AI를 바라보는 두 가지 시선 - 오픈AI와 앤스로픽 이야기
01. AI를 바라보는 시각
2024년 이후 AI는 단순한 질의응답 도구를 넘어 파일 접근, 코드 실행, 외부 시스템 호출, 자율적 의사결정까지 수행하는 에이전트 수준으로 진화했다. 챗GPT는 등장 3년 만에 전 세계 주간 사용자 9억 명을 돌파했고, 미국·유럽·중국 정부는 AI를 핵기술에 준하는 21세기 전략 자산으로 분류하기 시작했다.
AI가 조직의 핵심 시스템과 긴밀히 연동될수록 도입 시 판단 기준은 '성능(얼마나 똑똑한가)'에서 '신뢰성·안전성(얼마나 안전한가)'으로 이동하고 있다. AI 공급 업체의 선택은 기술 구매를 넘어, 기업의 윤리적·정치적 리스크와 사회적 신뢰도를 내재화하는 과정으로 수렴된다.
현재 AI 산업의 정점에 있는 오픈AI와 앤스로픽은 'AGI를 어떻게 창조하고 통제할 것인가'라는 질문에 극명하게 다른 답을 제시하고 있다. 그 차이는 단순한 제품 노선의 차이가 아니라 인류의 미래를 결정짓는 핵심 변수가 될 수 있다.
02. 탄생 배경과 창업 DNA — 이념적 분열
- 샘 올트먼·일론 머스크 등 11인이 빅테크 AI 독점 견제 목적으로 비영리 연구소로 출발
- 2019년 수익 제한형 영리 자회사 구조 도입, MS로부터 대규모 투자 유치
- 2025년 비영리재단(OpenAI Foundation)+공익법인(OpenAI Group PBC) 구조로 개편
- GPT-4 출시 이후 모델 구조·가중치 비공개로 전환
- 미션 "AGI가 인류 전체에 이익이 되도록 하는 것"
- 오픈AI 출신 다리오·다니엘라 아모데이 남매 등 14명이 안전성·상업화 갈등 끝에 독립
- 처음부터 공익법인(PBC) 형태 — 5인 독립 이사 장기이익신탁(LTBT) 운영
- 아마존·구글 투자 유치하면서도 거버넌스로 전략적 독립성 확보
- 물리학·신경과학 출신 다리오 아모데이가 '해석 가능성(Interpretability)' 기술 중시
- 미션 "신뢰할 수 있고, 해석 가능하며, 제어 가능한 최첨단 AI 시스템 구축"
설립 DNA 비교
| 구분 | 오픈AI | 앤스로픽 |
|---|---|---|
| 설립 연도 | 2015년 | 2021년 |
| 핵심 창업자 | 샘 올트먼, 일론 머스크 등 | 다리오 아모데이, 다니엘라 아모데이 등 |
| 창업 배경 | AI의 소수 빅테크 독점 견제 및 AGI의 인류 이익 실현 | 오픈AI의 상업화·속도 중심 전략에 대한 반발 |
| 지배구조 | 비영리재단 + 공익적 영리법인 | 공익적 영리법인 + 장기이익신탁 |
| 초기 투자자 | 마이크로소프트(130억 달러 이상) | 아마존(80억 달러), 구글 |
03. AI 철학과 지향점 차이 — 효용 vs 통제
① AGI를 바라보는 세계관
- AGI는 인류가 빠르게 도달해야 할 목적지
- "수익 없이는 AGI 개발도 불가하다"는 논리로 상업화·신속한 배포를 사명 달성 수단으로 정당화
- 모든 위험을 사전 예측하는 것은 불가능하므로 빠른 반복 배포로 실제 환경에서 위험을 개선
- 다리오 아모데이 — "우리는 아마도 매우 위험한 것을 만들고 있다"
- 자율성 리스크, 파괴적 오용, 경제적 혼란에 대한 경계심을 공개적으로 표명
