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Anthropic, 2027년까지 수익성 달성 전망하며 OpenAI 앞서

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.11 15:03
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)


실리콘밸리의 선도적인 인공지능 기업 두 곳이 극명하게 다른 재무 경로를 걷고 있다. 월스트리트 저널과 더 인포메이션이 검토한 재무 문서에 따르면, Anthropic은 2027년까지 수익성을 달성할 것으로 예상되는 반면 OpenAI는 내년에 최대 140억 달러에 달하는 손실에 직면할 수 있다.

Anthropic은 2028년까지 최대 700억 달러의 매출과 170억 달러의 현금 흐름을 창출할 것으로 예상하며, 내부 전망에 따르면 2027년에 손익분기점에 도달할 것으로 보인다—이는 OpenAI의 2029년 수익성 전망보다 2년 앞선 것이다. 이러한 대조적인 궤적은 근본적으로 다른 비즈니스 전략을 강조한다: Anthropic의 규율 있는 기업 우선 접근 방식 대 대규모 인프라 지출로 부담을 안고 있는 OpenAI의 소비자 중심 모델.​


기업 전략이 성장을 주도한다

샌프란시스코에 본사를 둔 이 스타트업은 기업 고객을 중심으로 사업을 구축해왔으며, 현재 300,000개 이상의 기업 고객으로부터 발생하는 매출의 약 80%를 차지하고 있습니다. Anthropic은 기업들 사이에서 Claude AI 챗봇의 빠른 도입에 힘입어 매출이 2025년 추정 50억 달러에서 2028년까지 700억 달러로 급증할 것으로 예상하고 있습니다.​

전략적 파트너십이 이러한 성장을 가속화하고 있습니다. 10월에 Salesforce는 Anthropic과의 협력을 확대하여 금융 서비스 및 헬스케어를 포함한 규제 산업을 대상으로 하는 Agentforce 플랫폼의 선호 모델로 Claude를 채택했습니다. 전통적으로 OpenAI의 독점 파트너였던 Microsoft는 내부 테스트에서 Claude가 Excel 및 PowerPoint의 작업 자동화에 뛰어나다는 결과가 나온 후 9월에 Anthropic의 모델을 Microsoft 365 및 Copilot에 통합하기 시작했습니다.​

주요 기업 배포가 현재 진행 중입니다. Deloitte는 150개국에 걸쳐 470,000명 이상의 직원에게 Claude를 배포하고 있으며, Cognizant는 전 세계적으로 최대 350,000명의 직원에게 이 AI 어시스턴트를 제공할 계획입니다. Anthropic의 최고 상업 책임자인 Paul Smith는 "기업들은 최첨단 성능과 안전성 및 신뢰성을 결합한 신뢰할 수 있는 AI를 필요로 합니다"라고 말했습니다.​


수익성으로 가는 길

Anthropic의 재무 반전은 서류상으로 극적으로 보입니다. The Information에 따르면, 회사의 총이익률은 작년 마이너스 94%에서 2025년 50%로 급증하고 2028년까지 77%에 도달할 것으로 예상됩니다. 이러한 개선은 운영 효율성 향상과 기업 간 거래(B2B) 모델의 확장성을 모두 반영합니다.​

회사의 개발자 도구인 Claude Code는 성장 엔진으로 부상했으며, 연간 매출 10억 달러에 근접하고 있습니다. 이는 7월의 약 4억 달러에서 증가한 수치입니다. API 매출은 올해 38억 달러에 달할 것으로 예상되며, 이는 이미 OpenAI가 유사한 사업 부문에서 창출할 것으로 예상되는 18억 달러를 초과하는 수준입니다.​

투자자 신뢰도 뒤따랐습니다. Anthropic은 9월에 1,830억 달러의 가치 평가로 130억 달러를 조달했으며, 이는 2025년 초와 비교해 거의 세 배 증가한 수치입니다. 회사가 목표를 달성할 경우, 애널리스트들은 미래 가치 평가를 3,000억 달러에서 4,000억 달러 사이로 전망하고 있습니다.​


OpenAI의 재정적 과제

대조적으로, OpenAI는 연간 약 130억 달러의 매출을 창출하고 매주 8억 명의 사용자에게 서비스를 제공하고 있음에도 불구하고 수익성 문제로 계속 고전하고 있습니다. Microsoft의 재무 보고서에 따르면, 이 회사는 2025년 3분기에만 120억 달러 이상의 손실을 기록했습니다.​

OpenAI는 인프라 지출을 확대하면서 2026년에는 손실이 140억 달러에 달할 것으로 예상하고 있으며, 2029년까지 누적 손실이 1,150억 달러에 이를 것으로 전망하고 있습니다. 2027년까지 1,000억 달러의 야심찬 매출 목표를 세우고 있음에도 불구하고, 이 회사는 2029년까지 수익성을 달성하지 못할 것으로 예상하고 있습니다.​

이러한 엇갈린 운명은 AI 경제에 대한 서로 다른 철학을 반영합니다. OpenAI는 접근성과 브랜드 우위를 바탕으로 구축된 소비자 규모를 대표하는 반면, Anthropic은 반복적인 수익 흐름과 운영 규율에 뒷받침되는 기업 지속 가능성을 구현합니다. 규제 강화와 인프라 수요가 업계 전반의 마진을 계속 압박함에 따라, Anthropic의 모델은 재정적으로 실행 가능한 AI 벤처를 위한 청사진을 제공할 수 있습니다—바이럴성이 아닌 유용성이 장기적 가치를 주도하는 모델입니다.

