HyperAI초신경

2025년 봄, 충격적인 사임 발표가 있었습니다.이전에 OpenAI에서 연구 부문 부사장을 역임하고 사후 교육을 담당했던 리암 페두스가 떠나기로 결정했습니다.그는 트윗에서 "과학에 AI를 적용하는 것"에 "가장 전략적인 관심"이 있다고 적었습니다. 즉, 그가 새로운 지평을 탐구할 방향이 바로 그것이라는 뜻입니다.

동시에,또 다른 헤비급 선수: 에킨 도구스 쿠북—그는 한때 DeepMind에서 화학 및 재료 과학 팀을 이끌었고 200만 개가 넘는 결정 구조 생성 프로젝트에 참여했지만, DeepMind를 떠나 기업가 정신으로 전향하기로 단호히 결정했습니다.

왼쪽: Ekin Doğuş Cubak 오른쪽: Liam Fedus, 출처: TechCrunch

"인터넷에 있는 10조 개의 토큰에서 얻은 귀중한 데이터는 거의 고갈되었습니다. 매개변수를 확장한다고 해서 질적인 도약이 이루어지지는 않을 것입니다."라고 페두스는 프레젠테이션에서 직설적으로 말했습니다. 쿠북의 덧붙인 말은 더욱 통찰력 있었습니다. "문헌에 있는 LLM 추론에만 의존해서는 상온 초전도체와 같은 획기적인 발견으로 이어지지 않을 것입니다."

그 다음에,두 사람은 올해 초에 친해졌습니다.기존 데이터 풀의 "변혁"에 얽매이기보다는 AI가 연구실에 들어가 데이터를 처음부터 생성하도록 하세요.

초기 동기: AI와 물리학의 영감 충돌

Periodic Labs는 브레인스토밍 세션을 통해 설립되었습니다. 7개월 전, Fedus와 Cubuk은 샌프란시스코에서 생성적 인공지능이 과학적 발견 과정을 어떻게 바꿀 수 있을지 논의하고 있었습니다. 두 사람 모두 각자의 연구실에서 AI의 힘을 직접 목격했지만, 동시에 한계도 느꼈습니다.

"생성적 AI가 이미 논문을 쓰고, 프로그래밍하고, 심지어 그림을 그릴 수 있다는 걸 알고 있지만, 아직은 인간이 새로운 지식을 발견하는 데 실질적인 도움을 주지는 못했습니다."페두스는 "과학계는 실험에 너무 느리고, AI는 이 모든 것을 바꿀 준비가 되어 있다"고 회상했습니다.

그러나 쿠북은 물리학적 관점에서 이 문제에 접근하며, 로봇 자동화, 재료 시뮬레이션, AI 추론의 기술적 곡선이 동일한 시점에 수렴한다고 주장합니다. 그는 "이것은 전례 없는 기회입니다."라고 설명합니다."로봇 자동화, 시뮬레이션 정확도, 대규모 언어 모델의 추론 기능을 마침내 단일 시스템으로 통합할 수 있게 됐습니다."

그 대화가 바로 Periodic Labs의 시작점이 되었습니다. 몇 주 후, 두 사람은 각자의 회사를 공식적으로 떠나 마음이 통하는 과학자들을 모아 AI를 활용한 실험 과학을 선도하는 연구 회사를 설립했습니다.

기존 개념을 혁신하다: AI 기반 과학 플랫폼 구축

Periodic Labs는 "AI 기반 과학 플랫폼"을 구축하고 있다고 주장합니다.이 기술의 비전은 인공지능이 데이터를 분석할 뿐만 아니라 실험을 설계하고, 물리적 기기를 구동하고, 새로운 소재를 발견할 수 있도록 하는 것입니다.

다시 말해, 알고리즘에서 시약병, 대형 모델에서 로봇 팔에 이르기까지 "지능"과 "실험적 작업"을 폐쇄 루프 시스템으로 통합하려고 시도합니다.

이는 새로운 주제가 아닙니다. 지난 10년 동안 AI는 약물 설계, 단백질 접힘, 재료 시뮬레이션과 같은 분야에서 획기적인 발전을 이루었습니다. DeepMind의 AlphaFold, Microsoft와 Meta의 분자 생성 모델, Chemify의 자동 화학 시스템은 모두 AI가 과학적 발견에 참여할 수 있음을 보여줍니다.

