OpenAI, 2030년까지 2,780억 달러 현금 소진 전망 — 매출 10배 증가보다 큰 8,560억 달러 컴퓨팅 비용

AI 요약

Financial Times가 확인한 OpenAI의 투자자용 발표 자료를 바탕으로 Tom’s Hardware가 회사의 2030년까지 재무 전망을 정리했습니다. OpenAI는 생성형 AI 모델의 학습과 서비스 제공에 필요한 데이터센터, GPU, 전력, 네트워크 같은 인프라를 빠르게 늘리려 합니다. 그 결과 매출이 크게 성장해도 컴퓨팅 비용과 연구개발 지출이 더 빠르게 증가하는 구조를 제시했습니다.

매출보다 빠르게 늘어나는 컴퓨팅 비용

OpenAI는 매출이 2026년 360억 달러에서 2030년 3,500억 달러로 늘어날 것으로 전망합니다. 약 10배 성장입니다. 2026년부터 2030년까지 누적 매출은 8,400억 달러로 예상합니다.

같은 기간 컴퓨팅 자원과 인프라에는 8,560억 달러를 지출할 계획입니다. 이 항목이 가장 큰 비용입니다. 여기에 다른 지출 2,620억 달러를 더하면 총 지출은 매출 전망을 크게 넘어섭니다. 회사는 2026년부터 2030년까지 누적 마이너스 잉여현금흐름을 2,780억 달러로 예상합니다.

2,780억 달러는 2024년 오스트리아 정부 지출액 2,860억 달러에 조금 못 미치는 규모입니다. IMF 수치와 비교하면 인도네시아와 노르웨이의 연간 정부 지출보다 큽니다. OpenAI의 월 20달러 구독료로 환산하면 290명이 아니라 약 2억 9,000만 명이 4년 동안 구독해야 메울 수 있는 금액입니다. 2026년 초 기준으로 OpenAI는 소비자 구독자 5,000만 명 이상, 유료 기업 사용자 900만 명 이상, 주간 활성 사용자 9억 명 이상을 보유했다고 전해졌습니다.

이번 전망은 5월 자료보다 조금 개선됐습니다. 당시 OpenAI는 2026년부터 2030년까지 누적 마이너스 잉여현금흐름을 3,050억 달러로 예상했습니다. 이번 전망에서는 그 규모를 2,780억 달러로 낮췄습니다.

2028년 소진될 수 있는 투자금

OpenAI는 3월에 1,220억 달러를 조달했습니다. 하지만 현재 재무 모델대로라면 이 자금이 2028년에 바닥날 수 있다고 Financial Times가 전했습니다. 회사는 이미 추가 대규모 투자 논의를 시작했습니다.

최근 기업가치는 8,520억 달러로 평가됐습니다. 잠재 투자자들은 1조 2,000억 달러 기업가치를 기준으로 투자하는 방안을 제안했지만, 회사와 가까운 인사는 OpenAI가 더 높은 평가액을 원한다고 전했습니다. 매출 성장률과 기술 경쟁력을 앞세워 자금을 계속 조달해야 하지만, 발표 자료 자체가 매출보다 훨씬 큰 인프라 지출을 전제로 한다는 점이 부담입니다.

OpenAI는 2026년 가을 기업공개를 계획했고 6월 미국 증권거래위원회에 관련 서류를 비공개 제출했습니다. 이후 빠르게 발전하는 AI 시스템의 위험을 둘러싼 대중의 우려가 커졌다며 일정을 미뤘습니다. 기사에서는 일부 전문가가 IPO 연기의 배경에 국가 예산을 넘는 손실 전망과 공개 시장의 기업가치 평가 문제도 있다고 본다고 전합니다. Anthropic은 같은 해 가을 IPO를 추진할 것으로 예상됩니다.

비용 구조와 경쟁 구도를 둘러싼 쟁점

Reddit에서는 데이터센터와 GPU가 나중에도 자산으로 남는다는 의견과, AI 전용 설비의 감가상각과 빠른 세대교체를 고려하면 재판매 가치만으로 손실을 상쇄하기 어렵다는 반론이 맞섰습니다. 또 다른 논쟁은 모델 학습 비용을 줄이려면 개발 속도를 늦춰야 하지만, 한 회사만 멈추면 경쟁사에 시장을 빼앗길 수 있다는 점입니다.

일부 댓글은 OpenAI와 Anthropic이 AI 위험을 강조하면서 정부 규제를 요구하는 이유가 개발 속도를 낮추고 신규 경쟁자의 진입을 막으려는 전략일 수 있다고 주장합니다. 반대로 초지능 AI와 사이버 보안 위험은 실제 규제 사유가 될 수 있으며, 재무 동기만으로 설명해서는 안 된다는 반론도 나왔습니다. 또 다른 이용자들은 값싼 오픈소스 모델과 로컬 모델이 충분한 품질을 제공하면 고가의 프런티어 모델 사업이 현재의 지출 규모를 감당하기 어렵다고 지적했습니다.

