실리콘밸리에 'OpenAI 갱단'이 부상하고 있다
작가: 기함
이미지 출처: 무계 AI 생성
"OpenAI 전직원"이라는 타이틀이 시장에서 얼마나 높은 가치를 지닐까?
현지 시간 2월 25일, Business Insider 보도에 따르면 OpenAI의 전 최고기술책임자(Mira Murati)가 최근 설립한 회사 Thinking Machines Lab이 90억 달러의 기업 가치로 10억 달러 규모의 투자 유치를 시작했다.
현재 Thinking Machines Lab은 제품이나 기술 로드맵, 구체적인 세부 정보를 공개하지 않았으며, 외부에 알려진 정보라곤 20명 이상의 OpenAI 전직원으로 구성된 팀과 "모든 사람이 지식과 도구를 활용할 수 있고, AI가 개인의 고유한 요구와 목표에 맞게 서비스하는 미래"라는 비전뿐이다.
미라 무라티와 Thinking Machines Lab
OpenAI 출신 창업자들의 자본 소집 능력은 이미 '눈덩이 효과'를 형성하고 있다. 무라티 이전에도 OpenAI의 전 최고과학자 일야 수츠크버(Ilya Sutskever)가 설립한 SSI는 OpenAI라는 브랜드와 단 하나의 아이디어만으로 300억 달러의 평가를 받았다.
2018년 머스크가 OpenAI를 떠난 이후 지금까지 OpenAI 전직원들은 30개 이상의 신생 기업을 설립했으며, 총 투자 유치 금액은 90억 달러를 넘었다. 이들 기업들은 AI 안전(Anthropic), 인프라(xAI), 수직 응용 분야(Perplexity)를 아우르는 완전한 생태계를 형성하고 있다.
이는 2002년 eBay가 PayPal을 인수한 후 머스크, 피터 틸 등 창립 멤버들이 나와 일으킨 실리콘밸리 창업 물결인 '페이팔 갱(PayPal Mafia)'을 떠올리게 한다. 당시 이 물결 속에서 테슬라, LinkedIn, YouTube 같은 전설적인 기업들이 탄생했다. OpenAI 출신 직원들도 이제 그들만의 'OpenAI 갱'을 형성하고 있는 것이다.
다만 'OpenAI 갱'의 스토리는 더욱 과감하다. '페이팔 갱'이 10년 만에 두 개의 천억 달러 기업을 만들었지만, 'OpenAI 갱'은 ChatGPT 출시 후 불과 2년 만에 5개의 백억 달러급 기업을 만들어냈다. Anthropic의 기업 가치는 615억 달러, 일야 수츠크버의 SSI는 300억 달러, 머스크의 xAI는 240억 달러다. 앞으로 3년 내 'OpenAI 갱'에서 천억 달러짜리 유니콘 기업이 등장할 가능성도 매우 크다.
'OpenAI 갱'이 일으키고 있는 새로운 실리콘밸리의 '인재 분열' 현상은 실리콘밸리 전체에 영향을 미치며 글로벌 AI 권력 지형도를 재편하고 있다.
OpenAI의 분열 경로
OpenAI의 11명 공동창립자 중 현재 사무 알트먼(Sam Altman)과 언어 및 코드 생성 팀 책임자인 보이치에흐 자렘바(Wojciech Zaremba)만 남아 있다.
2024년은 OpenAI의 퇴사자가 가장 많았던 해였다. 일야 수츠크버(2024년 5월 퇴사), 존 숄먼(John Schulman, 2024년 8월 퇴사) 등이 차례로 회사를 떠났다. OpenAI의 안전팀은 30명에서 16명으로 줄어 47% 감축됐으며, 최고기술책임자(Mira Murati), 최고연구책임자(Bob McGrew) 등 핵심 임원들이相继 퇴사했다. 기술진에서는 GPT 시리즈의 주요 설계자 알렉 래드퍼드(Alec Radford), 소라(Sora) 프로젝트 책임자 팀 브룩스(Tim Brooks, 구글 DeepMind로 이직) 등 핵심 기술 인력들이 떠났고, 딥러닝 전문가 이안 굿펠로우(Ian Goodfellow)는 구글에 합류했으며, 앤드리 카파시(Andrej Karpathy)는 두 번째 퇴사 후 교육 스타트업을 창업했다.
"함께 모이면 한 줄기 불꽃이 되고, 흩어지면 하늘 가득 별이 된다."
