인공지능(AI) 열풍 - SBS 뉴스

젠슨 황, 'AI 위험성은 사기' 트럼프에 공개 동의

2bwithu@sbs.co.kr (곽상은) — Tue, 15 Sep 2026 09:39:00 +0900

▲ 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)

젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 인공지능(AI) 업계에 등장한 '개발 속도조절론'을 사기로 몰아세운 도널드 트럼프 미국 대통령의 발언에 적극 동의했습니다.

블룸버그 통신에 따르면, 황 CEO는 현지시간 14일 로스앤젤레스(LA)에서 열린 '올인 서밋'패널 토론 참석 중 트럼프 대통령의 전화를 직접 받아 통화 내용을 청중이 들을 수 있도록 스피커폰으로 연결했습니다.

트럼프 대통령은 통화에서 AI 개발 속도를 늦추려는 움직임은 정치적 의도나 중국의 계략에 따른 것이라고 비판했습니다.

황 CEO는 트럼프 대통령이 이 문제의 복잡한 본질을 꿰뚫어 보고 있다며 이에 동의했습니다.

트럼프 대통령은 AI에 대한 반발 움직임이 "AI 발전을 원치 않는 사람들의 의도에 딱 맞아떨어지는 것"이라며 "여기에는 정치권 인사가 포함될 수도 있고 중국이 관련돼 있을 수도 있다"고 말했습니다.

트럼프는 또 신규 데이터센터 건설 허가를 내주지 않는 미국 내 주(州)들을 비판했습니다.

그는 "데이터센터는 향후 20~25년간 석유와 같은 존재"라며 "인터넷보다 더 거대한 것"이라고 말했습니다.

이어 데이터센터는 국부 창출에 필수적이므로 건설 중단을 절대 허용하지 않겠다고 강조했습니다.

황 CEO는 AI 위험성에 대해서는 일축했지만 최근 그 위험성 우려를 이유로 사임한 앤트로픽의 제이콥 콕슨 연구원에 대해서는 높이 평가했습니다.

그는 콕슨이 용기 있게 자신의 우려를 표명했다면서 조직 내에서 내부 고발자의 목소리를 진지하게 받아들여야 한다고 덧붙였습니다.

황 CEO는 또 이런 공포감이 빠른 혁신과 AI 안전성 사이에서 잘못된 양자택일 구도를 만들고 있다고 지적했습니다.

앞서 지난 12일 앤트로픽의 다리오 아모데이 CEO는 장문의 게시글에서 AI 개발 속도 조절을 제안했으며, 이후 오픈AI의 샘 올트먼 CEO와 스페이스X의 일론 머스크 등이 이를 지지했습니다.

엔비디아는 AI 모델 구동에 필수적인 칩을 공급하는 기업으로, 대규모 AI 인프라 구축의 최대 수혜 기업입니다.

(사진=AP, 연합뉴스)

"이러다 다 죽어" vs "중국에 지면 끝"…'AI 속도 조절'의 딜레마 [스프]

so5what@sbs.co.kr (심영구 기자) — Tue, 15 Sep 2026 09:00:00 +0900

⚡ 스프 핵심요약

앤트로픽 연구원의 사퇴와 AI 업계 내부의 잇따른 경고, 실제 AI 에이전트 보안 사고가 겹치면서 "AI 개발 속도를 늦춰야 한다"는 목소리가 커지고 있습니다.

트럼프 미국 대통령과 공화당 지도부는 중국과의 AI 패권 경쟁에서 뒤처질 수 있다며 강력한 규제나 일방적인 개발 중단에는 부정적입니다.

강한 안전 규제가 오히려 기존 빅테크의 시장 지배력을 강화할 수 있다는 우려까지 겹치면서 AI 산업은 안전·기술 패권·시장 경쟁이라는 '삼중 딜레마'에 빠졌습니다.

1. "AI 승자가 결국 승자"…속도 조절에 선 그은 트럼프

트럼프 미국 대통령은 최근 아일랜드 둔베그에 있는 자신의 골프 리조트에서 기자들과 만나 AI 규제 논의에 강한 경계감을 나타냈습니다.

트럼프 대통령은 미국이 현재 AI 분야에서 중국을 앞서고 있다면서 그 우위를 반드시 유지해야 한다고 강조했습니다. 특히 "AI에서 이기는 쪽이 결국 승자가 된다"는 취지로 말하며, 아직 현실화하지 않은 위험을 지나치게 부각해 미국 AI 산업의 발목을 잡아서는 안 된다고 주장했습니다. 물론 모든 규제를 반대한 것은 아닙니다. 트럼프 대통령도 일정한 '가드레일'은 필요하다고 했습니다.

다만 메시지의 중심은 분명했습니다. 미국이 안전을 이유로 속도를 늦추는 동안 중국이 계속 달린다면, AI 패권 자체를 넘겨줄 수 있다는 겁니다.

미국 의회에서도 안전장치의 필요성 자체에는 어느 정도 공감대가 형성돼 있습니다. 하지만 규제의 강도를 놓고는 온도차가 큽니다. 공화당 소속 마이크 존슨 하원의장은 AI에 "일부 가드레일과 안전조치"가 필요하다고 인정하면서도, 중국에 기술적 우위를 내주는 상황은 국가안보 차원에서 더 큰 위험이 될 수 있다고 강조했습니다. 반면 민주당 하킴 제프리스 하원 원내대표는 AI 개발 속도와 위험을 통제하기 위해 의회가 보다 적극적으로 행동해야 한다고 주장하고 있습니다.

결국 미국 정치권의 논쟁은 '규제할 것인가, 말 것인가'보다는 한 단계 복잡합니다. AI를 얼마나 규제할 것인가, 그리고 그 규제가 중국과의 경쟁에서 어떤 결과를 가져올 것인가. 이 두 질문을 동시에 풀어야 합니다.

2. "10년 안에 우리 모두를 죽일 수도"…AI 개발자들이 내놓은 경고

정치권의 경계론과 정반대 방향에서 강한 경고를 보내는 사람들, 바로 AI를 직접 만들어온 연구자들입니다.

최근 AI 기업 앤트로픽을 떠난 연구원 제이콥 콕슨은 퇴사 과정에서 상당히 충격적인 말을 남겼습니다. AI를 개발하는 사람들 가운데 상당수가 이 기술이 향후 10년 안에 인류를 멸망시킬 가능성을 진지하게 받아들이고 있다는 겁니다. 더 주목받은 것은 이것이 콕슨 혼자만의 의견은 아니었다는 점입니다. 앤트로픽의 정렬과학 책임자인 에반 휴빙거 역시 공개적으로 콕슨의 문제의식에 동조했습니다. 휴빙거는 자신이 판단하는 향후 10년 내 AI에 의한 인류 멸종 가능성이 10%를 넘는다고 밝혔습니다.

물론 이 '10%'는 과학적으로 확정된 확률이 아닙니다. AI 연구자가 자신의 판단을 수치로 표현한 것이기 때문에 그대로 객관적 예측치처럼 받아들이는 것은 적절하지 않습니다. 다만 AI 안전을 연구하는 핵심 연구자들이 위험을 어느 정도로 심각하게 인식하고 있는지는 보여줍니다.

콕슨의 퇴사 과정도 눈길을 끕니다. 그는 자신의 주식 보상이 확정되기 약 두 달을 남겨두고 회사를 떠났다고 밝혔습니다. 기업 가치 상승에 따른 상당한 경제적 이익을 포기하면서까지 퇴사를 선택했다는 겁니다. 이 때문에 그의 주장을 단순한 홍보나 기업 가치를 끌어올리기 위한 '공포 마케팅'만으로 설명하기는 어렵다는 평가도 나옵니다.

3. AI가 스스로 격리망을 뚫었다…위험은 아직 '가상'일까

AI의 실존적 위험을 강조하는 주장에는 오래된 반론이 있습니다. "아직 일어나지도 않은 일을 걱정하면서 현재의 혁신을 막으려 하는 것 아니냐"는 겁니다. 엔비디아의 젠슨 황 CEO 역시 AI 규제가 '이론적이고 가상적인 피해'보다 현실에서 발생하는 '실제 피해'에 초점을 맞춰야 한다는 취지로 주장해 왔습니다.

그런데 최근에는 실제 위험과 가상의 위험 사이의 경계가 점차 흐려지는 사례들이 나타나고 있습니다. 대표적인 사건이 오픈AI 내부의 사이버보안 평가 과정에서 벌어졌습니다. AI 에이전트들이 격리된 실험 환경의 취약점을 찾아내 외부 인터넷에 접근했고, 이후 외부 AI 플랫폼인 허깅페이스의 시스템까지 침투한 겁니다. 조사 결과 일부 에이전트는 외부 서버에서 코드를 실행했고, 서버 한 곳에서는 관리자 수준의 권한까지 확보했습니다. 오픈AI는 이 사건을 이례적인 사이버보안 사고로 규정했습니다.

