TechCrunch AI • 34일 전

딥마인드 출품 Inherent, AI 에이전트 '파라데이'로 논문 재현서 OpenAI·앤스로픽 제쳐

IMP

7/10

핵심 요약

구글 딥마인드 출신들이 설립한 런던 스타트업 Inherent가, 270억 파라미터의 소형 모델 기반 AI 에이전트 '파라데이(Faraday)'로 과학 논문 결과 재현 과제에서 앤스로픽과 OpenAI의 대형 프런티어 모델을 능가했다고 발표했습니다. 핵심은 정확도뿐 아니라 강화학습으로 길러낸 '연구 감각'이며, 이는 소형 모델로도 훈련 방식만 잘 설계하면 대형 모델과 경쟁할 수 있음을 보여준다는 점에서 주목됩니다.

번역된 본문

구글 딥마인드 출신 연구자들이 설립한 런던 AI 연구소 Inherent는 자사의 AI 에이전트가 훨씬 큰 앤스로픽과 OpenAI의 모델을 아주 작은 규모의 모델로 능가했다고 밝혔다.

구글 딥마인드 출신들이 창업한 스타트업 중에서 Inherent는 상대적으로 큰 주목을 받지 못했다. 하지만 자금을 더 많이 조달한 경쟁사들이 아직 구체적인 성과를 내놓지 못하는 동안, 런던에 기반을 둔 이 팀은 자신들이 만들어온 것을 공개하기 시작했다.

5000만 달러의 시드 투자를 유치하고 스텔스 모드에서 벗어난 지 몇 주 만에, 이 영국 스타트업은 새로 공개한 AI 에이전트 '파라데이(Faraday)'가 특정 과제에서 더 크고 유명한 모델들을 능가했다고 발표했다. 그 과제란 정답을 미리 알려주지 않은 채 공개된 과학 논문의 연구 결과를 독립적으로 재현하는 것이다.

이는 단지 새로운 과학 지식을 발견하는(단순히 기존 결과를 검증하는 데 그치지 않는) AI를 만든다는 Inherent의 훨씬 원대한 목표에 비하면 단순한 재주처럼 들릴 수 있다. 하지만 논문 재현은 인간 과학자에게도 표준적인 훈련 과정이라고 공동창립자이자 수석 과학자인 에드워드 휴즈(Edward Hughes)는 말했다. "많은 박사과정 학생들이 실제로 이 일부터 시작합니다."

휴즈는 테크크런치에, 이 과제에서 다른 AI 시스템을 이긴 것 자체가 목적은 아니었으며, 어떻게 그 성과에 도달했는지가 중요했다고 말했다. "프런티어 에이전트들을 이겼다는 결과 자체보다—물론 기쁘지만—사실 이것을 구축한 방식이 가장 흥미로웠습니다."

투자자들의 눈길을 끌 만한 부분은 이것이다: 앤스로픽의 Claude Opus 4.8과 OpenAI의 GPT-5.5—둘 다 훨씬 큰 프런티어급 시스템—과 비교했을 때, 파라데이는 270억 개의 파라미터를 가진 '큐언(Qwen) 3.6'이라는 비교적 작은 모델 위에서 작동한다. (대략적으로 말해 '파라미터'는 모델의 크기와 일반적으로 훈련 비용을 가늠하는 지표다.)

Inherent의 성공 기준도 단순한 정확도보다 높았다. 결과를 재현하는 것을 넘어, 파라데이가 '연구 감각(research taste)'—어떤 실험이 수행할 가치가 있는지, 어떻게 잘 설계할지에 대한 직관—을 보여주기를 원했다.

'감각'처럼 무형적인 것을 가르치기는 어렵다. 여기서 강화학습(reinforcement learning)이 등장한다. 이는 AI 시스템에 따라야 할 규칙을 일일이 알려주는 대신 좋은 결과에 보상을 주는 훈련 방법이다. Inherent는 에이전트를 주로 과학 연구 방법론 자체를 학습시키는 방식 대신 이 보상 기반 접근법에 의존하며, 이것이 여러 과학 분야에 기여할 수 있는 에이전트라는 장기 목표에 더 잘 일반화될 것이라고 베팅하고 있다.

