OpenAI·Anthropic에서 일한 전 YC 창업자, 최소 105명

 (joinedanthropic.com)
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  • 스타트업 인수나 폐업 이후의 경로를 추적한 결과, YC 창업자 최소 105명이 OpenAI 또는 Anthropic에서 일한 것으로 집계됨
  • 과거 CEO·CTO였던 이들도 현재는 Member of Technical Staff가 가장 많으며, 63명으로 전체의 60%를 차지함
  • 직무별로는 연구·안전 10명, 시장 진출·파트너십 8명, 리더십 7명, 데이터·제품·디자인 6명이며, 나머지 11명은 기타 또는 비공개로 분류됨
  • Sam Altman과 Tom Brown을 비롯해 GPT-3 API, o1, GPT-4V, Claude Code, Claude API·SDK, 검색 평가와 RAG 등 주요 기술·제품 개발에 참여한 창업자들이 포함됨
  • YC 배치별로는 2024년 14명, 2020년 13명, 2012년 11명이 두드러지지만, YC 스타트업을 두 번 창업한 사람은 각 배치 연도에 중복 집계됨

YC 창업자 105명의 이동 경로

  • 2026년 7월 14일 기준 105개의 고유 창업자 경로를 집계했으며, 공개 표에는 이 가운데 20명이 표시됨

  • OpenAI로 이동한 창업자

    • Sam Altman: Loopt S05 창업 후 OpenAI CEO를 맡고 있음
    • Emmett Shear: Twitch / Justin.tv W07 창업 후 2023년 한 주말 동안 OpenAI를 이끌었으며, 현재는 전 구성원임
    • Brian Fioca: RescueTime W08 창업 후 응용 평가 업무를 담당함
    • Gabor Cselle: reMail W09 창업 후 OpenAI 전략 업무를 맡았고, 이후 Google Workspace GenAI로 이동함
    • EP Elfred Pagan: Stackq S09 창업 후 Member of Technical Staff로 근무함
    • Joe Gershenson: GazeHawk S10 창업 후 스타트업을 운영하다가 2026년 OpenAI로 이동함
    • Eric Zhang: Flotype W11 창업 후 Member of Technical Staff로 근무 중임
    • Sridatta Thatipamala: Flotype W11 창업 후 검색 평가와 RAG·에이전트 AI를 담당함
    • Sean Grove: Zenbox S11와 OneGraph S18 창업 후 사후 학습과 정렬을 담당했으며, 이후 Linzumi를 창업함
    • Christopher Berner: Carsabi W12 창업 후 Distinguished Engineer로서 로보틱스와 차세대 소비자 하드웨어를 이끌고 있음
    • Michael Petrov: Couple W12 창업 후 GPT-3 API와 응용 AI의 기술 작업을 주도함
    • Alex Karpenko: Midnox W12 창업 후 Research Engineer로 근무하며 o1과 GPT-4V의 핵심 기여자로 참여함
    • Alexei Karpenko: Midnox W12 창업 후 핵심 제품 담당 Member of Technical Staff로 근무함

  • Anthropic으로 이동한 창업자

    • Peter Lai: Crocodoc W10과 Emburse W16 창업 후 프로토타이핑 팀의 Member of Technical Staff로 근무함
    • Brian Krausz: GazeHawk S10 창업 후 Claude API·SDK와 플랫폼을 개발하는 제품 엔지니어로 일하고 있음
    • Tom Blomfield: GoCardless S11와 Monzo Bank 창업 후 Tom Brown과 Anthropic 컴퓨트 팀에서 근무함
    • Tom Brown: Grouper W12 창업 후 Anthropic 공동 창업자 겸 Chief Compute Officer를 맡고 있음
    • Igor Kofman: HackPad W12 창업 후 Claude Code 기술 리드이자 Member of Technical Staff로 근무함
    • Chris Lloyd: Minefold W12 창업 후 Claude Code의 TUI 렌더링을 담당함
    • Kevin Kelley: SolidStage W12 창업 후 Member of Technical Staff로 근무 중임

