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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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알리바바는Qwen대규모언어모델을매우허가친화적인오픈소스라이선스로공개함으로써궁극적으로자사의클라우드컴퓨팅및전자상거래비즈니스에이로운광범위한AI도입을이끌것이라고전망하고있으며,이는회사의AI전략에대한BismarckBrief의분석에근거한것이다.​에어비앤비CEO브라이언체스키는자사가고객서비스에Qwen모델을적극적으로활용한다고밝혔으며,그이유로"우수함","빠른속도","합리적인비용"을꼽았고,플랫폼통합요구사항에"완전히준비되지않은"ChatGPT대신선택했다고설명했다.​Qwen오픈소스모델은전세계적으로6억회이상다운로드됐으며,현재아마존,애플등미국대형기업의AI시스템에도적용되어,알리바바가세계최대오픈소스AI생태계를구축하게되었다.
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2025.11.21 등록
Microsoft는 파일 정리 및 이메일 전송과 같은 작업을 자동화하도록 설계된 새로운 Copilot Actions AI 기능이 장치를 손상시키고 민감한 데이터를 훔칠 수 있다는 경고를 발표했으며, 이는 빅테크 기업들이 보안 위험을 완전히 이해하기 전에 기능을 출시한다는 비판을 다시 불러일으켰습니다.회사는 특히 공격자가 웹사이트, 이력서 또는 이메일에 악의적인 명령을 삽입할 수 있는 프롬프트 인젝션 취약점에 대해 사용자들에게 경고했으며, 대규모 언어 모델은 이를 정당한 사용자 지시와 구별할 수 없습니다.Open Worldwide Application Security Project는 2025년 LLM 애플리케이션 상위 10대 보안 위험에서 프롬프트 인젝션을 1위 보안 위험으로 선정했으며, 이는 AI 에이전트가 제어 명령과 사용자 데이터를 구분하지 못하는 근본적인 무능력에 대한 업계 전반의 우려를 반영합니다.
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2025.11.20 등록
Micropolis Holding Co.는 11월 18일 NVIDIA Orin SOC를 탑재한 IP67 등급의 엣지 컴퓨팅 유닛을 출시하여 클라우드 연결 없이도 감시, 객체 감지 및 행동 분석을 위한 온디바이스 AI 처리를 가능하게 했습니다.8GB에서 64GB 구성으로 제공되는 이 견고한 장치는 법 집행, 국경 통제 및 국가 안보 임무를 위해 설계되었으며, 여러 로봇과 센서에 걸쳐 분산 엣지 네트워크로 작동할 수 있습니다[‘.CEO Fareed Aljawhari는 이러한 통합을 통해 Microspot이 “복잡한 AI 모델을 현장에서 즉시 안전하게 처리”할 수 있게 되어, 신뢰성이 타협될 수 없는 중요한 작전에서 실시간 의사결정을 지원한다고 말했습니다.
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2025.11.20 등록
1950~60년대 미니컴퓨터 붐은 혁신적 반도체 기술의 발전과 소형화 바람을 타고 수많은 신생 기업과 투자 자본이 단일 산업으로 몰렸던 시기였다. 기업들은 앞다투어 성장했지만, 대부분은 처절한 실패로 끝났고 수십억 달러의 손실이 발생하면서 시장이 한 차례 정리되었다. 이 과정에서 궁극적으로 몇몇 상장기업이 20년 가까운 세월 동안 살아남아 산업을 대표하게 되었다.오늘날 AI 붐 역시 유사하게 폭발적 자본 유입과 스타트업 창업이 반복되고 있다. 하지만 과거와 달리 주요 AI 기업들은 IPO(상장) 대신 비상장 상태에서 거대 자본을 유치하며 급격한 가치 상승을 경험 중이다. 그 결과 일반 투자자들은 직접 투자할 기회가 적고, 기업가치 역시 6~9개월마다 두 배 가까이 오르는 등 민간 시장 중심의 과열 양상을 보인다.Commoncog는 단기 버블 여부를 논하기보다는, 기술 산업에서 반복되는 진입-도태 메커니즘과 시간이 걸리더라도 결국 산업 구조가 단단해지는 과정을 주목해야 한다고 강조한다. 미니컴퓨터 붐처럼, AI 붐도 필연적으로 실패와 도태, 점진적 구조 변화를 거치며 장기적으로는 견고한 성장 기반을 남길 것이라는 점이 반복적으로 제시된다.
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2025.11.20 등록
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