인터뷰/예측
다리오 아모데이 "6개월 내 가장 기대되는 모델 능력은 개인이 아니라 조직 수준에서 생각하는 능력"
작성자
하이룽룽
작성일
2026-05-07 08:22
조회
5
다리오·다니엘라 아모데이 인터뷰 상세 정리
1. “지수적 성장 위에 올라타 있다는 느낌은 어떤가?”
진행자:오늘 많은 세션에서 “지수적 성장”에 대해 이야기했다. 두 사람은 실제로 그 지수 곡선 위에 있는 사람들이다. Anthropic의 성장과 AI 발전 속도를 직접 겪는 느낌은 어떤가?
다니엘라 아모데이:
Anthropic 안에는 롤러코스터 이모지가 있다. 그런데 그냥 롤러코스터가 아니라 거의 수직으로 치솟는 롤러코스터 같다. 나와 다리오는 그 롤러코스터의 앞쪽과 뒤쪽에 타고 있는 사람들 같다. 누가 앞에 있고 누가 뒤에 있는지는 늘 확실하지 않지만, 어느 쪽에 있느냐에 따라 다른 방식의 충격을 받는다.
정말 재미있고, 아드레날린이 넘치고, 모험 같다. 동시에 이 롤러코스터를 조종하는 사람이 혹시 정신이 조금 의심스러운 15살 여름 아르바이트생은 아닌지 모르겠다는 느낌도 있다. 그래도 전체적으로는 굉장히 흥미롭고 역동적인 여정이다.
다리오 아모데이:
나는 지수적 성장을 생각할 때, 우리가 10년도 더 전에 스케일링 법칙을 통해 처음 예측했던 것들을 떠올린다. 우리는 그래프 위에 선을 그었다. 처음에는 AI에 1천 달러를 쓰고, 그다음에는 1만 달러, 10만 달러, 결국 수천억 달러까지 갈 것이라고 예상했다. 그리고 모델이 특정 작업에서 어느 정도 잘하게 될지, 코딩에서는 어느 정도 능력을 보일지 예측했다.
그런데 실제로 그 예측이 맞아 들어가는 경험은 정말 놀랍다. 그래프에 그린 선이 그대로 현실이 되었기 때문에 이론적으로는 전혀 놀랄 일이 아니다. 하지만 실제로 그 일이 벌어지는 장면을 사람의 스케일에서 보면 여전히 충격적이다.
나는 영화 인터스텔라의 한 장면을 자주 떠올린다. 블랙홀에 가까운 행성에서 거대한 파도가 밀려오는 장면이다. 물리학자로서 일반상대성이론의 수학은 알고 있다. 그런 현상이 가능하다는 것도 안다. 하지만 그것이 실제 인간의 눈앞에서 펼쳐지는 걸 보는 것은 전혀 다른 감각이다. AI의 지수적 발전도 비슷하다. 계산상으로는 예측했지만, 실제로 매년 Anthropic에서 그것을 체험하는 것은 이상하고 압도적이다.
올해는 특히 다르다. 이제는 Anthropic 내부만이 아니라 세상 전체가 우리와 함께 이 현상을 보고 있다. 회사 내부 성장에도 적용되고, Claude가 내부 PR을 만들어내면서 우리의 일하는 방식에도 적용되고 있다. 외부적으로도 올해는 우리가 지수 성장보다 더 빠르게 성장한 첫해다.
우리는 매년 10배 성장하는 세계를 가정하고 계획했다. 그런데 올해 1분기만 놓고 연율화하면 매출과 사용량이 80배 성장하는 속도를 보였다. 그래서 컴퓨트 부족 문제가 생겼다. 우리는 조금 성장하는 경우부터 10배 성장하는 경우까지 준비했는데, 실제로는 80배 성장세가 나온 것이다.
그래서 오늘 발표한 SpaceX 컴퓨트 계약 같은 것도 그런 맥락이다. 우리는 가능한 한 빨리 더 많은 컴퓨트를 확보하려고 하고 있고, 확보되는 대로 사용자들에게 전달하려고 한다. 솔직히 80배 성장세가 계속되지는 않았으면 좋겠다. 그건 너무 미친 속도라 감당하기 어렵다. 10배 정도의 “정상적인” 성장이라면 좋겠다. 물론 우리는 최선을 다해 계속 컴퓨트를 확보하고 제공하려고 한다.