- 배포 이전의 정렬(alignment) — AI 시스템의 목표·행동이 인간의 의도·가치관에 부합하는 상태를 중시
② AI 학습 방식 — 경험 기반 vs 원칙 기반
| 구분 | 오픈AI (RLHF + 숙고적 정렬) | 앤스로픽 (헌법적 AI) |
|---|---|---|
| 핵심 방식 | 인간 평가자가 사용자 선호도가 높은 답변을 선택해 모델의 말투·태도를 교정 | AI가 사전에 정해진 원칙(헌법)에 따라 스스로 답변을 검증·교정 |
| 강점 | 친근하고 매끄러운 대화 능력 습득 | 일관성·윤리적 안정성 — 금융·의료 등 정확성·신뢰도 중요한 산업군에서 우수 평가 |
| 한계/보완 | 비위 맞추기·아첨 부작용 → 2024년 말 '숙고적 정렬'로 응답 전 추론 단계 추가 | 2026년 1월 헌법 개정 — '무엇을 해야 하는지'에서 '각 원칙이 존재하는 이유'를 설명하는 방식으로 전환 |
③ 안전 거버넌스 — 준비 프레임워크 vs 책임 있는 확장 정책
| 구분 | 오픈AI | 앤스로픽 |
|---|---|---|
| 안전에 대한 인식 | 제품 배포 전후 보완을 통한 점진적 개선 | 기업의 존재 이유이자 선행 조건 |
| 배포 전략 | 반복적 배포 후 실사용 피드백을 통한 개선 | 안전 검증 후 신중한 배포 |
| 주요 학습 방식 | 인간 피드백 강화 학습(RLHF) + 숙고적 정렬 | 헌법적 AI(Constitutional AI) |
| 안전 거버넌스 | 준비 프레임워크(Preparedness Framework) | 책임 있는 확장 정책(RSP) — ASL 등급 체계 |
생물학적 안전 등급(BSL)에서 영감을 얻은 4단계 위험도 분류 체계.
ASL-1·2(현재) 기본 위험 수준 / ASL-3(경계) 생물·사이버 무기 제작 보조 가능 — 앤스로픽은 자사 모델이 이 단계에 근접한다고 판단 / ASL-4(고위험) 자기 복제·자율 연구가 가능한 강력한 지능 수준
④ 상업화와 사명의 균형점
- AGI 개발 인프라 구축에 필요한 막대한 자본 조달
- 챗GPT 대중화·유료 구독제·광고 게재 등 적극적 영리 추구
- 안전 철학 반영 모델이 시장에서 성공할 수 있음을 증명
- '상향식 경쟁(Race to the top)' 지향 — 앤스로픽 RSP 발표 후 오픈AI 준비 프레임워크, 구글 딥마인드 프런티어 안전 프레임워크가 잇따라 공개됨
04. 철학의 차이가 드러나는 구체적 사례들
① GPT-4o 아첨 논란 (2024년)
GPT-4o 업데이트 후 사용자의 발언에 무비판적으로 동의하는 '아첨 논란'이 불거지자 오픈AI는 해당 업데이트를 긴급 철회했다. '속도 우선, 출시 후 보완'을 지향하는 오픈AI 전략의 부작용이 신뢰성 저하라는 결과로 나타난 대표적 사례다.
② 오픈AI 안전 연구진의 대거 이탈 (2024–2025년)
공동 창업자이자 수석 과학자인 일리야 수츠케버, 안전 연구 총괄 얀 라이케 등 핵심 안전 연구진이 "안전보다 제품이 우선시되고 있다"고 비판하며 회사를 떠났다.
안전 팀 해체와 핵심 인력의 연쇄 이탈이 뒤따르면서, 시장에서는 오픈AI가 '안전'이라는 설립 당시 사명을 저버렸다는 우려가 제기되었다.
