오픈AI는 정말 흑자를 낼 수 있을까?

학습 차원에서 틈틈이 해외 전문가들이 블로그나 미디어 그리고 책에서 쓴 글을 번역 또는 요약 정리하고 있습니다. 이번 포스팅도 그중 하나고요. 거칠고 오역된 부분이 있을 수 있습니다. 제대로 번역되지 않은 부분은 확인 주시면 반영토록 하겠습니다. 의미 전달이 애매한 문장은 삭제했습니다. 이번에는 독립 저널리스트 Will Lockett이 미디엄에 공유한 글입니다.

세상이 이제야 AI 버블을 눈치챈 게 거의 우습기까지 하다. 뉴스를 읽을 때마다 마치 방화범이 건물이 불타고 있다고 불평하는 기분이다. 1년 전만 해도 AI 열풍을 자신의 정체성으로 삼았던 주요 은행가, 벤처 캐피털리스트, 금융 전문가, 언론 매체들이 이제 와서 AI 버블이 터지면 경제가 붕괴될 거라고 경고한다. 이처럼 갑작스러운 현실에 대한 직면이 정말 흥미로운 점은 완전히 표면적인 수준에 머문다는 것이다. 예를 들어, 이 거품의 주범인 오픈AI 내부 구조를 들여다보려는 시도조차 한 사람이 없다. 이제 오픈AI를 파헤쳐서 아무도 입을 열지 못할 정도로 무서운 이 괴물들의 정체를 밝혀보자.

올해 초, 디인포메이션(The Information)은 오픈AI 예측을 분석한 결과, 2026년에 140억달러의 적자를 기록할 것으로 전망했다. 이는 오픈AI가 2024년 말에 거의 파산 직전까지 갔고, 60억 달러 규모 투자자 구제 금융을 받은 직후 일이었다. 따라서, 말할 필요도 없이, 적자가 그 수준까지 커진다면 오픈AI는 실패한 벤처 기업으로 여겨질 것이다.

그런데 최근 디인포메이션이 공개한 또 다른 보도에 따르면, 올해 상반기 OpenAI는 43억 달러매출을 올렸지만 135억 달러 순손실을 기록했다. 즉, 올해 상반기에 OpenAI가 기록한 손실 규모가 내년 전체 예상 손실액과 동일한 수준이라는 뜻이다! 이는 OpenAI가 벌어들이는 돈보다 약 3배 더 많은 돈을 잃고 있으며, 연말까지 270억 달러 순손실을 기록할 전망임을 의미한다!

다시 말해, OpenAI 2025년 매출은 작년보다 겨우 31억 달러 증가할 것으로 예상되는 반면, 연간 운영 비용은 작년보다 241억 달러 증가할 전망이다. 따라서 OpenAI 매출이 1달러 증가할 때마다 7.77달러 비용이 발생한다는 뜻이다! 이것이 얼마나 전례 없이 끔찍한 상황인지 강조할 수 없다. 이는 투자자들에게 약속된 미래가 동화임을 보여준다.. 이건 돈 블랙홀이다.

The Information은 이러한 손실 절반이 투자자들에게 발행된 전환사채에서 비롯되었다고 했다. 전환사채는 부채(대출)와 지분(회사 주식 판매)을 혼합한 독특한 자금 조달 방식이다. 기본적으로 대출로 시작하지만, 향후 현금 대신 정해진 양의 지분으로 '상환'할 수 있다. 즉, OpenAI는 성장에 사용한 막대한 부채를 상환해야 하는데, 충분한 성장을 이루지 못해 그 부채가 손실로 기록된 것이다. 하지만 이런 문제는 계속될 것이다. 이전 글에서 다룬 바와 같이, OpenAI를 포함한 전체 AI 업계는 운영을 유지하기 위해 점점 더 부채에 의존하고 있다. 주식만으로는 한계가 있기 때문이다.

‘책임감 있는’ 금융 뉴스 매체인 파이낸셜 타임스는 이 전환사채를 고려하지 않고 OpenAI가 상반기 80억 달러 손실을 기록했다고 보도했다. 훨씬 나아 보이지? 이런 터무니없이 낙관적인 분석을 진지하게 받아들인다 해도, OpenAI는 2025년 160억 달러의 순손실을 기록할 전망이다. 다시 말해, 이는 OpenAI가 자체적으로 예측한 내년 손실 규모보다도 더 큰 수치다.

어떻게 포장하든, 이는 OpenAI 지출이 통제 불능 상태이며 재정적 지속 가능성에 근접하기 위해 필요한 수익을 전혀 거두지 못하고 있음을 보여준다.

