Anthropic을 해부하다: 최고의 AI 기업이자 아마도 한 종류의 "조직 발명"

원문 제목: "Anthropic 해부: 최고의 AI 기업이자 가능성 있는 조직 발명품"
원문 저자: Celia, 해외의 유니콘

작년을 돌아보면, Anthropic은 아마도 전체 AI 산업에서 가장 탐구할 가치가 있는 기업일 것입니다.

올해 초, 이 기업은 기업 역사상 가장 빠른 폭발적 성장을 이룩했습니다: ARR이 9B에서 45B로 증가했으며, 연산 능력이 따라온다면 올해 말에는 100B까지, 내년에는 200-300B까지 ARR이 증가할 것으로 예상됩니다. 이는 직접적으로 Meta의 규모와 맞먹습니다.

보조 시장에서, Anthropic의 평가액은 이미 1조 달러에 다다랐으며, OpenAI를 추월했습니다.

우리는 Anthropic이 어떻게 성공을 거두었는지 연구하는 데 상당한 시간을 할애했습니다.

최종적으로, 이 회사를 이해하기 위해 꼭 알아야 할 두 가지 요소는 다음과 같습니다:

하나는 전략적 판단이고, 다른 하나는 조직 문화입니다.

여러분은 이미 이러한 내용에 대해 많은 단편적인 이해를 가지고 있겠지만, 하나로 합쳐진 전체적인 그림은 없었습니다. 그래서 본 기사는 더 상세하게 정리하고 재구성하려고 합니다.

외부의 호기심을 자극하는 몇 가지 질문을 전략적, 조직적 관점에서 설명할 수 있기를 희망합니다. 예를 들어:

• 왜 Anthropic은 2021년에 coding이 가장 중요한 방향임을 깨달았을까요?

• Dario와 Sam의 성격적 차이가 어떻게 두 회사의 완전히 다른 전략적 경로를 형성했을까요?

• 왜 Anthropic의 인재 이탈율은 이토록 낮을까요?

• 거의 모든 Anthropic 구성원이 그 문화를 칭찬하는 이유는 무엇일까요? 기업의 신속한 확장 과정에서 이 문화는 어떻게 유지되고 있나요?

01.Focus 중요성의 과소 평가

먼저, 전략적으로 말하자면, OpenAI는 항상 모든 것을 원하는 기업처럼 보였습니다.

모델 능력, 수학, 과학, 코딩, 추론, 다중 모드, 아키텍처 혁신 등에서 OpenAI는 노력했습니다.

제품 측면에서 Codex, 브라우저, 로봇, 기업 플랫폼, 스마트 하드웨어, 칩 및 데이터 센터 등이 동시에 발전해나가고 있으며, OpenAI 내부 프로젝트 수는 한 때 300개 정도로 알려졌다고 합니다.

그에 반해 Anthropic은 완전히 다르며, 그들은 무둔해 가운데서 특이하게 다중 모달을 일찍 버리고, 아키텍처 혁신에 대해 언급하지 않았으며, reasoning model, RL, continual learning 등의 개념을 강조하지 않았으며, 언어 모델의 확장에만 집중했고, 오로지 코딩 방향에만 집중하여 가장 중요한 능력을 먼저 갖추려고 했습니다.

코딩이 왜 이토록 중요한지에 대한 이유에 대해서, 시장도 이미 명확하게 이해하고 있으며, 핵심은 다음과 같습니다:

1. 코딩은 모든 것으로 통하는 길입니다. 디지털 세계의 대다수 작업은 코드를 통해 표현할 수 있습니다.

2. 코딩은 모델 학습에 가장 적합한 능력입니다. 결과의 검증이 강하고, 피드백 루프가 짧아서 사용자 데이터가 모델 학습에 큰 영향을 줄 수 있습니다.

3. 코딩은 AGI 연구 및 개발의 핵심 가속기입니다. 현재 상위 AI 연구소는 이미 이러한 가속 주기로 진입했으며, 올해 모델이 1분기 동안 얼마나 발전했는지, 그 진전 속도가 지난 1년보다 빠르다고 합니다.

최종 결과로써, 코딩은 분명히 가장 중요한 방향이며, 전폐는 타고난 소울 링.

그러나 OpenAI는 3월까지만 해도 Sora와 같은 부수 사업을 중단하고 코딩을 회사의 주요 우선 순위로 끌어올렸습니다.

Anthropic이 코딩을 정확히 선택한 이유는 무엇인가요?

우리가 항상 궁금해했던 것은: Anthropic이 어째서 처음부터 코딩을 정확히 선택할 수 있었는지였습니다?

역사를 거슬러 올라가보면, 절반은 선견지명이며, 나머지 절반은 운이었습니다.

Anthropic의 초기 자금 조달은 한동안 매우 어렵게 이루어졌습니다. 많은 자금이 없었기에 AGI로 향하는 더 효율적인 방법을 찾아야 했습니다.

그들은 상거래 생태계를 형성할 수 있는 수평적 시나리오를 먼저 소개해야 했습니다. 그래서 그 때 그들은 딱 한 가지 방향만 선택할 수 있다면, 코딩이 가장 좋은 선택일 수도 있다고 신중하게 고민했습니다: 먼저 더 나은 코딩 모델을 훈련 → 이를 고객에게 제공 → 고객으로부터 실제 엔지니어링 환경에서의 사용 데이터 획득 → 모델 훈련에 피드백 제공. 이는 회전목마를 형성할 수 있다는 가능성이 있었습니다.

Anthropic 성장 책임자는 한 번 회사 공동 창업자가 작성한 내부 문서를 읽었습니다. 이 문서의 내용은 왜 우리가 코딩에 집중해야 하는지에 대한 것이었습니다. 이 문서는 2021년에 작성되었으며 실제 시장 기회가 무엇인지를 아는 사람들보다 훨씬 이른 시기입니다.

그러나 후에 상황은 자금 조달이 순조로워지고 회사가 더 많은 자원을 확보한 뒤에 코딩 이 이슈가 다시 제기되지 않았으며, 그들은 여전히 보다 일반적인 모델 플랫폼을 먼저 만들기로 했습니다.

전환은 ChatGPT가 대단히 인기를 얻은 후에 일어났습니다. Anthropic은 C 산업이 이미 OpenAI에 선점되었음을 깨달았으며, 그들은 이에 후회하면서도 (하지만 사후에는 매우 운이 좋게도) 전술을 변경하여 toB에 중점을 두었습니다.

