앤트로픽 해체: 최고의 AI 회사, 아마도 일종의 조직 발명

출처: 해외 유니콘 Celia

오늘, Anthropic은 차세대 플래그십 모델 Claude Fable 5와 특정 기관을 위한 Claude Mythos 5를 발표했습니다.

공식적으로 공개된 데이터에 따르면, 이는 Anthropic의 현재 가장 강력한 모델입니다. 특히 소프트웨어 개발, 복잡한 지식 작업 및 긴 작업 처리에서 이전 세대 제품과의 격차를 더욱 벌렸습니다.

하지만 모델 자체보다 더 궁금한 것은, 왜 지난 몇 년 동안 Anthropic이 항상 산업 변화의 리듬을 맞출 수 있었는가입니다?

대부분의 회사가 매개변수 규모에 대해 논의하고 있을 때, Anthropic은 코딩에 중점을 두었습니다. 산업이 C단 유입을 놓고 경쟁할 때, 기업 시장으로 방향을 전환했습니다. 점점 더 많은 회사가 사방으로 확장할 때, 오히려 몇 가지 핵심 방향에 자원을 집중했습니다.

돌이켜보면, Anthropic의 부상은 기술적 기적처럼 보이지 않으며, 오히려 한 회사가 특정 판단을 지속적으로 고수한 결과로 보입니다. 지난 1년 동안, Anthropic은 OpenAI의 추격자로 여겨지던 회사에서 AI 산업에서 가장 주목받는 플레이어 중 하나로 성장했습니다. 수익, 평가, 인재 유치 모두 빠르게 상승하고 있습니다. 많은 사람들이 이 모든 것을 Claude 덕분으로 돌립니다.

하지만 시간을 조금 더 늘려보면, Claude는 아마도 결과일 뿐입니다. 진정으로 연구할 가치가 있는 것은 Anthropic이 왜 다른 사람들보다 중요한 방향을 더 일찍 볼 수 있었는지, 그리고 왜 모든 유혹 앞에서도 항상 절제를 유지할 수 있었는지입니다.

Fable 5의 출시는 새로운 주석처럼 보입니다. 이는 AI 산업의 경쟁이 아마도 모델 간의 경쟁만이 아니었음을 다시 한번 상기시킵니다. 많은 경우, 승패를 결정짓는 것은 전략, 조직, 그리고 한 회사가 무엇을 위해 무엇을 포기할 준비가 되어 있는가입니다.

지난 1년 동안, Anthropic은 전체 AI 산업에서 가장 연구할 가치가 있는 회사일 수 있습니다.

올해 초, Anthropic은 인류 상업 역사상 가장 빠른 폭발적 성장을 기록했습니다: ARR이 9B에서 45B로 증가했으며, 만약 컴퓨팅 파워 공급이 따라온다면, 연말까지 ARR이 100B에 이를 가능성이 높고, 내년에는 200-300B에 이를 것으로 보입니다. 이는 Meta의 규모와 맞먹습니다. 현재 이차 시장에서 Anthropic의 가치는 이미 1조 달러에 도달하여 OpenAI를 초과했습니다.

우리는 Anthropic이 어떻게 후발주자로 부상했는지에 대해 많은 시간을 들여 연구했습니다. 결국 이 회사를 이해하기 위해서는 두 가지 핵심 포인트를 이해하는 것이 중요합니다: 하나는 전략적 판단이고, 다른 하나는 조직 문화입니다.

여러분은 이에 대해 이미 많은 단편적인 이해를 가지고 있을 것입니다. 하지만 전체적인 그림은 없으므로, 이 글은 더 자세한 정리와 복원을 시도합니다. 전략과 조직이라는 두 가지 관점에서 외부에서 궁금해하는 몇 가지 질문을 설명할 수 있기를 바랍니다. 예를 들어:

• 왜 Anthropic은 2021년에 코딩이 가장 중요한 방향일 수 있다는 것을 인식했을까요?

• Dario와 Sam의 성격 차이가 두 회사의 완전히 다른 전략 경로를 어떻게 형성했을까요?

• 왜 Anthropic의 인재 이탈률이 이렇게 낮을까요?

• 왜 거의 모든 Anthropic의 사람들이 그들의 문화를 칭찬할까요? 회사가 빠르게 확장하는 과정에서 이러한 문화는 어떻게 유지되었을까요?

01 Focus의 중요성이 과소평가되고 있다

우선, 전략적으로 볼 때, OpenAI는 항상 모든 것을 원하고자 하는 회사처럼 보입니다.

모델 능력 면에서, math, science, coding, reasoning, 다중 모달, 아키텍처 혁신 등 OpenAI는 모두 힘을 쏟고 있습니다. 제품 면에서도 Codex, 브라우저, 로봇, 기업 플랫폼, 스마트 하드웨어, 칩 및 데이터 센터 등도 동시에 추진되고 있으며, OpenAI 내부의 프로젝트 수는 한때 약 300개에 달했다고 합니다.

반면, Anthropic은 완전히 반대입니다. 그들은 세 회사 중 유일하게 다중 모달을 일찍 포기했으며, 아키텍처 혁신에 대해 이야기한 적이 없고, reasoning model, RL, continual learning 등의 개념을 강조하지 않았습니다. 오히려 언어 모델의 스케일링에 집중하고, 코딩 하나의 방향에 중점을 두어 가장 중요한 능력을 먼저 강화했습니다.

코딩이 왜 이렇게 중요한지에 대해 시장도 이제는 잘 알고 있습니다. 핵심은 세 가지입니다:

1. 코딩은 모든 것에 이르는 길입니다. 디지털 세계의 대부분의 작업은 코드로 표현할 수 있습니다.

2. 코딩은 모델 학습에 가장 적합한 능력입니다. 결과 검증 가능성이 높고, 피드백 루프가 짧아 사용자 데이터가 모델 훈련에 더 큰 도움을 줄 수 있습니다.

3. 코딩은 AGI 개발의 핵심 가속기입니다. 현재 주요 AI 연구소는 이미 이러한 가속 순환에 들어갔으며, 올해 모델의 분기별 발전 속도는 지난 1년보다 더 빠릅니다.

결과적으로, 코딩은 정말로 가장 중요한 방향임이 입증되었습니다. OpenAI는 3월에야 이를 깨닫고 Sora와 같은 부수 사업을 잘라내고 코딩을 회사의 최우선 과제로 삼았습니다.

Anthropic은 어떻게 코딩을 선택했는가?

