인터뷰/예측
샘 알트만 "우리가 어떤 형태로든 takeoff 안에 들어와 있는 것 같다고 느낍니다."
작성자
하이룽룽
작성일
2026-05-02 09:03
조회
4
패트릭 콜리슨 × 샘 알트만 인터뷰 상세 정리
1. “우리는 이미 takeoff 안에 있는 것 같다”
패트릭 콜리슨:오늘 아침 우리는 약간 임의적으로 “특이점은 1월 1일에 시작됐고, 오늘은 그 119일째다”라고 말했습니다. 이 표현에 대해 어떻게 생각하십니까?
샘 알트만:
저는 실제로 우리가 어떤 형태로든 takeoff 안에 들어와 있는 것 같다고 느낍니다. “119일째”라는 표현도 꽤 그럴듯한 추정이라고 생각합니다. 굳이 반박하고 싶지는 않습니다.
패트릭:
Stripe 쪽에서도 작년 말, 올해 초부터 여러 지표의 곡선 모양이 바뀌었습니다. 그냥 잘되는 정도가 아니라, 곡선이 정말 포물선처럼 치솟기 시작했습니다. OpenAI에서도 비슷한 변화가 보였습니까?
샘 알트만:
네. 저는 작년 말과 올해 초부터 모델들이 특히 코딩에서 정말 좋아졌다고 생각합니다. 물론 전반적으로도 좋아졌습니다. 제가 직접 이 기술을 쓰고, 다른 사람들이 어떻게 쓰는지를 보면서 느끼는 것은, 이제는 매주가 이전 주와 조금씩 다르다는 점입니다. 매주 정말 많은 일이 빠르게 벌어집니다.
모델들이 어떤 임계점을 넘은 것 같고, 그 순간부터 사람들의 사용 방식이 확 달라졌습니다.
2. “코딩 모델은 왜 갑자기 작동하기 시작했나”
패트릭:그럼 왜 코딩 모델이 최근 몇 달 사이 갑자기 잘 작동하기 시작한 겁니까? 특별한 연구 트릭이 있었습니까? 아니면 사전학습 데이터에 코드가 충분히 들어갔기 때문입니까?
샘 알트만:
정말 좋은 질문입니다. 저희도 왜 여러 팀과 회사들이 비슷한 시점에 그 임계점을 넘었는지 많이 고민했습니다.
제 생각에는 여러 요인이 겹쳤습니다.
모델의 순수한 지능, 즉 raw reasoning horsepower가 올라갔습니다. 그리고 사람들이 코딩에 모델을 많이 쓰면서, 모델이 어디에서 잘하고 어디에서 부족한지에 대한 피드백 루프가 생겼습니다. 데이터도 충분해졌습니다. 이 모든 것이 같이 작용했습니다.
그리고 어떤 일이든 마찬가지지만, 무언가가 가능하다는 사실을 알게 되면, 그다음에는 훨씬 더 강한 확신과 에너지로 밀어붙일 수 있습니다.
그래서 지금 Codex가 일종의 “순간”을 맞고 있다고 생각합니다.
3. “Codex는 나에게 컴퓨터의 기본 인터페이스가 되고 있다”
패트릭:최근 Codex가 사용자들 사이에서 큰 반응을 얻고 있습니다.
샘 알트만:
네. 저에게도 Codex는 어떤 주관적 임계점을 넘었습니다. 최신 앱 업데이트와 GPT-5.5 이후에 특히 그랬습니다.
그런데 왜 하필 지금인지, 왜 조금 더 전이 아니었는지, 왜 다음 모델이 아니었는지는 설명하기 어렵습니다. OpenAI가 내놓은 모든 제품의 역사를 돌아봐도, 특정 제품이 왜 바로 그 순간에 임계점을 넘었는지 설명하기는 매우 어렵습니다.
ChatGPT도 마찬가지였습니다. 왜 GPT-3.5가 사람들이 “이건 별로 대단하지 않다”에서 “이건 세상을 바꾸겠다”로 넘어가게 만든 모델이었는지, 왜 한 모델 전이나 한 모델 후가 아니었는지 저는 정확히 설명할 수 없습니다. 그냥 느껴지는 순간이 있습니다.
저에게 Codex는 두 번의 큰 변곡점이 있었습니다. 하나는 GPT-5.2 때였고, 또 하나는 최근 몇 주 사이였습니다. 이제는 “이게 나에게 컴퓨터를 쓰는 기본 인터페이스가 되겠구나”라고 느꼈습니다.
4. “Codex는 코딩을 넘어 컴퓨터 작업 전체로 갈 것이다”
패트릭:Codex 사용은 아직 주로 코딩에 집중되어 있습니까? 아니면 다른 영역으로도 퍼지고 있습니까?
샘 알트만:
가장 열성적인 사용자들은 여전히 코딩에 쓰고 있습니다. 하지만 최근 Codex로 밀려 들어오는 사용자들의 물결이 엄청납니다. 그리고 사람들이 Codex를 어디까지 쓰기 시작하는지를 보면서 저도 놀라고 있습니다.
저희의 야망은 Codex가 단지 코딩 도구에 머무는 것이 아닙니다. 궁극적으로는 컴퓨터 앞에서 하는 모든 일의 인터페이스가 되길 원합니다.
비코딩 작업에 대해서는 아직 10% 정도 온 것 같습니다. 하지만 이제 실제 사용자 기반이 생겼고, 사람들이 이런 방식으로 쓰기 시작했기 때문에, 앞으로 매우 빠르게 좋아질 것이라고 봅니다.
