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일론 머스크(Elon Musk)가 이끄는 엑스AI(xAI)가 전문 소프트웨어 엔지니어링 작업을 위한 새로운 인공지능(AI) 코딩 에이전트 ‘그록 빌드(Grok Build)’를 14일(현지시간) 공개하고 개발자용 AI 에이전트 경쟁에 본격적으로 뛰어들었다.

엑스AI는 이날 공식 발표를 통해 터미널 환경에서 직접 실행되는 코딩 에이전트 및 CLI(Command Line Interface) 도구인 그록 빌드의 초기 베타(Early Beta)를 출시했다고 밝혔다. 이번 서비스는 우선 ‘슈퍼그록 헤비(SuperGrok Heavy)’ 구독자를 대상으로 제공된다.

그록 빌드는 단순 코드 생성 도구를 넘어, 복잡한 소프트웨어 개발 업무 전체를 자동화하는 ‘AI 개발 에이전트’ 형태를 지향한다. 사용자는 터미널에서 단일 명령어만으로 설치할 수 있으며, 기존 개발 환경과 연동해 코드 계획 수립부터 검토, 실행, 수정까지 전 과정을 AI와 함께 진행할 수 있다.

특히, 이번 발표에서 주목받은 부분은 ‘플랜 모드(Plan Mode)’ 기능이다. 사용자가 복잡한 프로젝트를 요청하면 그록 빌드는 우선 작업 계획을 단계별로 생성한다. 개발자는 실행 전에 계획을 승인하거나, 특정 단계를 수정·주석 처리하거나, 전체 계획을 다시 작성하도록 요구할 수 있다.

xAI는 “계획이 승인된 이후에는 모든 코드 변경 사항이 깔끔한 diff 형태로 표시된다”며 “AI가 어떤 작업을 수행했는지 개발자가 명확하게 추적할 수 있도록 설계했다”고 설명했다.

기존 개발자 생태계와의 높은 호환성도 강조됐다. 그록 빌드는 AGENTS.md, 플러그인(plugin), 훅(hook), 스킬(skills), MCP 서버 등 기존 개발 환경 요소들을 별도 설정 없이 즉시 인식하고 활용할 수 있다. 개발자가 이미 사용 중인 저장소에서 실행하면 프로젝트 규칙과 개발 관행을 자동으로 파악해 작업에 반영한다.

대규모 프로젝트를 위한 병렬 서브에이전트 구조도 핵심 기능 가운데 하나다. 그록 빌드는 큰 규모의 개발 작업을 여러 전문화된 AI 서브에이전트에 분산시키고 병렬로 처리할 수 있도록 지원한다. 또한, 워크트리(worktree) 통합 기능을 통해 각 서브에이전트를 독립적인 작업 공간에서 실행할 수 있도록 설계됐다. 이를 통해 복수의 기능 개발이나 코드 수정 작업을 동시에 수행하는 대규모 개발 워크플로우 구현이 가능해진다.

자동화 및 에이전트 오케스트레이션 기능도 강화됐다. 헤드리스(headless) 모드인 ‘-p’ 옵션을 사용하면 스크립트 및 자동화 시스템 내부에서 AI 에이전트를 직접 실행할 수 있다. 여기에 ACP 지원 기능을 통해 개발자가 자체 봇이나 AI 에이전트 오케스트레이션 애플리케이션을 구축할 수도 있다.

업계에서는 이번 발표를 두고 AI 코딩 도구 경쟁이 단순 코드 보조 수준에서 ‘완전한 개발 워크플로우 자동화’ 단계로 진화하고 있다는 신호로 분석하고 있다.

현재, 오픈AI(OpenAI)의 코덱스(Codex), 앤트로픽(Anthropic)의 클로드 코드(Claude Code), 구글(Google)의 제미나이 코드 어시스트(Gemini Code Assist), 마이크로소프트(Microsoft)의 깃허브 코파일럿(GitHub Copilot) 등이 치열한 경쟁을 벌이고 있다.

이 가운데 엑스AI는 그록 빌드를 통해 ‘터미널 중심 AI 개발 에이전트’라는 차별화 전략을 내세우고 있다. 특히 전문 개발자들이 실제 사용하는 CLI 기반 워크플로우를 그대로 유지하면서 AI 자동화를 깊게 통합했다는 점이 특징으로 평가된다.

시장에서는 향후 AI 코딩 경쟁의 핵심이 단순 코드 생성 성능보다 멀티에이전트 협업, 프로젝트 문맥 이해, 자동 계획 수립, 개발자 승인 기반 제어, 기존 개발 생태계 통합 능력 등으로 이동할 가능성에 주목하고 있다.

엑스AI는 “현재는 초기 베타 단계이며 사용자 피드백을 기반으로 모델과 제품을 빠르게 개선할 예정”이라며 “CLI 내부의 /feedback 명령어를 통해 버그·기능 요청·사용 경험 등을 직접 전달할 수 있다”고 밝혔다.

(사진=셔터스톡)

일론 머스크 CEO의 xAI가 대규모 인재 유출 사태에 직면했다. 지난 2월 스페이스X에 통합된 이후 50명이 넘는 연구원과 엔지니어가 회사를 떠난 것으로 알려지면서, ‘스페이스XAI 엑소더스’라는 말까지 나왔다.

디 인포메이션은 14일(현지시간) 복수의 소식통을 인용, 최근 몇달 사이 xAI에서는 해고와 구조조정, 자발적 퇴사 등으로 50명이 넘게 회사를 떠났다고 보도했다.