이 전략적 변화는 전반적으로 신중하고 경험적이었으며, 단순히 대담한 도박이 아니었습니다.

Claude 3를 훈련할 때, Anthropic은 의도적으로 코딩 능력을 강화하기 시작했으며, Sonnet 3.5에서 매우 긍정적인 시장 피드백을 받았습니다.

그 후 계속해서 투자하고 확인하는 과정을 거치면서 내부적으로 코딩 잠재력에 대한 확신을 갖게 되었으며, 비즈니스 가치와 연구 가속화 측면에서 집중하기 시작했습니다. 따라서 팀은이 방향을 따라 집중적으로 전진하기 시작했으며, 이 과정에서 C 산업을 완전히 포기한 것뿐만 아니라 멀티모달에도 에너지를 소비하지 않았습니다.

시장 방향에 집중하는 것 외에도 기술적 방향에서의 결연함이 언급될만합니다.

지난 2년 동안 기본적인 scaling laws가 한계에 도달했고, pretraining의 한계 효과가 꼭대기에 도달했다는 주장을 하는 유명한 연구자들이 있었습니다. 우리와 여러 연구소 간의 소통을 통해 Anthropic은 scaling laws를 가장 믿고 있었으며, pretraining 및 데이터를 가장 견고하게 처리하고 새로운 패러다임에 에너지를 소모하지 않았습니다.

사후에 이것이 옳았음을 볼 수 있습니다. Claude의 능력 점프의 상당 부분은 견고한 pretraining 투자에서 기인합니다.

설립자의 성품

그러나 이것은 또 다른 궁금증을 일으켰습니다. Anthropic이 핵심 방향에서 결정적인 선택을 하고 결과를 내고 저력을 유지하는 비결은 무엇인가요?

먼저 자연히 리소스 제한이 있습니다. Anthropic의 과거 자금 조달 금액은 대략 OpenAI의 1/3에 불과하지만, 이 두 회사의 전략적 차이는 설립자의 성품과 배경과 긴밀한 관련이 있습니다.

Anthropic은 scaling laws 논문의 핵심 저자인 4 명의 공동 창업자 중에 있으며, Dario는 GPT-3의 핵심 연구 리드로, AI 분야에서 이미 10 년간 일하며 기술 발전에 대한 감을 잡았습니다. 그는 판단에 대해 용감하며, 심지어 자기 애와 고집이 굉장한 정도로 묘사되는 사람으로, 시장의 공감에 휘둘리는 경우가 드뭅니다.

또한, Dario는 완전히 FOMO가 없는 사람으로, 심지어 자존심이 강하고 고집 센 사람으로 묘사되면서, 시장의 공식을 따르지 않습니다.

24 세의 그는 Anthropic이 급성장 하기 전에 한 말이 있습니다. 이것은 내가이 회사를 이해하는 데 중요한 한 가지라고 생각합니다. 그 말의 요지는 다음과 같습니다:

지난 10 년 동안 가장 크게 배운 교훈은 시장에는 항상 어떤 공감이 존재한다는 것이며, 하지만 그 공감이 여러 차례 뒤바뀌는 것을 보고 나니 나는 내 베팅에 집중하기 시작했다.

우리가 반드시 옳다고 확신할 수는 없지만, 솔직히 말해서, 50%의 가능성이라도 맞는다면 이미 상당한 가치가 있다고 생각합니다. 왜냐하면 다른 사람들이 갖고 있지 않은 것을 제공하게 되기 때문입니다.

이는 Sam Altman과 매우 다릅니다. 우리와 Sam에 가까운 사람들과의 소통을 통해 다음과 같이 알 수 있습니다:

1. Sam은 실리콘밸리에서 가장 야망이 넘치는 설립자 중 하나로, 처음부터 모든 것을 원했습니다. 그는 YC에서 투자를 하였지만, "다국적 시드 투자, 병렬 배팅"이라는 방법에 대해 매우 익숙하여 OpenAI는 무수히 많은 지점을 뻗었습니다.

2. Sam은 기술 배경이 아니므로, 기술적 방향성 판단에서 Anthropic보다 못하며, 그래서 팀의 bottom up으로 전진하는 것에 더 의존합니다. Sam은 자신이 더 잘해 온 자원 확보 능력을 발휘하여 개별 팀에 탄창을 제공합니다.

3. VC 배경으로 Sam은 색다른 아이디어를 매우 선호합니다. 따라서 OpenAI 문화에서는 0에서 1의 패러다임 혁신을 매우 중요시하나, 1에서 10까지의 계속된 정제는 그만큼 중요시하지 않습니다. Sora, Atlas 브라우저, 음성 모드 등 많은 제품 라인들은 이어지지 않고, 끝나면 아무도 관리하지 않습니다.

4. Sam과 Mark Chen (Chief Research Officer)의 성격은 '예'라는 말만 하고 '아니오'라고 하지 않습니다. 지원 작업에서 팀이 노력하면 위에서는 자원을 제공해주기 때문입니다.

OpenAI의 인력이 다양한 부수 프로젝트로 지속적으로 희석됨에 따라, Anthropic은 전략적으로 장기적인 이점을 확보할 수 있습니다.

전략의 뛰어남은 "전략"에서 비롯됩니다.

Anthropic의 전략적 초점은 우리에게 영감을 줬으며, 중요한 것에 집중하는 것의 중요성이 과소평가되었습니다.

작년 들었던 팟캐스트를 떠올립니다. 게스트는 Founders 팟캐스트의 주인공 David Senra였습니다. 지난 8년 동안, 그는 거의 한 가지 일만 했습니다: 매주 한 명의 위대한 기업가를 연구했습니다.

만약 그가 읽은 400권 넘는 창업가 전기에서 얻은 모든 경험을 압축해 하나로 만들라면, 그것은 무엇인가요?

그는 대답했습니다: 집중.

위대한 기업가들은 종종 전반적으로 우수한 학생이 아니라 극도로 편집증적입니다. 그들은 자신에게 가장 중요한 하나 이상의 변수를 식별하고, Costco의 가격, Apple의 디자인 경험, 바이트의 추천 알고리즘 및 데이터 플라이휠과 같이 이를 극단적인 수준으로 이끌기 위해 모든 것을 사르며 경쟁 상대가 압도되게 하는 것입니다.

