딥마인드 출신 런던 스타트업, 소형 AI로 논문 재현서 앤스로픽·오픈AI 제쳐

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구글 딥마인드 출신들이 세운 런던 스타트업 인히어런트(Inherent)가 자사 AI 에이전트 ‘패러데이(Faraday)‘로 앤스로픽과 오픈AI의 최신 모델보다 논문 재현 작업에서 더 나은 성과를 냈다고 밝혔다. 테크크런치에 따르면 인히어런트는 시드 라운드로 5000만 달러를 유치하고 스텔스 모드에서 벗어난 지 몇 주 만에 이 결과를 공개했다.¹

패러데이가 수행한 과제는 이미 발표된 과학 논문의 실험 결과를 정답을 미리 알지 못한 상태에서 독립적으로 재현하는 것이다. 공동창업자 겸 최고과학책임자 에드워드 휴스(Edward Hughes)는 이 작업이 박사과정 학생들이 연구를 시작할 때 흔히 거치는 훈련이라고 설명했다. 과제 자체는 단순해 보이지만, 인히어런트가 궁극적으로 노리는 목표는 기존 결과를 검증하는 데 그치지 않고 새로운 과학적 지식을 발견하는 AI를 만드는 것이다.

주목할 부분은 비교 대상의 규모 차이다. 패러데이는 앤스로픽의 클로드 오퍼스 4.8(Claude Opus 4.8), 오픈AI의 GPT-5.5와 겨뤄 더 나은 성과를 냈는데, 두 모델이 프런티어급 대형 모델인 반면 패러데이의 기반 모델은 매개변수 270억 개 규모의 콴 3.6(Qwen 3.6)이다. 매개변수 수는 대략 모델의 규모와 학습 비용을 가늠하는 지표로 쓰이는데, 이 기준으로 보면 패러데이는 경쟁 모델보다 훨씬 작은 셈이다.

인히어런트가 정한 성공 기준도 단순 정확도를 넘어선다. 휴스는 패러데이가 어떤 실험이 해볼 가치가 있고 어떻게 설계해야 하는지를 판단하는 ‘연구 감각(research taste)‘을 갖추길 원한다고 말했다. 이 감각을 가르치기 위해 인히어런트는 과학 활동 자체를 연구한 데이터로 학습시키는 대신, 좋은 결과에 보상을 주는 강화학습 방식을 주로 활용한다. 규칙을 일일이 정해주는 대신 보상으로 행동을 유도하는 이 방법이 여러 과학 분야로 확장 가능한 에이전트를 만드는 데 더 유리할 것이라는 판단에서다.

휴스는 “우리는 언제나 AI 과학자 에이전트를 만들고 우리 에이전트에 감각을 불어넣는다는 목표에 이끌린다”고 말했다. 이 방향은 인히어런트가 무엇을 만들지 않을지도 결정했다. 회사는 자체 코딩 도구를 개발하는 대신 오픈AI의 GPT-5.5 코덱스(Codex)를 패러데이에 붙여 쓰도록 했다. 인간 과학자들이 모든 도구를 직접 만들지 않고 기존 소프트웨어를 활용하는 방식과 같다는 설명이다. 휴스는 또 사용자가 듣고 싶어하는 말만 하는 에이전트가 아니라, 스스로 궁금증을 느끼고 실험을 해본 뒤 결과를 들고 와 의견을 묻는 동료 같은 에이전트를 지향한다고 밝혔다.

인히어런트는 직원 12명 전원이 런던 킹스크로스 사무실에 출근해 일하는 구조를 유지한다. 킹스크로스는 한때 낙후된 지역이었으나 구글 딥마인드가 자리 잡으면서 세계적인 AI 거점으로 성장했다. 휴스는 런던의 AI 인재 밀집도를 높이 평가하면서도, 영국 특유의 ‘가든 리브(garden leave)’ 관행을 없애야 한다는 목소리에 힘을 보탰다. 가든 리브는 퇴사자가 몇 달간 경쟁사에 합류하거나 창업하지 못하도록 막는 제도로, 미국 연구자들은 대체로 이런 제약을 받지 않아 미국 스타트업이 인재 채용에서 유리한 위치를 점하게 된다. 휴스는 “회사 입장이 아니라 개인적 견해”라면서도 “나 자신이 가든 리브 문제로 영향을 받았다”고 말했다.

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