우리는 항상 궁금했습니다: Anthropic은 왜 처음부터 코딩을 선택할 수 있었을까요? 추적해보니, 절반은 통찰력이고 절반은 운이었습니다.

Anthropic의 초기 자금 조달은 매우 순조롭지 않았습니다. 그렇게 많은 돈이 없으니, AGI로 나아가기 위해 더 효율적인 방법을 사용해야 했습니다. 그들은 먼저 수직적 장면의 이야기를 만들어야 했고, 자신이 상업적 폐쇄 루프를 형성할 수 있음을 증명해야 했습니다. 그래서 그들은 당시 진지하게 연구했습니다. 만약 하나의 방향만 선택할 수 있다면, 코딩이 가장 좋은 선택일 수 있습니다: 더 나은 코딩 모델을 훈련시키고 → 고객에게 제공하고 → 고객이 실제 엔지니어링 환경에서 사용하는 데이터를 얻고 → 모델 훈련에 피드백을 제공합니다. 이것은 플라이휠을 형성할 수 있습니다.

Anthropic의 성장 책임자는 한 번 회사 공동 창립자가 쓴 내부 문서를 보았다고 언급했습니다. 그 내용은 우리가 코딩이라는 방향에 집중해야 하는 이유였습니다. 중요한 것은 이 문서의 날짜가 2021년이라는 점입니다. 이는 누구보다도 이 방향의 실제 시장 기회를 아는 것보다 훨씬 이전입니다.

하지만 이후 상황은 자금 조달이 순조로워지고 회사에 더 많은 자원이 생기면서 코딩 이 라인은 더 이상 언급되지 않았고, 그들은 여전히 더 일반적인 모델 기반을 만들기 위해 나아갔습니다.

전환점은 ChatGPT가 폭발적으로 인기를 끌고 난 후 발생했습니다. Anthropic은 C단이 OpenAI에 의해 선점되었다는 것을 깨닫고, 다소 아쉬운 마음으로(하지만 나중에 보면 매우 운이 좋았던) 전장을 전환하여 toB에 중점을 두었습니다. 이 전략적 전환은 전체적으로 여전히 신중하고 실증적이었으며, 단순한 결단의 도박이 아니었습니다.

Claude 3를 훈련할 때, Anthropic은 코딩 능력을 의식적으로 강화하기 시작했고, Sonnet 3.5에서 좋은 시장 반응을 얻었습니다. 이후에는 계속해서 투자하고 검증하며 내부적으로 코딩 잠재력에 대한 판단이 점차 확고해졌습니다. 하나는 상업적 가치에서, 다른 하나는 연구 가속화에서입니다. 그래서 팀은 이 길을 따라 집중적으로 나아가기 시작했고, 이 과정에서 C단을 완전히 포기했으며, 심지어 다중 모달에도 에너지를 분산시키지 않았습니다.

또한 시장 방향에 대한 집중 외에도 기술 경로에 대한 확고함도 주목할 만합니다. 지난 2년 동안 외부에서 여러 스타 연구자들이 스케일링 법칙이 벽에 부딪혔다고 반복적으로 언급했습니다. 프리트레이닝의 한계 수익이 이미 정점에 달했다고 합니다. 우리가 여러 연구자들과의 소통에서 느낀 바에 따르면, Anthropic은 모든 연구소 중에서 스케일링 법칙을 가장 믿는 곳이었으며, 프리트레이닝과 데이터 작업을 가장 철저하게 수행했습니다. 새로운 패러다임에 에너지를 분산시키지 않았습니다.

결과적으로 이는 옳았습니다. Claude의 능력 도약은 상당 부분 프리트레이닝의 철저한 투자에서 비롯되었습니다.

창립자의 성격

하지만 이것은 또 다른 궁금증을 불러일으킵니다: 왜 Anthropic은 몇 가지 핵심 방향에서 결단력 있는 선택을 하고, 확고함을 유지할 수 있었을까요?

우선 자원의 제한이 있습니다. Anthropic의 역사적 자금 조달 규모는 OpenAI의 약 1/3에 불과하지만, 더 깊이 들여다보면 이 두 회사의 전략적 차이는 창립자의 성격과 출신과 밀접하게 관련되어 있습니다.

Anthropic의 4명의 공동 창립자는 모두 당시 스케일링 법칙 논문의 핵심 저자이며, Dario는 GPT-3의 핵심 연구 책임자입니다. 그 이전에도 AI 분야에서 10년을 보냈고, AI의 기술 발전에 대한 직접적인 체험을 가지고 있어 판단을 내리는 데 더 용감합니다. 또한 Dario는 전혀 FOMO(놓치는 것에 대한 두려움)가 없는 사람으로, 심지어 약간 자기애적이고 고집이 세다고 묘사되며, 시장의 공감대에 휘둘리지 않습니다.

그는 24세에 Anthropic이 아직 폭발적 성장을 이루지 못했을 때 다음과 같은 말을 했습니다. 이는 지금도 이 회사를 이해하는 데 매우 중요한 포인트라고 생각합니다. 대략적인 내용은 다음과 같습니다:

"지난 10년 동안 제가 배운 가장 깊은 교훈은, 시장에는 항상 일종의 공감대가 존재한다는 것입니다. 하지만 여러 번 공감대가 하룻밤 사이에 뒤집히는 것을 보면서, 저는 제 베팅에 집중하기 시작했습니다. 우리가 반드시 옳은지는 모르겠지만, 솔직히 말해서 50%의 확률로 맞는 것만으로도 매우 가치가 있습니다. 결국, 당신은 다른 사람들이 제공하지 않는 것을 제공했습니다."

이는 Sam Altman과 매우 다릅니다. 우리가 Sam과 가까운 사람들과의 대화에서 얻은 정보에 따르면:

• Sam은 실리콘밸리에서 가장 야망이 큰 창립자 중 한 명으로, 처음부터 모든 것을 원했습니다. 게다가 그는 과거 YC에서 투자하면서 "다양한 점을 심고, 병행하여 베팅하는" 방법에 매우 익숙해졌습니다. 그래서 OpenAI는 수많은 부수 사업을 발전시켰습니다.

• Sam은 기술 출신이 아니어서 기술 방향에 대한 판단이 Anthropic보다 떨어지므로, 팀이 바닥에서 위로 나아가도록 더 많이 의존합니다. Sam은 자신이 더 잘하는 자원 관리 능력을 발휘하여 각 팀에 탄약을 제공합니다.