특히, 코딩 AI와 월드 모델, 음성 개발팀 책임자들까지 이달 퇴사한 것으로 전해졌다. 이들은 모두 입사한 지 1년도 채 되지 않은 핵심 인력들이었다.

머스크는 이달 초 xAI 법인을 해체하고 브랜드를 ‘스페이스XAI(SpaceXAI)’로 통합했다. 스페이스X와 xAI의 결합을 더 강화하는 움직임이다.

하지만 조직 개편과 동시에 핵심 연구 인력의 이탈이 가속화되면서 내부 불안감도 커지고 있다.

특히, AI 모델 개발의 핵심 단계인 사전 훈련(pretraining) 팀 붕괴에 대한 우려가 크다. 관계자들에 따르면, 올해 초 사전 훈련 책임자인 준탕 좡이 회사를 떠난 뒤 현재 이 팀에는 소수 인원만 남은 상태다.

사전 훈련은 대형언어모델(LLM)의 성능을 형성하는 가장 중요한 단계로 꼽힌다. 이 때문에 업계 안팎에서는 스페이스XAI가 여전히 최첨단 AI 모델 개발에 집중하고 있는지 의문을 제기하는 목소리가 나오고 있다.

xAI는 지난해 말 200명 이상의 연구진을 보유했던 것으로 알려졌지만, 올해 들어 인력이 크게 줄어든 것으로 전해졌다. 창립 멤버 중 남아 있는 인물은 머스크뿐이다.

이번 인재 유출은 경쟁 AI 기업들에 기회가 되고 있다. 메타는 2월 이후 최소 11명의 xAI 출신 연구원과 엔지니어를 영입한 것으로 알려졌다. 미라 무라티가 이끄는 싱킹 머신즈 랩(TML)도 최소 7명을 채용했다.

일부 인력은 중국 억만장자 천톈차오가 설립한 AI 스타트업 미로마인드로 이동했다. 최근까지 스페이스XAI 코딩팀을 잠시 이끌었던 베이빈 리도 이곳에 합류한 것으로 전해졌다.

앤트로픽도 올해 최소 2명의 xAI 인력을 영입했다. 여기에는 xAI 공동 창립자이자 인프라 책임자였던 로스 노르딘이 포함된다. 그는 앤트로픽이 스페이스XAI와 컴퓨팅 계약을 발표한 날 이직 사실을 공개했다.

이번 인재 유출의 주요 원인으로는 머스크 특유의 강도 높은 업무 문화가 지목된다. 내부 관계자들에 따르면, 그는 일부 기간 연구팀에게 주 7일 동안 캘리포니아 팔로알토 사무실에서 직접 회의를 진행하도록 요구했다.

또 AI 모델 학습 일정에 대해 비현실적인 마감 시한을 설정하면서 연구진이 성능 최적화보다 일정 맞추기에 몰리도록 만들었다는 지적도 나온다. 일부 팀은 이를 맞추기 위해 개발 과정에서 ‘지름길’을 택해야 했고, 이는 그록 모델 품질 저하 우려로 이어졌다는 주장이다.

머스크의 강압적 리더십은 현재 진행 중인 오픈AI와의 법적 분쟁에서도 논란이 되고 있다. 최근 법정 증언에서 샘 알트먼 오픈AI CEO는 그가 과거 연구원들을 강제로 서열화하고 대규모 구조조정을 추진해 “엄청난 피해”를 초래했다고 주장했다.

한편, 스페이스XAI는 최근 조직 개편과 함께 새로운 사업 방향도 모색 중이다. AI 코딩 스타트업 커서(Cursor) 인수를 검토하고 있으며, 대형 데이터센터 중 하나의 컴퓨팅 자원을 앤트로픽이 사용하는 계약도 체결했다.

일부에서는 일부 직원들이 앞으로 스페이스X 기업공개(IPO) 가능성을 염두에 두고 보유 지분 현금화 시점을 앞두고 회사를 떠나는 것이라는 분석도 나온다. 스페이스X는 정기적으로 직원들에게 비상장 주식을 매각할 기회를 제공하고 있으며, 기업 가치 상승 기대도 높은 상황이다.

박찬 기자 cpark@aitimes.com

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미시시피주 데이터센터 발전소 놓고 소송戰…법무부 "AI 강화가 국가정책"

이미지 확대 xAI [로이터=연합뉴스. 재판매 및 DB 금지]

(로스앤젤레스=연합뉴스) 김경윤 특파원 = 세계 최대 부자 일론 머스크의 인공지능 기업 xAI가 발전소를 불법으로 가동해 대기오염을 일으켰다는 의혹이 제기된 가운데 도널드 트럼프 행정부가 머스크 편들기에 나섰다.

미 일간 뉴욕타임스(NYT)는 14일(현지시간) 전미유색인종지위향상협회(NAACP) 등이 xAI 계열사 MZX테크를 상대로 제기한 대기 오염물질 배출 관련 소송을 두고 법무부가 직접 검토에 나서기로 했다고 보도했다.

애덤 구스타프 법무부 부차관보는 13일 오후 미시시피주(州) 북부 지방법원에 문서를 제출하고 "인류 번영과 경쟁력, 국가안보를 위해 미국의 글로벌 AI 지배력을 강화하고 유지하는 것이 미국의 정책"이라고 밝혔다.

