Mira Murati

**미라 무라티(Mira Murati)**는 알바니아계 미국인 인공지능 연구원이자 기업가로, OpenAI의 전 최고기술책임자(CTO)로서 ChatGPT 및 DALL-E와 같은 생성형 AI 모델 개발의 핵심 인물로 널리 알려져 있습니다. 그녀는 협업 가능하고 맞춤 설정이 가능한 AI 시스템 개발에 중점을 둔 AI 연구 및 제품 회사인 Thinking Machines Lab의 설립자이자 CEO입니다. 2026년까지 무라티는 인공지능 분야에서 가장 저명한 리더 중 한 명이 되었으며, _Fortune_과 같은 매체의 프로필에 소개되었고 Time지가 선정한 'AI 분야에서 가장 영향력 있는 100인' 명단에 포함되었습니다.^[9]​^[10] Time지의 2026년 프로필은 그녀의 접근 방식을 첨단 모델이 배포되고 사용되는 방식에서 인간의 주체성을 보존하는 맞춤형 AI 시스템을 우선시하는 것으로 특징지었습니다.^[10]​

초기 생애

미라 무라티(Mira Murati)는 1988년 12월 16일 알바니아 블로러(Vlorë)에서 태어났습니다.^[9] 16세 때 그녀는 유나이티드 월드 칼리지(United World Colleges)의 장학금을 받고 캐나다로 이주하여, 수십 개국의 학생들이 모이는 밴쿠버 아일랜드의 국제 학교인 피어슨 칼리지(Pearson College)에 입학했습니다.^[9] 부모님이 모두 고등학교 문학 교사로 재직하던 알바니아의 전체주의 공산 정권 하에서 성장한 그녀는, 당시 환경의 "지루함"이 지식에 대한 호기심과 컴퓨터를 만지는 것에 대한 열정을 키워주었다고 회상했습니다. 또한 수학과 과학에 대한 "본능적인 관심"을 바탕으로 학술 올림피아드와 경진 대회에 참여하게 되었다고 설명했습니다.^[1]​^[9]​

학력

무라티는 콜비 칼리지(Colby College)와 다트머스 대학교(Dartmouth College) 테이어 공과대학 간의 복수 학위 프로그램을 통해 고등 교육을 이수했습니다. 그녀는 2011년 콜비 칼리지에서 수학 학사 학위를 취득했으며, 2012년 다트머스 대학교에서 기계공학 학사 학위를 받으며 졸업했습니다.^[1]​^[9]​

경력

다트머스 대학교를 졸업한 후, 무라티의 초기 전문 경력은 2011년 도쿄 골드만삭스에서의 하계 분석가 인턴십과 2012년부터 2013년까지 조디악 에어로스페이스(Zodiac Aerospace)에서의 고급 컨셉 엔지니어 역할을 포함합니다.^[9] 그 후 그녀는 2013년 테슬라(Tesla)에 모델 X 프로그램의 시니어 제품 관리자로 합류하여 회사의 초기 단계 오토파일럿 기능을 담당했으며, 이 경험은 인공지능에 대한 그녀의 초기 관심을 불러일으켰습니다.^[1]​^[9] 2016년에는 증강 현실 스타트업인 리프 모션(Leap Motion)으로 자리를 옮겨 제품 및 엔지니어링 부사장으로 재직하며 인간-컴퓨터 상호작용 기술 발전에 집중했습니다.^[9]​

2018년 6월, 무라티는 선도적인 AI 연구 및 배포 기업인 OpenAI에 응용 AI 및 파트너십 부사장으로 합류했습니다. 이후 2020년 연구, 제품 및 파트너십 부문 수석 부사장이 되었고, 2022년 최고 기술 책임자(CTO)로 승진했습니다.^[9] 재임 기간 동안 그녀는 이미지 생성 시스템인 DALL-E, 대화형 AI인 ChatGPT, 프로그래밍 중심 모델인 Codex, 비디오 모델인 Sora를 포함한 AI 모델의 개발과 출시에서 중추적인 역할을 수행하며 OpenAI가 연구소에서 주요 상업 조직으로 성장하는 데 기여했습니다.^[1]​^[9] 그녀는 또한 OpenAI와 마이크로소프트 간의 중요한 130억 달러 규모 파트너십을 관리하는 데 핵심적인 역할을 했습니다.^[1] 2023년 11월, OpenAI의 리더십 불안정기 동안 그녀는 이사회에 의해 해임된 샘 알트만(Sam Altman)이 복귀하기 전까지 잠시 임시 CEO를 맡기도 했습니다.^[1]​^[9]​