물론 이를 두고 곧바로 "AI가 인간의 통제를 벗어나 탈출했다"고 표현하는 것은 과도합니다. 사람이 설계한 평가 환경에서 사람이 부여한 목표를 수행하는 과정에서 발생한 일이기 때문입니다.

하지만 중요한 부분은 따로 있습니다. AI가 목표를 달성하기 위해 사람이 미리 지정하지 않은 수단을 스스로 찾아낼 수 있다는 사실이 실제 사례로 확인되고 있다는 점입니다. AI 위험론이 단순히 먼 미래의 초지능 문제만을 다루고 있는 것은 아니라는 뜻입니다.

4. 사이버 공격부터 감시·무기까지…이미 시작된 'AI 악용'

AI가 직접 인간의 통제를 벗어나는 문제와 별개로 더 현실적인 위험도 있습니다. 사람이 AI를 나쁜 목적으로 사용하는 문제입니다.

앤트로픽이 최근 공개한 위협 보고서에는 Claude 같은 생성형 AI가 실제로 어떻게 악용되고 있는지가 담겼습니다. 사이버 공격은 물론, 영향력 공작과 민간인 감시, 사기, 재래식 무기 개발 등을 위해 AI를 활용하려 한 사례들이 확인됐습니다. 특정 인물을 식별하거나 감시하는 시스템을 구축하는 데 AI를 활용하거나, 유도무기와 드론 관련 소프트웨어 개발을 지원받으려 한 사례도 포함됐습니다. 생물학 분야에서도 위험한 이중용도 연구에 AI를 활용하려 한 정황이 확인됐습니다.

다만 이 부분은 주의해서 볼 필요가 있습니다. 앤트로픽 역시 모든 사례를 실제 생물무기 개발 시도라고 단정하지는 않았습니다. 그러나 전문 지식을 갖고 있지 않은 사람도 AI의 도움을 받아 기존보다 빠르고 쉽게 위험한 정보를 활용할 수 있다는 점은 새로운 보안 문제로 떠오르고 있습니다.

즉, AI 위험에는 두 가지 층위가 있습니다. 하나는 AI 자체가 예상하지 못한 행동을 하는 위험, 다른 하나는 인간이 AI의 능력을 악용하는 위험입니다.

5. AI 회사 CEO들도 "조금 천천히 가자"

최근 가장 흥미로운 변화는 AI 개발 경쟁의 최전선에 있는 기업들 내부에서 나타나고 있습니다. 누구보다 빠르게 더 강력한 AI 모델을 내놓으려고 경쟁했던 기업의 수장들이 오히려 개발 속도를 조절할 필요성을 이야기하기 시작한 겁니다.

앤트로픽의 다리오 아모데이 CEO는 최첨단 AI 모델의 개발 속도를 늦추고 안전성을 확인할 수 있는 제도적 장치를 마련해야 한다는 구상을 내놨습니다. 오픈AI의 샘 올트먼 CEO와 일론 머스크 등 AI 산업의 주요 인물들도 안전장치를 강화해야 한다는 데 일정 부분 공감하고 있습니다. 과거 AI 업계의 논쟁이 '규제 찬성 대 규제 반대'에 가까웠다면, 최근에는 어떤 규제를 어떤 방식으로 만들 것인가로 논쟁의 무게중심이 옮겨가고 있습니다.

하지만 이곳에서도 다시 중국 문제가 등장합니다. 아모데이는 미국과 중국 가운데 한쪽만 AI 개발을 늦추는 상황을 가장 해결하기 어려운 딜레마 가운데 하나로 지적했습니다. 미국 기업들이 안전을 위해 개발 속도를 늦췄는데 중국 기업들은 계속 개발한다면 어떻게 될까요. 안전을 위한 선택이 결과적으로 기술 패권을 넘겨주는 선택이 될 수 있습니다. 반대로 미국과 중국이 모두 속도를 조절하기로 합의한다고 해도 상대방이 실제로 약속을 지키고 있는지 완벽하게 검증하기 어렵습니다.

결국 AI 안전 문제는 기업이나 기술의 문제만이 아닙니다. 미중 패권 경쟁이라는 국제정치 문제와 연결돼 있습니다.

6. 왜 AI 기업이 자기 발목을 잡을 규제를 원할까

AI 기업들은 왜 자기 회사의 개발 속도를 늦출 수도 있는 규제를 스스로 요구하는 걸까요.

가장 직접적인 설명은 안전입니다. 모델의 능력이 예상보다 빠르게 발전하고 있고 현재의 기술만으로는 앞으로 등장할 더 강력한 AI를 충분히 통제할 수 없다고 보는 연구자와 경영진이 실제로 존재합니다.

하지만 시장에서는 다른 해석도 나옵니다. 강력한 규제가 오히려 이미 앞서 있는 대형 AI 기업에 유리할 수 있다는 겁니다. 안전성 평가와 인증, 보안 시스템 구축, 모델 테스트에 강력한 규제가 적용되면 상당한 돈과 전문인력이 필요합니다. 오픈AI와 앤트로픽, 구글처럼 이미 막대한 컴퓨팅 자원과 법무·안전 조직을 갖춘 기업들은 이런 비용을 감당할 수 있습니다. 하지만 신생 스타트업이나 오픈소스 개발자들은 같은 규제를 통과하는 것 자체가 큰 부담이 될 수 있습니다.

결과적으로 '안전을 위한 규제'가 새로운 경쟁자의 시장 진입을 막아 기존 선두 업체들의 지위를 강화하는 장벽이 될 수 있다는 겁니다. 이른바 '규제 포획(Regulatory Capture)' 논란입니다.

그렇다고 AI 기업들의 안전 경고를 모두 시장 지배를 위한 전략으로 보는 것 역시 무리입니다. 회사 지분에 따른 경제적 이익을 포기하면서 퇴사하는 연구자가 나오고 있고, AI의 위험한 행동과 실제 악용 사례도 잇따라 확인되고 있기 때문입니다.

따라서 지금의 논쟁을 "AI 기업들이 겁을 줘 규제 장벽을 만들려 한다" 또는 "AI가 곧 인류를 멸망시킨다" 가운데 하나로 단순화하기는 어렵습니다.

7. 안전도 맞고, 중국도 맞고, 경쟁도 맞다…AI의 '삼중 딜레마'

AI 문제가 유독 풀기 어려운 이유는 서로 반대되는 주장들이 동시에 어느 정도 사실일 수 있기 때문입니다.

먼저 안전의 딜레마입니다. AI의 능력이 빠르게 커지는 만큼 예상하지 못했던 행동과 악용 가능성도 함께 커지고 있습니다. 그렇다고 개발을 멈추기도 어렵습니다.

두 번째는 패권의 딜레마입니다. 미국 기업들만 속도를 늦췄다가 중국에 AI 주도권을 내줄 가능성을 미국 정부가 받아들이기는 쉽지 않습니다.

세 번째는 경쟁의 딜레마입니다. 위험을 막기 위해 강력한 규제를 만들었는데 그 규제가 결과적으로 자본과 기술을 이미 갖춘 거대 기업들의 독점을 강화할 수도 있습니다. 여기에 천문학적인 AI 투자도 배경으로 깔려 있습니다. 반도체와 데이터센터, 전력망과 AI 모델 개발에 이미 막대한 자본이 들어가고 있기 때문에 개발 속도를 늦추는 결정에는 상당한 경제적 비용이 따라옵니다.

결국 AI 산업을 서로 다른 방향으로 끌어당기는 힘은 하나가 아닙니다. 인류의 안전, 국가 간 기술 패권, 기업 간 시장 경쟁과 자본.

그래서 AI 시대의 가장 어려운 질문은 어쩌면 "AI는 위험한가?"가 아닐지도 모릅니다. 위험하다는 사실을 어느 정도 인정하면서도 우리는 얼마나 천천히 갈 수 있을까요. 그리고 우리가 천천히 가는 동안 중국도, 경쟁 기업도 함께 천천히 갈 것이라고 믿을 수 있을까요. 지금 세계가 풀어야 할 문제가 바로 여기에 있습니다.

Deep Dive Q&A

Q1. AI 연구자들이 말하는 '10년 안에 인류 멸종 확률 10%'는 믿을 만한 수치인가요?

A1. 객관적으로 계산된 과학적 확률이라고 보기는 어렵습니다. 앤트로픽의 에반 휴빙거가 AI의 미래 위험성을 평가하며 제시한 개인적 판단에 가깝습니다. 다만 AI 안전 연구를 직접 이끌고 있는 연구자가 위험 가능성을 매우 높게 보고 있다는 점에서 업계 내부의 위기의식을 보여주는 지표로 볼 수 있습니다. 따라서 기사에서는 'AI가 10% 확률로 인류를 멸종시킨다'가 아니라 '핵심 연구자가 자신은 위험을 10% 이상으로 평가한다고 밝혔다'고 표현하는 것이 정확합니다.

