ICML 2026 스폰서 부스 둘러보기

요즘엔 학계에도 업계의 영향력이 큰 것 같습니다. 이번 ICML 2026 서울에서도 스폰서 부스 파트가 전시 홀 하나를 통째로 차지하고 있었는데, 돌아다니면서 본 소감을 사진과 함께 공유합니다.

ICML 2026 스폰서 홀 통로를 가득 채운 참가자들 — 스폰서 홀, 증정 후드 받으려는 인파...

빅테크

OpenAI, Google, Apple, Meta, Amazon, Microsoft 같은 회사들이 가장 큰 자리를 잡고 있었습니다. 운영 방식은 대체로 비슷했는데,

Lightning Talk 세션 — 부스 무대에서 소속 연구원들이 돌아가며 리서치 내용을 공유
부서별 연구원 상주 — 관심 있는 분야의 연구원을 찾아가 바로 질문 가능

Noam Brown 도 와서 이야기 한 것 같은데 시간이 안되어 못 갔습니다 ㅠㅠ

가장 큰 목적은 채용이라고 느껴졌습니다.

ICML 2026 Google 부스. 기둥 전면에 부스 데모 스케줄이 표시되어 있다 — Google 부스. 기둥 전면이 통째로 부스 데모 스케줄입니다. 뒤로 Microsoft 부스가 보입니다.

OpenAI 부스 스케줄 화면. Agents Q&A 세션 안내 — OpenAI 부스 스케줄. 시간대별로 Agents Q&A 같은 세션이 돌아갑니다.

ICML 2026 Meta 부스 — Meta 부스 — Where ideas become reality.

부스 무대에서 진행 중인 Google DeepMind의 로보틱스 Lightning Talk — 부스 무대에서 진행된 Lightning Talk.

번외: 네이버

네이버도 부스를 냈는데, 빅테크와 비슷한 방식으로 운영했습니다. 각 분야의 리서처들이 자리에 있어서 관심 있는 분야에 대해 대화를 나눌 수 있었습니다.

MEET TEAM NAVER at ICML 2026 안내판 — 네이버 부스 안내판 — Where AI research becomes reality.

미국 외 프론티어 랩

Mistral, ByteDance, Alibaba, Xiaomi 같은 미국 밖 프론티어 랩들도 나와 있었습니다. 여기도 대부분 채용 위주 였습니다.

ICML 2026 ByteDance 부스 — ByteDance 부스. Seedance 2.5 Preview, Seedream 5.0 Lite 같은 생성 모델 데모가 걸려 있었습니다.

네오 클라우드 · 인프라 · 인퍼런스

Runpod, Together AI, Nebius 등 다양한 네오 클라우드 업체들이 부스를 냈습니다. 여기도 주된 목적은 채용으로 보였습니다.

Runpod 부스 — AI Infrastructure at Developer Speed — Runpod 부스. OpenAI, Anthropic 같은 리서치 랩들이 고객사로 걸려 있습니다.

VESSL AI — GPU 클러스터 제공 업체. 좋은 GPU를 많이 확보하는 것이 중요한 비즈니스로, Lambda Labs 같은 포지션입니다.

VESSL AI 부스 — The AI Cloud for research teams — VESSL AI 부스 — on-demand GPU와 전용 클러스터.

FriendliAI — 인퍼런스 최적화. GPU를 임대해 모델을 서빙하고 API로 판매하는 비즈니스 모델로, 얼마나 효율적으로(가격, bandwidth, latency) 서빙하느냐가 관건인 회사입니다.

FriendliAI 부스 — The Frontier Inference Cloud for Agents — FriendliAI 부스. 출력 토큰 속도 2–5배, 인퍼런스 비용 50–90% 절감을 내세웁니다.

여담으로, 인퍼런스 최적화 하면 떠오르는 오픈소스 vLLM과도 연이 깊은 회사입니다. FriendliAI는 서울대 컴퓨터공학부 전병곤 교수가 자신의 연구실(Software Platform Lab)을 기반으로 창업했는데(현재 휴직 중), vLLM을 비롯한 현대 LLM 서빙 엔진의 표준 기법이 된 continuous batching(iteration-level scheduling)이 바로 이 팀의 Orca 논문(OSDI 2022)에서 처음 나왔습니다(FriendliAI 블로그). Orca 1저자이자 전병곤 교수 제자인 유경인 박사가 현재 CTO이고, vLLM 공동 창시자 권우석(Woosuk Kwon)도 서울대 학부 시절 이 연구실에서 Nimble(NeurIPS 2020) 논문을 함께 쓴 인연이 있습니다.

