AI 스타트업 제너럴 인튜이션(General Intuition)은 비디오 게임 데이터를 활용해 현실 세계에 적용 가능한 '행동 AI(Agent)' 모델을 훈련한다는 기술적 비전을 증명하며 3억 2천만 달러(약 4,300억 원)를 유치했습니다. 이 회사는 단순한 영상 데이터가 아닌, 플레이어의 '버튼 입력(행동)' 데이터를 결합해 게임 속 에이전트와 현실의 로봇을 동일한 '두뇌'로 구동하는 혁신적인 접근법으로 주목받고 있습니다.
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뉴욕 사무소에 위치한 제너럴 인튜이션(General Intuition)의 R&D 층에 들어서자마자, 31세의 공동 창립자이자 CEO인 핌 드 위테(Pim de Witte)는 스탠딩 데스크 위에 놓인 모니터를 가리켰다. 누군가 '포트나이트(Fortnite)'를 하는 것처럼 보였다. 하지만 사람이 아니었다. 켄트 롤린스(Kent Rollins) 최고 제품 책임자(CPO)는 환하게 웃으며 말했다. "저희 AI 에이전트가 벌써 100시간 연속으로 플레이하고 있습니다." AI가 가상 환경을 탐색하는 광경에 푹 빠지기도 전에, 다리가 4개 달린 거대한 로봇이 다가오는 전자발소리가 들렸다. 드 위테는 내게 말했다. "포트나이트를 플레이하는 에이전트를 움직이는 것과 동일한 '두뇌'가 저 로봇을 구동하고 있습니다." 로봇의 단일 카메라 영상이 실시간으로 스트리밍되는 노트북을 들고 있던 데이터 분석가 조쉬 듀플란티스(Josh Duplantis)가 끼어들어, 해당 로봇의 기본 모드는 '탐험'이라고 설명했다. 그 유일한 눈인 카메라에 의존하여, 벌레처럼 생긴 거대한 로봇은 내게 다가와 내 주위를 돌더니 사무실 안쪽으로 계속 걸어갔다. 아직 자신의 몸과 주변 세계의 관계를 완전히 터득하지 못한 유아처럼, 가끔 의자 다리에 걸리거나 엉뚱한 곳에 있는 쓰레기통에 부딪히기도 했다. 듀플란티스는 이 4족 보행 로봇을 위한 AI 모델을 미세 조정(fine-tune)하는 데 단 8분 분량의 실제 로봇 데이터면 충분했다고 말했다. 게다가 그 데이터는 로봇이 현재 탐색 중인 사무실 내부가 아닌, 바깥 거리에서 수집된 것이었다. 게임플레이부터 시뮬레이션, 그리고 물리적 구현(embodiment)에 이르기까지 일반화할 수 있는 에이전트 모델을 만드는 것은 제너럴 인튜이션의 존재 이유다. 그리고 스스로 세계 속에서 자신의 위치를 파악하는 이 모델의 능력은 결국 거대 투자자들의 지원을 이끌어냈다. 목요일, 제너럴 인튜이션은 23억 달러(약 3,100억 원)의 기업가치로 3억 2천만 달러를 유치했다고 밝혔으며, 이는 테크크런치(TechCrunch)의 이전 보도를 확인해 주는 결과다. 이번 투자 라운드를 통해 지난해 10월 출범 당시 유치했던 1억 3,400만 달러를 포함, 제너럴 인튜이션의 공개된 총 자금 조달액은 4억 5,400만 달러에 달하게 됐다. 이 스타트업은 게이머들이 비디오 게임 클립을 업로드하고 공유할 수 있게 해주는 드 위테의 다른 회사인 '메달(Medal)'에서 분사(Spin-off)되어 설립되었다. 업로드된 수억 시간 분량의 게임플레이는 제너럴 인튜이션 모델이 공간-시간적 추론(시공간을 어떻게 이동하는지 이해하는 능력)을 학습할 수 있는 초기 데이터 셋을 제공했다. 하지만 핵심 요소는 게임 플레이 영상 자체가 아니라, 그 클립들에 내장된 '행동 라벨(action labels)'이었다. 즉, 플레이어가 정확히 언제 어떤 버튼을 눌렀는지에 대한 기록 말이다. 드 위테는 대부분의 경쟁업체들이 영상만을 통해 행동을 추론하려 하지만, 그것으로는 부족하다고 주장한다. 드 위테는 "이를 미래 사전 훈련(pre-training)의 다음 단계로 보고 있습니다."라고 말했다. "우리는 화면상의 포트나이트 정보에 반응하고 행동을 취할 수 있을 뿐만 아니라, 대형 언어 모델(LLM)은 결코 할 수 없는 방식으로 실제 세계의 역학에 반응할 수 있는 단일 모델을 보유하고 있습니다." 도중에 드 위테는 제너럴 인튜이션의 '세계 모델(World model)'이 실행되는 노트북을 내게 쥐여주었다. 이는 전통적인 게임 엔진으로 렌더링된 것이 아니라, 프레임 단위로 생성된 시뮬레이션 환경이었다. 세계 모델을 테스트할 때마다 하듯, 나는 일렬로 늘어선 벽을 향해 곧장 걸어 들어갔다. 내가 이전에 시도해 본 다른 데모에서는 내가 조종하는 에이전트가 그냥 벽을 통과해버리기도 했지만, 이 모델은 그러지 않았다. 수백만 시간의 게임플레이 데이터를 통해 이 모델은 벽은 부딪히는 것임을, 사다리는 오르기 위한 것임을, 그리고 해가 움직임에 따라 그림자가 길어진다는 사실을 어떻게든 학습한 것이었다. 제너럴 인튜이션에게 이 세계 모델은 최종 제품이 아니라 훈련 환경(내부적으로는 '체육관(The gym)'이라고 부름)이다. 이 회사는 궁극적으로 에이전트 모델 자체를 판매하기를 원하며, 드 위테는 게임플레이에 내장된 행동 데이터가 모델이 '환경'으로부터 '자아(Self)'를 분명히 구분하게 도와주어 인과관계에 대해 더 풍부한 이해를 제공한다고 주장한다. 제너럴 인튜이션의 기술이 데모에서는 인상적으로 보이지만, 이 문제를 해결하려는 회사는 이곳뿐이 아니다. 게다가 이러한 모델을 대규모로 물리적 세계에서 안정적으로 작동하게 만든 사례는 아직 없다. 이런 종류의 접근 방식 대부분은 수집이 느리고 비용이 많이 드는 방대한 양의 실제 세계 데이터를 필요로 한다. 제너럴 인튜이션의 베팅은 게임플레이가 확장 가능한 지름길이라는 점이다. 그들의 투자자들 역시 이에 동의한다.
As soon as I entered General Intuition's R&D floor at its New York office, the company's 31-year-old co-founder and CEO Pim de Witte directed my attention to a monitor perched on a standing desk. Someone appeared to be playing Fortnite. It wasn’t a person. “Our agent has been playing for 100 hours straight,” Kent Rollins, the company’s chief product officer, said, beaming. Before I could get absorbed in the spectacle of an AI navigating the game’s virtual environment, I heard the electronic footsteps of a large quadrupedal robot approaching. “The same brain powering the agent playing Fortnite is powering the robot,” de Witte told me. Josh Duplantis, a data analyst carrying a laptop streaming a live feed from the robot’s single camera, piped up to explain that the bot’s default mode was “exploration.” Relying on that camera, its singular