마지막 업데이트:
**앤드류 털록(Andrew Tulloch)**은 인공지능 및 머신러닝 엔지니어이자 연구자로, AI 스타트업 Thinking Machines Lab의 공동 창립자로 잘 알려져 있습니다. 그는 Meta와 OpenAI를 포함한 여러 저명한 기술 조직에서 연구직을 역임했습니다. 2024년 말에 Thinking Machines Lab을 공동 창립했으며, 2025년 10월 스타트업을 떠나 Meta의 Meta Superintelligence Labs 내 TBD Lab에서 근무하기 위해 다시 합류했습니다. 이후 2026년 9월 Meta를 떠나 Anthropic에 합류하여 추론 및 성능 팀에서 근무할 예정입니다.[9][10][3][2][7][8]
앤드류 털록은 2007년부터 2011까지 시드니 대학교에서 학부 과정을 마쳤으며, 수학 및 통계학을 전공하여 고등 수학 학사 학위를 취득했습니다. 그는 1등급 우등 졸업(First Class Honours)을 했으며, 이과 대학 최고의 우등생에게 수여되는 대학 메달(University Medal)을 받았습니다. 또한, 단과대 내에서 가장 높은 GPA를 달성하여 과학 성취상(Science Achievement prize)을 수상했습니다.[5]
학부 졸업 후, 털록은 2013년부터 2014년까지 케임브리지 대학교에 재학했습니다. 그곳에서 통계학 및 머신러닝을 전공하여 수리통계학 석사 학위를 취득했습니다. 그는 트리니티 칼리지에서 Mathematical Tripos의 Part III를 마쳤으며, 최고 등급인 Distinction으로 졸업했습니다. 학업 성적을 인정받아 시험에서 최고 점수를 기록한 공로로 트리니티 칼리지로부터 상을 받았습니다.[5]
2010년 11월부터 2012년 2월까지 털록은 호주 시드니의 골드만삭스에서 전략가(Strategist)로 근무했습니다. 이 역할에서 그는 외환, 원자재, 신용 자산 클래스 전반에 걸쳐 금융 상품 및 파생 상품을 개발하고 구조화했습니다. 또한 통계 및 계량 경제학 기법을 사용하여 기회를 포착하고 현금 주식, 주식 파생 상품 및 신용 파생 상품 전반에 걸쳐 통계적 차익거래(arbitrage) 거래 전략을 개발했습니다.[5]
앤드류 털록의 경력은 대규모 인공지능 및 머신러닝 시스템의 개발과 배포에 집중되어 왔습니다. 그의 초기 경력에는 현재 Meta의 일부인 Facebook AI Research Group의 연구원 역할이 포함됩니다. 이 기간 동안 그는 회사를 위한 머신러닝 시스템 구축에 참여했습니다.[5] 그의 개인 웹사이트에 따르면, 그는 Meta에서 머신러닝 시스템을 연구했으며 OpenAI에서 GPT-4o, GPT-4.5 및 o3의 훈련을 도왔습니다.[12] 그는 또한 OpenAI에서 연구원으로 근무하며 해당 분야의 전문성을 더욱 공고히 했습니다. 그의 기술적 역량에는 훈련 파이프라인, 추론 시스템 및 응용 머신러닝 개발이 포함되며, AI 모델을 연구 개념에서 대규모 프로덕션 환경으로 전환하는 데 중점을 두고 있습니다.[1]
Meta에서 털록은 프로덕션 환경에서 사용되는 추천 모델 및 추론 인프라를 포함한 대규모 머신러닝 시스템을 연구했습니다.[5][12] 그곳에서의 그의 작업은 훈련 파이프라인을 확장하고 연구 모델을 고처리량 서비스에 배포하는 데 중점을 두었습니다.[12]
그의 개인 웹사이트에 따르면, 털록은 이후 OpenAI에서 GPT-4o, GPT-4.5 및 o3의 훈련에 기여했으며, 이러한 대형 모델을 위한 기본 훈련 및 추론 시스템을 연구했습니다.[12] 그의 발표된 연구에는 ImageNet을 위한 대규모 확률적 경사 하강법(stochastic gradient descent), 데이터 센터에서의 딥러닝 추론, 신경망을 위한 저정밀도 또는 혼합 정밀도 훈련 및 추론 방법 등이 포함됩니다.[12]
2024년 말, 털록은 OpenAI의 전 최고 기술 책임자(CTO)인 미라 무라티(Mira Murati)와 함께 AI 스타트업 Thinking Machines Lab을 공동 창립했습니다. 이 회사는 개방형 AI 모델을 미세 조정(fine-tuning)하기 위한 플랫폼 구축에 집중했습니다. 털록의 스타트업 재임 기간은 짧았습니다. 2025년 10월 10일, 그는 동료들에게 회사를 떠난다고 발표했습니다. Thinking Machines Lab의 대변인은 그의 퇴사를 확인하며 털록이 "개인적인 사유로 다른 길을 가기로 결정했다"고 밝혔습니다.[1][4]
