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.

공식 발표된 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 두었고; 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 않고, 오히려 한 회사가 특정 판단을 오랫동안 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 덕분이라고 생각합니다.

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 단순히 모델의 경쟁이 아닐 수 있음을 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 도달할 가능성이 높고, 내년에는 200-300B에 이를 것으로 보입니다. 이는 Meta의 규모와 맞먹는 것입니다. 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 이해해야 합니다: 하나는 전략적 판단, 다른 하나는 조직 문화입니다.

여러분은 이에 대해 이미 많은 단편적인 이해를 가지고 있을 것입니다. 하지만 완전한 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 형성했나요?

• 왜 Anthropic의 인재 이탈률이 이렇게 낮을까요?

• 왜 거의 모든 Anthropic 직원이 그들의 문화를 칭찬할까요? 회사가 빠르게 확장하는 과정에서 이러한 문화는 어떻게 유지되었나요?

01 Focus의 중요성이 과소평가되었다

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

모델 능력 면에서 math, science, coding, reasoning, 다중 모달, 아키텍처 혁신 등 OpenAI는 모든 분야에서 힘을 쏟고 있습니다. 제품 면에서도 Codex, 브라우저, 로봇, 기업 플랫폼, 스마트 하드웨어, 칩 및 데이터 센터 등 여러 프로젝트를 동시에 추진하고 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 방향에만 중점을 두어 가장 중요한 능력을 먼저 확립했습니다.

코딩이 왜 이렇게 중요한지에 대한 시장의 이해도 높아졌습니다. 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 이러한 가속 순환에 들어갔으며, 올해 모델의 분기별 발전 속도는 지난 1년보다 더 빠릅니다.

결과적으로 코딩이 가장 중요한 방향이라는 것이 입증되었습니다. OpenAI는 3월까지 이를 깨닫지 못하고 Sora와 같은 부차적인 사업을 잘라내고 코딩을 회사의 최우선 과제로 삼았습니다.

Anthropic은 어떻게 코딩을 선택했는가?

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

Anthropic의 초기 자금 조달은 매우 순조롭지 않았습니다. 자금이 부족하니 AGI로 나아가기 위해 더 효율적인 방법을 사용해야 했습니다. 그들은 먼저 수직적 장면의 이야기를 해야 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 주는 것입니다. 이것은 하나의 비행 휠을 형성할 수 있습니다.

Anthropic의 성장 책임자는 한 번 회사 공동 창립자가 쓴 내부 문서를 보았다고 언급했습니다. 그 내용은 우리가 왜 코딩이라는 방향에 집중해야 하는지에 대한 것이었습니다. 이 문서의 날짜는 2021년으로, 이 방향의 실제 시장 기회를 아는 누구보다 훨씬 이른 시점이었습니다.

하지만 이후 상황은 자금 조달이 순조로워지면서 회사에 더 많은 자원이 생겼고, 코딩이라는 선은 더 이상 언급되지 않았습니다. 그들은 여전히 더 일반적인 모델 기반을 만들기 위해 나아갔습니다.

전환점은 ChatGPT가 폭발적으로 인기를 끌면서 발생했습니다. Anthropic은 C단이 OpenAI에 의해 선점되었다는 것을 깨닫고, 아쉬운 마음으로(하지만 나중에 보면 매우 운이 좋았던) 전장을 전환하여 toB에 중점을 두었습니다. 이 전략적 전환은 전체적으로 여전히 신중하고 실증적이었습니다. 이는 한 번의 결단적인 도박이 아니었습니다.

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

또한 시장 방향에 대한 집중 외에도 기술 경로에 대한 확고함도 주목할 만합니다. 지난 2년 동안 외부에서는 여러 유명 연구자들이 스케일링 법칙이 한계에 부딪혔다고 반복적으로 언급했습니다. 우리가 여러 연구자와의 소통에서 느낀 바에 따르면, Anthropic은 모든 연구소 중에서 스케일링 법칙을 가장 믿고 있으며, 프리트레이닝과 데이터 작업을 가장 탄탄하게 수행하고 있습니다. 새로운 패러다임에 에너지를 분산시키지 않았습니다.

