Anthropic S-1(상장신청서) 공개 제출
1. 매출 성장과 규모의 경제
매출은 1년 전보다 약 15배 늘었는데, 비용은 4배 늘었다. 즉, 매출이 늘수록 남는 돈이 커지고 있다.
최첨단 모델을 만드는 회사에도 규모의 경제가 통한다는 근거로 본다.
- 분기 매출, 2025년 1분기 3.8억달러에서 2026년 2분기 115.6억달러로 증가
- 2026년 2분기 매출 1년 전보다 1,368% 증가, 컴퓨팅 비용은 300% 증가
- 2026년 2분기 영업이익 9.7억달러로 분기 흑자 전환
- 2026년 상반기 조정 영업이익률 10% (주식보상비용 등 제외)
- 매출의 80%가 쓴 만큼 내는 사용량 요금
2. 807억달러 순손실의 실체
상반기 순손실 807억달러 가운데 영업에서 난 손실은 6.9억달러다. 나머지는 거의 다 회사 가치가 오르면서 생긴 평가손실이고, 현금은 나가지 않았다.
전환사채(나중에 주식으로 바꿀 수 있는 채권)와 SAFE(나중에 주식을 받기로 하고 먼저 넣은 투자금)는 회사 가치가 오를수록 장부상 빚이 커진다. 그러나 주식으로 전환하면 사라지 빚이다. 이는 스타트업들의 매우 일반적인 자금 조달방식이나, 주주가치가 희석되는 것은 피할 수 없다.
- 전환사채, 파생상품, SAFE 평가손실 723.9억달러
- 협력사 자금 약정 평가손실 87.6억달러 (아마존, 구글, 브로드컴이 앞으로 전환사채나 주식을 사 주기로 한 약정)
- 영업손실 6.9억달러, 이자수익 11.1억달러
- 상반기 영업현금흐름 39.3억달러 유입
- 6월 말 현금과 단기 투자 1,317억달러
3. 컴퓨팅 계약과 돈이 도는 구조
6월 말 최소 지출 약정은 2,656억달러로, 상반기 매출 163억달러의 16배가 넘는다. 그 뒤에도 2,450억달러를 더 계약했다. 즉, 매출이 지금처럼 계속 늘어야 감당할 수 있는 계약이다.
아마존과 구글은 투자자이면서 컴퓨팅 공급자이고 판매 창구다. 같은 회사들 사이에서 돈이 돈다. 달리 보면 GPU, TPU와 여기에 들어가는 메모리 수요가 장기 계약으로 묶여 있다. (반도체 쪽에는 좋은 소식이다.)
- 최소 지출 약정: 구글 1,145억달러(2033년까지), 아마존 1,100억달러(2036년까지), 마이크로소프트 449억달러
- 엔비디아 GPU 계약: 스페이스X AI 최대 1,205억달러, 엔스케일 최대 446억달러, 람다 413억달러
- 브로드컴 TPU 장비 임차료 1,612억달러, 임차료는 브로드컴 전환사채(최대 420억달러)로 낼 수 있는 구조
- 상반기 매출의 48%가 클라우드 마켓플레이스(AWS, 구글 클라우드 등) 판매
- 아마존 최대 150억달러, 구글 최대 200억달러 추가 자금 약정
4. 일반 주주의 권리
공모주를 사면 이익은 함께 누리지만, 회사 결정에는 거의 영향을 줄 수 없다.
창업자들이 의결권 절반을 넘게 쥐고, 장기이익신탁이 이사회 과반을 뽑는다. 공익법인이라 이사회는 주주 이익과 공익 목적을 함께 따져야 한다. (AI 안전을 위해 만든 장치가 그대로 상장 회사 지배구조가 됐다.)
- 공동창업자 7명이 만든 LLC가 F주 1주로 의결권 50.1% 고정 보유
- 장기이익신탁(LTBT)이 T주로 이사회 과반 선임과 해임
- 공모 투자자의 A주는 1주 1표, 다 합쳐 의결권 49.9%
- 아마존, 구글 등 협력사의 N주는 의결권 없음
원문: sec.gov/Archives/edgar/data/…
로보택시를 누가 장악할 것인가?
누가 ‘뉴욕’에 로보택시를 서비스 하느냐만 보면 된다.
테슬라도 뉴욕에 서비스하기 전까지는 PoC로 봐야한다.
로보택시 산업을 조금이라도 파 본 사람이라면 무슨말인지 알 것 이다.
이걸 이해하기 쉽게 설명하고 싶은데, 어떻게 적어도 전달이 어렵다.🥲
발견과 생산
AI가 성장률을 바꾼다면 자율 기계와 과학기술 발전이 함께 총요소생산성을 높이기 때문이라고 본다. 즉, 같은 사람과 설비로 더 많이 만들게 된다.
AI가 일손을 늘려줘도 임금이 같이 떨어지면 노동만으로는 성장률이 크게 달라지지 않을 것 같다.
더 기대하는 건 과학기술 발전 속도다. 알파폴드나 GNoME처럼 AI는 후보를 한꺼번에 많이 만들고 빠르게 검증해서 좋은 것을 고른다. 연구자를 길러내는 것보다 연산 자원을 늘리는 게 빠르다면, 연구 규모도 그만큼 빨리 키울 수 있다.