기술 실무직 집중과 YC 배치 분포

  • 현재 또는 최근 역할은 과거의 CEO·CTO 직함보다 기술 실무직에 집중됨
    • Member of Technical Staff: 63명·60%
    • 기타 또는 비공개: 11명·10%
    • 연구·안전: 10명·10%
    • 시장 진출·파트너십: 8명·8%
    • 리더십: 7명·7%
    • 데이터·제품·디자인: 6명·6%
  • YC 배치별 인원은 2005년 1명, 2006년 0명, 2007년 1명, 2008년 1명, 2009년 2명, 2010년 3명, 2011년 4명, 2012년 11명, 2013년 5명, 2014년 2명, 2015년 3명, 2016년 5명, 2017년 7명, 2018년 8명, 2019년 8명, 2020년 13명, 2021년 8명, 2022년 7명, 2023년 6명, 2024년 14명, 2025년 1명임
    • 두 개의 YC 스타트업을 창업한 사람은 두 배치 연도에 모두 포함되므로, 배치별 합계는 고유 창업자 수와 직접 일치하지 않음
  • Startups.RIP은 스타트업 실패 원인 가운데 하나로 시기를 꼽으며, 1,841개의 스타트업 사후 분석에서 다시 시도할 수 있는 검증된 아이디어를 탐색하도록 구성돼 있음

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GN⁺   [-]
Hacker News 의견들

  • YC 디렉터리 기준으로 지금까지 창업자는 약 13,000명이며, 그중 105명만 살펴보는 건 너무 작은 표본이라 이 데이터만으로는 별 의미가 없음

    • 더 흥미로운 건 대형 조직에서 핵심 리더 역할을 맡던 사람들이 Anthropic의 개별 기여자(IC) 로 얼마나 많이 옮겼는지임
    • 지금은 기수당 약 150명씩 연 4회 선발하므로 105명은 극히 일부에 불과함
    • 이 분석의 우스꽝스러움을 다른 각도에서 보면, 조사 대상의 약 1%가 Sam Altman의 OpenAI 창업 하나로 채워짐
    • 이들의 소득 분포가 어떤지 궁금함
    • 13,000명 가운데 같은 회사에서 일하게 된 사람이 100명에 가까운 다른 사례가 전혀 없다면 이야기가 달라질 수 있음

  • 자기 업무에서 AI를 어떻게 평가하든, 경제 전체가 AI에 모든 것을 거는 현상은 상당히 우려스러움
    경제성이 기대에 못 미쳐 시장 붕괴로 이어질 가능성과 AI 개발의 부정적 외부효과뿐 아니라 기회비용도 큼. 너무 많은 인재와 자원이 LLM 개발·운영에 투입되면서 다른 사업과 연구 기회가 탐색되거나 투자받지 못하고 있음

    • 똑똑한 인재가 광고 노출을 극대화하려고 소셜 네트워크와 비슷한 서비스를 만들던 이전 상황보다는 이쪽이 나음. 그 후유증도 아직 감당하고 있음
    • 이런 헤드라인만 보면 그렇게 느낄 수 있지만, LLM 기업과 데이터센터 건설까지 포함해도 경제의 일부일 뿐이며 투자금은 훨씬 넓게 분산됨. 이 회사들은 청약이 넘쳐 투자자들이 원해도 배정받기 어려울 정도임
      YC 창업자가 극소수 정예라고 생각한다면 최근 기수 규모를 보지 못한 것일 수 있음. YC 창업자는 수만 명이고, 그중 대형 기술 기업 두 곳에 합류한 100명을 나열하는 것만으로는 아무것도 입증되지 않음. 전체의 약 1%에 불과하며, YC 스타트업은 자주 실패하고 구성원과 창업자는 다른 스타트업으로 옮김. 웹사이트가 대단한 현상처럼 포장하지 않았다면 거의 주목할 가치도 없는 수치임
    • 또 다른 위험은 이 신산업에 걸린 돈이 너무 커서, 산업이 축소되거나 붕괴할 때 닷컴 붕괴와 같은 방식으로 끝나지 않을 가능성임. 투자자들은 무슨 대가를 치르더라도 자본을 보호하려 할 수 있고, 막강한 영향력을 이용해 정책에도 영향을 줄 수 있음. 산업이 성장하든 실패하든 납세자가 승자가 되기는 어려워 보임
    • 여기서 말하는 “경제 전체가 AI에 베팅한다”는 건 주식시장처럼 숫자가 올라가는 의미의 경제에 가까움. 일자리와 주거·식량을 제공해 대중의 삶을 지탱하는 의미의 경제와는 다름
    • 기회비용 논리는 별로 설득력 없으며, 현재의 베팅은 기대값이 양수로 보임
      상위 10%의 성공 가능성은 현재 주가에 반영된 수준보다 훨씬 크고, 하위 10%의 결과도 많은 투자자가 큰돈을 잃은 뒤 구축된 인프라를 토대로 수십 년간 새 기업이 성장한 2000년과 비슷해 보임. 실패하더라도 기술이 Sol/Fable보다 크게 발전하지 못하고 기존 모델 가격만 낮아지는 정도임. AI 거품이 꺼져도 장기 GDP 곡선에서는 닷컴 붕괴처럼 작은 흔들림으로 남을 가능성이 큼

