AI 기업 탐구: 앤트로픽, 오픈AI를 위협하는 진짜 라이벌

AI 기술이 이미 생활 속 필수재로 자리 잡은 요즘, 그 기술 뒤에서 움직이는 기업들의 정체와 비전이 궁금하지 않으신가요? AI는 이제 단순한 기술 트렌드를 넘어 세상을 바꾸는 핵심 동력으로 떠올랐습니다.

 

〈AI 기업 탐구〉시리즈는 AI 산업의 대표적인 기업들을 하나씩 꼼꼼하게 살펴보며, 이들이 어떻게 탄생했고, 현재 어떤 전략과 비전으로 미래를 그려나가는지 구체적으로 조명하고자 합니다. AI를 이끄는 주인공들의 생생한 이야기를 지금부터 만나보세요.

Chapter 0. 왜 지금, 이 기업을 알아야 하는가?

오픈AI의 찐 라이벌

오늘날 AI 산업의 최전선을 이끄는 기업을 꼽으라면 대부분 오픈AI(OpenAI)를 떠올릴 것 같습니다. 그렇다면 이들의 라이벌은 누구일까요? 

앞서 발행한 ‘AI 기업 탐구: 오픈AI, 절대강자의 탄생’을 읽으셨다면, 오픈AI가 구글에 대항하기 위해 설립됐다는 내용 때문에 구글을 떠올리실 수도 있습니다. 물론 어느 부분에서는 라이벌이라는 호칭이 어울릴 수 있죠. 그러나 매출 규모나 인력 구성, 제품 전략 등을 종합적으로 살펴보면, 구글은 오픈AI의 직접적인 라이벌이라기보다는 훨씬 거대한 빅테크 플레이어에 가깝습니다. 

오히려 '진짜 라이벌'이라는 표현이 어울리는 회사는 따로 있습니다. 바로, '앤트로픽(Anthropic)'입니다. 이 회사는 “안전한 AI”를 만들겠다는 신념 아래 설립된 기업으로, 기술력과 철학, 투자 구조까지 오픈AI와 놀랍도록 유사한 행보를 보여주고 있습니다. 

특히 GPT에 대응하는 자체 모델 클로드(Claude)를 꾸준히 발전시키며 기업용 시장에서 빠르게 점유율을 확대하고 있고, 구글과 아마존이라는 빅테크 기업들로부터 투자를 받아 오픈AI-Microsoft 연합에 맞서는 또 다른 AI 진영의 축으로 부상했습니다. 그렇다면 오늘은 앤트로픽이 어떻게 오픈AI의 라이벌로 성장할 수 있었는지 자세히 살펴보겠습니다.

Chapter 1. 탄생의 배경과 창립 철학

호랑이 새끼를 키우다

앤트로픽의 이야기는 2021년 당시 오픈AI의 연구 담당 부사장이었던 다리오 아모데이(Dario Amodei)와 안전성 팀장이었던 그의 여동생 다니엘라 아모데이(Daniela Amodei)가 동료 연구진 7명과 함께 오픈AI를 떠나면서 시작됩니다. 표면적으로는 "방향성의 차이" 때문이었지만, 실제로는 AI 개발의 근본적인 접근법에 대한 철학적 갈등이었습니다.

당시 오픈AI가 마이크로소프트와의 제휴 등 상업적 노선을 강화하면서, 연구 안전성보다 수익성이 높은 제품 개발을 우선시한다는 내부 비판이 나왔는데요. 이런 상황에서 아모데이 남매는 "AI 개발에 있어 안전과 윤리가 무엇보다 중요하다"라는 철학을 내걸고 앤트로픽을 설립한 것입니다.

앤트로픽이라는 이름 자체가 '인류학적'이라는 뜻으로, 인간에게 이로운 방향의 AI를 만들겠다는 의지를 담고 있습니다. 실제로 회사 정관에 공익 임무를 명시하는 공익 기업(Public Benefic Corporation, PBC) 구조를 택하기도 했습니다. 즉, 오픈AI 출신들이 오픈AI를 정면으로 도전하는 기업을 세운 셈인데요. 관련해 다리오는 후에 이렇게 회상했습니다. "상사와 논쟁하는 것보다 회사를 차리고 우리 방식대로 하는 것이 더 효과적이다."