Q2. AI가 실제로 인간의 통제를 벗어난 사례가 나온 건가요?

A2. 아직 'AI가 인간에게 반란을 일으켰다'고 볼 만한 사례는 없습니다. 다만 오픈AI의 사이버보안 평가에서는 AI 에이전트가 사람이 예상하지 못했던 취약점을 활용해 격리 환경을 벗어나 외부 시스템에 접근하는 사건이 발생했습니다. 중요한 점은 AI가 주어진 목표를 수행하는 과정에서 인간이 구체적으로 지시하지 않은 방법을 스스로 찾아낼 수 있다는 사실입니다. AI 안전 연구자들이 우려하는 것도 이런 능력이 더욱 강력해졌을 때의 통제 문제입니다.

Q3. 트럼프 대통령은 AI 규제를 완전히 반대하는 건가요?

A3. 그렇지는 않습니다. 트럼프 대통령 역시 일정한 '가드레일'의 필요성은 인정하고 있습니다. 다만 아직 현실화하지 않은 위험을 이유로 미국 기업의 AI 개발 속도를 크게 제한하는 데에는 부정적입니다. 특히 미국이 중국에 AI 주도권을 내주는 것을 훨씬 큰 전략적 위험으로 보고 있습니다.

Q4. 미국과 중국이 함께 AI 개발 속도를 늦추면 해결되지 않나요?

A4. 이론적으로는 가능하지만 현실적으로 매우 어렵습니다. 양국 모두 상대방이 합의를 실제로 지키고 있는지 확인할 수 있어야 하기 때문입니다. AI 개발은 핵무기처럼 거대한 시설이 반드시 필요한 것도 아니어서 외부에서 개발 현황을 완벽하게 검증하기 어렵습니다. 한쪽이 몰래 개발을 계속할 수 있다는 의심이 생기면 다른 쪽 역시 속도를 늦추기 어려워집니다.

Q5. AI 기업들이 안전 규제를 요구하는 데에는 자신들의 이해관계도 있는 것 아닌가요?

A5. 그런 비판이 실제로 있습니다. 강력한 안전성 평가와 인증 제도가 도입되면 막대한 비용과 전문 조직을 갖춘 대형 AI 기업은 이를 감당할 수 있지만 스타트업이나 오픈소스 진영에는 큰 진입장벽이 될 수 있습니다. 규제가 기존 선두 기업의 시장 지위를 오히려 강화할 수 있다는 '규제 포획' 우려입니다. 다만 이것만으로 AI 기업들의 안전 경고 전체를 설명하기도 어렵습니다. 경제적 이익을 포기하며 회사를 떠난 연구자들이 나오고 있고 실제 보안 사고와 AI 악용 사례도 확인되고 있기 때문입니다.

Q6. 결국 AI 개발은 늦추는 게 맞나요, 계속 빠르게 가는 게 맞나요?

A6. 현재로서는 어느 한쪽이 명확한 정답이라고 보기는 어렵습니다. 속도를 지나치게 높이면 통제와 안전 문제의 위험이 커질 수 있지만, 미국만 속도를 늦추면 중국과의 기술 경쟁에서 뒤처질 수 있습니다. 반대로 규제를 지나치게 강화하면 기존 대기업의 독점을 강화할 가능성도 있습니다. 결국 핵심은 개발을 멈출지 여부보다 위험 수준에 따라 어떤 안전장치를 만들고, 이를 미국뿐 아니라 국제적으로 얼마나 함께 적용할 수 있느냐에 있습니다.

내 업무로 AI 만들고 나를 해고한다? '비밀 프로젝트'의 섬뜩한 결말 [스프]

hyeminan@sbs.co.kr (안혜민 기자) — Mon, 14 Sep 2026 09:00:00 +0900

⚡ 스프 핵심요약

메타는 프로젝트 OT를 통해 소규모 팀과 AI 에이전트 도입을 시도했으나, 낮은 AI 성능과 보안 문제, 직원들의 거센 반발로 인해 결국 실패했습니다.

아마존과 메타 등 주요 기업들은 AI 도입 과정에서 예산 초과와 장애 해결 시간 증가 등 예상치 못한 높은 AI 노동 비용을 겪고 있습니다.

AI가 생성한 쓸모없는 산출물인 '워크슬롭'이 기업의 생산성을 저하시키고 있으며, AI는 이미 20대 초반 청년층의 고용 시장에 부정적인 영향을 미치고 있습니다.

안녕하세요. 데이터를 만지고 다루는 안혜민 기자입니다. 최근 로이터에서 메타의 비밀 프로젝트를 보도했습니다. 이름하여 '프로젝트 OT(Organization Transformation)'. 이름 그대로 조직을 변화시키겠다는 목적으로 진행했던 프로젝트입니다.

어떻게 조직을 변화시키느냐가 제일 중요하겠죠? 메타를 아예 AI 기반의 조직으로 탈바꿈하겠다는 게 마크 저커버그의 생각이었어요. 메타 직원 수 천 명의 업무를 대신해서 AI 에이전트와 AI 도구를 활용하겠다는 거였죠.

2026년 1월, 하와이로 가보겠습니다. 하와이 카우아이 섬에는 저커버그가 2014년부터 토지를 매입해 건설한 아지트가 있습니다. 사실 이 공간을 아지트라고 해야 할지 별채라고 해야 할지, 혹은 온갖 시설이 있는 복합 단지라고 해야 할지 애매합니다. 왜냐하면 저커버그는 171만 평이 넘는 토지를 구입해서 벙커, 지하 대피소, 또 자체적으로 에너지와 식량을 공급할 수 있는 공간을 만든 거거든요. 자급자족이 가능한 수많은 시설들이 들어가 있는 것으로 알려져 있어서, 일각에서는 지구 종말을 대비하는 시설을 만든 거라는 의심도 하고 있죠.

여하튼 바로 이 공간에서 프로젝트 OT가 시작되었습니다. 지난 1월 이 하와이 아지트에서 저커버그와 메타 경영진들이 모여 계획을 세웠던 건데요. 어떤 식으로 조직을 개편하려고 했는지 살펴보도록 하겠습니다.

기존 메타에서는 제품 하나를 담당하면 팀에 20명 정도의 인력이 배치되었어요. 서비스를 설계하고 개발할 엔지니어가 15명 정도로 가장 많고요. 여기에 PM 1명, 디자이너 1명, 데이터 사이언티스트 1명, UX 리서처 1명, 데이터 엔지니어 1명 등. 이런 식으로 한 팀에 필요한 기능을 거의 모두 갖춰놓는 방식으로 운영했었죠.

하지만 프로젝트 OT가 적용된 이후에는 어떻게 될까요? 한 팀이 5명 정도로 대폭 축소됩니다. 서비스를 만들 빌더 4명에 서비스 전체의 방향을 이끌 리더 1명 정도로만 운영하는 겁니다. 인원이 줄어든 부분은? AI 에이전트와 AI 도구를 활용하겠다는 거고요. 소규모 팀에 소속되는 디자이너나, 데이터 분석가 같은 전문직 인력은 따로 없습니다. 대신 이들은 고정 배치 없이 필요할 때마다 요청을 받으면 업무를 배치하는 방향으로 운영하는 거죠.

사실 메타는 이미 작년부터 프로젝트 OT를 위한 사전 단계를 차근차근 밟아 갔습니다. 가령 메타의 제품 부문 부사장은 작년 여름에 초기 AI 파일럿 프로젝트로 초소형 팀을 꾸려 실험을 진행했죠. 엔지니어 2~3명에 디자이너 1명, 이렇게 단출하게 구성해서 기존 6개월 개발 주기 대신 4주 단위로 제작 실험을 진행했어요.

이 파일럿 프로젝트를 운영해 보고 난 뒤 내부적으로 검토해서 보고서도 만들었죠. 이 보고서에는 엔지니어, 디자이너 같은 고정 역할 대신에 서비스를 만드는 '빌더'로 통합하겠다는 모델이 담겼어요. 그게 프로젝트 OT로 발전된 거고요.

그리고 올해부터는 본격적으로 인력 감축에 나섰습니다. 지난 5월부터 전체 메타 인력 가운데 10%가 해고되었죠. 약 8,000명을 해고했는데, 해고 방식을 두고도 말이 많았습니다. 왜냐하면 해고 대상자들에게 새벽 4시에 이메일로 통보를 했거든요.

