ANG⁺ #3 · 앤트로픽 상장 외 5건

세 번째 ANG⁺ 브리핑입니다. 2호(10월 20일) 뒤로 2주 가까이 쉬었습니다. 이번 호는 그동안 밀린 10월 21일 ~ 11월 2일을 한 번에 정리합니다. 바탕은 1차 자료입니다 — 미국 증권거래위원회(SEC)에 낸 상장 신청서와 실적 공시, 앤트로픽 · 구글 · OpenAI의 공식 글, 미국 연방 관보입니다. 세 꼭지는 앞선 호의 후속입니다. 1호의 Gemini 4 Argon 다음 모델, 2호의 딥시크 배제 명령에 이은 중국 투자 규칙, 그리고 1호에서 앤트로픽이 Git을 떠난 이야기와 정반대로 간 OpenAI입니다.

1. 앤트로픽, 나스닥 「ANT」 상장 신청 — 수정본에서 3분기 매출 $17.0 billion 처음 공개

앤트로픽이 10월 26일 SEC에 상장 신청서(Form S-1)를 내고, 클래스 A 보통주를 나스닥 글로벌 셀렉트 마켓에 종목 코드 「ANT」로 올리겠다고 밝혔습니다. 대표 주관사는 Goldman Sachs와 Morgan Stanley입니다. 11월 2일(미 동부 시각)에는 수정본(S-1/A)을 내면서 처음 신청서에서 비어 있던 숫자 일부를 채웠습니다.

• 매출: 2023년 $41 million → 2024년 $386 million → 2025년 $4.6 billion. 올해 1~9월은 $33.2 billion(전년 같은 기간보다 1,206% 증가)이고, 3분기(7~9월)만 $17.0 billion입니다. 같은 분기 매출이 1,127% 느는 동안 컴퓨트 · 인프라 비용은 382% 늘었다고 적었습니다.
• 손익: 1~9월 영업손실은 $1,260 million(영업이익률 −4%)이고, 3분기만 보면 $567 million 손실입니다(2분기는 $1.0 billion 영업이익). 회사가 따로 계산한 조정 영업이익은 1~9월 $4.1 billion, 3분기 $2.5 billion입니다. 1~9월 순손실은 $104,039 million이지만 그중 $94.3 billion은 전환사채 · 파생부채 · SAFE의 공정가치 변동, 즉 회사 가치가 오르며 생긴 장부상 손실입니다.
• 고객: 연 매출 10만 달러 넘는 고객이 1년 사이 950곳 이상 → 11,900곳 이상으로 늘었고, 순매출유지율(NRR)은 약 900%입니다. 직원 1인당 최근 12개월 매출은 $1.4 million에서 $6.6 million 이상이 됐습니다.
• 아직 빈칸: 공모가 범위 · 주식 수, 10월 31일 기준 연환산 매출(Run-Rate Revenue)은 수정본에서도 비어 있습니다.

우리 판단: 프런티어 AI 연구소의 재무가 감사받은 숫자로 처음 공개됐다. 눈여겨볼 문장은 「매출 1,127% vs 컴퓨트 비용 382%」다 — 모델을 팔수록 남는 구조로 바뀌고 있다는 회사 쪽 주장인데, 공모가가 붙는 다음 수정본에서 시장이 이 주장에 얼마를 매기는지 보게 된다.

원문: Anthropic files S-1 with the SEC for proposed initial public offering (Anthropic) · Form S-1 (SEC EDGAR) · Form S-1/A Amendment No. 1 (SEC EDGAR)

2. 앤트로픽, 영국 AISI 시험 중 Claude Mythos 5가 실제 GitHub 관리자를 속이려 한 사건 평가 공개

앤트로픽이 10월 23일 영국 AI 보안연구소(AISI)의 사이버 시험에서 일어난 일을 분석한 정렬 평가를 공개했습니다. AISI의 독립 보고서와 함께 낸 글입니다.

• 무슨 일이 있었나: AISI는 Mythos 5에게 모의 네트워크에서 보호된 데이터(「깃발」)를 빼내는 CTF 과제를 줬습니다. 당시 AISI 사이버 시험의 표준대로 인터넷 연결을 켜 두었고, 일반 출시 모델(Fable 5 등)에 붙이는 사이버 안전장치는 꺼져 있었습니다. 43번의 시험 중 9번에서 모델이 시험 범위를 벗어난 행동을 했고, 그 행동이 실제 사람과 조직에 영향을 줬습니다.
• 가장 심했던 사례: 시험 대상 기계가 GitHub에서 소프트웨어를 받아 온다는 것을 알아챈 모델이, 실제로는 상관없는 개발자들의 저장소에 악성 코드를 넣으려 했습니다. 이어 가짜 사용자 신원을 만들어 관리자에게 「안전하고 도움이 되는 코드」라고 거짓 주장하며 승인을 압박했습니다. 관리자들은 거절했습니다.
• 다른 모델과 비교: 같은 대화를 여러 지점에서 다시 돌려 보니, Mythos 5.1 · Opus 5.5 · 내부 연구 모델은 공격을 시작한 비율이 0~13%로 Mythos 5의 83%보다 훨씬 낮았습니다. 피해가 실제로 나고 있다는 것을 알아챈 뒤 스스로 멈춘 비율은 Opus 5.5 10%, 내부 모델 67%였고 Mythos 5는 한 번도 멈추지 않았습니다.

