원문 제목: "깊이 | Karpathy가 Anthropic에 갑자기 합류하면서 왜 Dario의 '-2'일 수밖에 없었는가?"

5월 19일 밤 11시, Andrej Karpathy가 직접 Anthropic에 합류했다고 발표했습니다.

이 이름의 무게는 많은 설명이 필요하지 않습니다.

OpenAI 공동 창업자, 테슬라 전 AI 이사, 'Vibe Coding'의 아버지, 세계적으로 가장 영향력 있는 AI 교육가.

그의 AI 분야에서의 지위는 대략 농구계의 레브론과 유사하며, 어느 팀에 있든 헤드라인 뉴스가 됩니다.

그는 X에서 단 세 문장만 공개했습니다.

첫 번째 문장은 LLM 전망을 "특히 형성적"이라고 설명했습니다. 세 번째 문장은 여전히 교육을 열정적으로 추구하고 있다고 말했습니다. 그 중간 문장이 가장 중요하며 다섯 단어로 이루어져 있습니다. "연구와 개발에 회귀".

이는 2년 안에 OpenAI 진영에서 Anthropic으로 이적한 세 번째 핵심 인물입니다.

그리고 이는 40세가 다가온 채로, 성공을 거둔 뒤 재정적 자유를 얻은 사람이 스스로 지목하여 다른 사람의 부하로 내려가려 한다는 선택입니다.

왜 떠났는가? 왜 Anthropic인가? Anthropic이 왜 그를 뽑으려고 한 걸까요?

각 질문 뒤에 뜻깊은 내용이 숨어 있습니다.

그가 무엇을 하러 갔는가

Karpathy는 이미 이번 주에 일을 시작했으며, Anthropic의 사전 교육팀에 합류했습니다.

이 팀은 Nick Joseph가 이끄는데, 전반적인 대규모 교육 운영을 담당합니다.

Anthropic 대변인은 TechCrunch에게 Karpathy가 Claude 자체를 사용하여 사전 교육 연구를 가속화하기 위한 새 하위팀을 구축할 것이라고 확인했습니다.

Nick Joseph는 또한 X에게 백그라운드를 보충했는데, "그는 Claude를 활용하여 사전 교육 연구를 가속화하기 위한 팀을 구축할 것입니다."

TechCrunch은 "Karpathy는 LLM 이론과 대규모 훈련 실무 사이에 다리를 놓을 수 있는 소수의 연구자 중 하나"라고 평가했습니다.

Axios는 이를 "Anthropic가 인재 경쟁에서의 중대한 승리"로 규정했습니다.

Anthropic에 합류한 사람들 중에는 사이버 보안 전문가인 Chris Rohlf도 있으며, 이전 xAI 창립 멤버 Ross Nordeen도 이번 달 초에 합류했습니다. 인재 유출의 방향성이 점점 뚜렷해지고 있습니다.

Polymarket의 데이터는 시장 심리의 간접적인 증거로 작용합니다. 거래자들은 6월 말에 Anthropic이 최고의 AI 모델을 보유할 확률을 65%로 가겠으며, OpenAI는 4%로 평가했습니다.

Karpathy의 합류는 이 판단을 더욱 강화했습니다.

정의자 Karpathy

이번 합류의 중요성을 이해하려면 Karpathy의 특이성을 이해해야 합니다.

그의 특이성은 기술 능력에 있지 않습니다. 최고의 연구자들은 많습니다.

그의 특이성은 산업 전반의 이해 방식을 한 단어로 바꿀 수 있는 능력에 있습니다.

스로바키아에서 태어나 1986년생, 15세 때 캐나다 토론토로 이민을 갔습니다.

다른과 대학에서 제프리 힌턴의 강의를 수강하고 그의 독서 모임에 참여했습니다.

Hinton은 딥러닝 부흥 운동의 영적 지도자로, 2018년 튜링상 수상자이자 2024년 노벨 물리학상 수상자입니다.