하지만 미래가 정말 이렇게 암울할까? AI 버블 전체는 AI에 대한 진정 어마어마한 투자 덕분에 이 도구들이 급격히 개선되어 결국 일자리를 대체하고 기하급수적으로 더 많은 수익을 빨아들일 것이라는 전제에 기반한다.

올해 초 OpenAI는 2029년까지 흑자 전환을 목표로 하며, 그때까지 연간 1000억 달러 매출을 달성할 계획이라고 밝혔다. 이 1000억 달러라는 수치는 지나치게 낙관적인 AI 도입률에 기반한 것으로, 올해 들어 이미 그 속도가 크게 둔화되기 시작했다.

하지만 OpenAI 자체 수치조차도 맞지 않았으며, 실제로 살펴보면 2029년까지 연간 수백억 달러 적자를 기록할 것으로 예상된다. 5000억 달러 규모 ‘프로젝트 스타게이트’ AI 데이터센터는 현실적인 연간 운영 비용이 수백억 달러에 달할 것이기 때문이다.

그러나 이후 오픈AI는 향후 5년간 AMD, 브로드컴, 엔비디아, 오라클과 추가로 5천억 달러 규모 AI 데이터센터 계약을 체결했다고 발표했다. 즉 오픈AI는 향후 5년간 계획된 지출을 두 배로 늘리는 셈이다!

이 점을 맥락에 맞게 설명해야 한다. 이는 오픈AI 수익 문제를 훨씬 더 악화시킬 것이기 때문이다! 데이터센터 운영은 비용이 많이 든다. 15년 수명 동안 건설 비용 약 3~5배에 달하는 운영비가 발생하며, 연간 평균 운영비는 건설 비용의 26% 수준이다. 하지만 데이터센터를 활용하려면 AI 개발자, 데이터 수집 담당자, 데이터 분류 담당자, 신규 모델 베타 테스트 담당자 등이 필요하다. 따라서 데이터센터 운영비는 AI 기업 전체 운영비의 약 40%에 불과하다.

다시 말해, 이 1조 달러 규모 데이터 센터 투자 계획은 2029년까지 OpenAI에 연간 6,500억 달러 운영 비용을 초래할 수 있다!

OpenAI가 2029년까지 예상한 1,000억 달러 매출은 지나치게 낙관적이었으며 이를 뒷받침할 근거가 거의 없다. 분명히 이 엄청난 투자와 운영 비용의 천문학적 증가를 정당화할 수 있는 훨씬 더 높고 견고한 매출 예측이 있을 텐데?

그들은 예측을 1,250억 달러 이상으로 상향 조정했지만, 이 수치 역시 대부분 근거 없이 제시된 것이며 실질적인 정당성이 없다. 또 이 지출을 정당화하기에는 너무나도 작은 규모다! 오픈AI는 새로운 수익원을 “검토 중”이라고 밝혔지만, 제시한 내용은 기업용 특화 도구와 에로틱 채팅봇에 불과하다. 그러나 곧 설명하겠지만, 이런 비즈니스 도구들은 쓸모없거나 이처럼 거대한 인프라를 필요로 하지 않는다. 전 세계 포르노 산업 전체 규모도 1000억 달러에 불과하니, 오픈AI가 그 시장을 장악한다 해도 충분한 수익을 창출하기는커녕 시작조차 못할 것이다!

따라서 OpenAI가 2029년 1,250억 달러 매출 목표를 달성한다 해도 여전히 연간 5,000억달러 적자를 기록할 것이다.

하지만 핵심은 이것이다. OpenA의 매출 성장률이 급격히 둔화되고 있다. 2023년 매출은 2022년 대비 169% 증가했고, 2024년 매출은 2023년 대비 250% 증가했다. 그러나 2025년 매출은 2024년 대비 고작 56% 증가할 전망이다.. AI 도입률이 하락하고 AI 시범 운영이 전반적으로 실패하는 가운데 OpenAI 매출 성장은 최소한 계속해서 둔화될 전망이다. 반면 OpenAI가 2030년까지 손익분기점을 달성하려면 지금부터 그때까지 매년 최소한 연간 매출을 세 배로 늘려야 한다. 요컨대, OpenAI 매출 성장 전망은 재앙적으로 빗나갔으며, 이는 과장된 표현이 아나다.

하지만 빅테크 영향력에 휩쓸린 이들이 이렇게 말할 것 같다. AI 학습 데이터와 컴퓨팅 파워 확장에 대한 막대한 투자가 현재 문제를 해결해 AI가 근로자를 빠르게 대체하고 막대한 수익을 흡수할 수 있게 될 것이므로, 이러한 엄청난 매출 증가는 머지않아 실현될 것이라고 말이다.