Thinking Machines Lab을 떠난 직후인 2025년 10월, 털록이 Meta에 재합류한다는 소식이 전해졌습니다.[6] 그의 채용은 Meta의 CEO 마크 저커버그가 최고의 AI 인재를 확보하기 위해 벌인 광범위하고 공격적인 영입 노력의 일환으로 언론에 보도되었습니다.[6][1] 털록이 이전에 Meta에서 머신러닝 시스템을 구축한 경험이 있었기 때문에, 이 행보는 재결합이자 새로운 시작으로 묘사되었습니다.[1] 보고에 따르면 Meta는 이전에 Thinking Machines Lab 인수를 시도했으나 실패하자 털록에게 직접 직책을 제안하며 접근했습니다.[3][11] 그의 복귀로 그는 Scale AI 창립자 알렉산드르 왕(Alexandr Wang)이 이끄는 Meta Superintelligence Labs 내에서 저커버그의 AI 전략의 핵심인 소규모 팀인 TBD Lab에 배치되었습니다.[9][10]
언론 보도는 그의 Meta 복귀를 연구 수준의 AI를 대규모로 배포한 그의 경험, 특히 추천 시스템과 생성형 AI 비서 분야에서의 가치를 강조하는 중요한 움직임으로 묘사했습니다.[1][10] Semafor와 The Times of India에 따르면, 털록은 Meta가 2026년 9월 초에 새로운 오픈 소스 AI 모델 제품군을 기반으로 구축된 일반 사용자용 개인 AI 에이전트인 Muse를 발표할 때까지 사임을 미뤘습니다.[9][10] 털록은 복귀 후 1년이 채 되지 않은 2026년 9월에 Meta를 떠났습니다.[9][7]
2026년 9월, 앤드류 털록이 1년도 채 되지 않아 Meta를 떠나 Anthropic에 합류한다는 보고가 있었습니다.[9][7][8] Anthropic 대변인은 그가 2026년 9월에 근무를 시작하여 회사의 추론 및 성능 팀에서 Anthropic AI 모델의 훈련 최적화와 사용자가 모델에 액세스하는 효율성에 중점을 두고 일할 것이라고 밝혔습니다.[7][8] 이 이적에 대한 보도는 털록을 가장 인기 있는 AI 연구자 중 한 명으로 묘사하며, 대규모 AI 시스템에 대한 그의 전문 지식에 대한 업계의 관심을 반영했습니다.[7][8]
Business Insider는 털록을 가장 인기 있는 AI 연구자 중 한 명으로 묘사했고, Calcalistech는 그가 해당 분야에서 가장 저명한 연구자 중 한 명으로 간주된다고 썼으며, The Times of India는 그를 Meta의 "가장 유명한" AI 연구자 중 한 명으로 지칭했습니다.[7][11][10] 이러한 매체들은 1년도 채 되지 않은 그의 Meta 퇴사를 주요 기술 기업과 연구소 간의 고위급 AI 인재 재편의 일환으로 규정했습니다.[11][10]
2025년 8월, 털록이 공식적으로 Meta로 이동하기 전, The Wall Street Journal은 Meta의 채용 노력에 대해 보도했습니다. 이 보고서는 그를 고용하려는 시도의 일환으로 털록이 최소 6년 동안 최대 15억 달러에 달할 수 있는 보상 패키지를 제안받았다고 주장했습니다.[3] 이 수치는 상당한 언론의 주목을 받았으며 기술 산업 내에서 최고 수준의 AI 인재를 확보하기 위한 치열한 경쟁을 부각시켰습니다. Calcalistech는 나중에 털록이 수정된 조건에 대한 공개 없이 몇 달 후 Meta에 합류하기로 결정하기 전, 처음에 이 보고된 제안을 거절했다고 썼습니다.[11]
이러한 세부 사항이 발표된 후, Meta는 보고된 제안 가치에 대해 공개적으로 반박했습니다. 회사의 대변인은 보상 패키지에 대한 묘사를 "부정확하고 터무니없다"고 설명했습니다. Meta의 또 다른 성명은 보고된 15억 달러라는 수치를 단순히 "터무니없다"고 언급하며 실제 보상 합의 조건에 대해 상당한 이견이 있음을 나타냈습니다.[3] 털록이 Meta에 합류할 당시의 최종 보상 패키지에 대한 구체적인 세부 사항은 공개되지 않았습니다.
September 11, 2026. 15:01 UTC
편집 요약:
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