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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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한국은 2026년 1월 22일부터 국가 인공지능 기본법을 시행할 예정이며, 2026년 8월부터 대부분의 AI 규칙을 시행할 유럽연합보다 앞서 포괄적인 인공지능 규제를 시행하는 세계 최초의 국가가 됩니다. 이러한 움직임은 최근 조사에서 한국 AI 스타트업의 98%가 대대적인 변화에 여전히 준비되지 않은 것으로 나타나면서, 국내 급성장하는 기술 부문에서 중소기업의 생존에 대한 우려를 불러일으키고 있습니다.​2025년 1월에 법률로 서명된 인공지능 육성 및 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법은 국가 AI 위원회 설립, 기본 3개 년 AI 계획 수립, 특정 AI 시스템에 대한 공개 의무를 포함한 안전성 및 투명성 요구사항 부과를 의무화하고 있습니다. 이 법은 위험 기반 접근 방식을 적용하며, 특히 의료, 교육, 공공 서비스와 같은 중요 부문에서 운영되는 고영향 AI 시스템에 대해서는 엄격한 규칙을 적용합니다.스타트업들, 준비 시간 부족에 경보 발령스타트업 얼라이언스가 2025년 12월 국내 AI 기업 101곳을 대상으로 실시한 조사에 따르면, 신규 규제를 준수하기 위한 대응 시스템을 구축한 기업은 단 2%에 불과한 것으로 나타났다. 나머지 기업 중 48.5%는 법에 대해 익숙하지 않고 준비가 되어 있지 않다고 답했으며, 다른 48.5%는 인지하고 있으나 준비가 부족하다고 응답했다. 조사는 불명확한 기준, 특히 통지 범위, 생성형 AI의 정의, 고영향 AI 시스템 지정 기준 등을 주요 부담 요인으로 지적했다.​한국인터넷기업협회 관계자는 현지 언론에 "절차상 요건으로 인해 시행령이 법 시행 직전에야 확정될 것으로 예상되어 기업들이 새로운 규정에 대비할 충분한 시간을 갖지 못할 수 있다"고 말했다. "특히 스타트업에게는 매우 부담스러울 것이다."​업계 관계자들은 일부 기업들이 1월 22일 이후 서비스를 갑작스럽게 수정하거나 중단해야 할 수도 있다고 경고한다. 이러한 규제 압박은 엄격한 준수 요건보다 혁신 촉진에 초점을 맞춘 부드러운 자율 거버넌스 접근 방식을 채택한 일본으로의 이전을 고려하는 한국 AI 스타트업의 수를 증가시키는 것으로 여겨진다.워터마크 요구사항이 논란을 촉발하다AI 생성 콘텐츠에 라벨을 표시하도록 요구하는 의무적 워터마킹 조항은 새로운 프레임워크에서 특히 논란이 되는 측면으로 부상했습니다. 딥페이크와 허위정보를 억제하기 위한 목적이지만, 업계 관계자들은 요구사항이 너무 모호하며 소비자들이 AI 생성 제품을 기피하게 만들 수 있다고 주장합니다.​"AI 생성 콘텐츠라도 일반적으로 품질을 향상시키기 위해 수많은 개인들이 협력하지만, 'AI 생성'으로 표시되면 소비자들이 꺼릴 수 있습니다"라고 한 AI 콘텐츠 기업의 관계자가 밝혔습니다. 2025년 12월에 발표된 AI 생성 광고에 대한 모니터링 강화 계획은 소셜 미디어 플랫폼 전반에 걸쳐 확산되는 조작된 콘텐츠와 딥페이크에 대한 우려를 더욱 강조합니다.​우려에도 불구하고, 과학기술정보통신부는 행정 벌금을 부과하기 전에 최소 1년의 유예 기간을 발표하여 기업들에게 추가 준비 시간을 제공했습니다. 배경훈 장관은 시행령이 "대한민국이 글로벌 AI 강국 3위로 도약하기 위한 제도적 초석"이 될 것이라고 강조했습니다.