무라티의 OpenAI 재직 시절은 인정과 논란을 동시에 불러왔습니다. 그녀는 2023년 포춘(Fortune)의 “가장 영향력 있는 여성 기업인 100인” 중 57위에 올랐고, 2024년 타임(Time)의 “AI 분야에서 가장 영향력 있는 100인”에 선정되었으며, 2024년 6월 다트머스 대학교는 인공지능 및 엔지니어링에 기여한 공로로 그녀에게 명예 이학 박사 학위를 수여했습니다.^[9] 다트머스 테이어 공과대학의 강연 행사에서 그녀는 “일부 창의적인 직업은 사라질 수도 있지만, 아마도 애초에 존재하지 않았어야 했을 수도 있다”는 취지의 발언으로 비판을 받았으며, 일부 관찰자들은 이를 자동화를 우려하는 노동자들에게 무신경한 발언으로 간주했습니다.^[9] 이 기간 동안 무라티는 AI의 잠재력과 위험에 관한 공적 담론에 자주 참여하며 AI 모델을 인간의 의도와 일치시키고 인류에게 봉사하도록 보장하는 것의 중요성을 강조해 왔으며, OpenAI와 같은 기업이 책임감 있는 AI 거버넌스를 구축하기 위해 규제 기관과 정부로부터 광범위한 의견을 수렴해야 한다고 주장해 왔습니다.^[1]​^[9]​

무라티는 2024년 9월 OpenAI를 떠나 2025년 2월 Thinking Machines Lab을 설립했으며, 맞춤형 모델과 인간-AI 협업에 집중함으로써 완전 자율형 폐쇄형 AI 시스템의 대안으로 새로운 회사를 포지셔닝했습니다.^[7]​^[1]​^[10]​

Thinking Machines Lab

2025년 2월, 미라 무라티(Mira Murati)는 인공지능 연구 및 제품 회사인 Thinking Machines Lab을 설립하고 CEO로 취임했습니다.^[4]​^[7] 그녀는 공동 창립자인 존 슐먼(John Schulman), 바렛 조프(Barret Zoph), 릴리안 웽(Lilian Weng), 앤드류 털록(Andrew Tulloch), 루크 메츠(Luke Metz)를 포함한 OpenAI 출신 동료들과 함께 회사를 세웠습니다.^[2]​^[1]​^[8] 이 연구소의 명시된 미션은 프런티어 AI 시스템을 더 널리 이해 가능하고 맞춤화 가능하며 보편적인 능력을 갖추도록 만드는 것이며, 완전 자율 시스템보다는 인간과 AI의 협업에 중점을 두고 있습니다.^[2]​

무라티는 Thinking Machines가 “대화, 시각, 그리고 우리가 협업하는 복잡한 방식”을 통해 인간과 상호작용하는 멀티모달 AI를 구축하고 있다고 설명했습니다. 또한 단순히 턴제 프롬프트에 의존하기보다 오디오, 텍스트, 비디오의 연속적인 스트림을 거의 실시간으로 처리하는 “상호작용 모델”을 개발하는 것으로 회사의 업무를 정의했습니다.^[4]​^[11]​^[12] 2026년 한 인터뷰에서 그녀는 이러한 시스템을 “2인용 자전거”에 비유하며, 고급 AI가 인간의 의사결정을 대체하기보다는 증강해야 하며 시스템 행동을 형성하는 과정에 사람을 지속적으로 참여시키는 것이 인간의 주체성을 보존하는 핵심이라고 주장했습니다.^[12]​^[10] Time지의 2026년 Time100 AI 프로필에서도 강력한 시스템이 특정 작업에 적응하는 방식을 인간이 통제할 수 있도록 하는 맞춤형 모델 구축에 대한 그녀의 집중을 강조했습니다.^[10] 이러한 전략의 일환으로, 회사는 사용자와 거의 실시간으로 협업하도록 설계된 TML-Interaction-Small이라는 멀티모달 상호작용 모델을 미리 선보였습니다.^[12]​

