초고속 성장하는 AI 스타트업들

초고속 성장하는 AI 스타트업들 

 

( ** 창업한지 불과 7개월 내지 4년 사이에 기업가치가 17조원, 45조원, 254조원이나 된 엄청난 스타트업들이 있다. 이 수퍼 스타트업들의 이름은 싱킹 머신즈 랩(Thinking Machines Lab), 세이프 슈퍼인텔리전스(Safe Superintelligence Inc.), 앤트로픽(Anthropic)이다. 이들은 모두 창업자들이 오픈AI사 출신인  AI 기업이라는 점에 공통점이 있다. 무한질주하고 있는 AI 개발경쟁의 상황을 단적으로 보여주며 AI 버블 현상을 체감하게 하기도 한다. 이들을 분석하여 폭발적으로 성장하는 AI시장의 복잡한 작동 메커니즘을 이해해보기로 한다.)

**(제미나이 분석)

요약: 전례 없는 가치 평가의 시대

본 보고서는 단기간 내에 과도하게 높은 기업 가치를 달성한 세 개의 주요 AI 스타트업, 즉 앤트로픽(Anthropic), 세이프 슈퍼인텔리전스(Safe Superintelligence Inc., 이하 SSI), 그리고 싱킹 머신즈 랩(Thinking Machines Lab, 이하 TML)의 현상을 심층적으로 분석한다. 이들 기업이 공유하는 가장 중요한 특징은 바로 오픈AI(OpenAI)로부터의 창업자와 핵심 인재 유출이라는 공통된 기원이다. 이러한 배경은 이들에게 즉각적인 신뢰와 강력한 서사를 제공하며, 전례 없는 수준의 초기 투자 유치를 가능하게 한 주요 촉매제 역할을 했다.

세 기업 모두 막대한 자본을 유치했지만, 이들의 가치 평가를 견인하는 요인에는 중요한 차이가 존재한다. 앤트로픽의 기업 가치는 클로드(Claude) 모델을 통해 입증된 상업적 성과와 빠르게 증가하는 매출에 기반을 둔 반면, SSI와 TML의 가치는 아직 상업적 제품이나 수익이 없는 상태에서 순전히 엘리트 인재와 미래 비전에 대한 투기적 베팅에 의해 주도되고 있다.

AI 투자 환경은 전통적인 재무 지표보다 '팀 프리미엄', 이념적 정렬, 그리고 최고 수준의 인재를 확보하려는 전략적 필요성 같은 비전통적인 동인들이 지배하는 역설적인 상황에 놓여 있다. 이러한 투기적 열풍은 대부분의 기업 AI 프로젝트가 측정 가능한 투자 수익(ROI)을 달성하지 못하고 있다는 냉정한 현실과 공존하며, 잠재적인 시장 조정에 대한 우려를 증폭시키고 있다.

결론적으로, 세 기업의 사례는 AI 산업의 호황을 이끄는 각기 다른 성공 모델을 보여준다. 앤트로픽은 순수 연구에서 상업적 성공으로 성공적으로 전환한 모범 사례를 제시한다. 반면, SSI와 TML은 제품보다는 비전과 인재에 대한 궁극적인 '미래 베팅'의 대표적인 사례이며, 이는 시장이 인재와 카리스마에 얼마나 큰 가치를 부여하는지를 증명한다. 이러한 차이점을 명확히 구별하는 것은 점점 더 복잡하고 불안정해지는 시장에서 전략적 의사결정을 내리는 데 필수적이다.

1. 서론: '제품 없는 유니콘'의 시대

2024년에서 2025년 사이는 AI 부문에 전례 없는 규모의 자본이 유입된 시기로 기록될 것이다. 2025년 상반기에만 AI 스타트업들은 440억 달러 이상을 유치하며, 이는 2024년 전체 투자 규모를 이미 넘어섰다.1 이러한 현상의 정점에 있는 몇몇 기업들은 창업 후 불과 수개월 만에 수십억 달러의 가치 평가를 달성하며 시장의 이목을 집중시켰다. 본 보고서는 이러한 현상에 대한 질의를 단순히 요약하는 것을 넘어, 싱킹 머신즈 랩, SSI, 앤트로픽과 같이 단기간에 "과도하게 높아진" 가치 평가를 달성한 기업들의 핵심 동인을 비판적으로 분석하는 것을 목표로 한다.