하지만 Periodic Labs의 목표는 그 이상입니다. Fedus와 Cubuk은 AI가 과학을 이해할 수 있을 뿐만 아니라 실제 실험실에서 실험을 수행할 수 있도록 하는 "범용 실험 플랫폼"을 만들고자 합니다.

Periodic Labs의 철학에서,매우 파괴적인 아이디어가 있습니다. 실패로부터 얻은 데이터도 마찬가지로 가치가 있다는 것입니다.

전통적인 과학 연구는 "성공적인 실험"의 발표를 우선시하고 수천 건의 "부정적인 결과"는 무시하는 경향이 있습니다. 페두스와 쿠북은 이러한 "실패"가 바로 AI 과학자들을 훈련하는 핵심 동력이라고 믿습니다. 쿠북은 "실험의 모든 편차, 모든 오류 피드백은 모델이 물리적 세계를 이해할 수 있는 기회입니다."라고 말합니다. "AI는 실패를 두려워하지 않습니다. 단지 데이터 부족을 두려워할 뿐입니다."

따라서 Periodic Labs는 결과를 서둘러 발표하는 데 급급하지 않고, 차세대 과학 AI의 기반을 마련하기 위해 전례 없는 "과학적 경험 데이터베이스"를 구축하기 위해 실험 데이터를 축적하는 데 더 집중하고 있습니다.

기술 스택: AI, 시뮬레이션 및 로봇 공학 동기화

Periodic Labs의 실험실에서는 로봇 팔이 금속 분말을 정밀하게 혼합하고, 고온로가 미리 설정된 프로그램에 따라 가열되며, 분광기가 실시간으로 재료 특성 데이터를 수집합니다. 이는 공상과학 영화의 한 장면이 아니라, 미래의 "자율 실험실"에서 매일같이 작동하는 모습입니다. 이 시스템은 2023년 네이처에 발표된 쿠북의 획기적인 연구에서 영감을 받았습니다.당시 그가 이끄는 A-Lab 플랫폼은 17일 만에 41개의 새로운 화합물을 합성했습니다.이는 AI 기반 실험의 실현 가능성을 보여줍니다.

논문 링크:

https://www.nature.com/articles/s41586-023-06734-w

오늘날, Periodic Labs는 이러한 논리를 극한까지 발전시킵니다. 핵심 혁신은 바로 "삼위일체" 과학 스택에 있습니다.

* 자율 로봇 연구실:완전 자동화된 환경에서 분말 합성, 물질 혼합 및 재료 제조를 수행하고, 실험 지침을 정확하게 실행하며, 과학 연구의 속도와 반복성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

* 고충실도 시뮬레이션:AI 기반 시뮬레이션 기술은 가상 환경에서 물리적, 화학적 반응을 빠르게 평가할 수 있게 하여 실험적 스크리닝을 위한 고정밀 가설 검증 플랫폼을 제공합니다.

* 대규모 언어 모델 연구 보조원(LLM 연구 보조원):언어 모델은 더 이상 단순히 텍스트를 생성하는 데 그치지 않습니다. 언어 모델은 실험 데이터를 분석하고, 개선을 위한 제안을 제공하고, 다음 라운드의 실험을 설계할 수 있으며, 연구 과정의 진정한 "인지적 중심"이 됩니다.

이 세 가지 요소는 폐쇄 루프 시스템을 형성합니다. 첫째, LLM과 물리적 시뮬레이션을 통합한 AI 시스템이 문헌을 분석하고 실험 가설을 생성합니다. 그 후, 자동화된 장비가 합성 및 특성 분석을 수행하여 각 실험 라운드마다 수 기가바이트의 고차원 물리적 데이터를 생성합니다. 마지막으로, AI는 (성공 여부와 관계없이) 결과를 분석하고 다음 라운드의 해결책을 최적화합니다. "가상 시뮬레이션 - 물리적 검증 - 데이터 피드백"의 이러한 순환은 기존의 과학 연구 모델을 완전히 뒤집어 과학적 발견의 속도를 기하급수적으로 증가시킵니다.

