최근 OpenAI의 장기적인 생존 가능성에 대해 회의적인 시각이 늘어나고 있습니다.
업계 추정치를 종합하면 지금까지 약 100조 원 규모의 자금이 투입된 것으로 평가됩니다.
2024년 기준 연간 손실은 약 15조 원 수준으로 추정되며, 이 추세가 이어질 경우 2029년까지 누적 손실이 190조 원에 이를 수 있다는 전망도 있습니다.
문제는 이 손실이 단순한 초기 투자 비용이 아니라 구조적일 수 있다는 점입니다.
생성형 AI는 사용량이 증가할수록 연산 비용이 함께 증가하는 구조이며, 모델 경쟁이 심화될수록 GPU, 전력, 데이터센터 투자가 지속적으로 필요합니다.
반면 수익 구조는 제한적입니다.
사용자가 많아지고 모델이 발전할수록 오히려 적자는 더 늘어나는 구조더군요.
일반 사용자에게 높은 구독료를 부과하기 어렵고, 기업 시장 역시 경쟁 심화로 마진 압박이 커질 가능성이 있습니다.
이러한 구조가 지속될 경우 주요 투자자인 Microsoft나 VC 투자자 등은 투자 회수 압박을 받을 수 있습니다.
그러다보니 강제 IPO 당할테고 이 재무 구조에 주가 폭락까지 대략 6개월정도 걸릴거라네요.
결국 그나마 투자처중에 Microsoft 중심으로 구조가 통합되는 방향밖에 없어보인다고 하네요.
망한다고 해야하나? 흡수당한다고 해야하나? 결국 OpenAI라는 회사는 없어질거라네요.
똑같은 시나리오로 Anthropic도 Amazon에 흡수당할거라는 의견이 있네요.
토크쇼 인수한거도 그렇고.. 먼가 정체성이 갸우뚱해지는거 같아여 ㄷㄷㄷ
가끔 저러다라구여... ㄷㄷㄷ
딱히 검색할내용 있는 댓글도 아니라... 그냥 한번에 썼었어요.. ㄷㄷ
그런면에서 AI거품이 꺼지더라도 타격을 제일 적게 받는곳은 구글이 아닐까 싶네요.
다른 회사들은 AI로 수익을 내야하지만 구글은 그냥 자회사 사업 중에 하나라..
공교롭게도 오늘 구글이 기업 가치로 세계 2등, 애플을 제꼈네요.
시장을 열어도 끝까지 성공 못하는 경우가 많더라구요.
경쟁사는 다른 수입원이 있는데
오픈AI는 이거 한개라서요.
그리고 기업에서 여러모로 AX가 시도되면서 과거와 다르게 서슴없이 고가 모델을 구독하는 모습이 보인다는 점도 고려해 봐야 할 부분 같아요.
클로드 코워크와 구글 FLOW 써보니 OpenAI 힘들 것 같더군요.
그리고 굳이 Gemini를 운영하는 구글 입장에서 그 큰돈을 들여 Anthropic을 살 이유나 두개의 브랜드를 운영할 이유가 있을까 싶습니다.
여기서 AI의 가능성 자체를 부정하는 내용은 없습니다.
OpenAI의 재무구조에 대한 의구심을 이야기하는 것입니다.
논리적으로 보면 이 댓글에서 중간 단계들을 너무 많이 생략하셨습니다.
우선 "OpenAI가 현재 AI 업계를 대표하는 상징적 플레이어다"와
"OpenAI가 반드시 안정적으로 흑자전환해야 한다" 는 전혀 같은 명제가 아닙니다.
여기서 가장 큰 오류는
"개별 기업의 수익성 문제를 곧바로 기술 자체의 성능 문제로 환원하는 것"입니다.
왜냐하면 기업이 흑자를 못 내는 이유는 아주 많기 때문입니다.
예를 들면
1. 과도한 선행투자
2. 인프라 원가 구조
3. 가격 정책 실패
4. 경쟁 심화
5. 자본조달 비용
6. 지배구조 문제
7. 투자자 기대치와 회수 압박
이런 요소들은 "기술이 뛰어난가"와는 별개의 문제입니다.
극단적으로 말하면
기술은 매우 뛰어나지만 비즈니스 모델이 나빠서 돈을 못 버는 회사도 얼마든지 있을 수 있고,
반대로 기술은 압도적이지 않아도 유통력, 플랫폼, 번들링으로 돈을 잘 버는 회사도 많습니다.
그리고 개별 기업의 수익성 문제와 기술 자체의 성능 문제가 완전히 다른가. 라고 보기도 어렵죠.
위 말씀하신 내용들도 맞지만 지금 기술 기업들은 결국 기술력이 얼마냐 좋은가가 흑자전환과 가장 연관이 깊다고 생각하기 때문입니다.
따라서 위 글을 볼 때 openAI가 망할 걸 추정하는 사람들은 결국 AI의 발전이 토큰 효율성도 없고, 동일 지능을 위해서는 계속 비용을 투입해야 된다는 걸 가정한 건데 그 부분에서 저는 AI의 발전이 그것들을 해결할 것이라고 생각하고 해결해 왔다고 생각합니다.
뭐 요약하면 결국 openAI의 성공여부는 AI의 기술발전에 달려있고, 기술 발전으로 그게 쓸모가 있다면 망할리가 없다는 이야기입니다.