eye, the giant bug-like bot walked up to me, circled around me, and continued into the office. It occasionally clipped the legs of chairs or bumped into an errant trash bin, much like a toddler that hasn’t yet learned how her body relates to the world around it. Duplantis said it took just eight minutes of real-world robotics data to fine-tune an AI model for the quadruped. What's more, that data was collected on the street, not inside the office where the bot was currently navigating itself. An agentic model that can generalize from gameplay to simulation to embodiment is General Intuition’s raison d’etre. And that model's ability to figure out its place in the world has secured the backing of some heavy hitters. On Thursday, General Intuition said it raised $320 million at a $2.3 billion valuation, confirming TechCrunch’s previous reporting . The round brings General Intuition's total disclosed funding to $454 million, after the $134 million round it raised at launch last October. The startup was spun out of de Witte’s other company, Medal, which allows gamers to upload and share video game clips. The hundreds of millions of hours of uploaded gameplay provided the initial data set to train General Intuition's model in spatial-temporal reasoning — or understanding how to move through space and time. But the key ingredient wasn’t the gameplay footage; it was the action labels embedded in those clips: records of exactly what buttons a player pressed and when. Most competitors, de Witte says, are trying to infer actions from video alone, which he argues is insufficient. “We view this as just the next stage of future pre-training,” de Witte said. “We have a single model that can respond to Fortnite information on the screen and take action, but also to real-world dynamics in a way that an LLM could never.” At one point, de Witte set me up with a laptop running General Intuition’s world model, a simulated environment generated frame-by-frame rather than rendered by a traditional game engine. As I often do when testing world models , I walked straight into a series of walls. In other demos I’ve tried, the agents you control sometimes pass right through, but this one didn’t. From the millions of hours of gameplay, it somehow learned that walls are walls, ladders are for scaling, and shadows lengthen as the sun moves. For General Intuition, this world model isn’t the product; it’s the training environment (referred to as “the gym” internally). The company ultimately wants to sell the agentic model itself, and de Witte argues that the action data embedded in gameplay helps the model discern the “self” from the “environment” in a way that gives it a richer understanding of causality. Impressive though General Intuition’s technology appears in demos, the company isn’t the only one trying to crack this problem. Moreover, getting such a model to hold up in the physical world, at scale, hasn’t yet been done. Most approaches of this kind require enormous amounts of real-world data that's gathered slowly and expensively. General Intuition’s bet is that gameplay is a scalable shortcut. Its investors are okay with that bet, too. General Intuition’s latest round was led by Khosla Ventures, with participation from General Catalyst, Jeff Bezos, Eric Schmidt, Nico Rosberg, and researchers at Google DeepMind and MIT. The vast majority of the round will go toward scaling compute capacity. General Intuition has a deal with CoreWeave, and plans to focus on pre-training the next version of the model. A slice has been earmarked for