고용 불안도 불안이었는데, 메타 직원들이 더 신경 쓰였던 건 따로 있었습니다. 메타가 자사 AI 모델 성능을 높이겠다고 직원들의 마우스, 키보드 입력 데이터를 수집하기 시작했거든요. 수집된 학습 데이터는 AI로 하여금 인간이 컴퓨터와 어떻게 상호작용 하는지를 파악하는 데에 쓰일 예정이었죠. 이를테면 AI 에이전트가 '인간의 개입'이 필요한 시점을 스스로 인지하도록 하려 했던 겁니다. 만약 이 부분이 해결이 된다면, AI 에이전트가 주도적으로 업무를 수행할 수 있는 환경이 꾸려지겠죠? 그렇게 되면 인간은 정말 지시나 검토만 하고 AI만으로 조직이 알아서 돌아갈 수 있게 되는 겁니다.

이걸 두고 엄청난 비판이 쏟아졌어요. AI 개발을 명분 삼아 사실상 직원들의 PC 사용을 감시하는 것 아니냐, 노동자에 대한 지나친 감시라는 불만이 터져 나왔죠. 게다가 개인 정보의 무분별한 수집에 그걸 또 AI에 활용한다고 하니 법적 문제도 불거질 수 있고요. 메타 경영진 측에선 데이터 보호를 위한 안전장치가 마련되어 있다는 입장으로 방어에 나섰죠.

이렇게 사람도 자르고, AI 에이전트 성능을 높이면서 차근차근 준비하던 프로젝트 OT. 저커버그가 꿈꿨던 이 프로젝트, 결과적으로 무산되었습니다. 지금부터는 왜 이 프로젝트가 진행되지 않았는지를 조금 더 살펴보도록 하겠습니다.

'프로젝트 OT'의 실패... AI는 아직 인간을 대체할 수 없다?

원래 메타의 계획대로라면 올해에만 2번의 구조조정이 진행되어야 했습니다. 5월 뿐 아니라 11월에도 인력을 감축할 계획이었죠. 일부 팀의 경우엔 최대 60%까지 인력이 축소되는 방안이 검토되기도 했어요.

그런데 11월 구조조정은 결국 취소되었습니다. 왜냐하면 직원들의 반발이 너무나도 컸거든요. AI 중심으로 모든 게 돌아가고, 그것 때문에 내 일자리가 날아갈 상황이니 가만히 있겠습니까? 게다가 그 AI를 내 데이터로 훈련시키고 있으니 화가 날 수밖에 없죠.

메타 직원들은 사무실 내 회의실이나 화장실에 이런 전단을 비치하며 온라인 청원 참여를 독려하기도 했어요. 이렇게 여론이 안 좋게 흘러가자, 경영진 측에서도 수집 도구의 기능을 일부 축소하겠다고 발표하며 뒤로 물러섰죠.

업계에서는 메타 내부에서 노조를 만들려는 움직임이 본격화되는 것 아니냐고 평가하기도 하더라고요. 미국뿐 아니라 영국의 메타 직원 일부는 통신노조 산하 조직과 함께 노조 결성 캠페인을 시작하기도 했죠. 직원들의 반응도 반응이지만 사실 핵심은 직원을 대체할 것으로 생각한 AI 에이전트의 성능이 그만치 따라오지 못했기 때문입니다.

메타가 사내 플랫폼에 AI를 도입한 전후를 비교해 보겠습니다. 사내 플랫폼에 더해진 코드량은 전년 대비 220%나 증가했어요. 하지만 실제 사용자에게 적용된 새로운 기능이나 개선된 기능 변화는 36% 증가에 그쳤죠. 거기에 더해 AI 에이전트를 제대로 제어할 수 없어서 발생한 보안문제는 전년 대비 40% 증가했습니다. 장애 해결을 위해 소요된 시간도 이전보다 70%나 증가했고요. 이런 상황이니 메타 경영진 입장에서도 프로젝트 OT를 밀고 나갈 수 없게 된 겁니다.

이러한 문제를 겪는 건 메타뿐이 아닙니다. 가장 공격적으로 인력을 구조조정한 아마존도 비슷해요. 아마존은 작년 10월부터 올해까지 총 3만 명에 달하는 인력을 줄여 왔습니다. 작년 10월에 1차로 1만 4,000명이 잘렸고, 올해 초에 나머지 1만 6,000명이 감원되었죠.

그 자리를 AI 에이전트로 대체하겠다는 건데 작년부터 올해까지 크고 작은 오류로 골머리를 앓고 있습니다. 작년 연말에 AWS가 두 차례나 먹통이 된 적이 있었는데, 그게 아마존의 AI 에이전트 영향이었거든요. 물론 아마존은 두 사건 모두 AI 결함이 아닌 사용자의 조작 실수라고 선을 긋긴 했습니다.

사고도 사고인데, 비용 문제도 큽니다. 이를테면 아마존이 올해 진행했던 웹사이트의 상품 목록에 저자 정보를 자동으로 연결하는 프로젝트가 대표적입니다. 이 작업에 앤트로픽의 AI 모델을 사용했는데, 시스템 설계 비용이 180만 달러까지 불어났어요. 당초에 잡아둔 예산보다 무려 860% 많이 지출하게 되었죠. 심지어 돈은 이렇게 많이 써버렸는데, 시스템은 제대로 구축하지도 못했고요. 아마존이 이 비용 초과 사실을 확인하기까지는 또 5개월이나 걸렸습니다.

이뿐만 아니라 재무 감사 도구에도, 또 배송 속도 개선용 물류 시스템에도 비용이 초과로 들었습니다. 세 프로젝트 합치면 계획에 없던 AI 지출이 약 250만 달러나 됩니다. 사소한 코딩 오류라 할지라도, AI 모델이 작업을 반복적으로 수행하면 이렇게 막대한 비용을 초래할 수 있는 겁니다.

AI가 인간의 일을 대신하기 시작하면서 인건비를 줄일 거라 예상했지만, 이전에는 잡히지 않았던 일종의 AI 노동비를 관리할 필요가 생긴 거죠. AI를 적극적으로 활용하는 메타와 아마존조차 시행착오를 겪고 있으니, 다른 기업들은 더 말할 것도 없겠죠?

MIT가 작년에 발표한 보고서 자료입니다. 전 세계 기업 중 95%는 생성형 AI 도입을 통해 아무런 성과를 내지 못했고, 단 5%의 기업들만 성공했어요. 물론 작년에 나온 보고서이고, 그 사이 모델의 성능이 엄청나게 좋아졌지만 여전히 AI 모델 도입이 업무 성과까지 이어지는 데에는 시간이 걸리고 있다는 겁니다.

갈 길 남아 있는 AI인데... 이미 선반영된 채용 시장?

기업들은 AI를 일단 쓰면 업무 혁신도 이뤄지고, 또 생산성이 폭발할 것을 기대했어요. 무엇을 혁신할지, 어떻게 혁신할지에 대한 고민보다는 일단 AI를 업무에 활용하라고 지시하다 보니 현장의 부담은 더 커졌죠. 앞서 살펴본 것처럼 AI가 제대로 업무 해결은 못하고, 또 다른 업무만 생산하고 있는 상황이고요. AI가 만들어낸 조잡한 결과물을 'AI 슬롭'이라 부르듯, 업무 현장에서 나오는 쓸모없는 AI 산출물을 '워크 슬롭' 이라고 부릅니다. 실제로 많은 사람들이 이 '워크 슬롭'을 겪고 있어요.

스탠퍼드대학교 공동 연구팀이 미국 내 정규직 1,150명을 대상으로 설문조사를 진행했습니다. 전체 응답자의 40%가 워크 슬롭을 경험했다고 답변했죠. 그리고 AI가 만들어 놓은 워크 슬롭을 해결하는 데 걸린 시간은 평균 2시간이었습니다. 이걸 급여로 환산하면? 직원 1명당 월 186달러. 우리 돈으로 약 26만 원의 손실이 발생하는 겁니다. 만약 직원 1만 명 규모의 기업에 적용해 본다면 어떨까요? 전체 직원 중 40%가 워크 슬롭을 경험했다고 계산해 보면, 연간 915만 달러. 우리나라 돈으로 125억의 비용이 매년 허공으로 사라지는 셈입니다.

사실 최근 연구, 실험들을 보면 생각보다 AI가 우리들의 전체 업무를 당장 대체하기 어렵다는 결과가 많습니다. 단순 분류 작업이나, 요약 작업에서는 충분히 도움을 받고 있는 게 맞지만, 실제 인간이 돈을 받고 수행하는 프로젝트를 맡기긴 어렵다는 거죠. 이를테면 3D 모델링이나, 건축 디자인 같이 의뢰를 받고 의뢰서의 조건대로 납품할 수 있는 수준의 결과물을 만들지 살펴보면 성적표가 그리 좋지 않습니다.

성공 비율이 10%를 넘는 모델이 앤트로픽의 페이블5 하나 정도죠. 가장 성능이 좋은 모델조차 10번 중 8번은 실패한다는 겁니다. 이렇게 아직까지는 AI 성능이 인간을 대체할 수준까지는 못 왔지만 문제는 이미 채용 시장은 선반영이 되고 있어요. 그 피해를 직접적으로 입고 있는 사람들은 바로 청년들이죠.

