저자: 플래그십
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시장에서 '전 OpenAI 직원'이라는 직함은 얼마나 가치가 있을까?
Business Insider에 따르면 현지 시각 2월 25일, OpenAI의 전 최고기술책임자(CTO) 미라 무라티가 새로운 회사인 Thinking Machines Lab을 발표했습니다. 이 회사는 90억 달러의 기업가치를 지닌 10억 달러 규모의 융자 조달합니다.
현재 Thinking Machines Lab은 제품이나 기술 일정 또는 구체적인 세부 정보를 공개하지 않았습니다. 이 회사에 대한 유일한 공개 정보는 20명 이상의 전 OpenAI 직원으로 구성된 팀과 그들의 비전입니다. "모든 사람이 지식과 도구에 액세스하여 AI가 사람들의 고유한 요구와 목표를 충족할 수 있는 미래를 구축하는 것"입니다.
미라 무라티와 씽킹 머신 랩
OpenAI 기업가들의 자본 매력은 "눈덩이 효과"를 만들어냈습니다 . 무라티 이전에도 OpenAI의 전 수석 과학자인 일리야 수츠케버가 설립한 SSI는 OpenAI 유전자와 아이디어만으로 300억 달러의 가치를 평가받았습니다.
머스크가 2018년에 OpenAI를 떠난 이후, 전 OpenAI 직원들은 총 융자 조달액이 90억 달러가 넘는 30개 이상의 신규 회사를 설립했습니다. 이들 기업은 AI 보안(Anthropic), 인프라(xAI), 수직 애플리케이션(Perplexity)을 포괄하는 완전한 생태계를 형성했습니다.
이는 2002년 PayPal이 eBay에 인수된 후 형성된 실리콘 밸리 기업가 정신의 물결을 떠올리게 합니다. 당시 Musk와 Peter Thiel과 같은 창업자들이 떠났고, "PayPal Gang"이라고 불렸습니다. 이 물결 속에서 Tesla, LinkedIn, YouTube와 같은 전설적인 회사들이 등장했습니다. OpenAI에서 퇴사하는 직원들도 그들만의 "OpenAI 갱"을 구성하고 있습니다.
다만 "OpenAI 갱"의 각본은 더욱 급진적일 뿐입니다. "PayPal 갱"은 10년 만에 2조 달러 규모의 기업을 만들었고, ChatGPT 출시 후 "OpenAI 갱"은 불과 2년 만에 수천억 달러 규모의 기업을 5개나 탄생시켰는데, 여기에는 615억 달러 규모의 Anthropic, 300억 달러 규모의 Ilya Sutskever의 SSI, 240억 달러 규모의 Musk의 xAI가 포함됩니다. "OpenAI 갱"에서 앞으로 3년 안에 1조 달러 규모의 유니콘이 탄생할 가능성이 매우 높습니다.
"OpenAI 갱"이 시작한 실리콘 밸리의 새로운 "인재 분열" 라운드는 실리콘 밸리 전체에 영향을 미쳤으며 심지어 글로벌 AI 파워 맵을 재편하기도 했습니다.
OpenAI의 핵분열 경로
OpenA의 공동 창립자 11명 중에서 언어 및 코드 생성 팀의 책임자인 샘 알트만과 보이치에흐 자렘바만이 아직 재직 중입니다.
2024년은 OpenAI에서 사임이 가장 많은 해가 될 것입니다. 올해에는 일리야 수츠케버(2024년 5월 퇴임), 존 슐먼(2024년 8월 퇴임) 등이 잇따라 퇴임했습니다. OpenAI의 보안팀은 30명에서 16명으로 47%가 감소했습니다. 최고기술책임자(CTO) 미라 무라티와 최고연구책임자(CRO) 밥 맥그루 등 주요 임원들이 차례로 떠났습니다. 기술팀에서는 GPT 시리즈 수석 디자이너 알렉 래드포드와 Sora 책임자 팀 브룩스(Google에 입사) 등 핵심 기술 인재들이 떠났고, 딥러닝 전문가 이언 굿펠로우가 Google에 입사했으며, 안드레이 카르파티가 두 번째로 떠나 교육 회사를 설립했습니다.
