2025년10월22일, Meta CEO  저커버그가 구조조정 명령을 승인했다.

AI부서600명이 감원되었으며, FAIR (기초 인공지능 연구소)의 핵심 팀도 예외가 되지 못했다. 톈위안둥과 그가 이끄는 팀은 일거에 해고되었다.

아이러니하게도, 불과 9개월 전만 해도, Meta는 그들에게 긴급 대응을 서두르라고 재촉했었다 ——Llama 4출시 두 달도 채 되지 않아, 톈위안둥의 팀은 기초 연구에서 강제로 빼내어져 생성형AI제품 라인의 후처리 및버그수정을 지원하러 배치되었다.

진정으로 문제를 해결해야 할 사람은 해고되었지만, 진정으로 책임을 져야 할 사람은 그 명단에 없었다.

2026년1월, 톈위안둥은 다른 7명의 AI최정상 연구자들과 함께 Recursive Superintelligence를 공동 설립했습니다.

2026년5월, 회사는 공식 발표를 통해 6.5억 달러의 자금 조달을 완료했으며, 기업 가치는 46.5억 달러라고 밝혔다.GV와Greycroft가 주도하고,AMD Ventures와 엔비디아가 참여했다.

Meta아마도 자신들이 직접 떠나보낸 것이 한 사람만이 아니라는 사실은 예상하지 못했을 것이다.

해고된 그날, 온AI계 전체가 그를 차지하려고 안간힘을 썼다

톈위안둥의 퇴사 트윗이 올라오자마자, 댓글란은 순식간에 실리콘밸리의 고급 「Boss직접 채용」 현장으로 변했다.

OpenAI, xAI, Anthropic, 바이두, Google DeepMind… …이름을 알 수 있는AI대기업들이 모두 모였습니다.

올리브 가지는 하나씩 이어졌고, 하늘을 뒤덮을 듯한 부와 명예가 눈앞에 펼쳐졌다.

톈위안둥은 손을 저으며 모두 거절했다.

많은 사람들은 이해하지 못한다. 이렇게 좋은 기회를 왜 포기하는가?

하지만 그의 이력을 안다면, 이해하게 될 것이다 ——이런 사람은 태생적으로 남을 위해 일하는 운명이 아니다.

상하이 출생, 상하이 교통대학교 학사 및 석사, 카네기멜론대학교(CMU) 로봇공학 박사. 2013년에 Meta FAIR에 입사해 거의 10년 동안 일했다. 강화 학습, 다중 에이전트 시스템, 대규모 모델 추론 및 효율 최적화, 딥러닝 이론 분석 ——모두 AI최전선의 난제 분야다.

그는 '이론 중심, 저수준 중심, 난제 중심'의 연구자다. 당장 화려한 데모를 내놓지는 못하더라도, 회사의 향후 3~5년 기술적 한계를 결정할 수 있는 인물이다.

이런 사람이 해고된다면, 그것은 그의 손실이 아니라 Meta의 손실이다.

8명의 공동 창업자가 AI어벤져스

톈위안둥은 어떤 대기업에도 가지 않았다. 그는 더 과감한 길을 선택했다: 직접 사장이 되는 것이다.

2026년1월, Recursive Superintelligence가 영국에서 등록 설립되었다. 창립 팀은 그야말로 「실리콘밸리AI드림팀」이라 할 수 있다 ——8명의 공동 창업자는 AI산업 체인에서 가장 핵심적인 연구 기관들을 거의 모두 아우르고 있다.

●  Richard Socher（CEO） ——전Salesforce최고 과학자 겸 부사장, 검색 엔진You.com설립자. 그는 신경망 기법을 NLP 분야에 본격적으로 도입한 핵심 인물 중 한 명으로, 구글 학술 검색 인용 횟수는 18만 회

● 팀 록테셸(Tim Rocktäschel)——딥마인드(DeepMind)개방형 지능 부문 책임자, UCL교수, 그의Rainbow Teaming방법은 이미AI안전 분야의 업계 표준이 되었다

●  시천린(Tim Shi)——칭화대 야오반 출신, 전OpenAI연구원, AI유니콘 기업Cresta공동 창업자 겸 전CTO

● Alexey Dosovitskiy——Vision Transformer（ViT）논문의 제1저자, 이 논문은 컴퓨터 비전 연구 패러다임을 완전히 바꿨다

●  Caiming Xiong——전Salesforce AI연구 책임자, 다모달 사전 훈련 연구를 주도함

● Jeff Clune——전OpenAI연구원, 오픈-엔디드니스 및 품질 다양성 알고리즘 분야의 선구자

● 티엔위안둥——전Meta FAIR연구 과학자 총괄, 강화 학습 및 다중 에이전트 시스템 전문가

또한, AI 교과서 『인공지능: 현대적 접근법』의 저자이자, Google 전 연구 총괄 Peter Norvig 도 자문위원으로 팀에 합류했다.

8명으로, OpenAI, Google DeepMind, Meta AI, Salesforce AI, Uber AI 출신입니다. 이건 스타트업 팀이 아니라, AI어벤져스다.