Reddit 반응

• @u/Character-Prompt-229 — 하지만 돈을 태우면서도 1~2달러는 벌었습니다! /s
  • @u/Harmless_Drone — 간접비를 전부 무시하면 실제로 100% 이익이라고 할 수 있을 겁니다. 농담이지만 투자자들에게 실제로 이런 식으로 설명했습니다.
  • @u/Frank_White32 — 우리가 번 돈만 보고 쓴 돈은 보지 않으면 사업이 엄청나게 잘되는 셈입니다!
  • @u/MagnesiumOvercast — 조정 EBITDA입니다.
• @u/_Lucille_ — 돈을 어떻게 쓰는지에 달렸습니다. 데이터센터는 언제나 어느 정도 가치가 있습니다. 오래된 하드웨어를 임대하거나 판매할 수 있고, 그런 장비를 위한 시장도 꽤 큽니다. 실제로 xAI 같은 일부 회사에서 비슷한 일이 벌어지고 있습니다. 데이터센터 용량을 빌려주면 모델 학습보다 더 많은 돈을 벌기도 합니다. AI, 특히 LLM이 계속 존재할 것이고 여러 산업에 깊이 들어왔다는 점에는 이제 대부분 이견이 없을 겁니다. 시장 선두를 유지한다면 결국 수익을 낼 수 있다고 생각합니다.
  • @u/Character-Prompt-229 — 이런 종류의 데이터센터가 언제나 가치 있다는 말은 사실이 아닙니다. 매우 전문화된 시설이라 다른 용도로 쓰기 어렵습니다. 게다가 마진이 낮은 사업입니다. 가만히 있어도 같은 돈을 벌 수 있는 구조가 아닙니다. 다른 회사들도 비슷한 운영비로 더 많은 컴퓨팅을 제공하게 됩니다. 수익성을 유지하려면 빠르고 큰 재투자가 필요합니다. 쟁점은 AI가 계속 존재하느냐가 아니라, 주요 두 회사가 청구서를 감당할 수 있느냐입니다. 투자자가 대부분의 비용을 내는 구조를 빼면 모든 것이 무너집니다. 저는 더 적은 추론과 학습 비용으로 특정 분야에서 수익을 낼 수 있는 전문화 모델이 남을 가능성이 높다고 봅니다.
  • @u/mayhemski123 — 감가상각이 이 주장의 약점입니다. 단기적으로는 도움이 되지만 AI에서 장기적으로 지속 가능한지는 검증되지 않았습니다. AI 칩의 평균 수명은 5년 정도이고 그 뒤에는 교체해야 합니다. 데이터센터 임대로 IPO 실적을 맞추는 방식은 WeWork식 경제 구조처럼 보입니다. OpenAI와 Anthropic은 확보할 수 있는 서버 랙을 모두 필요로 합니다. 서버를 빌려준다는 건 사실상 실패를 인정하는 일이 될 수 있습니다.
• @u/iaNCURdehunedoara — 그래서 AI가 우리를 파괴할까 봐 겁먹었다고 말하면서 개발 속도를 늦추자고 하는 겁니다. 돈이 떨어지고 있으니 일부 약속에서 빠져나갈 이유가 필요합니다.
  • @u/limp-bisquick-345 — 투자자에게 자신들의 수익 전망이 완전히 틀렸다고 인정하는 대신 정부를 탓할 수 있게 만들고 싶어 하는 겁니다.
  • @u/TheWesternMythos — 이 계획의 경제학을 설명해 주세요. 제가 이해한 바로는 일자리 자동화를 약속하며 투자자의 돈을 태우고 있습니다. 그런데 그 일이 일어나지 않을 거라고 말하면서 기술이 위험하다고 주장하고 정부가 무엇인가 하길 바란다는 겁니다. 그 다음에는 무엇이 이어집니까? 제가 뭘 놓치고 있습니까?
  • @u/MindCrusader — 모델 개발에서 가장 큰 비용 중 하나인 학습 속도를 늦추려는 겁니다. 여전히 더 나은 프런티어 모델을 내놓되 속도를 늦추면 학습 비용을 감당하고 수익을 낼 여지가 생깁니다. 자금을 계속 조달할 신뢰가 부족하다고 말하면 IPO 전에 나쁜 홍보가 되므로 위험하니 속도를 늦추자고 말하는 겁니다.
  • @u/Hayden2332 — 비용 때문에 속도를 늦추고 싶어 하지만 자신들만 멈추면 경쟁사가 더 큰 손실을 감수하면서 시장 점유율을 가져갈까 봐 걱정하는 겁니다. 경쟁사가 모두 멈추도록 강제하는 규제가 필요하다는 논리입니다.
• @u/Serprotease — 투자자의 돈을 어떻게 태우는지가 중요합니다. 두 가지가 있습니다. 학습과 추론입니다. 새 모델 학습은 엄청나게 비싸고 승자독식에 가깝습니다. 돈을 버는 쪽은 추론입니다. 학습 속도를 늦추면 돈을 버는 추론에 집중할 수 있습니다. 다만 API와 최고 성능 모델에만 의존하는 방식은 비용이 너무 크고 수익은 제한적입니다. 중국의 저가 모델과 로컬 모델은 가장 복잡한 작업을 제외하면 성능이 충분히 가까워졌습니다.