여기서 명확해야 할 점은 많은 사람들이 자신이 매우 집중되어 있다고 생각하지만, 그들은 진정한 집중의 의미와 비용을 제대로 이해하지 못한다는 것입니다.

말그대로 집중은 본질적으로 두 가지 측면으로 분해될 수 있습니다:

첫째는 판단력입니다. 무엇이 가장 중요한지를 알고 다른 모든 것을 희생할 용의가 있어야 합니다.

둘째는 압력입니다. 핵심 요소를 꿰뚫기 위해 압도적인 리소스를 투입할 수 있어야 합니다.

전자는 인식 문제이며, 후자는 결단력 문제이며, 둘 다 없으면 안 됩니다.

예를 들어 Google이 설립될 당시, 인터넷 업계의 합의는 "미래는 '포털'에 속해있다"였습니다. Yahoo와 같은 검색 거물들은 홈페이지를 더욱 가득 채우고 뉴스, 날씨, 쇼핑, 게임, 별자리 등 각각의 특징을 "광고 가치 향상"으로 여겼습니다.

그러나 Google은 정보가 점점 더 많아질 것이라고 생각했고, 사용자가 필요로 하는 것은 더 큰 포털이 아니라 즉각적으로 가장 관련있는 답을 찾는 것이라고 봤습니다.

그래서 다른 사람들이 사용자가 머무르길 원할 때, Google은 사용자가 더 빨리 떠날 수 있도록 했습니다. 당시 Google의 홈페이지는 매우 깔끔했고, 검색 상자 이외에는 아무것도 없었습니다.

비즈니스 모델도 마찬가지로 Yahoo는 수십 가지의 수익화 방식을 가졌습니다. 그러나 구글은 모든 역량을 "검색 키워드 입찰"이라는 한 가지 메커니즘에 집중했고, 거의 10년을 보내고 나서야 진지하게 두 번째 사업 라인을 시작했습니다.

지금까지, 구글의 십대 영상 중 하나는 "It's best to do one thing really, really well"이라는 말입니다.

전략의 핵심은 무엇을 선택할 것인지를 명확히하는 것이 아니라, 무엇을 포기할 것인지를 명확히하는 것입니다. 대부분의 사람들이 거절하는 빈도는 충분치 않다고 생각합니다.

02. 문화가 가장 큰 Secret Sauce입니다

Anthropic의 가장 특별한 점은 아마도 전략이 아니라 조직 문화입니다.

지난 반년 동안 치열한 AI 인재 경쟁 속에서, Anthropic의 이직률은 다른 AI 연구소들보다 훨씬 낮았습니다.

아래 두 개의 그림은 21년부터 23년까지의 인재 유동성 데이터를 요약한 것입니다.

첫 번째 그림은 각 AI 연구소 간 이직 비율을 집계한 것으로, 다음을 볼 수 있습니다:

• DeepMind에서 Anthropic으로 가는 인재 10.6 명당 DeepMind로 되돌아가는 인재 1명이 있습니다.

• OpenAI에서 Anthropic으로 가는 인재 8.2 명당 OpenAI로 되돌아가는 인재 1명이 있습니다.

두 번째 그림은 입사 후 2년이 지난 후 회사에 남아 있는 직원 비율을 집계한 것입니다.

Anthropic의 인재 유지율은 80%로, 당시 주요 AI 연구소 중 가장 높은 수치이며 DeepMind의 78%보다 조금 더 높습니다.

더 어려운 고속의 변화를 겪는 회사인 Anthropic이 오래된 DeepMind보다 더 높은 유지율을 달성한 것은 쉬운 일이 아닙니다.

비교적으로, OpenAI는 67%에 그쳤습니다.

Claude Code의 책임자인 Boris Cherny는 이렇게 말했다: "Anthropic에서는 복도에서 아무나 만나 '당신이 여기 있는 이유가 무엇인가요'라고 물으면 대답이 '안전'일 것입니다".

지난해 제품 매니저인 Cat Wu와 함께 Anthropic를 떠나 Cursor로 이직한 뒤 2주도 채 되지 않아 다시 돌아온 경험이 있었는데, 그 이유는 Anthropic 내부 문화를 너무 그리워했기 때문이었습니다. 모든 사람이 보다 큰 사명을 위해 순수하게 헌신하는 그런 느낌 때문이었습니다.

Anthropic에 합류하기 전 몇몇 인물들은 이를 반신반의하며 들어갔지만, 안으로 들어가 보니 "젠장, 안의 분위기가 외부에서 말했던 것보다 진지하구나"라고 깨달았습니다.

여기에는 심지어 조기 종업원이 모든 직원들을 대상으로 회의에서 말한 적이 있는데, 만약 Anthropic이 자신들의 사명을 최종적으로 이루었지만 회사 자체는 실패했다면, 그것 또한 좋은 결과라고 말했습니다.

이 말은 Anthropic에 대해 많은 것을 설명해줍니다.

대부분 기업의 논리에 있어 상업적 성공이 항상 최우선이며, 사명은 그저 외면을 장식하는 수단에 불과합니다. 그러나 Anthropic의 가장 특별한 점은 내부에 회사의 생사를 놓고 사명을 우선시하는 사람들이 실제로 존재한다는 것입니다.

Anthropic의 실제 활동을 살펴보면, 그들이 지향하는 바와 일치하는 것을 볼 수 있습니다. 예를 들어, 비영리 신탁 지배구조의 설계, 설명 가능성에 대한 연구, 보안에 대한 다양한 투자, 미국 국방부와의 가치 충돌로 인해 2억 달러의 주문을 포기한 최근 사건 등이 있습니다. 이 부분은 일일히 언급하지 않겠습니다.

2. 높은 신뢰, 낮은 이기심

우리가 다른 선두 연구소와 소통할 때 항상 내부 정치와 갈등 문제에 대해 많은 이야기를 듣곤 합니다. 그러나 Anthropic는 그렇지 않습니다. 그 대신, 모두가 매우 단결되어 있으며 타인을 위해 헌신하는 마음을 가지고 있습니다.

여기에서 가장 놀라운 점은, Frontier AI는 별도의 명성을 얻고 리소스 격투가 발생하기 쉬운 곳입니다. AI 연구원들은 거의 세계에서 가장 똑똑하고 자부심 강한 사람들로, 그들의 본능적인 욕구는 다른 해결책을 제시하고 독자적인 입장을 취하며 유명해지는 것인데, 리소스가 매우 제한적이어서 부서 간 갈등이 자주 발생합니다.