2. “개발자 커뮤니티는 Anthropic에게 어떤 의미인가?”
진행자:오늘은 개발자와 빌더들을 위한 자리다. Anthropic 내부에서도 개발자의 중요성을 많이 이야기한다. 이 생태계를 어떻게 생각하는가?
다니엘라 아모데이:
나는 여러 면에서 개발자들이 Claude의 가장 중요한 사용자라고 생각한다. Anthropic 자체도 대부분 개발자들로 구성되어 있다. 우리가 이 기술을 개발하고 제품을 만들면서 개발자 커뮤니티로부터 엄청나게 많이 배운다.
개발자 커뮤니티가 특별한 이유 중 하나는 아주 솔직한 피드백을 준다는 점이다. 제품을 만들면 숫자로도 반응을 볼 수 있지만, 개발자들이 주는 진짜 피드백은 훨씬 특별하다. Anthropic은 처음부터 개발자와 기업을 주요 대상으로 제품을 만들어 왔다. AI 생태계 안에서 우리가 조금 독특한 지점이 있다면 바로 그 부분이다.
개발자들은 생태계와 커뮤니티를 중요하게 생각한다. Anthropic도 마찬가지다. 우리는 더 넓은 생태계를 위해 어떻게 도구를 만들 수 있을지 고민한다. 지금 개발자들은 의학, 소프트웨어 개발, 금융, 여러 산업에서 정말 놀라운 회사를 만들고 있고, 때로는 우리의 도구를 활용해 그 산업을 바꾸고 있다.
그것은 Anthropic에게 특권이면서 책임이다. 개발자들은 우리가 더 좋은 도구를 만들고 배우는 데 있어 핵심적인 존재다. 우리는 그 관계에 자부심을 느끼고, 동시에 큰 책임감을 느낀다.
진행자:
피드백은 선물이다. 긍정적인 피드백도 듣고, 부정적인 피드백도 듣는다. 계속 보내 달라. 그것이 우리가 무엇이 작동하고 무엇이 작동하지 않는지 아는 방식이다.
다리오 아모데이:
기술은 경제 전체에 균일한 속도로 확산되지 않는다. 소프트웨어 엔지니어들이 새로운 기술을 가장 빠르게 받아들이는 집단이다. 그래서 이 영역에 많은 관심이 집중된다. 하지만 이것은 시작일 뿐이고, 앞으로 AI가 경제 전체를 어떻게 바꿀지 보여주는 예고편 같은 것이다.
개발자 커뮤니티에서 이것을 제대로 작동하게 만드는 것은 결국 전 세계에서 AI를 제대로 작동하게 만드는 일의 축소판이다.
약 1년 전 비슷한 행사에서 누군가 내게 “1인 기업이 10억 달러 가치를 갖는 첫 사례는 언제 나올까?”라고 물었다. 나는 2026년이라고 답했다. 지금 보면 실제로 그 방향으로 가고 있다고 생각한다. 아직 완전히 일어나지는 않았지만, AI로 만들어진 2인 기업이 10억 달러 가치에 도달한 사례들이 있고, 1인 기업이 수억 달러 가치에 도달한 사례도 있다. 아직 2026년에는 몇 달이 남아 있다. 지수 곡선 위에서는 몇 달도 영원처럼 긴 시간이다.
내가 말하고 싶은 것은, 이제 한 사람이나 아주 작은 팀이 과거에는 상상하기 어려웠던 일을 할 수 있다는 것이다. 예전에는 아이디어와 비전이 있어도 그것을 실현하려면 수년 동안 자원, 인력, 자본을 모아야 했다. 이제는 한 개인이나 작은 팀이 엄청난 일을 할 수 있는 특별한 기회가 열리고 있다.
우리는 모델이 코드를 작성하는 단계에서, 모델이 소프트웨어 엔지니어링이라는 작업 전체를 도와주는 단계로 왔다. 그리고 이제는 모델이 “어떻게 하나의 사업이나 경제 단위를 만들 수 있는가”까지 생각하게 돕는 단계로 가고 있다. 이 방에 있는 사람들에게는 엄청난 기회가 있다.
3. “개발자에게 앞으로 무엇이 바뀌는가?”