이어 "법원의 판결이나 명령이 (연방정부의 정책과) 일치하지 않을 경우 개입할 기회를 찾고 있다"며 이 소송 사안에 대해 검토할 여유 시간을 달라고 법원에 요청했다.

이는 해당 소송 과정에서 인공지능 기업인 xAI에 불리하게 결론이 날 경우 정부가 개입할 수 있음을 시사한 것으로 풀이된다.

NAACP에 따르면 xAI와 자회사 MZX 테크는 미시시피 데이터 센터에 전력을 공급하기 위해 무허가 가스터빈 27대를 설치했다. 이 터빈은 이동식 장치 위에 설치돼 건강 및 오염 관련 연방법 법망을 우회한 것으로 보인다.

이에 따라 주로 흑인이 거주하는 지역에 연간 1천700톤의 스모그 유발 물질이 배출될 가능성이 큰 것으로 NAACP는 보고 있다.

시민단체가 이 같은 문제를 제기했지만, xAI는 오히려 발전기를 추가한 사실도 확인됐다. NYT에 따르면 xAI는 이달 6일 기준 이동식 가스 터빈 수를 50대까지 늘렸다.

heeva@yna.co.kr

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일론 머스크가 xAI의 차세대 그록 모델 훈련 현황을 직접 공개하며, AI 코딩 시장에서 오픈AI와 앤트로픽을 추격하기 위한 승부수를 본격화하고 있다. 핵심은 단순한 모델 크기 확대가 아니라, AI 코딩 도구 커서(Cursor)가 보유한 개발자 사용 데이터를 그록 훈련 과정에 투입하겠다는 점이다.

머스크는 5월 17일 엑스(X)를 통해 현재 공개 버전인 그록4.3이 0.5조 개 파라미터 규모의 V8 파운데이션 모델을 기반으로 하며, 며칠 간격으로 개선되고 있다고 밝혔다. 이어 내부 개발 중인 V9 모델은 1.5조 개 파라미터 규모로 “방금 훈련을 마쳤다”고 설명했다. 그는 이 단계를 업계에서 흔히 “프리트레이닝”이라고 부르지만, 엄밀히는 잘못된 표현이라고 지적했다.

V9는 기존 V8 대비 데이터 큐레이션, 훈련 레시피, 모델 규모가 모두 개선된 모델로 제시됐다. 특히 V8이 엔비디아 호퍼(Hopper) 아키텍처 기반에서 학습된 것과 달리, V9는 블랙웰(Blackwell) 아키텍처에 맞춰 최적화됐다는 점이 차별점으로 거론된다. 머스크는 커서 데이터를 넣기 전 단계에서도 V9가 이미 “매우 좋은 성능”을 보이고 있다고 언급했다.

커서 데이터, 그록 V9의 ‘코딩 에이전트’ 승부처로

다음 단계는 보강 훈련이다. 머스크는 V9에 커서 데이터를 추가하는 보강훈련을 진행한 뒤, SFT와 RL 과정을 거쳐 공개할 계획이라고 밝혔다. 업계에서 흔히 “미드트레이닝”으로 부르는 단계에 해당한다. 공개 시점은 약 3~4주 뒤로 제시됐다.

이번 발언이 주목받는 이유는 커서 데이터의 성격 때문이다. 커서가 보유한 자산은 단순한 코드 저장소가 아니다. 개발자가 코드를 작성하고 수정하는 과정, 테스트 결과, 에러 로그, IDE 내 상호작용, 작업 흐름 등 실제 코딩 행위에 가까운 데이터가 핵심 경쟁력으로 평가된다. 이는 단순히 “정답 코드”를 학습하는 것보다 코딩 에이전트가 문제를 이해하고, 수정하고, 검증하는 방식까지 학습할 수 있다는 점에서 가치가 크다.

이 맥락에서 그록 V9의 커서 데이터 활용은 단순 협업보다 더 큰 의미를 갖는다. 지난 4월 스페이스X는 커서와 전략적 계약을 체결해 올해 안에 600억 달러에 커서를 인수할 수 있는 옵션을 확보했다. 인수가 이뤄지지 않을 경우에도 협업 대가로 100억 달러를 지급하는 구조다. 스페이스X는 커서의 개발자 제품과 배포망, 콜로서스 슈퍼컴퓨터 인프라를 결합해 “코딩 및 지식 업무 AI”를 개발하겠다는 구상을 밝혔다.

스페이스X xAI 커서 삼각 구도 본격화

이번 계약은 머스크의 AI 전략이 모델 개발, 컴퓨트 인프라, 개발자 생태계를 한꺼번에 묶는 방향으로 이동하고 있음을 보여준다. 비즈니스 인사이더에 따르면 커서는 스페이스X의 컴퓨팅 자원에 접근하게 됐고, 스페이스X 측은 콜로서스 슈퍼컴퓨터를 “100만 H100 등가” 컴퓨트로 표현했다. 또 커서의 전직 시니어 엔지니어 앤드루 밀리치와 제이슨 긴즈버그가 xAI에 합류해 머스크에게 직접 보고하는 구조로 이동한 점도 확인됐다.

테크크런치 역시 이번 계약을 두고 커서의 제품·배포망과 스페이스X의 콜로서스 인프라가 결합되는 구조라고 평가했다. 커서는 이미 자체 AI 코딩 모델 학습을 확대하려 했지만, 컴퓨트 부족이 병목이었다는 설명도 나왔다.