• VC 배경 때문에 Sam은 혁신적인 화려한 아이디어를 선호합니다. 그래서 OpenAI 문화는 0에서 1로의 패러다임 혁신을 매우 중요시하지만, 1에서 10으로의 지속적인 다듬기는 동일하게 중요시하지 않습니다. Sora, Atlas 브라우저, Voice Mode 등 많은 제품 라인은 지속성이 없으며, 출시 후에는 아무도 신경 쓰지 않습니다.

• Sam과 Mark Chen(최고 연구 책임자)의 성격은 모두 "yes"만 말하고 "no"는 말하지 않습니다. 부수적인 작업에서 팀이 노력하기만 하면, 위에서 자원을 제공합니다.

OpenAI의 병력이 다양한 부수 프로젝트로 인해 계속 분산되면서, Anthropic은 가장 중요한 전장에서 우위를 형성할 수 있습니다.

전략의 멋진 점은 '약간의' 것입니다

Anthropic의 전략적 집중은 우리에게 통찰을 주었습니다. 집중의 중요성이 과소평가되고 있습니다.

작년 들었던 한 팟캐스트를 떠올리면, 게스트는 Founders 팟캐스트의 호스트 David Senra였습니다. 지난 8년 동안 그는 거의 한 가지 일만 했습니다: 매주 한 명의 위대한 창립자를 연구하는 것입니다. 그가 400권 이상의 창립자 전기를 읽고, 모든 창업 경험을 압축하여 하나의 것으로 요약하라고 하면, 무엇이 될까요?

그는 대답했습니다: 집중.

위대한 기업가는 대개 전반적으로 우수한 학생이 아니라 극단적인 편집광입니다. 그들은 자신에게 가장 중요한 한두 가지 변수를 식별합니다. 예를 들어 Costco의 가격, Apple의 디자인 경험, Byte의 추천 알고리즘 및 데이터 플라이휠 등입니다. 그런 다음 그들은 어떤 대가를 치르더라도 이를 극대화하려고 합니다. 심지어 경쟁자들이 황당하게 느낄 정도로 말입니다.

여기서 명확히 해야 할 점은, 많은 사람들이 자신이 매우 집중하고 있다고 생각하지만, 그들은 집중의 의미와 대가를 진정으로 이해하지 못합니다. 집중이란 본질적으로 두 가지 차원으로 나눌 수 있습니다:

1. 판단력: 무엇이 가장 중요한지를 알고, 다른 모든 것을 희생할 용기가 있는 것.

2. 압력: 압도적인 자원을 투입하여 핵심 요소를 관통할 수 있는 것.

전자는 인지 문제이고, 후자는 의지 문제로, 둘 다 필요합니다.

예를 들어 Google이 설립될 당시, 당시 인터넷 산업의 공감대는 "포털"이 미래라는 것이었습니다. Yahoo와 같은 검색 대기업들은 홈페이지를 점점 더 가득 채우고, 뉴스, 날씨, 쇼핑, 게임, 별자리… 각 기능이 "광고 가치를 높이는" 지렛대로 여겨졌습니다. 하지만 Google은 정보가 점점 더 많아질 것이며, 사용자가 필요로 하는 것은 더 큰 포털이 아니라 가장 관련성 높은 답을 즉시 찾는 것이라고 생각했습니다.

그래서 다른 사람들이 사용자가 더 오래 머물게 하려 할 때, Google은 사용자가 더 빨리 떠나게 하기를 원했습니다. 당시 Google의 홈페이지는 검색창 외에는 아무것도 없는 매우 깔끔한 모습이었습니다. 비즈니스 모델도 마찬가지였습니다. Yahoo는 수십 가지 수익화 방법이 있었습니다. 반면 Google은 모든 에너지를 "검색 키워드 경매"라는 하나의 메커니즘에 집중했습니다. 거의 10년 동안 두 번째 비즈니스 라인을 진지하게 시작하지 않았습니다.

현재 Google의 10대 신조 중 하나는 "한 가지 일을 정말 잘하는 것이 가장 좋다"입니다.

전략의 핵심은 무엇을 선택할지를 명확히 하는 것이 아니라, 무엇을 포기할지를 명확히 하는 것입니다. 대다수 사람들은 "no"라고 말하는 횟수가 부족합니다.

02 문화는 가장 큰 비밀 소스입니다

Anthropic의 가장 특별한 점은 아마도 전략이 아니라 조직 문화일 것입니다. 지난 6개월 동안, 치열한 AI 인재 쟁탈전 속에서, Anthropic의 인재 이탈률은 다른 AI 연구소에 비해 훨씬 낮았습니다.

아래 두 개의 그래프는 21년 - 23년 동안의 인재 이동 데이터를 요약한 것입니다. 첫 번째 그래프는 각 AI 연구소 간의 이직 비율을 통계화한 것입니다. 우리는 다음과 같은 사실을 볼 수 있습니다:

• DeepMind에서 Anthropic으로 간 사람 10.6명 중 1명만이 반대로 DeepMind로 돌아갑니다.

• OpenAI에서 Anthropic으로 간 사람 8.2명 중 1명만이 반대로 OpenAI로 돌아갑니다.

두 번째 그래프는 직원이 입사 2년 후에도 여전히 회사에 남아 있는 비율을 통계화한 것입니다. Anthropic의 인재 유지율은 80%로, 당시 주요 AI 연구소 중 가장 높았으며, DeepMind의 78%보다도 약간 높습니다. Anthropic은 더 젊고 빠르게 변화하는 회사로서, 오히려 오래된 DeepMind보다 높은 유지율을 기록한 것은 쉽지 않은 일입니다. 반면 OpenAI는 67%에 불과합니다.

주목할 점은 이 데이터가 OpenAI가 전성기를 누리고 있을 때, Anthropic이 완전히 두각을 나타내기 전의 통계라는 것입니다. 최근 2년간의 뉴스를 보면, Anthropic의 인재 유치력과 안정성이 더욱 뚜렷해질 것입니다. 예를 들어 최근 Twitter에서 화제가 된 게시물에서는 여러 유명 회사의 CTO들이 Anthropic으로 가서 일반 기술 직원(MTS, 기술 직원의 일원)이 되기를 자처했습니다.

이 모든 것의 가장 큰 이유는 종종 Anthropic의 조직 문화로 귀결됩니다. Anthropic 구성원이 출연한 팟캐스트를 보면, 거의 모든 사람이 Anthropic의 문화를 언급하며, 일부는 이 종교적인 문화가 Anthropic의 가장 큰 비밀 소스라고 생각합니다.

