적이 GPU 22만 장을 빌려준 날

왜 적과 손잡았는가? 답은 한 줄짜리 적개심이 아니라 네 갈래 셈법에 있다.

첫째, Colossus 2 가 1GW 로 가동되면서 Colossus 1 은 xAI 입장에서 비싼 유휴 자산이 됐다. 월 단위 전력비만 수천만 달러가 드는 시설을 놀릴 수 없다. 임대 수익은 그 자체로 합리다.

둘째, SpaceX 와 xAI 가 합병한 뒤 SpaceX 의 재무 측면에서 외부 임대 수익이 필요했다. 데이터센터의 안정적 임차인 가운데 GW 급 수요를 가진 회사는 한 손에 꼽힌다.

셋째, 머스크는 OpenAI 와 법정 다툼 중이다. 5월 6일 'OpenAI 의 최대 경쟁자' 와 손잡는 모습은 그 자체로 메시지다. 4월 30일 머스크는 xAI 가 OpenAI 모델 증류(distillation, 큰 모델의 출력으로 작은 모델을 학습시키는 기법) 로 Grok 을 키웠다고 시인한 직후다.

넷째, Anthropic 은 6월 IPO(기업공개) 를 앞두고 컴퓨트 헤드라인이 필요했다. 양사 모두 발표 시점에 헤드라인 수요가 있었다. 4월 16일 Opus 4.7 의 SWE-Bench Verified 87.6% 라는 1위 탈환 직후, 5월 6일의 적과의 동침 발표는 IPO 로드쇼의 정확한 타이밍이다.

Anthropic 의 컴퓨트 약정은 단순한 공급원 다변화가 아니다. AWS 와 Google 양쪽에서 각 5GW 를 동시에 확약받은 회사는 사상 초유다.

AWS 와는 2026년 4월 21일 확장 협약을 맺었다. Anthropic 이 향후 10년간 AWS 에 1,000억 달러 이상을 지출하고, Amazon 은 누적 최대 330억 달러를 출자한다. 이 약정 위에서 Anthropic 의 프리머니 가치는 3,500억 달러로 산정됐다. 1년 전 약 600억 달러 대비 약 5.8배다.

Google 과는 4월 24일 추가 400억 달러 규모 투자와 5GW TPU(텐서 처리 장치, Google 의 자체 AI 가속기) 확약이 보도됐다. 양대 클라우드의 핵심 가속기를 동시에 확보한 셈이다.

여기에 SpaceX 의 Colossus 1 0.3GW 가 더해졌고, 우주 데이터센터 GW 급 공동 검토까지 거론된다. 합산하면 약 10GW 가 넘는다. 이 정도 컴퓨트 권리를 한 회사가 동시에 쥔 사례는 없다. OpenAI 의 GW 급 약정이 Microsoft 와 Oracle 라인에 묶여 있는 점과 비교하면 비대칭이 뚜렷하다.

Anthropic 의 성능 곡선이 가파른 이유는 컴퓨트 하나로 설명되지 않는다. 핵심은 Claude 가 차세대 Claude 의 학습 코드를 70~90% 작성한다는 사실이다. 인간 엔지니어가 짜던 학습·실험·튜닝 코드의 거의 전부를 모델 자신이 쓴다.

내부 벤치마크 한 줄이 이 변화를 압축한다. CPU 전용 소형 LM(언어 모델) 학습 코드 최적화 라는 동일 과제에서, Opus 4 가 2025년 5월 평균 2.9배 가속을 달성했다. 같은 과제에서 2026년 4월 모델은 평균 52배를 달성했다. 11개월 동안 약 18배 빨라졌다.

세대당 컴퓨트 효율도 동일 품질 기준 3~4배 개선됐다고 Anthropic 은 보고한다. 이 두 흐름이 곱해지면, 같은 GPU 한 장이 1년 전 1장과는 다른 자원이 된다. 컴퓨트의 양적 확보 위에 질적 가속이 얹혀 있다.

외부 벤치마크상 결과는 5월 시점 SWE-Bench Verified(소프트웨어 엔지니어링 능력 표준 벤치마크) 로 확인된다. 4월 16일 공개된 Opus 4.7 이 87.6%, 미공개 제한 배포인 Mythos Preview 가 93.9% 를 기록했다. Claude Code 의 연환산 매출은 2월 기준 25억 달러로, 코딩 에이전트 자체가 흑자 사업으로 성장했다.

Anthropic 의 모델이 자기 후속 모델 코드의 70~90% 를 쓴다는 사실은, RSI(재귀적 자기개선) — 모델이 자신을 더 똑똑하게 만드는 코드를 스스로 쓰는 단계 — 의 약한 형태로 보일 만하다.

그러나 Anthropic 공동창업자 Jack Clark 본인의 추정치는 다르다. 그는 RSI 도래 확률을 2027년 말 30%, 2028년 말 60% 로 둔다. 이미 진입한 단계가 아니라 진입 임박 단계라는 입장이다.

이 차이는 정의 문제다. R&D 자동화는 인간 엔지니어링 노동의 자동화다. 모델이 인간이 시킨 학습 코드를 효율적으로 짠다. RSI 의 강한 정의는 모델이 자신의 아키텍처·목표·학습 방식 자체를 스스로 결정하고 개선하는 단계다. 둘 사이에는 모델이 무엇을 결정하는가 의 분기가 있다.

현 시점 Claude 는 인간이 정한 목표 — SWE-Bench 점수, 컴퓨트 효율, Constitutional AI(헌법적 AI, Anthropic 이 모델 행동을 200개 이상의 명시 원칙으로 제약하는 학습 기법) 의 안전 원칙 — 안에서 코드를 빠르게 쓴다. 자기 목표를 새로 정의하지는 않는다. R&D 가속이 18배여도, 가속의 방향은 여전히 인간이 지정한다.

단 Clark 의 60% 라는 숫자는 결코 작지 않다. 'RSI 가 2년 반 안에 절반 이상의 확률로 도래한다' 는 추정을, 그 회사 공동창업자가 공개적으로 말한다는 사실 자체가 신호다. 음모적 해석이 아니라 회사 본인의 자기 추정이다.

다음 12개월 안에 RSI 가설의 분기를 결정할 신호 세 가지가 있다.

첫째, Anthropic 의 R&D 가속 벤치마크가 52배에서 어디까지 가는가. 2026년 말 100배를 넘어서면 18개월 만에 약 35배 가속이다. 이 곡선이 꺾이지 않으면 Clark 의 30~60% 추정 자체가 위로 수정될 가능성이 있다.

둘째, Mythos 후속 모델이 어떤 형태로 공개되는가. 미공개 제한 배포로 묶여 있다는 사실 자체가, Anthropic 이 모델의 일부 기능을 아직 시장에 풀 단계가 아닌 것으로 판단했다는 신호다. 일반 공개로 전환되면 격차의 시장화 단계, 유지되면 격차의 내부화 단계다.

셋째, 머스크-Anthropic 임대가 단발성 거래로 끝나는가, 우주 데이터센터까지 확장되는가. 우주 GW 급 공동 검토가 실제 계약으로 진행되면 컴퓨트의 지상 한계를 넘어서는 단계로 진입한다.

이 셋이 모두 위쪽으로 풀리면 2027년 말은 빠르고, 셋 다 멈추면 RSI 논의는 다시 늦춰진다.