구글·애플 출신 AI 연구진 'Trajectory' 출범, 시드 1,500만 달러 유치

구글 딥마인드, 애플, 오픈AI, 메타 슈퍼인텔리전스 랩스 출신 AI 연구진들이 수요일 새 스타트업 Trajectory의 출범을 알렸다고 와이어드가 전했다. 회사는 실사용자 상호작용으로 학습하는 연속 학습(continual learning) 플랫폼을 표방한다.

Trajectory는 시드 라운드에서 1,500만 달러를 모아 포스트머니 평가액 1억 1,500만 달러를 기록했다. Conviction이 라운드를 주도했고 Bessemer Venture Partners, Radical VC, BoxGroup가 참여했다. 개인 투자자로 구글 딥마인드 수석 과학자 제프 딘과 'AI의 대모'로 불리는 스탠퍼드 대학 페이페이 리 교수(World Labs CEO)도 이름을 올렸다.

CEO 겸 공동창업자 로나크 말데는 코딩 스타트업 Windsurf에서 AI 연구자로 일하다가 작년 구글 딥마인드의 24억 달러 규모 인수 직후 합류한 소수 인원 중 한 명이었다. 다른 공동창업자는 애플 Vision Pro AI 연구자 출신 아준 카라남, 구글 딥마인드 로보틱스 출신 마이클 엘라브드다. 팀은 11명의 연구·엔지니어로 구성됐다.

오픈AI, 구글, 앤스로픽 등이 코딩·수학·과학 영역에서 더 강력한 AI 모델을 잇따라 내놓고 있지만, 학습이 끝난 시점부터는 모델이 더 똑똑해지지 않는다는 한계가 있다. 2025년 12월 NeurIPS에서 튜링상 수상자 리처드 서턴은 연속 학습이 슈퍼인텔리전트 에이전트를 만드는 데 필수라고 주장한 바 있다.

말데는 Cursor 같은 일부 선도적 AI 코딩 제품들이 사용자 상호작용 데이터로 포스트 트레이닝을 돌리며 모델을 정기 개선하는 초기 형태의 연속 학습을 이미 하고 있다며, AI 코딩 제품이 빠르게 성장한 핵심 이유로 꼽았다. Trajectory는 같은 기법을 코딩 바깥 영역에 적용하는 것이 목표다.

Trajectory는 오픈AI나 앤스로픽의 기성 모델 대신, 고객사가 원하는 AI 제품에 맞춰 포스트 트레이닝된 오픈소스 모델로 작업을 시작한다. AI 고객지원 에이전트 회사 Decagon의 경우 AI가 반품 문의를 사람에게 넘기는 등 실패하는 순간을 로깅해 매주 새 모델을 포스트 트레이닝한다. 회사는 이렇게 만든 모델이 좁은 업무 영역에서 프런티어 랩의 모델을 앞선다고 주장한다.

고객사는 엔터프라이즈 세일즈 스타트업 Clay, 법률 AI 스타트업 Harvey 등이며 주로 AI 네이티브 기업이지만 향후 Fortune 500까지 확대할 계획이다. 공동창업자 엘라브드는 기업들이 사내 AI 스택을 손보기 위해 forward deployed engineer 팀을 따로 두지 않아도 되도록 스스로 개선되는 제품을 만드는 것이 목표라고 말했다.

현재 Trajectory의 모델은 일주일에 한 번 업데이트되고 그 사이에는 정적이라 전통적 의미의 연속 학습은 아니라는 비판도 가능하다. 엘라브드는 매일, 매시간, 심지어 매 상호작용 단위로 업데이트하는 단계를 목표로 한다며 회사마다 한 개가 아니라 한 사람당 한 개의 AI를 학습시킬 수도 있다고 밝혔다.