2018년 이전에 OpenAI에 입사한 핵심 기술진 중 45% 이상이 독자적인 스타트업을 설립했으며, 이들 신생 기업들은 OpenAI의 기술 유전자를 해체하여 다시 조합해 세 가지 전략 그룹으로 나뉘었다.
첫 번째는 OpenAI의 유전자를 계승한 '정통파'로, 이들은 일종의 OpenAI 2.0을 꿈꾸는 야심가들이다.
미라 무라티의 Thinking Machines Lab은 거의 OpenAI의 연구개발 구조를 그대로 옮겨왔다. 존 슐먼(John Schulman)이 강화학습 프레임워크를 맡고 있으며, 리리안 웡(Lilian Weng)이 AI 안전 시스템을 주도하고 있고, 심지어 GPT-4의 신경망 아키텍처도 신규 프로젝트의 기술 블루프린트로 사용되고 있다.
그들의 '오픈 사이언스 선언'은 OpenAI의 최근 폐쇄화 추세를 직접 겨냥하며, 기술 블로그, 논문, 코드 등을 지속적으로 공개해 "보다 투명한 AGI 개발 경로"를 구축하겠다는 계획이다. 이는 AI 업계에서도 연쇄 반응을 일으켰는데, 구글 딥마인드의 상위 연구원 3명이 트랜스포머-XL 아키텍처를 들고 이곳으로 이직하기도 했다.
반면 일야 수츠크버의 Safe Superintelligence Inc.(SSI)는 또 다른 길을 선택했다. 수츠크버는 다니엘 그로스(Daniel Gross), 다니엘 레비(Daniel Levy)와 함께 회사를 설립했으며, 단기적 상업화 목표를 모두 포기하고 오로지 "되돌릴 수 없는 안전한 초지능(superintelligence)" 구축이라는 거의 철학적 성격의 기술 프레임워크에 집중하고 있다. 회사는 막 설립되었음에도 불구하고 a16z, 시쿼오아 캐피탈 등의 기관들이 10억 달러를 투자하며 수츠크버의 이상에 "지불"하기로 결정했다.
일야 수츠크버와 SSI
두 번째 파벌은 ChatGPT 이전에 이미 떠난 '혁신가들'이다.
다리오 아마데이(Dario Amodei)가 설립한 Anthropic는 'OpenAI 반대파'에서 출발해 지금은 가장 위협적인 경쟁자로 진화했다. 클로드 3(Claude 3) 시리즈 모델은 여러 테스트에서 GPT-4와 거의 동등한 성능을 보여주고 있다. 게다가 Anthropic는 아마존 AWS와 배타적 협력을 맺으며, 점차 OpenAI의 근간인 컴퓨팅 파워를 약화시키고 있다. Anthropic와 AWS가 공동 개발한 칩 기술은 OpenAI의 NVIDIA GPU 조달에서의 협상력을 더욱 약화시킬 가능성이 있다.
이 파벌의 또 다른 대표 인물은 머스크다. 머스크는 2018년 이미 OpenAI를 떠났지만, 그가 설립한 xAI의 창립 멤버 중에는 Igor Babuschkin을 포함해 일부 OpenAI 출신들이 있다. 이후 다시 OpenAI로 돌아간 Kyle Kosic 또한 여기에 포함된다. 머스크의 강력한 자원 지원 덕분에 xAI는 인재, 데이터, 컴퓨팅 파워 등 다양한 측면에서 OpenAI에 위협을 가하고 있다. 머스크 산하 X 플랫폼의 실시간 소셜 데이터 스트림을 통합함으로써, xAI의 Grok-3는 X 플랫폼의 핫이슈를 즉각적으로 수집해 답변을 생성할 수 있지만, ChatGPT의 학습 데이터는 2023년까지로 제한되어 있어 실시간성에서 큰 격차를 보인다. 이러한 데이터 폐쇄 루프는 마이크로소프트 생태계에 의존하는 OpenAI가 모방하기 어려운 구조다.
다만 머스크가 xAI를 지향하는 방향은 OpenAI를 무너뜨리는 것이 아니라, 원래의 'OpenAI' 정신을 되찾는 것이다. xAI는 '최대한의 오픈소스화' 전략을 고수하고 있으며, 예를 들어 Grok-1 모델을 아파치 2.0 라이선스로 공개해 전 세계 개발자들이 생태계 구축에 참여하도록 유도하고 있다. 이는 GPT-4처럼 API 제공만 하는 OpenAI의 최근 폐쇄화 경향과 뚜렷한 대비를 이룬다.
세 번째 그룹은 산업 논리를 재구성하는 '파괴자들'이다.