본 분석은 창업자, 핵심 역량, 그리고 가치 평가를 견인하는 근본적인 이유 사이의 인과 관계를 탐구한다. 보고서의 분석 틀은 세 가지 핵심 축을 중심으로 구성된다. 첫째, 오픈AI에서 비롯된 공동의 기원. 둘째, 세 기업에 대한 상세한 사례 연구. 셋째, AI 가치 평가의 역설적 현상과 시스템적 위험에 대한 광범위한 분석이다. 이러한 구조는 표면적인 성장 지표를 넘어, 오늘날 AI 시장을 지배하는 복잡한 메커니즘을 해부하는 데 중점을 둔다.

2. 공통의 기원: '오픈AI 엑소더스'

앤트로픽, SSI, TML이 공유하는 가장 중요한 공통점은 창업자들이 모두 오픈AI 출신이라는 점이다. 이는 단순한 우연이 아니라, 이들의 초기 가치와 지속적인 성장 동력을 제공하는 핵심적인 전략적 자산이었다.

앤트로픽의 창업 동기

2021년, 다리오 아모데이와 다니엘라 아모데이 남매를 포함한 7명의 전 오픈AI 직원들이 앤트로픽을 설립했다.2 이들의 퇴사는 오픈AI가 상업화에 집중하면서 '안전(safety)'에 대한 원래의 약속에서 벗어났다는 우려에서 비롯되었다.3 앤트로픽은 '유용하고, 정직하며, 해롭지 않은' AI 시스템을 구축하는 것을 미션으로 내세우며, 개발 초기부터 안전성, 해석 가능성, 인간 가치와의 정렬을 최우선 과제로 삼았다.3 이러한 창업 철학은 앤트로픽을 단순한 기술 기업이 아닌 'AI 안전 및 연구 기업'으로 포지셔닝하며 이념적 기반을 구축했다.3

SSI의 철학적 분기

오픈AI의 공동 창립자이자 전 수석 과학자였던 일리야 수츠케버(Ilya Sutskever)는 2024년 샘 알트만(Sam Altman)의 해고를 둘러싼 이사회 분쟁 이후 2024년 5월 오픈AI를 떠났다.5 그의 퇴사는 오픈AI가 '안전성보다는 상업화 기회를 추구하며 원래의 초점을 경시하고 있다'는 믿음 때문이었다.6 이후 그는 다니엘 그로스(Daniel Gross), 다니엘 레비(Daniel Levy)와 함께 2024년 6월 SSI를 설립하며, '안전한 초지능 AI 개발'이라는 순수한 미션으로 회귀하는 강력한 서사를 만들어냈다.6

싱킹 머신즈 랩의 '다재다능한 인재의 결집'

오픈AI의 전 최고기술책임자(CTO)였던 미라 무라티(Mira Murati)는 2025년 초 TML을 설립했다.7 그녀는 오픈AI의 전 연구원, 엔지니어, 제품 개발자 21명을 포함한 총 29명의 인재를 모았다.8 더글러스 C. 유반(Douglas C. Youvan)이 발표한 논문은 이를 '이전 기관의 이념적 표류에 환멸을 느낀 다재다능한 인재들의 자력 결집'으로 묘사하며, 자본이 창출할 수 없는 '통찰력'을 한데 모았다고 평가한다.9

공통의 기원과 급격한 가치 상승

이러한 공통된 기원은 각 기업의 급격한 가치 평가 상승에 있어 단순한 우연 이상의 의미를 지닌다. 창업자들의 오픈AI 내에서의 역할(CTO, 수석 과학자 등)은 이들에게 즉각적인 글로벌 신뢰도를 부여하며, 신생 기업이 수년간 구축해야 할 신뢰의 과정을 건너뛰게 했다. 또한, 안전성 대 상업화라는 공통의 이념적 서사는 투자자들에게 강력하고 명확한 투자 명분을 제공했다. 이러한 '순수한 목적'은 이들을 빅테크의 이윤 중심 모델과 차별화하는 독점적 해자로 기능한다. 마지막으로, 오픈AI에서 이미 성공적으로 협업했던 엘리트 연구자들로 구성된 팀은 '사전 검증된 팀'이라는 프리미엄을 형성하며, 인재 밀도(talent density)를 핵심 가치 평가 지표로 삼는 투자자들에게 매력적인 투자 대상이 되었다.10 이들의 존재 자체가 핵심 AI 인재 풀의 가치를 재확인시켜주는 역할을 함으로써, AI 시장 전반의 높은 가치 평가를 뒷받침하는 순환적 역학을 만들어냈다.