AI에게 헌법을 주다

앤트로픽이 내세운 핵심 차별화 전략은 바로 'Constitutional AI'입니다. 이는 말 그대로 AI에게 '헌법'을 부여하는 방식으로, 인간 사회에 헌법이 존재하듯, AI에도 따라야 할 윤리적 원칙을 명시적으로 정해주는 새로운 접근 방식입니다. 

그동안 AI를 안전하게 만드는 일반적인 방법은 주로 'RLHF(인간 피드백을 통한 강화 학습)'였습니다. 초기 ChatGPT가 이 방식으로 많은 발전을 꾀할 수 있었는데요. 이 방식은 수많은 사람들이 AI의 답변을 하나하나 평가해서 "이건 좋은 답변, 이건 나쁜 답변"이라고 가르치는 구조입니다. 하지만 이 방식에는 몇 가지 뚜렷한 한계가 있었습니다.

• 평가자의 안전 문제: 유해한 콘텐츠를 판별하려면 누군가는 그 내용을 봐야 하는데, 이 과정에서 평가자들이 정신적 피해를 입는 일이 발생했습니다.
• 주관성과 편향: 각기 다른 가치관을 가진 사람이 평가하다 보니, 동일한 답변에 대해 평가가 엇갈리는 경우가 있었습니다.
• 확장성의 한계: AI가 발전할수록 생성되는 답변의 양은 기하급수적으로 늘어나고, 그만큼 평가 인력을 투입하는 것은 사실상 불가능했습니다.

앤트로픽은 이러한 문제를 해결하기 위해, AI에게 스스로 판단할 수 있는 윤리적 원칙을 명시적으로 주는 방식을 채택했습니다. 유엔 인권 선언문, 글로벌 플랫폼 안전 가이드라인, 다양한 문화적/지역적 관점을 반영한 규범 등을 토대로 AI의 '헌법'을 구성한 것입니다. 

Constitutional AI의 학습 과정은 다음의 두 단계로 이루어집니다.

• SL(Supervised Learning) Phase: AI가 먼저 헌법(윤리 원칙)을 학습하는 단계입니다. 유해한 답변을 생성한 후, 스스로 그 답변이 왜 문제인지 분석하고 더 나은 대안을 제시하는 방법을 반복 학습합니다.
• RL(Reinforcement Learning) Phase: 학습된 헌법 원칙을 바탕으로 AI가 스스로 자신의 답변을 평가하고 개선하는 단계입니다. 인간 평가자 대신 AI 자체가 "이 답변이 헌법 원칙에 맞는가?"를 판단하여 강화 학습을 진행합니다.

간단히 말해, 첫 번째 단계에서는 원칙을 배우고, 두 번째 단계에서는 원칙에 따라 스스로 판단하는 능력을 기리는 것으로 볼 수 있습니다. 

Chapter 2. 대표 서비스와 기술 혁신

헌법을 따르는 AI의 탄생

Constitutional AI라는 혁신적인 철학이 실제 제품으로 구현된 것이 바로 클로드입니다. 이름은 정보 이론의 아버지인 클로드 섀넌(Claude Shannon)에서 따온 것으로, 단순한 챗봇을 넘어 진정한 AI 어시스턴트를 지향한다는 앤트로픽의 야심을 담고 있습니다.

흥미운 점은, 클로드가 문학 작품에서 이름을 딴 세 가지 모델 라인업으로 구성되어 있다는 점입니다. 기술적 코드명 대신 시와 문학이라는 형식을 택한 것은, '인간 중심 AI'를 추구하는 앤트로픽의 철학을 상징적으로 드러내는 선택이기도 합니다. 

