Anthropic 공동창업자 톰 브라운: GPT-3 개발, Claude 코드의 비밀, 대규모 AI 인프라의 현재와 미래

요약
톰 브라운은 OpenAI에서 GPT-3를 만들고 Anthropic을 공동 창업한 스스로 배운 엔지니어입니다. 이 영상에선 그가 MIT 졸업 이후 창업가, 엔지니어, AI 연구자로 성장하며 발견한 스케일링 법칙(scaling laws)과 그 파급력, Claude의 개발 배경 및 AI 인프라 구축의 미래, 그리고 지금 AI를 공부하려는 젊은 엔지니어들에게 주는 조언이 생생하게 다뤄집니다. 실제 경험담과 구체적 예시, 흥미로운 뒷이야기가 많이 등장합니다.

1. 실패에서 성공으로: MIT 졸업 후 창업가의 길

톰 브라운은 21세에 MIT를 졸업한 뒤, 친구들이 시작한 스타트업 'Linked Language'에서 첫 스타트업 경험을 쌓습니다. "대학교 때는 누가 시킨 일만 하는 강아지 같았다면, 창업은 사냥을 하는 늑대처럼 진짜로 살길을 찾아야 한다는 마음가짐이 생겼다"고 회상합니다.

"회사가 기본적으로 죽게 내버려두면 진짜 죽는다. 모두가 알아서 움직여야 했고, 이게 되게 값진 경험이었다."

이후 그는 직접 창업으로 이어집니다. "거대 기술 기업에 들어갈 수도 있었지만, 스타트업만의 주체적이고 모험적인 분위기가 더 끌렸다"고 밝힙니다.

2. 초창기 창업 경험: 그루퍼와 새로운 네트워킹 실험

톤 브라운은 후에 YC(와이컴비네이터) 출신 동료들과 그루퍼(Grouper)라는 독특한 데이팅 서비스를 시작합니다. 이 서비스는 3명씩의 그룹을 매칭해 친구와 함께 모임을 만들 수 있게 했죠.

"나는 정말 어색한 사람이었는데, 친구들이랑 안전하게 밖에 나가서 새로운 사람을 만날 수 있는 서비스가 필요했다. 바로 그게 Grouper의 목적이었다."

아직 AI가 도입되기 전이라, 실제로 팀원들이 직접 매칭을 하는 방식이었고, 이 당시의 경험은 OpenAI의 그렉 브록만(Greg Brockman)과의 인연으로 이어집니다. 그렉이 Grouper에 반복적으로 참여하며 친분을 쌓았고, 나중에 OpenAI와의 연결고리가 됩니다.

경쟁 업체인 Tinder의 등장은 Grouper가 해결하려던 문제를 더 매끄럽게 해결하며, "좋은 솔루션이 나타났을 땐 미련 없이 박수 쳐주자"고 유쾌하게 인정합니다.

3. OpenAI 입사와 AI 커리어의 시작

그루퍼 이후, 톰은 "언젠가 우리의 삶을 바꿀만한 AI가 나올 수도 있는데, 내가 조금이라도 힘이 되고 싶었다"는 생각으로 AI 연구에 뛰어듭니다. 하지만 불안도 컸습니다.

"대학교에서 선형대수학 B-를 받았으니, 진짜로 AI 연구를 해도 되는 수준일까?"

직접 6개월 간 자습 계획을 세워, 머신러닝 코세라 강의, Kaggle 프로젝트, 통계학·선형대수 교재, 그리고 직접 GPU 구입해서 SSH로 접속해 공부하기 등, 매우 구체적인 실천 방식이 인상적이었습니다.

"OpenAI에 들어가고 싶어서 그렉에게 '바닥 쓸고 뭐든 할 테니 도와주고 싶다'고 메시지를 보냈다. 그는 '기계학습과 분산 시스템을 잘 아는 사람이 부족하다'며 긍정적으로 답해줬다."

결국 OpenAI에 입사 후, 처음 9개월간은 머신러닝이 아닌 스타크래프트 환경 개발 등의 엔지니어링을 담당하며 입지를 다진 뒤 본격적으로 AI 연구팀에 합류합니다.

4. GPT-3와 스케일링 법칙의 발견

OpenAI에서 톰 브라운은 GPT-3 개발에 핵심 역할을 맡게 됩니다. 특히 GPT-3의 발전에서 "더 큰 규모로 학습시키면 무조건 더 똑똑해진다"는 스케일링 법칙(scaling laws)의 발견이 결정적이었습니다.

"스케일링 법칙 그래프가 12자릿수에 걸쳐 곧은 직선으로 그려지는 걸 보고 충격을 받았다. 이렇게 큰 규모에서도 일직선이 나오는 건 처음 봤다."

이 논문과 함께 알고리즘 효율성의 개선이 더해지며 "앞으로 몇 년간 지능이 기하급수적으로 늘어날 것"이 명확하게 보였다고 합니다.

이때 업계 내에서는 "단순히 돈으로 밀어붙이는 짓"이라는 비판도 많았지만, 결과적으로 "바보 같은 방법이지만 진짜 작동하는 방법"이라는 신념이 승리합니다.

"앤트로픽(Anthropic)의 슬로건도 사실 '작동하는 바보 같은 방법을 하자'였다."

5. 앤트로픽(Anthropic) 분사와 미션 중심 조직 만들기

GPT-3 개발팀은 OpenAI에서 스케일링과 안전을 최우선으로 삼는 분위기를 주요 가치로 여겼는데, 이 핵심 팀 중 일부가 모여 2020년 앤트로픽을 창업합니다.

