제프 딘과 구글 베테랑들, 과학 실험 자동화를 위한 Discovery Loop 설립

Discovery Loop는 과학적 발견의 반복적 과정, 즉 가설 생성, 막대한 컴퓨팅 규모에서의 실험 설계 및 실행, 그리고 개선을 자동화하는 시스템을 구축하는 AI 연구 회사로, 머신러닝을 시작으로 다른 분야로 확장할 계획이다.

AI가 실험 루프, 즉 가설 수립, 설계, 병렬 실험 실행, 분석, 반복을 자동화하여 컴퓨팅이 머신러닝을 가속화했던 것처럼 과학을 가속화할 수 있다는 것이다.

2026년 8월 5일, 구글의 최고 과학자이자 30번째 직원이며 27년 경력의 베테랑인 제프 딘은 X를 통해 산제이 게마왓, 궉 레, 오리올 비니얼스와 함께 Discovery Loop를 설립한다고 발표했다. 이 회사는 델라웨어 공익법인으로, 머신러닝, 과학, 공학을 자동화하여 발견과 진전을 가속화하는 것을 사명으로 내세우고 있다.

초기 투자 라운드는 Radical Ventures와 Khosla Ventures가 공동 주도했으며, Lightspeed, Kleiner Perkins, Doerr Capital, Alphabet이 참여했고, 회사는 클라우드 및 컴퓨팅 자원을 위해 Alphabet과 장기 파트너십을 체결했다. 딘은 CEO를 맡을 것으로 예상되며, 구글에서는 같은 인사 개편에서 데미스 하사비스가 Alphabet 최고 과학자라는 새 직함을 받고 DeepMind CEO에서 회장으로 이동했다.

완전히 새로운 단계: 2026년 9월 현재 Discovery Loop는 초기 라운드의 금액과 기업가치를 모두 공개하지 않았으며, 공개된 계획은 다른 과학 및 공학 분야로 확장하기 전에 먼저 머신러닝 연구를 자동화하는 것이다.

실험 루프는 보편적인 병목이다. 수작업의 반복적인 실험실 작업은 확장성이 떨어지는 반면 컴퓨팅과 모델은 기하급수적으로 확장되어 왔다.

창업팀이 구글에서 함께한 14~30년의 공동 이력은 대규모 인프라를 구축하고 운영할 수 있는 드문 역량을 제공한다.

머신러닝 연구를 먼저 자동화하는 것은 머신러닝에 의존하는 다른 모든 과학 분야로 들어가는 쐐기다.

Alphabet과의 클라우드 및 컴퓨팅 파트너십은 수천 개의 병렬 실험을 실행하는 데 필요한 규모를 제공한다.

극단적인 이력은 검증 단계를 건너뛸 수 있게 한다. 해당 분야에서 가장 많이 인용되는 연구자들과 Alphabet의 컴퓨팅 파트너십 덕분에 Discovery Loop는 제품이 아닌 연구 의제에서 출발할 수 있다.

2026년 9월 현재 Discovery Loop는 설립과 초기 라운드만 발표했으며, 투자 금액이나 기업가치는 공개되지 않았고 제품이나 연구 결과도 공개되지 않았다. 100억 달러 기업가치로 약 10억 달러를 조달하기 위한 협상이 진행 중이라는 보도가 돌았으나 회사가 확인하지는 않았다. 베팅은 전적으로 앞으로 남아 있다. 실험 루프 자동화가 실제로 발견을 가속화할 수 있는지는 결국 회사가 내놓을 연구로 판가름될 것이다.