AI의 과거를 정의한 회사는 AI의 미래를 정의한 사람들을 잃고 있습니다.6월 18일, Transformer 논문의 핵심 저자이자 Google Gemini의 공동 대표인 Noam Shazeer는 X에서 자신이 Google을 떠나 SEC에 비밀리에 IPO 신청서를 제출한 OpenAI에 합류한다고 발표했습니다.. 그는 2017년 현대 대형 언어 모델의 기술 기반을 마련한 "Attention is All You Need"의 동등하게 기여한 8명의 저자 중 한 명입니다. Sam Altman은 즉시 리트윗하며 "Noam은 OpenAI가 창립된 첫날부터 가장 함께 일하고 싶었던 사람 중 한 명입니다. 10년밖에 걸리지 않았습니다."라고 댓글을 달았습니다.

48시간 후인 6월 19일, 2024년 노벨 화학상 수상자이자 AlphaFold의 핵심 리더인 John Jumper는 거의 9년 동안 일했던 Google DeepMind를 떠나 Anthropic에 합류하겠다고 발표했습니다.

거의 동시에 발생한 두 차례의 최고 인재들의 사임은 AI계를 충격에 빠뜨리기에 충분했다. 그리고 타임라인을 연장하면 좀 더 명확한 방향을 찾을 수 있을 것이다. 5월 19일, 전 OpenAI 창립 멤버인 Andrej Karpathy가 Anthropic 사전 훈련 팀에 합류하겠다고 발표했습니다. 그는 Google에서 일한 적이 없지만 그의 선택도 한 가지를 보여줍니다. 최고의 인재들이 OpenAI와 Anthropic에 집중하고 있으며, 이번 인재 개편의 주 수출국은 구글이 되고 있다.

세 번의 사퇴, 이례적 사례 아닌 추세

점퍼는 평범한 연구원이 아닙니다. 2024년에는 AI를 사용하여 매우 짧은 시간에 단백질의 3차원 구조를 예측하고 50년 동안 생물학계를 괴롭혀온 문제를 극복하는 AlphaFold 프로젝트를 주도한 공로로 Demis Hassabis 및 David Baker와 함께 노벨 화학상을 수상했습니다.

John Jumper(오른쪽)가 Demis Hassabis와 사진을 찍고 있습니다.

Shazeer는 현대 AI 개발 역사의 핵심 인물입니다. 그는 2000년에 Google에 합류했으며 2017년에 "Attention is All You Need"를 공동 집필했습니다. 본 논문에서 제안된 Transformer 아키텍처는 현재 모든 대규모 언어 모델의 기술적 초석입니다. 2021년, 다니엘 데 프레이타스와 공동 개발한 AI 채팅 제품 출시를 구글이 거부했기 때문에 그는 떠나기로 결정하고 2022년에 Character.AI를 설립했다. 3년 후, 구글은 약 27억 달러에 그를 다시 데려와 제미니의 공동 대표로 임명했다. 그러나 돌아온 지 2년도 채 되지 않아 그는 다시 OpenAI로 떠나기로 결정했습니다.

Noam Shazeer와 또 다른 AI 임원

그리고 Karpathy의 선택은 더 큰 추세를 더욱 확증합니다. OpenAI의 창립 멤버는 2026년 5월 교육 스타트업 프로젝트인 Eureka Labs를 마친 후 Anthropic 사전 훈련 팀에 합류하여 "대규모 훈련 운영을 통해 핵심 지식과 역량을 갖춘 Claude의 역량 강화"를 담당할 것이라고 발표했습니다. 그는 Google에서 일한 적이 없지만 그의 행방을 보면 최고의 인재들이 어디에 집중하고 있는지 알 수 있습니다.

안드레이 카르파티

시야를 넓혀 이러한 인재 흐름 추세가 이미 나타났습니다. 2023년 4월 Google Brain과 DeepMind가 합병된 후 수많은 하드코어 연구자들이 OpenAI, Anthropic 및 xAI로 이동했습니다. ArXiv에서 최첨단 AI 논문의 저자를 추적해 보면 점점 더 많은 최고 연구자들의 프로필 페이지에 있는 기관 이름이 "Google"에서 "OpenAI" 또는 "Anthropic"으로 변경된 것을 확인할 수 있습니다.

OpenAI와 Anthropic은 AI 분야에서 가장 영향력 있는 인재들을 모으고 있습니다. 그리고 Google은 이러한 인재 흐름의 주요 수출국이 되고 있습니다.

잘못 배치된 임무

이것이 가장 본질적인 차이점이며 그 중요성은 급여와 컴퓨팅 능력을 넘어서는 것입니다.

Google 모회사인 Alphabet의 수익 중 거의 80%가 광고에서 나옵니다. 이는 AI 분야에 대한 모든 투자가 궁극적으로 제품 중심의 질문, 즉 이것이 광고 비즈니스에 어떻게 도움이 될 것인지에 답해야 한다는 것을 의미합니다.