OpenAI의 전 연구 과학자 아라빈드 스리니바스(Aravind Srinivas)가 설립한 Perplexity는 AI 대규모 모델로 검색 엔진을 가장 먼저 개조한 기업 중 하나다. Perplexity는 검색 결과 페이지의 링크 리스트를 AI가 직접 답변을 생성하는 방식으로 대체했으며, 현재 매일 검색량이 2,000만 건을 넘고, 누적 투자금도 5억 달러를 돌파했다(기업 가치 90억 달러).
Adept의 창립자는 OpenAI의 전 부사장 데이비드 루안(David Luan)으로, 언어, 슈퍼컴퓨팅, 강화학습 연구에 참여했으며 GPT-2, GPT-3, CLIP, DALL-E 프로젝트의 보안 및 정책 수립에도 관여했다. Adept는 AI 에이전트 개발에 집중하며, 대규모 모델과 도구 호출 기능을 결합해 사용자가 복잡한 작업(예: 규정 준수 보고서 작성, 설계도면 제작 등)을 자동화할 수 있도록 하는 것을 목표로 한다. 개발한 ACT-1 모델은 오피스 소프트웨어, Photoshop 등을 직접 조작할 수 있다. 현재 이 회사의 핵심 창립 팀원인 데이비드 루안을 포함한 팀원들은 모두 아마존의 AGI 팀으로 이직했다.
Covariant는 실존 지능(embodied intelligence) 분야의 스타트업으로 기업 가치 10억 달러다. 창립 팀은 OpenAI의 해체된 로봇 팀 출신이며, 기술적 유전자는 GPT 모델 개발 경험에서 비롯되었다. 로봇 기본 모델 개발에 집중하며, 다중모달 AI를 통해 로봇이 자율적으로 작업을 수행할 수 있도록 하고 있으며, 특히 창고 물류 자동화에 주목하고 있다. 다만 현재 Covariant의 핵심 창립 팀원 중 Pieter Abbeel, Peter Chen, Rocky Duan 등 'OpenAI 갱' 출신 3명은 모두 아마존에 합류했다.
일부 'OpenAI 갱' 출신 스타트업
자료 출처: 공개 자료, 정리: 기함
AI 기술이 '도구적 특성'에서 '생산 요소'로 전환하면서 세 가지 산업적 기회가 나타났다: 대체형 시나리오(기존 검색 엔진 혁신), 증가형 시나리오(제조업 지능화 개조), 재구성형 시나리오(생명과학의 근본적 돌파). 이 시나리오들의 공통점은 데이터 페더링(flywheel) 구축 잠재력(사용자 상호작용 데이터가 모델 학습에 재투입됨), 물리 세계와의 깊은 상호작용(로봇 동작 데이터/생물학 실험 데이터), 윤리 및 규제의 회색 지대를 갖는다는 점이다.
OpenAI의 기술 확산은 이러한 산업 변혁에 기초적인 추진력을 제공하고 있다. 초기 오픈소스 전략(GPT-2의 부분적 오픈소스화 등)은 기술 확산의 '민들레 효과'를 낳았지만, 기술 돌파가 심화 단계에 접어들면서 폐쇄형 상업화가 필연적인 선택이 되었다.
이러한 모순은 두 가지 현상을 낳았다. 첫째, 퇴사한 인재들이 트랜스포머 아키텍처, 강화학습 등의 기술을 제조업, 생명공학 등 특정 분야로 이전해 시나리오 데이터를 통해 장벽을 구축하고 있다는 점. 둘째, 거대 기업들이 인재 인수를 통해 기술적 위치를 선점하며 '기술 수확'의 폐쇄 루프를 형성하고 있다는 점이다.
방어막이 분수령이 되었을 때
'OpenAI 갱'이 급속히 성장하는 가운데, 본가인 OpenAI는 오히려 '진퇴양난'의 상황에 빠졌다.
기술 및 제품 면에서 GPT-5의 출시일이 여러 차례 연기되었으며, 주력 제품인 ChatGPT도 시장에서 일반적으로 산업 발전 속도에 따라가지 못한다는 평가를 받고 있다.
시장 면에서는 후발주자 DeepSeek가 점차 OpenAI를 따라잡고 있으며, 그 모델 성능은 ChatGPT와 유사하지만 학습 비용은 GPT-4의 5%에 불과하다. 이러한 저비용 재현 경로가 OpenAI의 기술적 장벽을 서서히 붕괴시키고 있다.
그러나 'OpenAI 갱'의 급속한 성장은 상당 부분 OpenAI 내부의 갈등 때문이기도 하다.