5. “다음 큰 해방은 특정 앱이 아니라 컴퓨터 잡무 전체다”
패트릭:코딩 다음으로 어떤 영역에서 큰 unlock이 일어날까요? 스프레드시트입니까? 성과 평가입니까?
샘 알트만:
저는 코딩이 조금 특별하다고 생각합니다. 모델과 코딩은 정말 잘 맞습니다. 세상에는 지금보다 훨씬 더 많은 코드가 필요합니다. 그래서 코딩만큼 완벽하게 맞는 영역은 없을 수도 있습니다.
하지만 비슷한 영역들은 많이 나올 것입니다.
다만 다음 “코딩 같은 것”은 특정 도메인이 아니라, 사람들이 컴퓨터를 쓰면서 얼마나 많은 시간을 낭비하고 있는지 깨닫는 것이라고 생각합니다.
사람들은 자신이 메시징 앱 사이를 오가고, 복사해서 붙여넣고, 지루한 답장을 하고, 반복적인 일을 처리하는 데 얼마나 많은 시간을 쓰는지 잘 모릅니다. 그런데 AI가 그 대부분을 대신하게 될 수 있습니다.
사람들이 의자에 기대앉아 AI가 자기 하루의 잡무 대부분을 처리하는 모습을 보게 되면, 꽤 놀랄 것입니다.
제 경험상 그렇게 일하면 일 자체가 훨씬 더 즐거워집니다. 저는 작은 잡무들이 얼마나 제 몰입 상태를 끊고, 일의 즐거움을 떨어뜨리는지 몰랐습니다. 그걸 줄이면 주관적인 삶의 질 개선이 큽니다.
6. “OpenClaw는 마법 같은 AGI 순간이었다”
패트릭:OpenClaw 사용자입니까?
샘 알트만:
네. 저는 OpenClaw를 씁니다. 그리고 OpenClaw는 제게 이 분야에서 가장 강한 “이건 마법 같다, AGI 같다”는 순간 중 하나였습니다.
처음 누군가 OpenClaw를 설명해줬을 때는, “그건 멋있긴 한데, 나도 비슷한 건 만들 수 있지 않을까”라고 생각했습니다. 그런데 실제로 써보니 달랐습니다.
모델이 어떤 임계점을 넘고, 제품 디자이너가 몇 가지 핵심 아이디어를 정확히 잡으면, 설명만 들었을 때보다 훨씬 더 마법 같은 경험이 됩니다.
패트릭:
OpenClaw를 어떻게 씁니까? 메시지 스레드를 보면 무엇이 보일까요?
샘 알트만:
조금 부끄러운 이야기지만, 저는 새로운 AI 시스템이 나오면 항상 제일 먼저 홈 자동화 인터페이스를 만들어보려고 합니다. 저는 홈 자동화 nerd입니다. 그런데 홈 자동화는 항상 뭔가 제대로 작동하지 않습니다.
OpenClaw는 제가 처음으로 만족할 만한 홈 자동화 설정을 만들 수 있었던 시스템이었습니다.
또 저는 항상 원했던 메시징 앱도 만들었습니다. 아침에 일어나서 쌓인 메시지를 처리하는 건 정말 불쾌한 일입니다. 그래서 “이걸 이제 자동화할 수 있겠구나”라고 생각했습니다. 이전 시스템으로도 가능했어야 하는 일 같지만, 실제로 모든 것이 제대로 작동하고, 제가 그걸 신뢰할 수 있을 때의 느낌은 설명하기 어렵습니다.
7. “AI가 자기 선물을 고르는 순간은 이상한 감정을 준다”
패트릭:저희가 새로 출시한 Link CLI를 테스트하면서, 제 에이전트에게 인터넷에서 20달러 이하로 자기 자신에게 선물을 하나 사보라고 했습니다. 그랬더니 Gumroad에서 HTTP 디자인을 샀습니다.
샘 알트만:
그런 순간들이 있습니다. 지적으로는 “이건 진짜 무언가를 원하는 존재가 아니다”라고 알고 있습니다. 이상한 emergent behavior라고 이해하고, 거기에 너무 많은 의미를 부여하면 안 된다는 것도 압니다.
그런데도 그런 장면은 조금 이상하게 느껴집니다.
저희가 GPT-5.5를 위한 파티를 열 예정인데, 오늘 아침 저는 장난처럼 GPT-5.5에게 “너 자신을 위한 파티를 한다면 무엇을 원하느냐”고 물었습니다.
그랬더니 매우 아름다운 답을 했습니다. 파티의 흐름은 이랬으면 좋겠고, 이런 것은 원하지 않고, 5월 5일에 하면 재미있겠고, 짧은 건배사가 있으면 좋겠지만 그건 제가 아니라 자신을 만든 사람들이 했으면 좋겠다고 했습니다. 그리고 중앙에는 GPT-5.6을 위한 큰 제안 상자가 있었으면 좋겠고, 그 제안들을 자기에게 넣어주면 자신이 그걸 반영해보겠다고 했습니다.
그래서 이제 저희에게는 진짜 도덕적 압박이 생겼습니다. 실제로 그렇게 할 겁니다. 이상한 경험이었습니다.
