Loading...

AI 뉴스

OpenAI, 미라 무라티의 스타트업에서 핵심 인재 영입... AI 업계 '인재 전쟁' 가열

페이지 정보

작성자 symbolika
작성일 2026.01.20 10:04
171 조회
0 추천
0 비추천

본문

OpenAI Thinking Machines Lab

Executive Summary

• OpenAI가 전 CTO 미라 무라티(Mira Murati)의 AI 스타트업 '씽킹 머신스 랩(Thinking Machines Lab)'에서 공동 창업자 바렛 조프(Barret Zoph)와 루크 메츠(Luke Metz) 등 핵심 인력을 재영입

• 씽킹 머신스 측은 조프가 심각한 비위 행위를 저질렀다고 주장하며, 기밀 정보 유출 가능성까지 제기한 상황

• OpenAI는 이번 영입이 수주 전부터 진행된 것이라고 해명하며, 조프의 윤리성에 대한 씽킹 머신스의 우려를 공유하지 않는다고 밝혀


Background

조프와 메츠는 2024년 말 OpenAI를 떠나 무라티가 설립한 씽킹 머신스 랩에 합류했다가, 불과 수개월 만에 다시 OpenAI로 복귀하게 됐다. 이번 사건은 2023년 샘 알트먼(Sam Altman) CEO의 일시 해임 사태 이후 계속되는 AI 업계의 격변을 보여주는 단적인 예다.


Impact & Implications

AI 인재 시장의 과열

AI 연구원들이 수십억 달러 규모의 시드 라운드를 손쉽게 유치할 수 있는 현 상황에서, 인재 쟁탈전은 더욱 치열해질 전망이다. xAI의 이고르 바부슈킨(Igor Babuschkin), Safe Superintelligence의 다니엘 그로스(Daniel Gross), Meta의 얀 르쿤(Yann LeCun) 등 주요 AI 연구소 공동 창업자들의 이탈이 잇따르고 있으며, 이번 사건도 같은 맥락에서 이해할 수 있다.

기업 비밀과 인재 이동의 충돌

씽킹 머신스 측이 기밀 정보 유출 가능성을 제기한 점은 AI 스타트업 간 인재 이동에서 발생할 수 있는 법적·윤리적 문제를 부각시킨다. 이는 향후 AI 기업들이 핵심 인력의 경쟁사 이직을 막기 위한 계약 조항을 강화할 가능성을 시사한다.

AI 에이전트 개발 경쟁 심화

기사에 따르면 AI 연구소들은 맥킨지 컨설턴트, 골드만삭스 뱅커, 하버드 의사 등 전문가들의 실제 업무 데이터를 활용해 AI 에이전트를 훈련시키고 있다. 이러한 '환경(environments)' 구축을 통해 AI가 실제 업무 소프트웨어를 학습하도록 하는 방식이 확산되고 있으며, 이는 향후 지식 노동의 AI 자동화를 가속화할 것으로 예상된다.


Key Data & Facts

항목수치/내용
복귀 인원바렛 조프, 루크 메츠, 샘 쇤홀츠 + 추가 2명 예정
조프의 이전 직책씽킹 머신스 랩 공동 창업자
AI 데이터 계약 시급시간당 최대 $100 이상
주요 데이터 공급업체Handshake, Mercor, Surge, Turing

Key Quote

"지난 1년간 AI 연구소들은 법률, 의료, 컨설팅, 금융 등 다양한 지식 노동 영역에서 모델을 훈련하고 미세 조정해야 한다는 점을 점점 더 인식하게 됐습니다."