회사	창업자 (주요 인물)	창업일	최근 가치 평가	총 투자액	주요 미션 및 철학	오픈AI와의 관계
앤트로픽	다리오 아모데이, 다니엘라 아모데이	2021년	$1830억(254.2조원)	$143억	'유용하고, 정직하며, 해롭지 않은' AI 개발. 안전성, 해석 가능성, 가치 정렬에 중점.3	안전성 관련 이견으로 퇴사한 전직 오픈AI 직원들이 창업.3
SSI	일리야 수츠케버, 다니엘 그로스	2024년 6월	$320억(44.5조원)	$30억	'안전하게 초지능 AI 개발'. 상업화보다는 안전을 우선하는 '평화로운 확장(Scaling in Peace)' 전략.6	오픈AI의 공동 창립자였던 수츠케버가 상업화 우선 전략에 대한 이견으로 퇴사 후 설립.6
TML	미라 무라티, 존 슐만	2025년 초	$120억 16.7조원)	$20억	인간-AI 협력에 중점. AI를 더 쉽게 이해하고, 맞춤화하며, 유능하게 만드는 것.8	전 오픈AI CTO인 무라티가 창업했으며, 21명의 전직 오픈AI 직원이 팀에 합류.8

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3. 사례 연구 I: 앤트로픽 – '안전 제일' 상용화의 선구자

앤트로픽은 AI 안전을 최우선으로 내세우는 동시에 상업적 성공을 입증한 독특한 사례이다. 아모데이 남매를 비롯한 오픈AI 출신 창업자 그룹은 '헌법적 AI(Constitutional AI)'라는 기술을 통해 자신들의 철학을 구체적인 제품에 녹여냈다.3 헌법적 AI는 인간이 정한 규칙(예: 1948년 세계인권선언 등에서 차용한 원칙)에 따라 AI 모델이 자체적으로 출력을 평가하고 수정함으로써, 해롭거나 유해한 응답을 피하게 만드는 프레임워크이다.3 이는 단순히 기술적 차별점을 넘어, 기업 고객들에게 신뢰성과 안전성을 보장하는 핵심적인 판매 포인트가 되었다.

앤트로픽의 기술적 역량은 클로드 언어 모델(LLM) 제품군을 통해 가시화된다. 클로드는 지속적인 성능 향상을 거듭하며, 2023년 클로드 2, 2024년 클로드 3(오푸스, 소네트, 하이쿠), 그리고 2025년 클로드 4까지 빠르게 발전했다.15 특히 클로드 3.5 소네트는 코드 작성, 차트 해석 등 다양한 벤치마크에서 이전 모델들을 뛰어넘는 성능을 보였다.15 이러한 모델들은 단지 연구 성과에 그치지 않고, 기업용 클로드 팀 플랜(Claude Team plan)과 같은 상용 서비스로 신속하게 전환되었다.15

다른 기업들과 달리, 앤트로픽의 가치 평가 급등은 구체적인 매출 성과에 직접적으로 연결된다. 2023년 12월 184억 달러였던 기업 가치는 2025년 2월 615억 달러로 급등했고, 2025년 8월에는 1830억 달러에 도달했다.11 이는 단순히 미래 잠재력에 대한 베팅이 아니다. 앤트로픽은 2025년 초 연간 매출액이 10억 달러에 달했다고 보고했으며, 불과 8개월 후인 2025년 8월에는 연간 환산 매출액이 50억 달러를 넘어섰다고 발표했다.11 연간 10만 달러 이상의 매출을 기록하는 대형 고객 계정 수가 지난 1년간 7배 가까이 증가했다는 사실은 이들의 사업 모델이 시장에서 성공적으로 작동하고 있음을 증명한다.11

이러한 성장 궤적은 AI 산업 내에서 '안전을 우선하는 비즈니스 모델'의 가능성을 입증한다. AI 모델의 신뢰성과 안전성에 대한 기업들의 우려가 커지는 상황에서, 앤트로픽은 '안전성'을 비용이 아닌 핵심적인 제품 기능으로 전환했다. 이는 특히 규제가 엄격한 금융, 의료, 법률 분야의 기업들에게 강력한 가치를 제공한다. 또한, 앤트로픽은 최첨단 연구(예: 클로드 4)와 실질적인 수익을 창출하는 상용 제품(예: 클로드 코드)을 동시에 추구하는 성공적인 하이브리드 모델을 구축했다.11 이러한 투 트랙 전략은 이들이 연구 중심의 인재와 엔터프라이즈 고객을 모두 끌어들이는 기반이 되었고, 창업자들의 명성이 초기 촉매제였다면, 빠른 매출 증가는 기업 가치를 정당화하는 진정한 토대가 되었다.

