오픈AI와 메타로 보는 2025년 AI 투자 사이클: 기대는 높고 수익은 더딘 시대
AI 시대의 한가운데에서 서 있는 두 기업
2025년의 글로벌 기술 시장을 이야기할 때 가장 먼저 언급되는 기업은 단연 오픈AI(OpenAI)와 메타(Meta)입니다. 하나는 생성형 AI 혁신의 상징이고, 다른 하나는 세계 최대 규모의 소셜 플랫폼과 광고 비즈니스를 기반으로 AI에 거대한 투자를 쏟아붓고 있는 기업입니다.
그러나 이 두 기업이 2025년 들어 보여주는 흐름은 놀라울 정도로 대비됩니다. 오픈AI는 엄청난 적자를 내고 있음에도 전 세계의 자본이 몰리고 있고, 메타는 그동안 쌓아올린 광고 비즈니스의 안정성에도 불구하고 AI 투자 대비 수익 창출이 어렵다는 이유로 주가 압박을 받고 있습니다.
겉으로 보면 이 두 기업은 상반된 길을 걷는 듯 보이지만, 그 이면에는 2025년 AI 산업 전체가 직면한 불편한 진실이 자리하고 있습니다. 바로 “AI의 대규모 투자 시대가 시작되었지만, 정작 수익은 여전히 명확하지 않다”는 현실입니다.
오픈AI: 혁신의 최전선이지만 수익 구조는 여전히 불안정한 기업
오픈AI는 전 세계에서 가장 빠르게 성장한 AI 기업이며, 생성형 AI 붐의 중심에 있는 회사입니다. 그러나 2024년과 2025년 상반기에 기록한 손실 규모는 많은 사람들을 놀라게 만들었습니다.
마켓워치에 따르면, 오픈AI는 2024년에 53억 달러 손실, 2025년 상반기에만 78억 달러 손실을 기록했습니다. 한 애널리스트는 “2029년까지 누적 손실이 1,150억 달러에 달할 것”이라는 전망까지 내놓았습니다.
이 거대한 적자는 단순한 경영 실패가 아니라, 대규모 AI 모델을 훈련하고 운영하기 위해 필요한 어마어마한 컴퓨팅 비용과 긴밀하게 연결되어 있습니다. GPT-4, GPT-4o 같은 모델은 상상을 초월하는 GPU·가속기·전력 비용을 요구하며, 이를 유지하기 위해서는 안정적인 수익원보다 훨씬 더 큰 규모의 투자가 지속적으로 필요합니다.
하지만 문제는, 지금까지의 오픈AI 수익 구조가 이런 투자 규모를 감당하기에는 지나치게 제한적이라는 점입니다.
오픈AI의 현재 수익 흐름은 크게 세 가지로 구분할 수 있습니다.
첫째, 학생들이 과제나 시험을 ‘부정행위’ 수준으로 AI에 의존하는 수요
둘째, 외로움·정서적 필요를 채우는 AI 동반자 서비스
셋째, 매우 빠르게 성장 중인 성인용 AI 콘텐츠
이들은 모두 폭발적인 초기 수요는 있지만, 장기적이고 안정적인 기업 매출 구조로 보기 어렵다는 공통점을 가지고 있습니다.
실제로 기업용 AI 시장은 계속 성장하고 있으나, 법률·의료·재무 등 고위험 영역에서는 여전히 AI의 정확성 부족과 환각(hallucination) 문제가 해결되지 않았기 때문에 대규모 채택이 어려운 상황입니다. 즉, 오픈AI는 엄청난 적자를 내고 있지만 현재 AI 기술의 한계가 수익 확장 속도를 늦추고 있는 구조적 문제를 안고 있습니다.
그럼에도 불구하고 전 세계의 자본은 끊임없이 오픈AI에 흘러들어오고 있습니다. 어떤 사람들은 이를 두고 “오픈AI는 대마불사(Too Big To Fail) 기업 아니냐”고 묻습니다. 하지만 마켓워치는 이 질문에 명확히 “아니다”라고 답합니다.
오픈AI가 ‘대마불사’가 될 수 없는이유
오픈AI는 은행처럼 거대한 레버리지를 쓰지 않기 때문에, 파산해도 금융 시스템이 흔들리지 않습니다. 또한 빅테크 기업들은 오픈AI에 의존하고 있지 않기 때문에, 오픈AI가 무너져도 구글, 애플, 메타, 아마존 등은 오히려 경쟁자의 퇴장을 반길 가능성이 큽니다.
또한, AGI 개발은 오픈AI만 하는 것이 아니라 빅테크 내부에서도 충분히 자체적으로 진행할 수 있기 때문에, “AI 생태계 전체가 오픈AI에 달려 있다”고 절박하게 생각할 이유도 없습니다.