다만 발견만으로 GDP가 늘지는 않는다. 계산상 안정적인 물질도 합성에 실패할 수 있고, 단백질 구조를 알아도 약이 되는지는 실험해 봐야 한다.
그래서 자율 기계를 같이 봐야 한다. AI 실험을 계획하고 로봇이 쉬지 않고 실험을 반복한다. 공장에서는 휴머노이드가 사람이 하던 부품 투입 작업을 맡았다.
운전도 마찬가지다. 자율주행이 되면 차를 늘릴 때마다 운전자를 같이 늘리지 않아도 된다.
AI가 찾고 기계가 만들고 시험하면, 사람이 다음 일을 정할 때까지 기다리는 시간이 줄어든다. 로봇을 만드는 공장까지 로봇이 일하면 공장과 설비도 사람이 일할 때보다 빨리 늘릴 수 있을 거라 본다.
AI는 모든 것을 가속화한다. 이런 괸점에서 사람의 개입이 사라지는 순간 기술 발전의 속도는 투입 가능한 에너지에 의해 결정된다.
일론 머스크는 1년에서 1년 반 안에 경제가 두 자릿수로 성장한다고 했다. AI를 쓰는 만큼 경제가 성장한다면 5년쯤 뒤에는 세 자릿수 성장도 가능하다고 덧붙였다.
과감한 예측이지만, 발견과 생산이 함께 빨라진다면 아주 먼 얘기는 아닐 것 같다.
Agent를 피피티나 보고서 만드는데 쓴다면, 비용을 지불하고 서비스를 구매하는 것에 가깝다. 이건 기존 서비스 제공 인력과 비용경쟁을 만들 뿐 사회에 아무런 도움이 되지 않는다.
고객센터 자동화에 쓴다면, 기업의 비용을 줄여주긴 하지만 역시나 사회 전반의 이익은 없다. 줄어든 비용만큼, 누군가의 소득도 줄어든다.
자율제조나 품질관리 에이전트를 만든다면, 실질 생산이 일부 개선된다. 제화를 만드는 속도가 빨라지고 추가비용 없이 더 높은 품질의 제품을 사용할 수 있다. 실질적인 삶의 질 향상은 여기서부터 시작된다. 노동시간이 줄어들고, 더 저렴한 값으로 더 많은 것을 누린다.
AI가 과학연구에 사용되면 전혀 다른 상황이 된다. 이는 전에 없던 속도로 문명을 다음 세대로 진화시킨다. 핵융합과 상온초전도체는 에너지 패러다임을 바꾼다. 역노화 약물은 생명의 의미를 바꾼다. 자유로운 우주탐사는 종의 의미를 바꾼다.
미국은 AI를 통해 과학기술혁신을 만들어내기 위해 국가 차원의 총력전을 준비 중이다.
연구데이터를 클라우드에 올리고, 프론티어 AI와 연결하고, 실험실간 협력을 강화한다.
한국은 ‘국가핵심기술’ 개발에 LLM 사용을 막는다.
보안이 중요한건 잘 안다.
다만, AI 없는 국가가 살아남을 수 있을까 걱정된다.
이걸 꼭 읽어보시기 바랍니다.
성장은 본질적으로 과학기술 혁신에서 옵니다.
AI가 AI for Science로 이어질 것이냐?
그것이 AI 혁명의 성패를 결정합니다.
(단순한 자동화는 임금을 낮출 뿐)
AX(콩글리시긴 하지만…)의 핵심은 조직구조 및 업무방식의 전환이다.
지금의 기업은 인간의 역량 및 컨텍스트 윈도우에 맞춰 설계되었다.
한 인간이 볼 수 있는 데이터의 범위는 매우 한정적이다. 일정 복잡도를 넘어서는 데이터는 처리되지 못한다.
그렇기에 인간은 업무를 나누고 분담한다.
그 과정에서 일은 최종적인 목표를 잃고, 부분적인 목표를 부여받는다.
내가 할 일은 부분적인 목표를 충족하는 것이 된다.
그러나, 전체 워크플로우에서 모두가 자신이 맡은 역할을 성공적으로 수행한다고 하더라도, 최종적인 목표는 달성되지 않을 수 있다.
당연하게도 각 팀/조직/유닛은 자신의 과오를 감추며, 데이터는 부서간 장벽에 막힌다. 이런 상황에서 문제의 원인을 찾는 것은 불가능에 가깝다.
AI는(경험적 역량 말고) 데이터 분석에 있어 인간을 압도한다. 이산적인 구조나 중간 평가는 필요하지 않다. 최종 목표 달성을 위해 가능한 모든 것을 한번에 살펴야 한다.
그러나 AI에게 그러한 역할을 부여하기 위해서는, 먼저 사람의 조직구조가 바뀌어야 한다. 누군가의 성과가 누군가의 과오가 되는 시스템안에서 사람들은 최선을 다해 자신을 지킨다. 즉, 장벽을 더 높게 쌓는다. AI 도입 규정을 더 복잡하게 만들고, AI의 위험을 과장한다.
그렇기 때문에 AX는 구조개혁부터 시작해야 한다.