"저는 정말로 문화가 Anthropic의 비밀 무기라고 생각합니다. 그것은 우리가 가장 방어력이 강한 것이며, 다른 회사가 복제할 수 없는 것입니다. 이것은 자연스럽게 형성된 것이 아니며, 리더십이 이에 많은 투자를 했습니다."

------ Amol Avasare, Anthropic 성장 책임자

이 문제 의식을 가지고 보지 않으면, 이 점을 주목하기 어려울 것입니다. 사람들은 문화나 가치관에 대해 이야기할 때, 항상 허무하게 느끼고, 그것이 단순한 구호라고 생각하지만, 모든 1차 정보와 공개 인터뷰를 겹쳐보면, 매우 충격적입니다.

Anthropic의 세 가지 특성

구체적으로 살펴보면, Anthropic과 다른 AI 연구소의 세 가지 매우 다른 특성은 다음과 같습니다:

1. 미션 지향적

Anthropic의 사명은 "세상이 안전하게 변혁적 AI의 전환을 겪을 수 있도록 보장하는 것"입니다. 즉, 모든 것이 안전을 최우선으로 합니다.

많은 회사가 자신이 미션 주도라고 말하지만, Anthropic은 이에 대해 매우 진지하게 접근합니다. 이는 강한 도덕적 자아 상상을 가진 프론티어 연구소입니다: AGI가 세상을 구할 수 있다고 진심으로 믿으며, AGI가 세상을 파괴할 수 있다고 진심으로 믿습니다. 그리고 이 두 가지 사이의 좁은 강철줄을 걸어가도록 사람들을 이끌고자 합니다.

Claude Code 책임자 Boris Cherny는 "Anthropic에서는 복도에서 아무에게나 '왜 여기 있나요?'라고 물어보면, 대답은 항상 safety입니다."라고 말했습니다.

그와 제품 관리자 Cat Wu는 지난해 함께 Anthropic을 떠나 Cursor로 갔지만, 2주도 안 되어 돌아왔습니다. 그들은 Anthropic 내부의 문화적 분위기가 그리워졌기 때문입니다. 모든 사람이 더 큰 사명을 위해 순수하게 노력하는 느낌이었습니다. Anthropic에 들어가기 전에는 반신반의했던 누군가는 "젠장, 내부의 분위기가 외부에서 말하는 것보다 더 진지하다"고 말했습니다.

여기에서는 심지어 초기 직원이 전사 회의에서 "만약 Anthropic이 최종적으로 자신의 사명을 달성했지만, 회사 자체가 실패한다면, 그것은 여전히 좋은 결과다."라고 말하기도 했습니다. 이 말은 Anthropic의 많은 것들을 설명합니다.

대부분의 기업 논리에서, 상업적 성공은 항상 최우선이며, 사명은 단지 겉치레에 불과합니다. 하지만 Anthropic의 가장 특별한 점은 내부에 실제로 사명을 회사의 생존보다 우선시하는 사람들이 존재한다는 것입니다. Anthropic이 실제로 하는 일을 검토해보면, 이는 지행합일의 예입니다. 예를 들어, 그들의 비영리 신탁이 권력을 가진 거버넌스 구조 설계, 설명 가능성에 대한 연구, 안전에 대한 다양한 투자, 심지어 최근 가치관 충돌로 인해 미국 국방부의 2억 달러 계약을 기꺼이 포기한 것 등이 있습니다. 이 부분은 더 이상 언급하지 않겠습니다.

2. 높은 신뢰, 낮은 자아

우리가 다른 최전선 연구소와 소통할 때, 내부 정치와 파벌 문제에 대한 이야기를 많이 듣습니다. 오직 Anthropic만이 그렇지 않습니다. 반대로, 모두가 매우 단결되어 있으며, 다른 사람을 위해 기꺼이 헌신합니다.

여기서 가장 신기한 점은, 프론티어 AI는 스타 문화와 자원 투쟁이 쉽게 발생하는 곳입니다. AI 연구자는 거의 이 세상에서 가장 똑똑하고, 가장 높은 자아를 가진 사람들입니다. 그들은 본질적으로 다른 해결책을 제시하고, 새로운 파벌을 세우고, 이름을 알리려는 것을 추구합니다. 하지만 자원은 매우 제한적이므로 부서 간의 갈등이 항상 발생합니다.

Google에서 Anthropic으로 온 Daniel Freeman은 다른 모델 회사의 내부가 각자 관리하고, 은밀히 경쟁하는 제후국처럼 느껴졌지만, "이런 느낌은 Anthropic에서는 전혀 없었다"고 말했습니다.

Stripe의 전 CTO Rahul Patil은 지난해 가을 Anthropic에 합류한 후, 가장 충격적이었던 점이 바로 이곳의 문화라고 언급했습니다. 이렇게 똑똑한 사람들이 동시에 이렇게 겸손할 수 있다는 것은 상상하기 어렵습니다. 그는 하나의 기준을 제시했습니다: 만약 회사가 내일 당신에게 가장 적합한 위치가 고위 경영진이 아니라 IC(개인 기여자)라고 말한다면, 왜냐하면 그것이 당신의 사명에 대한 최대 기여이기 때문입니다. 당신은 기꺼이 그렇게 하겠습니까? 그는 Anthropic의 100% 사람들이 그렇게 할 것이라고 믿습니다. 자아가 없습니다.

3. 강한 인문적 바탕

《뉴요커》의 작가는 Anthropic 내부에서 몇 달간 깊이 관찰한 후, 이곳 사람들에 대해 두 가지 흥미로운 묘사를 남겼습니다:

• 책을 좋아하는 부적응자들

• Anthropic 직원 중 상당수가 소설가나 시인의 자녀인 것 같습니다.

즉, 이곳 사람들은 전형적인 실리콘밸리 엘리트와는 다르며, 전통적인 기술 공학 남성의 인상과도 다릅니다. 그들은 약간의 서적 기운과 약간의 괴짜 기질, 이상주의를 가지고 있습니다. 많은 사람들은 작가와 시인의 가정에서 자란 것 같은 느낌을 줍니다.

이것은 Claude 모델의 이름에서도 어느 정도 드러납니다: Haiku, Sonnet, Opus는 각각 간결한 하이쿠, 셰익스피어의 14행시, 고전적 맥락의 대작에 해당합니다. 대조적으로 OpenAI의 GPT-4 / 4o / o1은 엔지니어링 번호로 명명되며, Google의 Gemini Ultra / Pro / Flash는 고전적인 제품 라인 명명입니다. 이는 몇 가지 문제를 설명할 수 있습니다.