  • @u/TheWesternMythos — 학습 성능 향상 때문에 멈출 수 없고, 추론에서 더 많은 돈을 벌기 위해 늦추고 싶다는 말입니까? 그렇다면 모순되지 않습니까?
  • @u/Serprotease — 규제로 학습 속도를 늦추면 현재 앞선 회사들이 선두를 유지하면서 추론으로 돈을 벌 수 있습니다. 지금 경주를 멈추면 현재 선두인 OpenAI와 Anthropic이 승자가 됩니다. Google, Meta, Mistral, X는 뒤처진 상태로 고정됩니다. 오픈 웨이트 모델과 중국 모델을 겨냥한 규제가 함께 진행될 가능성도 있습니다.
• @u/Bupod — 막대한 컴퓨팅 자원은 추론보다 학습에 필요합니다. 고급 모델이 사이버 보안 측면에서 위험해지는 시점은 이미 학습이 끝난 뒤입니다. 그 뒤에 필요한 추론 비용은 학습 비용의 아주 작은 부분입니다.
  • @u/oriben2 — 동의하지만 파멸론의 주요 주장 중 하나는 재귀적 자기 개선입니다. 그 경우에는 훨씬 더 많은 학습이 필요합니다.
• @u/no_dice — 매출 3,500억 달러를 전망하고 있는데, 추세가 유지된다면 올해 AWS 매출의 두 배가 넘습니다.
  • @u/GarageNo8276 — 명백히 말도 안 되는 거짓말입니다.
  • @u/Designer_Respect4285 — Anthropic은 올해 말 연환산 매출이 약 1,000억 달러에 이를 전망입니다. 2025년 말 90억 달러, 2024년 1억 달러에서 늘어난 수치입니다. 2030년 3,000억 달러도 제가 생각하는 중앙값은 아니지만 방어 가능한 숫자입니다.
  • @u/The_blinding_eyes — 반복 매출이 아니라 연환산 매출입니다. 연환산 매출은 그냥 한 주의 매출에 52를 곱하거나 한 달 매출에 12를 곱하는 방식입니다. 전부 헛소리입니다.
  • @u/Designer_Respect4285 — 연환산 매출이 오해를 부를 수는 있지만 거짓말이라고 단정할 수는 없습니다. Anthropic은 월 단위로 계산한다고 밝혔습니다. 기업이 IPO를 앞두고 허위 재무자료를 정기적으로 발표하지는 않습니다. 증거 없이 거짓말이라고 하면 안 됩니다.
• @u/RadzimierzWozniak — 소비자를 적자로 끌어들인 뒤 나중에 수익을 내겠다는 생각에 사업 모델이 너무 의존하고 있습니다. Gemini와 Claude가 일부 작업에서는 같거나 더 낫습니다. Grok도 크게 뒤처지지 않습니다. 컴퓨팅 비용이 10배나 20배 낮아지면 OpenAI는 수익을 내기 어려워집니다. 다른 LLM 제공자로 옮기기도 쉽습니다. 다른 업체가 가격 대비 성능에서 OpenAI를 앞설 겁니다.
• @u/Amber_ACharles — 축구장으로 면적을 재는 게 아니라 기가와트로 계산해야 합니다. 전력망 접속 대기 행렬을 고려하면 매출 10배 전망을 스트레스 테스트해야 합니다.
• @u/Fighter7_ — 오픈소스 모델이 무료로, 충분히 좋은 성능으로, 특히 하드웨어만 있다면 이들의 수익을 빼앗고 있습니다. Nvidia 같은 하드웨어 업체는 괜찮지만 OpenAI와 Anthropic 같은 모델 업체는 곤란해졌습니다. 이들은 현재 데이터 보호를 이유로 한 기업 계약에 의존하지만, 가장 좋은 보호 방식은 모든 것을 사내에서 처리하는 겁니다.
  • @u/Fighter7_ — 그래서 오픈소스 모델을 막는 규제를 원할 겁니다.
  • @u/Thechildwithoutaneye — 오픈소스 모델은 프런티어 모델의 90~95% 성능을 훨씬 적은 비용으로 낼 수 있습니다. 이 점이 프런티어 모델의 시장 규모와 경제성을 바꿉니다. 오픈소스가 재귀적 자기 개선에 도달하면 프런티어 모델의 사업 계획은 무너집니다. 그래서 자신들의 제품이 위험하고 규제돼야 하며 오픈소스 AI는 금지돼야 한다고 대중과 정부를 설득하려는 겁니다.
• @u/_maxt3r_ — 20년 전 아마존을 두고 수익이 없다고 말하던 사람들과 똑같습니다. 돈을 벌려면 돈을 써야 합니다. AI가 서비스 산업의 50%를 가져간다면 수조 달러의 이익이 생길 수 있습니다. 그게 이들의 내기입니다. 다른 건 중요하지 않습니다.

원문: Tom’s Hardware / 번역·요약: Trawling