160조 원짜리 계산서? 오픈AI와 앤스로픽이 IPO 전날 밤 공개한 '피 말리는' 성적표
지능의 진화에 지불해야 할 천문학적 대가: 모델 훈련 비용의 역설
오늘날 AI 산업을 상징하는 가장 큰 특징은 '돈을 쓰는 속도'가 그 어떤 산업보다도 빠르다는 점입니다. 특히 오픈AI(OpenAI)와 앤스로픽(Anthropic)이 직면한 가장 큰 숙제는 새로운 AI 모델을 훈련하는 데 들어가는 연산 비용이 기하급수적으로 늘어나고 있다는 사실입니다.
더 똑똑해지기 위해 필요한 1,200억 달러의 계산서
오픈AI(OpenAI)가 투자자들에게 공유한 전망치에 따르면, 이들은 2028년 한 해에만 AI 연구를 위한 컴퓨팅 파워에 약 1,210억 달러(한화 약 160조 원 이상)를 지출할 것으로 예상하고 있습니다. 이는 전년 대비 매출을 거의 두 배 가까이 늘린다고 가정해도, 그해에만 약 850억 달러의 영업 손실을 기록하게 된다는 의미입니다. 이러한 손실 규모는 과거 상장된 그 어떤 기업에서도 찾아볼 수 없었던 역사적인 수준입니다.
앤스로픽이 걷는 조금은 다른, 그러나 여전한 비용의 길
오픈AI(OpenAI)에서 독립한 연구원들이 설립한 앤스로픽(Anthropic)은 오픈AI(OpenAI)만큼 공격적인 지출을 계획하고 있지는 않지만, 상황이 크게 다르지는 않습니다. 앤스로픽(Anthropic)의 가장 낙관적인 전망치조차 모델 훈련 비용이 갈수록 산더미처럼 불어나는 흐름을 보여주고 있기 때문입니다.
두 회사 모두 이전 모델보다 더 뛰어난 '지능의 비약'을 만들어내기 위해 더 짧은 간격으로 새로운 모델을 출시하며 자원을 쏟아붓는 '무한 경쟁'에 돌입한 상태입니다.
흑자와 적자 사이의 기묘한 동거: 두 가지 수익 지표의 등장
재무제표를 들여다보면 흥미로운 지점이 발견됩니다. 지출 규모가 워낙 상상을 초월하다 보니, 두 회사는 투자자들에게 수익성을 설명할 때 두 가지 서로 다른 잣대를 제시하고 있습니다. 바로 '모델 훈련 비용'을 포함한 지표와 제외한 지표입니다.
연구 비용을 걷어내면 보이는 '희망적 수익'
놀랍게도 '순수 연구용 컴퓨팅 비용'을 제외하면 오픈AI(OpenAI)는 올해 이미 소폭의 세전 영업이익을 기록할 수 있는 궤도에 올라와 있습니다. 앤스로픽(Anthropic) 역시 최선의 시나리오 아래서는 비슷한 상황입니다.
즉, 이미 만들어진 AI 서비스를 고객에게 제공하여 돈을 버는 비즈니스 모델 자체는 어느 정도 작동하고 있다는 뜻입니다.
진짜 현실은 2030년 이후를 기약하는 인내의 시간
하지만 기업의 본질적인 생존 가능성을 판단하는 '훈련 비용 포함' 지표를 보면 이야기가 달라집니다. 오픈AI(OpenAI)는 2030년대에 들어서야 겨우 손익분기점을 맞출 수 있을 것으로 내다보고 있습니다.
앤스로픽(Anthropic)은 그보다는 조금 더 빨리 이 지점에 도달할 것으로 예측하지만, 여전히 수년 동안은 막대한 현금을 태워야 하는 상황입니다. 이에 대해 오픈AI(OpenAI) 측은 "현재는 수익보다 성장에 우선순위를 두고 있다"며, 모델 훈련에 대한 투자가 결국 강력한 수익률로 돌아올 것이라는 자신감을 보이고 있습니다.
폭발적인 매출 성장: 기업 고객이 이끄는 새로운 실적 열차
막대한 적자에도 불구하고 벤처캐피털들이 이들에게 계속해서 수십조 원의 자금을 수혈하는 이유는 명확합니다. 오픈AI(OpenAI)와 앤스로픽(Anthropic)은 기술 역사상 가장 빠르게 성장하는 기업들이기 때문입니다.