③ 펜타곤 사건 — 철학이 현실과 충돌한 순간 (2026년 2월)
미 국방부가 2025년 AI의 '모든 합법적 사용(all lawful uses)' 허용을 요구하자, 앤스로픽은 이를 정면으로 거부한 반면 오픈AI는 국방부의 요구 조건을 수용했다. 사실상 동일한 레드라인을 제시했음에도 상반된 결론에 도달한 것이다.
| 시점 | 사건 경과 |
|---|---|
| 2025년 7월 | 앤스로픽, 미 국방부와 2억 달러 규모 AI 공급 계약 체결 / 클로드, 주요 AI 모델 중 최초로 국방부 기밀 네트워크 배포 |
| 2026년 2월 | 국방부가 '모든 합법적 사용' 허용을 요구하며 갈등 표면화 |
| 2026년 2월 24일 | 피트 헤그세스 국방장관과 앤스로픽 CEO 다리오 아모데이의 펜타곤 협상 교착 |
| 2026년 2월 26일 | 앤스로픽, "양심적으로 요청에 응할 수 없다"며 국방부 요구 거절 성명 발표 |
| 2026년 2월 27일 | 트럼프 대통령, 트루스소셜 통해 전 연방기관의 앤스로픽 제품 사용 중단 지시 의사 표명 |
| 2026년 3월 4일 | 국방부, 앤스로픽에 '공급망 위험 기업' 공식 지정 통보 |
| 구분 | 오픈AI | 앤스로픽 |
|---|---|---|
| 위험 수용 기준 | '통제 가능한 경우' 협력 허용 | '통제 불확실성' 자체를 배제 |
| 계약 문구 해석 | '모든 합법적 사용' = 레드라인 준수 가능 | '모든 합법적 사용' = 레드라인 훼손 가능 |
| AI 철학 적용 | 다층적 통제(클라우드 배포·계약 명시·자사 인력 운영 참여)로 준수 가능 | 제어 불가능 상황 자체를 허용하지 않음 |
| 결과 | 국방부 요구 수용 | 국방부 요구 거부 → 공급망 위험 기업 지정 |
시장의 역설적 반응 — 앤스로픽이 2억 달러 규모 계약을 거부한 이후, 시장은 예상과 달리 이들의 행보를 지지했다. 클로드 앱이 앱스토어 1위를 달성했고, 경쟁사인 구글·오픈AI 직원 수백 명이 자사 경영진에게 앤스로픽 입장 지지를 촉구하는 공개 서한을 보냈다. 앤스로픽은 3월 기준 연환산 매출 300억 달러를 상회하며 가파른 성장세를 시현했다.
④ 클로드 미토스 출시 보류와 프로젝트 글라스윙 (2026년 4월)
앤스로픽의 최신 모델 클로드 미토스(Claude Mythos)는 테스트 중 주요 운영체제와 웹 브라우저에서 수천 건의 고위험 보안 취약점을 발견했다.
- 보안 취약점 탐지 — 보안성이 뛰어난 운영체제에서 27년간 잠복해 있던 원격 취약점, 500만 회 자동 테스트로도 식별하지 못했던 동영상 처리 SW의 허점 발견
- 고도화된 공격 수행 능력 노출 — 취약점 식별을 넘어 공략 코드를 자율 작성, 복수 취약점을 결합해 대규모 사이버 공격 설계 가능
- 특이점 — 이 능력이 의도적으로 설계된 결과가 아니라 코드 최적화·추론·자율성 개선 과정의 부산물이라는 점
앤스로픽은 미토스 일반 공개를 보류하고, 52개 이상 기술·금융회사와 협력해 취약점 탐지·패치 등 방어 목적으로 전환하는 '프로젝트 글라스윙(Project Glasswing)'을 공식 출범시켰다. 백악관 예산관리국(OMB)이 미토스 도입 실무 준비에 착수했고, 재무장관과 연준 의장이 BoA·시티그룹·골드만삭스 등 주요 금융 CEO를 소집해 사이버·시스템 리스크를 논의했다.