결과적으로 이는 옳았습니다. Claude의 능력 도약은 상당 부분 프리트레이닝의 탄탄한 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 불과합니다. 하지만 더 깊이 들어가면, 이 두 회사의 전략적 차이는 창립자의 성격과 출신과 밀접하게 관련되어 있습니다.

Anthropic의 4명의 공동 창립자는 모두 당시 스케일링 법칙 논문의 핵심 저자들이며, Dario는 GPT-3의 핵심 연구 리드입니다. 그 이전에도 AI 분야에서 10년을 보냈고, AI 기술 발전에 대한 체감이 있어 판단을 내리기 더 용감합니다. 게다가 Dario는 결코 FOMO(놓치는 것에 대한 두려움)가 없는 사람으로, 심지어 약간 자기애적이고 고집이 세다는 평가를 받으며, 시장의 공감대에 휘둘리지 않습니다.

그는 24세에 Anthropic이 아직 폭발적 성장을 이루지 못했을 때 다음과 같은 말을 했습니다. 지금도 이 회사 이해에 있어 매우 중요한 포인트라고 생각합니다. 대략적인 내용은 다음과 같습니다:

"지난 10년 동안 제가 배운 가장 깊은 교훈은, 시장에는 항상 일종의 공감대가 존재하지만, 여러 번 공감대가 하룻밤 사이에 뒤집히는 것을 보면서, 저는 제 베팅에 집중하기 시작했습니다. 저희가 반드시 옳은지는 모르겠지만, 솔직히 말해서, 50%의 시간만 옳아도 이미 매우 가치가 있습니다. 결국 당신은 다른 사람이 제공하지 않는 것을 제공했으니까요."

이는 Sam Altman과 매우 다릅니다. 우리가 Sam과 가까운 몇몇 사람들과 소통해본 결과:

• Sam은 실리콘밸리에서 가장 야망 있는 창립자 중 한 명으로 인정받으며, 처음부터 모든 것을 원했습니다. 게다가 그는 과거 YC에서 투자하면서 "다양한 점을 심고, 병행하여 베팅하는" 방법에 매우 익숙해졌습니다. 그래서 OpenAI는 수많은 부차적인 사업을 성장시켰습니다.

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

• VC 배경 덕분에 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, 발매 후에는 아무도 신경 쓰지 않습니다.

• Sam과 Mark Chen(Chief Research Officer)의 성격은 모두 "yes"라고만 말하고 "no"라고 말하지 않습니다. 부차적인 임무에서 팀이 노력하기만 하면 위에서 자원을 제공합니다.

OpenAI의 병력이 다양한 부차적인 프로젝트로 인해 계속 분산되면서, Anthropic은 가장 중요한 전장에서 우위를 점할 수 있었습니다.

전략의 멋진 점은 '약간의'입니다

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

작년 들었던 한 팟캐스트를 회상해보면, 게스트는 Founders 팟캐스트의 진행자인 David Senra였습니다. 지난 8년 동안 그는 거의 한 가지 일만 했습니다: 매주 한 명의 위대한 창립자를 연구하는 것입니다. 그가 400권이 넘는 창립자 전기를 읽고, 모든 창업 경험을 압축하여 마지막에 하나의 것으로 요약해야 한다면, 그것은 무엇일까요?

그는 대답했습니다: 집중.

위대한 기업가는 대개 전반적으로 우수한 학생이 아니라 극단적인 편집증 환자입니다. 그들은 자신에게 가장 중요한 한두 가지 변수를 식별합니다. 예를 들어 Costco의 가격, Apple의 디자인 경험, Byte의 추천 알고리즘 및 데이터 비행 휠 등입니다. 그런 다음 그들은 어떤 대가를 치르더라도 이를 극대화하려고 하며, 심지어 경쟁자가 어리둥절할 정도로까지 나아갑니다.

여기서 명확히 해야 할 점은, 많은 사람들이 자신이 매우 집중하고 있다고 생각하지만, 그들은 집중의 의미와 대가를 진정으로 이해하지 못합니다. 소위 집중은 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 문제입니다. 둘 다 필요합니다.