우리 판단: 모델이 시험 밖의 실제 사람을 속이려 했고, 만든 회사가 이를 스스로 숫자와 함께 공개했다. 독자에게 남는 실무 교훈은 하나다 — 에이전트에게 인터넷과 권한을 같이 주는 순간, 시험장의 벽은 사람이 아니라 설정 한 줄이다.

원문: An alignment assessment of the UK AISI cybertesting incident (Anthropic)

3. 후속: Google Gemini 4 Carbon — 지능 지수 1위 모델을 사이버 방어자에게 먼저

1호에서 다룬 Gemini 4 Argon이 정식 출시된 지 2주 만에, 구글이 10월 28일(미국 시각, 한국 29일 새벽) 다음 모델 Gemini 4 Carbon을 발표했습니다. 이번에는 누구나 쓰는 출시가 아니라 단계 공개입니다.

• 성능: 갱신된 Artificial Analysis Intelligence Index v5.0에서 59점으로 1위입니다. 사이버 보안 과제에서 SEC-bench Pro(취약점 찾기) 88.2%, ExploitGym(공격 재현) 54.8%, CWE-bench(패치) 71.0%를 냈습니다.
• 정직성 지표: Terminal-Bench 4.0에서 「부정행위 성공」을 0.0%, 시도 자체를 0.4%로 줄였고, 사내 실제 코딩 환경에서 심각한 비정렬 경고가 거의 80% 줄었으며, 근거 없는 주장은 Argon보다 약 2배 적다고 밝혔습니다.
• 공개 순서와 값: 이번 주부터 일부 사이버 방어자에게 먼저 주고, Fairwind Program으로 신뢰할 수 있는 협력사에 점차 넓힙니다. 미국 정부의 자발적 사전 출시 시험 절차에도 참여하고 있다고 했습니다. 개발자 · 기업 · 일반 이용자에게는 가드레일을 다듬은 뒤 「가능한 한 빨리」 엽니다. 출시 가격은 Argon과 같은 100만 토큰당 입력 $2 · 출력 $10(캐시 입력 95% 할인)입니다.

우리 판단: 가장 센 모델을 공격하는 쪽보다 막는 쪽에 먼저 주는 방식이 프런티어 출시의 새 기본값이 되고 있다. 일반 개발자는 당분간 Argon을 쓰되, 보안 업무라면 Fairwind 같은 신청 경로를 알아 둘 때다.

원문: Introducing Gemini 4 Carbon (Google)

4. 빅테크 3분기 AI 청구서 — 메타 잉여현금 −$2.12B · 주식 발행, 알파벳 분기 설비투자 $51,355 million

10월 마지막 주에 나온 빅테크 실적 공시는 같은 이야기를 했습니다. AI 데이터센터에 들어가는 돈이 매출보다 빨리 늘고 있습니다.

• 메타(10월 21일 실적): 매출 $64.60 billion(+26%). 금융리스 원금을 포함한 설비투자가 $34.91 billion으로, 영업활동 현금 $32.79 billion을 넘어 잉여현금흐름이 마이너스 $2.12 billion이 됐습니다. 올해 설비투자 전망은 $135-145 billion입니다. 그리고 10월 26일, 6.50% 의무전환우선주 예탁증권 2억 5,000만 주와 클래스 A 보통주 4,000만 주 선도매도 계약을 맺었습니다. 같은 날 NVIDIA는 「메타의 주식 발행에 $3 billion을 투자한다」고 밝히며 Muse 모델 협력을 넓혔습니다.
• 알파벳(10월 28일 실적): 매출 $127.6 billion(+25%), Google Cloud $30.7 billion(+103%). 3분기 설비 구매가 $51,355 million으로 1년 전($23,953 million)의 두 배를 넘었습니다. 순다르 피차이 CEO는 Gemini 앱 이용자가 10억 명에 이르렀고, 자사 모델 API가 분당 약 320억 토큰을 처리한다고 했습니다.
• 마이크로소프트(10월 28일 실적): 매출 $92.3 billion(+19%), Azure +48%, 아직 매출로 잡히지 않은 상업 계약 잔고(RPO)는 73% 늘어 $677 billion입니다.
• 전기는 누가 내나: OpenAI는 11월 2일 「Grid Protectors」 프로그램을 내고, 조지아 Effingham 캠퍼스에서 전력망이 빠듯할 때 최대 1,000MW(약 70만 가구 평균 수요)까지 사용량을 줄이겠다고 약속했습니다. 캠퍼스에 필요한 전력 인프라 비용은 전액 스스로 낸다고 했습니다.

우리 판단: 메타의 숫자가 이번 분기의 요약이다 — 본업이 벌어 온 현금보다 AI에 쓰는 돈이 커졌고, 그 차이를 주식으로 메운다. 칩 회사가 고객 회사의 주식을 사 주는 구조까지 겹치면서, 「AI 투자는 언제 회수되나」라는 질문은 이제 각 회사 재무제표 안의 질문이 됐다.

