인공지능이 갑자기 "진화"할까요? 패러다임은 게임을 통해 그 답을 알려줍니다.

패러다임은 RSI 시뮬레이터를 출시하여 AI의 재귀 및 자기 개선에 따른 지능 폭발 곡선을 경험하고, 컴퓨팅 파워, 인적 자원 및 데이터 간의 경쟁 구도를 파악하며, 암호화폐 벤처캐피탈이 최첨단 기술에 막대한 투자를 하는 이유를 이해할 수 있도록 했습니다.

유명 암호화폐 벤처캐피탈인 패러다임이 어제 RSI 시뮬레이터라는 웹 게임을 출시했습니다.

플레이어는 인공지능 연구소 소장의 역할을 맡아 처음부터 초지능을 만들어내는 것을 목표로 합니다.

여러분에게는 인적 자원, 컴퓨팅 능력, 데이터라는 세 가지 자원이 있습니다. 연구 개발에 얼마나 투자할지, 학습에 얼마나 투자할지, 그리고 규모 확장에 얼마나 투자할지 결정해야 합니다. 이러한 결정 과정을 거칠 때마다 모델의 기능이 변화하고, 이러한 변화는 연구 개발 효율성에 영향을 미칩니다. 결국 인공지능이 자체 개선 속도를 가속화하기 시작하는 특정 임계점에 도달하면 효율성 곡선이 급격히 상승하게 됩니다.

언뜻 보면 단순한 게임처럼 들리지만, 실제로는 경제학 논문을 상호작용적인 경험으로 바꿔주는 교육 도구입니다.

패러다임은 모두가 추측하지만 정량적으로 고려하는 사람은 거의 없는 질문, 즉 인공지능이 자율적으로 얼마나 빨리 발전할 것인가? 갑자기 폭발적으로 발전할 것인가? 그리고 그 한계를 결정하는 요인은 무엇인가에 대한 답을 찾기 위해 이를 활용합니다.

재귀적 자기계발이란 무엇인가?

재귀적 자기 개선(RSI)은 AI 보안 연구 분야의 핵심 주제 중 하나입니다.

간단히 말해서, 인공지능 모델이 인간이 차세대 인공지능 모델을 개선하는 데 도움을 줄 수 있을 만큼 강력해지면, 인공지능이 더 강력한 인공지능을 만들어내는 데 참여하고, 더 강력한 인공지능이 다시 더 강력한 인공지능을 만들어내는 데 참여하는 순환 구조가 형성됩니다.

이 순환 과정이 시작되면 이론적으로 기하급수적인 가속이 발생할 수 있으며, 이를 "스마트 폭발"이라고도 합니다.

이는 더 이상 공상 과학 소설이 아닙니다. 2026년 2월, OpenAI는 GPT-5.3-Codex를 공개하면서 초기 버전의 모델이 자체 개발 과정에서 "중요한 역할"을 했다고 인정했습니다. 초기 버전은 학습 과정의 디버깅, 배포 관리, 오류 진단 및 평가에 도움을 주었습니다. 이는 선도적인 연구소가 모델이 후속 모델 개발 과정에 실질적으로 참여했음을 공식적으로 인정한 최초의 사례였습니다.

게임 방법은 어떻게 되나요?

RSI 시뮬레이터의 게임 부분은 AI 연구실에서 자원 배분 결정을 시뮬레이션합니다.

각 라운드에서 세 가지 방향으로 자원을 배분해야 합니다. 컴퓨팅 파워를 늘리면 더 큰 모델을 학습시킬 수 있고, 연구에 인적 자원을 투자하면 알고리즘 효율성을 향상시켜(더 적은 컴퓨팅 파워로 동일한 효과를 얻음) 학습 자료의 범위를 넓힐 수 있으며, 데이터 수집에 투자하면 학습 자료의 범위를 확장할 수 있습니다.

핵심 메커니즘은 다음과 같습니다. 모델의 기능이 특정 수준에 도달하면 "연구 지원"을 시작하고, AI 지원 덕분에 인간의 연구 효율성이 향상됩니다. 이것이 RSI 사이클의 시작점입니다. 자원을 확장 모드에서 "AI가 스스로 연구하도록 하는" 모드로 전환해야 할 시점을 결정해야 합니다.

너무 일찍 전환하면 모델의 기능이 부족해져 AI가 인간보다 연구 수행 효율이 떨어져 컴퓨팅 파워를 낭비하게 됩니다. 반대로 너무 늦게 전환하면 다른 (가상의) 연구소에 뒤처질 수 있습니다.

패러다임에는 사용자가 "모델 역량과 연구 개발 속도 간의 탄력성 계수"와 같은 기본 경제 모델의 매개변수를 직접 조정하고 다양한 매개변수 설정에서 AI 발전 곡선이 어떻게 변화하는지 관찰할 수 있는 "익스플로러"도 포함되어 있습니다.

이 섹션은 좀 더 전문적인 사용자층을 대상으로 하며, 학술 논문에 나오는 수학적 모델을 드래그 앤 드롭 가능한 대시보드로 변환하는 기능을 제공합니다.

