OpenAI도 아니고 Amazon도 아닙니다. 380억 달러 규모의 거래에서 진짜 승자는 Nvidia입니다.

미래를 위한 돈 낭비: OpenAI가 수십억 달러의 수익에도 불구하고 수십억 달러를 더 많이 잃는 이유

OpenAI와 아마존 웹 서비스(AWS) 간의 380억 달러 규모 거래는 단순한 거대 인프라 인수를 넘어, 글로벌 AI 혁명의 지각 변동과 심오한 모순을 가차 없이 드러내는 전략적 전환점입니다. 이 엄청난 금액의 이면에는 최대 5천억 달러라는 천문학적인 기업 가치에도 불구하고, 경제적 역설에 갇힌 기업의 이야기가 있습니다. 바로 최고 시장 가치와 최저 운영 수익성입니다. 이번 거래는 OpenAI가 주요 파트너인 마이크로소프트에 대한 위태로운 의존에서 벗어나려는 의도적인 시도이자, 전체 사업 모델을 집어삼킬 위기에 처한 기하급수적으로 증가하는 컴퓨팅 파워 수요를 충족하려는 필사적인 노력입니다.

이 합의는 각 참여자가 각자의 의제를 추구하는 복잡한 권력 구조를 드러냅니다. 아마존은 클라우드 컴퓨팅 경쟁에서 전략적으로 추격전을 벌이고 있는 반면, 이 군비 경쟁의 진정한 수혜자는 모든 것의 기반을 형성하는 기술을 보유한 칩 거대 기업 엔비디아인 것으로 보입니다. 그러나 이 모든 것의 핵심에는 과거 기술 거품의 과열을 떠올리게 하는 근본적인 질문이 있습니다. OpenAI만 해도 1조 4천억 달러에 달하는 이 거대한 투자가 과연 실제 수익을 통해 회수될 수 있을까요? 따라서 이 계약을 분석하는 것은 AI 경제의 엔진룸을 엿보는 것과 같습니다. 미래에 대한 선견지명적인 투자, 실존적 위험, 그리고 이성의 한계를 시험하는 듯한 자금 조달 논리 사이에 얽힌 세상입니다.

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• 과대망상? 신용 거래의 초고속 성장: OpenAI(ChatGPT)의 경제 역사에 반하는 1,000억 달러 투자

클라우드 인프라 경제의 전략적 재편 – 종속성이 전략이 되는 순간: 인공지능의 미래에 대한 380억 달러의 도박

OpenAI와 아마존 웹 서비스(AWS) 간의 380억 달러 규모 계약은 일반적인 조달 계약과는 차원이 다릅니다. 이는 글로벌 기술 산업의 전력 구조에 근본적인 변화를 가져오며, 인공지능 혁명 전체가 위태로운 의존성에 기반을 두고 있음을 보여줍니다. 표면적으로는 OpenAI가 수십만 개의 엔비디아 그래픽 프로세서에 대한 접근권을 확보하는 데 그치는 것처럼 보이지만, 자세히 들여다보면 전략적 계산, 실존적 위험, 그리고 과거 기술 거품의 과열을 연상시키는 자금 조달 논리가 복잡하게 얽혀 있음을 알 수 있습니다.

이번 거래는 3천억에서 5천억 달러에 달하는 기업 가치와 약 120억 달러의 연간 매출에도 불구하고 구조적 손실을 기록하고 있는 OpenAI의 취약한 입지를 여실히 보여줍니다. 2025년에만 80억 달러의 자본 소진이 예상되고, 2028년까지 누적 손실이 440억 달러에 달할 것으로 예상되는 상황에서 OpenAI는 극심한 시장 가치 상승과 함께 최소한의 영업 수익성이라는 역설에 직면해 있습니다.

인프라 위기의 경제적 해부학

현대 인공지능의 근본적인 문제는 단순하지만 근본적인 불균형으로 나타납니다. 대규모 언어 모델을 훈련하고 운영하는 데 필요한 리소스는 기하급수적으로 증가하는 반면, 수익 창출 기회는 선형적이거나 심지어 정체되어 있습니다. OpenAI는 현재 및 향후 모델 세대를 위해 모든 역사적 유추를 거부하는 규모의 컴퓨팅 파워를 필요로 합니다. OpenAI 경영진은 향후 몇 년 동안 프로세서와 데이터 센터 인프라에 총 1조 4천억 달러를 투자할 계획입니다.

이 규모를 좀 더 구체적으로 설명하자면, 계획된 투자액은 여러 선진국의 국내총생산(GDP)을 초과합니다. 업계에서는 1기가와트급 데이터센터 하나당 투자 비용을 약 500억 달러로 추산하며, 그중 60~70%는 특수 반도체 투자에 기인합니다. 총 용량 10기가와트를 목표로 하는 OpenAI는 마이크로소프트나 구글과 같은 기존 클라우드 대기업의 인프라 투자 규모를 훨씬 뛰어넘는 규모로 운영되고 있습니다.

비용 구조는 비즈니스 모델의 구조적 아킬레스건을 드러냅니다. OpenAI는 매출의 약 60~80%를 컴퓨팅 파워에만 지출합니다. 130억 달러의 매출을 고려하면, 이는 100억 달러의 인프라 비용과 더불어 인력, 연구 개발, 운영 프로세스에 대한 상당한 추가 비용을 의미합니다. 낙관적인 성장 전망에도 불구하고, 이러한 비용 구조가 지속 가능한 수익성을 확보할 수 있을지, 그리고 언제쯤 가능할지는 여전히 의문입니다.

