OpenAI의 꿈을 설계한 두 사람이 떠났다

하루에 10억 원씩 태우던 프로젝트가 문을 닫았다. 그리고 그것을 만든 사람들도 회사를 떠났다.

OpenAI는 지난주 금요일, 두 명의 핵심 인물이 동시에 퇴사한다고 발표했다. 동영상 생성 AI 소라(Sora)를 만든 연구자 빌 피블스(Bill Peebles)와, 과학 연구 이니셔티브 'OpenAI for Science'를 이끌었던 최고제품책임자 출신 케빈 웨일(Kevin Weil)이다. 여기에 엔터프라이즈 애플리케이션 부문 최고기술책임자 스리니바스 나라야난(Srinivas Narayanan)까지 가족과 더 많은 시간을 보내기 위해 회사를 떠난다고 내부에 알렸다. 사흘 사이에 세 명의 고위급 인사가 빠져나간 것이다.

무슨 일이 있었나

이번 퇴사는 OpenAI의 내부 전략 변화와 맞닿아 있다. 회사는 최근 이른바 '사이드 퀘스트(side quests)'—핵심 사업 외 실험적 프로젝트들—를 정리하기 시작했다. 그 첫 번째 희생양이 소라였다. 하루 운영 비용이 약 10억 원(100만 달러)에 달했던 이 동영상 생성 도구는 지난달 서비스를 종료했다.

케빈 웨일이 주도했던 'OpenAI for Science'도 비슷한 운명을 맞았다. 이 팀은 AI를 활용해 과학적 발견을 가속화하겠다는 목표 아래 2025년 10월 공식 출범했지만, 불과 수개월 만에 다른 연구팀에 흡수됐다. 웨일은 퇴사를 알리는 소셜미디어 게시물에서 "최고제품책임자에서 연구팀으로 옮겨 'OpenAI for Science'를 시작하기까지, 정신적으로 풍요로운 2년이었다"고 회고했다. 그는 퇴사 하루 전, 생명과학 연구와 신약 개발을 가속화하기 위한 새 모델 GPT-로절린드(GPT-Rosalind)를 팀과 함께 공개하기도 했다.

빌 피블스는 다른 메시지를 남겼다. 그는 소라가 "업계 전반에 걸쳐 동영상 분야에 막대한 투자를 촉발했다"고 평가하면서도, 이런 종류의 연구는 회사의 주류 로드맵에서 벗어난 공간이 필요하다고 강조했다. "엔트로피를 키우는 것이 연구소가 장기적으로 살아남는 유일한 방법"이라는 그의 말은, 현재 OpenAI의 방향성에 대한 완곡한 비판으로 읽힌다.

왜 지금, 왜 이 사람들인가

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OpenAI는 지금 엔터프라이즈 AI와 '슈퍼앱' 구축에 집중하고 있다. 기업 고객을 대상으로 한 안정적인 수익 모델, 그리고 일반 소비자를 끌어들일 통합 플랫폼이 당장의 과제다. 이 관점에서 보면, 하루에 10억 원을 소모하는 동영상 생성 서비스나 아직 상업적 성과가 불분명한 과학 연구 이니셔티브는 '선택과 집중'의 희생양이 될 수밖에 없다.

문제는 타이밍이다. OpenAI는 현재 기업 가치 3,000억 달러(약 420조 원) 수준의 평가를 받으며 투자자들의 기대를 한 몸에 받고 있다. 수익성과 성장성을 동시에 증명해야 하는 압박 속에서, '언젠가 세상을 바꿀지도 모를' 장기 연구보다 '지금 당장 돈이 되는' 제품이 우선순위에 오르는 것은 어쩌면 필연적인 수순이다.

OpenAI for Science 팀이 겪은 굴곡도 눈여겨볼 만하다. 웨일은 출범 초기 "GPT-5가 이전에 풀리지 않았던 에르되시 수학 문제 10개를 해결했다"고 트윗했다가, 해당 웹사이트 운영자에게 즉각 반박당하고 게시물을 삭제했다. 과학계의 엄밀한 검증 기준과 AI 업계의 마케팅 속도 사이의 간극이 그대로 드러난 사건이었다.

세 가지 시각으로 읽기

투자자 관점에서 이번 정리는 합리적으로 보인다. 불확실한 장기 프로젝트보다 검증된 수익 모델에 집중하는 것은 교과서적인 경영 판단이다. 실제로 소라 종료 소식이 알려진 후 시장의 반응은 크게 흔들리지 않았다.

연구자 관점은 다르다. 빌 피블스의 말처럼, 돌파구는 종종 주류 로드맵의 바깥에서 나온다. 소라 자체가 그 증거다. 이 도구는 상업적으로 성공하지 못했을지 몰라도, 동영상 AI 분야 전체의 투자와 연구를 촉진하는 촉매제 역할을 했다. 그 가치를 손익계산서로 측정하기는 어렵다.

한국 기업 관점에서도 이 흐름은 중요하다. 네이버, 카카오, 삼성 모두 자체 AI 모델과 서비스를 개발하고 있다. OpenAI처럼 자원이 풍부한 회사도 '선택과 집중'을 택했다면, 자원이 상대적으로 제한된 국내 기업들은 어떤 전략을 가져가야 할까? 모든 것을 직접 개발하는 대신, 특정 영역에서의 깊이를 선택하는 압박은 더욱 클 수밖에 없다.