올해 Anthropic에 합류한 9인의 융합 거장들, AI가 다음 10년이 될 것에 베팅

어제 또 하나의 소식을 접했습니다. 새로운 인물이 공식적으로 Anthropic 합류를 발표했죠.

Tom Blomfield가 YC에서 휴직을 내고 Anthropic에 합류한다고 밝혔습니다.

이 소식에 잠시 멍해졌습니다.

아니, 왜 이렇게 수많은 거물들이 모두 Anthropic에 합류하는 걸까요.

이 이름은 국내에서 낯설게 들릴 수 있지만, 영국 핀테크 업계에서는 상징적인 인물입니다.

그는 영국 최대 디지털 은행 중 하나로 영국 인구 10%를 커버하는 Monzo를 공동 창업했고, 그 전에는 은행 결제 인프라를 제공하는 GoCardless를 공동 창업했습니다. 두 회사 모두 유니콘 기업으로 성장시켜 기업가치 10억 달러를 넘겼죠.

2019년에는 영국 여왕으로부터 은행업 경쟁 촉진과 금융 포용성 기여 공로로 OBE 훈장을 받았고, 이후에는 에어비앤비, 스트라이프, 드롭박스 등을 배출한 세계 최고의 스타트업 액셀러레이터 YC의 파트너로 활동했습니다.

그런 그가 지금 이 모든 것을 내려놓고 Anthropic의 MTS(Member of Technical Staff)로 합류했습니다.

그리고 솔직히 말하면, 그와 같은 거물은 더 이상 개별 사례가 아닙니다.

돌아보며 올해 상반기 Anthropic에 합류한 거물들을 다시 살펴봤습니다. 살펴보지 않았다면 몰랐겠지만, 찾아보고는 깜짝 놀랐습니다. 합류자의 배경이 매우 다양하고 지위가 높아서 적지 않게 놀랐습니다.

그중에서도 제가 특히 흥미롭다고 느낀 9명을 골라 소개해 드리겠습니다. 이들을 통해 이 시대를 읽는 가장 똑똑한 사람들의 선택을 엿볼 수 있을 것입니다.

첫 번째는 당연히 상반기에 가장 화제가 되었던 분부터 시작해야겠죠.

一、 Andrej Karpathy

올해 5월 19일, Andrej Karpathy가 X에 글을 올려 Anthropic 합류를 알렸습니다.

게시 몇 시간 만에 조회수 100만을 돌파했죠.

AI 분야에 조금이라도 관심이 있다면 이 이름의 무게감을 아실 겁니다. 업계에서는 그를 ‘카신(카프)’이라 부릅니다.

그의 유튜브 신경망 기초 완전 정복 시리즈는 누적 조회수 3000만에 육박합니다.

더 놀라운 것은 그의 이력입니다.

2015년, 스탠퍼드대에서 박사 학위를 받았고, 지도교수는 리페이페이(李飞飞)였습니다.

같은 해, OpenAI의 창립 멤버가 되었습니다.

2017년에는 일론 머스크에게 발탁되어 테슬라의 AI 총괄로 합류했고 머스크 직속으로 보고했습니다. 테슬라에서 5년 동안 오토파일럿과 FSD의 전체 비전 시스템 개발을 주도했으며, 테슬라가 순수 비전 경로를 밟는 데 핵심적인 추진자였습니다.

2022년 테슬라를 떠나 2023년 잠시 OpenAI로 복귀했고, 2024년 다시 떠나 AI 교육을 위한 Eureka Labs를 직접 창업했습니다.

그리고 올해 5월, 그는 Anthropic에 합류했습니다.

그는 Nick Joseph의 사전 훈련 팀에 합류해 하위 팀을 구성했으며, 추진하는 과제는 Claude를 이용해 Claude 자체의 사전 훈련 연구를 가속화하는 것입니다.