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• 엔비디아의 전략적 비상 전화 – 1조 달러 규모의 전화: OpenAI의 미래에 대한 엔비디아의 베팅

존재적 필요성으로서의 다각화 전략

이러한 맥락에서 아마존 웹 서비스와의 파트너십은 확장이 아닌 생존 전략으로 보입니다. 최근까지 OpenAI는 마이크로소프트에 대한 전례 없는 의존성에 갇혀 있었습니다. 레드먼드에 본사를 둔 소프트웨어 대기업은 2019년부터 OpenAI에 총 130억 달러를 투자했으며, 그 대가로 상당한 수익 배분뿐만 아니라 클라우드 인프라에 대한 사실상의 독점권까지 확보했습니다.

이러한 상황은 OpenAI에 이중적인 취약점을 안겨주었습니다. 기술적으로 OpenAI는 단일 인프라 소스에 의존하여 확장에 병목 현상을 일으켰습니다. 경제적으로는 매출의 상당 부분이 마이크로소프트로 직접 유입되었습니다. 투자금이 완전히 회수될 때까지는 75%, 이후에는 이익의 49%가 마이크로소프트로 직접 유입되었습니다. OpenAI의 성장 계획이 더욱 야심 차게 진행됨에 따라 이러한 구조는 점점 더 지속 불가능해졌습니다.

2025년 10월 마이크로소프트와의 파트너십 재협상은 클라우드 독점권을 해제했지만, 두 회사 간의 긴장된 관계를 부각시키기도 합니다. 반독점법 위반 소송과 지적 재산권, 컴퓨팅 성능, 그리고 거버넌스 구조에 대한 의견 차이에 대한 언론 보도는 이러한 공생 관계의 취약성을 여실히 보여줍니다.

새로운 전략은 급진적인 다각화에 기반합니다. OpenAI는 새로운 파트너인 아마존 외에도 마이크로소프트와 2,500억 달러, 오라클과 3,000억 달러, 전문 공급업체인 코어위브와 224억 달러 규모의 계약을 체결했으며, 구글 클라우드, 엔비디아, AMD, 브로드컴과도 협력하고 있습니다. 이러한 다각화는 개별 기업의 종속성을 줄이는 동시에 다양한 인프라와 기술 스택의 오케스트레이션에 새로운 복잡성을 야기합니다.

Amazon의 관점: 클라우드 경쟁에서의 전략적 추격

아마존 웹 서비스(AWS)에게 이번 인수는 점점 경쟁이 치열해지는 시장에서 전략적 돌파구를 의미합니다. AWS는 시장 점유율 29~32%로 클라우드 컴퓨팅 분야의 글로벌 선두주자이지만, 최근 몇 년간의 성장세는 우려스러운 추세를 보였습니다. AWS는 2025년 2분기에 17% 성장한 반면, 마이크로소프트 애저는 39%, 구글 클라우드는 34% 성장했습니다. 최근 몇 년간 주요 AI 인수는 주로 경쟁사에 집중되었습니다.

AWS의 시장 점유율은 2018년 50%에서 현재 30% 미만으로 하락했습니다. 이러한 점진적인 시장 점유율 하락은 역설적으로 아마존의 초기 시장 지배력에서 비롯되었습니다. AWS는 기존 인프라 제공업체로서 마이크로소프트가 OpenAI에 10억 달러를 투자하고 구글이 자체 언어 모델을 통해 확보한 주요 AI 개발사들과의 긴밀한 협력 관계를 구축하지 못했습니다. 아마존이 이미 80억 달러를 투자했음에도 불구하고, 상대적으로 입지가 취약했던 앤트로픽과의 파트너십은 이러한 불리함을 부분적으로만 보완했습니다.

OpenAI와의 계약 발표로 아마존의 시가총액이 1,000억 달러 이상 증가하면서 투자자들에게 그 중요성이 더욱 부각되었습니다. AWS에게 이번 계약은 상당한 매출을 의미할 뿐만 아니라, 더 중요한 것은 강력한 신호입니다. 세계 최대 클라우드 공급업체인 AWS가 이제 선도적인 AI 기업과 든든한 인프라 파트너가 되었다는 것입니다. 380억 달러라는 금액은 OpenAI의 총 투자액 1조 4,000억 달러에 비하면 미미해 보일 수 있지만, 이는 2027년 이후까지 상당한 확장 가능성을 가진 장기적인 협력 관계의 시작을 의미합니다.

아마존은 2026년 말까지 계약에 합의된 모든 컴퓨팅 용량을 제공하겠다고 약속했으며, 이를 통해 OpenAI는 아마존 데이터 센터에 있는 수십만 개의 엔비디아 칩에 즉시 접근할 수 있게 됩니다. 이러한 신속한 공급은 OpenAI의 핵심 문제, 즉 자체 인프라 구축에 필요한 매우 긴 리드타임을 해결합니다. 소프트뱅크와 오라클이 협력하는 스타게이트 프로젝트는 장기적으로 10기가와트 용량을 구축하는 것을 목표로 하지만, OpenAI는 단기적으로 새로운 모델을 학습시키고 기존 서비스를 확장하기 위한 리소스가 필요합니다.

기술적 차원: 진정한 수혜자는 엔비디아

자세히 살펴보면, 이 상황에서 아마도 가장 큰 수혜자는 제3자인 엔비디아일 것입니다. 엔비디아는 AI 가속기 시장을 약 80%의 시장 점유율로 장악하고 있으며, 거의 독점적인 지위를 구축했습니다. 아마존이 OpenAI에 제공하는 GB200과 GB300 칩은 엔비디아의 최신 블랙웰 세대로, AI 학습 및 추론 성능을 대폭 향상시킵니다.