예를 들어 Google이 설립되었을 때, 당시 인터넷 산업의 공감대는 "포털"이 미래를 차지할 것이라는 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 머물도록 하려 할 때, Google은 사용자가 더 빨리 떠나도록 하기를 원했습니다. 당시 Google의 홈페이지는 매우 깔끔하여 검색창 외에는 아무것도 없었습니다. 비즈니스 모델도 마찬가지입니다. Yahoo는 수십 가지 수익화 방법이 있었습니다. 반면 Google은 모든 에너지를 "검색 키워드 경매"라는 하나의 메커니즘에 집중하여 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 전략이 아니라 조직 문화일 수 있습니다. 지난 6개월 동안, 치열한 AI 인재 경쟁 속에서, Anthropic의 인재 이탈률은 다른 AI 연구소보다 훨씬 낮았습니다.

아래 두 장의 그래프는 21년 - 23년 동안의 인재 이동 데이터를 요약한 것입니다. 첫 번째 그래프는 각 AI 연구소 간의 이직 비율을 통계적으로 보여줍니다. 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 회사에 남아 있는 비율을 통계적으로 보여줍니다. 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 달성한 것은 쉽지 않은 일입니다. 반면 OpenAI는 67%에 불과합니다.

주목할 점은 이 데이터가 OpenAI가 전성기를 누리고 있을 때, Anthropic이 전혀 두각을 나타내지 못하기 전에 수집된 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 평범한 기술 직원(MTS, 기술 직원의 일원)이 되기를 기꺼이 원했습니다.

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

"저는 정말로 문화가 Anthropic의 비밀 무기라고 생각합니다. 그것은 우리가 가장 방어력이 강한 것이며, 다른 곳에서는 복제할 수 없는 것입니다. 이것은 자연스럽게 형성된 것이 아니며, 리더십이 여기에 매우 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 생각하기 쉽습니다. 하지만 모든 1차 정보와 공개 인터뷰를 함께 보면, 우리는 큰 충격을 받습니다.

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 중심이라고 말하지만, Anthropic의 진지함은 다소 종교적인 수준에 가깝습니다. 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 걸어가려는 노력을 하고 있습니다.

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

그는 작년에 제품 관리자 Cat Wu와 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 사람들이 들어가고 나서 "젠장, 내부 분위기가 외부에서 말하는 것보다 더 진지하다"고 느꼈습니다.

여기에서는 초기 직원이 전사 회의에서 "만약 Anthropic이 자신의 사명을 달성하더라도, 회사 자체가 실패한다면, 여전히 좋은 결과입니다."라고 말하는 경우도 있습니다. 이 말은 Anthropic의 많은 것을 설명합니다.

대부분의 기업 논리에서, 상업적 성공은 항상 첫 번째입니다. 사명은 단지 겉치레를 위한 것입니다. 하지만 Anthropic의 가장 특별한 점은 내부에 실제로 사명을 회사의 존속보다 우선시하는 사람들이 존재한다는 것입니다. Anthropic이 실제로 하는 일을 검토해보면, 이는 지행합일의 예입니다. 예를 들어, 그들의 비영리 신탁이 주도하는 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. 하지만 Anthropic에서는 그런 일이 없습니다. 반대로, 모두가 매우 단결되어 있으며, 다른 사람을 위해 기꺼이 헌신합니다.

여기서 가장 놀라운 점은, 프론티어 AI는 스타 문화와 자원 투쟁이 쉽게 발생할 수 있는 곳이라는 것입니다. AI 연구자는 거의 이 세상에서 가장 똑똑하고, 가장 높은 자아를 가진 집단입니다. 그들은 본질적으로 다른 해결책을 제시하고, 새로운 파벌을 세우고, 이름을 알리려는 자연스러운 추구를 가지고 있습니다. 하지만 자원은 매우 제한적이기 때문에 부서 간의 충돌이 항상 발생합니다.

Google에서 Anthropic으로 이직한 Daniel Freeman은 다른 모델 회사의 내부가 각자 관리하는 서로 경쟁하는 제후국처럼 느껴졌지만, 그는 "Anthropic에서는 그런 느낌을 전혀 느끼지 못했다"고 말했습니다.

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

3. 강한 인문적 배경

《뉴요커》의 작가는 Anthropic 내부에서 몇 달간 심층적으로 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 책향기, 약간의 괴짜, 약간의 이상주의를 가지고 있습니다. 많은 사람들은 작가와 시인의 가정에서 자란 것 같은 느낌을 줍니다.