"우리의 진정한 혁신은 데이터 생성 방식에 있습니다."라고 쿠북은 강조했습니다. 인터넷 텍스트에 의존하는 기존 AI와는 달리,해당 연구실에서 매일 생성하는 고유한 데이터에는 전통적인 과학 연구에서 무시되었던 "부정적인 결과"가 다수 포함되어 있습니다.재료 과학 분야에서는 실패한 실험이 전체 실험의 90% 이상을 차지하며(TP3T), 문헌에 기록되지 않은 이 귀중한 정보는 Periodic Labs의 AI 모델에 고유한 자양분이 됩니다. 회사 웹사이트에 나와 있듯이, "여기서는 자연 그 자체가 강화 학습 환경이 됩니다."

기술적 실현 가능성의 이면에는 세 가지 주요 분야의 동시적인 성숙도가 있습니다. 산업용 로봇 팔의 정밀도는 복잡한 합성 작업을 처리할 수 있을 만큼 0.1mm 수준에 도달했습니다. AI 기반 물리 시뮬레이터는 5% 내의 재료 특성 예측 오차를 제어할 수 있습니다. 그리고 o1과 같은 모델의 추론 능력은 이미 "초전도 결정 구조 설계"와 같은 복잡한 학제간 작업을 처리할 수 있습니다. 이 세 가지 기술의 결합은 Fedus의 "AI가 과학을 한다"는 비전을 현실로 만듭니다.

자본 열풍: 3억 달러에 숨은 실리콘 밸리의 합의

2025년 9월, Periodic Labs는 3억 달러 규모의 시드 투자 유치 완료를 발표하며 업계에 충격을 안겼습니다. 이 금액은 AI 스타트업의 시드 투자 유치 역사상 최고 기록을 세웠을 뿐만 아니라 벤처 캐피털 업계에도 큰 변화를 가져왔습니다. Andreessen Horowitz가 투자를 주도한 것 외에도 a16z, DST, NVIDIA Ventures 등 최고 기관들이 모두 투자에 참여했습니다.엔젤 투자자 목록에는 더욱 많은 스타들이 포함되어 있습니다. Amazon 창립자 제프 베조스, 전 Google CEO 에릭 슈미트, DeepMind의 핵심 인물 제프리 애드게이트가 모두 포함되어 있습니다.

이 자본 잔치의 서막은 극적이었습니다. 2025년 초 Fedus가 OpenAI에서 탈퇴를 발표하자 실리콘 밸리 벤처 캐피털 업계는 광란에 휩싸였습니다. 일부 투자자들은 수십 페이지에 달하는 PPT를 제출하여 자신을 홍보했고, 일부는 "러브레터 스타일"의 투자 의향서를 작성했으며, 일부 기관은 컴퓨팅 파워부터 공급망까지 포괄적인 지원을 약속했습니다.하지만 그들이 실제로 받은 첫 번째 전화는 피터 덩에게서 왔습니다.그는 OpenAI에서 Fedus의 동료였고, 이후 최고의 시드 기업인 Felicis의 투자자가 되었습니다. Fedus의 비전을 듣고 난 후, Deng은 회사 설립 전에 수표를 작성해야 한다는 사실조차 잊었습니다.

투자자들의 열정은 맹목적이지 않습니다. a16z는 투자 발표에서 "이것은 수십 년간의 연구 진전을 압축할 수 있는 기회입니다."라고 명시적으로 밝혔습니다. 반도체 방열 및 신에너지 소재와 같이 수십억 달러 규모의 분야에서는 기존 R&D 주기가 10년을 넘는 경우가 많습니다.Periodic Labs의 기술 로드맵은 이 기간을 몇 년으로 단축할 것을 약속합니다.

그의 전 고용주였던 오픈AI의 부재는 흥미롭습니다. 페두스는 사임 당시 경영진으로부터 격려를 받았고, 심지어 지원 가능성까지 암시했지만,회사가 설립되었을 때 샘 알트먼도 축복을 보냈습니다.하지만 결국 투자자 명단에는 포함되지 않았습니다. 일부 업계 분석가들은 이러한 차이가 기술적 접근 방식의 근본적인 차이에서 비롯되었을 수 있다고 추측합니다. OpenAI는 일반적인 인공지능에 중점을 두는 반면, Periodic Labs의 "과학을 위한 AI"라는 수직적 접근 방식은 Google DeepMind의 전략적 방향에 더 가깝습니다.

