본문으로 건너뛰기
피드

오픈AI, 성장 둔화·인프라 비용·머스크 소송까지 한꺼번에 터졌다

ai-ml 약 5분
vote
0
댓글
북마크

오픈AI가 챗GPT 성장세 둔화, 막대한 컴퓨팅 인프라 비용, 일론 머스크와의 소송이라는 세 가지 압박을 동시에 받고 있다. 회사는 사업이 정상이라고 선을 긋고 있지만, 월가에서는 매출 성장 속도가 컴퓨팅 지출을 따라잡을 수 있느냐를 핵심 리스크로 보고 있다.

  • 1

    챗GPT 주간 활성 이용자는 9억 명, 유료 가입자는 5000만 명으로 집계됐지만 내부 목표였던 10억 명에는 못 미쳤다

  • 2

    오픈AI는 초기 1조4000억 달러 규모 인프라 로드맵을 6000억 달러 수준으로 줄였다

  • 3

    오라클, 코어위브, 브로드컴 등 AI 인프라 관련주가 오픈AI 재무 우려 보도 이후 하락했다

  • 4

    오픈AI는 마이크로소프트 클라우드 독점 구조를 끝내고 아마존웹서비스 등으로 선택지를 넓히려 한다

  • 오픈AI가 지금 맞고 있는 압박은 꽤 입체적임. 단순히 “챗GPT 인기 식었나?” 수준이 아니라 성장률, 인프라 비용, 법적 리스크가 한꺼번에 엮여 있음

    • 챗GPT 주간 활성 이용자 수는 2026년 2월 기준 9억 명, 유료 가입자는 5000만 명으로 집계됨
    • 숫자만 보면 여전히 미친 규모인데, 내부 목표였던 지난해 말 10억 명에는 못 미쳤다는 게 문제로 잡힘
    • 코딩·기업용 시장에서는 앤스로픽, 일반 사용자 시장에서는 구글 제미나이가 빠르게 따라붙는 중이라는 분석도 붙어 있음
  • 진짜 민감한 포인트는 컴퓨팅 비용임. 오픈AI가 돈을 못 버는 회사라서가 아니라, 버는 속도보다 쓰는 속도가 더 빠를 수 있다는 우려가 나온 것

    • 월스트리트저널 보도에 따르면 세라 프라이어 최고재무책임자가 “매출 성장 속도가 컴퓨팅 지출을 따라잡지 못할 수 있다”는 우려를 경영진에 전달했다고 함
    • 오픈AI는 바로 “사업은 모든 영역에서 정상 가동 중”이라고 반박했고, 샘 올트먼과 프라이어도 공동 성명으로 이견설을 부인함
    • 그래도 시장은 바로 반응함. 오라클은 4.1%, 코어위브는 5.8%, 브로드컴은 4.4% 하락함

중요

> 오픈AI의 리스크는 사용자 수가 적다는 게 아님. 9억 명이 써도 GPU·데이터센터·클라우드 계약 비용을 감당할 수 있느냐가 핵심임.

  • 인프라 투자 규모를 보면 왜 월가가 예민한지 감이 옴

    • 오픈AI는 오라클, 마이크로소프트, 엔비디아, AMD 등과 다년 컴퓨팅 계약을 맺고 있음
    • 초기 인프라 투자 로드맵은 1조4000억 달러, 우리 돈 약 2070조 원 수준으로 언급됐음
    • 이후 현실적 제약을 반영해 6000억 달러, 약 887조 원 수준으로 줄였지만 그래도 국가 예산급 스케일임
    • 최근 1220억 달러 규모의 사모 투자를 유치하며 기업가치 8520억 달러를 인정받았지만, 월가에서는 이 돈도 3년 안에 소진될 수 있다고 봄
  • 일론 머스크와의 소송도 오픈AI의 ‘정체성’ 문제를 계속 건드리고 있음

    • 머스크는 법정에서 오픈AI가 비영리·오픈소스 약속을 어기고 자선단체를 약탈했다고 주장함
    • 오픈AI 측은 머스크가 뜻대로 되지 않자 소송을 낸 것이라고 반박함
    • 머스크는 2024년 2월부터 오픈AI의 영리 전환 무효화와 올트먼의 임원직 박탈 등을 요구해왔음
  • 오픈AI가 마이크로소프트 클라우드 독점 계약을 끝낸 것도 그냥 계약 조정 이상의 의미가 있음

    • 오픈AI는 AWS 등으로 선택지를 넓히는 방향으로 계약을 재조정했다고 밝힘
    • 표면적으로는 컴퓨팅 비용과 공급망을 분산하려는 움직임임
    • 동시에 “사실상 마이크로소프트 자회사 아니냐”는 시선을 줄이려는 의도도 있어 보임

기술 맥락

  • 오픈AI가 클라우드 독점 구조를 푸는 이유는 단순히 더 싼 서버를 찾기 위해서만은 아니에요. 대규모 언어 모델을 운영하려면 GPU 물량, 데이터센터 전력, 네트워크, 장기 계약이 한꺼번에 필요해서 특정 공급자 하나에 묶이면 협상력이 약해지거든요.

