Google Ventures, among others. Bezos then almost doubled his initial stake and told Reardon he’d have given more if they’d asked. Now with a war chest of $500 million and a reported valuation of $2.5 billion, Flourish just needs to invent a new way to do AI. Thomas Reardon IV doesn’t use his first name–too many Toms in the family tree. “My wife calls me Reardon, everyone calls me Reardon,” he says. He grew up one of 18 kids in a working-class family and dropped out of the University of New Hampshire at age 15. From there his résumé goes bonkers: He becomes a teenage programming wizard, gets hired to help build Microsoft’s first web browser, and starts and sells a wireless tech company. Next he goes to Columbia University for a degree in classics, gets into neuroscience and ultimately earns a doctorate in it (also from Columbia). He starts another company with some classmates, develops a mind-control wristband, gets acquired by Meta, and works there for six years. (The wristband comes with Meta’s latest smart glasses.) But Reardon was dissatisfied with how companies, including Meta , were building cutting-edge AI. Matching the brain’s ability to learn and energy parsimony isn’t a new idea . Both IBM and Intel have released neuromorphic chips inspired by the brain’s architecture. UC Berkeley computer scientist Ben Recht, who is a Flourish adviser, recalls that scientists decades ago were into neuromorphic approaches to software. Then LLMs took over. “They call those neural nets, but there's nothing brain-like happening there,” Recht says. Reardon convinced Williams, the Amazon exec, whom he knew from their time at Microsoft, to join him. Another early recruit was Greg Wayne, a longtime researcher at DeepMind, who heads Project Astra, Google’s AI assistant initiative. “I didn't know if they could achieve their goal, but I thought it would lead to interestingness, which probably will be useful,” Wayne says. DeepMind CEO Demis Hassabis fought to keep Wayne, and they forged an arrangement where Wayne kept his job but would spend 20 percent of his time at Flourish. By the end of March, Reardon had hired around two dozen top neuroscientists and AI researchers. I visited them the day the company moved into an office space in New York City’s West SoHo area, in a 10-story building with a built-in data center. People were setting up their computers; the lab equipment, like electron microscopes, were yet to arrive. “The brain has a secret we haven’t found yet,” says Wayne. The team is focusing on structures called cortical columns, which one Flourish scientist calls “the canonical computational unit” of the brain. One of Flourish’s investors is Jacob Vogelstein, a neuroscientist turned venture capitalist who, along with his brother Joshua and others, started an ambitious initiative called the Open Connectome Project. “The idea was that you could collect all these images of the brain and start to do data processing on them to try to interpret the circuits,” he says. That work could end up being useful to the team. Joshua Vogelstein—a Flourish cofounder—recently coauthored a paper on the neural network of a fruit fly and found that its network is 10 times more efficient than the transformer, a core architectural unit of an LLM. “The methods are at an inflection point,” says Nathan Danielson, a Flourish neuroscientist and physician who worked with Reardon at Meta. Flourish is not alone in seeking answers in the brain; the term “neuromorphic” has been flung around so much that it’s almost a buzzword. A company called Cortical Labs is combining lab-grown neurons with silicon chips. OpenAI CEO Sam Altman is backing Merge Labs , with “the long-term mission of bridging biological and artificial intelligence.” Meta’s superintelligence group claims that its TRIBE v2 model “acts as a digital twin of human neural activity.” An organization called Unconventional AI is creating a grant program for research that addresses Reardon’s goal: building an AI that replicates biological efficiency. Some venture capital firms even specialize in brain-science efforts. Reardon believes that the company’s edge lies in its unusually strong crop of neuroscientists. These researchers will conduct lab experiments while the AI team builds models informed by their discoveries; the algo team, meanwhile, might unearth clues that help the neuroscientists. “You don't really know if you understand something until you can build it, implement it in silicon,” says Josh Morgan, a Flourish neuroscientist. They say they’re open to publishing some of their original research. “Fundamentally, the company is looking for the algorithms underlying intelligence,” says Jacob Vogelstein, the investor. Reardon tells me that his team has identified paths to near-term revenue that exploit recent brain research. They’re developing a hippocampus-inspired way to handle memory that