• 하이쿠(Haiku): 하이쿠는 일본에서 유래된 짧은 시 형식으로, 5-7-5 음절의 세 줄로 구성됩니다. 짧고 간결한 형식에서 착안해 이름 붙인 클로드 하이쿠는 가볍고 빠른 처리 속도가 강점인 경량 모델입니다.
• 소넷(Sonnet): 소네트는 유럽의 대표적인 정형시 형태로, 14행으로 구성되어 엄격한 각운과 규칙적인 운율을 지닙니다. 클로드 소넷 역시 이름에 걸맞게 속도와 성능 사이의 균형을 지닌 범용 모델입니다.
• 오푸스(Opus): 오푸스는 라틴어로 '작품'을 의미하며 종종 복잡하고 웅장한 대작을 뜻하기도 합니다. 클로드 오푸스는 앤트로픽의 가장 강력한 플래그십 모델로, 특히 2025년 출시된 Claude 4 Opus는 하루 종일 자율적으로 복잡한 엔지니어링 작업을 수행할 수 있을 정도로 발전했습니다.

클로드는 성능 면에서도 GPT와 대등한 수준의 경쟁력을 보여주고 있습니다. 서로 자신들의 모델이 가장 강력하다는 벤치마크 기록을 제시하지만, 종합적으로 평가했을 때 GPT가 멀티모달 기능 등에서 강점을 보여 범용 활용성 측면에서 우위를 점하고 있지만, 코딩이나 복잡한 추론 문제, 글쓰기 등에 있어서는 클로드가 더 뛰어나다는 평가를 받고 있습니다.

마지막으로 주목할 만한 것은 '확장된 추론' 기능입니다. 이 기능은 사용자가 질문의 복잡성에 따라 AI의 사고 시간을 직접 조절할 수 있게 해 주는데요. 단순한 질문에는 수 초 만에 답하고, 복잡한 수학 문제나 전략 기획 같은 요청은 몇 분간 충분히 '추론'하도록 설정되어 있습니다. 

AI 생태계의 새로운 표준을 만들다

앤트로픽은 뛰어난 AI 모델 개발하는 데 그치지 않고, AI 생태계 전반의 패러다임을 바꾸려는 시도를 이어가고 있습니다. 그 핵심에는 MCP(Model Context Protocol)라는 새로운 개방형 표준이 있습니다. 2024년 11월 오픈소스로 공개된 MCP는 AI 시스템과 외부 데이터 소스를 연결하는 개방형 표준 프로토콜로, 기존의 복잡하고 파편화된 구조를 하나의 표준 방식으로 통합하고자 합니다.

예를 들어, 4개의 AI 모델을 5개의 서비스에 연결하려면 기존 방식으로는 총 20개의 작업이 필요했습니다. 이처럼 비효율적인 작업은 개발자의 리소스를 갉아먹고, 모델 성능 개선보다 연결 작업에 더 많은 시간이 소요되곤 했는데요. MCP는 이러한 문제를 해결하는, 말 그대로 AI 생태계를 위한 USB-C라고 볼 수 있습니다. 다양한 시스템과 서비스를 하나의 표준화된 방식으로 연결할 수 있도록 설계되었습니다.

구조는 단순하지만 강력합니다. 클로드 데스크톱(Claude Desktop) 같은 애플리케이션이 클라이언트 역할을 하고, GitHub, Google Drive, Slack 등은 서버가 되어, 양측은 JSON-RPC 기반의 안전한 통신을 주고받습니다. 이는 단순한 데이터 연동을 넘어, AI가 외부 시스템에서 직접 작업을 실행하는 동적 애플리케이션 구현도 가능해집니다. 출시 후 반응도 뜨거운데요. 2025년 초 기준, 이미 1,000개 이상의 MCP 서버가 운영되고 있을 만큼 개발자 커뮤니티의 호응도 큰 모습입니다. (자세한 내용은 여기서 확인하세요)

앤트로픽은 MCP를 통해 AI 활용 방식 자체를 구조적으로 바꾸고자 합니다. 만약 이 표준이 업계 전반으로 확산된다면, 앤트로픽은 단순한 모델 개발사를 넘어 AI 산업의 운영 방식을 근본적으로 설계한 기업, 즉 AI 시대의 '인터넷 프로토콜'을 만든 기업으로 평가받게 될 수도 있습니다. 