기업용 AI 시장에서의 주도권 싸움
두 회사 모두 올해 매출이 작년보다 두 배 이상 늘어날 것으로 보고 있습니다. 이러한 성장을 견인하는 핵심 동력은 개인 사용자가 아닌 '기업 고객'입니다.
특히 작년 가을, 앤스로픽(Anthropic)이 개발자를 위한 코딩 도구인 '클로드 코드(Claude Code)'의 새 버전을 출시하며 기세를 올리자, 오픈AI(OpenAI)는 즉각 자사의 코딩 어시스턴트인 '코덱스(Codex)'에 자원을 집중 투입하며 기업용 시장 사수에 나섰습니다.
매출 산정 방식의 미묘한 차이
재무 데이터를 비교할 때 한 가지 유의할 점은 두 회사의 매출 계산 방식이 조금 다르다는 것입니다. 앤스로픽(Anthropic)은 클라우드 파트너사를 통해 발생하는 기술 판매분을 자사 매출로 합산하는 반면, 오픈AI(OpenAI)는 이를 제외하고 계산합니다.
앤스로픽(Anthropic) 측은 자신들이 거래의 주체이기에 표준 회계 관행에 따른 것이라 설명하지만, 단순 비교 시 오픈AI(OpenAI)의 실적이 상대적으로 과소평가될 수 있는 부분입니다.
인퍼런스 비용의 딜레마: 공짜 사용자와 효율성의 저울질
AI 기업들이 직면한 또 다른 지출 항목은 '인프런스(Inference, 추론) 비용'입니다. 모델을 훈련하는 데 드는 비용이 '개발비'라면, 인퍼런스 비용은 사용자가 질문을 던질 때마다 AI가 답변을 생성하기 위해 사용하는 서버 작동 비용, 즉 '운영비'에 해당합니다.
유료화와 효율성 사이의 줄타기
현재 인프런스 비용은 두 회사 모두 매출의 절반 이상을 갉아먹고 있는 실정입니다. 특히 챗GPT(ChatGPT) 사용자의 극히 일부만이 유료 구독 서비스를 이용하고 있다는 점은 오픈AI(OpenAI)에 적지 않은 부담입니다. 돈을 내지 않는 대다수 사용자가 질문할 때마다 회사는 비용을 지출하지만 매출은 발생하지 않기 때문입니다.
그럼에도 오픈AI(OpenAI)는 무료 사용자 지원을 포기하지 않고 있습니다. 더 많은 사람이 AI를 쓰게 만들어 시장을 장악하는 것이 장기적으로 광고를 보여주거나 유료 구독자로 전환하는 데 유리하다는 판단 때문입니다.
다행히 기술이 발전함에 따라 매출 대비 인퍼런스 비용의 비중은 점차 낮아지는 추세여서, 운영 효율성은 서서히 개선될 것으로 보입니다.
IPO를 향한 마지막 질주: 시장의 규칙까지 바꾸는 거물들
이제 공은 상장 시장으로 넘어오고 있습니다. 오픈AI(OpenAI)와 앤스로픽(Anthropic)은 앞으로 몇 년간 더 쏟아부어야 할 엄청난 양의 현금을 조달하기 위해 기업공개(IPO) 투자자들의 지지가 절실한 상황입니다.
나스닥과 지수 제공업체들의 이례적인 움직임
흥미로운 점은 이 거물들을 맞이하기 위해 시장의 규칙까지 변하고 있다는 것입니다. 투자은행들은 이들이 원활하게 대규모 자금을 수혈받을 수 있도록, 주요 지수 제공업체들에 지수 편입 조건을 완화해달라고 요청하고 있습니다.
실제로 나스닥(Nasdaq)은 최근 신규 상장 기업이 더 빠르게 지수에 편입될 수 있도록 규정을 손질했습니다. 이는 더 많은 기관 자금이 초기부터 이들에게 흘러 들어올 수 있는 길을 열어준 셈입니다.
오늘 살펴본 데이터들은 AI 혁명이 단순히 알고리즘의 승리가 아니라, 자본과 인프라를 한계치까지 밀어붙이는 '인내의 게임'임을 보여줍니다.
과연 2030년, 이들은 투자자들의 기대처럼 역사상 유례없는 이익을 창출하는 독보적인 존재가 될 수 있을까요? 아니면 훈련 비용의 무게에 눌려 또 다른 도전에 직면하게 될까요? 그 흥미진진한 여정의 정점이 바로 올해 말 IPO 시장에서 펼쳐질 예정입니다.
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참고 출처:
An Inside Look at OpenAI and Anthropic’s Finances Ahead of Their IPOs - WSJ