"우리는 항상 AI 과학자 에이전트를 구축하고 에이전트에게 감각을 불어넣는다는 북극성을 따라갑니다"라고 휴즈는 말했다.

이런 초점은 Inherent가 만들지 않기로 선택한 것에도 영향을 미쳤다. 자체 코딩 도구를 개발하는 대신, 인간 과학자가 모든 것을 직접 만들지 않고 기존 소프트웨어를 활용하듯이 파라데이가 OpenAI의 GPT-5.5 Codex를 사용하게 했다고 회사는 설명했다.

또한 Inherent는 사용자가 듣고 싶은 말만 해주는 에이전트를 만들지 않으려 한다. 대신 휴즈의 목표는 그가 가장 좋아하는 유형의 팀 동료—돌아와서 이렇게 말하는 동료—를 모델로 한다. "이게 궁금해서 실험을 몇 개 해봤는데, 이 결과를 어떻게 생각하세요?"

이런 협업 지향은 Inherent가 회사를 운영하는 방식으로도 이어진다. 12명의 직원 모두 런던 킹스크로스의 사무실에서 대면으로 일한다. 구글 딥마인드의 입주 덕분에 세계 최고의 AI 허브 중 하나로 탈바꿈한, 한때 낙후됐던 런던 동네다. "런던이 있어야 할 곳이라고 믿습니다"라고 휴즈는 말했다.

휴즈는 런던의 AI 인재 밀집도를 낙관적으로 보지만, 동시에 영국에서 흔한 관행인 '가든 리브(garden leave)'—퇴사한 직원이 퇴사 후 수개월간 경쟁사에 합류하거나 창업하는 것을 금지하는 제도—의 폐지를 촉구하는 목소리에도 동참하고 있다. 이는 미국 연구자들이 대체로 겪지 않는 제약으로, 미국 스타트업이 이전 직장을 떠난 인재 채용에서 유리한 출발을 하게 해준다. "회사 의견이 아니라 개인적인 견해지만, 저 역시 가든 리브 문제의 영향을 받았습니다"라고 그는 테크크런치에 말했다.

원문 보기

원문 보기 (영어)

