본문으로 건너뛰기
피드

OpenAI는 어떻게 경쟁할 것인가

ai-ml 약 6분

Ben Evans가 OpenAI의 전략적 위치를 분석한 글. 차별화된 기술도 네트워크 효과도 없는 상태에서 인프라 경쟁과 플랫폼 전략으로 돌파하려는 시도를 냉정하게 해부함.

  • 1

    ChatGPT 사용자 대부분이 주 2-3회 수준으로 engagement가 매우 얕음

  • 2

    Gemini와 Meta AI가 배포력으로 빠르게 점유율 잠식 중

  • 3

    인프라 과점 체제로 갈 수 있지만 TSMC처럼 스택 위의 가치를 못 뽑을 수 있음

  • 4

    플랫폼 전략은 위젯의 오류와 인센티브 문제에 직면

지금 OpenAI의 근본적인 문제

  • Ben Evans가 OpenAI의 전략적 포지션을 냉정하게 분석한 글인데, 핵심 논점은 이거임: OpenAI에는 지금 고유한 기술도, 고유한 제품도, 네트워크 효과도 없다
  • 모델 사용자 수는 많지만 engagement가 매우 얕음. 대부분의 사용자가 일주일에 고작 몇 번 쓰는 수준이라, "컴퓨터 사용 방식을 바꿨다"고 하기엔 솔직히 민망한 수치임
  • OpenAI 스스로도 이 문제를 인정하면서 "capability gap"이라는 표현을 쓰는데, Evans는 이걸 "product-market fit이 없다는 말을 돌려 한 것"이라고 꼬집음
  • 네 번째 문제가 특히 흥미로운데, 전 인스타그램 CTO Mike Krieger와 Kevin Weil이 한 말을 인용함: AI 랩에서 프로덕트 헤드를 하면 로드맵을 자기가 통제하지 못함. 아침에 이메일 열면 "연구팀이 뭔가 해냈으니 이걸 버튼으로 만들어라"가 되는 구조라는 거임

챗봇은 결국 브라우저와 같은 운명인가

  • Evans가 재밌는 비유를 하나 끌어옴: ChatGPT를 넷스케이프에 비교하는 거임. 제품 차별화가 안 되는 시장에서 마이크로소프트가 배포력으로 밀어붙여 이긴 것처럼, Google과 Meta가 지금 똑같이 하고 있다는 것
  • 웹 브라우저에서 마지막으로 성공한 제품 혁신이 "탭"이랑 "URL 바에 검색 합치기"였는데, 챗봇도 똑같은 상황임. 입력창 하나, 출력창 하나 — 여기에 버튼 몇 개 더 붙인다고 뭐가 달라지겠냐는 거임
  • 실제로 Gemini와 Meta AI가 빠르게 점유율을 뺏고 있음. 일반 사용자 눈에는 제품이 다 비슷해 보이고, Google과 Meta에는 배포 채널이 있으니까
  • 반대로 Anthropic의 Claude는 벤치마크 상위권인데도 소비자 인지도가 거의 제로임. Claude Cowork은 Git 설치부터 시키는 수준이라고 디스함

인프라 경쟁: 자리값만 내는 건 아닌가

  • Sam Altman이 1.4조 달러, 30기가와트 컴퓨팅을 확보했다고 주장하는데(타임라인은 없음), 2025년 말 실제 사용량은 1.9기가와트
  • Evans는 이걸 "braggawatts(허풍와트)"라고 부르면서도, Altman의 전략을 이렇게 해석함: 3년 전까지 매출 제로였던 회사가 연간 수천억 달러 인프라 투자가 필요한 테이블에 의지력 하나로 자리를 만들려는 것
  • TSMC 사람들이 Altman을 "팟캐스트 브로"라고 깠다는 일화가 나오는데, Evans는 그래도 Altman의 의지력이 지금까지는 꽤 강력하게 작동했다고 인정함

중요

> Evans가 제시하는 핵심 프레임: 반도체 산업의 무어의 법칙(트랜지스터 2년마다 2배)과 록의 법칙(팹 비용 4년마다 2배)이 AI에도 적용될 수 있음. 단위 비용은 떨어지지만 고정 비용이 올라가면서 결국 소수의 과점 체제로 갈 가능성이 높다는 거임.

  • 하지만 TSMC가 최첨단 칩 독점을 해도 그 위의 스택에서 가치를 뽑아내지 못하는 것처럼, 인프라를 깔았다고 레버리지가 생기는 건 아님. 사람들은 "TSMC 앱"을 만들지 않고, Snap이 AWS에서 돌아가든 GCP에서 돌아가든 사용자는 모르고 신경도 안 씀