진행자:Claude가 앞으로 Claude를 더 많이 만들고, 개발자들이 더 많은 것을 만들 수 있게 될 것이라고 이야기해 왔다. 앞으로 개발자 경험은 어떻게 바뀔까?
다리오 아모데이:
몇 가지 흐름이 있다. 첫 번째는 단일 에이전트에서 다중 에이전트로 이동하는 것이다. 하나의 Claude가 아니라 여러 Claude를 관리하는 방식이다. 마치 팀을 관리하는 것처럼 여러 Claude에게 작업을 나눠주고, 그 Claude들이 다시 다른 Claude들에게 작업을 나눠줄 수도 있다. 이렇게 일종의 계층 구조가 만들어진다.
나는 이것을 “데이터센터 속 천재들의 나라”로 가는 과정이라고 본다. 지금은 방 안에 똑똑한 사람들이 모여 팀처럼 일하는 단계에서 시작해, 점차 나라 규모로 확장해 가는 중이다.
두 번째는 Claude Code 같은 도구가 개인의 생산성을 높이는 수준을 넘어, 팀과 조직 전체의 생산성을 높이는 방향으로 가는 것이다. 단순히 개인들이 각각 더 빨라지는 것이 아니라, 팀과 조직 전체가 부분의 합보다 더 큰 생산성을 내게 만드는 것이다.
세 번째는 암달의 법칙을 생각해야 한다는 점이다. 어떤 한 부분을 빠르게 만들면, 그다음에는 빨라지지 않은 다른 부분들이 병목이 된다. 예를 들어 조직 안에서 PR을 예전보다 3~4배 더 많이 만들 수 있다면, 보안, 검증, 리뷰, 품질 관리 같은 다른 부분들이 병목이 되거나 문제가 생길 수 있다.
그래서 생산성을 크게 높이려면 코드 작성만 빠르게 할 것이 아니라, 보안, 검증, 신뢰성, 리뷰 같은 주변 과정도 함께 빨라져야 한다. 그래야 생산성이 부드럽고 안정적으로 올라갈 수 있다.
4. “이 변화는 모델 훈련 방식에도 영향을 주는가?”
진행자:그런 변화가 새 모델을 훈련하는 방식이나 모델의 미래에도 영향을 주는가?
다리오 아모데이:
그렇다. 나는 이미 여러 번 Claude를 사용해 Claude를 더 빠르게 만들고 있다고 말했다. 그것은 이미 일어나고 있는 일이다.
또 하나 흥미로운 점은, 우리가 모델에게 시키려는 일들이 모델을 어떻게 만드는지에도 영향을 줄 수 있다는 것이다. 코드와 소프트웨어 엔지니어링에서 모델 훈련이 빠르게 발전한 이유 중 하나는 검증 가능성이다. 모델이 코드를 만들면 유닛 테스트를 돌려 확인할 수 있다. 이런 검증 가능성은 훈련 과정을 단순화하고 가속한다.
하지만 소프트웨어 엔지니어링에는 검증하기 어려운 부분들도 많다. 정말 설계가 맞는가, 보안 문제가 있는가, 오류를 찾을 수 있는가 같은 부분은 완전히 객관적으로 검증하기 어렵다. 이런 능력을 모델에 더 잘 훈련시키는 것은 코딩뿐 아니라 글쓰기, 덜 객관적인 과학적 작업, 더 주관적인 판단이 필요한 영역에서도 모델을 발전시킬 것이다.
소프트웨어 엔지니어링 안에서도 이런 부드럽고 주관적인 능력들이 점점 중요해지고 있다. 왜냐하면 암달의 법칙 때문에, 코드 생성이 빨라질수록 검증과 품질 판단 같은 영역이 더 중요한 병목이 되기 때문이다.
5. “Anthropic의 미션은 무엇인가?”
진행자:Anthropic 내부에서는 미션에 대해 많이 이야기한다. 회사가 계속 성장하고 산업 전체의 stakes가 높아지는 상황에서, 사람들이 Anthropic의 미션에 대해 무엇을 알아야 할까?