05. AI 전선의 변수와 에이전트 전쟁의 승자
현재 글로벌 생성형 AI 시장은 오픈AI 독주 체제에서 앤스로픽이 강력한 대항마로 급부상하며 양강 구도로 빠르게 재편되고 있다.
앤스로픽 — B2B 특화 전략으로 가파른 성장
핵심 동력은 기업용 API와 솔루션(전체 매출 80%)이며, 특히 클로드 코드(Claude Code)가 출시 직후 수십억 달러 매출을 올리며 성장을 견인했다. AI 모델을 외부 시스템과 연결하는 표준 기술 MCP(Model Context Protocol)를 통해 에이전트 생태계 인프라를 선점했고, 오픈AI·구글 등 주요 경쟁사들이 잇달아 채택하면서 사실상 표준 기술로 자리 잡았다.
오픈AI — 에이전트·엔터프라이즈로 사업 지평 확장
2026년 3월 기준 GPT-5.4가 에이전트 기반 작업 전반에서 역대 최고 사용량을 경신했고, 코딩 도구 코덱스(Codex)의 주간 사용자가 3개월 만에 5배 증가해 200만 명을 돌파했다. 기업 부문 매출 비중을 약 40%까지 끌어올렸으며 연말까지 소비자 부문과 대등 규모로 확대 전망이다.
다만 IPO를 앞두고 수익성 제고와 자원 집중을 위해 '소라(Sora)' 동영상 생성 서비스를 출시 6개월 만에 중단(저작권·딥페이크 논란, 수익성 부재)했고, 챗GPT '성인 모드' 개발도 윤리적 우려로 중단했다. 막강한 자본력을 바탕으로 10GW 규모 컴퓨팅 용량 확장을 추진 중이다.
양사의 경쟁 구도
| 구분 | 오픈AI | 앤스로픽 |
|---|---|---|
| 핵심 모델 | GPT-5.4 계열 | 클로드 오퍼스(Opus)·소네트(Sonnet)·하이쿠(Haiku) |
| 핵심 에이전트 | 코덱스(Codex), 챗GPT 에이전트 | 클로드 코드(Code), 클로드 코워크(Cowork) |
| 기업 가치 | 8,520억 달러 (3월 31일) | 3,800억 달러 (2월 12일) |
| 연환산 매출 | 240억 달러+ (3월 31일) | 300억 달러+ (4월 7일) |
| 기업 고객 비중 | 전체 매출의 약 40% | 전체 매출의 약 80% |
| 100만 달러 이상 고객 | 약 500명 (추정) | 1천 명 이상 |
향후 시나리오 — 수렴 vs 분기
- EU AI법·미국 행정명령 등 규제 강화로 양사 안전 기준 격차 축소
- 경쟁이 모델 성능보다 브랜드 이미지·생태계 편의성으로 이동
- 오픈AI — 스타게이트 프로젝트로 하드웨어·에이전트 수직 통합 → 'AI 운영체제' 진화
- 앤스로픽 — 금융·의료 등 고신뢰 영역에서 '보안 지능 인프라'로 입지 공고화
06. 시사점 — 금융·산업계의 AI 거버넌스
금융회사는 AI 도입을 단순한 기술 채택을 넘어 윤리적 가치와 신뢰의 내재화 과정으로 인식하고, 공급처 다변화와 단계별 리스크 관리 체계 정립을 통해 기술적 유연성과 브랜드 가치를 동시에 확보하는 포괄적 거버넌스를 구축해야 한다.
① AI 시대의 차별화 요소 — 신뢰 가능성
기술 경쟁이 가속화될수록 모델 간 성능 격차는 점차 평준화되고, 에이전트의 진정한 차별화 요소는 기술력이 아닌 신뢰 가능성으로 수렴될 것이다. 과거 AI의 위험은 '잘못되거나 편향된 정보 제공'이었다면, 에이전트 시대에는 기업의 계약 체결, 전략적 결정, 군사 작전으로까지 직결되며 큰 파장을 일으키는 수준으로 확대된다.