"그들이 함께 있을 때는 불덩어리이고, 그들이 떨어져 있을 때는 별이 가득한 하늘입니다."
2018년 이전에 OpenAI에 합류한 핵심 기술 백본 중 45% 이상이 자체 회사를 설립하기로 했습니다. 이러한 새로운 "포털"은 또한 OpenAI의 기술 유전자 풀을 세 개의 주요 전략적 그룹으로 분해하고 재구성했습니다.
우선, OpenAI 유전자를 이어가는 "직접 부대"가 있습니다. 이들은 OpenAI 2.0의 야심찬 사람들의 집단이라고 할 수 있습니다.
미라 무라티의 Thinking Machines Lab은 OpenAI의 R&D 아키텍처를 거의 완벽하게 이식했습니다. 존 슐먼은 강화 학습 프레임 담당했고, 릴리언 웽은 AI 안전 시스템을 주도했으며, GPT-4의 신경 구조 다이어그램조차 신규 프로젝트의 기술 청사진으로 직접 사용되었습니다.
그들의 "오픈 사이언스 선언문"은 최근 몇 년 동안 OpenAI의 폐쇄적인 추세를 직접적으로 지적하고 있으며, 기술 블로그, 논문, 코드를 지속적으로 공개하여 "더욱 투명한 AGI 연구 개발 경로"를 만들 계획입니다. 이로 인해 AI 산업에서 일련의 연쇄 반응이 촉발되었습니다. Google DeepMind의 최고 연구원 3명이 배를 타고 Transformer-XL 아키텍처에 합류했습니다.
일리야 수츠케버의 Safe Superintelligence Inc.(SSI)는 다른 길을 선택했습니다. Sutskever는 다른 두 연구원인 Daniel Gross와 Daniel Levy와 함께 회사를 공동 창립했습니다. 그들은 모든 단기 상용화 목표를 포기하고 "돌이킬 수 없는 안전한 슈퍼 인텔리전스"를 구축하는 데 집중했습니다. 이는 거의 철학적 명제인 기술적 프레임 입니다. 회사가 설립된 직후, a16z, Sequoia Capital 및 기타 기관은 Sutskever의 이상을 "지불"하기 위해 10억 달러를 투자하기로 결정했습니다.
일리아 수츠케버와 SSI
또 다른 파벌은 이전에 ChatGPT를 떠난 "방해자"입니다.
다리오 아모데이가 설립한 Anthropic은 "OpenAI의 경쟁자"에서 가장 위험한 경쟁자로 발전했습니다. Claude 3 시리즈 모델은 여러 테스트에서 GPT-4와 동등한 성능을 보였습니다. 또한 Anthropic은 Amazon AWS와 독점적 파트너십을 맺었는데, 이는 Anthropic이 해시레이트 측면에서 OpenAI의 기반을 점차 침식하고 있음을 의미합니다. Anthropic과 AWS가 공동으로 개발한 칩 기술은 Nvidia의 GPU 조달에 있어 OpenAI의 협상력을 더욱 약화시킬 수 있습니다.
이 파벌의 또 다른 대표자는 머스크입니다. 머스크는 2018년에 OpenAI를 떠났지만, 그가 설립한 xAI의 창립 멤버 중 일부는 한때 OpenAI에서 일했으며, 여기에는 이고르 바부슈킨과 카일 코식이 포함되며, 이들은 나중에 OpenAI로 돌아왔습니다. 머스크의 강력한 리소스 덕분에 xAI는 인재, 데이터, 해시레이트 등 여러 측면에서 OpenAI에 위협이 되었습니다. Musk의 X 플랫폼의 실시간 소셜 데이터 스트림을 통합함으로써 xAI의 Grok-3는 X 플랫폼에서 이슈 이벤트를 즉시 캡처하고 답변을 생성할 수 있습니다. 그러나 ChatGPT의 훈련 데이터는 2023년까지이며 적시성 격차가 상당합니다. 이 데이터 폐쇄 루프는 OpenAI가 Microsoft 생태계에 의존하여 복제하기 어렵습니다.