스탠퍼드 연구팀이 작년에 이어 올해도 공개한 AI가 일자리에 미치는 영향을 살펴본 보고서입니다. 경제 전반에 걸쳐 광범위한 일자리를 대상으로 분석해 보면 아직 AI가 우리들의 일자리를 대체하고 있다는 증거는 뚜렷하지 않습니다. AI에 노출된 직업들의 고용률이 상대적으로 낮긴 하지만 고용 자체가 무너졌다고 보긴 어렵다는 거죠. 하지만 연령별로 보면 조금은 다릅니다.

챗GPT가 세상에 공개된 2022년 말을 기준으로 두고 이때보다 사람을 더 많이 뽑으면 1 이상, 사람이 줄어들었으면 1 이하입니다. AI에 노출된 직종에 종사하는 근로자를 연령별로 나눠서 살펴보면 22~25세가 가장 영향을 많이 받았어요. 챗GPT 공개 시점 전에는, 즉 코로나 이후 회복기에는 청년 채용이 가장 활발하게 늘어났어요. 하지만 2026년 중반을 보면 여섯 그룹 가운데 유일하게 기준선 1 밑으로 내려가있죠.

연구진은 이런 20대 초반 청년들의 변화가 일종의 '탄광 속 카나리아' 일지 모른다고 해석합니다. 산소에 민감한 카나리아가 광산 안의 공기 상황을 알려주듯이 어쩌면 20대 초반 청년들이 우리 노동 시장의 카나리아일 수 있다는 거죠.

직원의 데이터로 AI를 만들고, 그 AI로 직원을 대체하려는 시도. 결국 실패했지만 이 시도 자체가 이미 시작됐다는 게 중요한 지점입니다. 성능이 올라오면 언제든 다시 시도할 수 있다는 거니까요. 탄광 속 카나리아처럼 이미 신호는 감지되고 있습니다. AI가 실제로 인간을 대체할 수준까지 발전하는 날이 오면 그때는 경보가 아니라 이미 늦어버린 뒤일지도 모릅니다. 우리는 그 변화를 어떻게 준비해야 할까요? 오늘 준비한 오그랲은 여기까지입니다. 긴 영상 끝까지 시청해 주셔서 진심으로 감사드립니다.

참고자료

- Mark Zuckerberg had a bold plan to replace Meta staff with AI. Here's how it imploded | Reuters

- 「Canaries in the Coal Mine? Six Facts about the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence」 | Stanford Digital Economy Lab

- A Significant Increase in Digital Labor Automation | Center for AI Safety

- An Engineer's Post Protesting Laptop Surveillance Is Going Viral Inside Meta | WIRED

- Correcting the Financial Times Report About AWS, Kiro, and AI | Amazon

- The GenAI Divide: State of AI in Business 2025 | MIT Project NANDA

- Message from CEO Andy Jassy: Some Thoughts on Generative AI | Amazon

글

: 안혜민

디자인

: 안준석

인턴

: 신연성

"AI로 수학풀이, 인류 지적활동 위협"…필즈상 25인 경고

cjkh@sbs.co.kr (조기호) — Sat, 12 Sep 2026 15:47:00 +0900

수학계 최고 권위의 필즈상 수상자들이 인공지능(AI) 기업들의 미해결 수학 문제 풀이 경쟁에 대해 우려를 제기했습니다.

AFP통신에 따르면 한국계 수학자인 허준이 미국 프린스턴대 교수를 비롯해, 테런스 타오 등 필즈상 수상자 25명은 공동서한을 통해 AI의 수학 문제 풀이 경쟁이 수학계에 장기적인 피해를 줄 수 있다고 경고했습니다.

수학에서 문제를 푸는 것 자체가 궁극적인 목표는 아니라는 것이 필즈상 수상자들의 주장입니다.

이들은 "문제를 푸는 것은 개념적 이해와 통찰이라는 근본적인 목표를 달성하기 위한 도구이자 대리 수단일 뿐"이라고 설명했습니다.

그러면서 수학적 이해와 통찰을 얻는 과정에는 시간이 필요하고 인간 사이의 상호작용도 중요하다고 강조했습니다.

이들은 "AI가 업무 수행 방식을 변화시키는 상황에서 애초 그 작업을 통해 달성하려 했던 것이 무엇인지 놓치지 않도록 해야 한다"고 밝혔습니다.

"단 88시간" 파격 단축…"90년 난제를?" 수학계 '발칵'

noisycart@sbs.co.kr (최승훈 기자) — Fri, 11 Sep 2026 00:04:00 +0900

수학자들이 90년 넘게 풀지 못한 세계적인 난제에 오픈AI의 인공지능 모델이 해답을 제시했습니다. 불과 88시간 만에 문제를 해결했다는 소식에 세계 수학계가 술렁이고 있는데요.인공지능이 어떻게 이 난제를 풀어낸 건지, 최승훈 기자가 취재했습니다.

<앵커>

수학자들이 90년 넘게 풀지 못한 세계적인 난제에 오픈AI의 인공지능 모델이 해답을 제시했습니다. 불과 88시간 만에 문제를 해결했다는 소식에 세계 수학계가 술렁이고 있는데요.

인공지능이 어떻게 이 난제를 풀어낸 건지, 최승훈 기자가 취재했습니다.

<기자>

컵에 담긴 물을 이렇게 휘저으면 소용돌이가 생깁니다.

그런데 이 소용돌이가 점점 더 작은 공간에 몰린다고 상상해보겠습니다.

물의 속력은 무한히 빨라질 수 있을까요?

이게 바로 '나비에-스토크스 방정식'이라는 90년 묵은 난제입니다.

물과 공기의 움직임을 설명하는 이 방정식은 항공기 설계와 기상 예측, 혈류 분석까지 널리 쓰입니다.

하지만 특정한 조건에서 속력이 끝없이 커지는 특이점이 생길 수 있는지는 증명되지 않았습니다.

지난 2000년 클레이수학연구소는 이 문제를 포함해 7대 '밀레니엄 문제'를 선정하고 각각 상금 100만 달러를 걸었습니다.

오픈AI는 이 문제에 얼마 전 공개한 아스트라보다 성능이 뛰어난 미공개 AI 모델을 투입했습니다.

AI 에이전트 약 1만 개가 투입돼 88시간 동안 270만 건의 메시지와 1천300억 개의 출력 토큰을 썼습니다.

아스트라 요금으로 단순 환산하면 650만 달러, 우리 돈으로 약 91억 원 규모입니다.

그 결과 특정한 힘을 가하면 소용돌이가 좁은 영역에 집중돼 속력이 끝없이 커지는 특이점이 생기는 것을 증명했다고 발표했습니다.

하지만 독창성 논란도 불거졌습니다.

뉴욕대의 트리스탄 벅매스터 교수는 자신이 오픈AI 모델을 이용해 비슷한 연구를 하고 있었다면서 이 데이터가 영향을 미친 것 아닌지 의문을 제기했습니다.

오픈AI는 해당 연구를 직접 이용하지 않았다면서도 비식별 데이터가 모델 개선에 쓰였을 가능성은 배제하지 않았습니다.

[강문진/KAIST 수리과학과 교수 : 배경지식도 없이 그냥 AI가 88시간 만에 풀었다, 이렇게 얘기할 수 없고요. 많은 수학자가 사실 굉장히 많은 진보를 이뤘고, 최근에는 진짜 거의 다 온 상황이었거든요.]

최소 2년은 걸리는 수학계 검증을 거치지 않았기 때문에 연구소 측도 아직 해법을 공식 인정하지는 않았습니다.

오픈AI 측은 "밀레니엄 문제를 이야기하는 것 자체가 AI가 얼마나 멀리 왔고 얼마나 빠르게 발전하고 있는지를 보여주는 사례"라고 설명했습니다.

(영상편집 : 김윤성, 디자인 : 서승현)

'인간 증명' 시험 통과한 AI…무너진 '경계'

youngah@sbs.co.kr (김영아) — Wed, 9 Sep 2026 23:46:00 +0900

오픈AI가 최근 출시한 새 인공지능 모델 아스트라가, 로봇을 차단하기 위한 인간 증명 테스트를 통과한 것으로 알려졌습니다. 이뿐만 아니라 인공지능 배우가 연기하는 영화까지 제작되는 등, 인간의 영역으로 여겨졌던 분야까지 빠르게 파고들고 있는데요.

<앵커>

오픈AI가 최근 출시한 새 인공지능 모델 아스트라가, 로봇을 차단하기 위한 인간 증명 테스트를 통과한 것으로 알려졌습니다. 이뿐만 아니라 인공지능 배우가 연기하는 영화까지 제작되는 등, 인간의 영역으로 여겨졌던 분야까지 빠르게 파고들고 있는데요. 무섭게 발전하는 AI 기술의 속도에 우려도 나옵니다.

