Anthropic 분석: 최고의 AI 기업이자 한편으로는 조직적 혁신
지난 1년간 Anthropic은 전체 AI 산업에서 가장 주목할 만한 기업일 가능성이 높다. 올해 초, 이 회사는 인류 상업사상 가장 급격한 성장을 달성했다: 연간 반복 수익(ARR)이 90억 달러에서 450억 달러로 증가했으며, 컴퓨팅 파워 공급이 따라준다면 올해 말에는 1,000억 달러에 도달할 가능성이 높고, 내년에는 2,000~3,000억 달러에 이를 전망이다. 이는 메타(Meta)와 맞먹는 규모로 직결된다. 2차 시장에서는 현재 기업 가치가 이미 1조 달러에 육박하며, 오픈AI(OpenAI)를 제치고 있다.
우리는 Anthropic이 어떻게 후발 주자로서 선두로 부상했는지를 이해하기 위해 상당한 시간을 투자했다. 그 결과, 이 기업을 제대로 이해하려면 핵심적으로 두 가지를 파악해야 한다는 결론에 도달했다: 하나는 전략적 판단이고, 다른 하나는 조직 문화이다.
독자들은 이미 이 주제에 대해 여러 조각나고 단편적인 정보를 접했을 것이다. 그러나 아직 전체적인 그림(picture)을 제공하는 자료는 부족하다. 따라서 본 글은 전략과 조직이라는 두 축을 중심으로 보다 체계적이고 심층적인 분석 및 재구성을 시도한다. 외부에서 궁금해하는 다음과 같은 질문들을 전략과 조직의 관점에서 설명하고자 한다:
- 왜 Anthropic은 2021년에 이미 코딩(coding)이 가장 중요한 방향일 수 있음을 인식할 수 있었는가?
- 다리오(Dario)와 샘(Sam)의 성격 차이는 두 기업의 전략적 경로를 왜 완전히 다르게 만들었는가?
- 왜 Anthropic의 인재 이탈률이 이렇게 낮은가?
- 왜 거의 모든 Anthropic 직원들이 회사의 문화를 칭찬하는가? 급속한 성장 과정 속에서 이러한 문화는 어떻게 유지되는가?
집중(Focus)의 중요성은 과소평가되어 왔다
첫째, 전략적 측면에서 보면, OpenAI는 항상 ‘모든 것을 다 원하는’ 기업처럼 보였다.
모델 능력 면에서는 수학(math), 과학(science), 코딩(coding), 추론(reasoning), 멀티모달(multimodal), 아키텍처 혁신 등 다양한 분야에 동시에 힘을 쏟았다. 제품 면에서도 코드엑스(Codex), 브라우저, 로봇, 기업용 플랫폼, 스마트 하드웨어, 칩, 데이터센터 등 여러 프로젝트를 병행 추진했으며, 내부 프로젝트 수는 한때 약 300개에 달했다고 알려졌다. 반면 Anthropic은 정반대였다. 이 회사는 ‘빅3’(Anthropic, OpenAI, DeepMind) 중 유일하게 초기부터 멀티모달을 포기했고, 아키텍처 혁신을 언급한 적도 없으며, 추론 모델(reasoning model), 강화학습(RL), 지속 학습(continual learning) 등의 개념을 강조하지도 않았다. 오직 언어 모델 확장(scaling)만을 집중적으로 수행했고, 코딩 하나의 방향에만 전력을 집중해 가장 핵심적인 역량을 완전히 확보하려 했다.
코딩이 왜 이토록 중요한지에 대해서는 지금 시장도 대체로 명확히 인지하고 있다. 핵심은 세 가지이다:
- 코딩은 모든 것을 향한 길이다. 디지털 세계의 대부분의 작업은 코드를 통해 표현될 수 있다.
- 코딩은 모델이 가장 효과적으로 학습할 수 있는 능력이다. 결과 검증이 용이하고 피드백 루프(feedback loop)가 짧으며, 사용자 데이터가 모델 훈련에 보다 크게 기여할 수 있다.
- 코딩은 AGI 연구의 핵심 가속기이다. 현재 선두 AI 연구실들은 이미 이런 가속 루프에 진입했으며, 올해 한 분기 동안의 모델 발전 폭이 지난 1년보다 더 크다.
최종 결과는 코딩이 실제로 가장 중요한 방향임을 입증했다. ‘단편으로 전체를 압도한다’는 표현이 어울릴 정도로 압도적이었다. 반면 OpenAI는 3월이 되어서야 비로소 깨어나 소라(Sora) 등 부차적 사업을 정리하고 코딩을 최우선 사항으로 격상시켰다.
Anthropic은 어떻게 코딩을 정확히 선택했는가?
우리는 항상 궁금했다: Anthropic은 왜 처음부터 코딩을 정확히 선택할 수 있었던가? 추적해보니, 그 이유는 절반은 통찰력이고, 절반은 운이었다.
Anthropic은 초기 자금 조달이 매우 어려웠다. 충분한 자금이 없었기 때문에 AGI 달성에 더 효율적인 방법을 찾아야 했다. 먼저 수직적 시나리오를 중심으로 이야기를 구성해 상업적 순환 고리를 입증해야 했다. 그래서 당시 진지하게 고민한 결과, 단 하나의 방향만 선택할 수 있다면 코딩이 최선의 선택일 것이라고 결론지었다: 더 나은 코딩 모델을 훈련 → 고객에게 제공 → 실제 엔지니어링 환경에서 얻은 고객 사용 데이터 획득 → 이를 다시 모델 훈련에 반영. 이는 ‘비상(飛上) 루프(flywheel)’를 형성할 수 있었다.