하지만 머스크가 xAI를 포지셔닝하는 것은 OpenAI를 방해하려는 것이 아니라 , 본래의 'OpenAI' 의도를 되찾으려는 것이다. xAI는 "최대 오픈 소스" 전략을 고수합니다. 예를 들어, Grok-1 모델은 Apache 2.0 프로토콜에 따라 오픈 소스로, 글로벌 개발자가 생태계 구축에 참여하도록 유도합니다. 이는 최근 몇 년 동안 OpenAI가 폐쇄형 소스로 접근하는 경향(예: GPT-4는 API 서비스만 제공)과는 극명한 대조를 이룹니다.
세 번째 그룹은 업계의 논리를 재구성하는 '게임 체인저'들입니다.
OpenAI의 전 연구 과학자인 아라빈드 스리니바스가 설립한 Perplexity는 대규모 AI 모델을 사용하여 검색 엔진을 혁신한 최초의 회사 중 하나였습니다. Perplexity는 검색 페이지의 링크 목록을 AI가 생성한 답변으로 대체합니다. 현재 하루에 2,000만 건 이상의 검색이 이루어지고 있으며 5억 달러(90억 달러 상당) 이상 융자.
Adept는 OpenAI의 전 엔지니어링 부사장인 David Luan에 의해 설립되었습니다. 그는 언어, 슈퍼컴퓨팅, 강화 학습에 대한 기술 연구와 GPT-2, GPT-3, CLIP, DALL-E 프로젝트에 대한 보안 및 정책 개발에 참여했습니다. Adept는 대규모 모델과 도구 호출 기능을 결합하여 사용자가 복잡한 작업(예: 규정 준수 보고서, 설계 도면 등 생성)을 자동화하도록 돕는 것을 목표로 AI 에이전트 개발에 중점을 둡니다. 이번에 개발한 ACT-1 모델은 오피스 소프트웨어, 포토샵 등을 직접 조작할 수 있다. 현재 데이비드 루안을 포함한 회사의 핵심 창립 팀이 Amazon의 AGI 팀에 합류했습니다.
Covariant는 10억 달러 규모의 기업 가치를 지닌 체화형 지능 스타트업입니다. 창립팀은 모두 OpenAI의 해체된 로봇팀 출신이며, 기술 유전자는 GPT 모델 개발 경험에서 파생되었습니다. 기본 로봇 모델 개발에 집중하여 멀티모달 AI를 통한 자율 로봇 운영을 달성하는 것을 목표로 하며, 특히 창고 물류 자동화에 집중합니다 . 하지만 Covariant의 핵심 창립 팀인 "OpenAI Gang"의 멤버 3명인 Pieter Abbeel, Peter Chen, Rocky Duan은 모두 Amazon에 합류했습니다.
“OpenAI가 도움을 준” 몇몇 스타트업
출처: 공개정보, 편찬자: Flagship
AI 기술이 '도구 속성'에서 '생산적 요소'로 전환되면서 세 가지 유형의 산업 기회가 생겨났습니다. 대안적 시나리오 (예: 기존 검색 엔진을 전복하는 것), 점진적 시나리오 (예: 제조업의 지능적 전환), 재구성 시나리오 (예: 생명 과학 분야의 근본적인 혁신)입니다. 이러한 시나리오의 공통적인 특징은 다음과 같습니다. 데이터 플라이휠(사용자 상호작용 데이터 피드백 모델)을 구축할 수 있는 잠재력, 물리적 세계(로봇 동작 데이터/생물학적 실험 데이터)와의 긴밀한 상호작용, 윤리적 감독을 위한 회색 공간입니다.