GB300 NVL72 플랫폼은 72개의 Blackwell Ultra GPU와 36개의 ARM 기반 Grace CPU를 하나의 거대한 GPU처럼 작동하는 수냉식 랙 설계에 결합했습니다. Nvidia는 이전 Hopper 세대 대비 AI 추론 작업 성능이 50배, 사용자 응답성이 10배 향상될 것이라고 약속합니다. 이러한 기술적 발전은 자율적이고 다단계적인 문제 해결을 목표로 하는 소위 에이전트 AI 시스템에 대한 OpenAI의 야심 찬 계획에 매우 중요합니다.

에이전트 AI 워크로드는 기존의 추론 작업과 근본적으로 다릅니다. 기존의 언어 모델은 개별 질의에 개별적인 답변으로 응답하는 반면, 에이전트 시스템은 복잡한 작업을 하위 단계로 나누고, 독립적인 결정을 내리며, 반복적으로 해결 경로를 탐색하도록 설계되었습니다. 이러한 기능은 훨씬 더 높은 컴퓨팅 성능과 더 긴 처리 시간을 필요로 하며, 이는 더욱 강력한 프로세서에 대한 수요를 더욱 증가시킵니다.

이 최첨단 기술의 가격은 천문학적입니다. GB300 슈퍼칩 하나의 가격은 6만 달러에서 7만 달러로 추산됩니다. 수십만 개의 칩이 필요하기 때문에 인수 비용은 수백억 달러에 달합니다. 엔비디아는 자기 강화적 순환의 혜택을 누립니다. AI 인프라에 대한 투자가 늘어날수록 엔비디아 칩에 대한 수요가 증가하고, 이는 다시 엔비디아의 가치 평가와 재무 건전성을 높여 AI 스타트업에 대한 신규 투자를 가능하게 하고, 이는 더 많은 엔비디아 칩을 필요로 하게 됩니다.

이러한 역학 관계는 엔비디아가 최근 OpenAI에 1,000억 달러를 투자한다고 발표한 것에서 분명히 드러납니다. 이 거래는 주목할 만한 논리를 따릅니다. 엔비디아는 OpenAI가 데이터 센터를 구축하는 데 필요한 자본을 제공하고, 이 데이터 센터에는 엔비디아 칩이 장착됩니다. 자금은 사실상 한 주머니에서 다른 주머니로 흘러가며, 엔비디아는 동시에 자사 제품에 대한 수요를 충족합니다. 뱅크 오브 아메리카의 애널리스트들은 몇 가지 회계 문제를 지적하지만, 이러한 전략은 성과를 거두고 있습니다. 엔비디아는 시가총액 5조 달러를 돌파하며 세계에서 가장 가치 있는 기업 중 하나로 자리매김했습니다.

자금 조달 구조: 혁신과 비이성 사이

AI 인프라 투자의 물결은 경험 많은 시장 전문가들조차 당황하게 만드는 규모입니다. 메타, 마이크로소프트, 구글, 아마존과 같은 주요 기술 기업들만 해도 2025년에 약 3,200억 달러에 달하는 자본 지출을 계획하고 있으며, 이는 주로 AI 데이터 센터에 투자될 예정입니다. 이 금액은 핀란드의 국내총생산(GDP)을 초과하며, 엑손모빌의 2024년 총매출과 거의 맞먹는 수준입니다.

베인앤컴퍼니의 분석가들은 AI 산업이 계획된 인프라 투자를 정당화하기 위해 2030년까지 연간 2조 달러의 매출을 창출해야 할 것으로 예측합니다. 그들의 계산에 따르면 필요 매출과 현실적인 기대치 사이에 8천억 달러의 자금 격차가 있습니다. 모건스탠리는 향후 3년간 15조 달러의 자금 격차가 발생할 것으로 예상합니다. 이러한 수치는 현재 투자 사이클의 지속 가능성에 대한 근본적인 의문을 제기합니다.

문제는 자본이 빠르게 소모되는 속도 때문에 더욱 악화됩니다. OpenAI는 2025년 상반기에 43억 달러의 매출을 창출했지만, 6개월 만에 25억 달러의 현금을 소진했습니다. 이는 연간 80억 달러 이상의 소진율에 해당하며, 2028년까지 더욱 증가할 것으로 예상됩니다. 2026년 294억 달러, 2029년 1,250억 달러라는 낙관적인 매출 전망에도 불구하고, OpenAI는 여전히 높은 손실과 상당한 자본 소요가 예상됩니다.

이러한 적자는 기업 가치 평가가 점차 높아지는 지속적인 자금 조달 라운드를 통해 메워지고 있습니다. 2025년 3월 자금 조달 라운드에서 OpenAI의 기업 가치는 3,000억 달러로 평가되었고, 불과 7개월 후 2차 주식 매각을 통해 기업 가치는 5,000억 달러로 상승했습니다. 이러한 기업 가치 평가는 2025년 예상 매출 130억 달러를 기준으로 약 38%의 주가매출비율(P/S)을 의미하는데, 일반적인 소프트웨어 기업의 기업 가치는 연간 매출의 2~4배 수준입니다.