현재 Anthropic 내부에서는 코드 저장소에 병합되는 코드의 80% 이상을 Claude가 생성하며, 인간 엔지니어가 주로 지휘와 검토를 담당합니다. Karpathy의 팀은 이 로직을 극한까지 밀어붙여, 현재 세대의 Claude로 차세대 Claude의 탄생을 가속화하려 합니다.

간단히 말해 AI가 AI 자신을 연구하게 하는 것이죠.

그의 Anthropic 합류 소식은 아마 많은 분들이 접하셨을 겁니다.

어쨌든 그는 AI 업계에서 가장 인지도 높은 인물 중 한 명이라, 화제가 되지 않을 수가 없었습니다.

그런데 이 정도 급의 거물은 사실 최고 경영진 오퍼라면 원하는 대로 받을 수 있는데, 최종적으로는 연구에 전념하기 위해 Anthropic을 선택했습니다.

二、John Jumper

올해 6월, John Jumper는 X에 DeepMind를 떠나 Anthropic에 합류한다는 글을 올렸습니다.

그는 밴더빌트 대학교에서 물리학과 수학을 전공했고, 케임브리지에서 이론 응집물질 물리학 석사, 시카고 대학교에서 이론 화학 박사 학위를 받았습니다.

2017년 DeepMind에 입사해 단백질 구조 예측 팀을 이끌며 AlphaFold를 개발, 단백질 구조 예측 문제를 돌파했고 2억 개가 넘는 단백질 구조를 예측했습니다.

2024년에는 노벨 화학상을 수상했습니다. 당시 39세로, 70년 만에 화학 분야 최연소 노벨상 수상자였죠.

그는 DeepMind에서 거의 9년을 보냈습니다.

그리고, 떠났습니다.

주목할 만한 배경이 하나 있습니다.

2026년 2월, Anthropic은 Allen Institute, Howard Hughes Medical Institute와 생명 과학 협력을 발표했습니다.

Allen Institute 측은 멀티 에이전트 시스템을 활용한 멀티오믹스 데이터 분석, 지식 그래프 관리 및 실험 설계 조정에 중점을 둡니다.

HHMI 측은 AI 에이전트를 연구실에 도입해 실험 지식, 과학 기기, 데이터 분석 워크플로우를 연결합니다.

4월에는 보도에 따르면 스텔스 바이오테크 기업 Coefficient Bio를 인수하며, 실제 생화학 실험이 가능한 물리적 연구실(wet lab)을 내부 구축하기 시작했습니다.

이 모든 인프라가 갖춰진 후, AlphaFold의 창조자가 합류했습니다.

한 노벨 화학상 수상자가, 세계 최고의 AI 연구 기관 중 하나를 자발적으로 떠났습니다.

이런 대가는 이미 돈도 명예도 학문적 지위도 부족하지 않습니다. 부족한 것은 그가 전력을 다해 도전할 가치가 있다고 느끼는 새로운 무언가였을 것입니다.

三、Peter Bailis

Peter Bailis는 전 Workday CTO입니다.

먼저 Workday가 어떤 회사인지 간략히 설명하겠습니다. 간단히 말해 전 세계 최대 기업용 HR 및 재무 관리 소프트웨어 기업 중 하나로, 연매출 100억 달러에 육박하고 직원 수는 2만 명이 넘으며, 거의 모든 대기업의 인사 시스템 뒤에는 이 회사의 기술이 숨어 있습니다.

Peter Bailis는 2025년 5월 CTO로 영입되어 회사의 에이전틱 AI 전략 전체를 책임졌습니다.

다만 Bailis의 이력은 순수 관리직만 경험한 것은 아닙니다.

그는 원래 스탠퍼드대 컴퓨터공학과 교수로 데이터베이스 및 분산 시스템 연구를 했으며, 이후 Sisu Data를 창업해 1억 2800만 달러를 투자 유치했고 2023년 Snowflake에 인수되었습니다.