4. 사례 연구 II: 세이프 슈퍼인텔리전스 (SSI) – '순수한 목적'에 대한 투자

SSI는 상업적 제품 없이 수십억 달러의 가치 평가를 달성한, AI 시장의 '순수 연구' 모델을 가장 극명하게 보여주는 사례다. 일리야 수츠케버와 그의 동료들은 2024년 6월 SSI를 설립하며, '안전하게 초지능을 개발하는 것' 외에는 어떤 것도 하지 않겠다는 명확한 목표를 세웠다.5 이들의 '평화로운 확장(Scaling in Peace)' 전략은 수익 창출이나 시장 진입의 압력에서 벗어나, 초지능 AI의 안전과 윤리적 문제 해결에 모든 자원을 집중하겠다는 의지를 나타낸다.14

SSI의 핵심 역량은 아직 시장에 출시된 제품이 아니라 그들이 추구하는 방법론과 비전에 있다. 이들은 인간의 사고방식을 모방하는 인지 아키텍처, 그리고 적대적 테스트, 스트레스 테스트, 환경 테스트와 같은 엄격한 테스트 프로토콜에 초점을 맞추고 있다.14 이들의 가치 제안은 AI 기술이 인류에게 실존적 위협이 되지 않도록 보장하겠다는 약속이며, SSI는 이를 통해 글로벌 AI 거버넌스 및 업계 표준에 영향을 미치는 것을 목표로 한다.14

SSI의 가치 평가는 'AI 가치 평가의 역설'을 가장 명확하게 드러낸다.10 회사는 2024년 9월 50억 달러의 가치로 10억 달러를 유치했고, 불과 6개월 뒤인 2025년 3월에는 300억 달러로, 4월에는 320억 달러로 가치가 급등했다.6 이 시점에서 회사는 약 20명의 직원을 두고 있었고 매출은 전혀 없었다.6 이러한 투자는 순전히 오픈AI의 공동 창립자이자 수석 과학자였던 수츠케버의 명성에 대한 베팅이다.6 투자자들은 이 팀이 AI 안전 및 정렬이라는 가장 근본적이고 중요한 문제를 해결할 것이라는 기대에 수십억 달러를 쏟아붓고 있다.

SSI의 사례는 '순수 연구' 중심의 가치 평가 모델이 어떻게 작동하는지를 보여준다. 수츠케버의 이름과 그가 모은 소규모의 엘리트 팀은 그 자체로 핵심적인 자산이다. '중요한 기술 역할에서의 인재 밀도'는 투자자들이 AI 스타트업을 평가할 때 가장 중요하게 고려하는 요소 중 하나이다.10 이 회사는 단기적인 상업적 목표에 흔들리지 않겠다는 명확한 이념적 해자를 구축했으며, 이는 장기적인 초지능 안전 문제에 집중하겠다는 의지를 투자자들에게 각인시켰다. 또한, 제품 없이 수십억 달러의 가치를 인정받는 것은 SSI가 구글이나 메타와 같은 빅테크가 자사의 AGI 노력을 강화하기 위해 인수할 수 있는 매우 가치 있는 연구소라는 전략적 신호이기도 하다.18

5. 사례 연구 III: 싱킹 머신즈 랩 (TML) – '다재다능한 인재의 결집'에 대한 베팅

싱킹 머신즈 랩은 AI 시장의 과대광고(hype)와 투기적 열풍을 가장 극단적으로 보여주는 사례다. 오픈AI의 전 CTO였던 미라 무라티가 2025년 초에 설립한 이 회사는 '인간-AI 협업'에 중점을 두고 AI를 더 폭넓게 이해하고 맞춤화하며 유능하게 만드는 것을 목표로 한다.8 이들은 공개된 과학적 진보와 인간의 역량을 향상시키는 다중 모드 시스템 구축에 집중할 것이라고 밝혔다.8

