Anthropic은 AI 군비 경쟁에서 OpenAI의 100T를 꺾기 위해 1.4B를 베팅한다

Anthropic의 최고 경영자는 인공 지능에 수십억 달러를 쏟아붓는 기술 세계에게 메시지를 전한다 지능. 그녀는 더 크다고 해서 항상 더 좋은 것은 아니라고 말한다.

Daniela Amodei는 회사의 회장을 맡아 회사를 설립하는 데 도움을 주었으며, 비즈니스가 수행하는 모든 것을 형성하는 아이디어에 대해 자주 이야기한다. 그녀는 이를 “적은 자원으로 더 많은 것 수행”이라고 부른다.

이러한 사고방식은 실리콘 밸리의 대부분이 현재 믿고 있는 것과 충돌한다. 최대 기술 기업들과 그들의 재정 후원자들은 크기가 승자를 결정한다고 행동한다. 그들은 전례 없는 규모의 자금을 모으고, 필요하기 수년 전에 컴퓨터 칩을 구매하며, 미국 중부 전역에 서버로 가득 찬 거대한 건물을 건설하고 있다. 그들의 베팅은 간단하다: 가장 큰 운영을 구축한 자가 승리한다.

오픈AI는 이러한 접근 방식을 가장 명확하게 보여준다. 이 회사는 약 1.4조 달러의 컴퓨팅 파워 및 관련 인프라에 대한 약속을 했다. 다양한 파트너와 협력하여 회사는 거대한 데이터 센터 시설을 구축하고 있으며, 산업이 이전에 관리했던 것보다 더 빠르게 고급 칩을 확보하고 있다.

Anthropic은 다른 경로가 있다고 생각한다. 이 회사는 신중한 지출, 더 나은 알고리즘, 그리고 기술을 사용하는 더 현명한 방법이 모두를 초과 지출하려고 시도하지 않고도 경쟁력을 유지할 수 있다고 믿는다.

Daniela Amodei와 그녀의 남동생 Dario는 그들이 현재 반대하고 있는 철학을 바로 창조한 사람들이기 때문에 이 상황은 추가적인 무게를 가진다. Dario는 Anthropic의 최고 경영자로서 이전에 바이두와 구글에서 근무했다. 그는 기업들이 AI 모델을 구축하는 방식을 안내하는 현재 확장 접근 방식을 대중화한 연구 팀의 일원이었다. 기본 원칙 은 더 많은 컴퓨팅 파워, 더 많은 데이터를 추가하고 모델을 크게 만드는 것이 당신이 예측할 수 있는 방식으로 더 나은 결과를 만드는 경향이 있다고 말한다.

확장 법칙이 산업 경제를 주도한다

이 패턴은 이제 AI 경쟁의 전체 금융 구조를 뒷받침한다. 그것은 클라우드 서비스를 운영하는 회사들이 막대한 돈을 지출하는 이유, 칩 제조업체들이 높은 주가를 명령하는 이유, 그리고 성장하면서 여전히 손실을 보고 있는 회사들에 사적 투자자들이 거대한 가치를 부여하는 이유를 설명한다.

하지만 Anthropic은 다음 단계의 경쟁이 단순히 가장 큰 초기 학습 비용을 감당할 수 있는 사람이 이기는 것이 아니라고 보여주려 한다. 그들의 계획은 학습을 위한 더 나은 품질의 정보 사용, 모델이 문제를 해결하는 방식을 개선하는 초기 학습 후 적용 기술, 그리고 모델을 운영 비용을 낮추고 대규모로 고객에게 사용하기 쉽게 만드는 제품 결정에 초점을 맞춘다. 마지막 부분이 중요한 이유는 모델이 실제로 실행되면 컴퓨팅 요금이 끝나지 않기 때문이다.

Anthropic은 작은 돈으로 일하지 않는다. 이 회사는 약 1,000억 달러의 컴퓨팅 약속을 가지고 있으며, 선두를 유지하려면 이러한 필요성이 성장할 것으로 예상된다. 크립폴리탄이 최근 보도한 바와 같이, 아마존은 Rainier AI 인프라를 특징으로 하는 새로운 Trainium2 칩 100만 개 이상을 사용하여 Anthropic의 Claude 모델을 지원했다.

“미래의 컴퓨팅 요구 사항은 매우 큽니다,”라고 Daniela Amodei는 CNBC에 말했다. “그래서 우리가 더 커질수록 프론티어에 머물기 위해 더 많은 컴퓨팅이 필요할 것이라는 기대가 있습니다.”

그럼에도 불구하고, 업계 전반에서 보고되는 거대한 숫자들은 종종 직접 비교가 불가능하다고 회사는 말합니다. 올바른 지출 규모에 대한 업계 전반의 신뢰도는 겉보기만큼 확고하지 않습니다.

“던져지는 숫자의 많은 부분이 어느 정도 정확히 사과와 사과를 비교하는 것이 아닌 것은, 일부 거래의 구조가 어느 정도 설정되어 있기 때문입니다,”라고 그녀는 회사들이 나중에 하드웨어를 얻기 위해 일찍 약속하도록 밀려 느끼는 방식에 대해 말했다.

그녀가 지적한 더 큰 현실은, 확장 이론을 개발한 사람들조차도 성과와 비즈니스 결과가 얼마나 꾸준히 성장했는지 놀랐다는 것이다.

“우리는 확장 법칙에 대한 신념을 선구한 사람들임에도 불구하고 계속 놀라고 있습니다,”라고 Daniela Amodei는 말했다. “내 동료들로부터 자주 듣는 것은 지수적 증가가 멈출 때까지 계속된다는 것입니다. 그리고 매년 우리는 ‘글쎄, 상황이 지수적으로 계속될 수는 없을 것이다’라고 말해왔지만, 매년 그것이 그렇게 되어왔습니다.”

성장이 멈추면 어떻게 될까?

Daniela Amodei는 기술 트렌드를 경제 트렌드와 분리했으며, 이는 공공 논의에서 종종 혼동되는 중요한 차이점이다. 기술만 보면, 그녀는 Anthropic이 관찰한 바에 따라 진전이 느려지는 것을 보지 못한다고 말했다.

“기술이 얼마나 좋든, 그것이 비즈니스나 어느 정도 개인적 맥락에서 사용되려면 시간이 걸립니다,”라고 그녀는 말했다. “나에게 있어 진짜 질문은: 비즈니스 특히, 그리고 개인들도 기술을 얼마나 빠르게 활용할 수 있는가?”

“지수적 증가는 멈출 때까지 계속됩니다,”라고 Daniela Amodei는 말했다. 2026년의 질문은 산업의 가장 좋아하는 성장 패턴이 마침내 작동을 멈추면 AI 레이스와 이를 구축하는 회사들에게 어떤 일이 일어나는가 하는 것이다.

산업이 무어의 법칙보다 2배 빠른 속도로 AI 컴퓨팅 수요가 증가하고 있으며, 2030년까지 연간 5,000억 달러가 필요함에 따라, Anthropic의 원시 규모보다 효율성에 베팅하는 것이 선견지명일 수 있거나, AI 레이스에서 압도적인 컴퓨팅 파워를 대체할 수 없다는 것을 발견할 수 있다.