이 회사가 뜨거운 이유는 제품보다도 ‘누가 만들고 있느냐’가 먼저 팔렸기 때문이다
Thinking Machines가 뜨거워진 첫 번째 이유는 제품 자체보다 창업자와 인재 조합이었다. Reuters에 따르면 Mira Murati는 OpenAI의 전 CTO였고, 2025년 7월 대규모 초기 투자 유치 당시 팀의 거의 3분의 2가 전 OpenAI 출신이었다. 제품과 매출이 없는 상태에서도 투자자들이 이 회사에 120억달러 가치를 붙인 것은, 이 회사의 첫 번째 상품이 기술보다 창업자 신호와 연구 인재 집결력이었다는 뜻에 가깝다. 시장은 이 회사를 통해 “누가 다음 프런티어 랩을 이끌 수 있는가”에 먼저 돈을 걸고 있었다.
Thinking Machines는 AI 앱 회사가 아니라 프런티어 AI 랩이다
이 회사를 일반적인 AI 스타트업처럼 보면 핵심을 놓친다. Thinking Machines는 특정 업무용 앱이나 생산성 툴 시장에서 경쟁하는 회사라기보다, 차세대 범용 AI를 연구하고 훈련하는 프런티어 랩에 가깝다. Reuters는 Mira Murati 이후에도 여러 전 OpenAI 핵심 인물들이 새 회사를 만들었고, Anthropic이나 SSI 같은 회사들도 거액을 조달하며 비슷한 경쟁 축에 올라섰다고 짚었다. 즉 지금 시장이 흥분하는 대상은 개별 앱 하나가 아니라, 누가 다음 세대 범용 AI의 연구 거점을 차지할 것인가다. Thinking Machines는 그 권력 경쟁의 한복판에 들어와 있다.
이 시장에서 가장 중요한 것은 모델 아이디어보다 연산 자원 조달력이다
여기서 핵심은 ‘연산 자원’이다. 이 글에서 말하는 연산 자원은 AI 모델을 실제로 훈련시키기 위해 필요한 GPU와 칩, 이를 돌릴 서버와 데이터센터, 전력, 네트워크, 그리고 그 모든 비용을 감당할 자본을 뜻한다. Thinking Machines가 2026년 3월 Nvidia와 맺은 계약은 이 시장의 본체를 잘 보여준다. Reuters에 따르면 이 회사는 Nvidia의 차세대 Vera Rubin 시스템을 활용해 최소 1기가와트 규모의 프로세서를 확보하게 됐고, 업계 관계자들은 이 정도 연산 규모가 미국 가정 75만 가구 전력 수준이며 비용으로는 약 500억달러 수준일 수 있다고 봤다. 결국 이 시장에서 중요한 것은 “무엇을 만들겠다고 말하는가”보다, 그 말을 실제로 훈련시킬 수 있는 칩과 전력과 돈을 확보했는가다.
그래서 지금 자본은 AI 아이디어보다 ‘연산 인프라를 감당할 수 있는 팀’으로 몰린다
Thinking Machines 사례가 상징적인 이유는, 이 회사가 단지 큰 투자를 받은 데 있지 않기 때문이다. Reuters는 Nvidia가 Thinking Machines에 투자하면서 동시에 칩도 공급했다고 전했고, OpenAI와 Anthropic에도 유사하게 자본과 GPU를 함께 공급해 왔다고 설명했다. 이 구조는 매우 중요하다. 프런티어 AI 시장에서는 투자금만으로 충분하지 않고, 그 자금이 다시 칩과 데이터센터 계약으로 연결돼야 한다. 그래서 이 시장의 강자는 아이디어가 좋은 팀이라기보다, 자본 조달과 연산 인프라 확보를 하나의 폐쇄 루프로 연결할 수 있는 팀이 된다. Thinking Machines의 급부상은 바로 그 구조 위에서 가능해졌다.
뜨거운 이유만큼 불안한 이유도 분명하다
다만 이 과열이 순수한 낙관만으로 설명되는 것은 아니다. Reuters에 따르면 Thinking Machines는 Nvidia와의 대형 계약을 체결한 시점 전후로 공동창업자 Barret Zoph와 Luke Metz가 OpenAI로 복귀하는 등 핵심 인재 이탈도 겪었다. 이건 이 회사만의 문제가 아니라, 프런티어 AI 시장 전체가 여전히 극단적인 인재 전쟁 위에 놓여 있다는 뜻이다. 다시 말해 이 시장에서 스타트업의 성장 조건은 제품 출시나 매출보다도 먼저, 핵심 연구자와 연산 인프라를 오래 붙잡아 둘 수 있느냐에 달려 있다. Thinking Machines가 가장 뜨거운 스타트업인 동시에 가장 불안정한 스타트업처럼 보이는 이유도 여기에 있다.
이 회사의 진짜 의미는 ‘좋은 AI 스타트업’이 아니라 ‘스타트업 시장의 변형’에 있다
Thinking Machines가 보여주는 것은 한 스타트업의 성공 가능성만이 아니다. 더 본질적으로 보면, 이 회사는 지금 스타트업 시장에서 무엇이 가장 비싼 자산으로 바뀌었는가를 드러낸다. 과거 스타트업은 제품을 만들고 사용자를 모은 뒤 자본을 얻는 순서로 성장했다. 하지만 Reuters가 전한 Thinking Machines의 사례는 정반대다. 먼저 거대한 자본을 조달하고, 그 자본으로 칩과 연산 인프라를 확보한 뒤, 나중에 제품을 공개하는 식이다. 이건 단순한 예외가 아니라, 프런티어 AI 시장이 점점 더 제품 시장이 아니라 연산 인프라를 둘러싼 선점 시장으로 바뀌고 있다는 신호다.
DIM의 해석
Thinking Machines의 가치는 아직 제품에서 나오지 않는다. 더 정확히 말하면, 이 회사의 현재 가치는 미래에 가장 큰 AI를 훈련시킬 수 있는 연산 자원과 자본의 약속에서 나온다. 그래서 이 회사를 단순히 “Mira Murati의 새 AI 스타트업”으로 보면 부족하다. Thinking Machines는 지금 스타트업 시장이 어디까지 변했는지를 보여주는 표지판에 가깝다. 제품과 사용자보다 먼저, GPU·칩·데이터센터·전력·투자금이 기업가치의 핵심이 되는 시장. 그 구조가 바로 이 회사의 본체다. Thinking Machines가 최근 가장 이슈가 되는 스타트업인 이유는, 이 회사가 새로운 제품을 보여줘서가 아니라 스타트업 시장 자체가 연산 인프라 권력전으로 바뀌고 있음을 가장 선명하게 보여주고 있기 때문이다.