  • 이 분석은 OpenAI나 Anthropic으로 간 창업자만 다루므로 제목의 결론을 입증하지 못하지만, 설령 맞더라도 놀랍지는 않음
    Sam Altman은 YC 대표였으므로 면접 밖에서 이미 성과를 확인한 YC 인재를 많이 채용하는 게 자연스러움. 회사 A에서 B로 옮긴 사람이 A의 뛰어난 인재를 데려오는 일은 어디서나 벌어지며, 여기서는 직원 대신 창업자라는 차이만 있음

  • YC 창업자는 수만 명이고 Anthropic과 OpenAI보다 Google이나 Facebook에 간 사람이 더 많을 수도 있음. 105명 표본이 무엇을 보여주는지 불분명함

    • YC를 비밀스러운 최상류층 집단처럼 취급하지만, 실제로는 괜찮은 액셀러레이터 가운데 선발 기준이 덜 까다로운 편일 가능성이 큼

  • 업계 직책은 현금 흐름에 접근할 수 있는 정도를 결정하는 계층 구조와 같음. 소프트웨어 엔지니어 승진 사다리를 오르는 것보다 YC 창업자가 되는 편이 상위 계층을 빠르고 효율적으로 확보하는 길임
    상위 계층은 대대손손 이어질 부에 접근하고, 하위 계층도 업계 밖의 평균적인 사람보다는 형편이 나음. 일단 상위에 들어가면 떨어지지 않고 돈이 몰리는 곳을 따라다니며 가져가는 작은 계급사회처럼 보임

    • 소프트웨어 엔지니어 승진과 YC 창업을 모두 해봤고 두 경로를 택한 사람도 많이 봤지만, 창업이 가장 효율적인 길은 아님. 실패한 스타트업 두 곳, 주 80시간씩 일한 10년, 몇 차례의 자금 고갈 위기는 겉에서 보이지 않기 때문에 그렇게 믿는 것임
      Jensen Huang조차 제정신이라면 회사를 시작하지 않을 것이라고 말함: https://www.cnbc.com/amp/2024/05/11/jensen-huang-i-didnt-kno...
    • YC는 5,000개가 넘는 회사에 투자했으므로 회사당 공동 창업자가 2~3명이라면 총 1만~1만5천 명임. 이들 대다수는 대대손손 이어질 부를 만들지 못함
      문을 닫거나 간신히 버티거나 창업자가 평범한 직장으로 돌아간 회사는 미화되지 않지만, 특히 최근의 다수 분산 투자식 기수에서는 이런 결과가 훨씬 흔함
    • 대형 기술 기업에서 일하며 매주 YC 창업자들의 지원서를 거절하고 있음. 대부분 실패 중인 회사 때문에 빈털터리가 되어 FAANG의 편안한 중급 엔지니어·관리자 자리를 원함. 소수의 성공한 창업자 때문에 인식이 왜곡됐지만, 99%는 평균적인 기업 엔지니어보다 결과가 나쁨
    • 창업자 중 극소수가 시리즈 A까지 가서 큰 팀을 키웠다면 경력상 이점이 생길 수 있지만, 대다수처럼 시드 단계를 넘지 못하거나 시드 투자조차 받지 못하면 이후 구직은 인맥이 전부가 됨. NBA 주전이 농구 코치직을 얻는 좋은 방법이라고 말하는 것과 비슷함
      취업이 목표라면 스타트업을 시작하지 말고 바로 취업하는 편이 나음. 창업으로 많은 것을 배울 수는 있지만 그 역량은 직접 판매하기 어렵고, 대부분의 창업자는 시작할 때 아무것도 모르므로 “많은 경험”도 상대적인 표현임