이 게임이 전달하고자 하는 네 가지 통찰

패러다임은 함께 발표된 연구 논문에서 모델과 게임을 통해 얻은 네 가지 통찰력을 요약했습니다.

병목 현상은 언제나 가장 취약한 부분에 존재합니다. AI 연구 개발에는 인적 자원, 컴퓨팅 능력, 데이터라는 세 가지 상호 보완적인 요소가 필요합니다. AI 지능이 무한히 향상된다 하더라도, 컴퓨팅 능력과 데이터의 물리적 한계는 여전히 존재할 것입니다. 따라서 자율적인 재귀적 개선은 지능 자체보다는 컴퓨팅 능력의 공급이나 데이터 품질에 의해 제한될 수 있습니다.

자율적인 발전은 지속적인 기하급수적 성장이 아닌 간헐적인 양상을 보일 가능성이 높습니다. 인공지능은 자율적으로 가속 발전하는 시기를 거치다가, 컴퓨팅 성능이 병목 현상을 일으키면 물리적 한계에 도달하기 전에 성장이 멈출 수 있습니다. 지능의 폭발적인 성장은 직선적인 상승 곡선이 아니라, 정체기가 간헐적으로 나타나는 일련의 급격한 발전 양상을 보일 가능성이 더 큽니다.

좁은 영역의 지능이 폭발적으로 성장하는 현상이 일반 지능의 폭발적인 성장에 앞서 나타날 수 있습니다. 인공지능은 "인공지능 연구"라는 좁은 분야에서 자율적인 발전을 가속화할 수 있지만, 이러한 능력이 모든 인지 작업으로 일반화되지는 않을 수 있습니다. 예를 들어, 인공지능 학습 코드 개선에는 매우 능숙하지만 공급망 관리나 소설 집필에는 같은 수준의 획기적 성과를 내지 못하는 인공지능을 상상해 볼 수 있습니다.

모든 것은 매개변수 설정에 달려 있습니다. 모델 출력은 "탄력성"이라고 불리는 매개변수 집합에 크게 좌우됩니다. 탄력성은 "입력이 1% 증가할 때 출력이 얼마나 증가하는지"를 측정합니다. 재귀적 자율 개선에서 가장 중요한 탄력성은 현재 모델의 기능이 1% 향상될 때 새로운 발견 속도가 몇 퍼센트 증가하는지입니다. 이 수치는 시간이 지남에 따라 변할 수 있으므로 실시간 변화를 추적하는 것이 매우 중요합니다.

패러다임을 선택하는 이유는 무엇일까요?

Paradigm은 더 이상 단순한 암호화 VC가 아닙니다.

한 달 전, 패러다임은 12억 달러 규모의 새로운 펀드 조성을 완료했습니다. 이 펀드의 투자 방향은 이전 세 개의 펀드와는 완전히 다릅니다. 공동 설립자인 맷 황(전 세쿼이아 캐피털 파트너)과 매니징 파트너인 알라나 팔메도는 발표문에서 이 펀드가 "암호화폐에서 시작하여 인공지능, 로봇공학 및 기타 첨단 분야로 확장할 것"이라고 밝혔습니다.

2018년 설립 이후 패러다임은 40억 달러 이상을 모금하여 유니스왑, 옵티미즘, 하이퍼리퀴드, 칼시와 같은 암호화폐 업계의 대표적인 프로젝트에 투자했습니다.

패러다임의 투자 포트폴리오는 이제 핵심 사업 영역을 넘어 확실히 확장되었습니다. 지난 3월에는 드론 배송 회사인 지플라인의 시리즈 H 투자 라운드를 주도했고, 4월에는 우주 방위 회사인 트루 어노멀리의 시리즈 D 투자 라운드에 참여했습니다. 또한 AI 연구소인 누스 리서치에도 투자했습니다.

내부적으로도 도구들은 AI 분야로 확장되고 있습니다. 패러다임은 블록체인 기반 도구인 센타우르(Centaur)와 오픈AI와 협력하여 개발한 블록체인 보안 평가 프로젝트인 EVMbench를 개발했으며, 센타우르는 이미 AI 인프라 분야로 진출하고 있습니다.

이러한 맥락에서 RSI 시뮬레이터는 더 이상 단순한 홍보 프로젝트가 아닙니다. 패러다임은 AI 가속화, 분산 컴퓨팅, 자동화된 인프라 등 "최첨단 기술의 교차점"에 12억 달러의 신규 자금을 투자하고 있습니다.

RSI의 경제학을 이해한다는 것은 최대 투자 전략의 근본적인 논리를 이해하는 것을 의미합니다. AI의 자율적인 개선 속도가 게임 내 특정 매개변수에 의해 설정된 곡선과 일치한다면, 전체 기술 스택의 업데이트 주기가 단축되고, 오늘날 3년 앞서 있는 것처럼 보이는 프로젝트도 6개월 안에 쓸모없어질 수 있습니다.

패러다임은 RSI 모델링의 한계를 뛰어넘는 모든 연구에 관심이 있으며, 해당 분야 연구자들의 소통을 장려한다는 내용으로 기사를 마무리합니다. 이 게임은 12억 달러의 자금과 혁신적인 투자 회사를 숨기고 있는 명함과 같습니다.