일본 AI 스타트업 사카나AI(Sakana AI)가 재귀적 자기개선(RSI·Recursive Self-Improvement) 연구에 특화된 ‘Sakana AI RSI Lab’을 공식 출범했다. RSI는 AI 시스템이 자신의 구조와 코드를 반복적으로 수정해 스스로 성능을 높이는 개념으로, 사카나AI는 이를 통해 거대 데이터센터 중심의 스케일링 경쟁을 우회하는 대안을 탐색한다는 방침을 밝혔다.
사카나AI는 RSI 연구소 설립이 이미 진행 중인 자사 프로젝트들의 연장선에 있다고 설명했다. 언어 모델이 다른 언어 모델의 학습 방법을 설계하는 ‘LLM-Squared’, 자신의 코드베이스 변형을 생성·테스트·반복하는 ‘Darwin Gödel Machine’, 진화적 프로그램 최적화를 다루는 ‘ShinkaEvolve’와 시행착오 루프로 새 전략을 도출하는 ‘ALE-Agent’ 등이 대표 선행 연구다. 특히 과학 연구 자동화 시스템인 ‘The AI Scientist’는 한 단계 발전한 버전이 동료 심사를 통과한 논문을 작성했으며, 관련 연구가 2026년 3월 네이처(Nature)에 게재됐다. 사카나AI는 이 같은 성과들이 RSI가 더 이상 순수 이론이 아니라 통제된 연구 환경에서 실제 검증되고 있음을 보여 준다고 주장한다. 로드맵은 4단계로 구성되며, 에이전트 과제 전용 모델 개발을 시작으로 AI 에이전트가 자체 아키텍처를 위한 코드를 작성·검증하는 본격적인 자기개선 단계, 그리고 더 넓은 프런티어 AI 접근권 확보를 최종 목표로 제시했다.
사카나AI가 RSI에 주목하는 배경에는 현재 AI 산업의 구조적 불균형에 대한 인식이 있다. 오픈AI·구글·메타 등 주요 빅테크가 점점 더 많은 GPU 클러스터를 확보해 대형 단일 모델을 훈련하는 방식에 집중하는 반면, 사카나AI는 진화적 최적화와 적응형 시스템을 통해 AI가 적은 시도로 더 나은 해법을 스스로 찾아내는 방향에 베팅한다. 회사 이름 ‘사카나(魚, 물고기)’는 군집 행동·진화·집합 지성에 대한 지향을 상징한다. 사카나AI는 트랜스포머 논문 ‘어텐션 이즈 올 유 니드(Attention Is All You Need)’의 공저자 리온 존스(Llion Jones)와 전 구글 브레인·스태빌리티AI 연구자 데이비드 하(David Ha)가 2023년 공동 창업했다.
다만 RSI의 잠재력에 대해서는 업계 내에서도 엇갈린 시각이 존재한다. 앤트로픽(Anthropic)은 RSI가 아직 완전히 실현되지 않았지만, 일단 달성되면 AI 시스템이 제도권이 따라잡을 수 없는 속도로 자체 개발을 가속할 수 있다며 안전 우려를 제기했다. 사카나AI가 효율과 접근성 측면의 긍정적 가능성을 부각하는 반면, 앤트로픽은 그와 동일한 기술이 통제 범위를 넘어서는 위험을 초래할 수 있다는 입장이다. 자기개선 AI가 대규모 컴퓨팅 인프라의 구조적 우위를 실제로 상쇄할 수 있는지는 아직 증명되지 않은 연구 가설로 남아 있다.