OpenAI의 기술적 여파는 이러한 산업 변혁의 근본적인 원동력을 제공하고 있습니다. 초기 오픈소스 전략(예: GPT-2의 부분적 오픈소스)은 기술 확산의 "민들레 효과"를 만들어냈지만, 기술적 혁신이 심해 지대에 진입하자 폐쇄형 소스 상용화는 불가피한 선택이 되었습니다.
이러한 모순은 두 가지 현상을 낳았습니다. 한편으로는 떠나는 인재가 트랜스포머 아키텍처 및 강화 학습과 같은 기술을 수직 시나리오(예: 제조 및 생명 공학)로 이전하고 시나리오 데이터를 통해 장벽을 구축합니다. 다른 한편으로는 거대 기업이 인재 합병 및 인수를 통해 기술적 입지를 확보하여 "기술 수확"의 폐쇄 루프를 형성합니다.
해자가 분수령이 되면
"OpenAI 갱"이 큰 발전을 이루는 반면, 이전 고용주였던 OpenAI는 어려움을 겪고 있습니다.
기술 및 제품 측면에서 GPT-5의 출시일은 여러 차례 연기되었으며, 시장에서는 주류를 이루는 ChatGPT 제품이 혁신 속도 측면에서 산업 발전을 따라잡을 수 없다는 인식이 지배적입니다.
시장에서 후발주자인 DeepSeek은 점차 OpenAI를 앞지르기 시작했습니다. 모델 성능은 ChatGPT에 가깝지만, 훈련 비용은 GPT-4의 5%에 불과합니다. 이 저비용 재생산 경로는 OpenAI의 기술적 장벽을 침식하고 있습니다.
그러나 "OpenAI 갱"의 급속한 성장은 주로 OpenAI 내부의 갈등으로 인한 것입니다.
현재 OpenAI의 핵심 연구팀이 무너졌다고 할 수 있다. 11명의 공동 창립자 중에서 샘 알트만과 보이치에흐 자렘바만이 여전히 재직 중이며, 핵심 연구원의 45%가 떠났다.
보이치에흐 자렘바
공동 창립자인 일리야 수츠케버는 SSI를 창립하기 위해 회사를 떠났고, 수석 과학자 안드레이 카르파티는 자신의 Transformer 최적화 경험을 공개적으로 공유했으며, Sora 비디오 생성 프로젝트의 책임자인 팀 브룩스는 Google DeepMind로 자리를 옮겼습니다. 기술 팀 중에서는 GPT 초기 버전을 만든 사람의 절반 이상이 회사를 떠났고, 그들 대부분은 OpenAI의 경쟁자 대열에 합류했습니다.
한편, 채용 공고를 추적하는 Lightcast가 수집한 데이터에 따르면 OpenAI의 채용 우선순위는 변경된 것으로 보입니다. 2021년에 회사의 구인 공고 중 23%가 일반 연구 직책이었습니다. 2024년에는 일반 연구가 채용 정보의 4.4%에 불과했는데, 이는 OpenAI에서 과학 연구 인재의 지위가 변화하고 있음을 간접적으로 반영합니다.
상업적 변혁으로 인해 발생한 조직 문화 갈등은 점점 더 분명해졌습니다. 직원 규모는 3년 만에 225%나 확대되었지만, 초기 해커 정신은 점차 KPI 시스템으로 대체되었습니다. 일부 연구자들은 "탐색적 연구에서 제품 반복으로 전환해야 한다"고 노골적으로 말했습니다.
이러한 전략적 주저로 인해 OpenAI는 이중의 딜레마에 빠졌습니다. 회사 가치 평가를 유지하기 위해 획기적인 기술을 계속 생산해야 하는 반면, 회사 방법론을 사용하여 결과를 빠르게 복제하는 전직 직원들의 경쟁 압박 대면 해야 했습니다.