making its API more broadly available by the end of summer. Vinod Khosla, whose firm led the round, says he was drawn to de Witte’s vision and the company’s proprietary data position. “If you look at LLMs, when reasoning emerged, it was a quantum leap,” Khosla told me in a phone interview. “In world models, I think the quantum leap is the emergence of intuition in the AI, a human intuition-like capability. The human action data and reaction data you have in games is the key part to the emergence of intuition.” The vision is a generational company General Intuition isn’t the only company to notice that Medal's human action data is a key piece of the puzzle of building dynamic world models and general agents. Brianna Martin, the startup’s chief of staff, said the company was born, in part, after Medal turned down an acquisition offer from a major lab. There have been other offers since, too. De Witte and his co-founders, Eloi Alonso, Adam Jelley and Vincent Micheli, aren’t interested in being acquired, and neither are the startup’s investors looking for an exit just yet. The amount and quality of proprietary data General Intuition has via Medal is one of the reasons Khosla is convinced the startup is a generational bet, not an M&A target; that it could become the backbone for generalized agents and world models in simulation and the real world. “At this point, it would be a data acquisition, which is sort of uninteresting,” Khosla said. Part of that bet also involves trusting de Witte’s values. The entrepreneur spent seven years working in the humanitarian space, including with Doctors Without Borders. As such, he has drawn a clear line for how General Intuition’s tech will be used: no agents will be employed to harm humans. “We don’t want to be an escalatory part of the system,” de Witte said. “Let’s say I were to come out and say, ‘We’re doing lethal autonomy.’ What do you think would happen in other countries?” That limit on military use cases comes as Silicon Valley is growing ever more bullish on war. De Witte says he’s happy for his models to be used for search and rescue missions, though he feels that Silicon Valley’s recent obsession with defense “infects the ecosystem.” De Witte is Dutch, and much of his team is European, which shapes the company’s identity. He says he brought on Martin in part due to her decision to publicly quit Palantir over its work with the United States Immigration and Customs Enforcement. “I don’t know why Silicon Valley does what it does,” he said. “There’s a reason I’m not there.” De Witte's ethics don’t simply limit what the models won’t do. As a gamer who made $1.5 million by building and hosting a private RuneScape server in his teens, de Witte is also thinking about what happens to the people who get left behind by what AI models can do. General Intuition recently launched a platform called Nerve, a jobs marketplace that lets gamers earn money using their existing setups. Those who sign up start with data labeling and can eventually move toward robot teleoperation and other tasks. Medal's user base, de Witte noted, is precisely the generation most exposed to AI-driven displacement, and he wants them to have a stake in what’s coming next. A data flywheel De Witte wants General Intuition to be an ecosystem enabler, like Anthropic or OpenAI — a model provider that enables others to build on top of its technology. Today, the startup has a handful of customers in gaming, simulation, and robotics. “We’re not gonna build a self-driving car company,” de Witte said. “We’re gonna make it