현재 회사는 단 25명뿐이며, 샌프란시스코와 런던에 본사를 두고 있으며, 에이전트형 AI, 알고리즘 아키텍처, 월드 모델, 설명 가능성 등 핵심 분야를 아우르고 있습니다. 실리콘 밸리에서 가장 전형적인 이야기: 최소한의 인원으로 가장 먼 미래에 베팅하는 것입니다.

재귀적 자기 개선: AI스스로 기술 트리를 개척하는가?

Recursive, 재귀. 회사 이름 자체가 기술 강령이다.

그들이 내건 방향은 「재귀적 자기 개선」(Recursive Self-Improvement)이다. 핵심 논리는: 자율적으로 과학적 발견을 수행할 수 있는 AI시스템을 구축하는 것——가설 제시, 실험 설계, 결과 평가, 반복적 최적화 ——개방형 순환 속에서 끊임없이 스스로 진화하는 것입니다.

현재의 대규모 모델 경쟁은 본질적으로 여전히 스케일링 법칙의 논리에 머물러 있다: 더 큰 모델, 더 많은 데이터, 더 강력한 연산 능력. 이 길은 확실히 폭발적인 돌파구를 마련해 주었지만, 한계 효용은 감소하고 있는 반면 훈련 비용은 기하급수적으로 치솟고 있습니다. 업계 전체가 불안한 마음으로 묻고 있습니다: 대형 모델 이후, 다음 능력의 도약은 어디서 올 것인가?

Recursive의 답은: 스케일링 법칙을 벗어나, AI가 스스로 기술 트리를 구축하게 하는 것이다.

CEO Socher의 설명은 매우 명쾌하다: 「AI 그 자체가 코드다. 이제, AI는 코드를 작성할 수도 있다. 필요한 요소는 이미 모두 갖춰졌다.」

그들의 로드맵은 두 단계로 나뉩니다. 첫 번째 단계는 「50,000명의 박사"에 해당하는 능력을 갖춘 시스템을 훈련시켜 AI과학 연구의 자동화를 실현하는 것—즉, 인간 연구원을 실험 설계, 논문 읽기, 가설 검증의 순환에서 점진적으로 벗어나게 하는 것; 두 번째 단계는 이 재귀적 최적화 메커니즘을 신약 개발, 배터리 소재, 핵융합 물리학 등 더 광범위한 기초 과학 분야로 확장하는 것이다.

단순히 더 똑똑한 챗봇을 만드는 것이 아니라, AI가 스스로 진화할 수 있는 능력을 갖도록 하는 것이다. 만약 성공한다면, 이는 또 하나의 LLM출시를 훨씬 뛰어넘는 성과가 될 것이다.

Meta가 떠나보낸 것은, 단지 한 사람만이 아니다

티엔위안둥의 이야기는 단순한 개인의 역전 드라마가 아닙니다.

이는 실리콘밸리 거대 기업들의 곤경을 집약한 축소판입니다 ——장기적인 기초 연구에서 단기적인 제품 출시로, 인내심을 가지고 기술을 다듬는 것에서 분기별 KPI를 서둘러 달성하는 것으로.

향후 3~5년 동안 기술의 한계를 결정할 인재들은 해고당하는 반면, 전략적 실수에 대해 진정으로 책임을 져야 할 사람들은 해고 명단에 오르지 않는다.

이러한 '제록스 모멘트'는 기술사에서 반복적으로 재현되어 왔다: 벨 연구소는 최정상급 기초 물리학 팀을 해체했고, 그 후 트랜지스터 혁명은 다른 곳에서 일어났다. 제록스PARC의 그래픽 인터페이스는 잡스에 의해 '차용'되었고, 마이크로소프트와 애플은 1조 달러 기업이 되었지만, 제록스 자신은 어땠을까?

대기업의 논리는 분기 실적이고, 과학의 논리는 10년에 한 그루의 나무를 키우는 것이다. 둘이 충돌할 때 희생되는 것은 언제나 후자다 ——하지만 시장은 결국 어려운 과제를 기꺼이 해결하려는 이들에게 보상을 준다.

Recursive의25명의 구성원들은 어쩌면 다음 10년의 시작을 쓰고 있을지도 모릅니다.Meta가 감축한 것은 비용이지만, 시장이 보상하는 것은 가치입니다.

AI의 궁극적인 형태는 더 똑똑한 도구가 아니라, 스스로 기술 트리를 선택할 수 있는 종이다.

2025년10월에 해고된 후, 2026년5월에 6.5억 달러의 자금 조달을 공식 발표하기까지 ——톈위안둥은 7개월도 채 걸리지 않았다.

이것은 판타지 소설이 아니라, 실리콘밸리의 실제 시나리오다.

때로는 '정리해고'당하는 것이야말로 인생의 진정한 시작이다.

대기업이 정리하는 것은 비용이고, 시장이 보상하는 것은 가치다. 모두가 단기적인 KPI를 쫓아다닐 때, 어려운 과제를 기꺼이 해결하고 장기주의에 베팅하는 사람들은 오히려 가장 희소한 존재가 된다.

Recursive의 첫 번째 'L1급 자율 훈련 시스템'은 2026년 중반에 공개될 예정이다. 그때쯤이면, Meta는 어쩌면 다시금 그 익숙한 문제에 직면하게 될지도 모릅니다:

왜 우리는 항상 가장 중요한 순간에, 진정으로 투자할 가치가 있는 인재를 내보내 버리는 걸까?