재무구조 의구심이 흑자전환 문제라는 점은 맞지만, 그걸 바로 기술 문제로 연결하는 건 비약입니다. 적자는 투자, 가격 정책, 경쟁, 자본 구조 등 다양한 이유로 발생합니다.
그게 AI 성능과 무관할 리 없다는 주장에는 동의하기 어렵습니다. 기업 수익성과 기술 성능은 별개의 변수입니다. 기술이 좋아도 돈 못 버는 경우는 흔합니다.
사용량 증가하면 적자가 늘어난다는 가정은 현재 경쟁 구간에서는 맞을 수 있지만, 장기적으로는 가격 구조와 시장 지배력에 따라 완전히 달라집니다.
토큰당 가격이 내려가는 건 사실이지만, 비용만 내려가는 게 아니라 가격도 같이 내려갑니다. 결국 마진이 남는지는 별개의 문제입니다.
이것이 AI 발전이라는 점은 맞지만, 효율 개선이 수익성 개선으로 이어진다는 보장은 없습니다. 경쟁이 붙으면 그 이익은 대부분 가격 인하로 사라집니다.
AI 발전이 문제를 해결한다는 주장도 일부만 맞습니다. 기술은 비용 문제 일부만 해결하고, 시장 경쟁은 오히려 더 치열해집니다.
OpenAI의 성공 여부를 기술 발전 하나로 설명하는 건 과도한 단순화입니다. 실제로는 플랫폼, 유통, 자본, 생태계가 더 큰 영향을 미칩니다.
쓸모 있으면 망할 리 없다는 결론은 현실과 맞지 않습니다. 쓸모 있어도 비즈니스에서 지면 충분히 사라집니다.
정리하면 기술 발전과 기업 생존을 동일하게 보는 순간 논리가 무너집니다. 둘은 연결되어 있지만 결정 변수는 아닙니다.
1. AI 시장을 특정 기업이 잠식한 구조로 보고 있는데 이 전제부터 틀렸습니다. OpenAI 하나가 아니라 Google, Anthropic, Meta 등 다수 플레이어가 동시에 경쟁하는 시장입니다.
2. 기술이 좋아지면 수익성이 따라온다는 가정도 성립하지 않습니다. 경쟁이 있는 시장에서는 기술 발전으로 생긴 효율 이익이 가격 인하로 빠르게 전가되면서 오히려 마진이 줄어드는 경우가 더 많습니다.
3. 토큰 비용이 내려가고 있다는 사실을 수익성 개선으로 바로 연결하는 것도 비약입니다. 비용이 내려가는 만큼 가격도 같이 내려가기 때문에 기업 입장에서 남는 이익과는 별개의 문제입니다.
4. “지금은 적자지만 나중에 살아남으면 가격을 올릴 수 있다”는 논리도 전제가 틀렸습니다. 이건 경쟁자가 사라진다는 가정이 필요한데, 현재 구조에서는 여러 기업이 장기적으로 공존할 가능성이 더 높습니다.
5. “쓸모 있으면 망할 리 없다”는 결론은 산업적으로 가장 자주 틀리는 명제입니다. 기술이 쓸모 있어도 수익화 구조나 플랫폼에서 밀리면 충분히 사라집니다.
지금 논리들은 기술, 시장, 경쟁 구조를 모두 단순화해서 하나로 묶어버린 상태입니다. 기술 발전은 중요한 변수지만, 수익성과 기업 생존을 결정하는 변수는 아닙니다.
흔한예로 국내 소셜커머스로 비교할 수 있을거 같습니다. 국내 소셜커머스 초기에
티몬,위메프,그루폰 코리아, 쿠팡 이렇게 4사가 함께 붙었습니다. 다들 아시는지 모르겠지만
소셜커머스 전세계 시초는 미국 그루폰이고, 국내 시초는 티몬입니다.
(대형 기준입니다. 사실 그당시에 100개도 넘는 업체가 있었습니다.)
하지만 지금 살아남은건 단 한개 쿠팡이죠.
마찬가지라고 봅니다. 연명할 수 있겠지만, 엔트로픽이 결국 젤 점유율이 높을거 같아요.
승자 독식으로 갈거 같아요. 그나마 B2B, B2C로 간다고 하면
B2B 엔트로픽
B2C 제미나이
이렇게 나뉠거 같네요
결국 그들중 몇몇은 살아남고 나머지는 다 흡수합병 당하거나 문 닫겠죠.. 오픈에이 같은 경우는 윗 댓글처럼 문 닫을 상황되면 애플이 주워갈거구요.
경쟁사들은 끝까지 가봐야 알수 있을것 같습니다. 오픈AI, 앤트로픽 모두 불확실할거 같습니다.
쪼개서 합병되거나
아니면 ......
초대형 빅딜이 나오거나 하겠죠.
현재의 ai 시장은 아직 성숙되지 않은 상태라고 보여서
얼마든지 이합집산이 이루어질 가능성이 높죠.
확실한건
현재 상태의 bm로는 한계가 있어보입니다.
(샘 알트먼...도 못미덥고)
요즘 보면 클로드가 1황이라
아재 막 생긴 그룹하고 몇십년 버텨온 기업 저력 차이가 저런데서 오죠.