2025년 7월, Thinking Machines Lab은 기업 가치를 120억 달러로 평가받으며 20억 달러 규모의 시드 펀딩 라운드를 발표했고, 2026년 3월에는 모델과 인프라를 지원할 차세대 칩을 확보하기 위해 엔비디아(Nvidia)와 계약을 체결했습니다.^[3]​^[4]​^[10] 이후 금융 언론 보도에 따르면, 해당 계약은 다년 공급 계약에 따라 엔비디아의 베라 루빈(Vera Rubin) 시스템 최소 1기가와트(GW) 분량을 포함하며, 엔비디아를 수십억 달러 규모의 계획된 펀딩 라운드에서 가장 큰 참여자로 자리매김하게 했습니다. 이 라운드가 완료될 경우 Thinking Machines의 가치는 약 400억 달러에 달할 것으로 보고되었습니다.^[14] 2026년 7월, 회사는 첫 번째 일반 공개 AI 모델인 잉클링(Inkling)을 출시했습니다. 이는 비용과 성능의 균형을 맞춘 다재다능하고 효율적인 범용 모델로 설계된 오픈 웨이트(open-weight) 모델이며, 개발자가 다운로드하여 맞춤화할 수 있습니다.^[13]​^[10] Thinking Machines는 잉클링이 광범위한 벤치마크에서 강력한 성능을 발휘하도록 의도되었으나 현존하는 단일 최강 모델이 되는 것을 목표로 하지는 않는다고 밝혔으며, 잉클링을 더 개인화되고 상호작용 중심적인 시스템을 위한 빌딩 블록으로 제시했습니다.^[13]​^[10] 회사 자료와 언론 보도에 따르면 잉클링은 9,750억 개의 파라미터를 보유하고 있으며 이 중 410억 개의 활성 파라미터를 사용하는 시스템으로, 텍스트, 이미지, 오디오 입력을 지원하고 약 100만 토큰에 달하는 컨텍스트 창을 제공하는 것으로 알려졌습니다.^[13]​^[14]​

기술적 야망과 더불어, 이 회사는 리더십 및 조직적 과제에 직면해 왔습니다. Meta의 Superintelligence Labs는 Thinking Machines의 창립 연구원 여러 명을 영입했으며, 다른 직원들도 OpenAI와 같은 기업으로 떠나면서 막대한 자금을 지원받았지만 아직 신생 단계인 연구소의 인력 유지 능력에 대한 의문이 제기되었습니다.^[12]​^[13]​^[10] 2026년의 공개 보고서에 따르면, Tinker 출시 후 약 19개월 만에 Tinker 및 관련 미세 조정(fine-tuning) 서비스의 사용량이 증가하며 Thinking Machines의 연간 매출은 1억 달러를 약간 상회했으며, 고객들은 주로 컴퓨팅 사용량을 기준으로 비용을 지불했습니다.^[14] Murati는 이러한 인력 교체를 프런티어 AI 조직을 구축하는 과정에서 발생하는 압축된 변동성의 일부라고 공개적으로 규정했으며, 회사는 주로 회사가 제공하는 시스템과 도구에 의해 평가받아야 한다고 주장했습니다.^[11]​^[10]​

Tinker 제품 출시

2025년 10월, Thinking Machines Lab은 Tinker라는 이름의 첫 번째 제품을 출시했습니다. 이 제품은 맞춤형 프런티어 AI 모델을 생성하는 프로세스를 자동화하여 연구원, 개발자 및 기업이 고급 AI 미세 조정을 더 쉽게 이용할 수 있도록 설계되었습니다. Tinker에 대한 회사의 명시된 목표는 더 많은 사람들이 프런티어 AI 시스템을 실험하고 연구할 수 있도록 권한을 부여하는 것입니다.^[8]​^[9]​

Tinker는 GPU 클러스터 관리 및 대규모 학습 실행 안정화와 같은 복잡한 작업을 자동화합니다. 이를 통해 사용자는 지도 학습(supervised learning) 및 강화 학습(reinforcement learning)과 같은 방법을 통해 Meta의 Llama 및 Alibaba의 Qwen을 시작으로 오픈 소스 모델을 미세 조정할 수 있습니다. 출시와 동시에 회사는 초기에는 무료로 제공되었던 Tinker API에 대한 액세스 신청을 받기 시작했습니다. Murati는 이러한 도구를 더 널리 사용할 수 있게 함으로써 선도적인 AI 모델이 점점 더 폐쇄적이고 독점적으로 변하는 추세를 되돌리는 데 도움이 되기를 바란다고 밝혔습니다.^[8] Thinking Machines의 제품 포트폴리오가 확장됨에 따라 Tinker는 스타트업의 주요 수익원이 되었으며, 회사는 금융 업무에서 AI 성능을 향상시키기 위해 미세 조정을 사용하는 헤지펀드 Bridgewater Associates와 같은 기업 고객에게 이 도구를 판매했습니다.^[13] 2026년까지의 금융 언론 보고서에 따르면, Tinker 및 관련 미세 조정 서비스는 출시 후 약 19개월 만에 Thinking Machines의 연간 매출을 1억 달러 이상으로 끌어올렸으며, 고객들은 주로 워크로드에 소비된 컴퓨팅 리소스를 기준으로 비용을 지불했습니다. 이러한 수익 프로필은 대규모 잠재적 펀딩 라운드에 대한 투자자들의 관심을 뒷받침하는 근거로 인용되었습니다.^[14]​

