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OpenAI, 43억 달러 수익 급증에도 25억 달러 현금 소진

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작성자 xtalfi
작성일 2025.09.30 15:00
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)

OpenAI는 2025년 상반기에 눈에 띄는 매출 성장을 기록했으며, 43억 달러를 창출하는 동시에 25억 달러의 현금을 소진했다고 월요일 The Information이 보도한 주주 대상 재무 공시에 따르면 나타났습니다.

이 인공지능 기업의 상반기 매출은 2024년 전체 수익보다 16% 증가한 수치로, OpenAI가 2025년 연간 목표 매출 130억 달러를 달성할 수 있을 것이라는 전망을 뒷받침합니다. 현재 이 회사는 ChatGPT 서비스를 통해 매일 30억 건 이상의 사용자 상호작용을 처리하고 있으며, 주간 활성 이용자는 약 7억 명에 달합니다.

 

막대한 지출이 인공지능 경쟁을 촉진한다

 

오픈AI의 25억 달러 현금 소진은 첫 6개월 동안 주로 인공지능 기술 발전을 위한 연구 및 개발 비용과 ChatGPT 운영 비용에 의해 발생했습니다. 회사의 지출 속도는 극적으로 가속화되어, 오픈AI는 최근 2029년까지의 현금 소진 예상치를 기존 올해 초 추정치보다 800억 달러가 증가한 1,150억 달러로 상향 조정했습니다.

업계 분석에 따르면, "오픈AI는 올해부터 2029년까지의 현금 소진이 이전 예상보다 더욱 높아져 총 1,150억 달러에 이를 것으로 예상했습니다". 이 지출에는 2025년부터 2030년까지 추론 비용만 1,500억 달러가 포함되며, 새로운 모델 훈련과 독점 데이터 센터 구축을 위한 수십억 달러가 추가로 투입될 예정입니다.

 

업계 경쟁이 심화된다

 

AI 분야의 경쟁이 새로운 수준에 도달하면서 이러한 재무 실적이 발표되었습니다. 앤트로픽(Anthropic), 오픈AI(OpenAI)의 주요 경쟁업체는 최근 연간 50억 달러의 매출 실적을 달성하며 공격적으로 확장 중입니다. 해외 직원 수를 세 배로 늘리고, 자사가 오픈AI의 모델을 코딩 벤치마크에서 능가한다고 주장하는 Claude Sonnet 4.5를 출시했습니다.

오픈AI에 130억 달러 이상을 투자한 최대 투자자 마이크로소프트(Microsoft)는 9월에 회사와 잠정적인 구조 조정 협상에 도달했습니다. 이로써 오픈AI는 영리 구조로 전환하고 오라클(Oracle)과 같은 타 클라우드 제공업체와 협력할 수 있게 되었습니다. 이 합의는 이전의 독점적인 관계에서 중대한 변화를 의미합니다.

오픈AI의 기업 가치도 최근 2차 주식 매각에서 약 5,000억 달러로 치솟았으며, 올해 초 3,000억 달러에서 크게 상승했습니다. 회사는 9월에 103억 달러에 달하는 직원 주식 매각을 완료했고, 소프트뱅크(SoftBank), 드래고니어 인베스트먼트 그룹(Dragoneer Investment Group), 기타 주요 투자자들이 참여했습니다.

이례적인 속도로 현금을 소진하고 있음에도 오픈AI는 2030년까지 연간 2,000억 달러의 매출을 목표로 하는 야심찬 성장 전망을 유지하고 있습니다. 그러나 애널리스트들은 AI 인프라 지출 붐이 지속 가능할지 의구심을 점점 더 제기하고 있으며, 일부는 현 상황을 2000년대 초 닷컴 버블과 비교하고 있습니다.