Anthropic의 성장 담당자는 과거 공동 창립자가 작성한 내부 문서를 본 적이 있다고 밝혔다. 문서 제목은 ‘왜 우리는 코딩 방향에 집중해야 하는가’였고, 특히 주목할 점은 이 문서의 작성일이 2021년이라는 사실이다. 이는 누구도 이 방향이 실제로 어떤 시장 기회를 가져올지 알지 못했던 시기였다. 하지만 이후 상황은 바뀌었다. 자금 조달이 순조로워졌고, 회사는 더 많은 자원을 확보하게 되었으나, 코딩이라는 라인은 다시 거론되지 않았다. 우선 보다 범용적인 모델 기반을 구축하는 데 집중했다. 전환점은 ChatGPT의 폭발적 인기에 도달했다. Anthropic은 C-단(C端) 시장이 이미 OpenAI에 의해 선점되었음을 인식했고, 다소 아쉬운 마음으로(그러나 후견적으로 보면 극도로 행운이었던 결정으로) 전장을 B-단(B端)으로 옮겨 중심을 이동시켰다.
이 전략적 전환은 전반적으로 신중하고 실증주의적이었지, 일시적인 결단력 있는 도박이 아니었다.
Claude 3 훈련 시기부터 Anthropic은 의식적으로 코딩 능력을 강화하기 시작했고, Sonnet 3.5에서는 훌륭한 시장 반응을 얻었다. 이후 점진적으로 투자를 늘리며 검증을 반복하면서, 내부적으로 코딩의 잠재력에 대한 믿음이 굳어졌다. 이는 상업적 가치 측면뿐 아니라 연구 가속 측면에서도 마찬가지였다. 따라서 팀은 이 길을 향해 집요하게 전진하기 시작했고, 이 과정에서 단순히 C-단을 완전히 포기한 것뿐 아니라 멀티모달에도 전혀 분산된 에너지를 쓰지 않았다. 또한 시장 방향에 대한 집중뿐 아니라 기술 경로에 대한 확고함도 주목할 만하다.
지난 2년간 외부에서는 수차례 유명 연구자들이 스케일링 법칙(scaling laws)이 한계에 도달했고, 사전 훈련(pretraining)의 한계 수익이 정점에 이르렀다고 주장했다. 우리와 다양한 연구자들과의 교류 경험에 따르면, Anthropic은 모든 연구실 중 스케일링 법칙을 가장 믿는 곳이자, 사전 훈련과 데이터 작업을 가장 탄탄하게 수행한 곳이며, 새로운 패러다임에 에너지를 분산시키지 않은 곳이었다. 후견적으로 보면 이 판단 역시 옳았다. Claude의 역량 비약은 상당 부분 사전 훈련에 대한 탄탄한 투자에서 비롯된 것이다.
창립자의 성격
그러나 이는 또 다른 궁금증을 불러일으킨다: 왜 Anthropic은 몇 가지 핵심 방향에서 늘 과감한 선택과 포기를 할 수 있었고, 그러한 확고함을 유지할 수 있었던가?
우선 당연히 자원 제약이 있었다. Anthropic의 역사적 자금 조달액은 OpenAI의 약 1/3 수준이었다. 그러나 더 깊이 들여다보면, 두 기업의 전략적 차이는 창립자들의 성격과 배경과도 긴밀히 연결되어 있다.
Anthropic의 4명의 공동 창립자는 모두 스케일링 법칙 논문의 핵심 저자들이었고, 다리오는 GPT-3의 가장 핵심적인 리서치 리더이기도 했다. 그 이전에도 이미 10년간 AI 분야에서 활동하며 AI 기술 발전에 대한 직접적인 감각을 갖추었고, 따라서 더욱 과감한 판단을 내릴 수 있었다. 게다가 다리오는 ‘FOMO(무엇인가 놓칠까 두려움)’를 느끼지 않는 사람으로, 오히려 자존심이 강하고 고집스럽다는 평가를 받으며, 시장의 일반적 합의에 휘둘리지 않는다. 그는 2024년, Anthropic이 여전히 폭발적 성장을 이루기 전에 다음과 같은 말을 했는데, 이는 오늘날 이 기업을 이해하는 데 매우 중요한 통찰이다:
“지난 10년간 내가 가장 깊이 배운 교훈은, 시장에는 언제나 일종의 ‘일반적 합의’라는 것이 존재한다는 것이다. 그러나 그런 합의가 한밤중에 뒤집히는 모습를 여러 차례 목격한 후, 나는 이제 내 자신의 베팅(bet)에 집중하기로 했다. 우리가 반드시 옳다고 장담할 수는 없지만, 솔직히 말해, 50%의 경우에만 옳아도 충분히 가치 있다. 왜냐하면 우리는 남들이 제공하지 못하는 무언가를 제공하고 있기 때문이다.”
이는 샘 앨트먼(Sam Altman)과는 상당히 다르다. 우리가 샘과 가까운 사람들과 나눈 대화에 따르면:
- 샘은 실리콘밸리에서 가장 야심 찬 창업가 중 한 명으로 널리 알려져 있으며, 처음부터 모든 것을 원했다. 게다가 그는 YC에서 투자 업무를 맡았던 경험 덕분에 ‘여러 방향 동시 진출, 병렬 베팅’이라는 접근법에 매우 익숙했다. 따라서 OpenAI는 수많은 부차적 사업을 키워냈다.
- 샘은 기술 전문가 출신이 아니며, 기술 방향에 대한 판단력은 Anthropic에 미치지 못한다. 따라서 더 많이 팀의 하향식(bottom-up) 추진에 의존한다. 샘은 자신이 더 잘하는 자원 조달 능력을 발휘해 각 팀에 필요한 ‘탄약’을 공급한다.
- 벤처 캐피털(VC) 배경은 샘을 돌파적이고 화려한 아이디어(fancy ideas)에 특히 매료되게 만든다. 따라서 OpenAI 문화는 ‘0에서 1까지’의 패러다임 혁신을 매우 중시하지만, ‘1에서 10까지’의 지속적 정교함에는 동등한 관심을 기울이지 않는다. 소라(Sora), 애틀러스(Atlas) 브라우저, 보이스 모드(Voice Mode) 등 많은 제품 라인은 지속성이 부족해 출시 후 방치되는 경우가 많다.