Shazeer는 2024년에 복귀한 후 곧 Google의 핵심 논리가 변경되지 않았다는 사실을 발견했습니다. Gemini에서 그가 직면한 근본적인 제약은 광고 비즈니스 우선 구조 하에서 ChatGPT를 따라잡는 것이 항상 제한된 작업이라는 것입니다. 목표는 AI 기능의 경계를 재정의하는 것이 아니라 광고 시장 점유율을 유지하는 것입니다.

이와 대조적으로 OpenAI 헌장은 분명히 AGI(인공지능)의 이점을 핵심 임무로 삼고 있습니다. Anthropic은 설립 이후 AI 보안을 중심으로 구축되었습니다. 공익기업(PBC)으로 등록되어 있으며, 주주의 이익과 사회적 이익의 균형을 유지할 법적 의무가 있습니다. 두 회사 모두 최고 연구원들은 "광고 부서의 수익 증대를 어떻게 도울 수 있습니까?"라는 질문에 답할 필요가 없습니다. 모델 기능의 한계를 계속해서 확장하는 방법이라는 한 가지 목표에만 집중하면 됩니다.

구글에서 이 두 기관으로 옮긴 많은 연구자들은 이후 인터뷰에서도 '포커스'라는 같은 단어를 반복해서 언급했다. Google의 핵심 성과 지표는 검색 클릭률, 광고 전환율, YouTube 시청 시간입니다. Anthropic에서 핵심 성과 지표는 Claude의 사전 교육 및 사후 교육 성과입니다. 9년 동안 학문적, 직업적 삶을 단백질 접힘 문제에 바친 점퍼와 같은 과학자들에게 이러한 높은 수준의 관심은 대체불가입니다. Anthropic에서 AI for Science는 비주류 프로젝트가 아니라 핵심 연구 방향 중 하나입니다.

임무는 추진이고, 자본은 당기는 것입니다. 급여 인센티브 측면에서 구글은 구조적으로 불리한 위치에 있다.

OpenAI는 2026년 비밀리에 SEC에 IPO 신청서를 제출했으며, Anthropic도 IPO 준비 대기열에 있습니다. 두 회사의 직원은 공개 시장에서 현금화될 것으로 예상되는 대규모 지분을 보유하고 있습니다. Jumper와 Shazeer는 이 기간 이전에 합류하기로 결정했으며 그 시기는 우연이 아닙니다. 이에 비해 구글의 시장 가치는 2조 달러를 넘어섰고, 주가도 단기적으로 두 배가 될 여지는 제한적이다. 형평성 인센티브의 폭발적인 힘은 적어도 한 자릿수는 다릅니다.

더욱 주목해야 할 점은 자본시장에서 두 기업의 가격 책정 논리가 완전히 다르다는 점이다. 유출된 OpenAI 감사 재무 보고서에 따르면 2025년 GAAP 순손실은 약 385억~390억 달러(비현금 전환 비용 약 300억 달러 포함)가 될 것이며, 영업 손실은 2024년 87억 8천만 달러에서 약 209억 달러로 확대될 것으로 나타났습니다. 그러나 자본시장의 반응은 여전히 ​​긍정적이다. 같은 기간 OpenAI의 매출은 37억 달러에서 130억 7천만 달러로 253% 증가했습니다. 2026년 1분기 회사의 매출은 57억 달러, 운영 비용은 37억 달러였습니다. 투자자들은 "성장 대비 손실" 전략에 대해 기꺼이 비용을 지불할 의향이 있습니다.

Google에서는 AI에 대한 동일한 규모의 투자가 자본 시장에 "이것이 이윤에 어떤 영향을 미칠 것인가?"라는 의문을 제기합니다. AI 분야에서도 이와 같은 대규모 투자를 OpenAI의 전략적 투자라고 부르며, 구글에서는 코스트센터 확장이라는 평가를 받고 있다.

최고 연구자의 입장에서 볼 때 이러한 선택의 논리는 복잡하지 않습니다. 한쪽에는 IPO를 앞두고 있고 2년 안에 자기자본이 9자리 가치를 달성할 수 있는 회사가 있습니다. 전 직원은 모델 역량 최적화에 집중합니다. 반대편에는 시가총액 2조 달러의 성숙한 거대 기업이 있습니다. 연구자의 업무는 광고팀과 검색팀의 분기별 목표에 맞춰 지속적으로 조정되어야 합니다.

DeepMind 합병으로 새로운 원심력 생성

2023년 4월, Google Brain과 DeepMind는 Demis Hassabis의 통합 리더십 하에 Google DeepMind로 합병되었습니다. 당시 공식 내러티브는 '전력을 집중하라'는 것이었다. 그러나 3년이 지난 뒤 돌이켜보면 합병의 실제 효과는 분명 논란의 여지가 있다.

이번 합병은 연구 성과를 제품화하는 목소리를 구조조정하는 문제를 근본적으로 해결하지 못했다.

DeepMind의 기본 연구 결과는 제품팀을 통해 구현되어야 하며, 제품팀은 자체적으로 독립적인 타임라인과 우선순위 고려 사항을 가지고 있습니다. 쌍둥이 자리가 전형적인 경우입니다. Shazeer가 공동 대표로 임명되었지만 검색 및 클라우드 사업부로 인해 제품 출시 리듬과 상용화 경로가 여전히 큰 제약을 받고 있습니다. 이는 OpenAI의 모든 구성원이 동일한 핵심 제품 목표를 중심으로 운영되는 모델과 뚜렷한 대조를 이룹니다.