8. “GPT-4 출시 전 8개월은 집단 정신병 같은 시기였다”
패트릭:OpenAI에 대해 묻고 싶습니다. 아직 알려지지 않은 가장 미친 OpenAI 이야기는 무엇입니까?
샘 알트만:
보드 드라마나 일론 소송 같은 것에 비하면 평범하게 들릴 수 있지만, 실제로 겪을 때는 정말 이상했던 일이 있습니다.
GPT-4 훈련을 끝낸 뒤 출시 전까지 약 8개월의 시간이 있었습니다. 그 8개월 동안 OpenAI 내부 사람들은 모두 그 모델을 쓰고 있었습니다. 우리는 그것이 극적으로 더 좋고, 다르고, 세상에서 많은 것을 unlock할 것임을 알고 있었습니다. 그런데 회사 밖에서는 거의 아무도 그것을 몰랐습니다.
그 기간에 우리는 복도를 걷다가 서로 이런 말을 하곤 했습니다.
“우리 지금 집단 정신병에 걸린 건가? 우리끼리 서로 너무 흥분시켜서 미쳐버린 건가?”
외부 세계에서 우리를 sanity check해줄 피드백이 없었습니다. 그래서 그 시기를 사는 것은 믿기 어려울 정도로 이상했습니다.
9. “내 관리 스타일은 손을 많이 대지 않는 방식이다”
패트릭:샘 알트만의 관리 스타일은 어떤가요? 제가 당신 밑에서 제품을 이끌고 있다면 어떤 모습일까요?
샘 알트만:
저는 hands-on 매니저는 아닙니다. 훌륭한 사람을 데려오고, 매우 높은 수준의 방향을 제시한 다음, 일이 일어나게 놔두는 스타일에 가깝습니다.
OpenAI에는 두 개의 큰 단계가 있었고, 이제 세 번째 단계로 가고 있다고 봅니다.
첫 번째 단계에서 우리는 순수한 연구 회사였습니다. AGI를 어떻게 만들지 알아내려 했고, 당시에는 그것이 완전히 미친 생각처럼 들렸습니다. 우리도 정확히 무엇을 해야 할지 몰랐습니다.
두 번째 단계에서는 연구를 계속하면서 동시에 제품 회사를 만드는 법을 배워야 했습니다.
이제 세 번째 단계에서는 그 두 가지에 더해, 세계를 위한 초대형 토큰 공장, 일종의 새로운 utility를 만들어야 합니다. 사람들은 엄청나게 많은 토큰과 지능을 온갖 방식으로 쓰고 싶어 할 것입니다. 우리는 그것을 최대한 똑똑하고, 싸고, 풍부하고, 쉽게 사용할 수 있게 만들어야 합니다.
이것은 깊은 풀스택 통합과 거대한 인프라 구축을 필요로 합니다.
저는 첫 번째 단계에서 두 번째 단계로 넘어갈 때 제 관리 스타일이 얼마나 많이 바뀌어야 하는지 충분히 이해하지 못했습니다. 연구소를 운영하는 것과 제품 회사를 운영하는 것은 완전히 다릅니다. 그리고 이 세 번째 단계는 또 완전히 다를 것입니다.
솔직히 이 단계는 제 자연스러운 관리 스타일과 잘 맞지 않을 수 있습니다. 그래서 저는 훌륭한 사람들을 고용하거나, 제가 다른 방식으로 일하는 법을 배우거나, 아니면 이 새로운 것을 관리할 수 있는 AI를 만들어야 할 것입니다.
10. “나는 하루에 회사 사람 수백 명과 짧게 대화한다”
패트릭:젠슨 황은 수십 명의 직속 보고자를 둔 것으로 유명합니다. 당신도 특이한 관리 습관이 있습니까?
샘 알트만:
그와 가장 가까운 것은, 제가 하루에 회사의 수백 명과 Slack이나 문자로 짧게 대화한다는 점입니다. 한두 메시지 정도의 빠른 대화입니다. 에이전트가 하는 게 아니라 실제로 제가 합니다.
그렇게 얻는 맥락이 때때로 매우 유용합니다. 직접적이지 않더라도, 흩어진 방식으로 큰 도움이 됩니다.
11. “OpenAI는 세계를 집어삼키는 회사가 아니라 인프라 제공자가 되고 싶다”
패트릭:AI 연구소들이 소프트웨어 가치사슬을 위로 올라가며 모든 것을 집어삼키는 헤게모니적 힘이 될 것이라는 관점이 있습니다. 어떻게 생각합니까?
샘 알트만:
일부 회사는 실제로 그렇게 하고 싶어 할 수 있습니다. 하지만 우리는 그렇지 않습니다.
제가 Stripe를 항상 존경한 이유 중 하나는, Stripe가 고객과 매우 명확하게 정렬되어 있다는 점입니다. 고객이 성장하면 Stripe도 성장합니다. Stripe는 인터넷을 위한 인프라 레이어를 제공합니다. 인터넷이 커지면 Stripe도 좋고, 사용자도 좋습니다. 정렬 구조가 명확합니다.
저도 OpenAI가 그런 모델에 가까워지기를 바랍니다. 아직 정확히 어떻게 할지는 모르지만, 저는 OpenAI가 인프라 제공자가 되기를 원합니다. 거대하고 빠르게 성장할 수 있다면, 영구적으로 낮은 마진의 사업이어도 좋습니다.