Claude Code 책임자 Boris는 팟캐스트에서 흥미로운 세부 사항을 언급했습니다: 그는 Anthropic에 처음 온 날 점심에서 매우 마이너한 책을 언급했으며, 그 책의 저자는 하드 SF 작가 Greg Egan입니다. 그 책은 얼마나 마이너했냐면, 그는 이전에 그 책을 읽은 사람을 한 번도 만나본 적이 없었습니다. 그는 식탁에서 그 책의 한 에피소드를 언급했는데, 놀랍게도 테이블에 있는 모든 사람이 그 이야기를 이어갔습니다.

이 사건은 그를 크게 놀라게 했고, 그가 정말로 올바른 장소에 왔다는 느낌을 주었습니다. SF를 좋아하는 책벌레들은 종종 어떤 거대한 인문적 관심과 역사적 책임감을 가지고 있으며, 나비 효과에 대한 더 나은 추론 능력을 가지고 있습니다. 이러한 독서 취향에 기반한 공감대는 그에게 이곳이 AI의 경계를 확장하는 가장 좋은 장소일 수 있다는 확신을 주었습니다.

문화는 어떻게 제도화되는가

다음 질문은 이러한 순수하고 거의 종교적인 문화가 어떻게 유지되는가입니다.

결국, Anthropic은 더 이상 작은 AI 실험실이 아닙니다. 이는 3000명의 대규모 회사이며, 역사상 가장 빠른 속도로 확장하면서 가능한 한 자신의 문화 농도를 유지하고 있습니다.

이에 대해 Dario는 직접적으로 말했습니다. 그는 아마도 Anthropic의 문화가 좋도록 보장하는 데 1/3에서 40%의 시간을 할애할 것이라고 합니다. 기술, 제품, 자금 조달, 정치 및 비즈니스 관계에서 수많은 일이 있지만, 그는 자신의 더 높은 레버리지 작업이 Anthropic을 최고의 인재들이 일하고 싶어하는 응집력 있는 장소로 만드는 것이라고 생각합니다.

구체적인 실천으로는 다음과 같은 점들이 있습니다:

1. 특별한 채용 기준

Anthropic의 채용 방식은 많은 AI 연구소와는 다른 사고방식입니다.

한편으로, 인재 선호 면에서 대부분의 회사가 유명 인사를 쟁탈하는 것과 달리, Anthropic은 언더독을 더 선호합니다. 외부의 레이블보다 그들은 능력의 직접적인 증거가 있는지를 더 중요시합니다. 예를 들어, "당신은 독립 연구를 해본 적이 있습니까? 진정한 통찰력을 가진 블로그를 작성한 적이 있습니까? 오픈 소스 커뮤니티에 실질적인 기여를 한 적이 있습니까?" 등입니다.

다른 한편으로, Anthropic은 매우 엄격한 문화 선별을 가지고 있습니다. 그들은 면접 시 특별히 문화 면접을 진행하며, 한 시간 동안 15-20개의 시나리오 질문을 합니다. 온라인에 유포된 면접 질문에 따르면, 세 가지를 중점적으로 평가합니다:

• 당신이 정말로 안전 사명을 최우선으로 두는 사람인가? 가장 전형적인 선별 질문은 다음과 같습니다: 만약 Anthropic이 안전을 보장할 수 없기 때문에 모델을 출시하지 않기로 결정한다면, 당신은 자신의 주식이 제로가 되는 것을 받아들일 수 있습니까?

• 당신은 친절하고, 자아가 작은 사람인가? 여기에는 친절, 공감, 사람들과의 기술, 자신의 무지와 실수를 인정할 수 있는 능력이 포함됩니다.

• 당신은 복잡성을 처리할 수 있는가? Anthropic 내부에서 처리하는 많은 문제는 매우 복잡하고 변동성이 큽니다. 그들은 한 사람이 시스템적 사고를 가지고 있는지, 사물의 2차 효과를 깊이 추론할 수 있는지를 중요시합니다.

그들은 채용에서 "역선별"에 많은 시간을 투자했으며, 그로 인해 실제로 많은 최고의 10배 개발자를 포기했습니다. Stripe의 전 CTO Rahul Patil은 Anthropic에 합류하기 전에 당시 Anthropic CTO와 오랜 대화를 나눴다고 언급했습니다. 상대방은 그를 Anthropic으로 오도록 설득하기는커녕, 오히려 그가 Anthropic에 합류하지 말아야 할 이유를 두세 주 동안 반복적으로 논의하며 선의로 그를 만류했습니다. 문화와 사명에 진정으로 일치하지 않는 한, 오는 것도 가치가 없다고 말했습니다.

따라서 Anthropic의 채용 논리는 가능한 한 많은 최고의 인재를 채용하는 것이 아니라, 가능한 한 빨리 부적합한 사람을 걸러내는 것입니다. "우리는 돈과 명성을 위해 오는 사람들을 잘 걸러내는 데 매우 능숙합니다."

이에 비해 OpenAI는 회사가 커진 후, 더 이상 특별한 문화 면접을 진행하지 않는 것으로 알려져 있으며, 이는 일부 관리 문제를 초래했다고 합니다. 이 점은 Meta가 지난해 인재를 스카우트할 때 매우 뚜렷하게 드러났습니다. Meta가 제시한 천문학적인 패키지에 대해 OpenAI의 반응은 시장 관행에 더 가까웠습니다: 카운터 오퍼, 유지 보너스 지급, 신규 직원의 베스팅 클리프 취소 등으로 주식을 더 빨리 귀속시켰습니다. Anthropic의 반응은 매우 Anthropic적이었습니다. 그들은 직원들에게 "당신이 여기 온 이유는 사명을 위해서이지, 외부 경쟁에서 자신의 가격을 계속 높이기 위해서가 아니다. 우리는 Mark Zuckerberg가 당신을 우연히 발견했다고 해서 당신에게 주변의 동료보다 10배 높은 급여를 제공하지 않을 것이다. 그것은 불공평하다. 떠나고 싶다면 떠나라."라고 말했습니다.

이 사건의 최종 결과도 매우 의미가 있습니다. OpenAI는 수십 명이 떠났다고 전해지지만, Anthropic은 단 2명만 떠났으며, 그 두 사람은 이미 Meta에서 각각 6년과 11년을 근무한 오래된 직원이었습니다.

2. 맥락 공유 문화

Anthropic 내부에는 매우 높은 정보 투명성이 있습니다.