OpenAI는 전통적인 수익성 지표를 의도적으로 회피하고 있습니다. 회사는 투자자들에게 "AI 조정 이익"이라는 창의적인 지표를 제시하는데, 여기에는 대규모 언어 모델 학습에 수십억 달러를 지출하는 것과 같은 상당한 비용이 제외되어 있습니다. 이 가상의 지표에 따르면 OpenAI는 2026년에 수익을 낼 것으로 예상되지만, 실제 수치는 2026년에 140억 달러의 손실을 예상하고 있으며, 이는 2028년까지 누적되어 440억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

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스타게이트 프로젝트: 비전과 오만 사이의 기념비적인 사업

이러한 투자 논리를 가장 야심차게 보여주는 것은 오픈AI, 소프트뱅크, 오라클의 합작법인인 스타게이트 프로젝트입니다. 4년간 최대 5천억 달러를 투자할 계획입니다. 이 프로젝트는 최대 20개의 최첨단 데이터센터를 건설할 계획이며, 총 용량은 10기가와트에 달합니다. 이는 약 10개의 원자력 발전소가 소비하는 에너지 또는 400만 가구에 공급하는 전력량에 해당합니다.

파트너 구조는 자금 조달의 복잡성을 드러냅니다. 소프트뱅크가 약 40%의 지분을 보유한 주요 투자자이고, 오픈AI도 40%를 출자하며, 오라클과 에미레이트 기술 투자사 MGX가 공동으로 20%를 출자합니다. 첫해 투자금 1,000억 달러는 이미 대부분 확정되었으며, 나머지 4,000억 달러에 대해서는 아폴로 글로벌 매니지먼트와 브룩필드 애셋 매니지먼트와 같은 프로젝트별 외부 투자자를 찾고 있습니다.

최초의 데이터센터가 이미 건설 중입니다. 오라클은 텍사스주 애빌린에 있는 본사 캠퍼스에 최초의 GB200 랙을 설치했습니다. 오하이오주 로즈타운, 텍사스주 밀람 카운티와 섀클퍼드, 그리고 뉴멕시코주 도냐아나 카운티에도 추가 설치 장소가 확인되었습니다. 소프트뱅크는 오하이오주와 텍사스주에 1.5기가와트 규모의 시설을 건설할 계획이며, 18개월 이내에 가동될 예정입니다.

자금 조달 구조는 자본, 프로젝트 관련 부채 조달, 그리고 혁신적인 리스 모델을 결합합니다. 언론 보도에 따르면, OpenAI와 파트너사들은 필요한 칩에 대한 리스 계약을 협상 중이며, 이는 자본 요건을 낮추는 동시에 OpenAI와 엔비디아의 관계를 더욱 강화할 것입니다. 향후 데이터 센터 사용자들은 프로젝트 비용의 약 10%를 부담할 것으로 예상됩니다.

테슬라 CEO 일론 머스크를 비롯한 비평가들은 소프트뱅크가 현실적으로 "100억 달러 미만"을 조달할 수 있다고 주장하며 이러한 계획의 실현 가능성에 의문을 제기합니다. 지금까지 발표된 실제 투자 약속은 이러한 회의론을 반박했지만, 근본적인 의문은 여전히 ​​남습니다. 낙관적인 매출 전망조차도 자본 비용을 충당하지 못한다면, 이러한 막대한 투자금을 어떻게 회수할 수 있을까요?

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거시경제적 의미: 용량 한계에 따른 확장 법률

전체 투자 논리는 근본적인 가정, 즉 인공지능의 소위 스케일링 법칙에 기반합니다. 스케일링 법칙은 더 많은 매개변수를 가진 더 큰 모델이 더 많은 데이터와 더 높은 컴퓨팅 성능으로 학습될 때 더 나은 결과를 가져온다는 것을 의미합니다. 이러한 관계는 최근 몇 년 동안 놀라울 정도로 안정적으로 입증되었으며, 리소스 확장만으로도 예측 가능한 성능 향상을 가능하게 했습니다.

그러나 이러한 선형적 접근 방식이 한계에 다다르고 있다는 징후가 점점 더 많아지고 있습니다. 최신 OpenAI 모델인 오리온(Orion)은 기대에 미치지 못했고, 리소스 지출이 크게 증가했음에도 불구하고 기대했던 성능 향상을 달성하지 못했습니다. 뉴욕대학교 심리학 및 신경과학 교수이자 실리콘 밸리 접근 방식에 대한 저명한 비판자인 게리 마커스(Gary Marcus)는 "더 큰 것이 더 좋다"는 전략의 근본 이론에 결함이 있다고 주장합니다.

DeepSeek에서 시연된 기술과 같은 대안적 접근 방식은 대규모 확장 없이도 알고리즘 개선을 통해 극적인 효율성 향상이 가능함을 보여줍니다. 이러한 접근 방식이 널리 퍼진다면, 기존 확장에 대한 막대한 투자는 상당한 가치를 잃게 될 것입니다. OpenAI를 비롯한 기업들은 전략을 근본적으로 재고해야 하며, 그 과정에서 현재의 이점을 잃을 수도 있습니다.

에너지 수요는 또 다른 근본적인 제약입니다. 국제에너지기구(IEA)는 2022년 데이터 센터가 전 세계 에너지 소비량의 약 2%를 차지했다고 추산합니다. 이 비중은 2026년까지 두 배 이상 증가하여 4.6%에 이를 수 있습니다. OpenAI의 스타게이트 프로젝트에 계획된 10기가와트(GW)만 해도 약 500만 개의 특수 칩 또는 원자력 발전소 10기의 출력에 해당합니다. 이러한 규모는 지속 가능성과 사회적 수용에 대한 실존적 질문을 제기합니다.

용량 병목 현상이 이미 나타나고 있습니다. 예를 들어, 예측에 따르면 독일은 2030년까지 데이터 센터의 IT 연결 용량을 2.4기가와트에서 3.7기가와트로만 늘릴 수 있을 것으로 예상되는 반면, 기업 수요는 최소 12기가와트로 추산됩니다. 미국은 이미 독일의 20배에 달하는 용량을 보유하고 있지만, 미국에서도 병목 현상이 나타나고 있습니다.