TML의 가치 제안은 오직 '팀'에 있다. 전 오픈AI 출신 21명을 포함한 이 팀은 '깊이 있는 AI 전문성을 갖춘 올스타 팀'으로 불린다.8 이들의 가치 평가는 시장의 투기적 열풍을 단적으로 보여준다. 회사는 '제품 데모도, 공개된 코드도, 심지어 대략적인 사업 계획도' 없는 상태에서 20억 달러라는 전례 없는 규모의 시드 라운드(seed round)를 유치했다.7 이는 다음으로 큰 시드 투자 규모보다 15억 달러 이상 많은 액수이다.20 이 투자로 회사의 가치는 100억 달러(이후 120억 달러)에 달했다.7 비평가들은 이 가치 평가가 '오픈AI 시절 그녀의 명성과 2025년 AI를 둘러싼 과대광고'에 순전히 의존하고 있다고 지적한다.19

TML의 사례는 '카리스마와 브랜드'가 어떻게 가치를 창출하는지를 보여준다. TML의 가치는 수츠케버의 순수한 미션에 대한 베팅이라기보다는, 챗GPT의 핵심 설계자였던 미라 무라티라는 카리스마 넘치는 리더에 대한 전략적 베팅이다.19 안드레센 호로위츠(Andreessen Horowitz)와 같은 유명 투자사들이 참여한 막대한 규모의 시드 라운드는 투자자들의 강렬한 '놓치고 싶지 않은 두려움(FOMO)'을 보여준다.10 이는 '다음 오픈AI'를 놓치고 싶지 않다는 투자 경쟁을 촉발하고, 그 자체로 가치를 부풀려 성공의 자기실현적 예언을 만들어낸다.

한 출처가 지적했듯이, TML의 '가장 인상적인 창조물은 바로 그들의 가치 평가'이다.20 가치 평가 자체가 하나의 서사이자 공공연한 신호가 되어, 회사가 무시할 수 없는 존재임을 증명하고 더 많은 인재와 자본을 끌어들이는 역할을 수행하고 있다.

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6. AI 가치 평가의 역설적 현상: 시장 역학 및 시스템적 요인 분석

앤트로픽, SSI, TML의 사례는 AI 시장의 가치 평가가 전통적인 논리에서 벗어나 있음을 명확히 보여준다. 이들 기업은 기존의 수익 배수나 EBITDA(법인세·이자·감가상각비 차감 전 영업이익)에 기반한 가치 평가 모델이 더 이상 유효하지 않다는 것을 증명한다.10

비전통적 가치 평가 지표

오늘날 투자자들이 초기 단계 AI 스타트업을 평가할 때 사용하는 지표는 다음과 같다.

• 팀 프리미엄(Team Premium): 박사 학위 소지자, 오픈AI, 딥마인드, 페이스북 AI 리서치(FAIR) 등 빅테크 연구소 출신 인재의 유무가 가치 평가에 결정적인 영향을 미친다. 투자자들은 '중요한 기술 역할의 인재 밀도'에 높은 프리미엄을 지불한다.10
• 데이터 및 인프라 해자: 가치 평가는 '독점적인 데이터세트'와 '모델의 방어력'에 대한 약속에 달려 있다.10 막대한 GPU 및 클라우드 컴퓨팅 계약과 관련된 높은 현금 소모율(burn rate)은 재정적 부담이 아니라, 경쟁자들로부터 회사를 보호하는 데 필요한 '투자'로 간주된다.10

'AI 버블' 논쟁과 현실 점검

이러한 과도한 가치 평가에 대한 비판적 시각은 끊임없이 제기되고 있다. 오픈AI의 CEO 샘 알트만조차도 투자자들이 AI에 '과도하게 흥분해 있다'고 인정했다.22 아폴로 글로벌 매니지먼트(Apollo Global Management)의 수석 이코노미스트 토스텐 슬록(Torsten Slok)은 오늘날 S&P 500 상위 10대 기업이 1990년대 닷컴 버블 당시보다 더 과대평가되어 있다고 평가했다.22

실제로 데이터는 가치 평가와 실제 성과 간의 불일치를 보여준다.