- 샘과 마크 첸(Mark Chen, 수석 연구 책임자)은 모두 ‘no’라고 말하지 않고 오직 ‘yes’만 말하는 성향을 지닌다. 부차적 프로젝트라도 팀이 열심히 추진하면 상위 관리층은 계속해서 자원을 지원한다.
OpenAI의 역량이 다양한 부차적 프로젝트들에 의해 계속해서 분산되는 동안, Anthropic은 ‘전략적 우위’를 통해 가장 중요한 전장에서 승리할 수 있었다.
전략의 정수는 ‘포기하기(Less is more)’에 있다
Anthropic의 전략적 집중은 우리에게 중요한 통찰을 준다: 즉, ‘집중(Focus)’의 중요성은 과소평가되어 왔다.
작년에 들은 한 편의 팟캐스트가 떠오른다. 게스트는 Founders 팟캐스트의 진행자인 데이비드 센라(David Senra)였다. 지난 8년간 그는 거의 단 하나의 일을 해왔다: 매주 위대한 창업가 한 명을 연구하는 것이다. 그에게 ‘400권 이상의 창업가 전기에서 얻은 모든 창업 경험을 하나로 압축한다면 무엇이겠느냐?’고 물었을 때, 그는 단호하게 “Focus”라고 답했다.
위대한 기업가들은 종종 전방위적으로 뛰어난 ‘우등생’이 아니라, 극단적인 ‘편집광’이다. 그들은 자신에게 가장 중요한 변수 1~2개를 식별해내고, 코스트코(Costco)의 가격, 애플(Apple)의 디자인 경험, 바이트댄스(ByteDance)의 추천 알고리즘과 데이터 비상 루프처럼, 그것을 극한까지 밀어붙인다. 때로는 경쟁사가 어리둥절해할 정도로 말이다.
여기서 분명히 해야 할 점은, 많은 사람들이 자신이 집중한다고 생각하지만, 실제로는 ‘집중’의 의미와 그 대가를 제대로 이해하지 못한다는 것이다.
‘집중(Focus)’은 본질적으로 두 가지 층위로 나뉜다:
첫째는 판단력이다. 무엇이 가장 핵심인지 알아차리고, 다른 모든 것을 희생할 용기 있는 것이다.
둘째는 압력이다. 핵심 요소를 완전히 관통할 수 있을 정도의 압도적인 자원을 투입하는 것이다.
전자는 인지 문제이고, 후자는 의지 문제이다. 어느 하나도 빠뜨릴 수 없다.
예를 들어, 구글(Google)이 설립되었을 당시, 인터넷 업계의 일반적 합의는 ‘미래는 포털(portal)에 있다’는 것이었다. 야후(Yahoo) 등 검색 업계 거물들은 홈페이지를 점점 더 복잡하게 만들어 뉴스, 날씨, 쇼핑, 게임, 별자리 등 모든 기능을 ‘광고 가치 향상’의 레버로 삼았다. 그러나 구글은 정보가 점점 더 많아질수록, 사용자가 원하는 것은 더 큰 포털이 아니라 ‘즉각적으로 가장 관련성 높은 답변을 찾는 것’이라고 판단했다. 따라서 다른 기업들이 사용자 체류 시간을 늘리려고 할 때, 구글은 사용자가 더 빨리 떠나도록 설계했다. 당시 구글의 홈페이지는 검색창 하나만 있는, 예외적으로 깔끔한 디자인이었다.
비즈니스 모델 면에서도 마찬가지였다. 야후는 수십 가지의 수익화 방식을 운영했으나, 구글은 ‘검색 키워드 경매’라는 단 하나의 메커니즘에 모든 노력을 집중해 거의 10년간 이 방식을 고도화했다. 그 후야 비로소 두 번째 사업선을 진지하게 고민하기 시작했다. 오늘날까지도 구글의 10대 신조 중 하나는 “It's best to do one thing really, really well”이다. 전략의 핵심은 ‘무엇을 선택할 것인가’가 아니라, ‘무엇을 포기할 것인가’를 명확히 하는 데 있다. 대부분의 사람들은 ‘no’라고 말하는 횟수가 부족하다.
문화는 가장 큰 시크릿 소스(Secret Sauce)다
Anthropic이 가장 특별한 점은 아마도 전략보다는 조직 문화일 것이다.
지난 6개월간 치열한 AI 인재 경쟁 속에서 Anthropic의 인재 이탈률은 다른 AI 연구실들보다 훨씬 낮았다. 아래 두 개의 그래프는 2021년부터 2023년까지의 인재 이동 데이터를 요약한 것이다.
첫 번째 그래프는 각 AI 연구실 간 이직 비율을 나타낸다. 여기서 확인할 수 있는 점은 다음과 같다:
- 딥마인드(DeepMind)에서 Anthropic으로 이직한 사람이 10.6명일 때, 반대로 Anthropic에서 딥마인드로 이직한 사람은 1명에 불과하다.
- OpenAI에서 Anthropic으로 이직한 사람이 8.2명일 때, 반대로 Anthropic에서 OpenAI로 이직한 사람은 1명에 불과하다.
두 번째 그래프는 직원이 입사 후 2년이 지났을 때 여전히 회사에 남아 있는 비율을 나타낸다.
Anthropic의 인재 유지는 80%로, 당시 선두 AI 연구실 중 가장 높은 수치였다. 딥마인드의 78%보다도 약간 높았다. Anthropic은 더 젊고 급속히 변화하는 기업임에도 불구하고, 오랜 전통을 자랑하는 딥마인드보다 높은 유지를 달성한 것이다. 이는 쉬운 일이 아니다. 비교하자면, OpenAI는 67%에 불과했다.
참고로, 이 데이터는 OpenAI가 정점에 달해 있던 시기, 그리고 Anthropic이 아직 전혀 주목받지 못하던 시기에 수집된 것이다.
근래의 뉴스를 살펴보면, Anthropic의 인재 유치력과 안정성은 더욱 두드러진다. 최근 트위터에서 화제가 된 게시물에서는 여러 유명 기업의 CTO들이 Anthropic으로 이직해 일반 기술직원(MTS, Member of Technical Staff)으로 일하는 사례가 소개되었다:
이 현상의 가장 큰 원인은 일반적으로 Anthropic의 조직 문화로 귀결된다.