핵심은, 오픈AI는 혁신의 중심에 있고 앞으로도 중요한 위치를 차지하겠지만, 지금의 적자 구조가 해결되지 않는다면 기업 자체의 지속 가능성은 보장되지 않는다는 것입니다.
메타: AI 투자에 거대한 비용을 쓰고 있지만 수익화는 더딘 기업
2025년 들어 메타는 주가 흐름에서 큰 압박을 받고 있습니다. 불과 몇 달 전까지만 해도 “AI 투자 덕분에 메타가 다시 날아오를 것”이라는 기대가 컸지만, 11월 현재 메타의 올해 누적 주가 상승률은 35% → 단 2% 수준으로 추락했습니다.
가장 큰 원인은 AI 투자 대비 수익 창출 구조가 너무 약하다는 점입니다. 마이크로소프트와 아마존은 각각 애져(Azure)와 AWS라는 초대형 클라우드 플랫폼을 가지고 있고, 구글은 구글 클라우드를 기반으로 AI 기능을 기업 고객에게 판매하고 있습니다. 즉, 이 기업들은 AI에 투자하면 그 비용이 클라우드 매출 증가로 바로 연결됩니다.
그러나 메타는 상황이 다릅니다. 클라우드 사업이 없기 때문에 AI 모델을 아무리 잘 만들어도 이를 수익으로 전환하는 통로가 매우 제한적입니다. 결국 메타가 AI에 쏟아붓는 자금은 그대로 비용으로 남기 쉽습니다. 올해 메타의 총 지출은 1,180억 달러로, 전년 대비 약 24% 증가했습니다. 대부분이 AI·서버·데이터센터 확장에 쓰인 비용입니다.
투자자들이 주목하는 또 하나의 신호는 리더십 변화입니다. 메타의 최고수익책임자였던 존 헤게만(John Hegeman)이 퇴사하고, 광고 및 비즈니스 메시지 전략 담당 임원이었던 앤드류 보킹과, AI 수익화 구조를 맡게 될 나오미 글레이트가 새로운 수장을 맡게 되었습니다. 이는 메타 내부에서조차 “지금의 AI 전략은 재편이 필요하다”는 인식이 자리하고 있음을 보여줍니다.
메타는 AI를 통해 향후 ‘초지능(superintelligence)’ 시대가 올 것이라고 주장합니다. 하지만 마켓워치는 “메타는 아직 AI로 돈을 버는 구조가 없다”고 지적합니다. 메타는 전 세계 수십억 명의 사용자를 보유하고 있지만, 이 사용자 기반이 AI 수익과 직접 연결되려면 더 명확한 전략이 필요합니다.
2025년 AI 투자 사이클의 본질: 기대는 너무 크고, 현실은 아직 멀다
오픈AI와 메타는 서로 다른 위치에 있지만, 두 기업이 겪는 공통된 어려움은 의외로 매우 유사합니다. 바로 AI 기술이 가져올 ‘미래의 거대한 변화’에 대한 기대는 이미 극도로 높아져 있는데, 실제 수익성은 그에 미치지 못한다는 점입니다.
투자자들은 “AI 시대라면서 왜 AI 기업들이 아직도 돈을 못 벌지?”라는 질문을 던지고 있습니다. 그 이유는 크게 세 가지로 정리할 수 있습니다.
1. AI 모델을 훈련하고 유지하는 데 드는 컴퓨팅 비용이 너무 높다는 점입니다. GPU, TPU, 가속기, 데이터 처리 비용, 전력 비용 모두가 역사상 가장 높은 수준입니다.
2. AI가 기업에게 실제 "생산성 향상 → 비용 감소"로 이어지는 구조가 아직 본격적으로 검증되지 않았습니다. 일부 기업들은 AI를 도입했지만, 이를 통해 전체 비용이 줄었다는 확실한 증거는 많지 않습니다.
3. AI의 정확성·환각 문제는 여전히 대규모 기업 도입을 제한하는 가장 큰 장애물입니다. 법률·의료·회계 등 오류가 치명적인 분야는 AI를 쉽게 도입할 수 없습니다.
결국 AI 시대는 이미 시작되었지만 수익성을 만들어내는 시대는 아직 도착하지 않았다는 것이 핵심입니다.
AI 생태계의 진짜 성장 구간
AI의 수익화 속도가 예상보다 더딘 이유는 기술 그 자체가 문제가 아니라, AI가 실제로 작동하기 위해 필요한 기반시설(infrastructure)이 아직 충분히 갖춰져 있지 않기 때문입니다. 그래서 단기적으로는 오픈AI나 메타 같은 기업보다, 오히려 이 기반시설을 공급하는 기업들이 더 빨리 수익을 올리고 있습니다.