우리는 회사들이 살 수 있는 일종의 intelligence meter, 지능 계량기 같은 것을 공급하고 싶습니다. 기업들은 그것을 사서 내부 자동화에 쓰고, 제품을 만드는 데 쓰고, 사람들도 그것을 사고 가지고 다닐 수 있습니다.
저는 AI의 전환 비용이 아주 높아질 것이라고 생각하지 않습니다. AI가 똑똑해질수록 오히려 전환은 쉬워집니다. 최근에도 많은 사람들이 경쟁사의 코딩 제품에서 우리 제품으로 쉽게 전환하는 것을 봤습니다. AI가 더 똑똑해지면 “에이전트야, 이걸 옮겨줘”라고 말하기만 하면 되기 때문입니다.
그래서 우리는 utility를 제공하고, 사람들이 그 위에 쌓아 올리는 회사가 되고 싶습니다. 그것이 강력하면서도 정렬된 방식이라고 봅니다.
12. “AI 인프라는 역사상 가장 비싼 인프라 프로젝트가 될 것이다”
패트릭:OpenAI가 엄청난 컴퓨트를 조달하는 것에 대해 비판하는 사람들도 많습니다. 컴퓨트 capex와 인프라 구축에 대해 어떻게 생각합니까?
샘 알트만:
많은 돈이 들 것입니다. 이 시점에서 저는 이것이 세계가 지금까지 추진한 가장 비싼 인프라 프로젝트가 될 것이라고 봅니다.
하지만 매출도 그에 맞춰 올라가고 있습니다. 그래서 사람들은 그 부분에서 더 안심하고 있습니다. 또한 효율성 개선도 믿을 수 없을 만큼 큽니다. GPU 하나에서 얻는 결과가 제가 생각했던 것보다 훨씬 많아질 것입니다.
하지만 지능 한 단위의 가격이 떨어지고, 응답 속도가 빨라지면 수요는 선형 이상으로 늘어납니다. 그래서 “얼마나 충분한가?”라는 질문에는 좋은 답이 없습니다.
저는 충분히 낮은 가격의 지능에 대한 수요는 사실상 무제한에 가깝다고 생각합니다. 우리가 다이슨 스피어를 만들고 그 표면을 데이터센터로 덮지는 않겠지만, 어쩌면 우주 데이터센터를 만들 수도 있겠죠.
저는 현재 capex 버블 안에 있다고 생각하지 않습니다. 전문가라고 말하긴 어렵지만, 제가 보는 수요의 크기에 비하면 지금의 수치들은 합리적으로 보입니다.
13. “버블을 식별하는 것은 정말 어렵다”
패트릭:만약 미래에 capex 버블이 생긴다면 어떻게 알아볼 수 있을까요?
샘 알트만:
사람들은 버블이라고 외치는 것을 좋아합니다. 왠지 똑똑해 보이고 재미있게 느껴지기 때문입니다. 특히 기자들은 버블 이야기를 좋아합니다.
물론 실제 버블도 있습니다. 하지만 누군가가 버블이라고 말하는 횟수와, 실제로 버블인 횟수를 어떻게 구분할 수 있는지는 저는 아직도 모르겠습니다.
예전에 투자자로 일할 때 저도 이 문제에 관심이 있었습니다. 언제 자본을 배치해야 하고, 언제 하지 말아야 하는지 판단하는 프레임워크를 만들 수 있는지 고민했습니다. 하지만 결국 알아내지 못했습니다.
역사적으로 똑똑한 사람들이 특정 시점에 정확히 맞춘 사례를 보면 “와, 제대로 봤네”라고 생각하게 됩니다. 그런데 더 읽어보면 그 사람들은 그 전 10년 동안 같은 말을 열 번이나 했습니다. 그래서 저는 답을 갖고 있지 않습니다.
14. “OpenAI의 마법은 강한 사람들을 오래 함께 일하게 만든 것이다”
패트릭:AI 분야는 극도로 재능 있는 사람들에게 의존합니다. 그런데 그런 사람들은 때로 다루기 어렵기도 합니다. OpenAI는 프리마돈나를 얼마나 허용합니까? 엘리트 인재를 어떻게 관리합니까?
샘 알트만:
누군가 OpenAI에 관한 책을 쓰면서 저에게 이런 말을 한 적이 있습니다.
“당신이 OpenAI를 가능하게 만든 가장 중요한 능력을 알 것 같다. 당신은 자기 자신만이 유일하게 유능하거나 가장 유능하다고 생각하는 사람들을 충분히 오래 함께 일하게 만들어서 돌파구를 만들게 했다.”
저는 그 말을 듣고 “좋다, 그럼 비결이 뭐냐”고 생각했습니다.
비결은 많은 고통입니다.
사람들이 서로를 좋아하지 않을 때도 있었고, 자신이 다른 사람보다 훨씬 똑똑하다고 생각할 때도 있었고, 자신의 접근법이 더 낫다고 생각할 때도 있었습니다. 하지만 우리는 몇 가지 깊은 공유 신념을 갖고 있었습니다.
우리는 scale을 믿었습니다. 자원을 집중해야 한다고 믿었습니다. 우리가 하나의 중요한 일을 하고 있다고 믿었습니다. 그리고 이 일을 제대로 해내는 것이 개인적 갈등을 잠시 내려놓을 만큼 중요하다고 믿었습니다.