이 주장에 딱 한 가지 문제가 있다: OpenAI조차도 이를 믿지 않는다는 점이다. 조금 거슬러 올라가 보자. 지금 당장 AI가 모든 사람 일자리를 빼앗지 못하는 이유는 무엇일까? 최근 MIT 연구에 따르면 AI 시범 운영 95%가 수익 창출이나 생산성 향상에 실패했으며, 대부분은 오히려 생산성을 크게 저하시켰다. 마찬가지로 METR 보고서에 따르면 생성형 AI의 가장 유망한 응용 분야로 꼽히는 AI 코딩 도구가 오히려 개발자 작업 속도를 늦춘다. 두 연구 모두 동일한 문제인 “환각(hallucinations)”을 지적했다.

AI 환각은 역대 최고의 홍보 전략 중 하나다. 이 용어는 치명적인 오류를 재구성하여 기계에 의인화(擬人化)를 부여하는데, AI 환각이란 본질적으로 기계가 심각하고 반복적으로 잘못된 결과를 내놓는 현상을 의미한다. MIT와 METR 모두 이러한 오류를 찾아내고 식별하며 수정하는 데 드는 노력과 비용이 AI가 줄여준 노력보다 거의 항상 훨씬 더 크다는 사실을 발견했다.

다시 말해, AI(특히 생성형 AI)가 현실 세계에서 조금이라도 유용하게 활용되고, 약속한 대로 노동자를 대체하는 것은 물론 대규모로 노동자를 보완해 수익을 창출할 희망을 가지려면, “환각”을 사실상 제로 수준으로 줄여야 한다.

여기서 OpenAI 최신 연구 논문이 등장한다. 이 논문은 환각 현상이 생성형 AI 기술의 핵심 부분이며, 단순히 모델에 더 많은 데이터와 컴퓨팅 파워를 추가하는 것만으로는 현재 수준에서 이를 수정하거나 줄일 수 없다고 밝혔다. 이는 끔찍한 소식이다. OpenAI가 데이터 센터에 막대한 투자를 하는 이유가 바로 그것, 즉 더 큰 소시지 기계(AI 모델)를 구입하고 더 많은 쓰레기(데이터)를 공급함으로써 AI의 정확도를 높이려는 시도이기 때문이다. 또한 OpenAI의 최신 모델들처럼 ‘추론 모델'은 숨겨진 체인 프롬프트를 사용해 '생각하는 것처럼 보이게’ 만들지만, 오히려 상황을 악화시킨다는 사실도 발견했다. 대략적으로 말해, 이러한 모델들은 단일 질의를 다중 질의로 전환시키며, 이는 환각이 문제를 일으킬 기회를 더 많이 창출할 뿐이다.

연구진은 '능동적 학습(active learning)'이라는 부실한 해결책을 발견했는데, 이는 AI 시스템 위에 알고리즘을 덧씌워 불확실성을 줄이려는 목적으로 반복적으로 명확화 질문을 강요하는 방식이다. 그러나 이조차도 환각을 완전히 제거하지 못하며, 정확히 얼마나 줄일 수 있는지도 의문이다. 게다가 이러한 모델 운영은 본질적으로 매우 비싸서, OpenAI는 거의 항상 사람이 작업을 수행하는 것이 훨씬 저렴하다는 사실을 발견했다.

이것이 바로 OpenAI가 기업용 특화 도구를 개발해 수익을 늘리려는 계획이 타당하지 않은 이유다. 어떤 형태 생성형 AI든 이러한 환각 현상을 보일 것이며, 물론 더 특화된 도구를 만들면 환각을 줄일 수 있지만 충분하지 않다. 게다가 이러한 특정 도구 개발은 '능동적 학습'보다도 훨씬 더 엄청난 비용이 들며, 그럼에도 환각 현상을 동일한 수준으로 줄이지는 못한다. 이는 시작부터 불가능한 일이다. 하지만 OpenAI가 생성형 AI가 아닌 AI 데이터 분석 도구를 말하는 것일 수도 있다. 이러한 도구는 초특화되어 있으며 환각 현상이 없고 매우 유용하다. 그러나 이러한 도구들은 수십 년 동안 널리 사용되어 왔다. 이미 확립된 산업 분야로, OpenAI가 우위를 점할 수 없는 완전히 다른 유형의 AI다.ㅏ 해당 산업 전체의 규모도 2030년까지 ‘단지’ 1000억 달러에 그칠 것으로 예상되므로, 설령 OpenAI가 이 시장을 장악할 수 있다 해도(그럴 수 없지만) 자초한 비용을 충당할 만큼의 수익 증가는 기대하기 어렵다. 게다가 이러한 도구들은 생성형 AI보다 훨씬 효율적이며, OpenAI가 구축한 거대한 컴퓨팅 파워를 필요로 하지 않는다. 대부분은 평범한 컴퓨터에서도 잘 작동한다. 따라서 이 수익원 역시 시작부터 무리입니다.

