'AI 재귀적 자기개선' 그게 먼데? | 260411
1. AI 재귀적 자기개선은 AI가 사람 도움 없이 스스로를 분석하고 더 똑똑한 버전으로 업그레이드하는 과정임. 쉽게 말하면 AI가 자신의 코드를 고치거나 새로운 아이디어를 내서 다음 세대 AI를 만들어내는 거임. 이게 한 번 시작되면 개선 속도가 점점 빨라져서 지능이 폭발적으로 커질 수 있어서 초지능 논쟁의 핵심임. 2026년 지금은 이미 이 루프가 실제로 돌아가고 있는 초기 단계임.
2. 일론 머스크는 2026년 어밴던스 서밋에서 “우리는 이미 재귀적 자기개선 단계에 들어섰다”고 말했음. 이전 모델이 다음 모델을 만드는 과정에서 사람이 점점 덜 개입하고 있고, 올해 말이나 늦어도 2027년 초에는 완전히 자동화될 가능성이 크다고 봄. 옵티머스 로봇처럼 AI 지능과 실제 하드웨어가 함께 움직이면 성능이 훨씬 더 빠르게 좋아질 거라고 설명함.
3. 구글 딥마인드의 AlphaEvolve가 가장 구체적인 예시임. 제미니 모델을 써서 새로운 알고리즘 아이디어를 창의적으로 만들어내고, 자동으로 테스트하면서 더 나은 버전으로 진화시킴. 데이터센터를 더 효율적으로 관리하거나, AI 훈련에 쓰이는 행렬 계산을 빠르게 만드는 등 실생활에서 이미 성과를 내고 있음. AI가 AI를 설계하는 선순환이 실제로 일어나는 거임.
4. 사카나AI의 다윈-괴델 머신(DGM)은 AI가 스스로 파이썬 코드를 수정하면서 코딩 실력을 키우는 시스템임. 처음에는 20퍼센트 정도였던 성능이 반복 개선 끝에 50퍼센트까지 올라갔는데, 이는 AI가 자신의 약점을 찾아 고치고 더 다양한 방법을 실험하는 방식으로 작동함. 생물 진화처럼 열려 있는 개선 과정을 보여주는 사례임.
5. 오픈AI의 GPT-5.3 코덱스와 앤트로픽의 클로드도 자기 개발에 직접 기여하고 있음. 이전 버전이 코드 작성, 디버깅, 평가 도구 만들기 등을 맡아서 다음 모델 개발 속도를 높여줌. 이제 연구팀들은 사람이 거의 손대지 않고 AI가 AI를 만드는 피드백 고리를 거의 완성해 가는 중임.
6. 구글 제미니 기반 AI 과학자 시스템은 가설을 세우고 실험 계획을 세우며 검증까지 스스로 해냄. 10년 걸릴 연구를 며칠 만에 끝내는 경우가 나오고 있는데, 단순히 기존 지식을 정리하는 게 아니라 새로운 지식을 창출하는 수준으로 발전했음. 과학 분야에서 AI가 인간 연구자를 도우면서 동시에 앞서가는 모습임.
7. 2026년 현재 AI 성능은 코딩, 추론, 이미지 처리 등 거의 모든 영역에서 빠르게 좋아지고 있음. 작은 AI 팀이 사람 없이 프로덕션 소프트웨어를 만들어내는 ‘보이지 않는 공장’이 현실화되고 있는데, 재귀적 자기개선이 이 모든 변화를 이끄는 핵심 동력임. 엔지니어들이 코딩 대신 전략적 일에 집중하게 되는 변화가 시작됐음.
8. 메타를 비롯한 여러 기업에서도 AI 모듈이 스스로를 개선하는 자율 적응 현상이 관찰되고 있음. 경제적 가치가 커지면서 더 많은 인프라 투자가 이어지고, 결국 로봇이 로봇을 만드는 단계까지 이어질 전망임. AI가 단순 도구에서 혁신 파트너로 바뀌는 전환점임.
9. 재귀적 개선이 반복되면 각 세대가 이전보다 훨씬 강력해지면서 기하급수적인 발전이 일어남. AI가 연구 아이디어 내기, 코드 짜기, 실험하기까지 전체 과정을 맡게 되면 인간 연구 속도를 크게 앞지를 수 있음. 2026년 전문가들은 이 루프가 이미 현실에서 작동하고 있다고 평가하고 있음.
10. 다만 이 기술이 너무 빠르게 발전하면 위험 요소도 있음. 전문가들은 칩, 전력, 데이터 같은 인프라 경쟁이 중요하고, 안전과 윤리를 동시에 고려해야 한다고 강조함. 재귀적 자기개선은 AI 발전을 가속화하지만, 인간이 통제할 수 있는 방향으로 나아가도록 균형 잡는 게 지금 중요한 과제임. 배경지식이 없어도 이 개념은 AI가 스스로를 업그레이드하며 점점 똑똑해지는 ‘자기 진화’ 과정이라고 이해하면 됨.