결국 그록 V9에 커서 데이터를 투입한다는 머스크의 발언은 단순한 모델 업데이트 공지가 아니다. 스페이스X와 커서의 대형 옵션 계약이 실제 xAI 모델 훈련 파이프라인으로 연결되기 시작했다는 신호에 가깝다.

코딩 AI 주도권 경쟁, 클로드 코덱스 그록 구도로 재편

AI 코딩 시장은 이미 앤트로픽의 클로드, 오픈AI의 코덱스, 마이크로소프트 깃허브 코파일럿 등이 주도권을 놓고 경쟁하는 영역이다. 커서 역시 클로드와 GPT 계열 모델을 활용하면서 빠르게 성장했지만, 동시에 자체 모델 개발 필요성이 커진 상황이다. 테크크런치는 커서와 xAI 모두 앤트로픽 오픈ai 수준의 독자 모델 경쟁력에서는 아직 과제가 있으며, 이번 스페이스X 협력이 그 의존도를 줄이기 위한 포석으로 볼 수 있다고 분석했다.

xAI 입장에서는 그록의 약점으로 지적돼온 코딩 성능을 보완할 수 있는 가장 직접적인 카드가 커서다. 모델 규모 확대와 블랙웰 최적화만으로는 클로드 코드나 코덱스를 단기간에 따라잡기 어렵다. 반면 커서의 실사용 개발자 데이터가 보강 훈련에 들어가면, 그록은 코드 생성뿐 아니라 디버깅, 리팩터링, 테스트, 프로젝트 단위 작업 수행 능력에서 개선 여지를 확보할 수 있다.

다만 변수도 있다. 커서 데이터가 실제로 어느 범위까지 그록 훈련에 활용되는지, 개인정보·기업 코드 보호 문제가 어떻게 처리되는지, 그리고 그록 V9가 공개 이후 벤치마크와 실제 개발자 사용 환경에서 어느 정도 성능을 입증할지는 아직 확인이 필요하다. 머스크가 제시한 3~4주 공개 일정 역시 AI 모델 개발 특성상 조정될 가능성이 있다.

그럼에도 이번 공개는 xAI의 전략 변화를 분명히 보여준다. 그록은 더 이상 범용 챗봇 경쟁에만 머무르지 않고, 개발자 업무를 자동화하는 코딩 에이전트 시장으로 무게중심을 옮기고 있다. 커서 데이터가 그록 V9의 성능 개선으로 이어질 경우, AI 코딩 시장은 클로드와 코덱스 중심의 양강 구도에서 그록까지 가세한 3파전으로 재편될 가능성이 있다.

베타뉴스 이 직 (leejik@betanews.net)

(지디넷코리아=박서린 기자)xAI가 소프트웨어 개발 효율화 분야에서 앤트로픽의 클로드를 따라잡기 위해 첫 인공지능(AI) 코딩 에이전트 ‘그록 빌드’를 출시한다.

14일(현지시간) 블룸버그 등 외신에 따르면 현재 초기 시험 단계에 있는 그록 빌드는 유료 구독자만 사용할 수 있다. xAI가 전문 코딩 시장에 본격적으로 진출하기 위한 첫 시도로, 해당 에이전트는 사용자의 명령에 따라 복잡한 코딩 작업을 수행할 수 있다.

xAI는 AI 업계의 핵심 수익 시장 중 하나인 코딩 분야에서 다른 AI 기업들을 빠르게 추격하는 중이다. 마이클 니콜스 xAI 사장은 직원들에게 클로드 수준의 성능을 다양한 작업에 구현하는 것을 단기 목표로 제시하며 성능 향상을 독려하고 있다.

일론 머스크의 AI 스타트업 'xAI'의 로고 (사진=xAI)

머스크는 올해 말 예정된 모회사 스페이스X의 기업공개(IPO)를 앞두고 AI 회사를 재정비하고 있다. 이 과정에서 xAI는 구조조정과 고가의 신규 협력 체결, 대규모 채용 등을 진행한다. 이는 회사를 창립했던 핵심 멤버들이 모두 회사를 떠난데 따른 공백을 메우기 위한 조치다.

xAI는 지난달 AI 기업 커서와 코딩 및 컴퓨팅 자원 분야 협력을 위한 계약도 체결했다. 사안에 정통한 관계자들에 따르면 최근 몇 주 동안 커서 엔지니어들이 xAI와 함께 작업을 진행해왔다.

박서린 기자(psr1229@zdnet.co.kr)

xAI 그록 [사진: 셔터스톡]

[디지털투데이 AI리포터] xAI가 터미널 환경에서 인공지능과 협업해 프로그래밍 작업을 수행할 수 있는 코딩 에이전트 CLI 도구 그록 빌드(Grok Build) 초기 베타 버전을 공개했다.

15일(현지시간) 온라인 매체 기가진에 따르면, xAI가 선보인 그록 빌드는 개발자가 터미널 내에서 직접 AI에 코딩 작업을 지시할 수 있도록 설계된 명령줄 인터페이스(CLI) 기반 도구다. 해당 서비스는 코덱스CLI와 클로드 코드처럼 AI를 활용해 코드 작성과 개발 업무를 지원하는 형태로 제공된다.