구글에서 Anthropic으로 온 Daniel Freeman은 다른 모델 회사들이 내부적으로 서로 경쟁하고 있는 각자의 영주국인 것과는 달리, "Anthropic에서는 그런 느낌을 한 번도 느껴보지 못했다"고 말했습니다.

Stripe 전 CTO Rahul Patil이 작년 가을 Anthropi에 합류한 이후 자신이 가장 놀란 것은 여기 문화라고도 언급했습니다. 이렇게 똑똑한 사람들이 이렇게 겸손할 수 있다는 것을 상상하기 어렵습니다.

그는 한 가지 표준을 언급했습니다. 만약 회사가 내일 당신에게 가장 적합한 역할이 임원이 아니라 IC(개인 기여자)를 계속 하는 것이고, 그것이 당신이 mission에 가장 큰 공헌이라면 원하시나요? 그는 Anthropi의 사람들이 100% 그렇게 할 것이라고 생각하며 ego가 없다고 합니다.

3. 강력한 인문학적 배경

New Yorker의 저자는 Anthropi 내에서 몇 달 동안 깊이 있는 인터뷰를 진행한 후, 이 곳의 사람들에 대해 두 가지 흥미로운 설명을 남겼습니다.

• 책을 좋아하는 기묘한 사람들

• Anthropi 직원들 가운데 비례가 맞지 않게 소설가나 시인의 자녀인 것 같다.

즉, 이 곳의 사람들은 전형적인 실리콘밸리 엘리트도 아니고 전통적인 기술 마니아도 아니며 책과 지식을 좋아하며 이상주의적인 면모를 가지고 있습니다. 많은 사람들은 작가와 시인의 집안에서 자란 것처럼 느껴집니다.

이는 Claude 모델 네이밍에서도 어느 정도 확인할 수 있습니다: 하이쿠, 소네트, 오퍼스는 각각 간결한 하이쿠, 셰익스피어의 소나무 시와 고전적인 맥락에서의 대작품을 나타냅니다.

비교적으로 OpenAI의 GPT-4 / 4o / o1은 엔지니어링 명칭 네이밍, Google의 Gemini Ultra / Pro / Flash는 클래식 제품 라인 네이밍입니다. 어느 정도로 몇 가지 문제를 설명할 수 있습니다.

Claude 코드 주임 Boris도 팟캐스트에서 재미있는 세부 사항을 언급한 적이 있습니다.

Anthropi에 처음 점심식사를 갔을 때 어느 책 한 권을 말했는데, 그 책의 저자는 하드 사이언스 픽션 작가 Greg Egan입니다.

그 책이 얼마나 소수인이냐면, 그 책을 읽은 사람을 한 명도 이전에 만나보지 못했다고 합니다.

그는 식탁에서 책 속 언급된 언어관련 재치있는 발언을 하자, 의외로 사람들이 모두 연결지었다.

이 사건은 그를 크게 놀라게 하였고, 자신이 정말 올바른 장소에 왔다고 느끼게 했다.

과학 소설을 좋아하는 서재종은 종종 일종의 거창한 인문 관심과 역사적 책임감을 가지고 있으며, 나비 효과에 대해 더 나은 추론 능력을 갖추고 있다.

이러한 독서 취향을 기반으로 한 합의는 그를 보다 안심시켰고, 이곳이 AI 기술 발전을 가장 잘 촉진할 수 있는 곳일 수도 있다는 생각을 했다.

문화가 어떻게 제도화되는가

다음 문제는, 이러한 순수하고 거의 종파적인 문화가 어떻게 유지되는가 하는 것이다?

결국, Anthropıc은 이미 소규모 AI 연구소가 아니며, 이는 3000명의 직원을 보유한 대규모 기업이며, 최대한으로 문화의 농축도를 유지하고 있는 동시에 사상 최고 속도로 확장 중에 있다.

이에 대해 Dario는 솔직히 말하면, 그는 약 1/3에서 40%의 시간을 들여 Anthropıc의 문화가 좋은지 확인하는 데 사용한다고 말했다.

기술적으로든, 제품적으로든, 자금적으로든, 비즈니스 및 정치적 관계적으로든 처리해야 할 일은 무수히 많지만, 그는 자신의 leverage가 높은 일은 Anthropıc을 고도로 응집력 있는 곳으로 만들어 주는 것이며, 최고 수준의 인재들이 이곳에서 일하고 싶어하는 곳으로 만드는 것이라고 생각한다.

구체적인 실천 방안으로는 다음과 같은 것들이 있다:

1. 특별한 채용 기준

Anthropıc은 다른 많은 AI 연구소들과 달리 사람을 채용하는 방식이 다르다.

일부는 인재 선호도에 있어서, 대다수 기업들이 유력한 인물들과 경쟁하는 것과 달리, Anthropıc은 오히려 반신적인 인재들을 선호한다. 외적인 라벨보다는 직접적인 역량 증거를 중시하며, 예를 들어, "독립적인 연구를 해 본 적이 있나요? 실질적인 통찰을 가진 블로그를 썼나요? 오픈 소스 커뮤니티에 실질적인 기여가 있나요?"와 같은 것을 더 중요하게 여긴다.

또한 Anthropıc은 매우 엄격한 문화적 선택 기준에 대해 엄격하다. 그들은 면접 시 문화적 면접을 별도로 진행하며, 한 시간 동안 15-20가지 시나리오 질문을 한다.

인터넷에 유포된 면접 질문에 따르면, 세 가지 요소에 중점을 두는 것으로 보인다:

（1）당신은 안전 미션을 정말로 우선시하나요?

가장 전형적인 스크리닝 질문 중 하나는 다음과 같습니다: 만약 안쓰로픽(Anthropic)이 안전을 보장할 수 없다고 판단하여 모델을 출시하지 않기로 결정한다면, 당신은 본인의 주식 가치가 0이 되는 것을 수용하시겠습니까?

（2）당신은 친절하고, 자아가 작은 사람인가요?

친절함, 공감, 대인 관계 기술, 자신의 무지와 실수를 인정할 수 있는지를 포함합니다.

（3）당신은 복잡성을 다룰 수 있나요?

안쓰로픽 내부에서 다뤄야 하는 많은 문제들은 매우 복잡하고 다양합니다. 그들은 한 사람이 시스템적 사고를 갖고 있는지, 사물의 2차적 영향을 심층적으로 추론할 수 있는지, 결정이 다른 부분에 어떻게 영향을 미칠지 생각할 수 있는지를 매우 중요시합니다.