Anthropic 소속 멤버들이 출연한 팟캐스트를 들어보면, 거의 모든 사람이 Anthropic의 문화를 언급한다. 일부는 이 ‘교파적’ 문화를 Anthropic의 가장 큰 시크릿 소스(secret sauce)로 평가하기도 한다.
“정말로 저는 문화가 Anthropic의 비밀 무기라고 생각합니다. 이는 우리에게 가장 강력한 방어력이며, 다른 기업이 따라할 수 없는 것입니다. 이는 자연스럽게 생긴 것이 아니라, 리더십이 이 분야에 엄청난 노력을 기울였습니다.” — 암롤 아바사레(Amol Avasare), Anthropic 성장 담당자
이 문제를 특별히 의식하지 않고 듣는다면, 이런 문화나 가치관 이야기는 허공에 떠다니는 공허한 구호처럼 느껴질 수 있다. 그러나 모든 1차 자료와 공개 인터뷰를 종합해 보면, 그 충격은 매우 크다.
Anthropic의 세 가지 특징
구체적으로 분석해보면, Anthropic은 다른 AI 연구실과 현저히 다른 세 가지 특징을 지닌다:
1. 미션 중심(Mission-oriented)
Anthropic의 미션은 “변혁적 AI(transformational AI)의 전환 과정을 세계가 안전하게 겪을 수 있도록 보장하는 것”이다. 즉, 모든 것이 안전을 최우선으로 한다.
많은 기업들이 자사가 미션 중심이라고 말하지만, Anthropic의 경우 이에 대한 진정성은 종교적 수준에 이른다. 이는 강한 도덕적 자기 상상력을 지닌 선도 연구실이다: Anthropic은 진심으로 AGI가 세상을 구할 수도 있고, 파괴할 수도 있다고 믿으며, 이 둘 사이의 아주 좁은 줄 위를 걷는 길을 이끌려 한다.
Claude Code 담당자 보리스 체르니(Boris Cherny)는 “Anthropic에서 복도에서 아무에게나 ‘당신이 여기서 일하는 이유는 무엇입니까?’라고 물어보면, 대답은 항상 safety일 것”이라고 말했다. 그와 제품 매니저 캣 우(Cat Wu)는 작년에 Anthropic을 떠나 커서(Cursor)로 이직했으나, 두 주도 채 지나지 않아 다시 돌아왔다. 그 이유는 Anthropic 내부의 문화 분위기를 깊이 그리워했기 때문이었다. 바로 모든 사람이 순수하게 더 큰 미션을 위해 헌신하는 느낌이었다.
누군가는 Anthropic에 입사하기 전에는 이런 이야기를 반신반의했으나, 입사 후에는 “세상에, 실제 분위기가 외부에서 전해지는 것보다 훨씬 진지하다”고 감탄했다.
심지어 초기 직원은 전사 회의에서 이렇게 말하기도 했다: “만약 Anthropic이 결국 미션을 달성했지만, 회사 자체는 실패했다면, 그것은 여전히 좋은 결과다.” 이 한 마디는 Anthropic의 많은 것을 설명해준다.
대부분의 기업 논리에서는 상업적 성공이 언제나 최우선이며, 미션은 단지 겉치레에 불과하다. 그러나 Anthropic의 가장 특별한 점은, 내부에 실제로 미션을 회사의 존속보다 앞세기는 사람들이 있다는 것이다.
Anthropic이 실제로 수행한 행동을 검토해보면, 이는 ‘지식과 행동의 일치’를 보여준다. 예를 들어, 비영리 신탁(trust)이 통치 권한을 행사하는 구조 설계, 해석 가능성(interpretability)에 대한 연구, 안전 분야의 다양한 투자, 그리고 최근 가치관 충돌로 인해 미국 국방부의 2억 달러 계약을 기꺼이 포기한 사례 등이 그것이다. 이에 대해서는 더 이상 자세히 설명하지 않겠다.
2. 높은 신뢰, 낮은 자아(High trust, low ego)
우리가 다른 선도 AI 연구실들과 교류할 때마다, 내부 정치와 ‘산두(山頭)’ 문제에 대한 이야기를 자주 들었다. 그런데 Anthropic만은 예외였다. 오히려 구성원들은 매우 단결되어 있으며, 서로를 위한 희생을 기꺼이 한다.
가장 신비로운 점은, 프론티어 AI(Frontier AI)가 ‘스타 문화’와 자원 경쟁이 쉽게 발생하는 분야라는 점이다. AI 연구자는 이 세상에서 가장 똑똑하고, 자아가 가장 강한 사람들의 집단이다. 그들은 본능적으로 독특한 해결책을 제시하고, 새 산두를 세우며 명성을 얻으려 한다. 그런데 자원은 매우 제한적이므로 부서 간 갈등은 필연적으로 발생한다.
구글에서 Anthropic으로 이직한 대니얼 프리먼(Daniel Freeman)은 “다른 모델 기업 내부는 각자 자기 영역을 관리하며 은근히 경쟁하는 제후국 같지만, 그런 느낌을 나는 Anthropic에서 단 한 번도 느끼지 못했다”고 말했다.
스트라이프(Stripe) 전 CTO 라훌 파틸(Rahul Patil)은 작년 가을 Anthropic에 합류한 후, 이곳의 문화에 가장 큰 충격을 받았다고 말했다. “이렇게 똑똑한 사람들이 동시에 이렇게 겸손할 수 있다는 사실을 상상하기 어렵다”고 했다. 그는 하나의 기준을 제시했는데, “회사가 내일 당신에게 가장 적합한 자리가 고위 관리자가 아니라 개인 기여자(IC, Individual Contributor)라고 말한다면, 당신은 그 위치를 받아들이겠는가? 그것이 당신의 미션에 가장 큰 기여가 될 테니까.” 그는 Anthropic의 구성원 100%가 그렇게 할 것이라 믿었고, 자아가 전혀 개입되지 않을 것이라고 말했다.
