Business Insider에 따르면 Google은 AI 에이전트 훈련을 위한 시뮬레이션 환경을 구축하는 스타트업인 Mechanize와의 계약을 완료하여 공동 창립자이자 전 CEO인 Tamay Besiroglu와 12명 이상의 회사 직원을 Google DeepMind로 데려왔습니다. 약 15억 달러 이상의 가치가 있는 이 계약은 인수가 아닌 인재 채용과 기술 라이선스로 구성되어 있습니다. 이는 규제 검토를 거치지 않고 유망한 AI 팀을 흡수하기 위한 Google의 템플릿이 된 거래 유형입니다.

이번 완성으로 비즈니스 인사이더가 처음 보도한 8월 초 구글이 샌프란시스코에 본사를 둔 이 스타트업과 15억 달러 이상의 계약을 맺기 위해 협상 중이라고 밝혔던 장이 마무리되었습니다. 금요일에 발표된 새로운 보고서는 이전 Mechanize 직원의 LinkedIn 프로필에 직원 이동이 표시되면서 거래가 효과적으로 종료되었음을 확인합니다. 이는 실제 컴퓨터 작업을 수행할 수 있는 에이전트를 구축하기 위한 경쟁, AI Buzz Wire에서 매일 보도 경쟁에서 올해 가장 중요한 인재 거래 중 하나입니다.

누가 어디로 이사하는가

Mechanize를 공동 창립하고 CEO를 역임한 Besiroglu는 LinkedIn 프로필에 따르면 현재 Google DeepMind의 연구 과학자입니다. 그는 12명이 넘는 전직 Mechanize 직원과 합류했으며 이들 중 대다수는 Google의 중간 훈련 노력에 합류했습니다. 이는 사전 훈련과 제품 출시 사이의 모델 동작을 형성하는 경쟁이 점점 더 치열해지는 분야로, 최근 코딩 및 에이전트 기능의 많은 발전이 집중되어 있습니다.

스타트업 시절에는 Mechanize의 참모총장을 역임했던 Guive Assadi가 CEO로 취임했습니다. 인수자가 대부분의 기술 팀을 흡수하고 소수의 남은 리더십이 회사 실체를 유지하는 구조는 Google이 Character.AI 및 코딩 스타트업 Windsurf와 맺은 초기 계약을 반영합니다. 두 회사 모두 공식적인 인수나 합병 없이 인재와 기술을 확보하도록 설계되었습니다.

Mechanize가 실제로 구축하는 것

Mechanize의 핵심 제품은 교육 환경 그 자체입니다. 이 회사는 연구자들이 "디지털 오피스"라고 부르는 시뮬레이션된 소프트웨어 환경을 구축합니다. 이 환경에서는 AI 에이전트에게 익숙하지 않은 애플리케이션 탐색이나 다단계 작업 흐름 완료 등 현실적인 작업 공간 작업이 주어지고 성공 여부에 따라 보상 신호를 받습니다.

이 접근 방식은 업계 전반에 걸쳐 널리 통용되는 논문을 반영합니다. 에이전트 기능에 대한 구속력 있는 제약은 원시 모델 규모가 아니라 에이전트가 실습할 수 있는 풍부하고 검증 가능한 환경의 가용성입니다. TechCrunch는 이 작업이 "매우 지루한 비디오 게임을 만드는 것"과 비교할 수 있는 "실제 소프트웨어 애플리케이션에서 AI 에이전트가 수행하는 작업을 시뮬레이션하는 훈련장"을 구축하는 것이라고 설명했습니다. 이러한 환경에 대한 강화 학습은 최근 코딩 벤치마크 및 장기적인 작업 완료에서 많은 이점을 얻은 것으로 평가됩니다.

환경 구축 틈새 시장은 조용히 AI 분야에서 가장 경쟁이 치열한 공급망 중 하나가 되었습니다. 이번 주 Dwarkesh Podcast에서 기업이 훈련하는 강화 학습 환경의 복잡성을 얼마나 빨리 확장할 ​​수 있는지에 대한 논의(Mercor가 언급된 회사 중 하나)는 이러한 팀을 개척 발전의 진정한 병목 현상으로 규정했습니다. 구글이 수십 명에 달하는 직원을 보유한 스타트업에 아홉 자릿수 상당의 관심을 기울이는 것은 전문 지식이 얼마나 부족해졌는지를 강조합니다.

독점 금지 시대에 맞춰 구축된 구조

거래의 핵심인 비독점 기술 라이센스는 Mechanize가 독립적인 회사로 계속 존재하며 원칙적으로 다른 고객과 협력할 수 있음을 의미합니다. 세부 사항이 중요합니다. 비독점성은 규제 당국이 기존 AI 인수를 보다 적극적으로 조사하기 시작한 이후 Google과 기타 거대 기술 기업이 선호하는 거래 구조의 특징입니다. Inflection과 Google의 Character.AI 및 Windsurf 거래에 대한 Microsoft의 계약은 모두 동일한 논리를 따랐습니다. 즉, 사람과 기술에 수십억 달러를 지불하고 "인수"라는 단어를 피하십시오.

비평가들은 그러한 거래가 독점 금지 검토를 회피하기 위해 고안되었다고 주장하는 반면, 옹호자들은 인재가 진정으로 움직이고 스타트업이 계속 운영되는 경우가 많다고 지적합니다. 어느 쪽이든, Mechanize 계약은 완료에 도달한 이 거래 유형 중 가장 큰 계약 중 하나이며, 계약 종료는 해당 구조가 현재 규제 환경과의 접촉에서 살아남았음을 시사합니다.

코딩이 전쟁터인 이유

8월 보고에 따르면 Google이 명시한 동기는 OpenAI 및 Anthropic과의 경쟁이 벤치마크 소수점으로 측정되고 기업 계약이 승리하는 영역인 Gemini 모델의 코딩 기능을 개선하는 것이었습니다. 자동화된 AI 연구는 해당 경쟁의 자연스러운 종점입니다. 이번 주 Dwarkesh Podcast 에피소드에서는 OpenAI 공동 창립자인 John Schulman이 Mechanize가 전문적으로 구축하는 것과 정확히 같은 종류의 실습 환경을 전제로 반복적 자기 개선이 3~4년 내에 도착할 수 있다고 추정했습니다.

Google DeepMind의 경우 검증된 환경 구축 팀 인수는 다음 역량 향상이 기본 모델이 아닌 훈련 루프에서 나올 것이라는 확신입니다. 나머지 업계의 경우 거래 완료는 최고 수준의 강화 학습 환경 스타트업의 가치에 대한 가격 기준을 설정하고 2026년 인재 확보가 아직 끝나지 않았다는 신호입니다.

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