HyperAccel(가속기), Nota AI(최적화) 같은 국내 회사들도 있었습니다.

데이터 수집 관련 회사들

Scale AI, Voxel51, Toloka 같은 데이터 회사들도 눈에 띄었습니다.

Toloka 부스 — The human data layer for frontier AI — Toloka 부스. RL Gym, 코딩(SWE-bench 확장), STEM 추론, Physical AI 데이터를 내세웁니다.

Voxel51 부스 — The multimodal data platform for Physical AI — Voxel51 부스. NVIDIA, LG, 현대, Microsoft, Ford 로고가 함께 걸려 있습니다.

Handshake AI — 데이터를 모아서 파는 회사. 학부생(수학이든 언어든)에게서 데이터를 모아 프론티어 랩에 판매하고 있습니다.

Handshake AI 부스 — Advancing frontier AI with human expertise.

기타 인상 깊었던 부스

General Intuition — 게임 클립 플랫폼 Medal에서 스핀아웃한 월드 모델 랩. 부스에서는 Rocket League를 학습한 멀티플레이어 월드 모델 MIRA를 데모하고 있었습니다.

General Intuition 부스의 MIRA 멀티플레이어 월드 모델 데모 — General Intuition 부스. Rocket League를 학습한 멀티플레이어 월드 모델 MIRA를 소개하고 있습니다.

MIRA는 Kyutai와 함께 Epic Games 협력으로 만든 ‘플레이 가능한 멀티플레이어 월드 모델’로, 블로그와 테크니컬 리포트, 코드가 전부 공개되어 있습니다. 웹에서 직접 플레이해볼 수도 있습니다. 내용을 요약하면:

5B 파라미터 diffusion transformer + 600M 비디오 표현 코덱을 latent 공간에서 diffusion forcing으로 돌리는 구조
봇 셀프플레이로 수집한 Rocket League 2v2 경기 약 1만 시간으로 학습 — 물리 엔진이나 렌더러 없이 순수 비디오 예측만으로 부스트, 충돌 같은 게임 역학을 재현
최대 4명의 키 입력을 동시에 조건으로 받는 멀티플레이어 구조로, B200 GPU 한 장에서 20fps 실시간 구동
짧은 클립으로만 학습했는데도 롤아웃이 측정 한계인 5분을 넘어 실제로는 수 시간씩 무너지지 않는 안정성
학습·추론 코드와 함께 1,000시간 분량(4개 시점 합산 약 4,000시간)의 Rocket Science 데이터셋을 Hugging Face에 공개

투자 이야기도 화제였습니다. 2025년 10월 Khosla Ventures와 General Catalyst 리드로 시드 1억 3,370만 달러를 유치했고(TechCrunch), 8개월 뒤인 2026년 6월에는 Jeff Bezos, Eric Schmidt 등이 참여한 시리즈 A 3억 2,000만 달러를 기업가치 23억 달러로 유치했습니다(TechCrunch). Medal에 쌓인 액션 라벨 게임플레이 데이터(수억 시간 규모)가 핵심 자산이지만, 부스에서 들은 대로 데이터를 팔지는 않고 에이전트 모델 자체를 판매하는 방향이라고 합니다.

ElevenLabs — Scribe(STT) 팀 분이 계셔서 이야기를 많이 들을 수 있었습니다.

METR — 궁금했는데, 부스에 사람이 없어서 아쉬웠습니다.

METR, Huawei, Nebius 등이 늘어선 안쪽 부스 라인 — 안쪽의 소규모 부스 라인. METR, Huawei 부스가 보입니다.

Goodfire, MATS 같은 인터프리터빌리티 · 얼라인먼트 쪽 부스도 있었습니다.

AI 얼라인먼트 연구 프로그램 MATS 부스 — AI 얼라인먼트 · 시큐리티 연구 프로그램 MATS 부스.

퀀트 · 트레이딩 회사도 많았습니다 — Citadel, Jane Street, Jump 등. 중국 퀀트 JoinQuant(聚宽)도 대형 부스를 냈습니다. ML 인재 채용 경쟁에서 이쪽도 빠지지 않습니다.

중국 퀀트 회사 JoinQuant의 대형 부스 — 중국 퀀트 회사 JoinQuant(聚宽) 부스. 홀에서 가장 화려한 부스 중 하나였습니다.

박종현 (Park Jong Hyun)