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오픈AI, 성장 둔화·인프라 비용·머스크 소송까지 한꺼번에 터졌다

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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.

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