그들은 채용 프로세스에서 많은 시간을 "역선택"하는 데에 투자했으며, 이를 위해 최고의 10배 개발자들을 포기하기도 했습니다. Stripe의 전 CTO 라훌 파틸(Rahul Patil)은 Anthropic에 합류하기 전에 당시 Anthropic CTO와 긴 대화를 나눴다고 언급했습니다.

상대방은 그를 유혹하지 않고 오히려 그의 입사를 권유하지 않았으며, 문화와 미션에서 정말로 일치하지 않는 한 오히려 비추한 채 도움을 주었으며, 그런 경우에는 여기에 들어와도 가치가 없다고 말했습니다.

그래서 안쓰로픽의 채용 논리는 항상 최강자를 모두 모집하는 데에 초점을 맞추는 것이 아니라, 최대한 일찍 맞지 않는 사람들을 제거하는 데에 초점을 맞추고 있습니다. "우리는 돈과 명예를 위해 온 사람들을 걸러내는 데 매우 능숙합니다".

이에 반해, OpenAI는 회사가 커진 후에는 전문적인 문화 면접을 진행하지 않는다고 합니다. 이는 일부 관리 문제를 야기했다고 전해집니다.

이 점은 지난해 Meta가 인재를 영입하는 과정에서 매우 명확하게 드러났습니다. Meta가 제시한 초과한 급여 패키지에 직면했을 때, OpenAI의 반응은 시장 상황 상의 관행을 따른 것으로 알려졌습니다: 상대 가격 제안, 유지 보너스 지급, 새로운 직원의 소멸 계약을 취소하고 주식을 빠르게 할당합니다.

안쓰로픽의 반응은 매우 안쓰로픽스러웠습니다. 그들은 직원들에게, 여기에 오는 것은 먼저 미션을 위함이며, 외부 경쟁 가격을 계속 높이기 위한 이유가 아니라고 말했습니다.

Mark Zuckerberg에 의해 우연히 선택되었다고 해서 동료들과 비교해 훨씬 더 높은 급여를 제공하지 않습니다. 그것은 공정하지 않습니다. 떠나고 싶다면 언제든지 떠나세요.

이 사건은 최종 결과가 문제를 잘 보여줍니다. OpenAI는 수십 명의 인력이 떠났다고 합니다. 그 반면 Anthropic은 2 명만 떠났는데, 그 2 명은 이미 Meta에서 각각 6년과 11년 일한 베테랑 직원이었습니다.

2. 컨텍스트 공유 문화

Anthropic 내부에는 매우 높은 정보 공개 문화가 있습니다.

먼저 Dario는 의미 있는 정보를 주도적으로 자주 반복적으로 제공합니다. 그는 종종 회사 전체 직원을 대상으로 회의를 열어 Dario Vision Quest(심지어 Dario 자신도 이 이름이 너무 분명한 전도적 특성이 있어 산속에서 무언가를 흡입하고 깨닫는 것 같은 느낌이라고 조롱합니다.)이라는 이름으로 매주 두 번씩 1시간씩 지속되는 공유를 합니다.

그는 회사 전반에 대해 회의를 열어 때로는 3~4페이지 분량의 문서를 제공합니다. 회사 방향, 제품 전략부터 산업 변화까지 모두 이야기하고 질문에 직접 답변합니다.

내부 직원 중 많은 사람들은 그가 매우 직접적이고 솔직하게 말한다고 말하며, "Dario는 내가 만난 사람들 중 가장 솔직한 사람입니다. 그는 신중하게 계획한 것이 아니라 진심으로 생각하는 대로 말합니다."

전체 회의 외에도 그는 자신의 Slack 채널에서 자주 사상을 씁니다. 회사에서 최근 일어난 일, 걱정되는 문제, 사람들의 관심사를 과감히 기록합니다.

이러한 문화는 회사 내 모든 사람이 의사 결정이 어떻게 이루어지는지, 어떤 문제가 최우선 순위에 있어야 하는지를 알 수 있게 합니다. 따라서 복잡하고 변화무쌍한 상황에서도 각 개인이 상대적으로 일치하는 분산된 결정을 내릴 수 있습니다.

동시에 이러한 투명성은 일방적인 것이 아니라 도전받을 수 있는 것입니다. 어떤 사람은 Dario의 공유를 듣고 난 후 동의하지 않았다고 판단하면 직접 Dario의 notebook 채널로 가서 "당신의 판단에 동의하지 않습니다"라고 공개적으로 말하고 현장에서 토론을 벌입니다. 리더쉽을 공개적으로 도전하는 것이 장려됩니다.

더 나아가, 이러한 작성 문화는 Dario에만 속한 것이 아니라 모든 구성원이 참여하는 사고 방식입니다.

Anthropic에서 많은 사람들이 자신의 notebook 채널을 가지고 있으며, 이는 개인 버전의 Twitter 피드와 비슷합니다. 그들이 무엇을 생각하고 있는지, 무엇을 하고 있는지, 어떤 발전이 있는지를 언제든지 기록합니다. 다른 사람들이 구독하고 엿볼 수 있으며 토론에 참여할 수도 있습니다.

많은 직원들이 회사의 글쓰기 문화를 매우 좋아한다는 평가를 내렸는데, Slack은 거대한 보물 창고입니다. 많은 일들이 그 위에서 벌어집니다.

그래서 Anthropic은 회사 내에서 매우 좋은 alignment 토양을 육성한 것으로 보이며, 각 사람의 프로젝트, 견해, 아이디어가 충분히 투명하고 유연하며, 심지어 재무 데이터조차 투명하다고 느낀 사람이 있었습니다.

(그러나 그와 대조적으로 기술적으로는 보안이 엄격하게 이루어지고 있으며, 일부 팀 간에는 심지어 식사를 함께 하지 않도록 의도적으로 격리되는 경우도 있다고 합니다.

결과적으로, 다른 회사의 연구원들은 여기서 모든 중요한 know-how가 각기 다른 사람의 머리 속에 분산되어 있어 몇 명을 빼앗아가서 전체 그림을 완성하는 것이 불가능하다고 아쉬워합니다.)

