모든 AI 빅테크들이 Data를 많이 확보하고 많이 먹이는 데 집중하고 있는 건 새삼스러운 일도 아니죠. 그 AI를 똑똑하게 만들려면 데이터를 더 많이 먹여야 한다는 게 상식이죠?
그런데 정반대로 "덜 먹이겠다"는 연구소에 VC들이 1조 원 넘게 넣었어요.
제품도 매출도 없는 이 회사 앞에 투자자들이 줄을 선 비밀은 무엇일까요?
오늘은 실리콘밸리에서 가장 주목 받고 있는 AI회사인 Flapping Airplanes에 대해서 알아보는 시간을 가져볼께요.
Source :
- Year-old AI lab Flapping Airplanes raises $1B at a $6B valuation (TechCrunch) (2026)
- Year-old AI startup Flapping Airplanes raises $1 billion in Series A funding (The Daily Star) (2026)
- Flapping Airplanes Raises $1B to Collapse Entire AI Training Into One GPU Kernel (AlphaSignal)
- Taking Flight: Our Investment in Flapping Airplanes (Index Ventures)
- Partnering With Flapping Airplanes (Sequoia Capital)
- Flapping Airplanes on the future of AI: 'We want to try really radically different things' (TechCrunch) (2026)
- Better Wings: Why We Invested in Flapping Airplanes (GV) (2026)
- Flapping Airplanes pursues new round at reported $5 billion valuation (Runtime Wire)
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Q : 제품도 매출도 없는 회사가 9개월 만에 몸값이 4배가 됐다고요? 대체 무슨 일이 있었던 건가요? |
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(Source : tradedvc instragram)
2026년 10월 21일, Flapping Airplanes(플래핑 에어플레인즈, 데이터 효율형 AI 기초 연구소)가 시리즈 A로 10억 달러(한화 약 1조 3,200억 원)를 투자받았다고 발표했어요.
투자는 Index Ventures(인덱스 벤처스, 글로벌 VC)와 Lux Capital(럭스 캐피털, 딥테크 전문 VC)가 공동으로 이끌었어요.
외신 보도 기준 기업가치는 60억 달러(약 7조 9,500억 원)예요.
9개월 전인 2026년 1월 시드 투자 때는 1억 8,000만 달러(약 2,400억 원)를 받으며 15억 달러(약 2조 원)로 평가받았어요. 기업가치가 4배가 된 거예요.
Sequoia Capital(세쿼이아 캐피털, 실리콘밸리 VC), GV(지브이, 구글 계열 VC), Kleiner Perkins(클라이너 퍼킨스, 실리콘밸리 VC)도 다시 참여했고, Nvidia(엔비디아, AI 반도체 기업)도 투자자 명단에 있어요. |
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Q : 그렇게 큰돈이 몰린 회사, 도대체 뭘 만드는 곳인가요? |
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(Source : Gemini)
AI가 데이터를 훨씬 적게 먹고도 잘 배우게 만드는 방법을 연구하는 곳이에요.
지금의 AI는 엄청난 양의 데이터를 먹어야 똑똑해져요.
반면 사람은 훨씬 적은 양만 보고도 말과 생각하는 법을 배워요.
이 회사는 그 차이 속에 아직 발견되지 않은 학습 방식이 있다고 믿어요.
이를 위해 만든 기술이 '메가커널' 프레임워크예요.
창업자들은 이 기술 하나로 AI 학습, 결과 생성, 비디오 게임까지 동시에 돌릴 수 있다고 설명해요.
쉽게 말하면 데이터를 기다리는 작업과 계산하는 작업을 겹쳐 돌려서, 비싼 GPU(AI 연산용 반도체)가 노는 시간을 줄이는 기술이에요. |
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Q : 데이터를 덜 쓰는 게 왜 그렇게 큰돈이 되는 건가요? |
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공동창업자 Ben Spector(벤 스펙터)의 가설은 AI 수요가 반도체와 데이터 공급보다 더 빨리 늘어난다는 거예요.
공급이 모자라면 같은 칩과 데이터로 더 많은 일을 하는 쪽이 유리해요.
Sequoia Capital도 지금 AI의 병목은 컴퓨팅이 아니라 데이터라고 봤어요.
형인 Asher Spector(애셔 스펙터)는 데이터 효율이 백만 배 좋은 모델은 경제에 투입하기도 백만 배 쉬울 거라고 말했어요.
그래서 이 회사는 원래 데이터가 부족한 로봇공학과 과학 연구 분야를 노리고 있어요. |
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Q : 그래도 아이디어만으로 1조 원은 과해 보이는데요. VC들은 뭘 보고 지갑을 연 건가요? |
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(Source : Chris Re_GV.com)
사람을 봤어요.