• 약 500개의 AI 유니콘 기업들이 총 2조 7천억 달러의 가치를 자랑하지만, 이들의 실제 총 매출은 약 250억 달러에 불과하다.22
• MIT의 한 연구는 기업들의 생성형 AI 통합 시도 중 95%가 측정 가능한 수익을 내는 데 실패했다고 밝혔다.1
• 직원들이 AI 결과물을 다시 확인해야 하는 '검증 비용' 때문에 ROI가 떨어지고 확장이 어려워진다는 분석이 제기된다.1
• 핀테크 기업 클라나(Klarna)와 같은 사례는 AI 기반의 인력 감축 계획을 철회하고 인간 직원을 재고용하는 등, 과도한 낙관론이 현실적인 난관에 부딪히고 있음을 보여준다.1

빅테크와의 경쟁 구도 및 장기적 생존 가능성

AI 스타트업들은 빅테크라는 실존적 위협에 직면해 있다. 한 전문가의 말처럼, 빅테크는 스타트업의 아이디어를 '그들의 방대한 인프라 위에서 푼돈으로 복제'할 수 있다.23 이러한 맥락에서, 스타트업의 장기적인 생존 전략은 빅테크와 정면으로 경쟁하는 것이 아니라, 고가에 인수되는 것에 있을 수 있다.

또한 AI 인재를 둘러싼 글로벌 경쟁은 치열하다. 미국은 AI 인력의 상당 부분을 해외 인재에 의존하고 있으며, 이민 정책의 제약이 장기적으로 미국의 기술적 우위를 약화시킬 수 있다는 연구 결과도 있다.24 따라서 최고의 인재를 확보하기 위한 수단으로서, 고가치 스타트업을 인수하는 것은 빅테크의 필수적인 전략이 될 수 있다.

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7. 결론: 전략적 통찰과 전망

이상 분석한 세 기업은 AI 시장의 호황을 이끄는 세 가지 독특한 유형의 모델을 제시한다.

• 앤트로픽: '입증된 리더' 유형이다. 이들의 궤적은 강력한 미션과 명확한 제품 로드맵이 과대광고를 실제 수익으로 전환시키며 막대한 가치를 정당화할 수 있음을 보여준다.
• SSI: '이념적 순수주의자' 유형이다. 이들의 가치는 단 하나의 원대한 미션과 창업자의 명성에 대한 순수한 베팅으로, '팀 프리미엄'에 대한 궁극적인 믿음을 대변한다.
• TML: '과대광고 주도 베팅' 유형이다. 이들의 가치는 FOMO와 카리스마 있는 리더십에 대한 베팅에 의해 주도되는, 세계적인 팀을 선점하려는 투자자들의 전략적이고 선제적인 움직임이다.

현재 AI 시장은 버블의 특징을 보이지만, 기저에 깔린 기술의 혁신적인 잠재력은 실재한다. 따라서 질문은 AI가 지속 가능한 혁명인가 아니면 일시적인 신기루인가가 아니라, 이들 기업 중 어떤 회사가 기술적, 시장적 난관을 헤쳐나가며 지속적인 플레이어가 될 것인가에 있다.

본 분석을 통해 다음과 같은 전략적 통찰을 얻을 수 있다.

• 과대광고와 실질적 가치를 구분해야 한다. 가치 평가 자체에만 의존해서는 안 된다. 진정한 가치는 독점적인 데이터, 방어 가능한 제품, 혹은 독특한 비즈니스 모델로 이어지는 미션 등을 통해 상업화로 나아가는 명확한 경로를 보여주는 기업에 있다.
• '이유(Why)'에 집중해야 한다. 창업자의 동기가 단순히 이윤 추구인지, 아니면 더 깊은 이념적 사명인지 이해하는 것이 중요하다. 후자는 장기적인 가치를 창출하는 강력한 동인이 될 수 있다.
• 인수 가능성도 하나의 전략이다. 명확한 수익성 경로가 없는 높은 가치 평가는 빅테크에 의한 고가 인수가 가장 현실적인 출구 전략임을 시사할 수 있다.

회사	창업자 배경	핵심 미션	주요 기술	상업적 가능성	위험 프로필	주요 가치 평가 동인
앤트로픽	오픈AI 핵심 인재	AI 안전성 연구	클로드 LLM, '헌법적 AI'	입증됨 (빠른 매출 성장)	시장 및 경쟁	매출 성장, 상업적 제품, 안전성 해자
SSI	오픈AI 수석 과학자	'안전한 초지능 AI'	'평화로운 확장', 방법론	잠재적 (미래의 혁신)	기술 및 재정적	창업자 명성, 순수 미션, 인재 풀
TML	오픈AI 핵심 인재	인간-AI 협력	'다재다능한 인재의 결집'	불확실 (제품 부재)	투기적 및 시장	리더십 카리스마, FOMO, 인재 확보 경쟁