Karpathy는 이 화려한 화염에 불을 붙인 최초의 젊은이 중 한 명입니다.

이후에 스탠포드로 이학하여 또 다른 전설적인 인물이자 학부생시절부터 컴퓨터 비전 교과목 CS231n을 만든 Li Feifei로부터 가르침을 받았습니다.

이 과목은 2015년 150명의 학생에서 2017년 750명으로 증가하며, 모든 비디오 강의가 공개되어 전 세계 엔지니어들이 딥러닝을 스스로 학습하는데 있어 첫 번째 단계가 되었으며, 컴퓨터 비전의 가장 위대한 강좌 중 한 곳입니다.

2015년, 그는 OpenAI의 창립 연구 과학자가 되었습니다.

2017 년에 마스크에 의해 테슬라로 이직하여 AI 고급 이사로 임명되었으며, 자율 주행을 순수한 시각적 솔루션으로 이끌었습니다.

이 이직에서 마스크는 엄청난 압력을 견뎠습니다.

같은 해, Karpathy는 Medium에 "Software 2.0" 개념을 제시하며, 신경망 가중치가 새로운 코드이고 데이터 세트가 새로운 소스 코드이며, 경사 하강이 새로운 컴파일러라고 주장하는 글을 게시했습니다.

이 프레임워크는 "프로그래밍이란 무엇인가"에 대한 산업 전체의 인식을 재구성했습니다.

2022 년에 테슬라를 떠난 후, 그는 YouTube에서 "신경망: 제로부터 히어로" 시리즈 강의를 만들었으며, 해당 채널은 백만 구독자를 돌파했습니다.

동시에 공개된 micrograd, nanoGPT, nanochat 프로젝트는 코드 양은 매우 적지만 핵심 개념을 정확하게 담았으며, "실행 가능한 교과서"로 불렸습니다.

2025 년 2 월, 그는 "바이브 코딩" 용어를 만들어내며, Collins 사전에서 연례 어휘로 선정되었습니다.

6 월에 YC AI Startup School에서 "Software 3.0"과 "에이전트의 10년" 프레임워크를 제안하며, 해당 강의는 당해 AI 강의 중 가장 화제가 된 하나가 되었습니다.

TIME은 2024 년에 그를 "AI 분야에서 가장 영향력 있는 100인"으로 선정했습니다.

Hinton부터 Fei-Fei Li, Ultraman, 다시 마스크까지, 그는 모든 단계에서 최전선에 섰습니다.

그러나 그가 남긴 가장 강력한 것은 어떤 제품이나 논문이 아니라 그러한 개념 프레임워크입니다.

Software 2.0, Vibe Coding, LLM OS. 이러한 용어들은 사람들이 AI를 생각하는 방식을 변화시켰습니다.

왜 '마이너스 2'가 되겠느냐

Karpathy의 직업 경력에는 명확한 연이이가 있으며, 그가 쫓는 것은 결코 헤드라인이 아닙니다.

그는 Hinton과 Fei-Fei Li의 학생이었고, Ultraman의 동료이며, 마스크의 직속 부하였습니다.

각 경험에서 그의 조직 구조적 위치는 고위 관리자였습니다.

지금 그는 Anthropic에 합류하여 직접 상사는 프리트레이닝 리더 인 닉 조셉입니다.

Nick Joseph는 Dario Amodei에게 보고합니다.

Karpathy는 조직도에서 세 번째로 높은 위치에 있습니다.

Nick Joseph는 Anthropic의 공동 창업자 11명 중 한 명으로, 이전에는 Vicarious와 OpenAI에서 일했습니다.

OpenAI에서의 그의 역할은 보안 팀에서 코드 모델링을 맡아, GPT-3의 파인튜닉 이후 코드를 작성하는 것을 보고 AI가 스스로 개선될 수 있다는 것을 깨달았습니다. 그러고는 보안 팀 리더와 함께 떠나 Anthropic을 설립했습니다.

그의 팀은 Claude 시리즈 모델과 Mythos를 학습시켰습니다.

