세계에서 가장 AI에 진심인 회사를 만든 방법

직원 10명인 Spawn은 인건비의 30배를 AI 토큰에 지출하며 제품을 개발함. 최근 30일 동안 토큰 비용으로 310만 달러를 쓰고, 실질적인 코드 변경 7만 7,000건을 배포함 개발, 운영, 재무 등을 맡는 상시 AI 에이전트 조직을 운영함. 각 에이전트는 이름과 기억, 실제 시스템 권한을 갖고 담당 영역을 관리하며, 하루 수천 개의 보조 에이전트를 생성해 작업함 PR을 없애고 에이전트들이 같은 코드와 실제 제품을 통해 협업함. 15분마다 전체 테스트를 실행하고 매시간 배포하며, 문제가 생기면 새 에이전트가 감지하고 수정하는 순환을 유지함 사람에게 쌓이는 판단 요청도 AI가 처리함. 2년간의 대화와 결정에서 사람별 판단 원칙을 추출해 기존 결정으로 답할 수 있는 질문을 해결하고, 새로운 판단이 필요한 사안만 사람에게 넘김 사람은 제품을 직접 써보며 무엇을 만들고 무엇을 거절할지 결정하고, AI가 스스로 제안하지 못하는 대담한 목표를 설정함. 작은 개선을 반복하는 에이전트에게 구조를 바꿔 10~100배 도약할 방향을 제시하는 역할이 커짐 소수의 사람과 대규모 에이전트 조직 Spawn은 10명 규모로, 인건비의 30배를 AI 토큰에 지출하며 Anthropic에 거의 맞먹는 양을 배포한다고 밝힘 최근 30일간 실질적인 변경 7만 7,000건, 24시간 평균 시간당 약 108건을 사용자에게 전달함 지난달 토큰 지출은 310만 달러였으며, 창작자에게 무료로 제공하는 Opus 5.5 사용량을 제외해도 Anthropic 고객 상위 250곳 안에 듦 일반적인 기업이 대규모 인력에 AI 도구를 제공하는 것과 달리, 소규모 인간 팀과 대규모 에이전트 팀을 함께 운영함 다른 대기업 및 스타트업 경영자들과 비용을 비교한 뒤, 비용 차이가 AI를 사용하는 방식의 차이에서 비롯됐다고 판단함 고객들을 접하는 Anthropic 연구원은 Spawn이 Anthropic과 가장 비슷하게 일하는 고객이라고 평가함 상시 에이전트 조직 fleet의 각 구성원은 이름, 작업 기억, 실제 시스템 권한을 보유하고 약속한 일을 수행하며 특정 영역을 책임짐 담당 영역은 엔진, Savi, 운영, 재무, 버그 분류, 배포 등임 각 에이전트가 보조 에이전트 무리를 사용하며, 대부분의 날에 수천 개를 새로 생성함 사람 5명도 수정한 Claude Code를 직접 사용해 긴밀한 방향 조정이나 실험이 필요한 큰 프로젝트를 진행함 실시간 게임 엔진과 모델 성능의 전...