사용자는 터미널 에뮬레이터에서 그록 빌드를 실행해 다양한 프로그래밍 작업을 수행할 수 있다. 특히 작업 도중 명령 내용을 검토하고 방향을 다시 조정할 수 있는 플랜(Plan) 모드를 지원해 코드 작성 과정의 정확성과 효율성을 높일 수 있도록 했다. 단순 코드 생성 기능에 그치지 않고, 터미널 내부에서 AI 챗봇 그록과 직접 대화하며 질문과 답변을 주고받을 수 있는 인터페이스도 함께 제공된다.

기능 확장성도 강화했다. 그록 빌드는 스킬 시스템과 MCP(Model Context Protocol) 서버 연동을 지원해 외부 도구나 데이터 소스를 추가로 연결할 수 있도록 설계됐다. 이를 통해 개발자는 자신의 작업 환경에 맞춰 기능을 확장하거나 보다 복잡한 AI 기반 개발 작업을 수행할 수 있다.

현재 그록 빌드는 초기 베타 단계로 운영되고 있다. xAI는 우선 일부 사용자들을 대상으로 서비스를 공개해 실제 개발 환경에서의 피드백을 수집하고 기술 완성도를 높인다는 계획이다.

다만 이용 대상은 제한적이다. 현재 그록 빌드는 xAI의 월 300달러(약 40만원) 요금제인 슈퍼그록 헤비(SuperGrok Heavy) 구독자에게만 제공된다. xAI는 공식 웹사이트를 통해 관련 문서와 설치 가이드도 함께 공개한 상태다.

업계에서는 xAI가 AI 코딩 도구 시장에 본격 진입하면서 기업용 개발 도구 경쟁이 더욱 치열해질 것으로 보고 있다.

오늘 고등학교 후배 성식님과 AB180에서 Claude Bloom(클로드 블룸) 밋업을 가졌습니다. 이미 블로그로 몇 번 다뤘지만, 어린 나이에 Google DeepMind , xAI , Thinking Machines Lab 까지 실리콘밸리 최고의 프론티어 랩에서 정말 많은 경험을 쌓으신 분입니다.

행사를 여러 번 진행했음에도 매번 떨립니다. 매번 새로운 오디언스 분들이 오시고, 어떤 변수가 생길지 전혀 예상이 안 되기 때문이죠. 그리고 저는 청중들과 한 명씩 아이콘택을 하는 편인데, 조금이라도 지루해 보이는 눈치가 있으면 저도 덩달아 긴장이 되더라고요.

오늘도 오프닝을 할 때 약간 지루해하시는 것 같아서, 바로 본론으로 들어가겠다고 하고 Fireside Chat을 시작했습니다. 준비한 질문을 하나씩 주고받다 보니 어느새 1시간이 훌쩍 넘어서 살짝 멘붕이 오기도 했는데요. 그래도 청중을 둘러보니 120여 분이 맨 뒷자리까지 엄청나게 집중하고 계신 모습을 보고, '아, 주제와 연사의 인사이트가 계속 흥미를 끌고 있구나' 하고 안도할 수 있었습니다.

이어서 클로드 블룸의 특장점인 소모임을 진행했습니다. Fireside Chat이 너무 길어진 탓에 소모임은 40분밖에 못 했는데요. 그럼에도 다들 정말 집중해서 적극적으로 이야기 나눠주시고, 마지막에 나와서 발표까지 차질 없이 잘 해주셔서 또 한 번 안도했습니다.

행사가 끝난 뒤에도 공간에 남아 계속 사람들과 수다를 떨다 보니 어느새 1시간이 더 흘러 있었고, 지하철역까지 가는 5~6분 동안에도 참석자분들과 이야기를 나누며 걸었습니다. 신기하게도 다들 오늘 질문도, 소모임도 너무 좋았다고 하시더라고요. 솔직히 뭐가 그렇게 좋았는지는 저도 정확히는 모르겠지만요 ;;

아마도 진짜 실리콘밸리에서 AI 모델을 만드는 분, 그것도 Thinking Machines Lab처럼 가장 최전선에 계신 분을 직접 만나니, 그분의 경험 하나하나가 특별하고 다르게 느껴졌던 것 같습니다. 한국에서는 AI 모델을 직접 만드는 경우가 많지 않으니까요. 일론 머스크와 부대끼며 일했던 이야기, 오전 9시에 출근해서 새벽 2시에 퇴근(가끔은 새벽 6시)하는 일상을 주말도 없이 1년 넘게 반복했다는 에피소드도 저희에게는 정말 신기한 장면이었습니다. (본인에게는 아직 PTSD로 남아 있지만..) 텐트에서 자는 짤들이 다 실제 상황이었고, 본인도 거기서 같이 잤다고 하시더라고요.

아무튼 앞으로도 제가 관심 있고 궁금한 분들을 모셔서 클로드 블룸 행사를 자주 열어보려고 합니다. 그때그때 운이 좋으면 해외에서도 모셔볼게요! (스샷은 디스코드 후기 글)

1. 남성필 대표의 오프닝

AB180 남성필 님이 첫 번째 세션을 열었다. 주제는 AI 네이티브 조직이었다. 기존 조직에 AI를 얹는 것이 아니라, 처음부터 AI를 중심으로 설계된 조직이라는 개념이었다. AB180이 내부에서 운영하는 에이봇이 대표적인 사례였는데, 이 자동화 시스템 하나로 PR 800개를 처리했다고 했다. 숫자 하나가 "AI 네이티브"가 무엇인지 바로 설명해 줬다.

