AI 스타트업 휴먼스앤드(Humans&)가 대규모 시드 자금을 유치하며 주목을 받고 있다. 이 회사는 전직 OpenAI, Alphabet, xAI 연구원들이 창립했으며, $4억 8천만 달러의 시드 투자 유치로 $44억 8천만 달러의 기업가치를 인정받았다고 밝혔다.
2026년 1월 20일, 로이터 통신의 보도에 따르면, 이번 시드 라운드는 벤처 투자자 론 콘웨이(Ron Conway)의 SV Angel와 공동 창업자 조르주 하릭(Georges Harik)이 주도했으며, 엔비디아(Nvidia), 제프 베조스(Jeff Bezos), 알파벳의 벤처 투자 부문인 GV 등 다수의 벤처캐피털이 참여했다고 밝혔다.
휴먼스앤드는 장기간에 걸쳐 계획을 세우고 학습할 수 있는 AI 시스템을 개발하고, 다른 AI 시스템과 협업할 수 있으며 과거 상호작용을 기억하는 기능에 초점을 맞춘다. 또한 연구 결과를 제품에 긴밀히 연결해 상용화 속도를 높이려는 전략을 공개했다. 창립팀은 OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, Meta 등 주요 AI 연구소와 기업 출신의 연구원 및 엔지니어들로 구성되어 있다.
주요 인물과 배경
조르주 하릭은 구글의 초기 직원으로 알려져 있으며, 구글의 7번째 직원으로서 Gmail 출시를 지원했고 Google Docs의 기초를 마련했으며, 안드로이드(Android) 인수를 주도하는 등 초기 성장기에 핵심 역할을 수행했다. 이러한 경력은 휴먼스앤드의 전략적·제품적 방향 설정에 영향을 미칠 가능성이 크다.
에릭 젤릭만(Eric Zelikman) 공동창업자 겸 최고경영자(CEO)는 이전에 엘론 머스크가 설립한 xAI에서 근무했으며, Grok-2의 학습 데이터 구성에 기여한 이력이 있다. 그의 연구 배경은 추론 중심의 강화학습 방법 등에 관한 것으로 알려져 있다.
투자 측면과 엔비디아의 역할
이번 라운드에서 엔비디아는 전략적 투자자로서의 위상을 다시 확인했다. 반도체 수요가 AI 연산 수요와 직결되면서, 엔비디아는 자사 칩에 의존하는 AI 스타트업들에 대한 투자를 확대해 왔다. 이는 하드웨어 공급망과 소프트웨어 생태계 간의 상호 보완적 관계를 강화하는 움직임으로 해석된다.
시드 투자 라운드의 규모와 의미
시드 라운드에서 $4억 8천만 달러를 조달하고 $44억 8천만 달러의 밸류에이션을 받은 것은 전통적 의미의 시드 단계와 비교할 때 이례적으로 큰 규모다. 이는 차세대 AI 연구에 대한 투자자들의 높은 기대와 경쟁적 투자 환경을 반영한다. 벤처 투자 업계에서는 이제 ‘초대형 시드(mega-seed)’라는 용어가 점차 사용되는 추세이며, 이번 사례는 그 흐름을 가속화할 수 있다.
용어 해설: 시드 투자, 에이전틱 툴, 강화학습 등
시드 투자(seed financing)는 스타트업의 초기 단계에서 사업의 기초를 다지기 위해 이루어지는 자금 조달이다. 전통적으로는 제품 개발과 시장 검증을 위한 소액의 자금이 투입되지만, 최근에는 AI와 같은 첨단 기술 분야에서 대규모 초기 투자가 발생하고 있다. ‘에이전틱(agentic) 툴’은 자율적으로 목표를 설정하고 행동 계획을 수립해 수행하는 소프트웨어 에이전트를 의미하며, 챗봇을 넘어 스스로 문제 해결을 시도하는 시스템을 가리킨다. 강화학습(reinforcement learning)은 에이전트가 환경과 상호작용하면서 보상을 최대화하는 방향으로 정책을 학습하는 기계학습 방법이다.
시장 영향과 전망 분석
이번 투자는 몇 가지 시장적 함의를 가진다. 첫째, 초대형 시드 자금 조달은 AI 스타트업의 연구·개발(R&D) 주기에 영향을 미쳐, 실험적이고 장기적인 연구 프로젝트의 추진을 가능하게 한다. 둘째, 엔비디아와 같은 하드웨어 공급자의 전략적 참여는 특정 하드웨어에 대한 수요를 더욱 촉진할 수 있으며, 이는 반도체 산업 내 투자 및 공급망 재편의 촉매가 될 가능성이 있다. 셋째, 높은 밸류에이션은 경쟁 스타트업들의 밸류에이션 기준을 높일 수 있어 향후 자금 조달 환경의 과열을 유발할 수 있다.
그러나 리스크도 존재한다. 초대형 초기 투자는 결과에 대한 기대치를 높이며, 상용화 실패 시 투자자 손실과 인수·합병(M&A) 시장의 불확실성 확대를 초래할 수 있다. 또한 규제·윤리 문제, 데이터 프라이버시, 모델의 안전성 등에 대한 감독이 강화되면 추가 비용과 시간 지연이 발생할 수 있다.
경쟁 구도와 연구 방향
휴먼스앤드가 목표로 하는 ‘장기 계획·학습’과 ‘상호작용 기억’ 기능은 기존의 대형 언어모델(LLM) 기반 챗봇과 구별되는 점이다. OpenAI, Anthropic, Google 등 기존 대형 AI 연구소들이 주력해온 단기 응답·추론 능력에서 더 나아가, 시간에 걸쳐 목표를 달성하고 다른 AI와 협업하며 과거 경험을 활용하는 ‘지속적 학습’ 능력이 경쟁 포인트로 부각된다. 이러한 방향은 자율 에이전트, 복합 작업 처리, 멀티에이전트 시스템 연구와 직결된다.
향후 관전 포인트
투자금의 사용처(연구 인력 확대, 컴퓨팅 자원 확보, 제품 상용화 노력 등), 초기 프로토타입의 성과, 엔비디아 등 전략적 투자자와의 협업 수준, 그리고 규제 환경 변화가 향후 성패를 가를 핵심 변수다. 또한 시장에서는 휴먼스앤드의 기술이 실제 산업 적용 사례(예: 복잡한 시뮬레이션 기반 의사결정, 장기 고객 관리 자동화 등)를 만들어낼 수 있는지 주목할 것이다.
요약하면, 휴먼스앤드의 대규모 시드 유치는 AI 연구·개발과 투자 트렌드의 변화를 보여주는 신호다. 이 회사의 기술적 목표와 인적 구성, 그리고 엔비디아를 포함한 전략적 투자자 참여는 AI 생태계의 경쟁과 협력을 동시에 촉진할 가능성이 크다.
참고이 보도는 회사의 발표와 로이터 통신의 2026년 1월 20일 보도 내용을 기반으로 작성되었다. 기사 내 설명은 비전문 독자의 이해를 돕기 위해 관련 용어를 정리한 것이다.