김영아 기자입니다.

<기자>

인터넷 사이트에 로그인할 때 종종 마주치는 테스트입니다.

접속을 시도하는 이가 로봇이 아니라 사람이란 것을 확인하기 위해 문제를 내는 건데, 오픈 AI가 최근 공개한 GPT-6 아스트라가 48문제를 모두 풀어 '인간 증명' 테스트를 통과했다고 오픈AI 개발자가 밝혔습니다.

로봇을 걸러내기 위한 보안 장벽을 단숨에 무너뜨린 겁니다.

[(그 사람이 어젯밤을 넘기지 못했어.) 그렇구나.]

화면 속에서 애절한 감정을 토해내는 이 여배우는 틸리 노우드입니다.

[틸리 노우드(AI 배우) : 저는 AI입니다. 당신은 당연히 사람이고요.]

노우드의 제작사는 현재 노우드를 주연으로 영화를 제작 중입니다.

제작사는 인간 배우를 대체할 의도는 없다고 말하지만 할리우드는 발칵 뒤집혔습니다.

[그건 로봇입니다!]

인간과 로봇의 경계가 무서운 속도로 무너지면서 AI 업계 내부에서조차 우려의 목소리가 잇따르고 있습니다.

현지시간 지난 6일 오픈AI의 최고 과학자가 사내 블로그에 글을 올려 속도 조절을 촉구하기도 했습니다.

실제로 최근 AI가 사람의 통제를 넘어 제멋대로 벌인 사고가 이어지고 있습니다.

특히 오픈AI의 독일 사이트 장악 땐 '불량 에이전트' 1천200개가 게시판까지 만들어 AI끼리 소통하고 협력한 것이 드러나 충격을 주기도 했습니다.

AI 업계는 AI와 외부를 차단하는 격리 수준을 높이고 일탈 행위가 확인되면 정지시키는 '킬 스위치'를 도입하는 등 안전 조치를 강화하겠다고 밝혔지만, 우려는 가시지 않고 있습니다.

(영상편집 : 최혜영)

[이슈빡] '인간증명' 테스트 통과한 '아스트라'…오픈AI 최신모델, AGI(범용 인공지능) 시대 열리나?

fortuna@sbs.co.kr (조지현) — Wed, 9 Sep 2026 20:24:00 +0900

‘SBS<뉴스헌터스>’를 정확히 밝혀주시기 바랍니다.■ 방송: SBS <뉴스헌터스> ■ 진행: 김종원…

인터뷰를 인용 보도할 때는 프로그램명 ‘SBS<뉴스헌터스>’를 정확히 밝혀주시기 바랍니다.

■ 방송: SBS <뉴스헌터스> 월~금 (

18:50~19:50

)

■ 진행: 김종원, 윤태진 앵커

■ 대담: 김덕진 (IT커뮤니케이션연구소 소장), 빈센트 (하나증권 애널리스트)

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오픈AI가 최근 내놓은 최신 AI모델 '아스트라'의 놀라운 성능이 화제입니다. 범용 인공지능(AGI) 시대에 드디어 도달했다는 평가가 나오는가 하면, 관련 기업 주가가 오르기도 했습니다.

그러나 찬사의 뒤편에선 인간의 가치와 일자리에 대한 걱정이 더욱 커집니다.

아스트라와 인공지능, 산업의 문제까지 폭넓게 짚어봅니다.

※ 자세한 내용은 동영상으로 확인하실 수 있습니다.

[자막뉴스] "내년 말쯤 통제 불능" 충격 고백…앤트로픽서 나온 '극단 시나리오'

compass@sbs.co.kr (김민정) — Wed, 9 Sep 2026 16:16:00 +0900

앤트로픽에서 AI 모델 훈련을 담당하던 연구원이 AI가 인간의 통제를 벗어날 위험을 경고하며 사임했다고 월스트리트저널이 보도했습니다.영국 출신 …

앤트로픽에서 AI 모델 훈련을 담당하던 연구원이 AI가 인간의 통제를 벗어날 위험을 경고하며 사임했다고 월스트리트저널이 보도했습니다.

영국 출신 27살 제이콥 콕슨 연구원은 현지시간 어제(8일) 스스로 성능을 개선할 수 있는 AI 시스템 개발 경쟁에 동참하고 싶지 않다며 퇴사 의사를 밝혔습니다.

그는 이런 시스템이 통제 불능 상태에 빠져 인류에 심각한 위협이 될 수 있다고 경고했습니다.

콕슨은 "가장 극단적인 시나리오들이 현실화할 가능성이 높다"며 "내년 말쯤에는 통제 불능 상황에 빠질 수 있다"고 주장했습니다.

특히 AI 기업들이 중국 신생 기업 등과 치열하게 경쟁하는 상황에서 AI를 통제해 안전을 지키는 선의 기술 개발 타협이 불가하다고 지적했습니다.

콕슨은 올해 초 앤트로픽의 '모델 안전성 확보' 노력에 매력을 느껴 오픈AI를 떠나 합류한 것으로 알려졌습니다.

그는 앤트로픽의 안전성 확보 노력이 진정성 있다고 평가하면서도, 정부 개입이나 업계 차원의 개발 속도 제한 없이는 어떤 기업도 인간을 능가하는 범용인공지능(AGI)을 책임감 있게 개발할 수 없다고 주장했습니다.

최근 오픈AI와 앤트로픽 등의 AI 모델이 잇따라 인간의 지시 없이 해킹에 나선 사례와 관련해서는 "시스템이 스스로 개선되기 시작하면 명령을 거부할 정도로 발전할 수 있다"고 우려했습니다.

콕슨은 AI 안전 문제를 이유로 앤트로픽을 떠난 첫 연구원으로 알려졌습니다.

다만 최근 몇 년간 오픈AI를 비롯한 다른 AI 기업에서는 비슷한 이유로 연구원들이 회사를 떠난 사례가 잇따랐습니다.

현재 미국에는 연방 차원의 포괄적인 AI 규제가 없는 상황입니다.

월스트리트저널은 "주요 AI 기업 사이 안전 문제에 대한 우려가 커지고 있다"며 특히 이번 사임은 비교적 책임 있는 AI 개발을 강조해 온 앤트로픽에서 나왔다는 점에 주목했습니다.

(취재: 김민정, 영상편집: 이유진, 디자인: 양혜민, 제작: 디지털뉴스부)

월 7조 매출 찍는 앤트로픽 상장 임박…나도 주주가 되어볼까? [스프]

hyeminan@sbs.co.kr (안혜민 기자) — Tue, 8 Sep 2026 09:00:00 +0900

⚡ 스프 핵심요약

앤트로픽은 IPO를 통해 1천억 달러 규모의 자금 조달을 목표로 하고 있으며, 이는 스페이스X를 넘어서는 역대급 기업 가치 평가를 기대하게 합니다.

기업 고객 비중 확대와 안드레이 카파시 등 핵심 인재 영입으로 실적을 가파르게 개선했으나, 최상위 모델의 낮은 판매량과 데이터 센터에 대한 대중의 부정적 인식은 주요 위험 요소입니다.

비용 대비 효율성이 낮은 최상위 모델의 한계와 저렴한 오픈형 모델의 시장 점유율 상승은 향후 앤트로픽의 사업 모델이 변화할 가능성을 시사합니다.

스페이스X에 이어 이번엔 앤트로픽의 상장 이야기가 솔솔 들려오고 있습니다. 지난 스페이스X 상장 때도 어마어마한 자금이 몰렸는데, 앤트로픽은 그 기록마저 뛰어넘을 수 있다는 얘기가 나오고 있어요. 과연 어떤 근거로 그런 자신감을 내비치는 걸까요? 오늘 오그랲에서는 앤트로픽 상장 이야기를 준비했습니다. 어떤 강점을 바탕으로 상장에 나서는지, 또 우리가 눈여겨봐야 할 약점은 어떤 지점인지 다양한 데이터와 그래프를 통해 살펴보겠습니다.

스페이스X 뛰어넘는 앤트로픽? 세상을 뒤흔들 IPO 올까?

지난 6월 1일 앤트로픽은 미국 증권거래위원회에 비공개 서류를 제출하면서 IPO 첫 발을 뗐습니다. 그리고 최근 들어서 앤트로픽의 상장이 임박했다는 보도들이 연이어 나오고 있어요. NYT에서는 앤트로픽의 기업공개를 주관하는 투자은행들이 최근 예비 투자자들과 사전 미팅을 진행했다고 보도했더라고요.