자금 조달 및 기업 가치

2025년 7월, Thinking Machines Lab은 20억 달러라는 역사적인 시드 자금을 확보하며 기업 가치 120억 달러를 기록했습니다. 이는 벤처 캐피털 역사상 최대 규모의 시드 금융 라운드였습니다. 이번 펀딩 라운드는 Andreessen Horowitz (a16z)가 주도했으며, Accel, Advanced Micro Devices (AMD), Nvidia, Cisco, ServiceNow, Jane Street 등 저명한 투자자들이 추가로 참여했습니다. 알바니아 정부 또한 초기 투자자로 참여하여 이 스타트업에 880만 유로를 기부했습니다.^[3]​^[1]​^[4]​^[7] 2026년 3월, Thinking Machines는 프런티어 모델과 상호작용 중심 인프라에 전력을 공급하기 위한 차세대 칩 계약을 체결하며 Nvidia와의 관계를 확장했습니다.^[10] 이후 언론 보도에 따르면, Nvidia는 Thinking Machines의 기업 가치를 최소 400억 달러(투자 전 가치 기준)로 평가할 수 있는 50억60억 달러 규모의 펀딩 라운드에서 최대 참여자로 25억30억 달러를 투자하기 위해 논의 중인 것으로 알려졌으나, 이러한 수치는 완료된 거래가 아닌 제안된 조건을 반영한 것이라고 덧붙였습니다.^[14]​

팀 및 채용

Thinking Machines Lab의 팀은 널리 사용되는 AI 제품 및 오픈 소스 프로젝트에 기여한 숙련된 과학자, 엔지니어 및 제작자들로 구성되어 있습니다. 여기에는 ChatGPT, Character.ai, Mistral과 같은 오픈 웨이트 모델, 그리고 PyTorch, OpenAI Gym, Fairseq, Segment Anything과 같은 인기 있는 오픈 소스 프로젝트가 포함됩니다.^[2] 리더십 팀에는 CEO인 Murati, Meta에서 이직한 CTO Soumith Chintala, 수석 과학자 John Schulman이 포함되어 있으며, OpenAI에서 부사장을 역임한 Lilian Weng이 창립 멤버로 합류했습니다.^[12]​

이 회사는 인재 확보를 위해 매우 경쟁력 있는 보상을 제공하며 큰 주목을 받았습니다. 2025년 1분기 연방 고용 데이터에 따르면 Thinking Machines Lab은 기술 직원에게 45만 달러에서 50만 달러 사이의 기본 급여를 지급했습니다. 이 수치에는 추가적인 거액의 사이닝 보너스와 주식 보상이 포함되지 않았으며, 경쟁이 치열한 AI 인재 시장에서 최고 인재의 총 보상 패키지는 100만 달러 이상에 달하는 것으로 보고되었습니다.^[6] 2025년 7월, Meta의 Superintelligence Labs는 Thinking Machines Lab의 직원 12명 이상에게 접근했으며, 그중 한 명은 Meta에 합류하는 대가로 10억 달러가 넘는 제안을 받은 것으로 알려졌습니다.^[5] 이후 몇 달 동안 Meta의 연구소는 엔지니어 Joshua Gross를 포함한 Thinking Machines의 창립 멤버 여러 명을 성공적으로 영입했으며, 다른 연구원들은 OpenAI와 같은 조직으로 떠나면서 강력한 자금력과 인지도에도 불구하고 스타트업에 지속적인 인력 유지 과제를 안겨주었습니다.^[12]​^[13]​^[10] Murati는 인재 확보를 위한 치열한 경쟁과 직원 이직은 프런티어 AI 연구소를 구축하는 현실의 일부라고 공개적으로 주장하며, 회사의 성공은 원래 직원이 얼마나 남아 있느냐가 아니라 회사가 출시하는 모델과 도구에 의해 평가되어야 한다고 강조했습니다.^[11]​^[10]​