현재 OpenAI의 핵심 연구팀은 사실상 분열 상태다. 11명의 공동창립자 중 사무 알트먼과 보이치에흐 자렘바만 남아 있으며, 핵심 연구원의 45%가 이미 외부로 유출되었다.
보이치에흐 자렘바
공동창립자 일야 수츠크버는 SSI를 설립하며 떠났으며, 최고과학자 앤드리 카파시는 트랜스포머 최적화 경험을 공개적으로 공유했고, 소라 영상 생성 프로젝트 책임자 팀 브룩스는 구글 딥마인드로 이직했다. 기술진에서는 GPT 초기 버전의 주요 개발자 절반 이상이 퇴사했으며, 대부분은 OpenAI의 경쟁사에 합류했다.
동시에 채용 정보를 추적하는 Lightcast가 집계한 데이터에 따르면 OpenAI 자체의 채용 우선순위도 변화하고 있다. 2021년에는 일반 연구직 채용이 23%를 차지했지만, 2024년에는 4.4%로 줄어들었으며, 이는 연구 인력의 OpenAI 내 지위 변화를 반영한다.
상업화 전환으로 인한 조직 문화의 충돌이 점점 더 두드러지고 있으며, 직원 수가 3년 만에 225% 증가한 동시에 초기의 해커 정신은 KPI 체계로 대체되고 있다. 일부 연구원들은 "탐색적 연구에서 제품 반복 개발로 전환하도록 강요받고 있다"고 직언하기도 했다.
이러한 전략적 불확실성은 OpenAI를 이중困境에 빠뜨렸다. 돌파적인 기술을 계속해서 내놓아야 기업 가치를 유지할 수 있으면서도, 전직원들이 자신들의 방법론을 이용해 신속하게 성과를 복제하는 경쟁 압력에도 직면해야 한다.
AI 산업의 승패는 실험실의 파라미터 돌파에 있지 않다. 검색엔진의 답변 흐름 속, 기계 팔의 운동 궤적 속, 생물세포의 분자동역학 속에서 기술 유전자가 산업의 모세혈관에 주입되어 상업 세계의 근본 논리를 재구성하는 데 있다.
실리콘밸리를 OpenAI를 분열시켜야 하는가?
'OpenAI 갱', '페이팔 갱'의 급속한 부상은 상당 부분 캘리포니아 주법의 덕을 보았다.
캘리포니아주는 1872년부터 경업금지계약을 금지하는 법률을 제정해왔으며, 이러한 독특한 법적 환경이 실리콘밸리 혁신의 촉매제가 되었다. 캘리포니아 상업 및 직업법 제16600조에 따르면 직업 자유를 제한하는 모든 조항은 무효이며, 이러한 제도적 설계는 기술 인재의 자유로운 이동을 직접 촉진했다.
실리콘밸리 프로그래머들의 평균 재직 기간은 3~5년으로, 다른 기술 중심지보다 훨씬 짧으며, 이러한 높은 이동성은 '지식 유출(knowledge spillover)' 효과를 낳았다. 예를 들어 페어차일드 반도체(Fairchild Semiconductor)의 퇴사 직원들이 인텔, AMD 등 12개의 반도체 거대 기업을 설립하며 실리콘밸리의 산업 기반을 마련했다.
경업금지계약을 금지하는 법률은 혁신 기업 보호에 부족해 보이지만, 실제로는 혁신을 더욱 촉진한다. 기술 인력의 이동은 기술 확산을 가속화하고 혁신의 진입 장벽을 낮춘다.
2024년 미국 연방거래위원회(FTC)는 2024년 4월 전면적으로 경업금지계약을 금지할 예정이며, 이로 인해 미국의 혁신 역동성이 더욱 해방될 것으로 예측된다. 정책 시행 첫 해에 신생 기업 8,500개가 추가되고, 특허 수가 17,000~29,000건 증가하며, 신규 특허가 3,000~5,000건 추가될 것으로 보인다. 향후 10년간 매년 특허 성장률은 11~19%에 이를 전망이다.
자본 또한 OpenAI 갱의 부상에 중요한 역할을 했다.
실리콘밸리의 벤처캐피털 규모는 미국 전체의 30% 이상을 차지하며, 시쿼오아 캐피탈, 케이피에이치(KPCB) 등의 기관들은 시드라운드부터 IPO까지 완전한 투자 체계를 구축했다. 이러한 자본 집약형 모델은 이중 효과를 낳았다.