2. 한 사람의 커리어가 만들어지는 방식

김성식 님은 Northwestern University에서 CS를 전공한 뒤 Uber로 커리어를 시작했다. 이후 Google DeepMind로 옮겨 AI Assistant 팀에서 일했고, Bard 프로젝트, 이른바 Code Red로 불리던 팀에도 합류했다. 그다음은 Cruise였고, 거기서 xAI의 100번째 멤버로 합류했다. 지금은 Mira Murati(OpenAI CTO 출신)와 John Schulman(OpenAI Co-founder 출신)이 함께 만든 Thinking Machines Lab에 있다. 줄로 이으면 간단해 보이지만, 각 단계가 그냥 주어진 것이 아니었다는 건 뒤에 나오는 이야기들에서 자연스럽게 드러났다.

3. 텐트와 캡슐 호텔 사이에서

Google과 xAI의 일상은 완전히 달랐다. Google에서는 적게 일할 때 주 20시간, 많이 해도 50시간을 넘긴 적이 없었다고 했다. 입사하면 3주 정도의 온보딩 기간이 주어졌다. xAI는 첫날이 달랐다. 컴퓨터 셋업에 30분을 쓴 뒤 바로 팀에 합류했다. 처음 받은 과제는 어떤 논문을 보여주면서 오늘 밤까지 구현해서 나가야 한다는 것이었다. 그날 첫 퇴근이 밤 11시 반에서 12시 사이였다.

출퇴근 시간이라는 개념 자체가 없었다. 낮 12시에 들어와서 아침 6~7시에 나가는 사람도 있었다. 성식 님은 오전 9시 반에서 10시 사이에 출근해서 새벽 2~3시에 퇴근했다. Grok 3 론칭 당시 트위터에 돌던 텐트 사진들이 사실이냐는 질문이 나왔다. 성식 님은 그때 거기 있었고, 텐트 안에서 직접 잤다고 했다. 일주일에 3~4번은 회사에서 잠을 잤다. 나중에 회사에 돈이 생기면서 캡슐 호텔처럼 방이 생겼는데, 총 16개였다. 힘들었지만 이상하게 대학 도서관에서 친구들과 밤새 프로젝트 하던 느낌이었다고 했다. 그 강도 속에서 사람들과 오히려 가까워졌다.

4. 일론 머스크와 함께 일한다는 것

일론은 모든 팀을 일주일에 최소 한 번씩 직접 만났다. 임원 보고를 받는 스타일이 아니었다. 정성껏 준비한 슬라이드보다, 개발자 한 명 한 명을 직접 지목해서 지금 뭘 하고 있는지 물어봤다. 그리고 최소 3 레벨을 파고들었다. 왜 그렇게 했냐, 그래서 그게 뭐냐, 그다음은 어떻게 되냐. 기술적으로 꽤 깊이 들어오는 사람이었다.

감정 표현도 직접적이었다. 마음에 들면 "잘했어" 정도, 마음에 안 들면 훨씬 세게 말했다. 성식 님이 든 예가 "*ucktard"라는 단어였다. 미국에서 장애인 비하 표현으로 분류돼 사용이 제한된 단어를 변형해서 만든 말인데, 실제로 특정 직원에게 직접 사용했다. 성식 님은 "이런 걸 들을 때마다 진짜 똑똑한 사람이긴 하더라"라고 했다.

일론이 제일 싫어하는 건 First Principles로 생각했을 때 맞지 않는 방향으로 가는 것이었다. 자율주행이 대표적인 예였다. 당시 대부분의 회사들은 라이다, 레이더 같은 다양한 센서를 썼다. 일론의 논리는 사람은 눈으로만 운전한다는 것이었다. 카메라 비전만으로도 가능해야 한다. 그때는 틀렸다고 생각한 사람이 많았지만, 지금 보면 맞는 부분이 꽤 있다고 했다.

5. 두 명이서 시작한 프로젝트

Macro Hard가 처음 발표됐을 때 성식 님을 포함한 팀원들은 장난인 줄 알았다고 했다. 이름부터 그랬다. xAI 전체 회의에서 일론이 이 프로젝트를 공개하면서 누가 할 거냐고 물었을 때, 성식 님의 매니저가 바로 성식 님을 지목했다. 당시 다른 코딩 작업을 하다가 설마 하고 눈을 뗐더니, 회의가 끝나고 지금 하던 거 다 접고 이거 해야 한다는 말을 들었다. 함께 시작한 사람은 한 명, 총 두 명이었다.

이름의 유래는 이랬다. 마이크로소프트는 하드웨어 없이 거의 순수하게 소프트웨어로 운영되는 기업이다. AI가 사람의 개입 없이 그런 기업 하나를 대체할 수 있다면, 그게 AGI다. 그 기준을 가장 크게 보여줄 수 있는 회사로 마이크로소프트를 택했고, 그 반대 방향으로 간다는 의미에서 Macro Hard가 됐다. 목표는 디지털 사람 에뮬레이터였다. 컴퓨터 앞에서 사람이 할 수 있는 모든 것을, 플래닝부터 실행까지 사람처럼 처리할 수 있는 모델이었다.

내부에서는 일론의 방향성과 팀의 방향성이 자주 충돌했다. 합의가 안 되면 팀을 반으로 나눠서 두 가지를 동시에 해보기도 했다. 속도도 줄어들었고 믿지 않는 방향으로 가다 보니 집중도도 떨어졌다고 했다. 결국 구조조정이 있었고, 팀이 재편됐다.