  • 여기서 중요한 선택은 “모델 회사가 인프라를 얼마나 직접 통제해야 하느냐”예요. 마이크로소프트와 깊게 묶이면 빠르게 확장할 수 있지만, 비용 구조와 전략 독립성에 대한 의심도 커져요.

  • 이번에 AWS 등으로 선택지를 넓히는 건 멀티 클라우드에 가까운 방향이에요. 구현은 복잡해질 수 있지만, 특정 클라우드 장애나 가격 정책 변화에 덜 흔들릴 수 있다는 장점이 있어요.

  • 개발자 입장에서는 이게 API 가격과 안정성으로 돌아올 가능성이 커요. 모델 성능 경쟁만 보던 시기에서, 이제는 누가 더 지속 가능한 추론 인프라를 갖췄는지가 서비스 품질을 가르는 변수가 되고 있어요.

이 이슈의 핵심은 오픈AI가 모델 성능 경쟁을 넘어 ‘컴퓨팅 비용을 감당할 수 있는 사업’이냐는 질문으로 넘어갔다는 점이다. 개발자 입장에서는 어떤 모델이 좋은지만 볼 게 아니라, 그 모델을 굴리는 인프라와 계약 구조까지 같이 봐야 하는 국면이 됐다.

댓글

댓글

댓글을 불러오는 중...

ai-ml

AI 코딩 시대에도 결국 도메인 전문가가 이긴다는 데이터가 나왔다

앤트로픽이 클로드 코드 사용 세션 40만 건을 분석한 결과, AI 코딩 성과를 가르는 핵심은 코딩 손기술보다 업무 전문성이었음. 전문가는 한 번의 지시로 더 많은 작업을 끌어내고, 문제가 생겼을 때도 포기하지 않고 AI를 올바른 방향으로 되돌리는 비율이 높았음.

ai-ml

정부, 엔비디아에 AMD까지 붙여 AI 인프라 선택지 넓힌다

정부가 엔비디아 GPU 확보에 그치지 않고 AMD, 국산 NPU, CXL, DPU까지 엮는 개방형 AI 컴퓨팅 생태계로 방향을 넓히고 있음. AI 경쟁이 단순히 GPU를 얼마나 많이 사느냐에서 워크로드에 맞춰 CPU·GPU·NPU를 어떻게 조합하느냐로 넘어가는 분위기임.

ai-ml

빅테크 AI 투자 폭증, 삼성·하이닉스 HBM 싸움이 더 뜨거워졌다

아마존, 구글, 마이크로소프트, 메타가 올해 AI 인프라 설비투자 계획을 최대 7600억달러까지 올리면서 HBM 수요가 다시 확인됐어. 삼성전자는 HBM4로 점유율을 끌어올리겠다고 나섰고, SK하이닉스는 양산 경험과 고객 신뢰를 앞세워 1위 방어에 들어갔어.

ai-ml

중국이 AI와 제조 공급망을 묶는 중, 한국은 ‘K-제조’로 버텨야 한다

산업연구원이 미·중 경쟁이 관세 싸움을 넘어 AI 표준과 제조 공급망 장악전으로 옮겨갔다고 분석했음. 중국은 반도체 자립, 오픈소스 AI 모델, 휴머노이드 로봇, 제조 데이터까지 묶어 자국 중심의 생산 질서를 만들고 있고, 한국은 반도체·제철·조선 같은 제조 현장의 암묵지와 데이터를 AI 자산으로 바꿔야 한다는 제안이 나왔음.

ai-ml

문샷 AI, 알리바바 통해 엔비디아 칩 2만 대 썼다는 보도 나왔다

중국 AI 스타트업 문샷 AI가 알리바바 클라우드 인프라를 통해 엔비디아 칩 약 2만 대의 연산 자원을 공급받았다는 보도가 나왔다. 미국의 반도체 제재에도 중국 AI 기업들이 해외 클라우드와 임대 연산 자원을 통해 고성능 GPU에 접근하고 있다는 의혹이 같이 커지고 있다.