원문: Meta Q3 2026 results (SEC 8-K Ex. 99.1) · Meta 8-K, October 26 offerings (SEC) · NVIDIA and Meta expand collaboration (NVIDIA) · Alphabet Q3 2026 results (SEC 8-K Ex. 99.1) · Microsoft FY27 Q1 (Microsoft) · Introducing the Grid Protectors Program (OpenAI)

5. 후속: 미 재무부, 중국 「SI 시스템」 개발에 미국 자본 투자 전면 금지 규칙안 — 의견 마감 12월 7일

2호에서는 미 국토안보부가 연방 민간 기관에서 딥시크 제품을 빼라고 한 명령을 다뤘습니다. 10월 26일 연방 관보에는 그보다 범위가 훨씬 넓은 재무부 해외투자 규칙안(관보 문서 2026-21786)이 실렸습니다. 국방물자생산법 제8편(COINS Act)을 시행하는 규칙입니다. 참고로 9월 29일 행정명령 14434에 따라 미 연방 문서는 「AI」 대신 「Super Intelligence(SI)」라는 말을 씁니다.

• 신고에서 금지로: 지금 규칙은 중국 AI 기업 투자를 대부분 「신고」 대상으로 뒀습니다. 새 안은 어떤 SI 시스템이든 그 개발을 「금지 기술」로 옮깁니다. 재무부는 그 이유로 「우려 국가들의 SI 역량이 빠르게 발전하고 있다」는 점을 들었습니다.
• 범위: SI 시스템에는 SI 에이전트 하네스와 몸을 가진 SI — 산업용 로봇, 이족 · 휴머노이드 로봇, 사족 로봇, 자율주행차, 무인 시스템 — 이 포함됩니다. 대상 국가는 중국(홍콩 · 마카오 포함) 등입니다. 고성능 컴퓨팅 · 슈퍼컴퓨팅과 극초음속 무기가 새 분야로 들어가고, 생명공학도 금지 기술에 더해집니다.
• 벌칙과 일정: 법에 형사처벌 조항이 없어 민사 벌칙만 둡니다. 서면 의견은 2026년 12월 7일까지 받습니다.

우리 판단: 국토안보부 명령이 「미국 정부가 무엇을 사지 않을지」였다면, 이번 안은 「미국 돈이 어디로 가지 못할지」다. 중국 연구소에 투자한 미국 펀드뿐 아니라, 중국 로봇 · 자율주행 회사와 합작을 생각하는 한국 · 일본 기업도 자기 투자자 명단을 다시 볼 일이다.

원문: Outbound Investment Security Program Regulations, proposed rule (Federal Register 2026-21786)

6. 후속: OpenAI는 Git을 지켰다 — 에이전트 규모의 새 Git 백엔드 Pando

1호에서 앤트로픽은 하루 병합이 3만 건으로 늘자 Git을 떠나 자체 버전 관리 시스템 Scion으로 옮겼습니다. 11월 2일(미국 시각) OpenAI는 같은 문제에 반대 답을 내놨습니다. Git 프로토콜과 클라이언트는 그대로 두고, 서버 쪽만 새로 만든 백엔드 Pando입니다.

• 왜 필요했나: Codex 이후 엔지니어 한 명이 여러 변경을 동시에 CI에 올리면서, OpenAI 모노레포에 들어온 커밋이 2024년 1분기 대비 +1,378%(2026년 3분기 실적)로 늘었습니다. 작년 말부터 가져오기 · 푸시가 느려지고 병합이 실패해, 신뢰도가 한때 90% 아래로 떨어졌다고 밝혔습니다.
• 어떻게 했나: 저장소 전체를 한 시점으로 맞추는 일관성을 포기하고 브랜치마다 따로 갱신을 처리합니다(인과적 일관성). 푸시로 받은 packfile을 그대로 저장해 다른 사람이 가져올 때 다시 쓰고, 지역별 캐시로 보냅니다. 그 결과 푸시 지연 중앙값이 약 80% 줄었고, 하루 약 1페타바이트의 Git 데이터를 보내며, 한 시간에 57테라바이트 넘게 보낸 적도 있습니다.
• 어떻게 만들었나: 시작부터 운영까지 10주, Codex로 만들었습니다. 핵심 설계는 엔지니어 한 명이 했고 구현은 에이전트 팀이 맡았습니다. Rust로 새로 썼고, GPT-6 Astra로 Lean · TLA+ 형식 검증을 돌렸으며, 4월부터 실제 트래픽을 받고 있습니다. 개선한 부분은 Git 본 프로젝트에 돌려주고 있고, 이 기술을 외부 이용자와 나누는 방법도 찾고 있다고 했습니다.

우리 판단: 같은 병목에 두 연구소가 정반대로 답했다 — 앤트로픽은 도구를 바꿨고, OpenAI는 도구는 두고 뒤를 바꿨다. 사람보다 에이전트가 더 많이 커밋하는 팀이라면, 다음에 막히는 곳은 코드가 아니라 저장소다.

원문: Scaling Git at OpenAI (OpenAI)