브룩필드 자산운용은 전 세계 AI 데이터센터 용량이 2024년 말 약 7기가와트에서 2025년 말 15기가와트로, 그리고 2034년에는 82기가와트로 증가할 것으로 전망합니다. 10년 안에 10배 이상 증가하려면 7조 달러 이상의 투자가 필요하며, 그중 2조 달러는 AI 데이터센터 구축에 특별히 배정될 예정입니다. 이러한 규모의 자금 조달은 자본 시장을 근본적으로 변화시키고 다른 투자 분야를 잠재적으로 밀어낼 것입니다.

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지정학적 차원: 경쟁 요소로서의 기술 주권

클라우드 인프라의 종속 구조는 점점 지정학적 차원으로 확대되고 있습니다. 독일과 유럽에서는 미국 클라우드 제공업체에 대한 과도한 의존에 대한 우려가 커지고 있습니다. Bitkom 설문조사에 따르면, 독일 기업의 78%는 독일이 미국 클라우드 제공업체에 지나치게 의존하고 있다고 생각하는 반면, 82%는 비유럽 시장 선도 기업과 경쟁할 수 있는 유럽 하이퍼스케일러를 원합니다.

미국의 3대 하이퍼스케일러인 아마존, 마이크로소프트, 구글이 글로벌 클라우드 시장의 65%를 장악하고 있습니다. 클라우드 컴퓨팅 분야에서 독일 기업의 약 40%가 비유럽 클라우드 제공업체에 대한 의존도가 높다고 답한 반면, 유럽 클라우드 서비스를 사용하는 기업은 4분의 1도 되지 않습니다. 인공지능 분야에서는 기업의 5분의 1이 유럽의 AI 서비스를 알고 있지만, 실제로 사용하는 기업은 약 10%에 불과합니다.

이러한 종속성은 점점 더 전략적 위험으로 인식되고 있습니다. 클라우드 컴퓨팅을 사용하는 기업의 절반은 미국 정부 정책으로 인해 클라우드 전략을 재고해야 할 필요성을 느끼고 있습니다. 도이체텔레콤은 엔비디아와 협력하여 수십억 유로 규모의 프로젝트인 뮌헨에 "산업용 AI 클라우드"를 구축하여 대응하고 있습니다. 이 프로젝트는 1만 개 이상의 고성능 칩으로 구성되며, 독일의 AI 컴퓨팅 용량을 50% 증가시킬 것으로 예상됩니다.

유럽연합(EU)은 각각 10만 개 이상의 칩을 생산할 수 있는 최대 5개의 AI 기가팩토리를 건설하는 2,000억 유로 규모의 프로그램을 계획하고 있습니다. EU는 공장당 30억~50억 유로로 추산되는 비용의 최대 35%를 부담할 예정입니다. 이러한 계획들은 기술 주권을 되찾기 위한 시도이지만, 그 규모는 미국의 투자 규모에 크게 미치지 못합니다.

유럽의 대안 솔루션이 직면한 과제는 엄청납니다. AWS, Azure, Google Cloud와 같은 하이퍼스케일러는 유럽 공급업체들이 단기간에 따라올 수 없는 성숙한 생태계를 갖춘 간단하고 확장 가능한 솔루션을 제공합니다. 중소기업(SME)은 특정 형식과 독점 시스템에 얽매이는 경우가 많아 특정 공급업체에 종속되고 의존하는 경향이 있어 특히 어려움을 겪습니다.

시장 역학: 시스템적 위험으로서의 집중

시장 구조 분석 결과, 소수의 주요 업체에 대한 집중도가 점차 높아져 시스템적 위험을 초래하고 있습니다. 클라우드 시장에서는 AWS, Azure, Google Cloud 등 "빅 3"가 시장의 60% 이상을 점유하고 있으며, 나머지는 여러 소규모 공급업체가 차지하고 있습니다. 엔비디아는 약 80%의 시장 점유율로 AI 칩 시장을 장악하고 있습니다.

이러한 집중 현상은 네트워크 효과와 자기 강화 사이클에 의해 더욱 증폭됩니다. 대규모 데이터 센터를 보유한 기업은 하드웨어 공급업체와 더 나은 조건을 협상하여 비용 우위를 더욱 확대할 수 있습니다. 개발자들은 설치 기반이 가장 큰 플랫폼을 개발하는 경향이 있어 해당 플랫폼의 매력도가 더욱 높아집니다. 투자자들은 검증된 비즈니스 모델을 갖춘 기존 업체를 선호하여 자본 조달이 용이합니다.

수직적 통합은 이러한 역학 관계를 더욱 강화합니다. 구글은 TPU를 활용한 자체 AI 가속기를 개발하여 엔비디아 기반 시스템 비용의 3분의 1 수준으로 AI 인프라를 구축할 수 있게 되었습니다. 아마존은 Trainium을 활용한 자체 칩을 개발하고 있는데, 이 칩은 이미 Anthropic에서 사용 중이며 OpenAI에도 적용될 가능성이 있습니다. 마이크로소프트는 자체 반도체 개발에 막대한 투자를 하고 있습니다. 이러한 수직적 통합은 신규 경쟁사의 진입 장벽을 크게 높입니다.

관련 기업들의 가치 평가는 지속적인 시장 지배력에 대한 기대감을 반영합니다. 엔비디아는 시가총액 5조 달러를 돌파했고, 마이크로소프트와 구글은 세계에서 가장 가치 있는 기업 중 하나입니다. 아마존은 OpenAI 인수 발표 이후 시가총액이 1,000억 달러 증가했습니다. 이러한 가치 평가는 현재 시장 선도 기업들이 현재의 지위를 유지할 뿐만 아니라 더욱 확대할 것이라는 가정에 기반합니다.