3. 강한 인문학적 바탕
뉴요커(The New Yorker)의 기자는 Anthropic 내부에서 수개월간 심층 취재를 진행한 후, 이곳 사람들에 대해 두 가지 흥미로운 묘사를 남겼다:
- Bookish misfits (책벌레 같은 변인들)
- A disproportionate number of Anthropic employees seem to be the children of novelists or poets. (Anthropic 직원 중 소설가나 시인의 자녀가 비정상적으로 많다.)
즉, 이곳 사람들은 전형적인 실리콘밸리 엘리트나 전통적인 기술 엔지니어의 이미지와는 거리가 멀다. 오히려 서재의 향기를 풍기고, 넌더리나는 면이 있으며, 이상주의적인 성향을 띤다. 많은 이들이 작가나 시인의 가정에서 자란 듯한 인상을 준다. 이는 클로드(Claude) 모델의 명명법에서도 어느 정도 드러난다: 하이쿠(Haiku), 소넷(Sonnet), 오푸스(Opus)는 각각 간결한 하이쿠, 셰익스피어의 소넷, 고전적 맥락에서의 대규모 작품을 의미한다. 비교해보면, OpenAI의 GPT-4 / 4o / o1은 공학적 번호 체계로 명명되었고, 구글의 젬니(Gemini) 울트라/프로/플래시는 전통적인 제품 라인 이름이다. 이 차이에서 어느 정도 함의를 읽을 수 있다.
Claude Code 담당자 보리스는 팟캐스트에서 흥미로운 일화를 소개하기도 했다. 그가 Anthropic에 입사한 첫 번째 점심 식사 때, 우연히 하드 SF 작가 그렉 이건(Greg Egan)의 매우 냉문(冷門) 소설을 언급했다. 그 책은 얼마나 냉문이었는가? 그 이전에 그 책을 읽은 사람을 한 명도 만나본 적이 없었다. 그는 식탁에서 그 책의 한 해프닝을 말하자, 식탁에 앉은 사람들이 모두 그 해프닝을 받아쳤다. 이 일은 그를 크게 충격에 빠뜨렸고, 자신이 정말 제대로 온 곳임을 확신하게 만들었다. SF를 사랑하는 ‘북너드(Book Nerd)’들은 일반적으로 광범위한 인문학적 관심과 역사적 책임감을 지니며, 나비효과에 대한 추론 능력도 뛰어나다. 이런 독서 취향을 기반으로 한 공감대는 그로 하여금 이곳이 AI의 경계를 밀어붙이기에 가장 적합한 장소일 것이라고 더욱 확신하게 만들었다.
문화는 어떻게 제도화되는가
그렇다면, 이런 순수하고 거의 교파적인 문화는 어떻게 유지되는가? Anthropic은 더 이상 작은 AI 실험실이 아니다. 이는 3,000명 규모의 대형 기업이며, 사상 최고 속도로 성장하면서도 가능한 한 문화의 농도를 유지하고 있다.
이에 대해 다리오는 직접 “나는 Anthropic의 문화가 건강하도록 유지하는 데 약 1/3에서 40%의 시간을 쓴다”고 말했다. 기술, 제품, 자금 조달, 정·관계 등 해야 할 일이 무궁무진함에도 불구하고, 그는 자신의 가장 높은 레버리지(leverage)가, Anthropic을 최고 인재들이 일하고 싶어 하는 높은 응집력의 조직으로 만드는 것이라고 믿는다. 이를 구체적인 실행으로 옮기기 위해 다음과 같은 실천이 있다:
- 특별한 채용 기준
Anthropic의 채용 방식은 다른 AI 연구실들과는 완전히 다르다.
첫째, 인재 선호도 측면에서, 대부분의 기업이 ‘빅네임(big names)’을 놓고 경쟁하는 것과 달리, Anthropic은 ‘언더독(underdog)’을 선호한다. 외부 라벨보다는 ‘직접적인 역량 증거(direct evidence of ability)’를 중시한다. 예를 들어, “독자적으로 연구를 수행한 경험이 있는가? 통찰력 있는 블로그를 써본 적이 있는가? 오픈소스 커뮤니티에 실질적인 기여를 한 적이 있는가?” 등이다. 둘째, Anthropic은 매우 엄격한 문화 적합성 검토를 실시한다. 면접 과정 중 전용 ‘문화 면접(Cultural interview)’이 있으며, 1시간 동안 15~20개의 시나리오 기반 질문을 던진다.
인터넷에서 유출된 면접 질문에 따르면, 다음 세 가지를 중점적으로 평가한다:
(1) 당신이 정말로 안전(Safety) 미션을 최우선으로 삼는가. 가장 전형적인 문화 적합성 검토 질문은 다음과 같다: “만약 Anthropic이 안전을 보장할 수 없어 모델 출시를 포기하기로 결정한다면, 당신은 자신의 주식이 전부 무효화되는 것을 받아들이겠는가?”
(2) 당신이 정말로 ‘좋은 사람(nice person)’이며 자아가 작은가. 친절함, 공감 능력, 인간관계 기술, 자신의 무지나 실수를 인정할 수 있는지 등을 평가한다.
(3) 당신이 복잡성을 다룰 수 있는가. Anthropic 내부에서 처리하는 문제는 대부분 매우 복잡하고 다변화되어 있다. 따라서 체계적 사고 능력, 사물의 2차적 영향(second-order effects)을 깊이 추론할 수 있는지, 하나의 결정이 다른 요소에 어떤 영향을 미칠지 고민할 수 있는지를 중시한다.