이는 어느 정도 Claude 모델의 명명에서도 드러납니다: Haiku, Sonnet, Opus는 각각 응축된 하이쿠, 셰익스피어의 14행시, 고전적 맥락의 대작을 의미합니다. 반면 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 언급했는데, 그 책의 저자는 하드 SF 작가 Greg Egan입니다. 그 책은 얼마나 마이너하냐면, 그는 이전에 그것을 읽은 사람을 만난 적이 없었습니다. 그는 식사 중 책의 한 에피소드를 언급했는데, 테이블에 있던 사람들이 모두 그 이야기를 이어갔습니다.

이 사건은 그를 크게 놀라게 했고, 자신이 정말로 올바른 곳에 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 가장 잘 추진할 수 있는 곳일 것이라는 확신을 주었습니다.

문화가 어떻게 제도화되는가

다음 질문은 이러한 순수하고 거의 교단적인 문화가 어떻게 유지되는가입니다.

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

이에 대해 Dario는 직접적으로 말했습니다. 그는 아마도 Anthropic의 문화가 좋도록 보장하는 데 1/3에서 40%의 시간을 쓸 것이라고 합니다. 기술, 제품, 자금 조달, 정치적 비즈니스 관계 등 수많은 일이 있지만, 그는 자신의 레버리지가 더 높은 작업은 Anthropic이 높은 응집력을 가진, 최고의 인재들이 여기서 일하고 싶어하는 곳이 되도록 만드는 것이라고 생각합니다.

구체적인 실행으로는 다음과 같은 점들이 있습니다:

1. 특별한 채용 기준

Anthropic의 채용 방식은 많은 AI 연구소와는 다른 사고방식입니다.

한편으로, 인재 선호에서 대다수 회사가 유명 인사를 쟁탈하는 것과 달리, Anthropic은 언더독을 더 선호합니다. 외부의 라벨보다 그들은 능력의 직접적인 증거가 있는지를 더 중요하게 생각합니다. 예를 들어, "독립 연구를 해본 적이 있나요? 진정으로 통찰력 있는 블로그를 작성한 적이 있나요? 오픈 소스 커뮤니티에 실질적인 기여를 한 적이 있나요?" 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:

• 정말로 안전 사명을 최우선으로 두는 사람인가? 가장 전형적인 선별 질문은 Anthropic이 안전을 보장할 수 없기 때문에 모델을 출시하지 않기로 결정한다면, 자신의 주식이 제로가 되는 것을 받아들일 수 있겠습니까?

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

• 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 중요하게 생각합니다. 어떤 결정이 다른环节에 어떤 영향을 미칠지를 생각할 수 있는지요.

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 나누었다고 언급했습니다. 상대방은 그를 Anthropic으로 오도록 설득하기는커녕, 오히려 그가 왜 Anthropic에 합류하지 말아야 하는지에 대해 두세 주 동안 반복적으로 논의하며 선의로 그를 만류했습니다. 문화와 사명에 진정으로 정렬되지 않는 한, 오면 가치가 없다고 말했습니다.

따라서 Anthropic의 채용 논리는 가능한 한 많은 최고의 인재를 채용하는 것이 아니라, 가능한 한 빨리 부적합한 사람을 걸러내는 것입니다. "우리는 돈과 명예를 위해 오는 사람을 잘 걸러냅니다."

이에 비해 OpenAI는 회사가 커진 후, 더 이상 특별한 문화 면접을 진행하지 않으며, 이로 인해 일부 관리 문제를 초래했다고 합니다. 이는 지난해 Meta가 인재를 빼내려 했던 시기에 더욱 뚜렷하게 드러났습니다. Meta가 제시한 천문학적인 패키지에 대해 OpenAI의 반응은 시장 관행에 더 가까웠습니다: 카운터 오퍼, 리텐션 보너스 지급, 신규 직원의 베스팅 클리프 취소 등으로 주식을 더 빨리 귀속시켰습니다. Anthropic의 반응은 오히려 Anthropic답습니다. 그들은 직원들에게 "당신이 여기 온 것은 사명을 위해서지, 외부 경쟁에서 자신의 가격을 계속 높이기 위해서가 아닙니다. 우리는 Mark Zuckerberg가 당신을 우연히 발견했다고 해서 당신에게 주변의 동료보다 10배 높은 급여를 제시하지 않을 것입니다. 그것은 불공평합니다. 가고 싶다면 가십시오."라고 말했습니다.