Ben Spector(벤 스펙터)는 스탠퍼드에서 Chris Ré(크리스 레) 교수 밑에서 박사 과정을 밟았고, GPU 프로그램을 쉽게 짜게 해주는 'ThunderKittens'를 만든 연구자예요.
Asher Spector(애셔 스펙터)는 토론 챔피언 출신 스탠퍼드 통계학 박사이고, Cursor(커서, AI 코딩 도구 개발사)와 Mercor(머코어, AI 학습용 전문가 데이터 기업)에서 일했어요.
Aidan Smith(에이든 스미스)는 틸 펠로우 출신 창업자로, 대학 시절 뇌 임플란트 기업에서 일했어요.
Index Ventures 파트너는 교수 연구실에서 Ben Spector(벤 스펙터)를 우연히 만나 두 시간을 함께 걸었고, 헤어지자마자 동료에게 "Ben Spector(벤 스펙터)는 센세이션"이라고 전화했대요. |
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Q : 창업자가 대단한 건 알겠어요. 그럼 이 회사만의 진짜 '비밀'은 뭔가요? |
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(Source : tradedvc instragram)
인재를 끌어오는 네트워크예요.
Ben Spector(벤 스펙터)는 학생이 운영하는 스타트업 인큐베이터 'Prod'를 공동 창업해 이끌었어요.
Prod는 Cursor, Mercor 같은 회사와 연결된 곳이에요.
Sequoia Capital 파트너 David Cahn(데이비드 칸)은 Prod를 실리콘밸리에서 가장 강력한 인재 인큐베이터 중 하나로 꼽았고, 이 회사를 '젊은 사람들의 AGI 연구소'라고 불렀어요.
채용도 학위보다 문제 해결력을 봐요.
AI로 코딩을 잘하는 고등학생까지 뽑았다고 해요. |
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Q : 그럼 이 투자, 실패할 가능성은 없나요? |
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아 당연히 있죠... 없을 리가...
2026년 2월 인터뷰에서 Asher Spector(애셔 스펙터)는 언제, 어떻게 상업화할지 아직 모른다고 말했어요.
메가커널 기술을 증명할 공개 코드, 실제 고객, 남이 재현할 수 있는 성능 비교 결과도 아직 없어요.
Aidan Smith(에이든 스미스)도 아주 색다른 시도가 기존 방식보다 못할 때가 있다고 인정했어요.
결국 이번 투자는 완성된 기술이 아니라, 이 팀이 가설을 증명할 가능성에 매겨진 가격이에요.
가능성에 배팅하는 금액 치고는 상상을 초월하지만 말이죠…
현재 AI산업에 대한 투자자들의 기대치가 이 정도로 상상을 초월한다고 보면 될 것 같네요… ^ㅡ^;; |
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오늘 배우게 된 점을 아래와 같이 정리해 볼께요. |
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- 시장의 상식과 반대로 가는 팀에 프리미엄이 붙음
대부분의 AI 기업은 더 많은 데이터와 더 많은 GPU로 경쟁하고 있어요. Flapping Airplanes는 반대로 데이터를 덜 쓰는 AI를 연구하겠다고 했어요. 그런데도 9개월 만에 기업가치가 15억 달러에서 60억 달러로 4배가 됐어요. 남들과 다른 방향을 명확하게 말하는 팀이 오히려 투자자의 눈에 띌 수 있다는 점을 보여줘요.
- 부족해질 자원을 아끼는 기술이 곧 투자 포인트가 됨
Ben Spector(벤 스펙터)는 AI 수요가 반도체와 데이터 공급보다 빨리 늘어난다고 봤어요. Sequoia Capital도 지금 AI의 병목은 데이터라고 판단했어요. 공급이 모자란 자원을 덜 쓰게 해주는 기술은 그 자체로 시장이 생겨요. 이 회사가 데이터가 원래 부족한 로봇공학과 과학 연구를 노리는 이유도 여기에 있어요.
- 초기 딜에서 VC는 결국 창업자와 그 네트워크를 삼
이번 투자에는 아직 제품도 매출도 없었어요. VC들이 본 것은 스탠퍼드 박사 출신 형제와 틸 펠로우 출신 창업자의 이력이었어요. 여기에 Cursor, Mercor와 연결된 인큐베이터 Prod라는 인재 네트워크가 더해졌어요. Index Ventures와 Sequoia Capital 모두 무엇을 만들든 함께하고 싶은 창업자라고 평가했어요.
- 높은 몸값은 그만큼 큰 증명 부담을 함께 가져옴
창업자 스스로 언제, 어떻게 상업화할지 모른다고 말했어요. 메가커널 기술을 확인할 공개 코드나 고객, 재현 가능한 성능 결과도 아직 없어요. 이번 1조 원은 완성된 기술이 아니라 가능성에 매겨진 가격이에요. 그래서 앞으로 이 팀이 무엇을 증명하는지 지켜보는 것이 중요해요.
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