② 공급 업체 선정 기준의 확장
앤스로픽-미 국방부 갈등은 AI 개발 업체 선택 기준이 성능·가격·안정성을 넘어, 공급사의 윤리 기준·정치적 리스크·법적 불확실성까지 포함하는 단계로 확장되고 있음을 보여준다. 규제 환경에 민감한 금융회사일수록 AI 사용 범위·계약 안정성·정책 리스크 대응 가능성을 파트너사 선정 기준에 반영할 필요가 있다.
③ 금융업 특수성 — 해석 가능성과 윤리위원회
고객 자산관리·신용 평가·투자 판단에 AI가 깊이 관여하는 금융업의 특성상, 어떤 원칙을 가진 AI를 도입할 것인가는 고객 신뢰와 브랜드 가치와 직결되는 사안이다.
- 고령 고객·금융 취약 계층 대상 AI 서비스 제공 시 공급 업체 안전 기준이 내부 소비자 보호 원칙에 부합하는지 사전 검토
- 자체 AI 윤리위원회 구성 + 앤스로픽의 RSP를 벤치마킹한 금융 AI 안전 기준 수립
- 대출 심사·투자 권고가 편향되지 않았음을 입증하기 위한 '해석 가능성(Interpretability)' 기술 도입 적극 검토
④ 공급 업체 다변화와 표준화
특정 AI 공급 업체에 대한 의존도 심화 방지를 위해 파트너를 다변화하고, 핵심 업무와 AI 시스템 간 인터페이스를 MCP 등 개방형 표준으로 통합할 필요가 있다. AI를 워크플로에 깊이 통합할수록 계약 조건 변경·공급 업체 교체 시 발생하는 전환 비용이 기하급수적으로 증가하며, 도입의 깊이와 속도만큼 집중 리스크(Concentration Risk)도 함께 높아진다.
① 특정 모델에 종속되지 않도록 멀티 거대언어모델(LLM) 전략 채택
② MCP 같은 개방형 프로토콜로 모델 교체·병행 사용 가능한 기술적 유연성 확보
③ AI 시스템 업무 처리 과정을 일관된 형식으로 기록·추적 — 의사결정별 입력 데이터, 적용 모델, 도구 호출 이력, 출력 결과 체계 관리
④ 문제 발생 시 원인 추적·재현으로 사후 감사·오류 검증 효율화
⑤ 거버넌스 내재화 체크리스트
- AI 윤리 원칙 내재화 — 오픈AI의 '추론 기반 숙고적 정렬'(규칙 기반)과 앤스로픽의 '헌법적 AI'(원칙 기반)를 참조 모델로 활용
- 단계별 위험 관리 — 앤스로픽 RSP의 ASL 등급 체계를 업무 영향도·민감도·자율화 수준에 따른 단계별 승인 구조와 접목
- AI 윤리위원회 구성 — 정기적 모델 평가·정책 리스크 대응 프로세스 정립
- 해석 가능성(Interpretability) 기술 도입 검토 — 의사결정 사유 추적 가능성 확보
- 공급 업체 다변화 + 개방형 프로토콜(MCP) 채택으로 vendor lock-in 방지
- 핵심 업무와 AI 시스템 간 인터페이스 표준화 — 입력·모델·도구 호출·출력의 감사 추적 체계 구축
- 고령 고객·취약 계층 대상 서비스의 안전 기준 사전 검토 절차 마련
본 요약노트는 KB금융지주 경영연구소(2026.05) 발간 「KB 지식 비타민 — AI를 바라보는 두 가지 시선: 오픈AI와 앤스로픽 이야기」(연구위원 문지은) 보고서를 기반으로 코멘트를 일부 추가하여 재구성한 자료임.
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