거버넌스 문제: 혁신과 통제 사이에 갇힌 구조

OpenAI의 기업 구조는 비영리적 목표와 상업적 필요성 사이의 본질적인 갈등을 반영합니다. 원래 인류의 이익을 위한 인공지능 개발을 사명으로 하는 비영리 단체로 설립된 OpenAI는 점차 영리 자회사와 결합된 하이브리드 구조로 전환되어 상당한 자본 유입을 가능하게 했습니다.

현재의 구조조정 계획은 계획된 자금 조달 라운드의 전제 조건인 영리 기업으로의 완전한 전환을 목표로 합니다. 캘리포니아와 델라웨어의 규제 당국은 이러한 조치를 승인했지만, 근본적인 의문을 제기합니다. 원래의 사명이 수천억 달러를 투자하는 투자자들의 기대 수익률과 어떻게 부합하는가?

마이크로소프트의 지분은 이러한 복잡성을 잘 보여줍니다. 마이크로소프트는 투자금이 완전히 회수될 때까지 매출의 75%를 받고, 이후 수익의 49%를 받습니다. 동시에 마이크로소프트는 특정 기술에 대한 독점적인 지적 재산권과 인공지능(AI)이 구현될 때까지 새로운 모델에 대한 우선적 접근권을 보유합니다. 이러한 구조는 클라우드 독점권이 해제된 후에도 OpenAI를 마이크로소프트에 단단히 묶어둡니다.

거버넌스 구조는 전략적 파트너 간의 갈등 심화도 관리해야 합니다. 마이크로소프트와 아마존은 클라우드 사업에서 직접 경쟁하는 반면, OpenAI는 두 분야를 오가며 사업을 운영합니다. 오라클, 구글, 그리고 다른 파트너들은 각자의 전략적 이익을 추구합니다. 이러한 다양한 요구 사항을 조율하려면 외교적 수완이 필요하며, 이는 운영 효율성을 저해하는 이해 상충으로 이어질 수 있습니다.

경쟁 역학: 전략적 견제 수단으로서의 인류학적

아마존과 앤트로픽의 파트너십은 마이크로소프트와 오픈AI의 관계에 대한 흥미로운 균형추 역할을 합니다. 아마존은 이미 오픈AI 출신 직원들이 설립한 경쟁사 앤트로픽에 80억 달러를 투자했습니다. 이번 투자를 통해 아마존은 오픈AI의 인프라 파트너이자 앤트로픽의 주요 투자자라는 두 가지 측면 모두에 발을 담그게 되었습니다.

Anthropic은 주로 Amazon의 자체 Trainium 칩을 사용하는 반면, OpenAI는 Nvidia 하드웨어에 의존합니다. 이러한 기술적 차별화를 통해 Amazon은 다양한 접근 방식을 병행하여 추진하고 다양한 아키텍처의 효율성과 성능에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. Amazon의 자체 칩이 더 저렴한 비용으로 비슷한 성능을 제공한다면 Nvidia에 대한 장기적인 의존도를 줄일 수 있을 것입니다.

Anthropic의 Claude 모델은 현존하는 가장 강력한 챗봇 중 하나이며, OpenAI의 GPT 모델과 직접 경쟁합니다. Anthropic은 이미 Amazon의 AI 클라우드 서비스인 Bedrock을 통해 수만 개의 기업에서 사용되고 있습니다. Anthropic의 현재 시장 가치는 615억 달러로, OpenAI의 5천억 달러보다 상당히 낮지만, 2021년에 설립된 회사로서는 여전히 상당한 가치입니다.

경쟁 환경은 모든 관련자에게 위험을 초래합니다. 아마존은 자체 AI 모델을 개발하고 있으며, 기업 고객 확보를 위해 의존하는 앤트로픽의 장기적인 경쟁자가 될 수 있습니다. OpenAI는 개발자 인재, 기업 고객, 그리고 언론의 주목을 받기 위해 앤트로픽과 경쟁하고 있습니다. 마이크로소프트는 OpenAI에 대한 투자와 자체 AI 역량 확장 사이에서 고민하고 있습니다. 이러한 다자간 경쟁 관계는 전략적 불확실성을 야기합니다.

수익성 문제: 매출 성장에도 불구하고 구조적 적자 발생

모든 AI 기업의 근본적인 과제는 수익화입니다. OpenAI는 2025년 상반기에 43억 달러의 매출을 달성했는데, 이는 전년도 총 매출보다 16% 증가한 수치입니다. 연간 매출은 약 120억 달러에 달했으며, 주간 사용자는 7억 명입니다. 그러나 매출의 약 75%는 주로 ChatGPT 구독과 같은 소비자 제품에서 발생하는 반면, 기업 고객 사업은 여전히 ​​상대적으로 규모가 작습니다.

사용자 전환율은 여전히 ​​문제입니다. 주간 사용자 수가 7억 명인데, 프리미엄 구독료를 지불하는 사용자는 약 5%에 불과합니다. ChatGPT의 성장률은 시장 포화 징후를 보이며, 새로운 수익 창출 방법을 찾아야 한다는 압박을 받고 있습니다. OpenAI는 자사의 동영상 생성 앱인 Sora를 광고하고 수익화하는 것을 테스트하고 있지만, 이러한 조치가 막대한 비용을 충당하기에 충분할지는 여전히 의문입니다.