Anthropic은 ‘역방향 선별(reverse screening)’에 많은 시간을 투자하며, 실제로는 최고 수준의 10x 개발자들 중 상당수를 포기하기도 했다. 스트라이프 전 CTO 라훌 파틸은 Anthropic에 입사하기 전, 당시 Anthropic의 CTO와 오랜 시간 대화를 나누었다고 밝혔다. 상대방은 그를 설득하려 하지 않았을 뿐 아니라, 오히려 2~3주 동안 그에게 “왜 Anthropic에 입사하지 말아야 하는가”를 반복적으로 논의하며, 문화와 미션에 진정으로 동의하지 않는다면 입사해도 가치가 없다고 친절히 만류했다.
따라서 Anthropic의 채용 논리는 ‘가능한 한 최고의 인재를 많이 뽑는 것’이 아니라, ‘가능한 한 빨리 부적합한 인재를 걸러내는 것’이다. “우리는 돈과 명예를 위해 오는 사람들을 걸러내는 데 매우 능숙하다.” 이와 대조적으로, OpenAI는 기업 규모가 커진 후 전용 문화 면접을 하지 않게 되었고, 이로 인해 관리 문제가 발생했다고 전해진다.
이 점은 메타(Meta)가 지난해 인재를 빼갔던 사례에서 특히 두드러진다. 메타가 제시한 천문학적 채용 패키지에 대해, OpenAI의 반응은 시장의 관행에 가까웠다: 카운터 오퍼(counter offer), 유지를 위한 보너스 지급, 신입사원의 주식 귀속 클리프(vesting cliff) 해제 등으로 주식을 더 빨리 귀속시키는 방식이었다. Anthropic의 반응은 ‘Anthropic다운’ 반응이었다. 그들은 직원들에게 “당신이 여기 온 이유는 미션이지, 외부 경매에서 자신의 가격을 계속 높이는 것이 아니다”라고 말했다. “마크 저커버그가 우연히 당신을 선택했다고 해서, 주변의 동등한 실력을 갖춘 동료보다 10배나 높은 급여를 지급하지는 않는다. 그것은 공정하지 않다. 떠나고 싶다면 떠나라.”
이 사건의 결과도 매우 시사적이다. OpenAI는 수십 명의 인재가 이직한 것으로 알려졌고, Anthropic은 단 2명만 이직했다. 게다가 이 두 사람은 메타에서 각각 6년과 11년간 근무한 오랜 직원이었다.
2. 맥락 공유(Context sharing) 문화
Anthropic 내부는 매우 높은 수준의 정보 투명성을 지닌다.
첫째, 다리오는 스스로가 적극적이고 빈번하며 반복적으로 ‘의미 공급(meaning supply)’을 한다. 그는 전사 회의를 자주 개최해 모든 구성원에게 공유하며, 빈도는 2주에 한 번에 달한다. 회의 이름은 ‘다리오 비전 퀘스트(Dario Vision Quest)’인데, 다리오 자신도 이 이름이 너무 선교적이라며, “산속에서 뭔가를 마시고 깨달은 듯한 느낌이 난다”고 농담하기도 한다. 그는 전사 앞에 서서 1시간 동안 발표하며, 일반적으로 3~4페이지 분량의 문서를 함께 제공한다. 내용은 회사 방향, 제품 전략, 산업 변화 등 다양하며, 발표 후 바로 현장에서 질의응답을 진행한다.
많은 내부 직원들은 그의 말이 매우 직설적이고 솔직하다고 말한다. “다리오는 내가 본 사람 중 가장 직설적인 사람이다. 그의 말은 계산된 것이 아니라, 진짜로 생각한 그대로 말하는 것이다.” 전사 회의 외에도, 그는 자신의 슬랙(Slack) 채널에서 빈번히 글을 쓰며, 자신의 잡담을 전혀 가감 없이 기록한다: 최근 회사에서 무슨 일이 있었는지, 그가 무엇을 걱정하고 있는지, 구성원들이 관심 있는 문제에 대해 어떻게 생각하는지 등이다.
이런 문화는 회사 내 모든 구성원이 의사결정이 어떻게 이루어지는지, 무엇이 최우선으로 여겨져야 하는지를 명확히 알게 해준다. 따라서 복잡하고 다변화된 상황 속에서도, 각 개별 구성원은 상대적으로 일관된 분산형 의사결정을 내릴 수 있다.
한편, 이 투명성은 일방적 주입이 아니라, 도전이 허용되는 방식이다. 누군가 전사 회의에서 다리오의 발표를 듣고 동의하지 않으면, 바로 다리오의 노트북 채널(notebook channel)에 들어가 “나는 당신의 판단에 동의하지 않는다”고 공개적으로 말하고, 즉각 논쟁을 벌이기도 한다. 리더층에 대한 공개적 도전은 오히려 장려된다. 더 나아가, 이 글쓰기 문화는 다리오만의 전유물이 아니라, 전 구성원이 참여하는 사고 메커니즘이다.
Anthropic 내부에는 많은 이들이 각자의 노트북 채널을 운영하며, 이는 개인용 트위터 피드와 유사하다. 언제든지 자신이 무엇을 생각하고, 무엇을 하고, 어떤 진전이 있는지를 기록한다. 다른 구성원들은 이를 구독하거나 관찰할 수 있으며, 토론에도 참여할 수 있다. 많은 직원들은 회사의 글쓰기 문화를 매우 좋아한다고 평가하며, 슬랙은 거대한 보물창고와 같다고 말한다. 많은 일이 바로 이곳에서 전개된다. 따라서 Anthropic은 내부에 훌륭한 ‘정렬(alignment) 토양’을 조성하고 있는 셈이다. 각자의 프로젝트, 관점, 사고 과정이 충분히 투명하고 유동적이며, 심지어 재무 데이터까지 투명하다고 감탄한 사례도 있다.
(그러나 이와 반대로, 기술적 보안은 매우 철저하게 유지된다. 일부 팀 간에는 고의로 격리되어 서로 식사조차 하지 않는다고 한다. 그 결과, 다른 기업의 연구자들은 “여기서 핵심 노하우(know-how)가 각기 다른 사람의 머릿속에 흩어져 있어, 단지 몇 명을 데려온다고 해서 전체 그림을 복원할 수 없다”고 아쉬워하기도 한다.)