AI 산업에서 성공의 열쇠는 실험실에서 매개변수를 혁신하는 데 있지 않고 누가 기술적 유전자를 산업의 모세혈관에 주입할 수 있느냐에 있습니다. 즉, 검색 엔진의 답변 흐름, 로봇 팔의 이동 궤적, 생물 세포의 분자 동역학 등 비즈니스 세계의 기본 논리를 재구성하는 것입니다.
실리콘 밸리가 OpenAI를 분할하려고 하는가?
"OpenAI 갱"과 "PayPal 갱"의 급속한 성장은 주로 캘리포니아 주법 때문이었습니다.
캘리포니아주가 1872년 경쟁 금지 계약을 금지하는 법률을 제정한 이래, 독특한 법적 환경은 실리콘 밸리의 혁신을 촉진하는 역할을 했습니다. 캘리포니아 비즈니스 및 직업법 제16600조에 따르면, 직업적 자유를 제한하는 모든 조항은 무효입니다. 이 시스템 설계는 기술 인재의 자유로운 흐름을 직접적으로 촉진합니다.
실리콘 밸리의 프로그래머 평균 임기는 3~5년에 불과해 다른 기술 센터보다 훨씬 짧습니다. 이러한 고빈도 흐름은 "지식 스필오버" 효과를 만들어냈습니다. Fairchild Semiconductor를 예로 들면, 이 회사의 전직 직원들은 Intel과 AMD를 포함한 12개의 반도체 거대 기업을 설립하여 실리콘 밸리의 산업적 기반을 마련했습니다.
비경쟁 계약을 금지하는 법률은 혁신적인 기업에 대한 보호가 충분하지 않은 것처럼 보일 수 있지만, 실제로는 혁신을 촉진합니다. 기술 인력의 흐름으로 인해 과학기술의 확산이 가속화되고 혁신의 문턱이 낮아졌습니다.
2024년 미국 연방거래위원회(FTC)는 2024년 4월 비경쟁 계약에 대한 포괄적 금지 이후 미국의 혁신적 활력이 더욱 방출될 것으로 예측했습니다. 정책 시행 첫해에 8,500개의 신규 기업이 추가되고, 특허 수는 17,000-29,000개가 급증하며, 3,000-5,000개의 신규 특허가 추가될 것입니다. 향후 10년 동안 연간 특허 성장률은 11-19%가 될 것입니다.
자본은 OpenAI의 성장을 이끄는 중요한 원동력이기도 합니다.
실리콘 밸리의 리스크 캐피털 규모는 미국 전체의 30% 이상을 차지합니다. Sequoia Capital과 Kleiner Perkins Caufield & Byers와 같은 기관은 시드 라운드에서 IPO까지 완전한 융자 체인을 구축했습니다. 이 자본 집약적 모델은 이중 효과를 만들어냈습니다.
우선, 자본은 혁신을 주도하는 엔진입니다. 엔젤 투자자는 자금뿐만 아니라 산업 리소스의 통합도 제공합니다. 우버가 설립되었을 당시 창업 자본금은 두 창업자가 투자한 20만 달러에 불과했으며, 등록된 택시는 단 3대뿐이었습니다. 125만 달러의 엔젤 투자를 받은 후 신속하게 융자 시작했으며, 2015년에는 기업 가치가 400억 달러에 도달했습니다.
리스크 캐피털이 기술 산업에 장기적으로 관심을 기울이면서 기술 산업의 고도화도 촉진되었습니다. 세쿼이아 캐피탈은 1978년에 애플에, 1984년에 오라클에 투자하여 반도체와 컴퓨터 분야에서 영향력을 확립했습니다. 2020년에는 인공지능을 심층적으로 구축하고 OpenAI와 같은 최첨단 프로젝트에 참여하기 시작했습니다. 국제 자본(Microsoft 등)이 AI에 투자한 수천억 달러로 인해 생성적 AI 기술의 상용화 주기가 수년에서 수개월로 단축되었습니다.