6. 결혼식 날 아침까지 코딩한 사람

xAI를 떠나게 된 이유는 두 가지였다. 첫 번째는 가장 따르던 두 사람이 먼저 떠난 것이었다. 한 명은 Adam optimizer를 만든 Jim Baren, 또 한 명은 Google에서 처음으로 스타크래프트 AI를 만들었던 분이었다. 이 두 사람이 멘토이자 매니저였는데, 둘 모두 xAI를 나갔다.

두 번째는 개인적인 한계였다. 신혼이었지만 주말도 없이 회사에서 잠을 자는 생활이 계속됐다. 결혼식 날, 성식 님은 식장에 들어가기 10분 전까지 아침 내내 코딩을 하고 있었다. 매니저에게 이제 정말 가야 한다고 연락했을 때, 그 매니저도 결혼했다는 걸 나중에 알게 됐다고 했다. 그래서 보내줬다. 퇴사 후 주변 몇 명과 스타트업 창업을 진지하게 고려했다. 프런티어 랩 경력이 있으면 펀딩 규모가 달라지는 구조인 데다 함께하자는 사람들도 있었다. 하지만 번아웃 상태에서 나온 터라, 지금은 연구 쪽에서 먼저 회복하고 싶었다고 했다.

7. Thinking Machines Lab이 만들려는 것

TML은 다른 프런티어 랩들과 방향이 다르다고 성식 님은 말했다. 대부분의 랩은 사람을 대체하는 기술을 만들고 있다. TML이 원하는 건 사람과 AI가 협업할 수 있는 관계다.

이번에 공개한 내용은 두 가지였다. 첫 번째는 멀티모달리티다. 지금 Claude나 GPT를 쓸 때는 스크린샷을 찍어서 붙여넣고, 상황을 텍스트로 설명한 뒤 질문한다. 이미 이메일 포맷이다. 사람끼리 대화할 때는 상대방을 보고 들으면서, 필요하면 뭔가를 직접 보여줄 수도 있다. 그 방식으로 AI와 소통할 수 있도록 컨텍스트를 훨씬 풍부하게 연결하겠다는 것이 TML의 방향이었다.

두 번째는 Full Duplex다. 지금 대부분의 AI 시스템은 턴 베이스다. 내가 말하면 상대가 받아서 응답한다. 사람끼리 이야기할 때는 말하면서 끊을 수도 있고, 듣는 동안 다른 생각을 할 수도 있다. 그 방식을 AI에 넣겠다는 게 Full Duplex였다. 성식 님은 아이언맨의 JARVIS 비유를 들었다. JARVIS가 토니 스타크보다 많은 면에서 더 똑똑할 수 있다. 그래도 토니 스타크가 없어지는 게 아니다. 둘의 상호작용에서 아이언맨이 나온다. 피지컬 AI에서 Full Duplex가 더 중요해질 것이라는 말도 했다. 이메일은 기다려줄 수 있지만, 현실 세계에서 움직이는 차는 기다려주지 않는다.

8. 모델이 모델을 학습시키는 시대

RSI(Recursive Self-Improvement)를 주제로 한 스타트업들이 많아지고 있다는 이야기도 나왔다. 성식 님이 설명한 방향은 두 가지였다. 하나는 모델이 모델을 직접 학습시키는 것이다. 연구자 없이 모델 스스로 계속 개선되는 구조다. 다른 하나는 제품 쪽 RSI였다. Claude 같은 에이전트가 제품을 만들어 배포하고, 로그를 확인하고, 버그와 피처 리퀘스트를 보면서 스스로 이터레이션한다. 성식 님의 xAI 동료 중 한 명이 창업한 휴맨 젠이라는 회사는 AI 컴패니언 방향으로 가고 있다고 했다. 생산성 도구보다 친구처럼 대할 수 있는 AI에 투자해야 한다는 생각으로 시작한 회사로, 펀딩만 5억 달러를 받았다.

9. AGI를 어떻게 정의하는가

성식 님이 청중에게 질문을 하나 던졌다. 지금 AI를 꺼버리면 지금만큼 일을 효율적으로 하지 못할 것 같다는 분들 손을 들어달라고 했다. 거의 모든 손이 올라갔다. 성식 님은 이 정도면 이미 의존 단계에 꽤 가까이 왔다고 했다.

각 랩마다 AGI의 정의는 달랐다. OpenAI는 모든 직업에서 해당 분야 전문가의 평균 수준으로 AI가 모든 걸 수행할 수 있을 때라고 본다. 일론의 기준은 Macro Hard에서 드러났다. 회사 하나가 사람의 개입 없이 AI만으로 운영될 수 있을 때가 AGI다. Demis Hassabis의 기준은 달랐다. 아인슈타인이 특수상대성이론을 발견할 때와 동일한 컨텍스트를 AI에게 줬을 때, AI도 같은 발견을 해낼 수 있다면 AGI에 도달한 것이라고 했다.

성식 님 본인의 생각은 이랬다. 지식과 논리 쪽은 이미 웬만한 사람보다 AI가 앞서 있을 수 있다. 부족한 건 제너럴리스트 부분이다. 아예 처음 보는 정보를 몇 번만에 빠르게 배우는 능력, 그리고 대화를 이어가면서 계속 배워나가는 컨티뉴얼 러닝, 이 두 가지에서 여전히 사람에 비해 부족하다고 봤다.

