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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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수십만 종의 데이터를 분석하여 질병을 유발하는 유전자 돌연변이를 식별할 수 있는 인공지능 모델을 개발했으며, 이는 의사들이 희귀 질환을 진단하는 방식을 잠재적으로 변화시킬 수 있습니다.popEVE라고 불리는 이 모델은 11월 24일 Nature Genetics에 게재되었으며, 심각한 발달 장애가 있는 어린이들과 관련된 31,000건 이상의 사례 중 98%에서 가장 유해한 유전적 변이를 정확하게 식별했습니다. 이 도구는 DeepMind의 AlphaMissense를 포함한 경쟁 모델들을 능가했으며, 이전에 알려지지 않았던 123개의 후보 질병 유전자를 발견했고, 이 중 104개는 단 한두 명의 환자에서만 관찰되었습니다.진화와 인구 데이터의 결합PopEVE는 수십억 년의 진화 역사를 기반으로, 약 20,000개의 인간 단백질 중 생명에 필수적인 부분과 변화를 견딜 수 있는 부분을 분석합니다. 이 모델은 이러한 진화 정보를 영국 바이오뱅크(UK Biobank)와 게놈 집합 데이터베이스(gnomAD)의 데이터와 통합하며, 이들 데이터는 건강한 사람들에게 어떤 변이가 존재하는지 보여줍니다.공동 교신저자이자 유전체조절센터(Centre for Genomic Regulation) 연구원인 마팔다 디아스(Mafalda Dias) 박사는 “진료소들이 항상 부모의 DNA에 접근할 수 있는 것은 아니며 많은 환자들이 혼자 방문합니다”라고 말했습니다. “PopEVE는 이러한 의사들이 질병을 유발하는 돌연변이를 식별하는 데 도움을 줄 수 있으며, 우리는 진료소들과의 협력을 통해 이미 이를 확인하고 있습니다”.트리오 시퀀싱(trio sequencing)으로 알려진 부모 양쪽의 DNA를 필요로 하는 전통적인 유전 진단 방법과 달리, PopEVE는 환자의 유전 정보만으로 작동할 수 있습니다. 이러한 기능은 자원이 제한된 의료 시스템에 특히 유용하며, 진단을 더 빠르고 저렴하게 만듭니다.조상 편향 줄이기popEVE의 두드러진 특징 중 하나는 유전 데이터베이스에서 과소 대표되는 혈통을 가진 사람들에게 불이익을 주지 않는 능력입니다. 현재 유전 데이터베이스는 주로 유럽계 혈통 사람들에게 편향되어 있습니다. 이 모델은 특정 집단에서 한 번 발견된 돌연변이든 유럽 집단에서 수천 번 발견된 돌연변이든 모든 인간 변이를 동등하게 취급합니다.Centre for Genomic Regulation의 공동 교신저자이자 연구원인 Jonathan Frazer 박사는 “전 세계 데이터베이스에 자신의 커뮤니티가 잘 대표되지 않는다는 이유만으로 누구도 무서운 결과를 받아서는 안 됩니다”라고 말했습니다. “PopEVE는 그 불균형을 바로잡는 데 도움이 되며, 이는 이 분야에서 오랫동안 부족했던 것입니다”.[crg +2]연구진은 popEVE가 미스센스 돌연변이—단백질의 단일 아미노산을 변경하는 DNA 변화—만을 해석하며 임상 판단을 대체하지 않는다고 언급했습니다. 현재 희귀 질환을 가진 사람들 중 2명 중 1명은 명확한 진단을 받지 못하고 있습니다.