다니엘라 아모데이:
Anthropic이 하려는 일에는 두 가지 기둥이 있다고 생각한다. 첫 번째는 이 변혁적인 기술을 모두에게 좋은 방식으로 개발하는 것이다. Claude는 놀라운 도구이고, 사람들이 무엇을 만들고 어떻게 창작하며 어떤 야망을 가질 수 있는지 바꾸는 힘이 있다. 거기에는 엄청난 기회가 있다.
하지만 위험도 있다. 노동시장 혼란의 위험이 있고, 기술이 안전하게 개발되어야 한다는 문제도 있다. Anthropic의 역할은 이 두 가지를 균형 있게 다루는 것이다.
우리는 내부 문화 가치로 “light and shade를 함께 붙든다”는 표현을 쓴다. 이 기술이 지금 어떻게 사용되고 있는지, 그리고 우리가 이 기술을 세상에 내놓을 때 어떤 태도를 가져야 하는지를 잘 설명하는 표현이라고 생각한다.
예를 들어 매우 강력한 모델을 내놓으면 사람들은 그것으로 놀라운 것을 만들 수 있다. 하지만 동시에 보안 취약점 같은 문제 때문에 조금 조심해야 한다. 우리는 최대한 빨리 제품을 내놓고 싶고, 최고의 제품과 가장 강력한 모델을 출시하고 싶다. 다만 그것을 책임 있게 하려는 것이다.
Anthropic의 많은 행동은 이 두 기둥에 기반해 있다. 하나는 기술이 가져올 엄청난 가능성이고, 다른 하나는 그 기술이 안전하고 사람들에게 좋은 방식으로 배포되어야 한다는 책임이다.
6. “AI 시대에 제품을 만든다는 것은 무엇이 다른가?”
진행자:제품은 기술과 사람들이 가진 문제 사이의 다리라고 생각한다. 그런데 지금은 기술이 너무 빠르게 변하고 있다. 이런 세계에서 제품을 만든다는 것은 무엇이 다른가?
다니엘라 아모데이:
우리는 제품에 정말 많이 관여한다. 제품은 Anthropic이 만들고자 하는 것의 표현이다. 우리는 제품이 사람들에게 유용하기를 바라고, 접근 가능하기를 바라고, 정말 좋은 제품이 되기를 바란다.
우리가 제품에 깊이 관여하는 이유는 Claude를 사용하는 사람들이 이 모델에서 가능한 모든 가치를 얻기를 바라기 때문이다. 우리는 고객과 사용자들을 대신해 목소리를 내고 있다고 느낀다. 어떤 사람들은 AI 모델이 할 수 있는 것을 기반으로 자신의 전체 사업을 만들고 있다. 그런 사용자들을 위해 제품이 제대로 작동해야 한다.
Anthropic에서 제품을 만드는 방식이 다른 회사들과 다른 점은, 제품 조직의 입력과 연구 조직의 입력이 함께 작동한다는 것이다. 어떤 때는 “이것은 더 쉽게 쓸 수 있는 제품으로 만들어야 한다”는 전통적인 제품 감각에서 출발한다. 하지만 많은 경우 제품 혁신은 모델에서 새롭게 등장한 능력에서 출발한다.
코딩이 좋은 예다. 우리는 처음부터 “코딩 제품을 만들자”고 시작한 것이 아니다. 모델이 꽤 정확하게 코드를 쓸 수 있다는 것을 보고, 많은 Claude 사용자들이 개발자이고 코드 작성에 Claude를 쓰고 있다는 것을 알게 되었다. 그러면 개발자들이 일상 업무를 더 잘할 수 있도록 도구를 만들어야 하지 않을까 생각하게 된 것이다.
Anthropic 안에는 일반적인 제품 조직처럼 작동하는 부분도 있지만, 동시에 “모델에서 새롭게 가능한 것이 무엇인가, 연구 쪽에서 무슨 일이 일어나고 있는가, 그것을 제품과 어떻게 결합할 것인가”를 계속 보는 부분도 있다.
다리오 아모데이:
나는 이것을 두 가지 관점에서 본다. 하나는 AI를 위한 제품을 만드는 것이고, 다른 하나는 AI를 사용해 제품을 만드는 것이다. Anthropic 내부에서 매달, 매주 겪는 경험은 이 두 가지 모두에 대해 많은 교훈을 준다.