3. 7명의 창립자 동일 지분, 창립 구조 자체가 문화 메커니즘이다
Anthropic의 창립 구조는 상업상식에 반하는 설계를 지닌다: 7명의 창립자가 있으며, 다리오는 당시 과감하게 각자에게 동일한 지분을 부여하기로 했다. 자신이 더 많은 지분을 갖지 않기로 한 것이다.
당시 모든 이들이 이를 ‘재앙’이 될 것이라고 만류했다. 주도권이 모호해지고 인센티브가 왜곡되면, 내부 갈등으로 인해 회사가 쉽게 무너질 수 있다는 것이었다. 그러나 다리오는 “회사는 특정 창립자 한 명을 중심으로 돌아가는 것이 아니라, 미션을 중심으로 돌아간다”고 믿었고, 동일 지분은 이러한 신념을 가장 위조 불가능하게 증명하는 증거라고 생각했다. 그들은 오래전부터 함께 일해온 사이로, 서로에 대한 신뢰가 매우 두텁기 때문에, 동일 지분은 단순한 지배 구조가 아니라, ‘헌신(commitment)’을 증명하는 수단이자, 문화 확산 메커니즘이었다.
7명의 공동 창립자는 7개의 문화 복제 노드와 같아, 서로 다른 분야에서 가치관을 더 넓은 범위로 투영시킬 수 있다. 따라서 회사가 확장되더라도 초기 문화가 쉽게 희석되지 않는다.
대조적으로, OpenAI의 고위 경영진은 일관되게 불안정했다. 창립 팀 11명이 차례로 떠났고, 현재는 샘 앨트먼, 그렉 브록먼, 워이체흐 자렘바만 남아 있다. 새로 임명된 고위 경영진은 더욱 불안정하다: 2026년 초부터 지금까지, 제품 담당 1호 인물 피지(Fidji)가 휴가를 떠났고, 마케팅 담당 1호 인물은 건강상의 이유로 퇴사했으며, 커뮤니케이션 담당 1호 인물은 경질됐고, 운영 담당 1호 인물은 이동 조치를 받았으며, 재무 담당 1호 인물도 주변화됐다…
4. ‘한 팀(one team)’을 극도로 강조하며 ‘산두’ 형성을 막는다
Anthropic의 CTO는 팟캐스트에서 AI 연구실 전체가 전통 기업보다 훨씬 더 하향식(bottom-up)이며, 이는 역삼각형 조직 방식으로, 권한과 창의성이 아래에서 위로 흐른다고 말했다.
가장 중요한 업무는 현장에서 발생한다. 현장의 사람들이 AI의 급부상(emergent behavior)에 가장 가깝기 때문이다. 그들은 매일 실험을 돌리며, 모델이 무엇을 할 수 있는지에 대한 가장 직관적인 이해를 지닌다. 대부분의 제품 아이디어는 고위 경영진의 로드맵이 아니라, 현장의 사람들에 의해 제안된다. 그러나 이에도 문제점이 있다. 판단권이 하향 분산되면, 각 팀은 자신만의 문제의식과 가치 함수를 고수하며, 서로 끌어당기고 갈등하는 ‘산두’로 자라기 쉽다.
Anthropic의 특별함은, 판단권이 분산되어야 한다면, 오히려 의도적으로 단결을 만들어야 한다는 점을 조기에 인식했다는 데 있다. 다리오는 안전팀이 안전만을 말하고, 제품팀이 제품만을 말한 후 모든 갈등을 최고경영진에게 넘기는 상황을 원하지 않았다. 그의 핵심 경영 철학은 ‘트레이드오프(trade-off)를 각 개인에게 분산시키는 것’으로, 모든 구성원이 창업자의 관점을 조금씩 갖도록 하여, 단지 각자의 위치에서 거대한 트레이드오프 처리 과정에 동참하도록 하는 것이다.
따라서 Anthropic은 ‘한 팀(one team)’을 극도로 강조하며, 다양한 제도적 설계를 통해 직무 간 경계를 약화시킨다. 예를 들어, 고위 경영진 이하 직원들에게는 별도의 직책(title)을 부여하지 않고, 모두 ‘기술직원(MTS, Member of Technical Staff)’으로 통일하여, ‘연구자 vs 엔지니어’, ‘고급 vs 초급’, ‘아키텍트 vs 구현자’와 같은 신분 정의를 의도적으로 약화시킨다.
이는 OpenAI와의 대비가 매우 뚜렷하다. OpenAI은 항상 더 강한 연구자 중심 문화를 지녔고, 내부에는 명확한 ‘비하 체인’이 존재한다: Researcher > Research Engineer > Software Engineer. 따라서 제품은 연구에 밀려 자주 주도권을 빼앗기고, 많은 권한을 행사하지 못한다. 갈등이 발생할 때, 연구팀은 제품팀과 협력하려 하지 않는다.
제품 혁신 면에서, OpenAI는 연구자 중심(researcher-driven)이라는 강한 특징을 지닌다: 일반적으로 연구팀이 새로운 성과를 내면, 제품팀은 이메일을 받고 나서야 비로소 ‘망치’를 들고 ‘못’을 찾기 시작한다.
반면 Anthropic에서는 제품팀과 모델팀이 훨씬 긴밀하게 협업하며, 제품이 모델 역량을 역으로 영향을 주고 정의할 수 있다. 이는 OpenAI의 제품 역량이 Anthropic에 미치지 못하는 이유 중 하나이기도 하다.
문화의 두 가지 기원
그렇다면, 왜 Anthropic은 이런 독특한 조직 문화를 형성하게 되었을까?
이는 두 가지 관점에서 살펴볼 수 있다:
첫째, 사업 자체의 요구사항
나는 2년 전, 한 대기업의 HR 책임자가 한 발표를 들었는데, 그때 처음으로 조직 문화가 무엇을 의미하는지에 대해 깊이 생각하게 되었다.
조직 문화의 본질은: ‘직원의 행동 양식이 기업의 성공으로 이어지는 데 핵심적인 요소’라는 것이다. 따라서 조직 문화의 제1원리(First Principle)는 바로 ‘사업의 성격이 조직 문화를 결정한다’는 것이다.
