벤치마크 기준으로는 그렇다. 하지만 실제 유용성(true usefulness)으로 측정한다면 Q1조차도 매우 인상적일 것이다.

앤스로픽은 벤치마크에는 잘 드러나지 않지만 실제로 유용한 지능을 극대화하는 데 집중해 왔고, 이는 매출에서는 분명하게 나타난다.

작은 소식 하나 전합니다. 거의 9년 만에 저는 구글 딥마인드를 떠나 앤스로픽에 합류하기로 결정했습니다. (그전에 잠시 재충전의 시간을 가질 예정입니다.)

저는 GDM(구글 딥마인드)에서 보낸 시간에 진심으로 감사하고 있습니다.

데미스 하사비스는 제가 박사 과정을 마친 지 불과 6개월 만에 AlphaFold 팀을 이끌 수 있도록 큰 기회를 주었습니다.

그리고 GDM 전체 팀은 훌륭한 과학을 수행하는 방법에 대해 정말 많은 것을 가르쳐 주었습니다.

GDM은 특별한 곳이며, 앞으로도 그들이 어떤 놀라운 발견을 만들어낼지 기대하며 지켜볼 것입니다.

화이트칼라 일자리가 모두 사라질 것이고 AI가 무기가 될 수도 있다고 말하면서, 동시에 데이터센터를 짓기 위해 모든 권력과 자원을 동원하겠다고 주장할 수는 없다.

소수의 모델과 기업이 전 세계를 대신해 학습하고 지식을 축적하는 구조를 대중은 받아들이지 않을 것이다.

AI 산업은 승자독식 구조가 아니며, 앞으로도 다양한 기업들이 성장하고 새로운 성공 기업들이 등장할 수 있다.

일자리를 없애는 것만 생각할 것이 아니라, AI 시대에 맞게 일 자체를 어떻게 재구성할 것인지 고민해야 한다.

기업은 인적 자본(Human Capital)뿐 아니라 내부 AI 역량과 데이터를 의미하는 토큰 자본(Token Capital)도 함께 갖춰야 한다.

AI 기업들은 인간과 AI가 함께 일할 수 있는 구체적인 운영 방식과 방법론을 제시해야 한다.

물론 많은 변화 관리가 필요하고 일부 직무 이동도 발생하겠지만, 그 과정을 성공적으로 이행할 수 있는 길은 존재한다.

모델은 결국 사용자가 통제하는 환경 안에서 다양한 비용과 성능 옵션 중 하나로 활용되는 도구일 뿐이다.

앞으로 기업의 경쟁력은 그 안에 축적된 암묵지와 조직 고유의 노하우에서 나올 것이다.

미래의 기업은 인간의 지혜와 AI가 생성하는 지식이 결합된 지속적 학습 시스템이 될 것이다.

좋은 이야기나 홍보 메시지만으로는 현재 AI 산업이 직면한 문제를 해결할 수 없다.

이제는 AI 기업들이 실제 행동과 결과를 통해 자신들의 주장을 증명해야 하는 단계에 와 있다.

사람들이 AI 시대에도 자신이 통제권을 가지고 있으며 새로운 경제적 기회를 얻을 수 있다고 느껴야 한다.

AI 산업은 사회로부터 신뢰와 정당성을 얻기 위해 더 어려운 과제를 수행해야 하며, 결국 사회적 허가를 얻어야 한다.