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2025.11.25 등록
Anthropic은 Claude를 위한 세 가지 베타 기능인 Tool Search Tool, Programmatic Tool Calling, Tool Use Examples를 출시했습니다. 이는 AI 에이전트가 컨텍스트 윈도우를 과부하시키지 않고 수백 또는 수천 개의 도구를 사용할 수 있도록 하며, 개별 API 요청 대신 코드를 통해 도구를 호출하고, 스키마 정의만으로가 아닌 구체적인 예시를 통해 올바른 사용법을 학습하도록 설계되었습니다.내부 테스트에서 Tool Search Tool은 토큰 사용량을 85% 감소시키는 동시에 대규모 도구 라이브러리에서 Opus 4.5의 정확도를 79.5%에서 88.1%로 향상시켰으며, Programmatic Tool Calling은 복잡한 연구 작업에서 37%의 토큰 절감을 달성하면서 이전에 도구 호출당 수백 밀리초가 필요했던 여러 추론 과정을 제거했습니다.이 기능들은 GitHub, Slack, Sentry, Grafana, Splunk를 연결하는 기본 5개 서버 설정에서 대화가 시작되기 전에 약 55,000개의 토큰을 소비하는 중요한 확장성 문제를 해결합니다. Anthropic은 최적화 이전 프로덕션 환경에서 도구 정의가 최대 134,000개의 토큰을 소비하는 것을 관찰했습니다.
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2025.11.25 등록
기술 저널리스트 Alex Kantrowitz와 Ranjan Roy는 Google의 Gemini 3가 OpenAI의 심각한 경쟁자로 부상했으며, Sam Altman이 유출된 메모에서 직원들에게 “거친 분위기”와 “일시적인 경제적 역풍”을 예상하라고 경고했다고 논의했습니다. Kantrowitz는 이를 분수령의 순간이라고 부르며, OpenAI가 앞서간다는 것을 인정받은 적이 없었다고 말했습니다.Gemini 3는 Arc AGI와 LM Arena 리더보드를 포함한 주요 AI 벤치마크에서 1위를 차지했으며, 추상적 시각 추론에서 GPT-5.1의 점수(31.1% 대 17.6%)의 거의 두 배를 달성했습니다. 한편 Google의 조직 재편—DeepMind와 Brain을 회사의 “엔진룸”으로 통합하고 검색에서 수백 명의 엔지니어를 이동—이 이러한 반전을 가능하게 했습니다.이러한 변화는 Google이 시가총액 3조 6,200억 달러로 Microsoft를 앞지르고, Nvidia의 기록적인 실적이 AI 거래를 유지하지 못하면서 발생했으며, 주가는 상승 5%에서 하락 3%로 반전되었습니다. 이는 AI 모델의 상품화와 경쟁하는 챗봇들이 기능적으로 상호 교환 가능해지고 있는지에 대한 투자자들의 우려가 커지면서 나타났습니다.
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2025.11.25 등록
개발자 Simon Willison은 최상위 모델들이 현재 너무나 유사하게 작동하여 실제 작업에서는 기업들이 각 릴리스마다 개선을 주장함에도 불구하고 의미 있는 성능 차이를 드러내지 못하기 때문에, 최첨단 AI 모델 평가가 점점 더 어려워지고 있다고 주장한다.Willison은 Anthropic에서 새로 출시한 Claude Opus 4.5를 사용하여 이틀 동안 39개 파일에 걸쳐 2,022개의 코드 추가를 포함하는 광범위한 코딩 작업을 완료한 후, 이전 Claude Sonnet 4.5 모델로 다시 전환했을 때도 동일한 속도로 작업을 계속할 수 있었으며, 두 모델 간의 구체적인 성능 차이를 식별할 수 없었다고 밝혔다.Willison은 AI 연구소들이 새로운 모델을 출시할 때 이전 모델에서는 실패했지만 새 모델에서는 성공하는 프롬프트의 구체적인 예시를 함께 제공할 것을 요구하며, 이러한 시연이 MMLU나 GPQA Diamond와 같은 테스트에서 한 자릿수 백분율 포인트 개선을 보여주는 벤치마크보다 더 가치 있을 것이라고 주장한다—이는 최첨단 모델들이 전통적인 평가 지표를 점점 더 포화시키면서 업계 전반이 겪고 있는 어려움을 반영하는 과제이다.
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2025.11.25 등록
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