3. 7명의 공동 창업자가 같은 지분을 가지며, 창업 구조 자체가 문화 메커니즘임

Anthropic의 창업 구조는 매우 상업적 상식에 반하는 디자인을 갖고 있습니다: 7명의 공동 창업자가 있으며, 당시에 Dario는 용감하게도 각 사람에게 동일한 지분을 주기로 결정했는데, 자신만큼 더 가져가지 않았습니다.

당시 모든 사람들이 이것은 재앙이 될 것이라고 조언했지만, 지배력이 흐릿해지고 보상이 잘못 되었을 때, 회사가 내부 싸움으로 인해 붕괴될 수 있다는 것입니다.

그러나 Dario는 회사가 어떤 한 창업자를 중심으로 도는 것이 아니라 미션을 중심으로 돈다고 봤으며, 같은 지분은 이러한 이념의 가장 변조할 수 없는 증거라고 생각했습니다.

그는 이미 여러 해 동안 함께 일해온 사람들에게 상호 신뢰를 하고, 같은 지분은 본질적으로 통치 권한의 디자인이 아니라 헌신의 증명이며, 문화 전파 메커니즘이라고 생각했습니다.

7명의 공동 창업자는 마치 7개의 문화 복제 노드인 것처럼, 각각이 서로 다른 라인에서 가치관을 보다 넓은 인구에 투영할 수 있습니다. 이렇게 하면 회사가 확장되어도 초기 문화가 흐트러질 가능성이 줄어듭니다.

반면에 OpenAI의 경영진은 사실 항상 매우 동요적이었는데, 11명의 공동 창업 팀원이 연이어 떠나고, 지금은 Sam Altman, Greg Brockman, Wojciech Zaremba만 남아 있습니다.

그리고 새로 온 경영진은 더욱 불안정합니다: 26년 초부터 지금까지, 제품 책임자 Fidji가 휴가, 마케팅 책임자가 건강 이유로 퇴사, 홍보 책임자가 이탈, 운영 책임자가 배정 변경, 재무 책임자도 가장자리로 몰린 상태입니다...

4. 극도로 강조하는 one team, 언덕을 키우지 말아야 함

Anthropic의 CTO는 팟캐스트에서 AI 연구소가 전통 기업과 비교했을 때 매우 하향식이며, 이는 역피라미드 형태의 조직 방식이라고 말했습니다. 권한과 창의력이 아래에서 위로 흐르는 구조입니다.

가장 중요한 작업은 모두 현장에서 이루어집니다. 왜냐하면 현장 직원들이 AI의 발생 행위에 가장 가깝기 때문입니다. 그들은 매일 실험을 실행하며 모델이 무엇을 할 수 있는지 가장 직관적으로 이해하고 있습니다. 대부분의 제품 아이디어는 현장 직원들에 의해 내놓아지며, 고위 경영진의 로드맵 주도가 아니라고 합니다.

그러나 여기에는 한 가지 문제가 있습니다. 권한이 분산된 후에는 각 팀이 자신의 문제 의식과 가치 기능에 고수하기 쉬워서 서로 끌고 당기는 언덕들이 자라게 됩니다.

Anthropic의 독특한 점은 권한이 반드시 분산되어야 한다는 사실을 매우 일찍 깨달았다는 점입니다. Dario는 안전이 가장 중요하다고만 말할 뿐인 사람들, 제품이 가장 중요하다고만 말할 뿐인 사람들이 없기를 원하지 않았으며, 그것이 모든 역경을 고위 경영진에게 던지는 것이었던 것입니다.

그의 중요한 경영 철학 중 하나는 trade-off를 각 개인에게 분산시켜서 모든 사람이 창업자의 시각을 조금씩 가지게 하고, 모두가 서로 다른 책임을 맡은 채 같은 거대한 trade-off 처리에 참여한다는 것입니다.

그들은 극도로 one team을 강조하며, 각종 제도적 설계를 통해 역할 간의 경계를 약화시키려고 합니다. 예를 들어, 고위 경영진 이하에는 타이틀 구분이 없으며, 모두 기술 스태프 구성원이라고 통일되며, "연구원 대 공학자", "고급 대 저급", "구조 설계자 대 실행자"와 같은 신분 정의를 일부러 약화시킵니다.

이는 OpenAI와 대조적인데, OpenAI는 항상 보다 강한 연구자 문화를 가지고 있으며, 내부에는 분명한 "경멸의 사슬"이 존재합니다: 연구원 > 연구 엔지니어 > 소프트웨어 엔지니어.

따라서 제품은 종종 연구에 압도당하며, 큰 발언 권한을 가지지 못합니다. 충돌이 발생할 때 연구팀도 제품 팀과 협력하기를 꺼립니다.

제품 혁신 측면에서 OpenAI의 강력한 특징은 researcher-driven입니다: 종종 연구팀이 새로운 결과물을 내놓고, 제품팀이 임시적으로 이메일을 받아들이고 망치를 가지고 못을 찾는 것부터 시작합니다.

그리고 앤트로픽에서는 제품 및 모델 팀이 더 긴밀하게 협력하여 제품이 모델 능력을 역행적으로 영향하고 정의하는 데 더 강력한 역할을 합니다.

이것이 OpenAI의 제품 능력이 앤트로픽만큼 강하지 않은 한 가지 이유입니다.

문화의 두 가지 기원

다음 질문은 앤트로픽이 이러한 독특한 조직 문화를 형성한 이유일 것입니다.

아마 두 가지 측면에서 볼 수 있을 것입니다:

1. 비즈니스 그 자체의 요구

두 년 전 대기업 HR 책임자의 공유를 듣고 매우 강한 인상을 받았습니다. 그때 처음으로 조직 문화가 정확히 무엇을 의미하는지 깊이 생각하게 되었습니다.

조직 문화의 본질은: 직원들의 행동 양식이 회사가 성공을 거두도록 돕는 중요한 요소입니다.

따라서 조직 문화의 근본적인 원리는 사업 성격이 조직 문화를 결정한다는 것입니다.

예를 들어, 바이트 댓스(ByteDance)와 화웨이는 두 회사 모두 조직 능력이 매우 강한데, 그러나 두 회사의 조직 체계를 맞바꾼다면, 잠시 후 양쪽 회사가 모두 파산하게 될 것입니다. 왜냐하면 그들은 같은 스펙트럼의 두 극단에 있기 때문입니다: 바이트 댓스는 "선구자가 되라"이고, 화웨이는 "뒤를 따르라"입니다. 한쪽은 혁신을 중시하며, 다른 한쪽은 효율성을 중시합니다.