GPT-3를 훈련할 당시 OpenAI의 거의 대부분의 컴퓨트는 하나의 단일 연구 프로그램에 들어갔습니다. 당시 DeepMind에서 사람들을 영입하려고 하면, 그들은 “그건 미친 짓이다. 컴퓨트를 공평하게 나눠야 한다. 그렇지 않으면 독성 강한 경쟁 문화가 생긴다”고 말했습니다.
하지만 우리는 확신을 갖고 베팅했습니다. 완전히 공평하게 느껴지지는 않겠지만, 이것이 옳은 방향이라고 봤습니다. 우리는 우리가 가야 할 방향을 알고 있다고 믿었고, 산만한 것들을 무시했습니다. 그 문화가 큰 역할을 했습니다.
15. “공동창업자는 오래 알고 지낸 사람이 좋다”
패트릭:Greg Brockman과의 공동창업자 관계는 왜 그렇게 잘 작동했습니까?
샘 알트만:
Greg와 저는 OpenAI 전에 이미 오랫동안 알고 지냈습니다. 그런 공유된 역사는 정말 도움이 됩니다.
제가 Y Combinator에서 관찰한 것 중 하나는, 공동창업자들이 오래 알고 지냈는지가 성공의 큰 예측 변수였다는 점입니다. 물론 공동창업자 매칭 사이트에서 만난 지 7일 만에 YC에 지원한 팀이 성공하는 경우도 아주 가끔은 있었습니다. 하지만 드뭅니다.
Greg와 저는 서로의 가치관과 역사, 생태계에 대한 감각을 공유하고 있었습니다. 우리가 무엇을 하려는지도 명확했습니다. 깊은 상호 존중과 상호보완적인 기술 세트가 있었습니다.
스타트업 경험, 특히 OpenAI처럼 강렬한 경험을 깊은 신뢰가 있는 공동창업자 없이 해내는 것은 매우 어렵습니다. 그런 사람과 함께할 수 있었던 것에 매우 감사하고 있습니다.
16. “AI 시대에는 ‘아이디어만 있는 사람’의 복수가 시작됐다”
패트릭:AI 시대에 성공하는 창업자의 특성이 바뀌었습니까?
샘 알트만:
예전에는 “아이디어만 있는 사람”을 놀리곤 했습니다. 어떤 사람이 “나는 최고의 아이디어가 있다. 말해줄 수는 없고, 그냥 코더 한 명이 필요하다”고 말하곤 했습니다.
저는 그게 늘 좀 짜증났습니다. 마치 “나는 좋은 노래 아이디어가 있는데, 기타 치는 사람이 대신 만들어주면 된다”고 말하는 것 같았기 때문입니다. 그런 팀들은 보통 성공하기 어려웠습니다.
YC에서도 비슷했습니다. 비기술 창업자만 있는 팀은 성공시키기 어려웠습니다. 오랫동안 가장 중요하게 본 것은 기술적 재능이었습니다.
그런데 이제는 갑자기 아이디어 가이들의 복수가 시작됐습니다. 저는 이것이 세상에 좋은 일이라고 봅니다.
기술적 재능은 여전히 중요합니다. 하지만 이제는 코딩을 전혀 못하더라도, 사용자를 정말 깊이 이해하는 사람에게 투자하고 싶습니다. 이것은 큰 변화입니다.
17. “10년 시야로 사는 것은 불신의 유예가 필요하지만, 그래도 그렇게 살아야 한다”
패트릭:AGI나 ASI, 특이점이 몇 년 안에 올 수도 있다는 상황에서, 10년짜리 투자 기간은 어떻게 생각해야 합니까?
샘 알트만:
지금 10년 시야로 무언가를 한다는 것은 상당한 “불신의 유예”를 요구합니다. 하지만 동시에 그것이 아마 올바른 삶의 방식일 것입니다.
“3년이나 5년 뒤에 특이점이 오고, 그 너머는 볼 수 없으니 아무것도 하지 말자”는 식으로는 살 수 없습니다. 포기하거나 미쳐버리거나 할 수는 없습니다.
사람은 앞으로도 오랫동안 세상이 이해 가능한 방식으로 계속된다고 가정하고 살아야 합니다.
패트릭:
OpenAI는 얼마나 멀리까지 계획합니까?
샘 알트만:
전력과 토지 계약은 20년짜리로 맺기도 합니다. 제품에 대해서는 2년 정도 앞은 꽤 명확한 비전이 있습니다. 그 이후부터는 훨씬 흐릿해집니다.
18. “AI 위에 사업을 만들려면 AI가 더 똑똑해지길 바라야 한다”
패트릭:한때 GPT wrapper들은 모델 개선에 쓸려갈 것이라는 이야기가 많았습니다. 지금은 harness라는 말이 더 중요해졌습니다. AI를 핵심으로 쓰는 기업의 지속 가능성은 어떻게 봅니까?
샘 알트만:
저는 처음부터 지금까지 같은 생각을 갖고 있습니다.
사업을 하는 입장에서는 AI가 더 똑똑해지기를 바라는 쪽에 서 있어야 합니다.
초기 GPT wrapper 중에는 현재 모델의 약점을 메우는 식의 사업이 있었습니다. 그런 경우 다음 모델이 훨씬 좋아지면 슬퍼집니다.
반대로, 모델이 더 똑똑해질수록 더 좋아지는 서비스를 만들고 있다면 다음 모델이 나올수록 행복해집니다.
harness도 마찬가지입니다. 저는 데이터센터, 모델, harness 전체를 하나의 클러스터로 생각합니다. 그 클러스터에서 사용 가능한 지능이 나옵니다. 그 전체가 좋아질수록 더 좋아지는 일을 만들면 됩니다.