Inherent , a London AI lab founded by Google DeepMind alumni , says its AI agent just outperformed much larger models from Anthropic and OpenAI using a fraction of the size. Of all the startups launched by Google DeepMind alumni, Inherent has gotten relatively little attention. But while better-funded rivals have yet to show the world anything concrete, the London-based team is starting to share what it's been building. Just weeks after emerging from stealth with a $50 million seed round , the British startup says its newly released AI agent, Faraday , has outperformed larger, better-known models at a specific task: independently reproducing the findings of published scientific papers without being told the answer in advance. That may sound like a mere party trick given Inherent's much loftier goal — building AI that can discover new scientific knowledge and not just verify old results. But paper replication is a standard training exercise for human scientists, too, cofounder and chief scientist Edward Hughes said. "Many PhD students actually start by doing this." Beating other AI systems at the task wasn't the point, Hughes told TechCrunch; how they got there was. "What was most interesting to us about this was not so much the result of beating those frontier agents — which of course we liked — but was actually the way we went about building this." Here's the part that should catch an investor's eye: measured against Anthropic's Claude Opus 4.8 and OpenAI's GPT-5.5 — both much larger, frontier-scale systems — Faraday runs on a comparatively tiny model called Qwen 3.6 that has just 27 billion parameters. (Roughly speaking, "parameters" is a proxy for a model's size and, typically, its training costs, as well.) Inherent's bar for success was also higher than simply accuracy. Beyond replicating results, it wanted Faraday to demonstrate "research taste" — an instinct for what experiments are worth running and how to design them well. Teaching something as intangible as taste is hard, which is where reinforcement learning comes in. It's a training method that rewards an AI system for good outcomes rather than spelling out rules for it to follow. Rather than training its agents primarily on the study of how science itself is conducted, Inherent leans on this reward-based approach, betting it will generalize better to its longer-term goal of agents capable of contributing across many scientific fields. "We're always guided by that north star of building an AI scientist agent and imbuing our agents with taste," Hughes said. That focus has also shaped what Inherent chooses not to build. Rather than developing its own coding tool, it had Faraday use OpenAI's GPT-5.5 Codex instead, much the way human scientists lean on existing software rather than building everything themselves, according to the company. Inherent is also trying to avoid building agents that simply tell users what they want to hear. Instead, Hughes said, the goal is modeled on his favorite kind of teammate — the kind who comes back and says: "I got curious about this, and I went off and I did these experiments. What do you think of these results?" That collaborative instinct extends to how Inherent operates as a company. Its dozen employees all work in person out of an office in King's Cross — the once-rundown London neighborhood that Google DeepMind's presence helped turn into one of the world's top AI hubs . "We believe that London is the place to be," Hughes said. Hughes is bullish on London's density of AI talent, but he has also added his voice to calls to end "garden leave" — the practice, common in the U.K., of barring departing employees from joining or starting a rival company for months after they resign. It's a restriction American researchers generally don't face , giving U.S. startups a head start on hiring talent who've left a prior role. "This is a personal view rather than a company view, but I was affected by the garden leave problem," he told TechCrunch. Hughes eventually got around that constraint and started Inherent alongside two other DeepMind alumni and a fourth cofounder. The startup isn't slowing down either. It plans to grow its headcount to "about 20 to 25" by the end of the year. Given its ambitions in world models as well, and with Demis Hassabis's new role leaving some DeepMind staff unsettled , Inherent's hiring push could make it an appealing landing spot for DeepMind employees weighing a move. Pictured from left to right: Inherent co-founders Louis Kirsch, Kaloyan Aleksiev, Tantum Collins and Edward Hughes. Topics AI , Europe , google deepmind , London , United Kingdom When you purchase through links in our articles, we may earn a small commission . This doesn’t affect our editorial independence. Anna Heim Freelance Reporter Anna Heim is a writer and editorial consultant. You can contact or verify outreach from Anna by emailing annatechcrunch [at] gmail.com. As a freelance reporter at TechCrunch since 2021, she has covered a large range of startup-related topics including AI, fintech & insurtech, SaaS & pricing, and global venture capital trends. As of May 2025, her reporting for TechCrunch focuses on Europe’s most interesting startup stories. Anna has moderated panels and conducted onstage interviews at industry events of all sizes, including major tech conferences such as TechCrunch Disrupt, 4YFN, South Summit, TNW Conference, VivaTech, and many more. A former LATAM & Media Editor at The Next Web, startup founder and Sciences Po Paris alum, she’s fluent in multiple languages, including French, English, Spanish and Brazilian Portuguese. View Bio October 13 - 15 San Francisco In less than 48 hours, your chance to save up to $300 on your tickets will end! REGISTER NOW Most Popular Michael Polansky is training an AI model on skin that’s still alive Connie Loizos Tesla’s solar roof is dead — here’s what went wrong Tim De Chant Oura faces lawsuit accusing it of misleading consumers about sleep-tracking accuracy Aisha Malik Home batteries are suddenly cheap and everywhere. Here’s why. Tim De Chant Cursor capitalizes on GitHub frustration, launches rival hosting platform Lucas Ropek Etched's valuation doubles to $21B in a month Julie Bort Stripe will reportedly acquire AI gateway startup OpenRouter for $7B+ Anthony Ha

과학연구 AI에이전트 강화학습 논문재현 스타트업

OpenAI says California should strengthen its AI safety bill

[요약 오류] OpenAI says California should strengthen its AI safety bill

The Decoder • 36일 전

IMP 8

GPT-5.6 Sol이 OpenAI 매출 급증 이끌며 안스로픽 격차 좁혀

GPT-5.6 Sol 출시(7월 9일) 이후 OpenAI의 분기 매출이 35% 증가했고 기업용 매출은 50% 이상 성장했습니다. Ramp 데이터에 따르면 OpenAI는 3분기 비즈니스 API 지출 증가율(전분기 대비 82%)에서 안스로픽(76%)을 앞서며 추격에 성공하고 있습니다. OpenAI의 차세대 모델 'Astra'가 몇 주 내 출시될 예정이어서 두 회사의 경쟁이 더 치열해질 전망입니다.

OpenAI 안스로픽 GPT-5.6 Sol