  • 이 회사들이 왜 이런 사람들을 채용하며, 그 관행이 채용 기준과 자본 낭비에 관해 무엇을 보여주는지 궁금함
    YC 스타트업을 하던 사람이 Slurm, 집합 통신(collectives), NUMA 시스템, RDMA, 컴파일러, 시스템 프로그래밍, HPC 성능 추정·측정, CUDA, ROCM, GPGPU·가속 컴퓨팅을 전문적으로 다뤘을 가능성은 극히 낮지만, 이것들이 두 회사의 핵심 사업임. 자금이 풍부해 대규모 채용을 하는 건 놀랍지 않지만, 국립 연구소의 HPC 전문가를 데려오는 대신 “반려견을 위한 Uber” 같은 눈속임 앱을 만들던 사람들을 고른 점은 의외임

    • YC가 또 다른 “반려견을 위한 Uber”나 회의에 빨리 참여하게 해주는 월 10달러짜리 Touch Bar 버튼에 왜 투자하는지에도 같은 질문을 할 수 있음
      YC는 아이디어보다 사람에 더 투자하므로, 적어도 많은 경우 좋은 배경과 연령 대비 뛰어난 역량을 갖춘 사람이 바보 같은 아이디어를 만들고 있을 뿐 취업 경쟁력은 충분함. 다른 요인도 있겠지만, YC에 들어갈 만큼 뛰어난 사람이 좋은 직장도 얻는 데에는 정당한 이유가 있으며 길거리에서 무작위로 뽑은 창업자와는 다름
    • 상위권 YC 창업자는 실제로 상당히 유능하며, 심층 인프라나 연구 분야가 아니더라도 강한 실행력과 기업가적 역량은 이런 회사에서 큰 도움이 됨
    • AI 스타트업의 실제 AI 기술은 끊임없이 범용화될 위험이 있음. 기업의 생존은 고객을 유치하고 경쟁사로 옮길 수 없도록 자사 제품에 묶어두는 능력에 달려 있음
      방어력이 없는 스타트업을 운영해본 사람이라면 이 영역에 관련된 역량을 갖췄을 가능성이 큼
    • 이 회사들은 HPC 전문가도 채용하고 있음. 커뮤니티가 작고 외부에 잘 알려지지 않을 뿐임
      이 100명은 연구소 전체 인력의 아주 작은 비중이며, 연구소 직원 중 상당수는 모델 자체를 만드는 대신 모델 위에 제품을 구축함
    • 해당 기술들과 전통적인 딥러닝·기계학습 경험이 있는데, 지금이라도 경쟁에 뛰어들 가치가 있는지 궁금함. 실제 채용 대상이 인맥이 풍부한 현지 네트워크 내부자뿐인지도 의문임

  • 여전히 LLM보다 매일 더 자주 사용하는 서비스를 만드는 사람들이 남아 있기를 바람. 다만 결국 대부분의 창업자는 돈이 몰리는 곳을 따라가는 듯함

    • 보통의 인수 발표문을 믿자면, 이들은 오직 고객을 더 잘 지원하기 위해 인수되는 이 시대의 이타적인 숨은 영웅들임

  • 다음 쿼리처럼 대상을 골랐다면 선택 편향이 있는 것 아닌가 싶음
    SELECT * FROM yc_founders WHERE employer IN ('OpenAI', 'Anthropic');
    YC 창업자가 7,000명이라면 그래프는 그중 1.5%만 보여줌: https://www.ycombinator.com/investors

  • 이들이 엔지니어로 합류하는지 리더로 합류하는지 궁금함. Anthropic에는 Member of Technical Staff 역할만 있는데, VP 이상이었던 사람들이 엔지니어로 들어갔다면 내부에서 무엇을 만드는지 알고 싶음

  • YC가 5,000개 넘는 회사에 투자했고 이 페이지가 다루는 창업자는 100명뿐이므로, 제목에 “대부분”이라는 표현을 써서는 안 됨

    • 5,000개가 넘는다는 수치의 출처 링크가 필요함
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