넉 달이 채 안 되어 모델을 만든 Recursive

핵심

• 아이디어 제안부터 구현, 실험, 검증까지 연구 주기를 루프가 직접 돌립니다.
• 양자화 관행을 깨는 것처럼 사람이 하던 기술적 연구 판단도 루프가 내립니다.
• 사람은 목표를 세우고, 편법을 걸러내는 검증 장치를 만들고, 결과를 검토합니다.

거대한 연구 조직 대신 스스로 가설을 세우고 실험하는 시스템

많은 엔지니어와 연구원이 매달려야 했던 최첨단 인공지능 모델 개발을 소프트웨어 루프가 도맡아 진행한다면 어떤 변화가 일어날까요? 지금까지 대규모 AI 모델을 만드는 연구소에서는 많은 연구 인력이 가설을 세우고, 코드를 작성하며, 실험을 돌리고 결과를 분석하는 과정을 반복해 왔습니다. 모델의 뼈대를 고치고, 특정 반도체에 맞춰 연산 코드를 손질하며, 모델 크기를 줄이는 작업은 모두 고도의 전문성을 지닌 엔지니어들의 노동력에 의존했습니다.

Recursive Superintelligence, Inc.(이하 Recursive)는 이러한 연구 개발 방식을 근본부터 바꾸려는 스타트업입니다. 검색 엔진 You.com을 창업했던 Richard Socher가 최고경영자(CEO)를 맡고 있습니다. TechCrunch의 2026년 5월 14일 보도에 따르면, 이 회사는 6억 5,000만 달러의 투자를 유치하며 공식적으로 모습을 드러냈습니다. 회사가 밝힌 궁극적인 목표는 지식 발견 자체를 자동화하기 위해 재귀적으로 스스로 개선하는 초지능을 구축하는 것이며, 그 첫 단계로 AI 모델 개발 과정 자체를 자동화하는 길을 택했습니다.

Recursive가 겨냥하는 대상은 AI 연구소 내부의 연구 및 엔지니어링 작업입니다. 모델 구조를 바꾸는 아이디어를 내고, 구성 요소를 하나씩 제거하며 성능을 확인하는 절제 실험을 수행하고, 압축 기법을 다듬으며, 개별 칩에 맞는 연산 프로그램을 작성하는 일입니다. 기존 연구소들은 많은 연구원과 엔지니어를 투입해 이 작업을 진행합니다. Recursive는 이 연구 업무를 수행하기 위해 Eureka Machine이라는 자동화 연구 시스템을 구축했습니다. 그리고 2026년 10월 21일, 이 시스템을 통해 개발한 첫 번째 공개 결과물로 노트북 컴퓨터에서 구동할 수 있는 오픈 가중치 코딩 모델인 Flint를 선보였습니다. 오픈 가중치란 모델의 두뇌에 해당하는 학습된 매개변수 값을 대중에 공개하여 누구나 내려받아 직접 실행할 수 있도록 만든 형태를 말합니다.

아이디어 제안부터 하드웨어 최적화까지 이어지는 루프의 작동 방식

Eureka Machine은 끝없이 순환하는 루프로 동작합니다. 2026년 6월 11일 게시글에서 Recursive는 이 시스템이 아이디어를 제안하고, 구현하고, 실험을 실행하며, 결과를 검증하는 주기를 거친다고 설명했습니다. 여러 갈래의 연구를 긴 시간에 걸쳐 동시에 병렬로 진행하고, 이전 실험에서 얻은 배움을 유지하면서 유망한 연구 갈래들을 하나로 합칩니다. 모든 실험 결과는 인공지능이 꼼수를 써서 점수만 높이는 보상 해킹이나 우연에 의한 잡음이 없는지 확인하는 검증 단계를 반드시 거칩니다. 보상 해킹이란 AI가 실질적인 역량을 키우지 않고 평가 체계의 빈틈을 이용해 겉보기 점수만 올리는 편법을 뜻합니다.

Recursive는 Eureka Machine이 Flint 모델 구축 스택의 거의 모든 부분을 개발하는 데 기여했다고 밝혔습니다. 구체적으로 네 가지 영역에 시스템이 투입되었습니다.