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Genspark에서 세계 최초의 Apple Watch용 AI 회의 노트 도구인 'Genspark AI Meeting Notes'를 출시했습니다. 이 도구는 iOS 및 Android 앱에서도 사용할 수 있으며, Super Agent와의 긴밀한 통합을 통해 Apple Watch에서 더블 탭 한 번 또는 휴대폰에서 한 번의 클릭만으로 모든 회의를 포괄적이고 전문적인 회의록으로 변환할 수 있습니다.이 도구의 가장 뛰어난 점은 즉시 우수한 회의록을 생성할 수 있다는 것입니다. Apple Watch에서는 더블 탭으로 녹음을 시작하면 백그라운드에서 자동으로 지속됩니다. Google이나 Outlook 캘린더와 통합하여 회의를 탭하면 바로 녹음이 시작되며, Genspark Super Agent와 원활하게 작동하여 향상된 처리 능력을 제공합니다. 고급 AI가 대화를 분석하고 핵심 정보를 추출하여 몇 분 내에 모든 참가자에게 전문적인 노트를 전달합니다.Genspark AI Meeting Notes는 '바이브 워킹(vibe working)'의 미래를 대표합니다. 이는 AI가 일상적인 업무를 처리하여 인간이 창의적 사고, 전략적 협업, 의미 있는 연결에 집중할 수 있게 하는 작업 방식입니다. AI가 문서화의 마찰을 제거함으로써 사람들이 회의에 완전히 집중하고 함께 획기적인 솔루션을 만들 수 있도록 도와줍니다.전체 프로세스는 자동으로 완료되며, 사용자는 완전하고 전문적인 수준의 회의 문서화를 받을 수 있습니다. 이 혁신적인 도구를 통해 회의 생산성의 혁명을 경험하고 회의 관리의 새로운 가능성을 발견할 수 있습니다.
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2025.08.13 등록
Anthropic 은 100만 토큰 컨텍스를 처리하는 클로드4 를 발표했다. 이는 기존 처리량의 5배 규모이다.이를 통해 7.5만 줄 이상의 코드를 한번에 처리하거나 수십개의 연구논문을 분석하는 것이 가능해졌다고 발표했다.현재 Anthropic API 및 아마존 Bedrock 에서 퍼블릭으로 사용 가능하며, 조만간 구글 클라우드 Vertex AI에서도 사용이 가능할 예정이라고 한다.클로드 브래드 에이브럼스는 "이전에는 문제를 작은 조각으로 나눠야 했지만, 100만 토큰 컨텍스트 윈도우로 모델이 전체 맥락을 파악할 수 있게 됐다"라며 "2500페이지 분량의 텍스트도 쉽게 처리할 수 있다"고 밝혔다.이번 발표는 오픈AI가 최근 발표한 ChatGPT-5에 대항하기 위한 것으로 보인다.
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2025.08.13 등록
퍼플렉시티가 구글에게 크롬을 사겠다고 제안했다.는 보도가 월스트리저널을 통해 나왔다.https://www.wsj.com/tech/perplexity-ai-google-chrome-offer-5ddb7a22퍼플렉시티는 345억달러(47조8000억원)에 크롬을 인수하겠다고 구글에 제안했다고 12일(현지시간) 보도했다.퍼플렉시티는 구글 에게 보낸 서한에서 크롬 인수 제안이 “크롬을 유능하고 독립적인 운영자에게 맡김으로써 최고 수준의 공익에 부합하는 반독점 구제책을 만족시키기 위한 것”이라고 재언했다.퍼플렉시티의 이번 제안은 미 법원이 온라인 검색 시장 경쟁 회복을 위한 방안을 제시할 예정인 가운데 나왔다.워싱턴 D.C. 연방법원 판사는 지난해 8월 미 법무부가 제기한 검색 시장 반독점 소송에서 구글의 시장 지위를 불법적인 독점이라고 판결했다. 이어 지난 4월부터 독점 해소 방안에 대한 재판이 진행됐으며, 법무부는 방안 중 하나로 구글 크롬 매각을 제안한 바 있다.물론 구글이 이에 응할지는 회의적이다.
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2025.08.13 등록
오픈AI가 출시하고 불만이 많아진 GPT-5를 잘쓰기 위한 프롬프트 가이드를 공개했다.https://cookbook.openai.com/examples/gpt-5/gpt-5_prompting_guide?ref=blog.secondbrush.co.kr이 가이드에서는 모델을 학습하고 실제 작업에 적용해 온 경험을 바탕으로 모델 출력의 품질을 극대화하기 위한 프롬프트 팁을 다루고 있다.. 에이전트 작업 성능 향상, 명령어 준수 보장, 새로운 API 기능 활용, 프런트엔드 및 소프트웨어 엔지니어링 작업을 위한 코딩 최적화 등의 개념을 살펴보고, GPT-5를 활용한 AI 코드 편집기 Cursor의 프롬프트 튜닝 작업에 대한 핵심 인사이트도 제공한다고..가이드에 따르면,"모범 사례를 적용하고 가능한 한 표준 도구를 도입함으로써 상당한 성과를 거두었으며, 이 가이드와 저희가 개발한 프롬프트 최적화 도구가 GPT-5 사용의 발판이 되기를 바랍니다. 하지만 항상 그렇듯이 프롬프트는 모든 경우에 적용되는 것은 아니라는 점을 명심하십시오. 여기에 제시된 기반을 바탕으로 실험을 수행하고 반복하여 문제에 대한 최상의 해결책을 찾을 것을 권장합니다."라고 되어 있다.Goal: Get enough context fast.목표: 빠르게 충분한 콘텍스트를 얻는다.Parallelize discovery and stop as soon as you can act.탐색을 병렬로 진행하고, 행동할 수 있게 되면 즉시 중단한다.Method:방법:Start broad, then fan out to focused subqueries.먼저 넓게 시작하고, 이후에는 구체적인 하위 쿼리로 확장한다.In parallel, launch varied queries; read top hits per query. Deduplicate paths and cache; don’t repeat queries.다양한 쿼리를 병렬로 실행하고, 각 쿼리의 상위 결과를 읽는다. 경로는 중복 제거하고 캐시에 저장한다. 동일한 쿼리를 반복하지 않는다.Avoid over searching for context. If needed, run targeted searches in one parallel batch.콘텍스트를 지나치게 탐색하지 않는다. 필요할 경우, 한 번의 병렬 배치로 목표 검색을 수행한다.Early stop criteria:조기 중단 기준:You can name exact content to change.변경할 정확한 내용을 지정할 수 있다.Top hits converge (~70%) on one area/path.상위 결과의 약 70%가 한 영역 또는 경로로 모인다.Escalate once:한 번에 에스컬레이션한다:If signals conflict or scope is fuzzy, run one refined parallel batch, then proceed.신호가 상충하거나 범위가 불분명하면, 정제된 병렬 배치를 한 번 실행한 후 진행한다.Depth:깊이:Trace only symbols you’ll modify or whose contracts you rely on; avoid transitive expansion unless necessary.변경하거나 의존하는 심볼만 추적하고, 필요하지 않다면 전이적인 확장은 피한다.Loop:반복:Batch search → minimal plan → complete task.배치 검색 → 최소 계획 → 작업 완료.Search again only if validation fails or new unknowns appear. Prefer acting over more searching.검증에 실패하거나 새로운 미지의 요소가 나타난 경우에만 다시 검색한다. 추가 검색보다는 행동을 우선한다.
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2025.08.12 등록
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