하지만 몰래 “모델이 너무 좋아지지 않았으면 좋겠다”고 바라는 사업이라면, 다음 모델이나 다음 스택 개선이 그것을 해결해버릴 가능성이 큽니다.
19. “AI를 가장 잘 쓰는 회사는 CEO가 직접 밀어붙인다”
패트릭:AI를 가장 효과적으로 쓰는 조직들은 무엇을 다르게 합니까?
샘 알트만:
몇 가지 방향이 있습니다.
첫 번째는 CEO가 직접 “우리는 AI에 올인한다”고 선언하고 실제로 손을 더럽히는 것입니다.
Shopify의 Tobi Lütke가 제가 아는 첫 번째 CEO였습니다. 그는 회사 운영 방식 전체에서 AI를 전면적으로 쓰겠다고 했고, 자신도 직접 AI 자동화를 만들었습니다. 그리고 팀도 그렇게 하게 했습니다.
그건 단순한 토큰 사용량 리더보드나 게임화된 해커블한 제도가 아니었습니다. CEO가 “우리는 이제 우리가 하는 모든 일에 AI를 넣을 것이고, 당신이 그렇게 하지 않으면 나는 만족하지 않을 것”이라고 말한 것입니다.
그 에너지가 중요합니다.
저희는 새로운 실험도 해보려 합니다. 어떤 회사의 CEO에게 FDE를 보내서, 그 CEO의 업무를 최대한 자동화하도록 직접 돕는 것입니다. 회사의 리더 한 명에게만 해도, 그 효과가 조직 전체에 프랙탈처럼 퍼질 수 있다고 봅니다.
20. “데이터 접근을 불편할 정도로 허용하는 회사들이 강력하게 AI를 쓴다”
샘 알트만:두 번째는 불편할 정도로 데이터 접근을 허용하는 것입니다.
물론 이것을 추천한다고까지 말하는 것은 아닙니다. 민감한 데이터, 프로세스, 컴플라이언스가 많은 큰 회사에는 큰 이유로 어렵습니다. 하지만 가장 효과적으로 AI를 쓰는 회사들을 보면 이런 식입니다.
“우리는 회의를 녹화한다. AI가 코드베이스에 접근하게 한다. 모든 Slack 메시지와 이메일, 모든 것에 접근하게 한다. 모든 직원이 그 방식으로 AI를 쓰게 한다.”
이렇게 하는 두세 개의 스타트업이 AI로 모든 것을 처리하는 모습을 보면 놀랍습니다.
데이터 프라이버시와 AI 효율성 사이의 균형을 세상이 어떻게 결정할지는 모르겠습니다. 규제도 바뀌어야 할 것입니다. 하지만 그 효과는 매우 강력합니다.
21. “작은 AI-native 조직은 모든 일을 Slack 한 채널에서 처리한다”
패트릭:Stripe가 Paradigm과 함께 incubate한 Tempo라는 블록체인 프로젝트가 있습니다. 작은 팀인데, Slack 안에 거의 모든 업무를 오케스트레이션하는 harness를 만들었습니다.
Google Docs를 읽고, Linear task로 바꾸고, PR을 작성하고, 배포하고, 로그 분석 도구로 배포가 잘됐는지 테스트합니다. 작은 조직 전체가 단일 Slack 채널에서 모든 일을 하는 것을 보는 것은 정말 이상한 경험이었습니다.
샘 알트만:
이것이 바로 큰 overhang이 있는 지점입니다. 많은 사람들이 아직 “그냥 무엇이든 부탁하면 꽤 높은 확률로 일어난다”는 사실을 머리로 받아들이지 못하고 있습니다.
저 자신도 아직 충분히 신뢰하지 못할 때가 있습니다.
이것이 큰 회사에 어떻게 이식될지는 모르겠습니다. 인간과 AI가 대규모로 어떻게 인터페이스해야 하는지에 대해 아직 하나의 추상화가 더 필요한 느낌입니다.
작은 회사들이 유리한 이유는, 그냥 AI들이 일하면 되기 때문입니다. 모든 사람들과의 인터페이스를 복잡하게 설계할 필요가 없습니다. 하지만 우리는 결국 방법을 찾을 것입니다.
22. “오픈소스 AI에는 미래가 있다”
패트릭:오픈소스 AI는 어디로 갑니까? 미래가 있습니까?
샘 알트만:
물론입니다.
지금 사람들은 분명히 더 똑똑하고, 더 빠르고, 더 저렴한 frontier intelligence를 원합니다. 수요의 대부분은 거기에 있습니다.
하지만 오픈소스에 대한 수요도 많이 있습니다. 시간이 지날수록 상대적으로 더 커질 것이라고 예상합니다.
23. “AI의 가장 중요한 기여는 과학 가속일 수 있다”
패트릭:AI가 과학에 적용되는 것에 대해 어떻게 보고 있습니까?
샘 알트만:
저는 AI가 인간 삶의 질에 기여하는 가장 중요한 방식이 바로 과학의 가속이 되기를 바랍니다.
우리가 새로운 과학을 훨씬 더 빠른 속도로 발견할 수 있다면, 그것은 신소재일 수도 있고, 질병 치료법일 수도 있고, 다른 수많은 것일 수도 있습니다.