기술 발전에도 불구하고 비용 구조는 여전히 어렵습니다. OpenAI가 개발자에게 청구하는 백만 개의 AI 토큰당 한계 비용은 단 18개월 만에 99%나 감소했습니다. 그러나 이러한 극적인 비용 절감은 역설적으로 컴퓨팅 파워에 대한 전반적인 수요 증가로 이어지는데, 이를 제본스의 역설(Jevons Paradox)이라고 합니다. AI 모델의 효율성과 비용이 높아짐에 따라 사용량이 불균형적으로 증가하여 전체 비용을 낮추는 것이 아니라 오히려 증가시킵니다.

인프라 투자의 회수 기간은 불분명합니다. 맥킨지는 인프라에 대한 과다 투자와 과소 투자 모두 상당한 위험을 수반한다고 경고합니다. 과다 투자는 수요가 기대에 미치지 못할 경우 자산 손실로 이어집니다. 과소 투자는 경쟁에서 뒤처지고 시장 점유율을 잃는 것을 의미합니다. 이러한 상충 관계를 최적화하려면 극도로 변동성이 큰 환경에서 정확한 예측이 필요합니다.

산업 초점: B2B, 디지털화(AI에서 XR까지), 기계 공학, 물류, 재생 에너지 및 산업

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투자자 기대: 합리적 분석과 투기적 과잉 사이

AI 기업의 가치 평가는 미래 성장에 대한 극단적인 기대감을 반영합니다. OpenAI의 5천억 달러 기업 가치는 이 회사가 애플이나 사우디 아람코에 버금가는 세계 최고 기업 중 하나가 될 것임을 시사합니다. 이 가치 평가는 OpenAI가 2025년 130억 달러에서 2028년 1천억 달러로 매출을 늘리고, 이후 지속 가능한 수익성을 유지하며 운영될 것이라는 가정에 기반합니다.

OpenAI가 1,000억 달러의 매출을 달성하려면 몇 가지 조건을 충족해야 합니다. 유료 사용자 수가 현재 약 3,500만 명에서 2억~3억 명으로 증가해야 합니다. 광고, 전자상거래, 고가의 기업용 제품과 같은 새로운 수익원을 성공적으로 개발해야 합니다. 기술 발전과 확장을 통해 추론 비용을 크게 줄여야 합니다. 이러한 가정들은 모두 매우 불확실합니다.

Epoch AI의 분석가들은 OpenAI의 매출 목표 달성 가능성에 대해 비판적입니다. 보통 수준의 시나리오에서 OpenAI는 2028년까지 매출 1,000억 달러가 아닌 400억 달러에서 600억 달러에 도달할 수 있으며, 이는 여전히 놀라운 성장세를 의미합니다. 그러나 비용이 성장 속도에 비례하여 증가하기 때문에 수익성 달성은 여전히 ​​어려울 것입니다. 이 시나리오에서는 현재 5,000억 달러에 달하는 기업 가치는 상당히 부풀려질 것입니다.

비관적인 시나리오에서는 성장이 예상보다 일찍 정체되고, 새로운 경쟁업체의 등장으로 마진이 감소하며, 기술적 혁신이 실현되지 못할 수 있습니다. OpenAI는 기업 가치를 대폭 수정해야 할 것이며, 이는 투자자들 사이에 연쇄 반응을 일으킬 수 있습니다. 높은 부채와 지속적인 자본 유입 의존도는 회사를 취약하게 만들 것입니다.

기술주 중심의 나스닥은 2025년에 19% 상승했고, 엔비디아는 25% 이상, 오라클은 75% 상승했습니다. 이러한 가치 평가는 AI 혁명이 약속된 생산성 향상과 새로운 비즈니스 모델을 실제로 구현할 것이라는 기대를 반영합니다. 하지만 이는 또한 과거 기술주 버블 당시, 부풀려진 기대가 현실이 예측에 미치지 못했을 때 막대한 가치 하락으로 이어졌던 사례를 떠올리게 합니다.

적합:

• 엔비디아 CEO 젠슨 황은 중국이 AI 경쟁에서 거의 승리할 수 있었던 두 가지 간단한 이유(에너지와 규제)를 밝혔습니다.

산업 혁신: 약속과 현실 사이의 사용 사례

이러한 대규모 투자의 정당성은 궁극적으로 구체적인 사용 사례와 측정 가능한 생산성 향상에 달려 있습니다. 에이전트 AI 시스템은 이전에는 인간의 전문 지식이 필요했던 복잡한 워크플로우를 자동화할 수 있다고 약속합니다. 물류 플랫폼에서 에이전트는 배송 지연을 감지하고, 배송 경로를 변경하고, 고객에게 알리고, 재고 수준을 자동으로 업데이트할 수 있습니다. 기업용 소프트웨어에서는 문의를 이해하고, 의사 결정을 내리고, 다단계 계획을 실행할 수 있습니다.

현재 애플리케이션의 결과는 엇갈리고 있습니다. Microsoft는 Azure AI Foundry 에이전트 서비스를 사용하여 고객이 구축한 AI 에이전트가 백만 개가 넘는다고 보고했습니다. 14,000개 이상의 고객이 복잡한 자동화 작업에 Azure AI Foundry를 사용하고 있습니다. 이러한 수치는 도입률이 증가하고 있음을 보여주지만, 실제 생산성 향상과 비용 절감은 종종 일화적인 사례에 불과합니다.

코메르츠은행은 마이크로소프트의 도움을 받아 2년에 걸쳐 AI 고객 상담사 아바(Ava)를 개발했으며, 협력을 칭찬했습니다. 이러한 성공 사례는 잠재력을 보여주지만, 상당한 시간, 자원, 그리고 전문 지식을 필요로 하는 복잡한 구현 과정을 보여줍니다. 이러한 솔루션을 다양한 산업과 규모에 걸쳐 확장하는 것은 여전히 ​​미해결 과제입니다.