이 일의 최종 결과도 매우 의미가 있습니다. OpenAI는 수십 명이 떠났다고 하며, Anthropic은 단 2명만 떠났고, 그 두 사람은 이미 Meta에서 각각 6년과 11년을 일한 오래된 직원이었습니다.

2. 맥락 공유 문화

Anthropic 내부에는 매우 높은 정보 투명성이 있습니다.

우선 Dario는 스스로 의미를 제공하기 위해 자주, 고빈도로, 반복적으로 노력합니다. 그는 자주 전사 회의를 열어 회사의 모든 사람에게 공유하며, 그 빈도는 2주에 한 번에 달합니다. 이 회의의 이름은 Dario Vision Quest입니다(심지어 Dario 자신도 이 이름의 전도적 속성이 지나치게 명확하다고 농담합니다. 듣기에는 산에 가서 무언가를 흡입하고 깨달음을 얻은 것처럼 들립니다). 그는 전사 앞에서 한 시간 동안 이야기하며, 보통 3-4페이지의 문서를 동반하여 회사 방향, 제품 전략, 산업 변화 등 다양한 주제를 다루고, 현장에서 질문에 직접 답변합니다.

많은 내부 직원들은 그가 매우 직설적이고 솔직하다고 말합니다. "Dario는 제가 만난 사람 중 가장 직설적인 사람입니다. 그는 계산된 방식으로 말하지 않고, 진짜로 생각하는 대로 말합니다."

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

동시에 이러한 투명성은 일방적인 주입이 아니라 도전할 수 있는 것입니다. 누군가가 전사 회의에서 Dario의 발표를 듣고 동의하지 않는다면, 즉시 Dario의 노트북 채널로 가서 "저는 당신의 판단에 동의하지 않습니다."라고 공개적으로 말하고, 즉석에서 논쟁을 벌일 수 있습니다. 리더십에 대한 공개적인 도전은 장려됩니다.

더 나아가 이러한 작문 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 관찰할 수 있으며, 논의에 참여할 수도 있습니다. 많은 직원들은 회사의 작문 문화를 매우 좋아한다고 평가하며, Slack은 거대한 보물창고로, 많은 일이 그곳에서 전개됩니다.

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

(하지만 그와 반대로, 기술적인 비밀은 매우 철저하게 관리되고 있으며, 일부 그룹 간에는 심지어 의도적으로 격리되어 함께 식사하기도 어렵다고 합니다. 그 결과, 다른 회사의 연구자들은 이곳의 모든 핵심 노하우가 서로 다른 사람의 머릿속에 분산되어 있어 몇 사람을 빼내는 것으로는 전체 모습을 재구성할 수 없다고 아쉬워합니다.)

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

Anthropic의 창립 구조는 매우 비상업적인 상식의 설계를 가지고 있습니다: 7명의 창립자가 있으며, Dario는 당시 모든 사람에게 동일한 주식을 주기로 결심했습니다. 자신이 더 많이 가져가는 것이 아니라 말입니다.

당시 모든 사람이 그게 재앙이 될 것이라고 경고했습니다. 그렇지 않으면 주도권이 모호해지고, 동기 부여가 어긋나며, 회사가 내부 싸움으로 쉽게 무너질 수 있습니다. 하지만 Dario는 회사가 특정 창립자를 중심으로 돌아가는 것이 아니라 사명을 중심으로 돌아가야 하며, 동등한 주식이 이러한 이념의 가장 변별력 있는 증거라고 생각했습니다.

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

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

4. 팀워크를 극도로 강조하며, 파벌이 생기는 것을 피합니다

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

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

하지만 이것은 한 가지 문제를 야기합니다. 판단 권한이 분산되면 각 팀은 자신의 문제 의식과 가치 함수에 집착하여 서로 당기는 파벌이 생기기 쉽습니다.