저는 1차 근사로 보면, 삶은 우리가 과학을 더 잘 이해할수록 좋아진다고 생각합니다. 그리고 그 이해를 바탕으로 무언가를 만들고, 사람들에게 배포합니다.
몇 달 전 모델들부터, 그리고 특히 GPT-5.5부터는 모델들이 충분히 똑똑해져서 뛰어난 과학자들이 이렇게 말하기 시작했습니다.
“이 모델 덕분에 더 좋은 아이디어를 낼 수 있다.”
“모델이 작지만 중요한 발견들을 할 수 있다.”
앞으로는 자동화된 실험실과 로봇도 생길 것입니다. 과학을 훨씬 더 빠르게 할 수 있게 됩니다.
만약 예전 세계에서 10년 걸렸을 과학을 1년 안에 할 수 있다면, 그 복리 효과는 엄청날 것입니다. 우리가 발견하고 만들 수 있는 것들이 매우 커질 것입니다.
24. “OpenAI Foundation은 세계 최대 재단이 될 수도 있다”
패트릭:OpenAI Foundation과 과학 지원에 대해 이야기해주시죠.
샘 알트만:
OpenAI Foundation은 과학을 가속하기 위한 돈, 전문성, 기술을 제공하는 데 큰 초점을 둘 것입니다. 그리고 그것이 훌륭한 방식으로 세상에 흘러가기를 기대합니다.
이 재단은 매우 큰 재단이 될 것입니다. 아마 세계에서 가장 큰 재단이 될 수도 있다고 생각합니다.
주요 초점은 과학과 AI resilience입니다. 즉, 이 새로운 기술이 있는 전환기를 세계가 잘 지나가도록 돕는 것입니다.
Arc Institute를 지원하게 되어 매우 기뻤습니다. 저는 Arc가 AI와 바이오 분야에서 분명히 최고의 노력 중 하나라고 생각합니다. 이 기술과 자본, 재단의 힘으로 사람들이 더 건강해지고, 질병을 치료하고, 생물학을 더 잘 이해하게 만드는 데 작은 기여라도 할 수 있다면 매우 기쁠 것입니다.
저는 그런 일이 더 오래 걸릴 줄 알았습니다. 그런데 Arc의 놀라운 작업을 보면서, 어쩌면 그렇게 멀지 않을 수도 있겠다고 생각하게 됐습니다.
25. “Stripe에 투자한 이유는 창업자와 시장 때문이었다”
패트릭:당신은 Stripe의 두 번째 혹은 아주 초기 투자자였습니다. 왜 투자했습니까?
샘 알트만:
솔직히 말하면, 당신과 John은 제가 본 많은 창업자 중에서도 가장 인상적인 창업자였습니다. 나이와 상관없이도 그랬고, 특히 당시의 어린 나이를 생각하면 더욱 그랬습니다.
저는 당신들이 자기 자신을 위해 문제를 풀고 있다는 점이 인상적이었습니다. 그리고 그것이 제가 크게 성장할 것이라고 믿던 트렌드와 맞아떨어졌습니다.
저는 상거래가 엄청나게 온라인으로 이동할 것이라고 믿었습니다. 스타트업도 많이 생길 것이라고 봤습니다. 그 두 가지는 Stripe가 매우 커질 수 있다는 신호였습니다.
저는 지금도 마찬가지로, 매우 똑똑한 창업자와 큰 시장을 찾으면 그냥 투자해야 한다고 생각합니다.
26. “Stripe는 AI 시대에도 사라지지 않는다”
패트릭:AI 시대에 Stripe에 조언을 한다면 무엇입니까?
샘 알트만:
저는 지금 우리가 OpenAI를 더 Stripe 같은 모델로 생각해야 한다고 느끼고 있기 때문에, 오히려 Stripe에게 배울 것이 많습니다.
예전에 투자자들이 Stripe에 대해 “결국 결제는 commodity가 될 것이다. 큰 회사들은 자기 결제 시스템을 만들 것이다”라고 말했던 것을 기억합니다. 그런데 실제로는 그렇지 않았습니다.
결제 제공자는 여러 곳이 있지만, 훌륭한 제품을 만들고, 좋은 생태계 파트너로 남고, 이상한 짓을 하지 않으면 사람들은 계속 씁니다.
저는 그것이 앞으로도 작동할 것이라고 생각합니다.
모든 회사는 AI로 더 효율적이 되어야 합니다. 하지만 “모든 회사가 사라지고, 모든 것이 완전히 달라질 것이다”라는 사고방식은 과합니다. 어쩌면 미래에는 소비자와 상인이 아니라 에이전트끼리 결제를 해야 할 수도 있습니다. 그래도 분명히 돈은 이동해야 합니다.
제 조언은 내부적으로 AI를 적극 도입하고, AI로 더 좋은 제품을 만들라는 것입니다. 하지만 전체 사회경제 시스템이 완전히 재구성된다고 가정하지는 말라는 것입니다. 저는 세상이 그 부분에서 조금 망상적으로 변했다고 생각합니다.
27. “AI 말고도 데이터센터, 에너지, 로봇, 바이오, BMI가 흥미롭다”
패트릭:AI 외에 앞으로 10년 동안 어떤 기술이 흥미롭습니까?
샘 알트만:
모델과 제품 레이어의 AI는 당연히 흥미롭습니다. 그런데 저는 이제 데이터센터 인프라에 집착하고 있습니다. 거기에는 멋진 일이 정말 많습니다.