AI 모델이 성장할수록 필연적으로 다음 네 가지 산업이 함께 성장합니다.
1. 전력(에너지) — AI의 ‘산소’
AI 모델을 훈련하고 운영하는 데 필요한 전력 수요는 이미 일부 국가의 전체 도시 전력 사용량을 웃돌고 있습니다. 데이터센터 한 곳이 사용하는 전력은 과거 중형 공장과 비슷할 정도였지만, 이제는 그 몇 배에 달합니다.
앞으로 AI 수요가 증가할수록 전력을 안정적으로 공급할 수 있는 기업과 인프라가 필연적으로 중요해집니다. 원자력, 천연가스, 고효율 발전기업, 그리고 전력망(Grid) 개선 업체가 수혜를 보는 이유가 바로 여기에 있습니다.
2. 반도체 — AI 시대의 ‘근육’
AI 학습과 추론에는 초고성능 GPU와 가속기가 필요합니다. 엔비디아는 물론이고, AMD·인텔·Arm·TSMC 같은 반도체 기업은 AI 모델의 성장과 함께 매출이 늘어날 수밖에 없습니다.
AI 모델의 크기와 사용량이 커질수록 더 많은 칩이 필요해지고, 더 고성능의 제품 개발에도 투자가 이어집니다. 즉, AI 모델의 수익성과 무관하게, 반도체는 안정적인 수요를 확보하는 구조입니다.
3. 데이터센터 — AI의 ‘몸체’
데이터센터는 AI가 실제로 살아 숨 쉬는 공간입니다. 모든 AI 연산은 결국 데이터센터의 서버 랙, 냉각 설비, 네트워크 장비 위에서 이루어집니다.
그래서 AI 시장을 보려면 데이터센터 건설 기업, 냉각 기술, 고출력 배전 솔루션 업체, 스토리지 기업을 함께 살펴봐야 합니다. AI 모델이 클라우드에서 돌아가기 때문에, 데이터센터 증설이 멈추는 순간 AI의 발전도 속도가 떨어집니다.
4. 클라우드 — AI의 ‘혈관’
오픈AI든 메타든, 결국 AI 모델을 외부에 제공하려면 클라우드 인프라가 필수적입니다. 마이크로소프트 Azure, 아마존 AWS, 구글 클라우드는 모두 AI 기능을 기업 고객에게 판매하며 이미 안정적인 매출을 올리고 있습니다.
AI가 성장할수록 그 수익을 가장 확실하게 바로 현금화할 수 있는 구조가 클라우드 기반 서비스입니다. 그래서 오늘날 빅테크 중에서 가장 안정적으로 AI 투자 대비 수익을 내는 기업들이 바로 클라우드 중심 기업들입니다.
AI 시대는 이미 왔지만, 돈을 버는 속도는 기업마다 다르다
오픈AI와 메타의 이번 사례는 투자자들에게 매우 중요한 사실을 알려줍니다. 지금의 AI 산업은 마치 닷컴 버블 초입과도 비슷합니다. 혁신은 눈부시지만, 그 혁신을 수익으로 바꾸는 능력은 기업마다 매우 다릅니다.
오픈AI는 기술의 최전선에 있으나 적자 구조가 심각하고,
메타는 AI에 막대한 비용을 투입하지만 수익화 구조가 부재합니다.
반면, AI가 성장할수록 빛을 보는 기업들은 따로 있습니다. 전력·반도체·데이터센터·클라우드처럼 AI 생태계를 ‘실제로 굴러가게 만드는 기반 산업’은 현실적이고 즉각적인 이익을 만들어냅니다.
따라서 투자자들에게 지금 필요한 것은 화려한 기술 데모보다, AI가 실제로 작동하기 위해 필요한 요소들이 무엇인지 차분히 살펴보는 시각입니다. 수익과 현금흐름은 결국 실체를 가진 기업에서 나오기 때문입니다.
AI 시대는 분명히 더 크게 성장할 것이고, 더 많은 변화를 이끌겠지만, 그 중심에서 돈을 버는 기업은 지금 우리가 상상하는 회사들이 아닐 수도 있습니다. 데일리 글로벌 브리핑은 앞으로도 이러한 흐름을 차근차근 추적하며, 기술 혁신 뒤에 있는 경제적 본질을 꾸준히 설명해드릴 것입니다. 🥰
참고 출처 (References)
「마켓워치(MarketWatch)」, OpenAI is AI’s leading indicator. Does that make it too big to fail?
「마켓워치(MarketWatch)」, Meta’s stock has been under pressure. Now the company is undergoing a shakeup.
기업 발표, 업계 보고서 인용