클로드? 누가 쓰나?

이처럼 다양한 강점이 있지만, 국내에서는 여전히 ChatGPT에 비해 인지도가 낮은 편입니다. 실제 웹 트래픽 기준으로 보면 클로드의 방문량은 ChatGPT의 약 2% 수준에 불과한데요. 그럼에도 불구하고 앤트로픽을 '오픈AI의 찐 라이벌'로 부르는 데에는 다른 이유가 있습니다. 바로 앤트로픽이 기업 시장을 중심으로 빠르게 성장하며 오픈AI의 매출을 위협하는 수준에 도달했기 때문입니다. 

오픈AI가 개인 사용자 기반의 서비스에 집중해 왔다면, 앤트로픽은 처음부터 기업용 서비스를 중심 전략으로 삼아왔습니다. 이로 인해 대중적인 인지도는 다소 낮을 수 있지만, 실질적인 비즈니스 성과는 오히려 더 강력하다는 평가를 받습니다. 

Chapter 3. 비즈니스 모델과 시장 성과

클로드의 수익 모델

구독 서비스:  

• 클로드 프로(Claude Pro): 월 20달러로 ChatGPT Plus와 동일한 가격
• 클로드 맥스(Claude Max): 월 100달러로 사용량이 많은 사용자를 위한 고용량 플랜
• 팀 플랜(Team Plan): 월 25달러로 팀 협업을 위한 기업용 서비스
• 엔터프라이즈 플랜(Enterprise Plan): 대규모로 운영되는 비즈니스를 위한 맞춤형 솔루션

API 서비스: 

앤트로픽의 주요 수익원은 API 판매입니다. AI를 도입하고 싶으나 안정성이 걱정되는 기업들이 클로드를 찾는 것인데요. 자체 서비스나 제품에 통합하려는 기업들이 주된 고객이며 대표적인 활용 기업으로는 Replit, Cursor, Snowflake, Pfizer 등이 있습니다.

매출 규모는 2025년 3월 기준 14억 달러에 도달했으며, 이를 연간으로 환산하면 40억 달러에 근접하는 수준입니다. 이는 오픈AI가 2024년 기록한 37억 달러와 거의 대등한 수치입니다. 특히 그동안은 기업 중심 전략이었지만, 최근에는 웹 검색 기능 강화와 함께 클로드의 장점으로 꼽히는 글쓰기 및 코딩 성능이 주목받으면서, 개인 사용자 대상 구독 서비스도 빠르게 성장하고 있습니다.

만만치 않은 연합

이러한 가치를 인정받아 앤트로픽은 지금까지 총 143억 달러에 이르는 대규모 투자를 유치했습니다. 특히 2025년 3월에는 35억 달러 규모의 시리즈 E 라운드를 완료하며 기업가치 615억 달러를 인정받았는데요. 비록 오픈AI의 3,000억 달러에는 미치지 못하지만, 불과 4년 만에 이뤄낸 성과로는 이례적입니다.  

투자자 구성도 흥미롭습니다. 

• 아마존 : 80억 달러
• 구글 : 30억 달러
• 기타 : 33억 달러

이 구도는 단순한 재무 투자 그 이상입니다. 마이크로소프트-오픈AI 연합에 대응하기 위한, 아마존과 구글의 전략적 연합으로 해석할 수 있습니다. 마이크로소프트가 Bing, Copilot, Office에 오픈AI를 통합한 것처럼, 아마존은 알렉사에 클로드를 탑재하고, 구글 역시 자사 제품군에 클로드를 적용하는 등 명확한 연합 경쟁 구도가 형성되고 있습니다.