Works cited

1. MIT study shatters AI hype: 95% of generative AI projects are failing, sparking tech bubble jitters, accessed September 6, 2025, https://economictimes.indiatimes.com/magazines/panache/mit-study-shatters-ai-hype-95-of-generative-ai-projects-are-failing-sparking-tech-bubble-jitters/articleshow/123428252.cms
2. en.wikipedia.org, accessed September 6, 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/Anthropic#:~:text=Anthropic%20was%20founded%20in%202021,OpenAI's%20Vice%20President%20of%20Research.
3. MicroVentures' Portfolio Company: Anthropic's History and Milestones, accessed September 6, 2025, https://microventures.com/microventures-portfolio-company-anthropics-history-and-milestones
4. Trust Center - Anthropic, accessed September 6, 2025, https://trust.anthropic.com/
5. en.wikipedia.org, accessed September 6, 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/Safe_Superintelligence_Inc.#:~:text=Safe%20Superintelligence%20Inc.%20or%20SSI,(investor%20%26%20AI%20researcher).
6. Safe Superintelligence Inc. - Wikipedia, accessed September 6, 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/Safe_Superintelligence_Inc.
7. Thinking Machines Lab - Wikipedia, accessed September 6, 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/Thinking_Machines_Lab
8. Thinking Machines Lab: The next big AI Research and Product ..., accessed September 6, 2025, https://wandb.ai/byyoung3/ml-news/reports/Thinking-Machines-Lab-The-next-big-AI-Research-and-Product-Company---VmlldzoxMTQyODY3Ng
9. (PDF) Thinking Machines Lab: The Polymath Cannot Be Purchased, accessed September 6, 2025, https://www.researchgate.net/publication/393777880_Thinking_Machines_Lab_The_Polymath_Cannot_Be_Purchased
10. Understanding AI Startup Valuations: Trends and Insights for Founders - DealMaker, accessed September 6, 2025, https://www.dealmaker.tech/content/understanding-ai-startup-valuations-trends-and-insights-for-founders
11. Anthropic raises $13B Series F at $183B post-money valuation, accessed September 6, 2025, https://www.anthropic.com/news/anthropic-raises-series-f-at-usd183b-post-money-valuation
12. 7 Anthropic Statistics (2025): Revenue, Valuation, Users, Funding - TapTwice Digital, accessed September 6, 2025, https://taptwicedigital.com/stats/anthropic
13. AI Innovator Safe Superintelligence Raises $2B at $32B Valuation | Built In San Francisco, accessed September 6, 2025, https://www.builtinsf.com/articles/safe-superintelligence-raises-2b-32b-valuation-20250415
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15. Anthropic - Wikipedia, accessed September 6, 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/Anthropic
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17. AI Is A Money Trap - Ed Zitron's Where's Your Ed At, accessed September 6, 2025, https://www.wheresyoured.at/ai-is-a-money-trap/
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19. Mira Murati's Thinking Machines Lab Raises $2 Billion at $10 Billion Valuation: A Record-Breaking Seed Round Sparks Controversy - Quasa, accessed September 6, 2025, https://quasa.io/media/mira-murati-s-thinking-machines-lab-raises-2-billion-at-10-billion-valuation-a-record-breaking-seed-round-sparks-controversy
20. Thinking Machines Lab: $10 B Valuation on the Founder's Name Alone - Medium, accessed September 6, 2025, https://medium.com/@dmitrii.khasanov/thinking-machines-lab-10-b-valuation-on-the-founders-name-alone-3f703104bc04
21. Thinking Machines Lab company information, funding & investors | Dealroom.co, accessed September 6, 2025, https://app.dealroom.co/companies/thinking_machines_lab
22. AI Bubble Warning: $1 Trillion Selloff - Fundraise Insider, accessed September 6, 2025, https://fundraiseinsider.com/blog/ai-bubble/
23. Shouldn't big tech be scared of startups if AI is going to take away all. software engineers? : r/cscareerquestions - Reddit, accessed September 6, 2025, https://www.reddit.com/r/cscareerquestions/comments/1m0lh92/shouldnt_big_tech_be_scared_of_startups_if_ai_is/
24. The Immigration Preferences of Top AI Researchers: New Survey Evidence | GovAI, accessed September 6, 2025, https://www.governance.ai/research-paper/the-immigration-preferences-of-top-ai-researchers-new-survey-evidence
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