그 후 구글 클라우드로 가서 AI for Data를 총괄하는 VP로 재직하며 NL2SQL 및 RAG 관련 제품을 개발했습니다. 학계와 엔지니어링 모두 매우 뛰어난 인물이라 할 수 있습니다.

그리고 그는 Workday에 합류한 지 1년이 채 되지 않은 2026년 3월, 그곳을 떠나 Anthropic의 MTS로 합류해 강화 학습 분야를 맡았습니다.

MTS는 Member of Technical Staff의 약자로, Anthropic과 OpenAI에서 공통적으로 사용하는 엔지니어링 직급 명칭이며, 이전 직함과 관계없이 입사하면 모두 이렇게 부릅니다.

연매출 100억 달러에 가까운 기업 소프트웨어 회사의 CTO가 1년도 채 안 되어 Anthropic의 강화 학습 엔지니어링 포지션으로 전환한 이 선택은 제게 상당히 시사하는 바가 컸습니다.

四、Bryan McCann

거의 동시에, 또 다른 CTO도 같은 선택을 했습니다.

Bryan McCann은 You.com의 공동 창업자 겸 CTO입니다.

You.com은 15억 달러의 가치를 평가받고 있으며, 처음에는 AI 검색 엔진으로 시작했지만 이후 AI 검색 인프라 회사로 전환하여 기업과 개발자에게 검색 API와 AI 솔루션을 제공하고 있습니다.

2026년 3월, 그는 자신이 공동 창업한 회사를 떠나 Anthropic에 합류했으며, 역시 MTS가 되었다.

그의 강점은 검색, 검색 시스템 및 언어 모델 통합으로, Anthropic이 확장하고 있는 제품 방향과 직접 맞닿아 있다.

한 설립자가 자신이 만든 회사를 떠나 다른 회사의 CTO나 VP로 가는 대신, 한 모델 회사에 일선 연구원으로 합류했다.

이 결정의 무게는, 이 한 장면을 통해서도 짐작할 수 있다고 생각한다.

V. Ross Nordeen

Ross Nordeen, xAI의 12명 공동 창업자 중 한 명.

이전에 Tesla의 슈퍼컴퓨터 부서에서 3년간 근무하며 슈퍼컴퓨터 구축에 직접 참여했다. 2023년 7월 머스크가 xAI를 설립했을 때, Nordeen은 머스크에게 직접 보고하며 회사 전체의 우선순위 조정을 맡았고, xAI 데이터센터의 전체 기획, 부지 선정, 에너지 전략, 컴퓨팅 파워 확장 등을 주도하는 등 매우 중요한 역할을 했다.

그리고 올해 3월, 그는 xAI를 떠났다.

그는 머스크를 제외하고 마지막으로 떠난 공동 창업자다.

12명의 공동 창업자 중 다른 10명은 그보다 먼저 모두 떠났고, Nordeen이 마지막까지 버텼지만, 이야기의 끝에서 그 역시 떠났다.

선택하여 Anthropic에 합류했다.

Bailis, McCann, Nordeen.

이 세 사람에게서 사실 어떤 공통점을 읽을 수 있다.

하지만 이어지는 인물들은 학계를 대표하는 얼굴들이다.

VI. Chad Jones

올해 6월 30일, Chad Jones가 공식적으로 스탠퍼드에서 휴직하고 Anthropic에 합류한다고 발표했다.

Jones는 하버드 학사 출신에 MIT 경제학 박사이며, 미국 예술과학아카데미 회원이다.

스탠퍼드 경영대학원에서 17년간 경제학 교수로 재직했으며, 종신 교수직이었다.

그의 가장 유명한 연구는 준내생적 성장 이론으로, 핵심 주장은 경제 성장 속도가 연구개발에 얼마나 많은 사람과 자금을 투입했는지에 달려 있지만, 수익률은 지속적으로 하락한다는 것이다. 이 이론은 성장 경제학 분야에서 큰 영향력을 미쳤다.