우선 Dario는 스스로 의미를 제공하기 위해 자주, 빈번하게, 반복적으로 노력합니다. 그는 자주 전사 회의를 열어 회사의 모든 사람에게 공유하며, 그 빈도는 2주에 한 번에 이릅니다. 이 회의의 이름은 Dario Vision Quest입니다(심지어 Dario 자신도 이 이름의 전도적 속성이 너무 뚜렷하다고 농담하곤 합니다. 듣기에는 산속에서 무언가를 흡입하고 깨달음을 얻은 것처럼 들립니다). 그는 전사 앞에서 한 시간 동안 이야기하며, 보통 3-4페이지의 문서를 동반합니다. 내용은 회사 방향, 제품 전략, 산업 변화 등 무엇이든 이야기하며, 현장에서 직접 질문에 답합니다.

많은 내부 직원들은 그가 매우 직접적이고 솔직하다고 말합니다. "Dario는 제가 만난 사람 중 가장 직설적인 사람입니다. 그는 말할 때 계산된 것이 아니라, 진짜로 생각하는 대로 말합니다."

전사 회의 외에도 그는 평소 자신의 Slack 채널에 많은 글을 자주 작성하며, 자신의 생각을 가감 없이 기록합니다: 회사에서 최근에 무슨 일이 있었는지, 그가 걱정하는 것이 무엇인지, 사람들이 관심 있는 문제에 대한 그의 생각은 무엇인지 등입니다. 이러한 문화는 회사의 모든 사람이 결정이 어떻게 이루어지는지, 어떤 일이 최우선으로 놓여야 하는지를 알 수 있게 합니다. 따라서 복잡하고 변동성이 큰 상황에서 각 개인은 상대적으로 일관된 분산 결정을 내릴 수 있습니다.

동시에 이러한 투명성은 일방적인 주입이 아니라 도전할 수 있는 것입니다. 누군가 전사 회의에서 Dario의 발표를 듣고 동의하지 않으면, 즉시 Dario의 노트북 채널에 가서 "나는 당신의 판단에 동의하지 않는다."라고 공개적으로 말하고, 그 자리에서 토론을 벌입니다. 리더십에 공개적으로 도전하는 것은 장려됩니다.

더 나아가, 이러한 글쓰기 문화는 Dario만의 것이 아니라 모든 직원이 참여하는 사고 메커니즘입니다. Anthropic의 많은 사람들은 자신의 노트북 채널을 가지고 있으며, 개인적인 Twitter 피드처럼 언제든지 자신이 무엇을 생각하고, 무엇을 하고 있으며, 어떤 진전을 이루었는지를 기록합니다. 다른 사람들은 이를 구독하고, 관찰하며, 토론에 참여할 수 있습니다. 많은 직원들은 회사의 글쓰기 문화를 매우 좋아한다고 평가하며, Slack은 거대한 보물창고로, 많은 일이 그곳에서 전개됩니다.

따라서 Anthropic은 회사 내에서 매우 좋은 정렬의 토양을 조성한 것으로 보입니다. 각 개인의 프로젝트, 관점, 생각이 충분히 투명하고, 충분히 유동적이며, 심지어 재무 데이터조차도 투명하다는 감탄이 있었습니다.

(하지만 그와 반대로 기술적인 비밀은 매우 철저하게 관리되고 있으며, 일부 그룹 간에는 심지어 고의적으로 격리되어 함께 식사하기도 어렵습니다. 결과적으로 다른 회사의 연구자들은 이곳의 모든 핵심 노하우가 서로 다른 사람의 머릿속에 분산되어 있어, 몇 명을 빼내어도 전체 모습을 재구성할 수 없다고 아쉬워합니다.)

3. 7명의 창립자가 동등한 권리를 가지며, 창립 구조 자체가 문화 메커니즘입니다

Anthropic의 창립 구조는 상식에 반하는 디자인을 가지고 있습니다: 7명의 창립자가 있으며, Dario는 당시 모든 사람에게 동일한 주식을 주기로 결심했습니다.

당시 모든 사람이 그에게 이것이 재앙이 될 것이라고 경고했습니다. 그렇지 않으면 주도권이 모호해지고, 동기 부여가 어긋나며, 회사는 내부 싸움으로 쉽게 무너질 수 있습니다. 하지만 Dario는 회사가 특정 창립자를 중심으로 돌아가는 것이 아니라, 사명을 중심으로 돌아가야 한다고 믿었습니다. 동등한 주식은 이러한 이념의 가장 명백한 증거입니다.

그들은 이미 수년간 함께 일해왔고, 서로에 대한 신뢰가 높습니다. 동등한 주식은 본질적으로 거버넌스 설계가 아니라, 약속에 대한 증명이며, 문화 확산 메커니즘입니다. 7명의 공동 창립자는 마치 7개의 문화 복제 노드처럼, 서로 다른 경로에서 더 많은 사람들에게 가치관을 투사할 수 있습니다. 이렇게 되면 회사가 확장하더라도 초기 문화를 쉽게 잃지 않게 됩니다.

비교해보면, OpenAI의 경영진은 사실상 매우 불안정했습니다. 11명의 창립 팀이 연이어 떠났고, 현재 남아 있는 것은 Sam Altman, Greg Brockman, Wojciech Zaremba뿐입니다. 새로 교체된 경영진은 더욱 불안정합니다: 26년 초부터 현재까지, 제품 1위 Fidji는 휴가를 갔고, 마케팅 1위는 건강 문제로 퇴사했으며, 커뮤니케이션 1위는 퇴출되었고, 운영 1위는 직무가 조정되었으며, 재무 1위는 주변화되었습니다…

4. 극도로 강조되는 '하나의 팀', 파벌 형성을 피합니다

Anthropic의 CTO는 팟캐스트에서 AI 연구소가 전통적인 회사에 비해 매우 바닥에서 위로 흐르는 조직 방식이라고 말했습니다. 권력과 창의성은 아래에서 위로 흐릅니다.

여기서 가장 중요한 작업은 1선에서 발생합니다. 왜냐하면 1선의 사람들이 AI의 출현 행동에 가장 가까운 사람들이기 때문입니다. 그들은 매일 실험을 수행하며 모델이 무엇을 할 수 있는지에 대해 가장 직관적인 이해를 가지고 있습니다. 대부분의 제품 아이디어는 1선의 사람들이 제안하며, 고위 경영진의 로드맵에 의해 주도되지 않습니다.

하지만 이 또한 문제를 야기합니다. 판단권이 분산되면 각 팀은 자신의 문제 의식과 가치 함수를 고수하기 쉬워져 서로 끌어당기는 파벌이 형성될 수 있습니다.