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2025.12.15 등록
인공지능(AI) 모델들의 성능 경쟁이 치열해지면서, 추론, 수리 등 종합적인 역량을 객관적으로 평가하는 다양한 벤치마크에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 사용자의 직접적인 평가를 반영하는 '엘엠아레나(LMArena)'는 익명으로 받은 두 개의 AI 답변 중 더 우수한 것을 고르거나 무승부를 선언하여 순위를 매기는 방식입니다.기존 벤치마크의 한계를 극복하기 위해 만들어진 '인류의 마지막 시험(HLE)'은 수학, 물리학 등 100개 이상 과목의 고난도 문제를 통해 AI의 정답률을 측정합니다. 또한, AI의 자율적인 경제활동 능력을 측정하는 '벤딩 벤치(Vending-Bench)'는 AI가 재고 관리와 가격 책정 등을 얼마나 잘 수행하는지 평가합니다.이 외에도 코딩 오류 해결 능력을 평가하는 'SWE벤치'와 수학 올림피아드 난이도의 '매스아레나 에이펙스' 등 다양한 전문 벤치마크들이 활용됩니다. 하지만 이러한 AI 벤치마크는 윤리나 안전보다는 높은 경제적 보상이 기대되는 과업에만 초점을 맞춘다는 비판도 제기됩니다.
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2025.12.14 등록
앨런 AI 연구소(Ai2)는 훈련 데이터와 가중치까지 완전히 공개하는 대표적인 대형언어모델(LLM)인 '올모(OLMo) 3'의 업데이트 버전 '올모 3.1'을 공개했습니다. 새로 출시된 '올모 3.1 싱크 32B'와 '올모 3.1 인스트럭트 32B'는 강화 학습(RL)을 추가 적용하여 추론, 수학, 지시 이행 능력 등 여러 벤치마크에서 성능이 크게 향상되었습니다.특히, '싱크 32B'는 고급 추론과 연구 목적에 최적화되었으며, '인스트럭트 32B'는 대화형 AI와 툴 기반 워크플로에 맞춰 현재까지 공개된 완전 오픈 소스 32B급 지시형 모델 중 가장 강력한 성능을 자랑합니다. Ai2는 이를 새로운 모델 출시가 아닌 '체크포인트 추가' 개념으로 소개하며, 개발자들이 모델의 학습 과정을 완벽하게 통제하고 자체 데이터를 추가해 재학습할 수 있도록 지원합니다.Ai2는 올모 시리즈가 개방성과 성능을 동시에 발전시킬 수 있음을 보여주며, 학습 데이터, 코드, 결정에 대한 엔드투엔드 투명성을 유지하면서 기능을 지속적으로 개선했다고 강조했습니다. 이 새로운 '체크포인트' 모델들은 Ai2 플레이그라운드와 허깅페이스를 통해 제공되어 개발자 및 연구기관의 활용을 넓힐 예정입니다.* 앨런 인공지능 연구소(Ai2)는 마이크로소프트 공동 창립자였던 고(故) 폴 앨런이 공익을 위해 고도(하이-임팩트) AI 연구 및 엔지니어링을 수행할 목적으로 2014년에 설립한 비영리 연구소입니다. 이 연구소는 텍스트를 읽고 추론하여 지식을 입증하는 AI 시스템 개발을 목표로 시작했으며, 현재도 개방성과 투명성을 중시하며 AI 분야의 발전을 주도하고 있습니다.
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2025.12.14 등록
오픈AI의 최신 AI 모델인 'GPT-5.2'는 초기 테스트에서 전문가와 기업용 업무 처리, 복잡한 문제 해결 능력 등 전문 작업 분야에서 역대 최고라는 평가를 받았습니다. 하이퍼라이트AI CEO 등 전문가들은 이 모델이 상당한 사고 시간을 요구하는 어려운 작업을 완벽하게 수행하며 '세계 최고의 모델'이라고 극찬했습니다.이 모델은 사고력과 문제 해결 능력이 눈에 띄게 향상되어 복잡한 코드 구조를 한 번에 생성하고, 몇 시간 동안 작업을 지속하는 등 개발자와 기업에 매우 중요한 의미를 갖습니다. 박스(Box) CEO 등은 GPT-5.2가 금융 및 생명 과학 분야의 실제 업무 지식을 테스트하는 확장 추론에서 기존 모델보다 훨씬 빠르게 작업을 수행했다고 밝혔습니다.반면, 일반 사용자들은 일상적인 글쓰기나 순수 채팅 기능에서 체감할 만한 개선점을 느끼기 어렵다는 엇갈린 평가가 나왔고, 일부는 딱딱한 어조나 속도 저하를 단점으로 지적했습니다. 코드명 '갈릭'으로 알려진 이 모델은 코딩과 B2B에 최적화된 도구로 보이며, 일반 사용자가 느낄 만한 성능 향상은 내년 1월 출시 모델을 기다려야 할 것으로 분석됩니다.
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2025.12.14 등록
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