자본은 또한 혁신적인 기업에 더 큰 오류 허용 범위를 제공합니다. 가속기 가 실패한 프로젝트를 선별하는 속도는 성공한 프로젝트만큼 중요합니다. 스타트업 분석 기관인 스타트업토키의 통계에 따르면 전 세계 스타트업의 실패율은 90%이고 실리콘 밸리 스타트업의 실패율은 83%입니다. 스타트업이 성공하기란 쉽지 않지만 리스크 캐피털의 투자 그리드에서 실패 경험은 빠르게 새로운 프로젝트의 영양분으로 전환될 수 있습니다.
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그러나 자본은 이러한 혁신적인 기업의 발전 경로도 어느 정도 바꾸어 놓았습니다.
선도적인 AI 프로젝트는 어떠한 제품도 출시하기도 전에 10억 달러 이상의 가치를 평가받았습니다. 이로 인해 다른 중소 규모 혁신팀이 리소스를 확보하기가 기하급수적으로 어려워졌습니다. 이러한 구조적 불균형은 지역적 분포에서 더욱 두드러진다. 데이터베이스 관리 회사 Dealroom의 조사에 따르면, 미국 베이 지역이 한 분기에 받은 리스크 캐피털(247억 달러)은 세계 2위에서 5위 벤처 캐피털 센터(런던, 베이징, 방갈로르, 베를린)의 총액과 맞먹었다. 동시에 인도 등 신흥시장은 융자 133% 증가했지만, 자금의 97%는 기업가치가 10억 달러가 넘는 '유니콘' 기업으로 흘러들었다.
또한 자본은 강력한 "경로 의존성"을 가지고 있으며 정량화 가능한 수익이 있는 분야를 선호합니다. 이는 또한 많은 신흥 기초 과학 혁신이 재정 수준에서 강력한 지원을 받는 것을 어렵게 만듭니다. 예를 들어 양자 컴퓨팅 분야에서는 국내 양자 컴퓨팅 스타트업인 오리진퀀텀의 창업자인 궈궈핑이 사업 초기에 자금이 부족해 집을 팔고 사업을 시작했습니다. 궈궈핑은 2015년에 처음으로 융자 조달했습니다. 그해 과학기술부가 발표한 자료에 따르면 중국의 과학 연구 총 투자는 GDP의 2.2% 미만이었고, 그 중 기초 연구 자금은 R&D 투자의 4.7%에 불과했습니다.
지원이 부족할 뿐만 아니라 대형 자본은 "돈"의 유혹을 이용해 최고 인재를 확보하고 있으며, 이로 인해 스타트업의 CTO 수준 급여는 기본적으로 7자리 수(미국 기업의 경우 USD, 중국 기업의 경우 RMB)로 고정되어 "거인이 인재를 독점하고 자본이 거인을 쫓는" 악순환이 형성되었습니다.
하지만 이들 "OpenAI 갱단"의 상당한 사전 평가에는 특정한 리스크 따릅니다.
미라 무라티와 일리야 수츠케버의 회사는 둘 다 단 하나의 아이디어만으로 수십억 달러를 융자 . 이는 모두 OpenAI 최고 경영진의 기술적 역량에 대한 신뢰에서 비롯된 것이지만, 이 신뢰에는 리스크 따릅니다. 즉, AI 기술이 장기간 기하급수적 성장 단계를 유지할 수 있을지 여부와, 수직 장면 데이터가 독점적 장벽을 형성할 수 있을지 여부입니다. 이 두 가지 리스크 실질적인 어려움(예: 멀티모달 모델의 혁신 둔화, 업계 데이터 수집 비용의 급증)에 직면하면 과열된 자본으로 인해 업계 재편이 촉발될 수 있습니다.