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Google은 NotebookLM 리서치 도구와 Gemini 챗봇 간의 통합 기능을 롤아웃하기 시작했으며, 이를 통해 사용자는 전체 노트북을 대화에 직접 첨부하여 출처 기반 분석을 수행할 수 있게 되었다.이 기능은 주말 동안 매우 제한된 방식으로 배포되는 과정에서 포착되었으며, 사용자가 Gemini의 첨부 메뉴에서 노트북을 선택해 챗봇의 추론 모델을 활용하는 동안 인용을 유지하고, Sources 버튼을 통해 전체 NotebookLM 작업 공간으로 다시 이동할 수 있도록 해준다.이번 통합은 연구자 및 지식 노동자들의 핵심 워크플로 병목을 해소하기 위한 것으로, Google이 Microsoft Copilot과 OpenAI의 ChatGPT 다중 파일 기능과 경쟁하는 가운데, 환각 현상을 줄이도록 설계된 NotebookLM의 문서 중심 접근 방식과 Gemini의 대화형 AI를 결합한다.
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2025.12.16 등록
'트랜스포머' 논문의 제1 저자인 아시시 바스와니 박사가 설립한 에센셜 AI가 80억개 매개변수(8B)를 가진 첫 오픈 소스 모델 'Rnj-1'을 출시했습니다. 이 모델은 저명한 수학자의 이름을 땄으며, 동급 오픈 소스 중 최고 수준의 성능을 목표로 '젬마 3' 아키텍처를 기반으로 구축되었습니다.에이전트 코딩 및 STEM에 최적화된 'Rnj-1-인스트럭트'는 'MBPP+'와 '휴먼이벨' 등 광범위한 코딩 벤치마크에서 비슷한 크기의 중국 모델보다 우수하거나 동등한 성적을 거두었습니다. 특히 수학 능력 테스트인 'AIME 2025'에서 43.3점을 기록하며 더 큰 모델에 근소하게 뒤졌을 뿐, 다른 유사 크기 모델들을 크게 앞질렀습니다.에센셜 AI는 모델 자체 역량 강화를 위해 강화 학습보다는 사전 훈련에 집중하는 개발 철학을 밝혔으며, 이로 인해 기업의 미세조정에 더 유리한 모델을 제공하고자 합니다. 회사는 소수 기업의 AI 기술 통제가 교육이나 의료 등 사람에게 이로운 분야의 발전을 저해해서는 안 된다고 강조하며 오픈 소스 정책을 고수할 것을 밝혔습니다.
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2025.12.15 등록
• Rodney Brooks, 70세의 전 MIT 연구소 소장이자 Roomba의 공동 개발자는, 휴머노이드 로봇이 최소 15년 동안은 안전하게 가정에 도입되지 않을 것이라고 경고하며, Tesla [TSLA +2.71%]와 Figure AI 같은 회사들이 비용을 정당화하는 데 필요한 정교함을 달성하지 못해 수십억 달러가 사라질 것이라고 예측했다.[nytimes +1]• Brooks는 인간 비디오의 시각 데이터를 사용하는 현재의 훈련 방식이 근본적으로 결함이 있다고 주장하는데, 이는 인간이 조작을 위해 의존하는 필수적인 촉각 및 힘 감지 데이터가 부족하기 때문이며, Figure AI의 전 제품 안전 책임자가 11월에 회사의 로봇이 인간에게 위험을 초래할 수 있다고 경고했다가 해고되었다며 부당 해고 소송을 제기한 이후 안전 우려가 증폭되었다.[nytimes +1]• Brooks의 회의론에도 불구하고, 벤처 캐피탈리스트들과 기술 기업들은 휴머노이드 로봇 공학에 계속해서 수십억 달러를 쏟아붓고 있으며, Figure AI는 390억 달러 가치 평가로 10억 달러 이상을 모금했고, Elon Musk는 Tesla의 Optimus 로봇을 연속 작동으로 인간 생산성의 5배를 달성할 수 있는 “무한 돈 버그”라고 칭했다.[nytimes]
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2025.12.15 등록
OpenAI의 코딩 에이전트 Codex의 제품 개발을 이끌고 있는 Alexander Embiricos는 일요일에 공개된 Lenny’s Podcast에서 인간의 타이핑 속도와 프롬프트를 지속적으로 작성하고 AI 작업을 검증해야 하는 필요성이 인공 일반 지능을 달성하는 데 있어 “현재 과소평가되고 있는 제한 요인”이라고 말했다.Codex는 8월 출시 이후 20배 성장했으며 현재 매주 수조 개의 토큰을 처리하고 있다. Embiricos는 시스템이 AI 에이전트가 지속적인 인간의 감독 없이 기본적으로 작동할 수 있도록 하면 생산성 향상이 가속화될 것이라고 주장했다.Embiricos는 얼리 어답터들이 2026년부터 극적인 생산성 증가를 경험할 것이며, AGI는 이러한 초기 성과와 주요 기업들이 AI 에이전트를 통해 완전한 자동화를 달성하는 시점 사이 어딘가에 도래할 것이라고 예측했다.
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2025.12.15 등록
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