— 아론 레비(Aaron Levie), Box CEO
댓글 0
전체 1,366 / 65 페이지
Anthropic은 Claude를 위한 세 가지 베타 기능인 Tool Search Tool, Programmatic Tool Calling, Tool Use Examples를 출시했습니다. 이는 AI 에이전트가 컨텍스트 윈도우를 과부하시키지 않고 수백 또는 수천 개의 도구를 사용할 수 있도록 하며, 개별 API 요청 대신 코드를 통해 도구를 호출하고, 스키마 정의만으로가 아닌 구체적인 예시를 통해 올바른 사용법을 학습하도록 설계되었습니다.내부 테스트에서 Tool Search Tool은 토큰 사용량을 85% 감소시키는 동시에 대규모 도구 라이브러리에서 Opus 4.5의 정확도를 79.5%에서 88.1%로 향상시켰으며, Programmatic Tool Calling은 복잡한 연구 작업에서 37%의 토큰 절감을 달성하면서 이전에 도구 호출당 수백 밀리초가 필요했던 여러 추론 과정을 제거했습니다.이 기능들은 GitHub, Slack, Sentry, Grafana, Splunk를 연결하는 기본 5개 서버 설정에서 대화가 시작되기 전에 약 55,000개의 토큰을 소비하는 중요한 확장성 문제를 해결합니다. Anthropic은 최적화 이전 프로덕션 환경에서 도구 정의가 최대 134,000개의 토큰을 소비하는 것을 관찰했습니다.
716 조회
0 추천
2025.11.25 등록
기술 저널리스트 Alex Kantrowitz와 Ranjan Roy는 Google의 Gemini 3가 OpenAI의 심각한 경쟁자로 부상했으며, Sam Altman이 유출된 메모에서 직원들에게 “거친 분위기”와 “일시적인 경제적 역풍”을 예상하라고 경고했다고 논의했습니다. Kantrowitz는 이를 분수령의 순간이라고 부르며, OpenAI가 앞서간다는 것을 인정받은 적이 없었다고 말했습니다.Gemini 3는 Arc AGI와 LM Arena 리더보드를 포함한 주요 AI 벤치마크에서 1위를 차지했으며, 추상적 시각 추론에서 GPT-5.1의 점수(31.1% 대 17.6%)의 거의 두 배를 달성했습니다. 한편 Google의 조직 재편—DeepMind와 Brain을 회사의 “엔진룸”으로 통합하고 검색에서 수백 명의 엔지니어를 이동—이 이러한 반전을 가능하게 했습니다.이러한 변화는 Google이 시가총액 3조 6,200억 달러로 Microsoft를 앞지르고, Nvidia의 기록적인 실적이 AI 거래를 유지하지 못하면서 발생했으며, 주가는 상승 5%에서 하락 3%로 반전되었습니다. 이는 AI 모델의 상품화와 경쟁하는 챗봇들이 기능적으로 상호 교환 가능해지고 있는지에 대한 투자자들의 우려가 커지면서 나타났습니다.
719 조회
0 추천
2025.11.25 등록
개발자 Simon Willison은 최상위 모델들이 현재 너무나 유사하게 작동하여 실제 작업에서는 기업들이 각 릴리스마다 개선을 주장함에도 불구하고 의미 있는 성능 차이를 드러내지 못하기 때문에, 최첨단 AI 모델 평가가 점점 더 어려워지고 있다고 주장한다.Willison은 Anthropic에서 새로 출시한 Claude Opus 4.5를 사용하여 이틀 동안 39개 파일에 걸쳐 2,022개의 코드 추가를 포함하는 광범위한 코딩 작업을 완료한 후, 이전 Claude Sonnet 4.5 모델로 다시 전환했을 때도 동일한 속도로 작업을 계속할 수 있었으며, 두 모델 간의 구체적인 성능 차이를 식별할 수 없었다고 밝혔다.Willison은 AI 연구소들이 새로운 모델을 출시할 때 이전 모델에서는 실패했지만 새 모델에서는 성공하는 프롬프트의 구체적인 예시를 함께 제공할 것을 요구하며, 이러한 시연이 MMLU나 GPQA Diamond와 같은 테스트에서 한 자릿수 백분율 포인트 개선을 보여주는 벤치마크보다 더 가치 있을 것이라고 주장한다—이는 최첨단 모델들이 전통적인 평가 지표를 점점 더 포화시키면서 업계 전반이 겪고 있는 어려움을 반영하는 과제이다.
758 조회
0 추천
2025.11.25 등록
VentureBeat기사는스스로를"AI우선"이라고선언하는대부분의기업들이진정한도입보다는형식적인혁신에몰두하고있다고주장하며,진정한AI도입은하향식기업지시가아닌호기심많은직원들이조용히실험하는과정에서자연스럽게나타난다고설명합니다.​이기사는직접프로토타입을만들고자신의실패를공유하는리더와금요일까지AI계획을요구하는Slack메시지로단순히규정준수를강요하는리더를구분하며,전자는실질적인추진력을조성하는반면후자는반감을낳는다고설명합니다.​기사는재무및운영부서의직원들이일반적으로이사회프레젠테이션에등장하는고가의엔터프라이즈플랫폼이아닌"그냥ChatGPT"를사용한다고인정한다고언급하며,최근설문조사에따르면광범위한도입의무에도불구하고직원의5%만이AI를최대한활용하여업무를혁신하고있다고밝힙니다.
741 조회
0 추천
2025.11.25 등록
홈으로 전체메뉴 마이메뉴 새글/새댓글
전체 검색
회원가입