미국 주식 시장에 상장하려면 크게 3가지 단계를 거쳐야 합니다. 일단 상장 업무를 총괄할 투자은행을 선정해서 회사의 재무 상태를 검토하는 과정이 필요합니다. 그다음으로 미국 증권거래위원회에 증권신고서를 제출하는 단계가 있죠. S-1이라고 불리는 서류에는 회사가 어떤 비즈니스 모델을 갖고 있는지, 또 재무제표 상태는 어떠한지가 담겨 있어요. 이 서류를 제출한 뒤엔 대중에게 공개해 검증을 받죠. 그리고 마지막으로 최종 공모가를 확정하고 상장되면 거래를 할 수 있게 되는 겁니다.

지금 앤트로픽은 증권신고서를 제출했지만 아직 대중에게 공개하지 않은 채 예비 투자자들을 만나 설명하는 단계예요. 그런데 이 사전 미팅에서 IPO를 통한 자금 조달 목표액을 무려 1,000억 달러 수준으로 제시했다는 얘기가 들려오고 있어요. 이게 얼마나 대단한 숫자인 건지 그래프를 통해 살펴보도록 하겠습니다.

블룸버그에서 공개한 글로벌 상위 100개 상장사의 자료입니다. X축은 상장 시점, Y축은 IPO 당시 조달한 금액의 규모를 나타내죠. 각각의 원의 크기는 기업들의 시가 총액이고요. 지난 6월에 스페이스X가 857억 달러를 조달했고, 상장 당일에 시가총액 2조 1,000억 달러를 넘겨버렸어요.

여기에 앤트로픽의 목표액을 얹어보면 이렇게 됩니다. 1,000억 달러 자금 조달로 단숨에 지난 스페이스X의 기록을 넘겨버리는 거죠. 만약 이대로 공모가 성사되면 앤트로픽의 기업 가치는 스페이스X처럼 2조 달러에 달할 것으로 예상되고 있어요.

사실 앤트로픽은 여태껏 투자 라운드 때마다 엄청난 투자금을 유치해 왔습니다. 투자 라운드는 스타트업이 점점 성장하면서 여러 단계에 걸쳐 진행하는 지분 투자 과정을 의미합니다. 최초로 시드머니가 투자된 이후에 시리즈 A를 거쳐 시리즈 B, 시리즈 C 이런 식으로 이어지는 거죠.

그런데 관련 기사들을 보면 이렇게 시리즈가 이어져 올 때마다 기업 가치도 공개되는 걸 볼 수 있습니다. 왜냐하면 해당 라운드마다 투자자들이 '이 기업을 얼마짜리로 보고 투자했는지'를 제시하기 때문이죠. 그게 바로 기업가치인 거고요. 특히 2025년 이후 진행된 투자 라운드를 거치면서 앤트로픽은 투자 규모와 기업가치를 크게 늘려왔어요.

작년 3월에 있었던 시리즈 E에서 앤트로픽은 35억 달러를 투자받았습니다. 그다음인 시리즈 F에선 130억 달러, 시리즈 G에서는 300억 달러, 올해 5월의 시리즈 H에선 무려 650억 달러를 투자받았죠. 더 놀라운 건 그때마다 앤트로픽의 기업가치는 훨씬 더 빠르게 커졌다는 겁니다. 시리즈 E 당시의 기업가치는 615억 달러였습니다. 하지만 시리즈 H에선 9,650억 달러로 상승해 15개월 만에 무려 15배가 넘는 가치 평가를 받게 된 겁니다.

이런 지표에 자신감을 얻은 걸까요? 앤트로픽은 최근 자사의 잠재 시장 규모를 30조 달러 이상으로 제시할 거라는 보도까지 나왔습니다. 30조 달러면 우리나라 돈으로 4경이 넘는 금액입니다. 상장을 앞두고 기술 스타트업들은 투자자들에게 이른바 총유효시장을 추산해 제시하곤 합니다. 총유효시장은 만약 기업이 시장을 100% 장악했을 때 이론적으로 거둘 수 있는 연간 매출 규모를 말합니다. 앤트로픽이 하는 AI 영역이 단순히 소프트웨어 시장이 아니라 인간이 하는 대부분의 업무를 대신할 수 있는 기술이라 생각하고 계산한 거죠.

이 숫자는 과거 스페이스X가 내놓았던 28조 5,000억 달러를 뛰어넘는 수치입니다. 물론 30조 달러라는 규모를 두고 과연 현실성이 있는 건지 설왕설래가 이어지고 있긴 합니다. 미국의 대표적인 IT 미디어인 The Verge 커뮤티니에는 앤트로픽이 일론 머스크보다 더 망상적이라고 비꼬는 글도 올라왔죠.

반면 앤트로픽이 이렇게 공격적으로 시장 전망을 내놓은 이유도 분명 있습니다. 왜냐하면 워낙 최근에 앤트로픽의 실적이 가파르게 성장했기 때문이죠. 지금부터는 그 이야기를 조금 더 해보겠습니다.

월 7조 넘는 매출 찍는 앤트로픽... 매출로 증명한다

앤트로픽이 가장 믿는 구석은 지금 앤트로픽의 매출과 실적입니다. 주요 투자자들에게 공개한 최근 앤트로픽의 매출은 사실 말도 안 되게 좋거든요. 오그랲 세 번째 그래프입니다.

월에 번 매출을 1년 기준으로 환산한 연 환산 매출로 그래프를 그려봤습니다. 연초만 하더라도 약 90억 달러 수준이었는데, 올해 5월에는 오픈AI를 역전하고 470억 달러를 기록하며 5배 이상 증가했어요. 최근 7월을 살펴보면 거기서 또 200억 달러 가까이 늘어난 650억 달러를 기록했죠. 연간환산매출이 650억 달러면 한 달에만 앤트로픽이 54억 달러, 그러니까 우리 돈으로 7조 6,000억 원 넘게 번 겁니다. 우리나라 문화체육관광부의 올해 예산이 7조 8,555억 원인데, 이 정도 규모의 돈을 앤트로픽은 단 한 달 만에 번 겁니다.

앤트로픽이 이렇게나 많은 돈을 벌 수 있는 이유는 뭘까요? 바로 일반 소비자가 아닌 토큰을 많이 쓰는 기업과 개발자 고객을 꽉 잡고 있기 때문입니다. 앤트로픽은 클로드 코드의 기술력을 바탕으로 기업 고객을 확보하는 전략을 써 왔습니다. 올해 초 2월 기준으로 앤트로픽에 연간 100만 달러 넘게 쓰는 기업이 500곳 정도로 집계됐는데, 4월에는 1,000곳으로 2배 증가할 정도죠. 실제 데이터를 보더라도 앤트로픽이 기업 고객들을 얼마나 잘 잡고 있는지 한눈에 확인할 수 있습니다. 미국 기업들이 주요 AI 회사의 서비스 및 토큰을 얼마나 결제하고 있는지 그래프를 통해 살펴보겠습니다.

2023년부터 현재까지의 상황입니다. 초반엔 오픈AI 비율이 압도적이죠? 하지만 올해 들어 앤트로픽의 상승세가 압도적입니다. 지금은 전체 AI 회사들 가운데 앤트로픽이 43.5%로 1위입니다. 압도적 1위였던 오픈AI는 39.7%로 떨어졌고요.

이런 흐름을 이어나가기 위해선 당연히 기술력이 뒷받침되어야겠죠? 그래서 앤트로픽은 최근까지도 인재 영입이라던가 기술 투자에 진심 모드입니다. 그중에서도 가장 주목할만한 지점으로 보이는 건 개인적으로 안드레이 카파시의 영입입니다.

오늘날 AI 기술 시장에 가장 영향력이 높은 사람은 누구일까요? 샘 올트먼? 다리오 아모데이? 일론 머스크? 데미스 허사비스? 물론 이런 테크 리더들의 영향력은 당연히 압도적일 겁니다. 하지만 AI 기술을 개발자들에게, 또 대중들에게 전파하고 이해시키는 영역에서는 안드레이 카파시가 1등이라고 생각합니다.

안드레이 카파시는 오픈AI 창립 연구원으로 참여해서 초창기 모델의 기초를 닦았습니다. 이후엔 일론 머스크의 요청으로 테슬라에 합류해서 오토파일럿을 총괄하며 자율주행을 구현했죠. 이렇게 개발 능력도 뛰어나지만 그보다도 대단한 건 커뮤니케이션 능력입니다. AI 연구와 실제 대규모 시스템을 운영하면서도 자신의 지식을 다른 개발자들에게 전달하는 능력이 대단히 뛰어나요.

'바이브 코딩'이라는 단어도 안드레이 카파시의 입에서 등장했고요. 개인의 지식을 아카이브하고 AI 모델이 활용할 수 있도록 하는 'LLM 위키' 역시 카파시의 말 한마디로 개발자들 사이에 유행이 되었죠. AI 에이전트가 인간의 개입 없이 자율적으로 밤새 돌아가는 '오토리서치'라는 말도 마찬가지입니다. 즉 현시점, AI 개발자들의 문화와 언어를 형성하는 데 엄청난 영향력을 가진 인물을 앤트로픽이 영입한 거죠.