나는 원래 연구자였고, AI 없이 제품을 만들던 시대의 사람은 아니었다. 그래서 어떤 면에서는 오히려 장점이 있었다. 과거 방식을 잊어야 할 필요 없이, AI 시대의 제품 세계를 처음부터 배울 수 있었기 때문이다.
2010년대 제품 시대를 돌아보면 기술적 배경은 비교적 천천히 변했다. 가끔 새로운 프레임워크나 새로운 방식이 나왔지만, 큰 틀에서는 느렸다. 그런데 AI는 번개처럼 빠르게 움직인다.
그 결과 몇 가지 일이 생긴다. 첫째, 어떤 제품은 현재 모델 능력으로는 불가능하다가, 지수 곡선을 조금 더 올라가면 갑자기 가능해진다. 그래서 내부 실험이 매우 중요하다. 예전에 시도했다가 실패한 것도 몇 달 뒤에 다시 해봐야 한다. 그때는 안 됐지만, 모델이 더 좋아진 뒤에는 될 수 있기 때문이다.
예를 들어 2022년에 Claude Code를 만들려고 했다면 잘 안 됐을 것이다. 모델이 충분히 강하지 않았기 때문이다. 실제로 그때 Claude Code와 비슷한 초기 시도들이 있었지만, 흥미롭기는 해도 실질적 가치를 만들기에는 모델이 너무 약했다. 나는 2015년부터 이런 모델을 훈련해 왔는데, 당시 모델들은 정말 멍청했다.
둘째, 어떤 제품은 모델이 너무 좋아지면 포화에 도달한다. 챗봇이 그런 예다. 챗봇 시장은 크고 계속 남아 있을 것이다. 하지만 오늘날 모델이 더 똑똑해지는 방식은 챗봇 형태보다는 Claude Code 같은 에이전트적 형태에서 더 잘 드러난다.
그래서 이 사업에서는 제품 하나를 크게 만들고 안정화시키는 방식만으로는 충분하지 않다. 항상 다음 것이 무엇인지 생각해야 한다. 새로운 것을 만들 수 있을 뿐 아니라, 계속 새로운 것을 만들 필요가 있다. 기존 제품도 계속 업데이트해야 한다. 일종의 지속적인 혁신 실험실처럼 움직여야 한다.
개발자와 소프트웨어 엔지니어에게 특히 중요한 점은 API 시장은 사라지지 않는다는 것이다. 모델이 더 똑똑해질수록 Anthropic 내부뿐 아니라 외부 개발자들도 의료, 법률, 금융 등 다양한 분야에서 새로운 애플리케이션을 계속 만들 수 있다.
최근 6개월에서 1년 사이에는 AI를 사용해 제품을 만드는 경험도 본격적으로 나타나고 있다. Claude를 사용하면 내부적으로 2배, 4배, 5배 더 많은 작업을 할 수 있다. 실제로 우리는 1년 전보다 훨씬 더 많은 제품을 출시할 수 있게 되었고, 품질도 꽤 높다고 생각한다.
하지만 이렇게 빠르게 출시하면 내부 기술부채가 엄청나게 쌓일 수 있다. 그러면 다시 질문해야 한다. AI 모델을 사용해 기술부채도 줄일 수 있을까? 우리가 무엇을 하고 있는지 추적하고 정리하게 할 수 있을까? 그러다 보면 팀이 완전히 다른 방식으로 일해야 한다는 사실을 배우게 된다.
AI는 단지 제품을 더 빠르게 만드는 것이 아니라, 팀이 일하는 방식을 바꾸는 속도까지 높인다.
7. “앞으로 6개월 안에 가장 기대되는 모델 능력은 무엇인가?”
진행자:모델 능력은 매우 자주 바뀐다. 앞으로 6개월 정도를 봤을 때 가장 기대되는 것은 무엇인가?
다리오 아모데이:
나는 개인이 아니라 조직 수준에서 생각하는 능력이 가장 기대된다. 이것은 앞서 말한 1인 10억 달러 기업 이야기와도 연결된다. 어쩌면 1인 10억 달러 기업이라는 말조차 과소평가일 수 있다.
AI가 한 사람을 위해 여러 사람의 일을 해주는 것도 중요하다. 하지만 더 흥미로운 것은, 인간 팀과 조직 안에서 AI가 작동하면서 여러 사람의 일을 여러 배로 확장해주는 것이다. AI가 조직 내부에서 움직일 때, 단순한 개인 생산성 향상을 넘어 조직 전체의 생산성이 완전히 달라질 수 있다.
