“천재들의 국가 온다”... 550조원 앤트로픽 제국의 설계자: 아모데이

다리오 아모데이(Dario Amodei) 앤트로픽(Anthropic) CEO가 AGI(범용인공지능) 도래 예상 시점을 “향후 1~3년”으로 앞당겼다. 인간보다 뛰어난 지능을 지닌 AI의 출현이 빨라지고 있으며 곧 도래할 거대한 변화에 신속히 대응해야 한다는 경고다. 

13일(현지시각) 미국 기술 팟캐스트 ‘드와르케시 팟캐스트(Dwarkesh Podcast)’에 출연한 아모데이 CEO는 “가장 놀라운 점은 ‘지수함수의 끝(end of the exponential)’에 얼마나 가까워졌는지 대중이 전혀 인식하지 못하고 있다는 사실”이라며 “사람들이 진부한 정치적 쟁점들만 반복해서 논의한다는 사실이 정말 어이없을 정도”라고 강조했다.   

그가 언급한 ‘지수함수의 끝’은 AI 모델의 능력이 인간의 지적 능력을 넘어서는 ‘결말 단계’ 혹은 ‘목적지’를 의미한다. AI의 발전은 고등학생 수준에서 대학생, 박사급 전문가 수준으로 지수함수처럼 진행됐는데 그 행진이 곧 마무리된다는 것이다. 그는 이런 변화로 빠르면 1~3년 내 ‘데이터센터 속 천재들의 국가’가 도래할 것으로 관측했다. 

그의 전망이 주목받는 이유는 그가 이끄는 앤트로픽이 세계 최고 AI 연구소 중 하나이기 때문이다. 앤트로픽은 앞서 12일 300억달러(약 43조원) 규모의 시리즈 G 투자 유치를 발표하며 기업가치 3800억달러(약 547조원)를 달성했다. 반도체 및 AI 분석 기업 세미애널리시스에 따르면 2026년 들어서는 기업 고객과 개발자들의 전폭적 지지를 받으며 업계 절대강자였던 오픈AI(OpenAI)의 분기별 연간 반복 매출(quarterly ARR additions)을 추월했다.

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순수 물리학도에서 출발해 질병 퇴치를 꿈꾸는 생물학자로, 그리고 다시 자신의 전공과는 거리가 먼 AI 연구자로 커리어를 완전히 전환해 세계 최고의 AI 제국을 건설한 다리오 아모데이. 그는 어떻게 최고의 AI 제국을 건설하게 됐을까? 그가 바라본 AI의 미래는 어떤 모습일까?

1983년 미국 캘리포니아주 샌프란시스코에서 태어난 아모데이의 가정환경은 첨단 기술이나 공학계 엘리트 코스와는 거리가 멀었다. 

유대계 미국인인 어머니 엘레나 엥겔(Elena Engel)은 샌프란시스코와 버클리 지역 도서관 개보수 및 건설 프로젝트를 담당했고, 이탈리아계인 아버지 리카르도 아모데이(Riccardo Amodei)는 가죽 공예품을 디자인하고 직접 손으로 엮어내는 장인이었다.

이른바 ‘컴퓨터 키드’는 아니었지만, 그는 부모님의 헌신과 지지 속에서 어린 시절부터 우주의 원리를 탐구하는 수학과 물리학에 매력을 느끼게 된다. 

그가 10대 시절이었던 1990년대 후반부터 2000년대 초반 샌프란시스코는 ‘닷컴 붐(Dot-com boom)’이 일며 온 도시가 들끓던 때다. 많은 젊은이들이 인터넷 웹사이트를 구축하고 벤처 캐피털의 자금을 받아 일확천금을 꿈꾸며 실리콘밸리로 몰려들었다. 하지만 아모데이의 관심은 ‘근본적 과학적 진리’에만 고정돼 있었다. 

그의 탐구심은 미국 물리 올림피아드 국가대표팀(US Physics Olympiad Team) 발탁으로 이어졌고, 캘리포니아 공과대학교(Caltech)에 진학해 물리학을 공부하게 된다. 이후 스탠퍼드 대학교로 편입해 물리학 학사 학위를 취득하며 순수 과학자로서의 꿈을 키워나갔다.

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청년 아모데이의 인생을 바꾼 결정적인 계기는 아버지의 죽음이었다. 대학을 졸업하던 무렵인 2006년 이름조차 생소한 희귀병으로 투병하던 그의 아버지가 세상을 떠난 것이다. 아모데이는 물리학을 뒤로하고 당장 눈앞에서 죽어가는 인간의 질병을 이해하고 치료하는 데 직접 기여할 수 있는 생물학으로 대학원 전공을 변경하는 대담한 결정을 내린다.