합병은 또한 문화적 정체성에 대한 긴장을 야기했습니다. Google Brain은 엔지니어링 및 상업적 구현에 더 중점을 두는 반면 DeepMind는 기초 과학 및 장기 탐사에 더 중점을 둡니다. 합병 이후 '서비스 제품 로드맵' 압박으로 장기적인 연구 중심 문화가 와해된 것으로 나타났다.

전직 Google 연구원은 X에 대해 "우리의 연구 방향을 제품 로드맵에 맞춰 달라는 요청을 받았을 때 이제 가야 할 때라는 것을 알았습니다."라고 썼습니다.

점퍼의 탈퇴는 합병 이후 문화적 방향에 대한 선언으로 볼 수 있다. 그는 독립적인 연구 기간, 합병 후 통합 기간, 제품화에 대한 압력이 높아지는 현 단계를 거치면서 약 9년 동안 DeepMind에서 근무했습니다. 연구 환경에서 점점 더 검색 엔진 핵심 성과 지표와의 일치를 요구하게 되면 퇴사는 계산된 것이지만 어렵지 않은 결정이 됩니다.

더 큰 문제는 Shazeer가 복귀한 지 2년이 채 지나지 않아 AI 제품 출시 속도가 크게 가속화되지 않았다는 점입니다. Gemini는 ChatGPT를 통해 기능 격차를 좁혔지만 결코 틈새 시장의 선두주자가 되지 못했습니다. 그는 자신의 불만을 공개적으로 표현하지 않았으며 X에 대한 그의 진술은 표준적인 전문 표현이었지만 행동은 그 자체를 대변했습니다.

인재 환경은 돌이킬 수 없는 구조 조정을 겪고 있습니다.

이러한 두뇌 유출은 더 이상 소수의 사람들이 직업을 바꾸는 문제가 아닙니다.

Google은 최고의 연구원을 다시 불러올 수 있지만 가장 근본적인 것을 바꿀 수는 없습니다. 핵심 비즈니스 모델은 광고이고 AI는 궁극적인 사명이 아니라 지원 도구입니다. 돈으로 누군가를 다시 살 수는 있지만 돈으로 인해 Google이 Google이 되는 것을 멈출 수는 없습니다. 이는 탈출이 멈추지 않고 몇 번의 고립된 이탈이 아닌 구조적 추세임을 의미합니다.

반면 OpenAI와 Anthropic은 각자의 길을 가고 있습니다. OpenAI는 대규모 언어 모델 연구에서 가장 강력한 경쟁력을 갖고 있으며, Anthropic은 AI 보안과 과학 응용을 결합합니다. 두 회사는 명확한 경계를 갖고 있으며 각각 고유한 해자를 갖고 있습니다. 구글은 중간에 갇혀 있다. OpenAI의 폭발적인 제품력도 없고 보안 분야에서 Anthropic의 브랜드 차별화도 없습니다.

실제로 인재 균형을 돌이킬 수 없을 정도로 기울게 만드는 것은 IPO 기간입니다. 최고의 연구자들이 지분 환매를 통해 1~2년 안에 9자리, 심지어 10자리의 부를 얻을 수 있을 때, 성숙한 거대 기업의 보상 시스템은 같은 차원에서 경쟁할 수 없습니다. 2026년은 특정 AI 역량의 급속한 발전 때문이 아니라 올해 인재 지형의 구조적 개편이 완료되었기 때문에 기억될 가능성이 높다. 이 경쟁 라운드에서 인재 밀도는 모델 역량을 결정하고, 모델 역량은 시장 점유율을 결정하며, 시장 점유율은 승자 목록을 결정합니다.

구글이 복귀하는 것은 불가능하지 않다. 세계 최대 규모의 컴퓨팅 인프라와 최대 규모의 사용자 데이터 보유량을 보유하고 있으며, AI 학술 논문 출판 수 부문에서 계속 선두를 달리고 있습니다. 그러나 이러한 모든 장점은 이를 사용할 수 있는 충분한 사람이 있어야 한다는 전제에 기반을 두고 있습니다. 그리고 구글이 잃고 있는 것은 바로 이 사람들이다.

이는 아마도 구글 창립 이래 가장 조용한 위기일 것이다. 심각한 제품 실수도 없고, 무거운 규제 벌금도 없으며, 재정적 폭발도 없습니다. 그것은 한 명씩 떠나기로 결정한 가장 똑똑한 사람들의 그룹이었습니다. AI 분야에서 실제 해자는 데이터나 컴퓨팅 성능, 모델 아키텍처 자체가 아니었습니다. 매일매일 기술의 경계를 넘어 기술의 경계를 넓혀가는 사람들입니다. 그리고 Google은 이러한 사람들을 유지하는 것이 수조 개의 매개변수로 모델을 교육하는 것보다 훨씬 어렵다는 사실을 발견하고 있습니다.