8. “Claude 사용 사례 중 가장 인상적인 것은 무엇인가?”
진행자:Claude를 사용하는 개발자와 사례 중에는 정말 감동적인 것들이 많다. 좋아하는 사례가 있다면?
다니엘라 아모데이:
Stripe에 있을 때부터 개발자 커뮤니티에서 좋아했던 점이 있다. 세상의 거의 모든 흥미로운 문제나 도전에는, 그것을 조금이라도 더 좋게 만들려는 훌륭한 개발자가 어딘가에 있다는 것이다.
Claude로 사람들이 전 세계에 유용함과 가치와 의미를 가져오는 것을 보는 일은 정말 고무적이다.
개인적으로 인상 깊었던 사례 중 하나는 글로벌 사우스 지역의 이동형 의사들을 위한 인터페이스를 만드는 개발자들이다. 어떤 지역은 실제 의사에게 접근하기가 매우 어렵다. 흙길을 따라 도시에서 50마일 떨어진 곳에 살더라도 사람들은 여전히 건강 문제를 겪는다. 그런 상황에서 사람들이 질문을 하면, 승인되고 안전한 방식으로 의료 조언을 받을 수 있는 인터페이스를 만드는 것이다.
또 하나는 의료 연구 분야 전체다. Claude가 여러 개발자들을 통해 생의학 연구를 가속하는 모습을 보면 정말 놀랍다.
그리고 아주 개인적이고 따뜻한 사례들도 있다. 회사에는 사용자 행복 채널이 있는데, 거기서 본 사례 중 하나는 어떤 개발자가 Claude를 사용해 손상된 하드드라이브에서 결혼사진을 복구했다는 이야기였다. 정말 개인적이지만 너무 의미 있는 사용 사례라고 느꼈다.
마지막으로 아주 뜻밖의 사례도 있었다. 누군가 Claude를 사용해 정원에 있는 토마토 식물의 성장을 기록하고 있었다. 전혀 상상하지 못한 사용 방식이었다. 나는 그걸 보고 라이브캠이 있는지, 구독할 수 있는지 묻고 싶을 정도였다. 사람들이 Claude로 하는 일의 범위가 정말 놀랍다.
전체 핵심 요약
이 인터뷰에서 다리오와 다니엘라는 Anthropic이 지금 경험하는 상황을 거의 수직으로 치솟는 롤러코스터에 비유한다. 다리오는 스케일링 법칙으로 예측한 지수 성장이 실제로 현실화되고 있지만, 그것을 인간 규모에서 직접 보는 것은 여전히 충격적이라고 설명한다.가장 중요한 메시지는 세 가지다.
첫째, AI 성장 속도는 Anthropic의 예상보다도 빠르다. Anthropic은 연 10배 성장도 준비했지만, 2026년 1분기 기준으로 연율화하면 사용량과 매출이 80배 성장하는 수준을 봤다고 말한다. 그래서 컴퓨트 부족이 생겼고, 더 많은 컴퓨트를 확보하는 것이 중요한 과제가 되었다.
둘째, 개발자는 Claude 생태계의 핵심 사용자다. 다니엘라는 개발자들이 솔직한 피드백을 주고, 실제 산업을 바꾸는 제품을 만들며, Anthropic이 더 좋은 도구를 만들도록 돕는다고 말한다. 다리오는 개발자 영역이 AI가 경제 전체로 확산되는 방식의 예고편이라고 본다.
셋째, AI는 개인 생산성 향상을 넘어 조직 생산성의 구조 자체를 바꿀 것이다. 다리오는 앞으로 단일 에이전트에서 다중 에이전트로, 개인 도구에서 팀과 조직을 움직이는 AI로 이동할 것이라고 말한다. “데이터센터 속 천재들의 나라”라는 표현처럼, 여러 AI 에이전트가 계층적으로 협력하고 인간 조직 안에서 작동하는 세계를 그리고 있다.
결국 이 인터뷰는 Anthropic이 Claude를 단순한 챗봇이 아니라, 개발자·조직·경제 단위 전체를 바꾸는 인프라로 보고 있다는 점을 잘 보여준다.
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