예를 들어, 바이트댄스와 화웨이는 조직 역량이 뛰어난 두 기업이지만, 두 기업의 조직 체계를 바꾸어 적용하면 금방 망할 것이다. 왜냐하면 두 기업은 동일한 스펙트럼의 양극단에 위치하기 때문이다: 바이트댄스는 ‘선두를 달린다(dare to lead)’는 것을 강조하고, 화웨이는 ‘뒤를 따른다(dare to follow)’는 것을 강조한다. 하나는 혁신을 중시하고, 다른 하나는 효율성을 중시한다.
이것은 가치 판단과는 무관하다. 단지 사업의 성격에 의해 결정된 것이다. 동일한 신제품을 개발하더라도, 화웨이는 기지국, 칩 등과 같은 제품을 만들며, 문제가 발생하면 리콜 비용이 1년 전체 이익을 삼켜버릴 수 있다. 반면 바이트댄스는 전형적인 단기, 단순 사슬 사업으로, 일주일 만에 수십 개 버전을 출시할 수 있고, 틀리면 고치고, 고친 후 다시 출시한다. 따라서 바이트댄스는 혁신을 장려할 수 있고, “맥락(context), 통제(control)가 아닌” 방식을 선택할 수 있으나, 화웨이는 그렇지 못하다. 화웨이에게는 너무 일찍 혁신하는 것이 오히려 부담이 될 수 있으며, 화웨이가 진정으로 뛰어난 것은 시장에서 PMF(Product-Market Fit)가 확인된 후, 조직 역량과 자원을 활용해 단계적으로 추월하고, 결국 경쟁자를 압도하는 것이다.
그렇다면 다시 Anthropic으로 돌아가보자.
AI 경쟁에서 핵심적인 장벽(moat)은 ‘똑똑한 사람들이 더러운 일을 한다’는 것이다. 특히 코딩과 에이전틱(Agentic) 분야는 표면상으로는 모델 역량 경쟁이지만, 깊이 들어가면 공학 역량 경쟁이다. 이것은 몇 명의 천재가 영감을 얻어 해결할 수 있는 문제가 아니라, 수많은 더럽고, 조잡하고, 세밀한 시스템 공학의 집합이다. 여기서 가장 핵심적인 장벽은 데이터이다.
지금까지의 챗 데이터는 단순한 텍스트 데이터였지만, 코딩과 에이전틱 데이터는 훨씬 복잡하다. 단순한 대화 기록이 아니라, 작업 자체, 환경 설정, 실행 궤적, 그리고 마지막으로 전체 평가 및 검증 체계를 포함한다. 이 모든 것은 더럽고 힘든 일이다. 잘 해내는 것이 매우 중요하지만, 논문 한 편을 발표하거나 신제품 하나를 내놓는 것처럼 개인의 ‘고광(Highlight) 순간’으로 전환되지는 않는다.
우리가 일부 연구자들과 교류한 피드백에 따르면, OpenAI의 현재 가장 핵심적인 문제는 수백 명의 최고 인재를 조직해 데이터 작업과 더러운 일을 성실히 하게 만드는 데 어려움을 겪고 있다는 것이다. OpenAI는 ‘비하 체인’의 최상위 인재들을 뽑았고, 배경도 좋고 기개도 높아, 모두가 본인의 베팅을 하고, ‘0에서 1까지’의 일을 하고 싶어 한다. 반면, ‘엉망진창을 정리하는 일’, ‘데이터 보완’은 아무도 자원하지 않는다.
OpenAI는 과거에 매우 성공적이었다. 몇 가지 핵심적인 패러다임 돌파를 통해 엄청난 선도적 우위를 점했었다. 그러나 요순우(姚顺宇)가 최근 인터뷰에서 말한 것처럼, “개인 영웅주의 시대는 끝났다”, “AI는 머리가 아니라… 가장 중요한 특성은 믿음직함과 세심함이다.”
이 시점에서 Anthropic의 ‘낮은 자아’, 강한 응집력, 미션 중심의 분위기라는 장점이 극명하게 부각된다. Anthropic의 공동 창립자 제레드 카플란(Jared Kaplan)은 매일 팀을 이끌고 직접 데이터를 점검하며, 데이터 정제 작업을 극도로 꼼꼼하게 수행한다고 알려져 있다. 이 정도 수준의 데이터 정제를 수행하는 기업은 다른 곳에 없다.
(이는 한 현상을 설명하기도 한다: OpenAI의 모델은 경쟁급 코딩 난제에서 가장 강력하다. 왜냐하면 이 유형의 과제는 주로 리서치 문제이기 때문이다. 그러나 일상적인 에이전틱 과제에서는 Anthropic보다 뒤처지는 경우가 많다. 왜냐하면 후자는 더 많은 공학 문제이며, 데이터, 시스템, 실행 세부사항을 시험하기 때문이다.)
둘째, 창립 팀의 출신 배경
기업의 가치관은 창립자의 가치관의 일부라고 볼 수 있다. 예를 들어, 마윈의 무협풍, 마화텅의 유화적 개방성, 조부스의 심미적 지향성, 임정비의 군인적 규율 등이 그렇다.
더 정확히 말하자면, 창립자의 가치관은 보통 두 가지 요소에서 비롯된다: 하나는 창립자가 원래 믿었던 것이고, 다른 하나는 그가 깊이 싫어했던 것이다. 전자는 당신이 어떤 사람이 되고 싶은지를 결정하고, 후자는 당신이 절대로 다시는 되고 싶지 않은 모습을 결정한다.
Anthropic은 분명히 이 두 가지를 모두 지니고 있으며, 후자의 형성력이 전자보다 더 클 수도 있다. 다리오의 경력을 간략히 살펴보면 다음과 같다:
다리오는 처음으로 AI를 접한 곳이 바이두(Baidu)의 AI 실험실이었다. 그곳에서 그는 처음으로 스케일링 법
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