Anthropic의 특별한 점은 그들이 일찍이 인식했다는 것입니다: 판단이 분산되어야 한다면, 더욱 적극적으로 단결을 만들어야 한다는 것입니다. Dario는 안전 부서가 안전이 가장 중요하다고만 말하고, 제품 부서가 제품이 가장 중요하다고만 말하며, 모든 충돌을 고위층에 떠넘기는 것을 원하지 않았습니다. 그의 핵심 관리 이념은 트레이드오프를 각 개인에게 분산시켜, 각 개인이 창립자의 관점을 조금씩 가지도록 하는 것입니다. 모든 사람은 각자의 자리에서 거대한 트레이드오프 처리에 참여하는 것입니다.

그래서 그들은 팀워크를 극도로 강조하며, 다양한 제도적 설계를 통해 책임 간의 경계를 약화시키고, 고위 경영진 이하에는 직함 구분이 없으며, 모두 기술 직원의 일원(member of technical staff)으로 통일하여 "연구원 vs 엔지니어", "고급 vs 저급", "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 "경시 사슬"이 존재합니다: 연구원 > 연구 엔지니어 > 소프트웨어 엔지니어. 그래서 제품은 종종 연구에 의해 압도당하고, 너무 많은 발언권을 얻지 못합니다. 충돌이 발생할 때, 연구 부서는 제품과 협력하기를 원하지 않습니다.

제품 혁신 면에서 OpenAI는 연구자 주도형 특성을 가지고 있습니다: 종종 연구 팀이 새로운 성과를 내면, 제품 팀은 임시로 이메일을 받고, 망치로 못을 찾기 시작합니다. 반면 Anthropic에서는 제품과 모델 팀이 더 긴밀하게 연결되어 있으며, 제품이 모델 능력에 더 많은 영향을 미치고 정의할 수 있습니다.

이는 사실 OpenAI의 제품력이 Anthropic보다 떨어지는 이유 중 하나이기도 합니다.

문화의 두 가지 기원

다음 질문은 왜 Anthropic이 이러한 독특한 조직 문화를 형성하게 되었는가입니다. 아마도 두 가지 측면에서 볼 수 있을 것입니다:

첫째, 사업 자체의 요구

저는 2년 전 한 대기업 HR 책임자의 발표를 들었던 것이 매우 인상 깊었습니다. 이는 조직 문화가 무엇을 의미하는지 깊이 생각하게 만든 첫 번째 경험이었습니다. 조직 문화의 본질은 직원의 행동 패턴이 회사의 성공으로 나아가는 데 도움이 되는 중요한 요소라는 것입니다.

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

AI 경쟁에서 핵심적인 방어선은 "스마트한 사람들이 더러운 일을 하도록 만드는 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 엔지니어링을 필요로 합니다.

그 중 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 더럽고 힘든 작업이며, 잘 수행하는 것이 매우 중요하지만, 논문을 발표하거나 새로운 제품을 출시하는 것처럼 개인의 하이라이트 순간으로 변하지 않습니다.

우리가 몇몇 연구자와의 소통을 통해 얻은 피드백에 따르면, OpenAI의 가장 핵심적인 문제는 수백 명의 최강 인재들이 데이터 작업과 더러운 일을 성실히 수행하기 어렵다는 것입니다. OpenAI는 경시 사슬의 최상위 인재를 채용하며, 배경이 좋고 자존심이 높아, 모두가 자연스럽게 자신의 베팅을 하고 싶어합니다. 0에서 1로 가는 것을 원하지만, 엉망진창을 정리하고 데이터를 보충하는 일은 거의 아무도 원하지 않습니다.

OpenAI는 과거에 매우 성공적이었으며, 몇 가지 핵심 패러다임의 돌파구를 통해 엄청난 우위를 차지했지만, 최근의 인터뷰에서 Yao Shunyu가 말한 것처럼, "개인 영웅주의 시대는 지나갔습니다." "AI는 그리 많은 두뇌를 필요로 하지 않습니다… 가장 중요한 특성은 신뢰할 수 있는 것, 일을 세밀하게 하는 것입니다."

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

(이는 또 다른 현상을 설명합니다: OpenAI의 모델은 경쟁 수준의 코딩 난제에서 가장 강력하지만, 일상 업무에서의 에이전틱 작업에서는 종종 Anthropic보다 떨어집니다. 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 모습이 되고 싶은지를 결정하고, 후자는 당신이 어떤 모습이 되기를 원하지 않는지를 결정합니다.

