앤스로픽은 오픈AI의 1조 4천억 달러 규모 AI 군비 경쟁에서 승리하기 위해 1천억 달러를 투자합니다

앤트로픽의 최고 경영자는 인공지능에 수십억 달러를 쏟아붓고 있는 기술 업계에 다음과 같은 메시지를 전했습니다 . "더 큰 것이 항상 더 좋은 것은 아닙니다."

회사를 이끌고 창립에도 참여한 다니엘라 아모데이 사장은dent 의이야기합니다 자주 모든 활동을 좌우하는 핵심 아이디어에 대해 " 적은 자원으로 더 많은 것을 하라"라고 부릅니다.

그러한 사고방식은 현재 실리콘 밸리 대다수의 믿음과 상반됩니다. 가장 큰 기술 기업들과 그들의 자금 지원자들은 듯 규모가 승패를 결정한다고 그들은 모으고dent, 필요하기 몇 년 전에 컴퓨터 칩을 사들이고, 미국 중부 전역에 서버로 가득 찬 거대한 건물을 짓고 있습니다. 그들의 전략은 간단합니다. 가장 큰 규모의 시설을 구축하는 기업이 승리한다는 것입니다.

OpenAI는 이러한 접근 방식을 가장 명확하게 보여줍니다. 이 회사는 컴퓨팅 파워 및 관련 인프라에 약 1조 4천억 달러를 투자하기로 약속했습니다. 다양한 파트너와 협력하여 거대한 데이터 센터 시설을 구축하고 확보하고 있습니다 업계 역사상 그 어느 때보다 빠르게 첨단 칩을

앤트로픽은 다른 길이 있다고 생각합니다. 이 회사는 신중한 투자, 더 나은 알고리즘, 그리고 기술을 더욱 스마트하게 활용하는 방식을 통해 경쟁사보다 더 많은 돈을 쏟아붓지 않고도 경쟁력을 유지할 수 있다고 믿습니다.

다니엘라 아모데이와 그녀의 오빠 다리오가 바로 지금 자신들이 반대하고 있는 철학을 만들어내는 데 일조했다는 점에서 이번 상황은 더욱 심각한 의미를 지닙니다. 다리오는 앤트로픽의 최고경영자이며, 이전에는 바이두와 구글에서 근무했습니다. 그는 현재 기업들이 AI 모델을 구축하는 방식을 이끄는 '스케일링 접근법'을 대중화한 연구팀의 일원이었습니다. 이 접근법의 기본 원칙 은 측면에서 모델의 성능이 향상된다는 것 가능한 입니다 .

규모의 법칙이 산업 경제를 좌우한다

이제 그러한 패턴은 AI 경쟁의 전체 재정 구조를 뒷받침합니다. 클라우드 서비스를 운영하는 기업들이 왜 그렇게 많은 돈을 투자하는지, 반도체 제조업체들이 왜 그렇게 높은 주가를 기록하는지, 그리고 개인 투자자들이 성장 과정에서 여전히 손실을 보고 있는 기업에 왜 엄청난 가치를 부여하는지를 설명해 줍니다.

하지만 앤트로픽은 다음 단계의 경쟁에서 단순히 초기 학습에 가장 많은 비용을 투자할 수 있는 기업만이 승리하는 것이 아니라는 점을 보여주고 싶어합니다. 그들의 계획은 학습에 더 나은 품질의 정보를 활용하고, 초기 학습 후 모델의 문제 해결 능력을 향상시키는 기술을 적용하며, 모델 운영 비용을 절감하고 고객이 대규모로 더 쉽게 사용할 수 있도록 하는 제품 개발에 중점을 두고 있습니다. 특히 마지막 부분은 모델이 실제로 실행되면 컴퓨팅 비용이 끊임없이 발생하기 때문에 매우 중요합니다.

앤트로픽은 적은 자금으로 사업을 운영하는 것이 아닙니다. 약 1,000억 달러 규모의 컴퓨팅 투자를 계획하고 있으며, 업계 선두 자리를 유지하려면 투자 규모가 더욱 커질 것으로 예상하고 있습니다. Cryptopolitan , 아마존은 앤트로픽의 클로드(Claude) 모델 에 100만 개 이상의 트레이니움2(Trainium2) 칩이 탑재된 새로운 레이니어(Rainier) AI 인프라를 제공했습니다.

다니엘라 아모데이는 CNBC와의 인터뷰에서 "미래의 컴퓨팅 요구 사항은 매우 방대합니다."라며 "따라서 커짐에 따라 최첨단 기술을 유지하기 위해서는 더 많은 컴퓨팅 자원이 필요할 것으로 예상합니다 ."

불구 하고, 회사 측은 업계 전반에서 보고되는 큰 수치들을 직접 비교하는 것은 어렵다고 말합니다.적정 지출액에 대한 업계 전반의 확신은 겉으로 보이는 것만큼 확고하지 않다는 것입니다.

"많은 사람들이 언급하는 수치들은 경우가 많습니다 . 일부 거래 구조가 워낙 특이하게 설계되어 있기 때문이죠." 그녀는 기업들이 몇 년 후에 하드웨어를 확보하기 위해 초기에 투자를 결정하도록 압박받는 상황에 대해 이야기했다.

그녀는 더 큰 현실은 규모 확장 이론 개발에 참여했던 사람들조차도 성과와 사업 결과가 얼마나 꾸준히 성장했는지에 대해 예상하지 못했다는 점이라고 지적했습니다.

"규모 확장 법칙에 대한 믿음을 개척해 온 사람들조차도 계속해서 놀라움을 금치 못하고 있습니다."라고 다니엘라 아모데이는 말했습니다. "동료들로부터 자주 듣는 이야기는 지수 함수적 증가가 멈추기 전까지 계속된다는 것입니다.매년 '설마 이런 식으로 계속 기하급수적으로 증가할 리가 없어'라고 생각했지만, 매년 실제로 그렇게 되어가고 있습니다."

성장이 멈추면 어떻게 될까요?

다니엘라 아모데이는 기술 동향과 경제 동향을 구분했는데, 이는 공개적인 논의에서 종종 혼동되는 중요한 차이점입니다. 기술적인 측면만 놓고 보면, 그녀는인류학연구소가 관찰한 바에 따르면 기술 발전 속도가 둔화되고 있다고 보지 않는다고 말했습니다.

"아무리 기술이 뛰어나더라도 사업이나 개인적인 맥락에서 활용되기까지는 시간이 걸립니다 . "라고 그녀는 말했다. "제가 정말로 궁금한 점은 기업 뿐 아니라 개인도 얼마나 빨리 기술을 활용할 수 있느냐는 것입니다."

다니엘라 아모데이는 "기하급수적 성장은 멈추기 전까지 계속될 것"이라고 말했다. 2026년의 관건은 업계가 선호하는 성장 패턴이 마침내 효과를 잃으면 AI 경쟁과 이를 구축하는 기업들에 어떤 일이 벌어질 것인가 하는 점이다.

업계가 무어의 법칙보다 두 배 빠르게 증가하는 AI 컴퓨팅 수요, 2030년까지 매년 5천억 달러의 투자가 필요할 것으로 예상되는 상황에서, 앤트로픽이 규모보다는 효율성을 중시하는 전략은 선견지명이 있는 것으로 판명될 수도 있고, AI 경쟁에서 압도적인 컴퓨팅 파워를 대체할 수 있는 것은 없다는 사실을 깨닫게 될 수도 있습니다.