Anthropic의 특별한 점은 그들이 일찍이 깨달았다는 것입니다: 판단이 분산되어야 한다면, 더욱 단결을 만들어야 한다는 것입니다. Dario는 안전 팀이 안전이 가장 중요하다고만 말하고, 제품 팀이 제품이 가장 중요하다고만 말하며, 모든 갈등을 고위층에 떠넘기는 것을 원하지 않았습니다. 그의 핵심 관리 철학은 트레이드오프를 각 개인에게 분산시키는 것입니다. 각 개인이 창립자의 관점을 조금씩 가지게 하여, 모두가 각자의 자리에서 거대한 트레이드오프 처리에 참여하도록 하는 것입니다.

그래서 그들은 '하나의 팀'을 극도로 강조하며, 다양한 제도적 설계를 통해 책임 간의 경계를 약화시키고, 고위 경영진 이하에는 직책 구분이 없으며, 모두를 기술 직원의 일원으로 통일하여 "연구원 vs 엔지니어", "고위 vs 저위", "아키텍트 vs 구현자"와 같은 신분 정의를 의도적으로 약화시킵니다.

이는 OpenAI와 매우 뚜렷한 대조를 이룹니다. OpenAI는 항상 더 강한 연구원 문화를 가지고 있으며, 내부에는 명백한 "경멸 사슬"이 존재합니다: 연구원 > 연구 엔지니어 > 소프트웨어 엔지니어. 그래서 제품은 종종 연구에 의해 압도당하고, 너무 많은 발언권을 얻지 못합니다. 갈등이 발생할 때, 연구는 제품과 협력하기를 원하지 않습니다.

제품 혁신에서 OpenAI는 연구자 주도형이라는 강한 특징이 있습니다: 종종 연구 팀이 새로운 성과를 내면, 제품 팀은 그때서야 이메일을 받고, 망치로 못을 찾기 시작합니다. 반면 Anthropic에서는 제품 팀과 모델 팀이 더 긴밀하게 연결되어 있으며, 제품이 모델 능력에 더 많은 영향을 미치고 정의할 수 있습니다.

이는 사실 OpenAI의 제품력이 Anthropic보다 떨어지는 이유 중 하나입니다.

문화의 두 가지 기원

다음 질문은 왜 Anthropic이 이러한 독특한 조직 문화를 형성했는가입니다. 아마도 두 가지 측면에서 볼 수 있습니다:

첫째, 사업 자체의 요구

저는 2년 전 한 대기업 HR 책임자의 발표를 들었던 기억이 납니다. 그 발표는 저에게 조직 문화가 무엇을 의미하는지 깊이 생각하게 했습니다. 조직 문화의 본질은 직원의 행동 패턴이 회사의 성공으로 이끄는 중요한 요소라는 것입니다.

따라서 조직 문화의 첫 번째 원리는 사업의 성격이 조직 문화를 결정한다는 것입니다.

AI 경쟁에서 핵심적인 방어선은 "스마트한 사람들이 더러운 일을 하도록 하는 것"입니다. 특히 코딩과 에이전틱 방향은 표면적으로는 모델 능력 경쟁처럼 보이지만, 깊이 들어가면 사실은 엔지니어링 능력 경쟁입니다. 이는 몇몇 천재가 번뜩이는 아이디어로 해결할 수 있는 문제가 아니라, 많은 더럽고 세밀한 시스템 엔지니어링입니다.

가장 핵심적인 장벽은 데이터입니다. 과거의 채팅 데이터는 단순한 텍스트 데이터에 불과했지만, 코딩과 에이전틱 데이터는 더 복잡합니다. 이는 단순한 대화 기록이 아니라, 작업 자체, 환경 구축, 실행 경로, 그리고 마지막으로 전체 평가 및 검증 시스템을 포함합니다.

이 모든 것은 더러운 일이며, 잘 수행하는 것이 매우 중요하지만, 논문을 발표하거나 새로운 제품을 출시하는 것처럼 개인의 하이라이트 순간이 되지는 않습니다.

우리가 몇몇 연구자와의 소통에서 얻은 피드백에 따르면, OpenAI의 가장 핵심적인 문제는 수백 명의 최고의 인재를 조직하여 데이터 작업과 더러운 일을 성실하게 수행하기가 매우 어렵다는 것입니다. OpenAI는 경멸 사슬의 최상위 인재를 채용하며, 배경이 좋고 자존심이 강한 사람들이 많아, 모두가 자연스럽게 자신의 베팅을 하고 싶어합니다. 데이터 정리나 문제 해결은 거의 아무도 하고 싶어하지 않습니다.

OpenAI는 과거에 매우 성공적이었으며, 몇 가지 핵심 패러다임의 돌파구를 통해 큰 우위를 차지했지만, 최근의 인터뷰에서 Yao Shunyu가 말한 것처럼, "개인 영웅주의의 시대는 지나갔습니다." "AI는 그다지 머리를 쓰지 않아도 되는 일입니다… 가장 중요한 특성은 신뢰할 수 있는 것입니다. 일을 세밀하게 하는 것입니다."

이때 Anthropic의 낮은 자아, 강한 응집력, 사명 지향적 분위기가 매우 뚜렷한 장점으로 부각됩니다. Anthropic의 공동 창립자 Jared Kaplan은 매일 팀을 이끌고 데이터를 직접 다루며, 데이터 정리를 매우 세밀하게 수행한다고 전해집니다. 다른 어떤 회사도 이렇게 할 수 없습니다.

(이는 또한 한 가지 현상을 설명합니다: OpenAI의 모델은 경쟁 수준의 코딩 난제에서 가장 강력하지만, 일상 업무의 에이전틱 작업에서는 종종 Anthropic보다 못합니다. 후자는 더 많은 엔지니어링 문제로, 데이터, 시스템 및 실행 세부 사항을 시험합니다.)

둘째, 창립 팀의 출신

회사의 가치관은 창립자의 가치관의 일부라고 할 수 있습니다. 더 정확히 말하자면, 창립자의 가치관은 대개 두 가지 요소에서 비롯됩니다: 하나는 창립자가 원래 믿고 있는 것이고, 다른 하나는 그들이 과거에 깊이 싫어했던 것입니다.

전자는 당신이 어떤 사람이 되고 싶은지를 결정하고, 후자는 당신이 어떤 모습으로는 절대 변하고 싶지 않은지를 결정합니다.

Anthropic은 두 가지 모두를 가지고 있으며, 후자의 형성력이 전자보다 더 클 수 있습니다. Dario의 경험을 간단히 살펴보면:

Dario는 처음 AI를 접한 것은 Baidu의 AI 연구소에서였습니다. 그는 그곳에서 처음으로 스케일링 법칙을 관찰하고, 점차 스케일링 법칙의 확고한 신자가 되었습니다.