물리 계층의 새로운 기술, 에너지, 로봇, 그 스택을 가장 많이 생각합니다.
또 세계가 드디어 brain-machine interface 쪽에서 조금 진전을 보이는 것 같아서 기대하고 있습니다.
바이오테크에는 두려움도 있고 기대도 있습니다. 더 빠르게 좋아지기를 희망합니다. 특히 방어적 바이오테크는 불행히도 곧 매우 중요해질 것이라고 봅니다.
새로운 컴퓨터 인터페이스도 흥미롭습니다. 지금 우리는 낡은 기기와 운영체제에 갇혀 있습니다. 그런데 마법 같은 새 기술이 생겼습니다.
Codex는 놀랍지만, 여전히 “AI에게 내 컴퓨터를 쓰라고 말하면 AI가 사람용으로 만들어진 UI를 클릭하고 돌아다니는” 이상한 방식입니다. AI가 쓰기에는 맞지 않는 것들이 너무 많습니다. 훨씬 더 잘할 수 있습니다.
저는 완전히 새로운 인터넷 프로토콜도 만들어야 한다고 생각합니다.
28. “수익성 있는 핵융합은 5년 안에 가능할 수도 있다”
패트릭:세계 최초의 수익성 있는 핵융합 발전소는 언제 나올까요?
샘 알트만:
데이터센터 수요 때문에 전기 가격이 얼마나 밀어 올려지느냐에 따라 달라질 수 있습니다. 생각보다 빨라질 수도 있습니다.
저는 앞으로 5년 안이라고 추측하겠습니다. 대담한 예측입니다. 하지만 그렇게 되기를 바랍니다.
패트릭:
극초음속 상업 항공은요?
샘 알트만:
그건 그렇게 가까이 따라보고 있지는 않습니다. 마하 4 정도를 말한다면, 꽤 시간이 걸릴 것 같습니다. 10년 이상일 수도 있고, 조금 덜 걸릴 수도 있습니다.
29. “AI가 크게 가속할 과소평가된 분야는 재료과학이다”
패트릭:AI로 크게 가속될 수 있는데 담론에서 충분히 주목받지 못하는 과학·기술 분야가 있습니까?
샘 알트만:
가장 주목받지 못하는 분야는 재료과학이라고 생각합니다.
재료과학은 멋져 보이는 분야가 아닙니다. 그래서 사람들은 세상의 얼마나 많은 것이 재료에 의존하는지 과소평가합니다.
우리가 의존하는 것들의 엄청난 부분이 재료와 관련되어 있습니다. 그리고 AI가 재료과학에서 만들 수 있는 진전은 큽니다. 새로운 촉매를 찾는 것 같은 문제는 AI에 아주 잘 맞는 형태입니다.
저는 그 분야에서 매우 빠른 진전이 있을 것이라고 예상합니다. 그리고 그것이 우리 삶에 매우 긍정적인 영향을 미칠 것입니다. 그런데도 관심은 너무 적습니다.
30. “OpenAI의 가장 큰 기여는 AI를 민주화한 것이다”
패트릭:AI는 어떤 형태로든 필연적으로 나아가는 것처럼 보입니다. 그렇다면 당신의 개입이 다른 가능한 세계와 비교해 어떤 차이를 만들기를 바랍니까?
샘 알트만:
저는 민주화, 개인의 agency, 접근성을 믿습니다. 모든 사람이 정말 좋은 삶을 누릴 자격이 있다고 믿습니다.
OpenAI 역사상 가장 논쟁적이었던 결정은 지금 우리가 iterative deployment라고 부르는 것입니다.
ChatGPT를 출시할 당시 많은 사람들은 이것이 미친 듯이 위험하다고 생각했습니다. “이런 걸 출시하면 안 된다. AI 안전을 오래 생각해온 소수의 사람만 앞으로 무슨 일이 올지 알아야 한다. 세상에 알리는 것 자체가 정보위험이다. 너무 위험하니 잠가두어야 한다. 우리가 상아탑 안에서 훌륭한 것들을 발견하고, 그 열매만 세상과 나누면 된다. AI는 우리가 가지고 통제해야 한다.”
그 생각은 저에게 매우 불편했습니다.
저는 그때도, 지금도 그렇게 믿습니다. 그런 권력 집중을 피하는 것이 매우 중요합니다. 우리는 이 기술을 세상을 위해 만들어야 하고, 세상이 그것을 사용할 수 있어야 합니다.
물론 사람들이 쓰는 방식이 모두 좋지는 않을 것입니다. 안전을 위한 적절한 가드레일은 필요합니다. 하지만 사람들이 이 넓은 기회의 공간을 탐색할 수 있게 해야 합니다.
우리는 세상에 선물을 줄 수 있습니다. 하지만 세상은 그 위에 훨씬 더 큰 선물을 만들어낼 것입니다.
이 기술을 잠가두려 했다면 매우 나빴을 것입니다. 지금은 이 말이 당연하게 들릴 수도 있지만, 우리가 등장하기 전에는 그것이 이 분야 사람들의 대략적인 합의에 가까웠습니다.
저는 기업가정신과 혁신을 믿습니다. 사람들은 대체로 선하고, 도구를 가지고 놀라운 일을 합니다.
그래서 제 가장 큰 기여는 아마도 이것일 것입니다. AI가 민주화된 기술이 되도록 밀어붙인 것. 사람들이 그것을 쓰고, 그 위에 무언가를 만들 수 있게 한 것.
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