드림팀: 실리콘 밸리 엘리트의 절반이 대량 이주하다

3억 달러의 투자 유치 후, Periodic Labs는 실리콘 밸리 역사상 가장 놀라운 인재 영입 캠페인 중 하나를 시작했습니다. 단 몇 주 만에...Meta, OpenAI, DeepMind의 최고 연구원 20명 이상이 팀에 합류했습니다.여기에는 트랜스포머 어텐션 메커니즘의 발명가, OpenAI 오퍼레이터 지능형 에이전트 개발자, 그리고 마이크로소프트의 매터젠(MatterGen) 대형 모델 개발자 등 유명 인사들이 포함됩니다. 많은 이들이 이 "과학 연구 혁명"에 헌신하기 위해 수백만 달러에 달하는 주식 인센티브를 포기했습니다.

이 팀의 학제간적 성격은 참으로 드뭅니다.멤버의 절반은 AI 분야 출신이고, 나머지 절반은 물리학, 화학, 재료과학 분야의 전문가입니다.

명망 있는 자문 위원회는 이러한 학제 간 협력의 이점을 더욱 강화합니다. 노벨상 수상자인 캐롤린 베르토치가 이끄는 학술 위원회는 스탠퍼드 대학교의 초전도 물리학 분야 주요 인사들과 MIT의 재료 과학 분야 거물들을 포함하여 AI 전문가들에게 완전히 새로운 검색 알고리즘 아이디어를 제공합니다.

과학 자문위원 목록, 이미지 출처: Periodic Labs 공식 웹사이트

이러한 강력한 인재 풀을 기반으로이 회사는 처음에는 새로운 고온 초전도 소재를 발견하는 데 주력했습니다.알려진 모든 초전도체는 작동하기 위해 극히 낮은 온도나 높은 압력이 필요하기 때문에, 실온 근처에서 작동하는 초전도체를 개발할 가능성은 엄청납니다. 페리오딕 랩스는 AI가 이 기적의 탄생을 앞당길 수 있을 것이라고 확신합니다.

초전도체 연구 외에도, 연구팀은 반도체와 같은 분야의 실제 과제에도 집중하고 있습니다. 연구팀은 현재 칩 제조업체와 협력하여 특별히 훈련된 AI 에이전트를 활용하여 방열 소재를 최적화하고 있으며, 이를 통해 엔지니어들이 칩 방열 병목 현상을 더욱 신속하게 반복하고 해결할 수 있도록 지원하고 있습니다.

마지막 말

직장을 떠나겠다는 단호한 결정부터 3억 달러라는 파격적인 투자 유치, 두 과학자의 아이디어 충돌, AI와 물리학을 아우르는 드림팀 구성까지, 페리오딕 랩스는 기존 연구 기관들이 수년에 걸쳐 달성해야 했던 성과를 1년도 채 되지 않아 달성했습니다. "AI 과학자 + 자동화 연구실" 모델은 상온 초전도 현상과 같은 획기적인 발견으로 이어질 잠재력을 가지고 있을 뿐만 아니라, 인류의 자연 탐구의 근본적인 논리를 재편하고 있습니다.

a16z의 파트너인 소날 초크시는 "벨 연구소는 트랜지스터로 세상을 바꾸었고, IBM 연구소는 레이저 기술로 미래를 열었으며, 피리오딕 연구소는 AI로 과학 자체를 재편하고 있습니다."라고 말했습니다. 로봇 팔이 실험실에서 1,000번째 실험을 반복하고, AI 모델이 10만 번째 데이터 세트를 분석할 때, 실리콘 기반 지능이 주도하는 과학 혁명이 시작됩니다.

참고문헌:
1.https://techcrunch.com/2025/10/20/top-openai-google-brain-researchers-set-off-a-300m-vc-frenzy-for-their-startup-periodic-labs
2.https://periodic.com/
3.https://globalbizoutlook.com/ai-startup-frenzy-how-periodic-labs-raised-300m-to-revolutionize-scientific-discovery/
4.https://www.felicis.com/insight/periodic-labs-investment
5.https://a16z.com/announcement/i