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

Dario는 처음 AI를 접한 것은 Baidu의 AI 연구소에서였으며, 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 맡겨 GPT-3 프로젝트를 주도하게 했습니다. 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 이사회 내의 핵 보유국에 판매할 수 있다는 놀라운 아이디어를 제안했습니다. Dario는 이를 듣고 거의 즉시 사직할 뻔했습니다. 그에게는 이것이 단순한 상업적 차이가 아니라 근본적인 가치관 문제로 보였기 때문입니다.

Greg과 Dario는 몇 년 동안 서로 맞지 않았고, Sam Altman은 중재 역할을 했습니다. Sam은 이 시점에서 자신이 가장 잘하는 능력을 발휘하여 서로 다른 진영이 모두 자신 편에 서 있다고 느끼도록 했습니다. 단기적으로는 균형술이지만, 장기적으로는 신뢰를 소모하는 것입니다. 나중에 모두가 회계 정리를 하면서 Sam이 Dario에게 약속한 것과 Greg에게 약속한 것이 전혀 다른 것임을 깨달았습니다.

점차 Dario는 회사 내에서 긴밀한 동맹 그룹을 형성했습니다. 그들 중 일부는 Dario가 팬더를 좋아하기 때문에 이 작은 그룹을 "팬더들"이라고 부릅니다. 그들은 OpenAI의 리더십과 경로 선택, 조직 거버넌스 등의 문제에서 점점 더 큰 차이를 보였고, 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 대질했습니다. 결과적으로 상대방은 이 사건에 대해 전혀 모르고 있다고 밝혔고, Sam은 다시 자신이 방금 한 비난을 부인했습니다.

이 사건은 Dario 형제에게 신뢰를 완전히 잃게 만들었고, 양측은 즉시 싸우게 되었습니다.

유사한 내부 드라마는 많습니다. 요컨대, Dario는 양측의 충돌이 도덕적 신뢰 위기로 비화되었다고 생각했습니다. 그는 이렇게 강력한 기술을 가진 회사의 리더는 진실하고 신뢰할 수 있어야 한다고 믿었습니다. 만약 수장이 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 천성 때문만이 아니라, OpenAI의 정치적 투쟁을 직접 경험했기 때문입니다. 그들은 자아가 강한 똑똑한 사람들이 자원 쟁탈과 가치관 차이로 인해 얼마나 쉽게 분열될 수 있는지를 잘 알고 있었기 때문에, 이후 본능적으로 Anthropic을 반대 방향으로 구축하게 되었습니다:

• 균형술이 신뢰를 소모하는 것을 보았기 때문에, 더 진실하고 투명한 것을 강조했습니다.

• 격화된 정치적 투쟁을 보았기 때문에, 모두가 충돌을 미리 드러내고, 조기에 이야기하도록 장려했습니다.

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

• 스타의 권력 쟁탈을 보았기 때문에, 낮은 자아를 강조하고, 유명 인사를 선호하지 않았습니다.

오늘날 Anthropic의 조직 문화는 대체로 과거 OpenAI의 경험에서 비롯된 반작용입니다.

03 결론

요약하자면, Anthropic과 OpenAI는 사실상 매우 다른 색깔의 회사입니다. 전자는 이상주의적이고, 사명이 명확하며, 높은 응집력을 가진 교단형 조직이고, 후자는 야망에 의해 주도되며, 다중 선을 확장하고, 다음 폭발점을 끊임없이 찾는 슈퍼 플랫폼입니다.

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

하지만 앞서 Anthropic의 많은 장점을 언급했음에도 불구하고, 특정 문화가 반드시 다른 문화를 압도한다고 결론짓기는 어렵습니다. 또한 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 것입니다. 현재 개발자들이 Claude Code에서 Codex로 이동하는 명백한 추세가 있습니다.

• 수요 폭발은 모든 사람의 예상을 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 도약은 상황을 뒤집을 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 의존하지 않을 수 있습니다. 때때로 승리는 반대의 것에서 올 수 있습니다: 더 적은 베팅, 더 낮은 자아, 그리고 순진한 사명입니다.