게임 클립 플랫폼에서 분사된 스타트업이 올해 최대 규모의 인공 지능 자금 조달 라운드 중 하나를 달성했습니다. General Intuition은 시리즈 A 라운드에서 23억 달러 가치 평가로 3억 2천만 달러를 모금했으며, 플레이어가 주석을 추가한 수억 시간의 게임 플레이를 통해 AI 에이전트가 현실 세계에서 움직이고 행동하는 방법을 가르칠 수 있다고 확신합니다.

TechCrunch는 6월 25일에 이 라운드를 처음 보고했습니다. 이 라운드는 Khosla Ventures가 주도했으며 General Catalyst, Jeff Bezos, Eric Schmidt, 전 Formula 1 드라이버 Nico Rosberg, Google DeepMind 및 MIT의 연구원도 참여했습니다. 이번 인상으로 회사의 공개 자금은 2025년 10월 1억 3,400만 달러의 출시 라운드에 이어 약 4억 5,400만 달러에 달하게 되었습니다. 이 이야기에 대한 자세한 내용은 최신 AI 동향를 참조하세요.

회사의 논제는 틀에 얽매이지 않지만 점점 더 유행하고 있습니다. 즉, 소비자 게임 제품 내부에 있는 데이터는 물리적 AI에 대한 가장 과소평가된 교육 소스 중 하나일 수 있다는 것입니다.

클립 공유에서 로봇공학 데이터까지

General Intuition은 Pim de Witte가 설립한 게이머를 위한 클립 공유 플랫폼인 Medal을 기반으로 구축되었습니다. Startup Fortune에 따르면 de Witte는 2024년 말 OpenAI의 보고된 5억 달러 인수 제안을 거절했으며, 자신의 플랫폼 아래에 있는 영상이 다른 연구소 내부의 품목으로 사용하기보다는 새로운 AI 회사의 기반으로 더 가치가 있다고 결론지었습니다.

Medal에는 연간 약 20억 개의 비디오 클립을 업로드하는 약 1천만 명의 월간 활성 사용자가 있습니다. 중요한 세부 사항은 해당 클립에 비디오 이외의 내용이 포함되어 있다는 것입니다. 메달 클립은 컨트롤러 입력, 버튼 누르기, 화면에 동작을 생성하는 마우스 움직임을 전달할 수 있습니다. 이는 로봇 공학 연구소가 대규모로 수집하기 위해 애쓰는 종류의 데이터입니다. 발생한 일뿐만 아니라 인간이 이를 실현하기 위해 수행한 작업도 포함됩니다.

회사의 주장은 모델이 플레이어가 복잡한 싸움을 헤쳐나가는 것을 지켜보고 입력을 통해 다음 프레임을 예측할 수 있다면 공간, 타이밍, 의도 및 결과에 대해 진정으로 유용한 것을 배울 수 있다는 것입니다. 창고 로봇은 경기에서 승리할 필요가 없습니다. 선반, 카트, 사람과 충돌하지 않고 어색한 물리적 환경을 헤쳐나가야 합니다.

투자자들이 주목하는 이유

투자자 목록은 실제 AI 신자의 누구로 읽혀집니다. Jeff Bezos는 이전에 2024년에 20억 달러 이상의 가치로 4억 달러를 모금한 로봇 소프트웨어 회사인 Physical Intelligence를 지원했습니다. Eric Schmidt는 로봇공학이 차세대 주요 기술 시장 중 하나라고 공개적으로 말했습니다. Google DeepMind는 물리적 공간을 추론하는 세계 모델과 에이전트를 발전시키는 데 수년을 보냈습니다.

더 넓은 시장은 de Witte가 내기를 할 수 있는 여지를 제공합니다. Business Insider는 최근 로봇 공학에 대한 벤처 자금이 2019년 40억 달러에서 2025년 260억 달러로 증가했다고 보고했습니다. Figure AI, Physical Intelligence, Skild AI 및 Agility Robotics를 포함한 회사는 단순히 텍스트 상자의 질문에 대답하는 것이 아니라 실제 세계에서 작동할 수 있는 기계로 돈이 이동함에 따라 상당한 자본을 유치했습니다. 엔비디아 CEO 젠슨 황(Jensen Huang)은 구현된 AI가 차세대 물결이라고 거듭 설명했습니다.

Compute Bet과 향후 계획

새로운 자본의 대부분은 컴퓨팅에 할당됩니다. TechCrunch는 General Intuition 모델의 다음 버전이 2026년 여름 말까지 계획된 공개 API를 통해 CoreWeave 인프라에서 훈련될 것이라고 보고했습니다. API는 메달 논문이 프레젠테이션 및 시연 외부에서 유효한지 여부에 대한 최초의 실제 테스트가 될 것입니다.

분명한 반대 의견은 게임이 현실 세계가 아니라는 것입니다. 게임 엔진은 공장 현장에서는 절대 하지 않는 깔끔한 규칙을 시행합니다. 충돌 감지는 정확하고 객체는 코드에 따라 동작하며 인간 작업자 근처에서 작동하는 로봇 팔은 무게, 마찰, 조명 불량 및 대기 시간 문제를 해결해야 합니다. 일반 직관의 반박은 규모가 방정식을 변경한다는 것입니다. 회사는 비디오 게임이 공장이라고 주장하지 않습니다. 눈에 보이는 결과와 관련된 수억 개의 진정한 인간 결정이 모델이 로봇 공학에서 아직 부족한 공간적, 시간적 본능을 구축하는 데 도움이 될 수 있다고 확신합니다.

더 좁고 흥미로운 이야기

유용한 포인트는 헤드라인보다 더 좁고 더 흥미롭습니다. 물리적 AI를 위한 가장 잠재적으로 가치 있는 데이터 세트 중 하나는 대규모 실험실이 더 깨끗한 곳을 찾고 있는 동안 소비자 게임 제품 내부에 숨겨져 있었을 수 있습니다. 메달의 클립에는 깔끔한 경로를 검색하는 시뮬레이터에서 생성된 궤적이 아니라 압력을 받는 실제 인간의 선택이 포함되어 있습니다. 사람이 다음에 무엇을 할지 예측하는 방법을 학습하는 에이전트의 경우 이러한 구별이 중요합니다.

일반 직관은 여전히 ​​어려운 부분을 증명해야 합니다. 대규모 데이터 세트는 자금을 확보할 수 있지만 그 자체로 로봇을 유용하게 만들 수는 없습니다. 여름 API에서 게임 교육을 받은 에이전트가 실제 작업으로 일반화한다는 사실이 밝혀지면 5억 달러 규모의 OpenAI 제안에서 물러나겠다는 de Witte의 결정은 선견지명이 있는 것처럼 보일 수 있습니다. 그렇지 않다면, 이 라운드는 세상이 게임보다 모델링하기 어렵다는 사실을 상기시켜주는 값비싼 상징으로 남을 것입니다.

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