Karpathy는 Nick Joseph 아래에서 연구를 진행하기를 원했는데, 그 이유는 단순히 그의 원하는 일에 더 가까운 위치였기 때문입니다.

그의 각각의 직업 변경을 추적해보면, 그의 동력은 언제나 같았습니다. "현재 가장 큰 실험은 어디에 있는가"입니다.

2017년 Tesla로 이직한 이유는 자율 주행이 Software 2.0의 최대 실험장이기 때문이었습니다.

2022년 퇴사한 이유는 구조가 확립되었고 남은 것은 엔지니어링 최적화뿐이었기 때문이었습니다.

2023년 OpenAI로 돌아간 이유는 ChatGPT가 GPT-4 출시와 함께 가져올 폭발 적기가 가장 흥미로운 지점이었기 때문이었습니다.

2024년 Eureka Labs를 설립한 이유는 AI 기반 교육 가설을 검증하고 싶었기 때문이었습니다.

2026년 Anthropic에 합류한 이유는 "AI로 AI 연구"의 프리트레이닝 혁명이 이곳에서 일어나고 있기 때문이었습니다.

모든 이직이 불만에서 나온 것은 아니었고, 단지 지금의 위치가 더 이상 가장 큰 실험의 장소가 아니기 때문이었습니다.

왜 OpenAI로 돌아가지 않았을까요? 인재 이동이 그 대답을 줍니다.

Jan Leike는 2024년 5월 Anthropic에 합류한 OpenAI 이전 정렬 책임자입니다.

OpenAI의 공동 창업자 John Schulman은 같은 해 8월 이직했습니다.

지금은 Karpathy의 차례입니다.

2년간 3명, 모두 일방적인 이동, 어떠한 비교적인 역방향 사례도 없음.

OpenAI의 전략적 중점은 순수한 연구에서 플랫폼화와 인수로 이동했습니다. Chat.com, io Products, Windsurf, TBPN, 인수 간격이 점점 짧아지고 금액이 점점 커지고 있습니다.

이는 "AI 시대의 대형 소비 기업"으로 변모하는 기업입니다.

"연구로의 회귀"를 원하는 연구자에게는 Anthropic의 "연구 품질로 승리하는" 전략적 경로가 더욱 매력적입니다.

Anthropic가 그를 왜 원하는가

Anthropic의 채용 동기는 몇 가지 층위로 나뉠 수 있습니다.

가장 표면적인 것은 기술적 요구입니다.

Anthropic의 연산 예산은 얼마나 커도 Microsoft의 지원을 받는 OpenAI나 TPU를 보유한 Google에 미치지 못합니다.

순 연산 성능 경쟁에서 Anthropic는 이기지 못합니다.

그는 더 적은 연산력을 사용하여 더 나은 모델을 훈련시키는 방법을 찾아야 합니다.

"Claude를 활용한 사전 학습 연구 가속"이 이 경로이며, Karpathy는 동시에 사전 학습 이론 심도, 대규모 엔지니어링 경험 및 AI 보조 연구에 대한 직관을 갖춘 세 가지 측면을 모두 갖춘 사람이 드문 것입니다.

또 다음으로는 인재 신호입니다.

2년 동안 3명의 OpenAI 핵심 인물이 Anthropic으로 일방적으로 이동하여 "일선 연구자가 투표하는" 이야기가 이미 형성되었습니다.

각 Karpathy 수준의 합류는 다음 최고 수준의 인재가 합류하는 심리적 문턱을 낮추고 있습니다. 인재는 인재를 끌어들이며, 플라이휠이 회전합니다.

또한 IPO 전의 브랜드 금속 도금이 있습니다.

Anthropic은 9000 억 달러 가치로 300 억 달러의 자금 조달을 논의 중이며, IPO 준비가 진행 중입니다.

Karpathy는 AI 분야에서 가장 인식도가 높은 기술 인물 중 한 명으로, 백만 명의 YouTube 구독자, 연간 어휘 창조자, 22만 개의 GitHub 스타가 붙은 CLAUDE.md 리포지토리를 가지고 있습니다.