엔트로픽은 크립토를 죽일 것인가?
AI는 기계 경제다
AI 에이전트가 스스로 물건을 사고, 도구를 호출하고, 서비스를 구독하며, 다른 시스템과 협상하고, 인간 승인 없이 가치를 이동시키는 시대가 온다.
CZ과 브라이언 암스트롱이 말했듯이, 에이전트는 인간보다 거래를 수백~수천 배 더 많이 만들어낼 수 있다. AI가 경제 활동의 의미 있는 부분을 차지하게 되면, 소프트웨어는 네이티브 결제 인프라가 절실해진다.
에이전트들은 어떻게 추론·저장·컴퓨트·데이터·서비스에 지불하고, 서로 가치를 교환할까?
TradFi는 너무 인간 중심이다.
전통 금융은 기관, 국경, 규제, 은행 계좌, KYC, 정산 창구를 위해 만들어졌다. 인간이 큰 거래 몇 개 하는 데는 괜찮지만, 수백만 에이전트가 작고 빠른 마이크로 트랜잭션을 할 때는 완전히 비효율적이다.
TradFi는 계속 중요하겠지만, 자율 기계 간 상거래의 기반으로는 이미 구식처럼 보인다.
그렇다면 크립토가 이길까?
많은 사람들이 그렇게 생각한다. 하지만 크립토도 문제가 크다.
첫째, 크립토는 여전히 돈으로서 형편없다. 15년, 수백억 달러 투자 후에도 실제 결제 수단으로서 글로벌 거래에서 차지하는 비중은 1% 미만에 불과하다.
투기와 유동성은 뛰어나지만, 실질 결제 레이어로는 여전히 미미하고 UX도 불편하다. 키 관리, 서명, finality 대기, 주소 실수 위험 등.
둘째, 인프라 전쟁에서 지고 있다. 비트코인 채굴은 에너지 풍부한 데이터센터의 주요 수익 모델이었지만, AI가 나타나면서 상황이 역전됐다.
AI 데이터센터 워크로드는 같은 전력 인프라에서 비트코인 채굴보다 메가와트당 3배 이상의 수익을 낸다. 자본, 건물, 전력, 인재가 모두 AI 쪽으로 이동하고 있다. 2025년 AI 투자는 약 2,000억 달러를 넘겼다.
엔트로픽이 더 큰 것을 만들고 있을지도 모른다.
대부분은 미래 AI 통화가 어떤 토큰(스테이블코인, 새 체인, 머신코인)일 거라고 가정하지만, 진짜 미래 AI 네이티브 통화는 크립토 자산이 아닐 수도 있다.
엔트로픽은 이미 Claude 토큰을 통해 프로토-통화를 운영 중이다. 수십만 조직이 토큰 단위로 지능을 예산·최적화·소비한다. 단위 계정 역할이다. 실시간으로 유용한 출력(지능)과 교환된다. 교환 수단 역할이다. 실제 데이터센터·칩·전력·추론 용량에 뒷받침된다. 생산 능력에 대한 청구권이다.
비트코인은 에너지를 태워 "태웠다"는 증명을 하지만, Claude 토큰은 에너지를 태워 지능을 생산한다.
게다가 엔트로픽은 MCP(모델과 에이전트가 도구·시스템에 연결되는 공유 프로토콜)까지 만들며, 에이전트 워크플로우와 API 생태계를 운영하고 있다. 이건 수직 통합된 기계 상거래 스택이다.
결론은
엔트로픽이 다음 릴리스마다 Claude, Claude Code, MCP, 기업 청구, 에이전트 워크플로를 더 강력하게 만들수록, 경제 활동의 상당 부분이 엔트로픽이 통제하는 레일로 자연스럽게 흘러갈 가능성이 커진다.
TradFi는 너무 느리고 인간적이다. 크립토는 아직 너무 어색하고 투기적이다. 엔트로픽은 거의 우연히 기계 상거래에 진짜 네이티브한 첫 번째 스택을 만들어가고 있을지도 모른다.
크립토는 더 좋은 코인으로 대체되는 게 아니라, 더 나은 스택에 의해 우회당할 위험이 크다.
좋은 아티클이라 퍼와서 번역해봤는데 결국 클로드 토큰이라는 것이 MCP와 에이전트를 매개로 다음 에이전트 경제의 한축이 될 가능성을 필자는 이야기 합니다.
어떻게 보시나요?