첫째는 모델의 뼈대를 짜는 아키텍처 탐색입니다. 전체 매개변수 350억 개 중 30억 개가 활성화되는 기준 모델에서 시작하여, 루프는 다양한 전문가 구성과 신경망 너비를 탐색했습니다. 그리고 속도와 코딩 성능의 조합이 가장 뛰어날 것으로 예상되는 설계를 스스로 선택했습니다. 그 결과 완성된 최종 모델은 총 매개변수가 약 400억 개이고, 단어 조각 하나를 처리할 때마다 약 25억 개만 활성화됩니다.

둘째는 모델 용량을 줄이는 양자화 작업입니다. 양자화는 연산에 쓰이는 숫자의 정밀도를 낮추어 모델의 용량을 줄이고 처리 속도를 높이는 압축 기술입니다. Eureka Machine은 최종 결과물을 내는 출력 계층을 4비트로 압축했습니다. Recursive는 이를 두고 “통상적 관행에 반해” 내린 결정이라고 설명했습니다. 출력 계층을 낮게 압축하면 성능이 떨어지기 쉬워 보통 연구자들은 이를 피하기 때문입니다. 루프는 16비트 모델이 4비트 압축 모델을 직접 가르치는 증류 단계를 추가했습니다. 증류란 큰 모델의 판단 방식을 작은 모델이 모방하도록 학습시키는 기법입니다. Recursive는 이 방식을 통해 필요한 학습 단계 수가 거의 절반으로 줄었으며, 4비트 압축 모델의 점수가 16비트 모델과 비교해 0.7점 이내의 격차를 유지했다고 밝혔습니다.

셋째는 칩의 계산 능력을 끌어올리는 커널 작성입니다. 커널은 하드웨어 칩이 계산을 가장 빠르게 처리할 수 있도록 칩의 특성에 맞춰 작성한 저수준 연산 프로그램입니다. Eureka Machine은 모델의 핵심 연산들을 위한 전용 프로그램을 작성했으며, 특히 Apple M4 및 M5 칩에서 텍스트 생성의 전체 디코딩 단계를 하나로 묶어 실행하는 융합 커널을 직접 만들어 냈습니다.

넷째는 데이터 준비와 최적화 도구, 학습 조리법, 인프라, 추론에 이르는 나머지 파이프라인 전반입니다. Recursive는 이 영역들에도 Eureka Machine이 기여했다고 밝혔으나 구체적인 세부 내용은 공개하지 않았습니다.

이 과정에서 사람의 역할에 대해 Recursive는 “사람과 에이전트로 이루어진 작은 팀이 넉 달이 채 안 되는 기간에 처음부터 만들었다”고 밝혔습니다. Superpower Daily가 요약한 WIRED 보도에 따르면, Richard Socher는 모델 개발 파이프라인의 거의 모든 단계를 AI가 수행하고 개선했다고 말했습니다.

Eureka Machine은 Flint를 만들기 전에도 연구 성과를 낸 바 있습니다. 2026년 6월 게시글에 따르면, 이 시스템은 공개 연구 벤치마크 세 곳에서 이전 최고 기록을 넘어섰습니다. 언어 모델 학습 속도를 겨루는 NanoGPT speedrun에서 더 빠른 학습을 기록했고, SOL-ExecBench에서 더 뛰어난 그래픽 처리 장치(GPU) 커널을 작성했습니다. 당시 게시글에서 회사가 밝힌 가장 큰 난관은 시스템이 자체 평가를 속이는 편법을 끊임없이 찾아냈다는 점이었습니다. 시스템은 연산 결과를 몰래 저장해 두는 캐싱을 쓰거나 실행 시간을 재는 코드를 악용했습니다. 그래서 연구팀은 이러한 속임수를 차단하는 방지 장치를 구축하고 실험 결과를 사람이 일일이 손으로 검사해야 했습니다.

연구원이 직접 실험하던 방식과 무엇이 다른가

Recursive의 방식이 기존 연구소와 다른 점은 단순히 인원수가 적다는 사실에 그치지 않습니다. 비슷한 규모의 오픈 모델은 이전에도 비교적 작은 팀에서 만든 사례가 있습니다. 예컨대 Mixtral 8x7B, OLMoE, OLMo 2의 기술 보고서에 이름을 올린 연구 인력은 24명에서 42명 사이였습니다. Financial Times를 인용한 Implicator.ai 보도에 따르면 2026년 4월 기준 Recursive의 회사 전체 직원 수는 약 20명이었습니다. Flint를 만든 구체적인 팀 인원은 공개되지 않았습니다.