"딱 봤을 때 우리가 성공할 거란 생각은 거의 들지 않았다. OpenAI는 막대한 자본에 스타급 멤버가 가득했다. 우리는 단지 7명, 그것도 팬데믹 한복판에 모여 막연하게 미션에 집중하고 있었다."

그럼에도 불구하고 초기 멤버 모두가 "미션에 진심인 사람들"이었기에 조직이 큰 규모(2025년 기준 2,000명)로 성장해도 '정치'보다 '목적'이 흔들리지 않을 수 있었다고 강조합니다.

6. 클로드(Claude)의 등장과 제품 개발 과정

Anthropic의 첫 목표는 실제로 쓸 수 있는 대규모 언어모델 학습 인프라 구축이었습니다. 초창기엔 슬랙봇 형태의 Claude 1이 내부적으로만 운영됐고, "이걸 외부에 출시해도 정말 세상에 도움이 될까?" 하는 고민이 많아, 실제 제품 런칭에는 오랜 시간이 걸렸습니다.

"우리가 제품을 내놓아야 한다고 확신하지도 못했고, 심지어 초반엔 서버 인프라도 제대로 없었다."

하지만 ChatGPT의 대성공(2022년 말)이 계기가 되어, 2023년부터 외부 API와 서비스가 본격적으로 오픈되고, Claude 3.5 Sonnet의 돌풍으로 시장 판도가 바뀌기 시작합니다.

7. 코드 코딩 경쟁력: 내부 필요가 최고의 제품으로

Claude 3.5 Sonnet에서 코드 생성・분석 기능이 압도적으로 좋아지면서 개발자들이 주로 선택하는 모델이 됩니다.

"특히 YC(와이컴비네이터) 스타트업 창업자들에게 코드 작업용 선호 모델이 2024년부터 급격히 Claude로 쏠렸다. 심지어 지금은 80~90%까지도 높아진 것 같다."

클로드가 코딩에 강점을 가진 건 "누가 지시해서가 아니라 오거나이제이션 내 '코딩을 정말 잘하는 모델이 필요하다'는 열망이 조직 내부에 많았기 때문"이라 밝혔습니다.

그리고, Claude Code라는 자체 코딩 툴은 사실 원래 내부용으로 시작돼:

"우리 Anthropic 개발자들이 필요해서 만든 툴이었고, 진짜로 외부에서 이 정도 반응이 나올 줄은 예상 못 했다."

여기서 중요한 교훈이 "진짜 사용자를 잘 아는 사람이 최고의 제품을 만든다"는 점이었습니다.

"우리가 경쟁 우위를 가질 수 있던 건, 외부 스타트업도 만들 수 있을 만큼의 도구였지만, Claude라는 사용자를 가장 잘 아는 우리가 만든 게 차이였다."

8. 벤치마크, 제품성, 그리고 진짜 가치

재미있는 점은, 벤치마크 평가와 실제 사용자 선호가 일치하지 않는 현상입니다.

"벤치마크는 '시험점수'와 같아서, 그것만 잘 맞추는 팀이 따로 있을 정도다. 우리는 시험점수 올리는 데 집중하지 않는다. 내부에서는 실제로 우리가 원하는 것에 대한 평가 기준이 따로 있다."

또한 Claude의 '성격', 즉 대화의 따뜻함, 다정함 역시 "정량적으로 측정하기 어렵지만, 가장 중요한 차별점"이라고 강조합니다.

9. AI 인프라의 대확장과 멀티칩 전략

2025년 현재 Anthropic은 "역사상 최대 규모의 인프라 투자"를 주도하고 있습니다.

"이 빌드아웃은 아폴로 프로젝트, 맨해튼 프로젝트보다 더 클 거다. 이미 연간 3배씩 인공지능 연산 투자가 늘고 있다. 이 추세라면 내년이면 모조리 추월한다."

주요 병목은 '전력 공급, GPU 확보, 인프라 건설 허가'라고 꼽으며, 특히 미국 내 데이터센터 확대와 허가 제도의 중요성을 언급합니다. "재생에너지, 핵발전 다 필요하다"고도 솔직하게 답합니다.

Anthropic은 세 종류 이상의 칩(GPUs/TPUs/Tranium)을 혼합 사용하는 유일한 메이저 랩입니다.

"속도와 유연성을 극대화하려고 다양한 칩을 쓴다. 성능 개선팀은 힘들지만, 칩별로 맞는 작업을 배치해서 효율성을 높인다."

자신이 OpenAI 당시 TPU에서 GPU로 아키텍처를 전환한 경험을 여기서도 극대화하고 있음을 연결지어 설명합니다.

10. 후배들을 위한 조언: 리스크와 자기 동기

마지막으로, 지금 AI를 공부하거나 커리어를 고민하는 젊은 엔지니어들에게 다음과 같이 조언합니다.

"더 많은 리스크를 감수하는 게 현명하다. 그리고 네가 정말 자랑스러워할 만한 일을 하라고 말해주고 싶다. 외부에서 인정받는 학위, 큰 회사 입사 같은 건 더는 중요하지 않다."

"가장 중요한 건 내면의 동기와 진짜로 의미 있는 일을 하는 것이다."

마무리

톰 브라운의 성장 이야기와 Anthropic의 경험은 AI 업계 최전선의 치열함과, 놀라운 기술 진보가 현실 세계에 어떤 도전을 던지는지 잘 보여줍니다. "최고의 혁신은 미션에 몰입한 작은 팀에서 시작된다"는 메시지, 그리고 "실패, 불안, 주저함 자체도 성장의 일부"라는 점이 특히 인상 깊었습니다. 앞으로 AI와 함께 일하고 싶은 이들에게 이 영상은 큰 영감을 줄 만한 기록임이 분명합니다. 🚀✨