이는 가치 판단과는 상관이 없으며, 사업 성격이 결정되는 것입니다. 동일한 새 제품을 만든다고 가정해 봅시다. 화웨이는 기지국이나 칩 같은 것을 만드는 반면, 문제가 발생하면 회수 비용이 전년의 이익을 흡수할 수도 있습니다. 그러나 바이트 댓스는 다릅니다. 그것은 전형적인 단기 주기 및 단순한 공급망 비즈니스입니다. 일주일에 몇십 개 버전을 실행할 수 있으며, 잘못되면 수정하고, 다시 수정하고 배포할 수 있습니다.

그래서 바이트 댓스는 혁신을 장려할 수 있으며, "통제가 아닌 맥락(Context, not Control)"를 선택할 수 있습니다. 화웨이는 할 수 없습니다. 화웨이에게는 조기 혁신은 부담일 수 있습니다. 화웨이가 진정 잘하는 것은, 시장에서 PMF가 나타난 후 자체 조직 능력과 자원을 통해 한 단계씩 앞서가는 것입니다. 이는 경쟁 상대를 짓누르는 것까지 계속됩니다.

그런 다음 앤트로픽으로 돌아가 봅시다.

AI 경쟁에서 핵심 모트(Core Moat) 하나는 "똑똑한 사람이 더러운 일을 하게 하는" 능력입니다. 특히 코딩과 에이전틱(Agentic) 방향에서 보면, 표면적으로는 모델 능력 경쟁으로 보이지만 깊게 보면 실제로는 공학 능력 경쟁입니다. 그것은 몇몇 천재가 번쩍번쩍 빛나 문제를 해결하는 것이 아니라, 대량의 더러운, 조각 조각 나눠진 시스템 공학입니다.

가장 중요한 장벽 중 하나는 데이터입니다.

과거의 챗 데이터는 단순한 텍스트 데이터였지만, 코딩 및 에이전틱 데이터는 더 복잡합니다. 이는 대화 기록뿐만 아니라 작업 자체, 환경 설정, 실행 경로 및 최종적으로 평가 및 검증 체계 전체를 포함합니다.

이 모든 것은 그저 지루한 작업이며, 제대로 처리하는 것이 매우 중요하지만, 이것은 논문을 출판하거나 새 제품을 내놓는 것처럼 개인적인 빛나는 순간이 될 수는 없습니다.

일부 연구원들과의 소통을 통해 들은 바에 따르면, 오늘날 OpenAI의 가장 큰 문제점은 수백 명의 최고 전문가들을 구성하여 데이터 처리와 지루한 작업을 철저히 하는 것이 매우 어렵다는 것입니다.

OpenAI가 고용하는 사람들은 경쟁력 있는 사람재에 속하며, 출신이 좋고 자존심이 강하며, 모두가 자연스럽게 자신의 베팅을 하고 싶어하며 0에서 1로 전이하고자 합니다. 그러나 문제를 해결하거나 데이터를 보충하는 데는 적은 인원이 참여하려고 합니다.

OpenAI가 지금까지 성공한 이유는 이전에 핵심 패러다임 파괴를 통해 큰 이점을 얻었기 때문입니다. 그러나 최근 인터뷰에서 요순우가 말한 것처럼, "개인 주의 영웅 시대는 이미 끝났습니다," "AI는 머리를 많이 사용할 필요가 없는 문제입니다... 가장 중요한 특성은 신뢰할 수 있고, 일을 세심하게 하는 것입니다".

이때가 되면, Anthropic과 같은 low ego, 강력한 결속력, 임무 주도적인 분위기는 매우 명확하게 강조됩니다.

언급에 따르면, Anthropic의 공동 창업자 인 제어드 카플란도 매일 팀을 이끌고 직접 데이터 처리를 하며 데이터 클린징을 매우 신중하게 수행합니다. 이를 제외하고는 어느 회사도 이렇게 할 수 없다고 합니다.

(이는 한 가지 현상을 설명합니다: OpenAI의 모델은 대회급 코딩 문제에서 가장 강력합니다. 이는 이러한 작업이 주로 연구 문제이기 때문이며, 그러나 일상적인 업무의 에이전틱 작업에서는 종종 Anthropic만큼 성과를 내지 못하는데, 이는 후자가 주로 엔지니어링 문제이며 데이터, 시스템 및 실행 세부사항을 시험한다는 점 때문입니다.)

2. 설립 팀의 출신

회사의 가치관은 설립자의 가치관의 일부라고 할 수 있습니다. 예를 들어, 잭 마의 무저갱 신념, 마화튼의 부드럽고 개방적인 태도, 스티브 잡스의 심미주의, 렌 정후이의 군인의 원리등이 있습니다.

더 정확히 말하자면, 설립자의 가치관은 보통 두 가지 요소에서 비롯됩니다. 하나는 설립자가 원래 믿었던 것이고, 다른 하나는 그들이 과거에 역겨워했던 것입니다.

전자는 당신이 어떤 모습이 되고 싶은지를 결정하며, 후자는 어떤 경우에도 다시 그 모습이 되고 싶지 않은지를 결정합니다.

앤솔로픽은 이 둘 모두를 가지고 있는 것이 분명하며, 후자의 형성력은 아마도 전자보다 더 큰 것일지도 모릅니다. 다리오의 경험을 간단히 살펴볼 수 있습니다:

다리오는 AI에 처음으로 접한 곳이 바로 바이두의 AI 연구소였으며, 거기서 스케일링 법칙을 처음으로 관찰하게 되어 서서히 스케일링 법칙의 확고한 신봉자가 되었습니다. 그러나 바이두가 첩보를 그대로한 후, 자체의 회사 내에서 권한과 자원에 대한 갈등이 급속히 발생하여 팀은 결국 해체되었습니다.

이후 다리오는 OpenAI에 합류하게 되었는데, 그곳에서 GPT 시리즈의 발전에 깊이 참여하였습니다. OpenAI는 회사 전체 컴퓨팅 자원의 50%-60%를 다리오에게 맡겨 GPT-3 프로젝트를 이끄는 주역으로 일하도록 하였습니다.

그러나 다리오는 확고한 가치관과 개인적 견해를 갖고 있는 사람으로, 그는 OpenAI의 다른 사람들과 조직 이념에서의 이견이 서서히 드러나기 시작하였습니다.