플랫폼이 되려는 시도: 위젯의 오류

  • OpenAI가 밀고 있는 전략 중 하나는 ChatGPT 계정을 허브로 만들어서 여러 서비스를 연결하는 것임. 부동산 검색이든 장바구니든 ChatGPT 안에서 뜨게 만들겠다는 건데, Evans는 여기에 회의적임
  • "위젯의 오류(widget fallacy)"라고 부르는데, 복잡한 제품을 단순한 표준 인터페이스로 추상화할 수 있다는 생각이 반복적으로 실패해왔다는 것. 10년 전 "API가 새로운 BD다"라는 말이 있었는데 대부분 실패했음
  • 핵심 인센티브 문제: 아무도 남의 API 콜에 종속되는 "dumb pipe"가 되고 싶어하지 않음. Instacart의 수익이 전부 광고에서 나오는데, ChatGPT에 위젯으로 들어가면 그 광고 비즈니스가 날아감
  • 그리고 OpenAI가 하나의 표준을 쓰고 Gemini가 다른 표준을 쓴다 해도, 개발자가 둘 다 지원하는 건 iOS/Android 앱을 둘 다 만드는 것보다 훨씬 쉬움. 게다가 그 코드도 AI한테 시키면 되니까, 개발자 lock-in이 성립하기 어려움

결국 "Power"의 문제

  • Evans가 마지막에 중세사 교수에게 배운 정의를 꺼냄: power란 상대방이 하기 싫은 걸 하게 만드는 능력
  • Microsoft, Apple, Facebook, Amazon은 그 power가 있었음. 사용자든 개발자든 엔터프라이즈든 어쩔 수 없이 그 시스템을 쓰게 만드는 힘
  • OpenAI에 지금 그 power가 있는가? Evans의 답은 사실상 "아직 아니다"임. Sam Altman이 지금 미친 듯이 돈을 모으고 인프라를 쌓는 이유가 바로 이것 — 음악이 멈추기 전에 종이 위의 가치를 지속 가능한 전략적 위치로 바꿔야 한다는 절박함

ℹ️참고

> 이 글의 저자 Ben Evans는 a16z 출신의 테크 애널리스트로, 연간 발행하는 "Tech in 20XX" 프레젠테이션으로 유명함. OpenAI에 대해 적대적이라기보다는 "모두가 흥분할 때 냉정하게 구조를 보자"는 스탠스임.

Sam Altman의 의지력이 인상적이지만, power의 본질은 상대가 싫어도 따르게 만드는 것 — OpenAI에 아직 그 power는 없다는 게 Evans의 결론임.

댓글

댓글

댓글을 불러오는 중...

ai-ml

제미나이 도구 호출 능력을 2,600만 파라미터 모델로 증류한 니들 공개

Cactus Compute가 Gemini 3.1의 도구 호출 능력을 2,600만 파라미터짜리 초소형 모델 Needle로 증류해 공개했다. 맥이나 PC에서 로컬 파인튜닝까지 가능하고, 프로덕션 환경에서는 프리필 6,000 토큰/초, 디코드 1,200 토큰/초를 낸다고 주장한다. 개인용 AI 기기에서 함수 호출만 빠르게 처리하는 작은 모델 실험으로 보면 꽤 흥미로운 공개다.

ai-ml

딥시크 V4 인덱서, 6기가바이트 메모리로 백만 토큰까지 밀어붙인 논문

딥시크 V3.2와 V4의 압축 희소 어텐션에서 병목이 되는 인덱서 단계를 스트리밍 방식으로 바꿔, 기존 구현이 6만5536 토큰에서 메모리 부족으로 죽던 문제를 104만8576 토큰까지 확장했다. 핵심은 전체 점수 텐서를 만들지 않고 청크 단위로 top-k를 나눠 계산한 뒤 병합하는 방식이며, 단일 엔비디아 H200에서 피크 메모리 6.21기가바이트를 기록했다. 다만 논문은 인덱서 단계만 다루며, 실제 체크포인트 기반 종단간 성능이나 더 빠른 어텐션 커널을 주장하진 않는다.

ai-ml

챗지피티가 학습에 좋다던 유명 논문, 결국 철회됨

챗지피티가 학생 학습 성과에 큰 도움이 된다고 주장했던 논문이 출판 약 1년 만에 철회됐어. 스프링거 네이처는 분석의 불일치와 결론 신뢰 부족을 이유로 들었고, 문제의 논문은 이미 500회 넘게 인용된 뒤였어.

ai-ml

샘 올트먼, 법정에서 “머스크가 오픈AI 지배권을 자녀에게 넘기려 했다”고 증언

샘 올트먼이 캘리포니아 오클랜드 연방법원 배심원 앞에서 일론 머스크가 오픈AI의 장기 지배권을 원했고, 사망 후엔 자녀에게 넘기는 방안까지 언급했다고 증언했다. 머스크는 오픈AI가 비영리로 출발했는데도 영리화됐다고 소송을 제기했지만, 올트먼은 오히려 머스크가 영리 전환과 테슬라 편입을 밀었다는 취지로 반박했다.

ai-ml

혜전대, AI로 스마트팜 생산·가공·유통 교육 모델 만든다

혜전대가 2026년 교육부·한국연구재단의 AID 전환 중점 전문대학 지원사업에 충남 지역 연합형 사업단으로 선정됐다. 연암대와 역할을 나눠 스마트팜 생산부터 가공·유통까지 전주기를 디지털화하는 교육 모델을 만들겠다는 내용이다.