요약하자면, OpenAI의 손실은 예상보다 두 배 빠르게 증가하고 있다.그럼에도 불구하고 2030년까지 계획된 AI 인프라 지출을 두 배로 늘리려 하고 있다. 단순히 그 인프라 투자에 따른 운영 비용만 충당하려면, OpenAI는 향후 4년간 매년 매출을 최소 3배 이상 늘려야 한다. 이는 수익 성장이 급격히 둔화되었고 오히려 역전될 수도 있다는 사실과 상반된다. 매출이 충분히 증가하기 시작하려면, AI가 실제 비즈니스에서 생산성을 실질적으로 향상시켜야 하며, 이를 위해서는 '환각 현상'을 거의 완전히 근절해야 한다. 하지만 OpenAI 스스로도 알고 있다. 더 많은 데이터와 고가의 컴퓨팅 파워를 쏟아붓는 방식의 AI 개발 접근법은 이 문제를 전혀 해결하지 못할 것이며, 유일하게 가능한 해결책조차 환각 현상을 충분히 줄이지 못할 수 있고, 그 비용이 너무 높아 AI의 수익성을 완전히 불가능하게 만든다는 점을. 한편, 그들이 확인한 유일한 실행 가능한 추가 수익원인 에로틱 채팅봇은 수익을 의미 있게 증가시킬 희망이 전혀 없으며, 오히려 그들이 얼마나 절박해지고 있는지를 보여주는 신호에 가깝다.

이 모든 점을 고려할 때, OpenAI가 2030년대를 맞이할 수 있을까? 아니면 그때까지 자금이 바닥날까? 또 OpenAI가 미국 생성형 AI 시장의 약 61%를 장악하고 있다는 점도 잊지 말아야 한다. 이 회사는 정말 어마어마한 규모 AI 투자를 흡수하고 있다. OpenAI가 이 분야를 얼마나 지배하는지 감을 잡으려면, 블룸버그에 따르면 벤처 캐피털이 올해 현재까지 AI에 투자한 금액은 1,927억 달러인데, 이는 OpenAI가 올해 발표한 투자 거래 20%에도 미치지 못한다.

오픈AI 자체가 사실상 AI 버블 그 자체다. 따라서 필연적으로 무너질 때, AI에 막대한 투자를 한 업계 전체와 그 투자자들을 함께 휩쓸어 버릴 것 같지 않나?

이쯤 되면 “왜 이런 일이 벌어지는 거지?!”라고 묻고 싶을 것이다. 이해한다. 마치 시속 100마일로 벽에 정면으로 돌진하고 있다는 걸 알면서도 브레이크를 밟는 대신 가속 페달을 밟고 있는 것 같다.

하지만 답은 고통스러울 정도로 간단하다. 샘 알트먼 같은 AI 기업을 지배하는 이들은 회사가 수익을 내는 데서 돈을 벌지 않는다. 사실 많은 이들은 급여조차 받지 않는다. 대신 회사 지분 가치가 치솟는 데서 수익을 얻는다. 그리고 핵심은 이것이다: AI 기업들은 현재 모델 성능이나 매출, 계획돼 있는 사업 기본 요소들로 평가받지 않는다. 아무도 그런 건 신경 쓰지 않는다. 대신 시장이 인간 대체 AI의 유일한 열쇠라고 잘못 믿는 데이터센터 투자 규모로 평가받는다. 그래서 이 모든 AI CEO들과, 그 열풍에 편승한 벤처 캐피털 및 은행들은 AI 인프라에 엄청난 자금을 쏟아붓고 있다. 그들은 산업을 파멸적인 손실로 몰아넣고 전체 금융 시스템을 위험에 빠뜨리면서도, 이미 넘쳐나는 자신의 은행 잔고에 수십억 달러를 더 추가하기 위해, 모든 것이 무너지기 전에 빠져나올 수 있다는 허망한 희망을 품고 있다.

모든 것을 희생하는 탐욕이다. 이것이 바로 이런 일이 벌어지는 이유다. 그리고 OpenAI가 우리가 생각하는 것보다 훨씬 더 심각한 상황에 처한 이유이기도 하다. 그들은 AI를 개발하는 것이 아니다. 그들은 어떤 대가를 치르더라도 수익을 올리려 애쓰고 있을 뿐이다.