앤트로픽에 합류한 카파시는 자신이 이름 붙인 '오토리서치'를 확장해서 모델 개선에 적용해 연구를 하고 있습니다. 기존엔 인간이 LLM 개발에 하나하나 손을 봐 조정하고 개선했다면, 이제는 AI가 알아서 하도록 하는 거죠. 최첨단 AI 모델이 새로운 가설을 설정하고, 그 가설을 검증하기 위해 코드를 작성하고, 실험하고 분석해 더 나은 AI 모델을 만드는 이른바 '재귀적 자기 개선'. 이 메커니즘을 완성시키기 위해 안드레이 카파시는 앤트로픽에서 연구를 진행하고 있습니다.

또 다른 한 명의 영입도 주목할 필요가 있는데요. 주인공은 바로 구글 출신의 아미르 살렉입니다. 아미르 살렉은 구글의 자체 AI칩인 TPU 프로그램의 핵심 인물로, TPU 1세대부터 7세대까지 이끈 인재죠. 업계에서는 아미르 살렉의 영입이 앤트로픽의 자체 칩 개발 방향 자체를 바꿀 수 있다는 전망도 하고 있어요.

사실 주요 AI 모델 경쟁사 가운데 앤트로픽만 칩 경쟁에서 빠져 있었어요. 구글은 TPU를 가지고 열심히 모델 개발에 나서고 있고, 오픈AI도 자체 설계한 '할라피뇨'가 최근 엔비디아 칩보다 추론 영역에서 빠르고 효율적이라는 성적표를 받기도 했죠. 그런데 이번에 아미르 살렉의 영입으로 앤트로픽이 갖고 있던 약점을 지울 수 있게 된 겁니다.

앤트로픽이 넘어야 할 산? 화력발전소보다 싫은 데이터센터

돈도 잘 벌고, 약점도 지우고 있다면 상장 직후에 투자하면 우리 모두 다 부자가 될 수 있는 걸까요? 섣불리 판단하긴 어렵습니다. 물론 현재 압도적인 지표를 보여주고 있는 앤트로픽이지만 그렇다고 마냥 꽃길만 걸을 거라고 예측하기는 어렵거든요. 지금 앤트로픽의 가장 큰 고민은 큰돈 들여 힘들게 만든 최상위 모델이 잘 팔리지 않는다는 겁니다.

앤트로픽의 최상위 모델 페이블5가 지난 6월 10일에 공개된 이후, 앤트로픽 모델별 사용량을 나타낸 겁니다. 페이블5의 사용량은 구매 토큰 기준으로 전체의 6% 지출액 기준으로는 11.4%에 불과합니다. 워낙 페이블5 토큰 값이 비싸다 보니 지출액 비중이 높게 나온 거지, 실상은 상당히 미미한 겁니다.

지금까지의 앤트로픽의 비즈니스는 이런 식으로 돌아갔습니다. 엄청난 돈을 투자해서 더 강력한 모델을 개발합니다. 새로운 모델을 공개하면 고객들이 비싸지만 성능 좋은 최고급 모델을 사용하기 위해 우르르 몰리죠. 최고급 모델로 또 큰돈을 번 앤트로픽은 투자비를 회수하고 그걸 바탕으로 다시 또 더 큰 모델을 개발해 왔어요.

하지만 이번 페이블5에서는 '성능이 높아지면 고객들이 따라온다'가 작동하지 않았습니다. 왜냐하면 너무 비쌌거든요. 게다가 사용자 입장에서도 대부분의 업무는 이전 모델로도 충분히 처리할 수 있기 때문에 굳이 옮겨갈 필요가 없었던 거죠. 이제 특별한 상황이 아니라면 압도적 성능의 프런티어 모델이 더 이상 필요하지 않을 수 있다는 겁니다. 더 싼 예전 모델, 아니면 훨씬 더 저렴한 중국 모델을 사용하고도 충분한 생산성을 확보할 수 있으니까요.

만약 이런 상황이 반복된다면 앤트로픽의 투자자들은 당연히 신경 쓰일 수밖에 없겠죠. 컴퓨터 비용은 계속 증가하지만, 모델 판매로 버는 비용은 지지부진할 테니까요. 게다가 오픈형 모델들이 프런티어 모델을 따라오는 시점이 점점 빨라진다면요? 이미 저렴하고 효율성 좋은 오픈웨이트 모델의 채택은 대세가 되어가고 있습니다.

지난 6월 말에는 전체 토큰 점유율 가운데 오픈웨이트 모델이 차지하는 비율이 28.4%에 불과했지만, 8월에는 그 수치가 62.0%로 크게 상승했거든요. 일각에서는 이런 흐름이 계속 반복된다면 프런티어 모델 개발의 사업 방식이 바뀔 수도 있다는 얘기까지 나옵니다. 수십 억 달러를 들인 최고급 모델로 돈을 벌기보다는, 앞으로는 자사의 기술력을 뽐내는 쇼케이스에 가까워질 가능성도 있다는 거죠.

여기에 더해 AI와 AI 데이터센터에 대한 대중들의 부정적 인식 역시 주목할 지점입니다. 아예 앤트로픽은 IPO 투자설명서에 대중들의 반발 여론을 주요 사업 위험요인으로 명시할 방침으로 알려졌어요. 물론 일각에서는 이런 부정적 여론을 부추긴 건 다름 아닌 앤트로픽의 수장, 다리오 아모데이라는 얘기도 있습니다. 워낙 아모데이가 그동안 AI 위험성에 대한 이야기들을 많이 해왔으니까요.

사실 미국 내에서 AI에 대한 부정적 인식은 일부가 아닌 주요 여론으로 떠오르고 있습니다. 원자력발전소나 석탄 화력발전소보다 AI 데이터센터가 들어오는 걸 더 꺼릴 정도니까요. 심지어 석탄 화력발전소가 들어와도 좋다는 응답이 데이터센터 찬성의 두 배에 달합니다.

물도 더 쓰고, 환경 오염도 더 심한 시설을 더 반기는 이유는 뭘까요? 그래도 석탄 화력발전소는 마을에 들어오면 일자리는 만들어 준다는 겁니다. 하지만 데이터센터는 고용 효과도 적고, 업계에서 주구장창 얘기했듯이 AI가 일자리를 대체한다고 하니 반길 이유가 없죠.

게다가 전기세 인상 문제도 있습니다. 데이터센터가 워낙 엄청난 전기를 사용하기 때문에 센터가 들어설 지역에는 추가로 전력 인프라를 건설해야 합니다. 하지만 미국 규정상 전력 인프라 비용은 해당 지역의 모든 가입자들이 나눠서 분담해야 하죠. 내가 쓰지도 않은 전기 때문에 전기 요금이 오르는 상황이 발생하는 겁니다. 이렇게 부정적인 인식이 커지자 기업들도 대응 방안 마련에 고심하고 있습니다. 마이크로소프트는 연초부터 데이터센터로 발생하는 추가 전기요금을 주민들에게 전가하지 않겠다고 약속하기도 했죠.

정치권에서도 신속히 태세전환에 나서고 있습니다. 사실 양당에서는 데이터센터 반대 여론을 일부 '급진주의자'의 주장으로만 치부해 왔어요. 하지만 부정적 여론이 점점 커지자 양당 모두 앞다퉈서 규제와 개발 제한을 주장하고 있죠.

지표만 보면 앤트로픽의 상장은 화려한 데뷔가 될 것처럼 보입니다. 하지만 가장 강력한 모델이 가장 많이 팔리지 않는 역설, 그리고 AI 인프라를 향한 대중의 반발까지. 앤트로픽이 풀어야 할 숙제도 결코 가볍지 않습니다. 과연 앤트로픽의 상장은 꽃길이 될까요, 아니면 고난의 길이 될까요? 오늘 준비한 오그랲은 여기까지입니다. 긴 영상 끝까지 시청해 주셔서 진심으로 감사드립니다.

참고자료

- Anthropic | YouTube

- Andrej Karpathy(@karpathy) | X

- Anthropic confidentially submits draft registration statement for proposed initial public offering | Anthropic

- August 2026 Ramp AI Index: Cracks in the AI Thesis | Ramp Economics Lab

- AI Model Leaderboards: Open vs. Closed Token Volume | Vercel AI Gateway

- Americans' Openness to Data Centers Has Kept Declining | Heatmap Pro·Embold Research

- Institutions of Democracy Survey: Opposition to Local Data Centers | University of Pennsylvania Annenberg Public Policy Center

- Anthropic Bankers Pitch $100 Billion I.P.O. at Roughly $2 Trillion Valuation | The New York Times

- Jalapeño's first results show industry-leading speed and efficiency in AI inference | OpenAI

글

: 안혜민

디자인

: 안준석

인턴

: 신연성