먼저 자본은 혁신을 이끄는 엔진이다. 엔젤투자자들이 제공하는 것은 단순한 자금뿐만 아니라 산업 자원 통합도 포함된다. 우버의 초기 시드 자금은 창립자 두 명의 20만 달러에 불과했고 등록된 택시도 3대뿐이었다. 그러나 125만 달러의 엔젤투자를 받은 후 빠르게 후속 투자를 진행했으며, 2015년에는 기업 가치가 400억 달러에 달했다.
벤처캐피털이 과학기술 산업에 장기간 관심을 기울이면서 산업 업그레이드도 촉진했다. 시쿼오아 캐피탈은 1978년 애플에 투자하고, 1984년 오라클에 투자하며 반도체 및 컴퓨터 분야에서 영향력을 확립했으며, 2020년부터는 인공지능 분야에 본격적으로 진출해 OpenAI 등 첨단 프로젝트에 참여했다. 국제 자본(예: 마이크로소프트)이 AI에 투입한 수백억 달러 규모의 자금은 생성형 AI 기술의 상업화 주기를 몇 년에서 몇 달로 단축시켰다.
자본은 혁신 기업에게 더 높은 실패 허용 능력도 제공한다. 액셀러레이터는 성공한 프로젝트만큼 실패한 프로젝트를 빠르게 걸러내는 것이 중요하다. 스타트업 분석 기관 startuptalky의 통계에 따르면 전 세계 스타트업의 실패율은 90%, 실리콘밸리의 경우 83%다. 스타트업이 성공하기 어렵지만, 벤처캐피털의 투자 네트워크 안에서는 실패 경험을 빠르게 다음 프로젝트의 양분으로 전환할 수 있다.
이미지 출처: startuptalky.com
그러나 자본은 이러한 혁신 기업의 발전 경로를 어느 정도 바꾸기도 했다.
주요 AI 프로젝트는 제품조차 출시되지 않았음에도 수십억 달러 이상의 평가를 받는다. 이는 다른 중소형 혁신 팀들의 자원 확보 난이도를 배로 높이고 있다. 이러한 구조적 불균형은 지역 분포에서 더욱 두드러진다. 데이터베이스 관리 회사 Dealroom의 조사 결과에 따르면, 미국 베이에리어의 분기별 벤처투자(247억 달러)는 런던, 베이징, 방갈로르, 베를린 등 세계 2~5위 투자 중심지의 총합과 맞먹는다. 반면 인도 등 신흥 시장은 133%의 투자 성장을 기록했지만, 자금의 97%가 10억 달러 이상의 '유니콘' 기업에 집중되었다.
또한 자본은 강한 '경로 의존성(path dependency)'을 보인다. 자본은 측정 가능한 수익을 낼 수 있는 분야를 선호하기 때문에, 많은 신생 기초과학 혁신이 자금 지원을 받기 어렵다. 예를 들어 양자컴퓨팅 분야에서 중국의 양자 스타트업 본위양자(Ben Yuan Quantum)의 창립자 궈궈핑(Guo Guoping)은 초기 자금 부족으로 집을 팔고 창업을 했다. 궈궈핑이 처음 투자를 받은 것은 2015년이었으며, 당시 중국 과학기술부 발표 자료에 따르면 국가의 연구개발 총 투입은 GDP의 2.2% 미만이었고, 그중 기초연구 비용은 R&D 예산의 4.7%에 불과했다.
지원 부족 외에도 대자본은 '돈'의 유혹을 통해 정상급 인재를 장악하고 있다. 이로 인해 신생 기업의 CTO급 연봉은 기본적으로 7자리 수(미국 기업은 달러, 중국 기업은 위안화 기준)로 고정되며, "거대 기업이 인재를 독점하고, 자본이 거대 기업을 추격하는" 순환이 형성된다.
그러나 이러한 'OpenAI 갱'의 기업 가치가 지나치게 앞서가는 것 역시 일정한 위험을 안고 있다.
미라 무라티와 일야 수츠크버의 두 회사는 아직 하나의 아이디어밖에 없음에도 수십억 달러의 투자를 유치했다. 이는 OpenAI 최정예 팀의 기술 역량에 대한 신뢰 프리미엄에서 비롯된 것이지만, 이러한 신뢰 역시 위험을 안고 있다. 즉, AI 기술이 장기간에 걸쳐 지수적 성장 단계를 유지할 수 있을지, 그리고 특정 분야의 데이터가 독점적 장벽을 형성할 수 있을지 여부다. 만약 이러한 두 가지 위험이 현실의 도전에 직면하면(예: 다중모달 모델의 돌파 속도 둔화, 산업 데이터 획득 비용 급증), 과열된 자본은 산업 재편을 초래할 수 있다.
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