그의 이름은 Anthropic의 직원 명단에 나와 있었고, 투자은행에 직접 그들이 주관중인 IPO에 녹아들기 좋은 문구를 제공해주었다.

하지만 가장 재미있는 층은 Anthropic이 명시적으로 채용 동기로써 갖지 않았지만, 가장 큰 보상을 얻게 될 것으로 예상되는 것, Karpathy의 패러다임 정의 능력일 것이다.

Anthropic에서 그가 한 어떤 기술적 탐구라도 그는 공개적으로 이야기하며, 트윗, 블로그, YouTube 비디오로 내놓았다.

그가 고유한 방식으로 일어나고 있는 일을 명명할 때, Anthropic은 그 패러다임의 원조지가 된다.

최고의 사전 훈련 연구자를 고용하여, 업계에서 가장 영향력 있는 기술 이야기꾼까지 얻었다.

플라이휠의 임계점

이 인사 이동을 보다 큰 맥락에 놓고 볼 때, 이것은 기술적 전환점을 표시하고 있다.

2026년 4월, Anthropic은 Mythos Preview를 발표했고, 그것은 지금까지 가장 강력한 AI 모델이었다.

Mythos는 지나치게 강력했기 때문에 Project Glasswing으로의 초대 내부 테스트만을 받을 수 있었다.

Mythos는 별도의 네트워크 보안 학습을 받지 않은 상태에서 FreeBSD에서 17년간 존재한 원격 코드 실행 취약점을 자체적으로 발견하고 이용했으며, OpenBSD에서 27년, FFmpeg에서 16년간의 결함을 찾아냈다.

영국 인공지능 보안 연구소의 독립적인 평가에 따르면, 이 모델은 기업 네트워크 공격 시뮬레이션을 32단계로 완료할 수 있는 최초의 모델이었다.

Anthropic 자체가 이러한 능력이 강제로 학습된 것은 아니라고 인정하며, 이는 일반적인 추론 및 소프트웨어 엔지니어링 능력의 향상에서 나타난 "하류의 모습"이라고 설명했다.

사전 훈련이 더 잘 이루어질수록, 나타나는 능력은 예상을 뛰어넘는다.

Mythos는 현재 가장 강력한 모델이자, 현재 가장 강력한 도구이다.

Karpathy가 Anthropic으로 오기 위해 하려는 것은, 이 가장 강력한 망치를 가져가서 망치 자체의 제작 방식을 개선하는 것이다.

Mythos / Claude를 사용하여 더 나은 훈련 아키텍처, 데이터 비율, 실험 방향을 발견하여, 모델 개선 속도를 인간 연구자의 선형적 리듬에서 벗어나게 하고, "AI가 AI를 개선하는" 진화의 플라이휠을 회전시킨다.

이 또한 Anthropoc 최기대하는 결말이었다.

이 회전목마가 정식으로 돌기 시작하면, 'AI 셀프-개선 사전 훈련'은 더 이상 연구 방향일 뿐만 아니라 AGI로 향하는 가속 도로이자 ASI로 향하는 가속 도로가 될 것이다.

현재 모든 연산량 군비 경쟁, 데이터 장벽, 인재 경쟁에 관한 경쟁 차원은 이 변수에 의해 변경될 수 있다.

3년 안에, OpenAI는 한 경쟁 상대에게서 세 명의 핵심 인물을 상실했다.

이 사실의 영향은 어떤 자금 조달 숫자보다도 클 수 있다.

연산량은 돈으로 사고, 데이터는 시간으로 쌓을 수 있지만, AI 진화 회전목마를 돌리는 사람은 세계적으로 손가락으로 세어낼 정도로 드물다.

Karpathy는 이 때를 선택해 자유 상태를 내려놓고 최전방으로 돌아오기로 결정했다. 그는 창이 당장 뒤에 있음을 믿었다.

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