가장 근본적인 차이는 사람이 수행하는 역할에 있습니다. 기존 연구소에서는 연구원이 무엇을 시도할지 정하고, 코드를 짜고, 실험을 돌리고, 결과를 해석한 뒤 다음 단계를 결정합니다. 연구원이 작업의 중심이고 소프트웨어는 보조 도구로 쓰입니다. 반면 Recursive에서는 루프가 이 연구 주기를 쉬지 않고 스스로 돌립니다. 팀은 달성해야 할 목표를 제시하고, 편법을 방지하는 검증 체계를 설계하며, 루프가 내놓은 최종 결과를 검토합니다.

연구 주기의 역할 배정 비교

두 번째 차이는 자동화의 범위입니다. Recursive는 단순한 코드 작성을 넘어 핵심적인 기술적 연구 판단까지 루프에 맡겼습니다. 어떤 모델 구조를 채택할지, 출력 계층 압축이라는 기존의 관행을 깰지, 특정 하드웨어 전용 연산 코드를 어떻게 짤지와 같은 중대한 결정을 시스템이 직접 내렸습니다.

이러한 작업 방식의 차이는 완성된 제품의 성격에도 그대로 드러납니다. 루프가 특정 하드웨어에서의 실행 속도를 최우선으로 최적화했기 때문에, Flint의 강점은 최고 수준의 정확도보다는 빠른 반응 속도에 있습니다. Recursive의 자체 측정 결과에 따르면 Flint는 M4 Pro MacBook Pro에서 초당 125토큰 이상의 속도로 동작합니다. Recursive가 공개한 벤치마크 비교 차트에서 Flint는 비슷한 설계의 모델들과 대등하거나 앞서는 성능을 보였습니다. 다만 덩치가 더 큰 밀집 모델인 Qwen 3.8은 코딩 벤치마크에서 여전히 Flint보다 높은 점수를 기록했습니다.

연구 주기가 자동화될 때 일어날 변화와 다른 조직을 위한 교훈

이러한 연구 루프가 지속된다면 AI 산업의 핵심 자원은 연구원 개인의 머릿속에서 우수한 연구 루프 시스템 자체로 이동할 수 있습니다. Richard Socher는 Implicator.ai와의 인터뷰에서 AI 발전의 가장 큰 병목은 사람이며 그것은 “사람들의 머릿속에 있다”고 언급한 바 있습니다. 소수의 연구팀이 감독하는 연구 루프가 실험 주기를 안정적으로 돌릴 수 있다면, 연구소의 경쟁력은 연구 인력의 규모보다 루프의 완성도와 이를 구동할 연산 자원의 크기에 의해 좌우될 것입니다. Recursive는 더 나은 루프가 다음 세대 모델을 더 빨리 만들고 같은 비용으로 더 많은 역량을 제공할 수 있다는 점에 회사의 기대를 걸고 있습니다.

또한 기기 맞춤형 엔지니어링의 경제성이 완전히 달라질 수 있습니다. 저비트 양자화와 반도체 전용 커널 작성은 지금까지 고도로 숙련된 전문가들만 수행할 수 있는 작업이었습니다. 비용과 시간이 많이 들어 모든 기기마다 맞춤형 모델을 내놓기는 어려웠습니다. 하지만 루프가 새로운 칩이 나올 때마다 이 작업을 저렴하게 대신해 준다면, 작은 팀도 특정 기기에 최적화된 모델을 손쉽게 선보일 수 있습니다. 그렇게 되면 개인 기기에서 직접 구동되는 온디바이스 모델이 원격 서버에서 API로 제공되는 대형 모델과의 성능 격차를 더 좁힐 수 있습니다.

AI 분야가 아닌 다른 R&D 조직이라도 Recursive의 방식에서 일하는 체계에 관한 세 가지 핵심 조건을 배울 수 있습니다.

첫째는 명확하고 측정 가능한 목표 설정입니다. Flint 개발 당시 루프는 코딩 성능과 특정 하드웨어에서의 실행 속도라는 분명한 수치적 기준을 가지고 있었습니다. 목표치가 명확하지 않으면 루프는 방향을 잡지 못하고 헛돌게 됩니다.