Dario는 이후 OpenAI에 합류하여 GPT 시리즈의 추진에 깊이 참여했습니다. OpenAI는 전체 회사의 50%-60%의 컴퓨팅 파워를 그에게 할당하여 GPT-3 프로젝트의 주요 리더로 삼았습니다. Dario는 뚜렷한 가치관과 개인적인 의견을 가진 사람으로, OpenAI의 다른 사람들과 조직 이념에서의 차이가 점차 드러나기 시작했습니다.

예를 들어, Greg Brockman은 미래에 AGI를 유엔 안전 보장 이사회의 핵 보유국에 판매할 수 있다는 놀라운 아이디어를 제안했습니다. Dario는 이를 듣고 거의 즉시 사직했습니다. 그의 생각에 이는 단순한 상업적 차이가 아니라, 근본적인 가치관 문제였습니다.

Greg과 Dario는 수년간 서로 맞지 않았고, Sam Altman은 중재 역할을 했습니다. Sam은 이 시점에서 자신이 가장 잘하는 능력을 발휘하여 서로 다른 진영이 자신이 그 편에 서 있다고 느끼도록 했습니다. 단기적으로는 균형을 맞추는 기술이지만, 장기적으로는 신뢰를 소모하는 것입니다. 나중에 모두가 계산을 해보니, Sam이 Dario에게 약속한 것과 Greg에게 약속한 것은 전혀 다른 것이었습니다.

점차적으로 Dario는 회사 내에서 긴밀한 동맹 네트워크를 형성했습니다. 그 중 일부는 그가 팬더를 좋아하기 때문에 이 작은 그룹을 "팬더들"이라고 부릅니다. 그들은 OpenAI의 리더십과 경로 선택, 조직 거버넌스 문제에 대한 차이가 점점 커지면서, 결국 심각한 정치적 투쟁으로 발전했습니다.

고위층 간에는 심각한 대면 질의가 발생하기도 했습니다. Sam은 Dario와 Daniela(그의 여동생, Anthropic의 후속 공동 창립자)가 그에 대한 부정적인 피드백을 조직하고 있다고 비난했습니다. 두 사람은 이를 부인하며, Sam이 언급한 정보 출처를 불러 대면했습니다. 결과적으로 그 상대방은 이 사건에 대해 전혀 알지 못한다고 밝혔고, Sam은 다시 한 번 자신이 방금 한 비난을 부인했습니다.

이 사건은 Dario 형제에게 신뢰를 완전히 잃게 했고, 양측은 그 자리에서 크게 다투었습니다.

유사한 내부 드라마는 많습니다. 요컨대, Dario는 양측의 갈등이 도덕적 신뢰 위기로 비화되었다고 생각했습니다. 그는 이렇게 강력한 기술을 가진 회사의 리더는 진실하고 신뢰할 수 있어야 한다고 믿었습니다. 만약 지배자가 정직하지 않다면, 이는 위험한 방향에 기여하는 것입니다.

결국 Dario는 GPT-3의 핵심 동료들과 함께 OpenAI를 떠나 오늘날의 Anthropic을 설립하게 되었습니다.

따라서 오늘날 Anthropic의 문화는 단순히 Dario라는 개인의 성향 때문만이 아니라, OpenAI의 정치적 투쟁을 직접 경험한 결과로, 자아가 강한 똑똑한 사람들이 자원 쟁탈과 가치관 차이로 인해 얼마나 쉽게 분열될 수 있는지를 알고 있기 때문에, 그들은 본능적으로 Anthropic을 반대 방향으로 구축하게 되었습니다:

• 균형 기술이 신뢰를 소모하는 것을 보았기 때문에, 더 진실하고 투명한 것을 강조합니다.

• 격화된 정치적 투쟁을 보았기 때문에, 갈등을 미리 드러내고 조기에 해결하도록 장려합니다.

• 이념적 차이가 조직의 붕괴를 초래하는 것을 보았기 때문에, 엄격한 문화 선별을 설정합니다.

• 슈퍼스타의 권력 쟁탈을 보았기 때문에, 낮은 자아를 강조하고, 유명 인사를 선호하지 않습니다.

오늘날 Anthropic의 조직 문화는 크게 OpenAI의 경험에서 남긴 반작용입니다.

03 결론

요약하자면, Anthropic과 OpenAI는 사실상 매우 다른 색깔을 가진 두 회사입니다. 전자는 이상주의적이고, 사명이 명확하며, 높은 응집력을 가진 교파형 조직이고, 후자는 야망에 의해 추진되며, 다중 라인으로 확장하고, 다음 폭발점을 끊임없이 찾는 슈퍼 플랫폼입니다.

더 명확하게 보기 위해, 두 회사의 몇 가지 핵심 차원을 나란히 놓을 수 있습니다:

하지만 앞서 Anthropic의 많은 장점을 언급했지만, 특정 문화가 반드시 다른 문화를 압도한다고 결론 내리기는 어렵고, 3개월 후의 전투 상황을 예측하기도 어렵습니다. AI 세계는 너무 빠르게 변화하고 있으며, OpenAI는 현재 시장에서 저평가되고 있습니다. 예를 들어:

• 코딩은 이미 명백한 사실이며, OpenAI는 아마도 따라잡을 가능성이 높습니다. 현재 개발자들이 Claude Code에서 Codex로 이동하고 있는 뚜렷한 추세가 있습니다.

• 수요 폭발은 모든 사람의 예상을 훨씬 초과하고 있으며, 컴퓨팅 파워는 새로운 승패의 열쇠가 되고 있습니다. OpenAI는 이미 Anthropic보다 훨씬 더 많은 컴퓨팅 자원을 확보했습니다.

• OpenAI의 개방적 탐색 문화는 그 자체로 큰 장점이 있으며, OpenAI는 항상 더 공격적으로 새로운 패러다임을 탐색하고 베팅하고 있습니다. 다음 번 도약이 상황을 뒤바꿀 수 있습니다.

결국 2026년에 돌아보면, Anthropic은 전체 산업에 기억할 만한 사례를 남겼습니다:

AI 시대에 승리는 반드시 더 큰 야망, 더 많은 탐색, 더 강한 인재에 의존할 필요는 없습니다. 때때로 승리는 반대의 것에서 올 수도 있습니다: 더 적은 베팅, 더 낮은 자아, 그리고 순진한 사명입니다.