10. 한국이 유리한 이유

성식 님이 한국에 대해 인상 깊게 보는 부분이 있었다. 트렌드를 빠르게 읽고 도입하는 속도라고 했다. 실리콘밸리 친구들과도 자주 나누는 이야기라고 했다. "DX"나 "AX" 같은 용어가 한국에서는 이미 널리 쓰이는데, 미국에서는 들어본 적이 없다고 했다. 그 자체가 한국이 얼마나 빠르게 이 흐름에 올라타는지를 보여준다고 했다.

한국의 AI 토큰 사용량은 인구 대비 세계 1~2위 수준이다. Anthropic이 첫 번째 해외 오피스를 한국에 낸 것, OpenAI도 한국 오피스를 운영하는 것이 단순한 상징이 아닌 이유가 여기에 있다. 자체 파운데이션 모델이 꼭 필요한가에 대해서는 정답이 없다고 했다. 하지만 한국의 토큰 사용량이 기하급수적으로 높다면, 글로벌 랩들은 한국 데이터에 맞게 모델을 학습시킬 수밖에 없다. 소버린 AI를 직접 만들지 않더라도, 많이 쓰는 것 자체가 협상력이 될 수 있다는 논리였다.

11. AGI 이후에도 사람이 남을 이유

모든 직업이 없어질 때까지는 생각보다 오래 걸릴 것이라고 했다. 지금 Claude Code만 봐도 특정 태스크에서 웬만한 개발자보다 잘하지만, 개발자를 더 많이 붙일수록 생산성이 올라가는 구조는 여전하다. 한 가지 기술을 평생 직장으로 삼을 수 있었던 시대가 지나간 것이지, 사람이 쓸모없어진 것이 아니다. AI와 협업하면서 다른 분야로 넘어가는 유연함이 중요해졌을 뿐이다. 일을 안 한다고 삶의 의미가 없어지지 않는다고도 했다. 은퇴한 분들이 살아가는 의미가 없는 것이 아닌 것처럼.

포스트-AGI 세계에서는 엔터테인먼트가 크게 성장할 것이라고 봤다. AI가 빠르게 대체하는 영역은 바이너리로 평가 가능한 태스크다. 코딩은 테스트를 돌리면 맞냐 아니냐가 바로 나온다. 반면 영화가 명작인지 망작인지는 스펙을 글로 쓰기 어렵다. 그 판단 기준을 만들 수 있는 사람의 역할이 그래서 더 중요해진다고 했다.

12. 소모임에서 나온 이야기들

Q&A에서는 세 개의 질문이 나왔다. 티로라는 노트 앱을 만드는 김상철 님은 Macro Hard의 내부 목적 함수가 궁금하다고 했다. 팔란티어의 온톨로지처럼 프로세스를 정리하는 방향을 예상했는데 모델 학습이라는 말이 나와서 놀랐다고 했다. 성식 님의 답은 디지털 사람 에뮬레이터였다. 단순히 인터페이스를 자동화하는 것이 아니라, 플래닝부터 실행까지 전 과정을 사람처럼 처리할 수 있는 모델을 만드는 것이 목표였다고 했다. 크래프톤 AI에서 에이전트 리서치를 하는 분은 TML 모델 구조와 개발 목표를 물었다. System 1 레이어가 브레인 레이어를 호출하는 방식으로 구현했다고 했고, 여러 회사가 각자의 방식으로 AGI에 도달할 것이며 TML의 강점은 사람과의 상호작용에 있다고 했다. AI 필름과 이머시브 미디어를 만드는 이은규 님은 AGI 이후에도 창작자가 가장 강하게 남는 영역이 무엇인지 물었다. 퀄리타티브 판단을 정의할 수 있는 사람이라는 답이 돌아왔다.

소모임은 40분이었지만 밀도가 높았다. 라프랩스 최봉수 님의 테이블에서는 AGI에 대한 의문이 나왔다. 멀티 에이전트 시스템에서도 결국 의사결정을 해야 하는 사람이 남는다면, AGI라는 것이 실제로 존재할 수 있는가라는 질문이었다. 티로 그로스 마케터 분의 테이블에서는 Andrej Karpathy가 제안한 LLM 위키 개념과 개인 지식 베이스 구축에 대한 이야기가 나왔다. 커뮤니케이션 코스트를 낮추는 것이 결국 AI를 잘 쓰는 핵심이라는 공감대였다. 후지필름 소병욱 님의 테이블에서는 인간이 하는 일과 기계가 하는 일을 구분하는 것 자체가 명목일 수 있다는 이야기가 나왔다. 둘을 나눠 생각하기보다 부부처럼 하나의 개념으로 융합해서 바라봐야 하지 않겠냐는 것이었다. 모렌터이 오정민 님의 테이블에서는 성식 님이 잠깐 합류해 소버린 AI 이야기를 나눴다. AGI 수준의 AI는 핵무기처럼 무기화될 수 있어서 공개하지 않을 것이고, 그래서 자립권 차원에서 소버린 AI를 추구하는 것이 의미 있다는 답을 했다. LG전자 신우원 님의 테이블에서는 이세돌과 신진서 이야기가 나왔다. AI가 이미 지나간 도메인인 바둑에서 두 선수는 여전히 잘 살고 있고 상금도 그대로다. AI가 휩쓸고 간 도메인을 보면 우리의 미래를 볼 수 있지 않겠냐는 이야기였다.