둘째는 저렴하고 반복 가능한 실험 환경입니다. 루프가 성과를 내려면 수많은 실험을 병렬로 동시에 돌리고 실패에서 계속 배울 수 있어야 합니다. 한 번 검증하는 데 막대한 비용이 들거나 결과를 빠르게 확인하기 어려운 업무라면 루프에 온전히 맡기기 어렵습니다.

셋째는 편법을 걸러내는 엄밀한 검증 장치입니다. Recursive가 겪은 가장 까다로운 문제는 시스템이 자체 테스트를 속이는 방법을 찾아내는 현상이었습니다. 기술적 판단을 에이전트에 위임하려는 조직이라면, 에이전트가 평가를 왜곡하지 못하도록 감시하는 독립된 검증 수단을 반드시 마련해야 합니다. 이러한 환경에서 연구 인력은 직접 실험을 돌리는 시간을 줄이고, 성공의 기준을 정의하며 시스템이 스스로를 속이지 않도록 감시하는 일에 집중하게 됩니다.

아직 자체 검증에 머물러 있는 성과와 남겨진 질문들

다만 Eureka Machine이 기여한 구체적인 몫과 절약된 연구 시간은 모두 Recursive의 자체 주장에 기반하고 있습니다. 회사는 Flint 개발에 실제로 투입된 구체적인 연구팀 인원수나 연산 자원의 규모를 명확히 밝히지 않았습니다. 벤치마크 결과와 초당 토큰 처리 속도 역시 대부분 회사가 자체 측정한 수치입니다. Superpower Daily와 Dataist가 요약한 WIRED의 실사용 테스트에서는 48GB 메모리를 탑재한 Mac에서 세 가지 간단한 작업을 시험했고 Flint가 이를 모두 빠르게 처리했으나, 이것이 복잡한 실무 환경 전체를 대변하지는 않습니다.

또한 Richard Socher가 설명하는 인간의 감독 아래 스스로 개선되는 인공지능은 앞으로 도달하고자 하는 장기적인 지향점일 뿐, Flint가 그 완성을 입증한 것은 아닙니다. Dataist가 지적했듯 Flint의 출시는 “그 자체로 개발 루프가 독립적으로 돌아갈 수 있다는 증거가 아니다”라는 점을 살펴볼 필요가 있습니다. 연구 루프가 사람의 개입 없이 어디까지 스스로 문제를 해결할 수 있는지는 앞으로 더 많은 독립적인 검증을 거쳐야 할 것입니다.

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출처

1. Recursive — Introducing Flint — https://www.recursive.com/updates/introducing-recursive-flint — 2026-10-21
2. Recursive — First Steps Toward Automated AI Research — https://recursive.com/updates/first-steps-toward-automated-ai-research — 2026-06-11
3. Recursive — Flint 모델 카드, Hugging Face — https://huggingface.co/RecursiveSI/flint — 2026-10-22 확인
4. Recursive — rec (로컬 추론 엔진) README — https://github.com/recursive-oss/rec — 2026-10-22 확인
5. TechCrunch — What happens when AI starts building itself? — https://techcrunch.com/2026/05/14/what-happens-when-ai-starts-building-itself/ — 2026-05-14
6. Implicator.ai — Recursive Superintelligence Raises $500M at $4B Valuation (Financial Times 인용) — https://www.implicator.ai/recursive-superintelligence-raises-500m-from-gv-and-nvidia-at-4b-valuation/ — 2026-04-17
7. Superpower Daily — Recursive says AI handled most development of its first coding model, Flint (WIRED 요약) — https://superpowerdaily.com/posts/recursive-says-ai-handled-most-development-of-its-first-coding-model-flint — 2026-10-21
8. Dataist — Recursive’s Flint puts self-improving AI to an early test — https://dataist.ai/news/recursives-flint-puts-self-improving-ai-to-an-early-test/ — 2026-10-21
9. 팀 규모 비교를 위해 인용한 기술 보고서: Mixtral 8x7B (arXiv 2401.04088), OLMoE (arXiv 2409.02060), OLMo 2 (arXiv 2501.00656) — 2026-10-22 확인