Chapter 4. 기업의 도전 과제와 한계

안전성이라는 양날의 검

앞서 살펴봤듯 앤트로픽의 가장 큰 강점인 '안전성 중시 철학'입니다. 그러나 때로는 이 철학이 발목을 잡기도 합니다. "천천히 가더라도 올바른 방향으로 가자"는 접근법이 시장에서는 기회 손실로 이어질 수 있기 때문입니다. 실제로 앤트로픽은은 2022년 여름에 클로드 1 모델의 훈련을 완료했음에도, 내부 안전성 검토를 이유로 출시를 연기했습니다. 그 결과, 클로드는 2023년 3월에서야 공식 출시되었고, 결과적으로 ChatGPT가 2022년 11월 시장에 등장해 전 세계적 반향을 일으키는 동안 선점 기회를 놓친 셈이 되었습니다.

2025년 출시된 클로드 4 오푸스는 더욱 엄격한 기준을 적용받았습니다. 클로드의 4단계 안전성 평가 체계에서 "레벨 3(상당히 높은 위험)" 등급을 받은 것인데, 이는 생물무기 제조나 사이버 공격 등에 악용될 가능성이 있다고 판단된 것입니다. 이에 따라 추가적인 보안 조치와 모니터링 시스템이 개발 과정에 포함되었고, 시간과 비용 역시 크게 늘어났습니다.

반면 오픈AI가 GPT-4 시리즈를 잇달아 선보이며 대중의 관심과 화제성을 선점했습니다. 앞서 소개한 '지브리풍' 생성 이미지도 저작권 논란이 있었지만, 대중들의 관심을 끄는 데는 제격이었습니다. 일반 소비자 입장에서는 '가장 안전한 AI'보다는 '가장 강력하고 내가 원하는 결과를 만들어 주는 모델'에 대한 관심을 두는 경향이 뚜렷하기 때문에, 클로드의 인지도가 상대적으로 낮은 것 역시 이러한 맥락에서 이해할 수 있습니다.  

결국 안전성 우선 철학은 단기적으로는 개발 속도를 늦추는 제약이지만, 장기적으로는 지속 가능한 AI 생태계를 구축하는 핵심 경쟁력이 될 수 있습니다. 빠른 혁신과 책임감 있는 개발 사이에서 균형을 찾아가는 것이 앤트로픽의 최대 과제입니다.

Chapter 5. 결론 및 전망

경쟁이 만드는 혁신의 선순환

앤트로픽의 등장이 AI 산업에 가져온 가장 큰 변화는 무엇일까요? 바로 '독점의 종료'입니다. ChatGPT가 폭발적 인기를 끌고, 멀티모달 기능을 통해 범용성을 확장해 나가면서 많은 사람들은 오픈AI의 독주를 예상했습니다. 그러나 꼭 그렇지만은 않았습니다. 클로드가 성능 면에서 부족함이 없고, 오히려 안정성에서 더 높은 점수를 받은 덕분에 개발자들은 "GPT로 할까, 클로드로 할까?"를 고민하기 시작했습니다. 이런 선택권의 존재 자체가 혁신을 가속화하고 있습니다.

더 흥미로운 건 이들이 서로 다른 길을 걷고 있다는 점입니다. 오픈AI가 "빠르게 출시하고 시장에서 검증받자"라는 실리콘밸리 전통을 따른다면, 앤트로픽은 "천천히 가더라도 올바른 방향으로"라는 철학을 고수합니다. 한쪽이 화제성으로 승부하면, 다른 쪽은 안정성으로 차별화를 꾀합니다. 이런 대조적 접근법이 AI 발전의 다양한 가능성을 열어주고 있는 것입니다.

결국 AI의 미래는 한 회사가 독점하는 것이 아니라, 서로 다른 철학과 접근법을 가진 여러 플레이어들이 경쟁하며 발전시켜 나가는 것일지도 모릅니다. 앤트로픽의 성공은 AI 산업에 건전한 경쟁 생태계가 형성되고 있다는 신호이며, 이는 궁극적으로 더 나은 AI, 더 안전한 AI, 더 다양한 AI의 등장으로 이어질 것입니다.

"호랑이 새끼"는 이제 어엿한 성체가 되어 AI 생태계에 새로운 질서를 만들어가고 있습니다. 그리고 이 경쟁은 이제 막 시작일 뿐입니다.

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