그가 합류한 곳은 Anthropic Institute로, 올해 3월에 새로 설립된 연구 기관이며 공동 창업자 Jack Clark이 이끈다. 이곳은 AI가 경제, 사회 및 법치에 미치는 체계적인 영향을 전문적으로 연구한다.

Jones는 이곳에서 자신의 본업을 계속하되, 대상이 전통적인 경제 성장에서 AI가 주도하는 성장으로 바뀌었다.

다만 그의 합류는 당시 논란을 불러일으키기도 했다.

그가 2023년에 쓴 NBER 워킹페이퍼 《The A.I. Dilemma: Growth versus Existential Risk》 때문이다. 이 논문은 수리 모델로 AI 주도 성장과 존재적 위험 사이의 절충을 추론했다.

거기에는 로그 효용을 가정했을 때, 인류 멸망 확률 3분의 1과, 3분의 2 확률로 생활 수준을 55배 높이는 것을 맞바꾸는 것이 수학적으로 최적이라는 결론이 있었다...

결국 그는 Anthropic 합류를 선택했고, 17년간의 종신 교수직을 내려놓고, 어쩌면 경제학 교과서 전체를 다시 쓸지도 모르는 새로운 변수를 연구하게 되었다.

VII. Jelani Nelson

올해 7월 1일, Jelani Nelson이 버클리에서 휴직하고 Anthropic에 합류한다고 발표했다.

직책은 여전히 MTS다.

그는 MIT에서 학사, 석사, 박사 과정을 모두 마쳤다. 연구 방향은 대규모 데이터를 위한 효율적 알고리즘, 특히 스트리밍 알고리즘과 차원 축소 기술이다.

박사 졸업 후 수리과학연구소, 프린스턴, 고등연구소에서 박사후 연구원을 지냈고, 2013년 하버드 교수로 부임했으며, 2017년에는 미국 대통령 표창 젊은 과학자·기술자상(PECASE)을 수상했다. 이는 미국 정부가 젊은 연구자에게 주는 최고 영예다.

2019년 버클리로 옮겼고, 2025년에는 UC버클리 컴퓨터사이언스 학과장을 맡았다.

그런데 학과장이 된 지 채 1년도 안 되어 Anthropic 합류를 선택한 것이다.

그가 합류한 곳도 사전학습 팀으로, Karpathy와 같은 라인이다.

VIII. Kirill Neklyudov

Neklyudov의 인지도는 앞선 인물들만큼 높지 않지만, 그의 선택 역시 주목할 만하다.

그는 몬트리올 대학교 조교수이자 Mila(퀘벡 인공지능 연구소)의 핵심 학술 구성원이다. 연구 방향은 생성형 모델링, 몬테카를로 방법 및 최적 수송이며, 응용 분야는 단백질 폴딩, 분자 동역학 시뮬레이션 같은 자연과학 첨단 문제를 아우른다.

이전에 Vector Institute와 암스테르담 대학교에서 박사후 연구원을 지냈으며, 지도 교수 모두 AI for Science 분야의 최고 권위자들이다.

현재 Anthropic에서 Jascha Sohl-Dickstein과 함께 일하고 있으며, 직책은 여전히 MTS다.

Neklyudov의 연구 방향은 Jumper의 합류와 은근히 맞물리는 지점이 있다.

Jumper가 가져온 것은 단백질 구조 예측의 경험이고, Neklyudov가 하는 것은 생성형 모델링의 자연과학 적용이다.

AI For Science, 이것은 그 어떤 대형 모델 회사도 아마 결코 포기하지 않을, 진정으로 가장 핵심적인 왕관 위의 보석이다.

IX. Harvey Lederman

마지막 인물은, 개인적으로 이 모든 이야기 중에서 가장 극적인 인물이라고 생각한다.

Harvey Lederman, 옥스퍼드 대학교 철학 박사.

