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OpenAI 재직 1년(2024.5~2025.6)을 마치고 나온 필자가 바라본 ‘내부 분위기’를 핵심만 추려 정리했습니다.

1. 입사·퇴사 배경  

• 스타트업 창업자였던 필자는 ‘AGI 개발 최전선’을 경험하고 싶어 합류, 1년 뒤 개인적인 ‘새 도전’ 욕구로 퇴사.  

• 개인적 드라마는 없었고, 오히려 다시 돌아갈 만큼 일 자체의 매력과 임팩트는 컸다고 평가.  

2. 조직 규모·구조  

• 1년 새 1,000명 → 3,000명으로 폭증. 필자도 입사 1년 만에 상위 30% ‘고참’이 됨.  

• 확장 속도가 너무 빨라 커뮤니케이션·프로세스·조직도는 늘 ‘공사 중’.  

• Slack 100% 문화: 사내 이메일은 사실상 없음.  

3. 문화 키워드  

• 바텀업 & 메리토크라시: 좋은 아이디어가 나오면 소수 인원이 바로 프로토타입 → 결과로 승부.  

• ‘계획’보다 ‘행동’ 우선. 방향이 맞다고 판단되면 대기업 규모임에도 바로 선회.  

• 팀 경계가 유동적. 필요한 인력이면 하루 만에 합류하기도.  

• 리더십 가시성 높음: sama, gdb 등 exec들이 Slack에 수시 등장.  

• GPU 비용이 모든 것의 자릿수 단위—작은 기능 하나도 구글 규모 인프라 비용과 맞먹기도.  

4. 대외 이미지와 실제  

• 언론·커뮤니티에서 비난이 많지만, 내부 구성원들은 “AI 혜택을 최대한 넓게 배포한다”는 미션을 진지하게 신봉.  

  - 최첨단 모델도 무료 체험·저가 API로 빠르게 공개.  

  - 안전팀(헤이트·바이오·자해·편향 등 실질 위험)에 인력 다수 투입.  

• ‘걱정은 하는데 실행이 없다’는 비판과 달리, 연구·제품·안전 세 축 모두에서 실제 리소스가 투입됨.  

5. 외부 시선과 비밀주의  

• 전 세계 언론·정부·경쟁사 집중 조명 → 내부 정보는 철저히 compartmentalize.  

• 트위터 반응에 민감: “회사 운영이 트위터 바이브로 굴러간다”는 농담이 있을 정도로, 화제 트윗은 바로 논의 테이블에 오름.  

6. 개발 환경  

• 거대 파이썬 모노레포 + FastAPI/Pydantic. Rust·Go 서비스도 점증.  

• 전부 Azure 상에서 구동; 사내에서 AWS 수준 서비스가 없어 직접 구현하는 경우 많음.  

• ‘코드가 의사결정’—아키텍처 위원회 대신 먼저 만들면 사실상 표준이 됨(중복 라이브러리 다수).  

• 빠른 증설 탓에 CI·테스트 속도가 느리고, sa-server 모놀리스에 기술 부채 누적 중.  

7. Codex 런칭 사례(2025)  

• 목표: “코딩 에이전트 2025 출시” → 7주 만에 MVP → 전 세계 공개.  

• 핵심 인력: 엔지니어 8, 연구자 4, 디자이너 2, PM 1, GTM 2.  

• 기능: 컨테이너 런타임·대규모 레포 다운로드 최적화·PR 자동 생성 등.  

• 결과: 출시 53일 만에 63만 개 공개 PR 생성(엔지니어 1인당 7.8만 PR).  

• 필자 표현: “대기업이 스타트업 속도로 움직일 수 있음을 목격한 경험.”  

8. 필자가 얻은 교훈  

• 대규모 소비자 브랜드는 ‘스위치만 켜도’ 트래픽이 폭발.  

• 대형 모델 학습은 실험(알고리즘·데이터 믹스) → 초대형 분산 러닝의 연속.  

• GPU 용량 산정은 ‘응답 지연·토큰 수’ 같은 UX 요구조건에서 역산해야 정확.  

• 개발자 수가 폭증하면 “실수 방지 기본 설정”과 “마스터 브랜치 청결”이 생존 필수.  

9. 총평  

• OpenAI는 ‘로스앨러모스 연구소’ DNA와 ‘세계 최대 소비자 앱’ DNA가 공존하는 보기 드문 조직.  

• 외부에 비친 부정적 이미지만큼 가볍지 않으며, 내부적으로는 ‘AI 혜택의 광범위한 배포’와 ‘실질적 안전 확보’를 매우 진지하게 다룸.  

• 동시에 트위터 여론, 시장 반응을 실시간으로 흡수할 만큼 민첩하고, 그 민첩성이 대기업임에도 여전히 최대 강점.