예를 들어, 그렉 브록먼은 미래에 AGI를 유엔 안보리 속 핵대국들에게 판매할 수도 있다는 감각한 아이디어를 제안했었습니다. 다리오는 이를 듣고 거의 즉시 사임하였는데, 이는 그에게는 더 이상 상업적인 이견이 아닌 근본적인 가치관 문제였기 때문이었습니다.

그렉과 다리오는 몇 년 동안 항상 대립하였으며, 사무 알트먼은 중재하는 역할을 맡았습니다. 이 때 사무는 자신의 가장 잘하는 능력을 발휘했는데, 서로 다른 진영들이 자신이 사실은 자신의 편에 서 있는 것으로 느끼도록 만드는 것이었습니다. 단기적으로는 균형이 있는 것처럼 보였지만, 장기적으로는 신뢰를 과도하게 소모하는 것이었습니다. 나중에 사람들이 계좌 정리를 하자, Sam이 다리오에게 약속한 것과 그렉에게 약속한 것은 전혀 다른 것이라는 것을 발견하였습니다.

서서히, 다리오는 회사 내에서 자신만의 긴밀한 동맹 그룹을 형성하였고, 그 중 일부 사람들은 그가 팬더를 좋아하기 때문에 이 작은 그룹을 '팬더들'이라고 부르기도 했습니다. 이들과 OpenAI 지도부 간의 루트 선택, 조직 거버넌스 등에 관한 이견은 점점 커져가며, 결국 심각한 정치적 갈등으로 이어졌습니다.

고위 간에는 심각한 대면 질책 싸움이 발생하기도 하였습니다. 사무는 다리오와 다니엘라(다리오의 여동생으로, 나중에 Anthropic의 공동 창업자가 되었습니다)가 자신을 뒷받침해 부정적 피드백을 조직했다고 비난하였는데, 두 사람은 이를 부인하고 즉시 사무가 말한 정보 제공자를 직접 대면으로 만나도록 하였습니다. 결과적으로 상대방은 이 사건에 대해 전혀 모르다고 밝혔으나, 사무는 다시 머리를 돌려 방금 언급했던 비난을 부인하였습니다.

이 사건으로 Dario 형제는 완전히 신뢰를 상실하게 되었고, 양쪽이 순식간에 대립했습니다.

비슷한 내부 drama는 많았지만, 요컨대 Dario는 갈등을 도덕적인 신뢰 위기로 과장했고, 이 회사가 이처럼 강력한 기술을 보유한 경우, 리더는 진실하고 믿을 수 있어야 한다고 생각했습니다. 만약 조정하는 사람이 성실하지 않다면, 위험한 방향을 도와주는 셈이었습니다.

그래서 Dario는 결국 GPT-3의 일부 핵심 동료들과 함께 OpenAI를 떠나 Anthropice를 설립했습니다.

따라서 Anthropice의 현재 문화는 Dario의 성향 뿐만 아니라, 더 중요한 것은 Baidu와 OpenAI의 두 차례 정치적인 갈등을 직접 경험했기 때문에 형성되었습니다. 그들은 자아이미지가 강한 똑똑한 사람들이 리소스 경쟁과 가치 차이로 인해 얼마나 쉽게 분열되는지 잘 알고 있으므로, 결국 Anthropice를 반대 방향으로 구축하려는 본능을 따랐습니다:

신뢰를 과소비하는 균형술을 경험했기 때문에 실제성과 투명성을 강조합니다;

극단화된 정치적인 갈등을 보았기 때문에 갈등을 프리미팅하고 일찍이 이야기하도록 장려합니다.

이념적 차이로 인한 조직 해체를 목도했기 때문에 엄격한 문화 선별을 설정했습니다;

슈퍼스타의 권력 다툼을 보았기 때문에 낮은 자아의 중요성을 강조하고 유명인을 고용하지 않습니다.

Anthropic의 현재 조직 문화는 대부분 Baidu와 OpenAI가 남긴 반작용으로 보입니다.

03.Conclusion

요약하자면, Anthropice와 OpenAI는 실제로 아주 다른 기술을 갖춘 회사로, 전자는 이상주의, 명확한 사명, 고도로 응집된 종단 조직이며, 후자는 야심, 다각화, 다음 붐을 계속 찾는 초대형 플랫폼입니다.

좀 더 명확히 보기 위해 두 회사의 몇 가지 핵심 차원을 나란히 놓을 수 있습니다:

그러나 Anthropice의 많은 장점에 대해 말했지만, 어떤 문화가 다른 문화를 반드시 압도한다고 결론 내릴 수는 없고, 세 달 후의 전투가 어떻게 전개될지 예측하기 어려울 것입니다. AI 세계는 너무 빨리 변화하고 있으며, 현재 OpenAI는 시장에서 저평가받고 있습니다, 예를 들어:

• 코딩은 이미 공개되어 있으며, OpenAI가 빠르게 따라잡을 가능성이 높습니다. 현재 개발자들의 명백한 추세는 Claude Code에서 Codex로 이동하는 것입니다;

• 수요 폭발은 모든 예상을 크게 초과하고 있으며, 컴퓨팅 리소스가 새로운 승부 요소가 되어가고 있습니다. 그리고 OpenAI는 Anthropic보다 훨씬 더 많은 컴퓨팅 리소스를 일찍 확보했습니다;

• OpenAI의 개방적인 탐구 문화는 그 자체로 큰 장점을 가지고 있으며, OpenAI는 항상 보다 과감하게 새로운 패러다임을 탐구하고 베팅해왔습니다. 다음 점프는 상황을 뒤집을 수도 있습니다.

우리는 2026년에 세워진 결실을 되돌아보면서, 분명 Anthropic은 전업계에 남을 기억할만한 증거를 제공해주었습니다:

AI 시대에 있어서, 승리는 항상 큰 포부, 무한한 탐구, 그리고 강력한 인재에 의해 이루어지는 것은 아닙니다.

가끔은 승리가 반대의 것에서 올 수도 있습니다: 더 적은 베팅, 더 적은 자아, 그리고 순진한 사명.

P.S. 우리는 또한 궁금해합니다. 다른 선두 AI 기업들이 어떤 종류의 조직 문화와 Best Practice를 형성하고 있는지. 관찰하고 고민하는 분들은 아래 연락처를 통해 우리와 소통할 수 있습니다!

아마도 차세대 위대한 AI 기업은 우선적으로 새로운 형태의 조직 창출일 것입니다.

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