이후 프린스턴 대학교 생물물리학(Biophysics) 석박사 통합 과정을 마친 그는 스탠퍼드 대학교 의과대학에서 박사후 연구원(Postdoc) 과정을 밟으며 단백질 및 전이성 암세포의 발현 메커니즘을 규명하는 연구에 몰두했다. 

그러나 이 시기에 그는 또 다른 벽과 마주하게 된다. 전통적인 실험실 연구와 인간 두뇌의 직관만으로는 생물학의 복잡성을 해결하는 데 한계가 있음을 깨닫게 된 것이다. 결국 그는 생물학의 근본적인 문제를 해결하려면 인간의 지능을 초월하는 강력한 연산 능력, 즉 AI의 개입이 필수적이라는 결론에 도달했다.

2014년, 코딩이나 머신러닝을 전문적으로 전공하지 않았던 그는 과감하게 AI 분야에 투신했다. 당시 바이두(Baidu)의 AI 연구를 이끌며 팀을 구성하던 앤드류 응(Andrew Ng) 스탠퍼드대 교수가 아모데이에게 연락을 했고, 흥미를 느낀 아모데이가 이력서를 제출한 것이다. 

물리학과 생물학 외에 머신러닝 경력이 전무한 그였지만, 당시 응 교수와 함께 바이두에 근무하던 그레고리 디아모스는 아모데이의 잠재력을 알아봤다. 스탠퍼드 대학 시절 아모데이가 작성한 코드를 살펴본 뒤 ‘매우 뛰어나다’고 판단, 채용을 권했고 이렇게 다리오 아모데이의 AI 분야 커리어가 시작됐다.

이후 구글의 AI 연구 조직인 구글 브레인(Google Brain)을 거쳐 2016년 오픈AI에 합류하며 AI 연구자로서 그의 재능은 만개하게 된다.

오픈AI에서 아모데이는 단순한 연구원이 아니었다. 그는 팀 리드, 리서치 디렉터, 연구 부사장(VP of Research)으로서 오늘날 생성형 AI 혁명의 시초가 된 GPT-2와 GPT-3 개발을 진두지휘했다. 특히 그는 모델의 크기와 데이터 양을 늘릴수록 지능이 기하급수적으로 향상된다는 ‘스케일링 법칙(Scaling Laws)’의 가장 강력한 신봉자였다.

오픈AI 팀은 인간 피드백 기반 강화 학습(RLHF)이라는 기법으로 GPT-2, GPT-3를 미세 조정했는데, 이는 아모데이가 선구적으로 기여한 기술로 모델의 가치 지향성을 형성하는 데 큰 영향을 미쳤다. 안전한 AI를 개발하기 위해 인간이 AI를 가이드하는 작업을 이때부터 수행한 것이다. 

그는 특히 오픈AI에 합류한 초기부터 안전성 연구에 착수하며 AI의 안전성에 대한 관심을 지속해서 드러내 왔다. 2016년 6월 오픈AI 합류 직전 발표한 AI 안전성 논문(Concrete Problems in AI Safety)은 AI 안전에 대한 그의 관심이 얼마나 컸는지 보여준다.

인류 전체에 이익이 되는 안전한 AI를 개발하겠다는 오픈AI의 초기 비전, 그리고 비영리 연구소라는 오픈AI의 독특한 조직 구조는 아모데이의 신념과 완벽하게 부합했다.

하지만 역설적이게도 그가 주도한 스케일링 법칙에 따라 모델의 크기가 거대해지고 AI의 능력은 인간의 특정 영역을 서서히 압도하기 시작했다.

심각한 위기감을 느낀 그는 오픈AI 내부에서 ‘안전 우선주의’ 그룹을 형성해 활동하기 시작했으나 오픈AI는 점점 그의 통제 범위를 벗어났다. 특히 2019년 마이크로소프트의 투자를 받은 후 오픈AI가 급격한 속도전에 돌입하면서 샘 알트만을 비롯한 오픈AI 경영진과 아모데이 사이의 골은 더 깊어졌다. 

결국 그는 여동생이자 오픈AI의 안전 및 정책 담당 부사장을 맡았던 다니엘라 아모데이(Daniela Amodei), 정책 책임자였던 잭 클라크(Jack Clark), 핵심 연구원 재러드 카플란(Jared Kaplan), 크리스 올라(Chris Olah), 톰 브라운(Tom Brown), 샘 맥캔들리시(Sam McCandlish) 등 총 7명의 초기멤버들과 함께 2021년 집단 퇴사를 감행하게 된다.

아모데이의 앤트로픽 창업은 단순한 도전이 아니었다. 자신이 만든 기술적 유산(GPT 시리즈), 빅테크인 마이크로소프트의 지원을 뒤로하고 처음부터 다시 시작해야 하는 거대한 도박이었다.

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