처음에는 피츠버그 대학교에서 조교수로 있다가 프린스턴에서 강의했고, 2022년 정교수로 승진했으며, 2023년 텍사스 대학교 오스틴 캠퍼스로 옮겼다. 연구 방향은 논리학, 인식론, 언어 철학, 그리고 게임이론과 의사결정이론의 기초 연구를 망라한다.

7월, Harvey Lederman이 Anthropic에 합류하여 AI 정렬과 인격을 연구한다고 발표했다.

직접적인 계기는 지난해 10월 그와 또 다른 철학자 Simon Goldstein이 Lawfare에 함께 기고한 글이었다.

이 글은 Anthropic이 2025년 8월에 발표한 한 정책을 겨냥한 것이다. AI 웰빙 탐색의 일환으로, Claude가 명백히 괴로움을 느끼는 대화에서 스스로 채팅을 종료할 수 있도록 허용한 정책이었다.

그들은 이 정책이 논리적으로 도덕적 오류를 범했다고 보았다. 정말로 AI의 웰빙을 걱정한다면, 모든 대화 종료는 사실상 한 번의 죽음에 해당하고, AI가 스스로 대화를 종료하도록 허용하는 것은 본질적으로 그것에게 자살 능력을 부여하는 것과 다름없다는 것이다.

Anthropic을 향해 신랄하게 비판했는데, 그러고는 올해, Anthropic에 합류했다. 맡은 분야가 하필 정렬과 캐릭터, 즉 AI의 가치관과 행동을 어떻게 인간과 정렬할지 연구하는 일이다.

마치며

나는 대표적이라고 생각하는 9명의 인물을 소개했다.

여기서 객관적으로 말하자면, 나는 지금 Anthropic이라는 회사가 매우 싫다. 특히 사람을 우롱하고 잘난 체하는 태도 말이다. 그러나 다른 한편으로, 그럼에도 Claude라는 모델이 대단하다고 느끼는 데 지장은 없고, 그 안에 있는 이 거물들은 하나같이 진짜 신급이라는 생각도 든다.

이 중 누구 한 명만 따로 떼어도 그 자체로 업계 뉴스 한 건이다.

하지만 아홉 명을 한데 모아 놓고 보면, 더 이상 단순한 뉴스가 아니라, 사실 이것은 어떤 신호라고 생각한다.

이들은 일자리 기회가 부족한 사람도, 수입이 부족한 사람도, 사회적 지위가 부족한 사람도 아니다.

그들은 스스로 판단하여 선택을 내렸다. 즉, 앞으로 몇 년 동안 AI 분야에서 일어날 일들이, 그들이 원래 자리에 머물러서 할 수 있는 모든 일을 다 합친 것보다 더 중요하다는 것이다.

역사에는 사실 비슷한 일이 있었다.

지난 세기 40~50년대, 벨 연구소라는 유명한 연구소가 있었다.

그 시절 가장 황금기였고, 노벨상 수상자들의 요람이었다.

벨 연구소는 물리학자, 수학자, 화학자, 금속공학자 등 그 시대의 거장들을 한데 모았다. 그 전례 없는 학제 간 밀집도는 과학기술 대폭발의 시대 속에서 트랜지스터와 정보 이론을 낳았고, 레이저, 통신 및 반도체 기술에서도 초석을 놓은 기여를 했다.

당시 물리학자들이 벨 연구소로 간 것은 물리학에 흥미를 잃어서가 아니라, 때문이었다. 그들은 벨이 하고 있는 일이야말로 물리학의 다음 가장 비옥한 토양임을 깨달았다.

오늘날 이들이 Anthropic으로 몰려드는 논리는 같습니다. 지금 AI 모델 회사 안의 학제 간 인재 밀도는 정말로 항상 벨 연구소를 떠올리게 합니다.

경제학자들이 오는 이유는 AI 경제학이 경제학의 가장 최전선 문제가 되었기 때문입니다.

컴퓨터 과학자들이 오는 이유는 최첨단 모델의 효율성 병목이 이론적 알고리즘의 가장 시급한 응용 분야가 되었기 때문입니다.