비평가들은 과장된 광고와 현실의 괴리를 지적합니다. 베인앤컴퍼니는 계획된 투자가 수익 부족으로 이어질 수 있다고 주장합니다. 이 컨설팅 회사는 AI 제공업체들이 2030년까지 연 매출 2조 달러에 도달해야 할 것으로 추산하지만, 현실적인 기대치와 비교하면 8천억 달러의 격차가 있다고 보고 있습니다. 이러한 격차는 상당한 규모의 자본이 잘못 배분되었고 투자자들이 상당한 손실을 입었음을 의미합니다.

버블 위험: 역사적 기술 주기와의 유사점

현재의 상황은 이전의 기술 버블과 놀라울 정도로 유사합니다. 1990년대 후반, 인터넷에 대한 과도한 기대감으로 닷컴 기업들의 가치는 천문학적인 수준으로 치솟았지만, 현실은 냉혹한 조정을 불러왔습니다. 많은 투자자들이 자본금을 모두 잃었고, 기존 기업들은 살아남았지만 가치는 크게 하락했습니다.

19세기 철도 광풍은 또 다른 역사적 비유를 제공합니다. 철도 인프라에 대한 대규모 투자는 과잉 공급, 파산, 그리고 금융 위기로 이어졌습니다. 철도는 장기적으로 경제와 사회를 변화시켰지만, 초기 투자자들은 종종 엄청난 손실을 입었습니다. 이는 명백한 유사점입니다. 인프라 투자는 투자자가 이익을 얻지 못하더라도 사회적으로 가치가 있을 수 있습니다.

버블의 역학 관계를 보여주는 몇 가지 경고 신호가 있습니다. 엔비디아가 오픈AI에 자금을 지원하고, 오픈AI가 엔비디아 칩을 매입하는 순환 자금 흐름은 폰지 사기와 유사한 구조를 연상시킵니다. "AI 조정 이익"과 같은 창의적인 가치 평가 지표는 닷컴 버블 시대의 형식적 이익과 유사합니다. 구조적 손실에도 불구하고 꾸준히 상승하는 가치 평가는 이전 버블의 패턴을 반영합니다.

문제는 조정이 일어날지 여부가 아니라, 언제 일어날 것인가입니다. 조정의 계기는 다음과 같습니다. AI 프로젝트의 심각한 실패, 대안적 접근 방식의 기술적 혁신, 규제 개입, 에너지 부족, 또는 단순히 약속된 생산성 향상을 달성하지 못하는 경우 등이 있습니다. 이러한 조정은 상당한 가치 손실을 수반할 가능성이 높지만, 더 건강하고 지속 가능한 비즈니스 모델을 창출할 수도 있습니다.

전략적 의미: 변덕스러운 환경에서의 포지셔닝

이는 기업, 투자자, 그리고 정책 입안자들에게 복잡한 전략적 질문을 제기합니다. 기업은 AI 인프라에 얼마나 투자할지, 그리고 어떤 공급업체에 의존할지 결정해야 합니다. 독점 클라우드 플랫폼의 록인 효과는 추후 전환을 어렵게 만들고 장기적인 투자를 요구합니다.

온프레미스 인프라와 클라우드 서비스를 결합하는 하이브리드 방식은 복잡성을 높이는 대신 더 큰 유연성을 제공합니다. 조직은 중요한 워크로드에 대한 제어력을 유지하는 동시에 가변적인 워크로드에 대한 클라우드 확장성을 활용합니다. 이러한 균형을 최적화하려면 워크로드 특성, 비용, 보안 요구 사항 및 전략적 우선순위에 대한 세밀한 분석이 필요합니다.

투자자들은 AI 가치 사슬에서 다양한 투자 기회 중 하나를 선택해야 합니다. AWS, Azure, Google Cloud와 같은 인프라 제공업체는 안정적인 현금 흐름을 바탕으로 비교적 안정적인 사업 모델을 제공합니다. 엔비디아와 같은 반도체 제조업체는 특정 AI 기업의 궁극적인 성공 여부와 관계없이 투자 사이클의 혜택을 누립니다. OpenAI나 Anthropic과 같은 AI 스타트업은 더 높은 상승 잠재력을 제공하지만, 동시에 훨씬 더 높은 위험도 감수해야 합니다.

정책 입안자들은 시스템적 위험을 발생시키지 않으면서 혁신을 가능하게 하는 체계를 마련해야 합니다. 소수의 지배적인 행위자가 중요 인프라를 장악할 때 반독점 문제는 더욱 중요해집니다. 에너지 정책은 AI 데이터 센터의 급증하는 전력 수요를 해결해야 합니다. 디지털 주권 문제는 보호무역주의적 비효율성을 초래하지 않으면서 유럽의 대안에 대한 전략적 투자를 요구합니다.

기술 발전: 효율성은 게임 체인저로서의 잠재력을 가지고 있습니다.

기술 개발은 여전히 ​​핵심적인 불확실성으로 남아 있습니다. 효율성이 크게 향상된다면 전체 투자 논리가 근본적으로 바뀔 수 있습니다. 구글은 자체 TPU 칩을 사용하여 엔비디아 시스템 비용의 3분의 1에 불과한 비용으로 AI 인프라를 구축할 수 있음을 입증했습니다. 이러한 접근 방식이 유지된다면 비용 구조는 상당히 낮아지고 수익성은 더욱 빠르게 달성될 것입니다.

GPU 기반 학습에서 CPU 기반 추론 워크로드로의 전환 또한 혁신적일 수 있습니다. GPU는 AI 학습 기능으로 인해 가치를 인정받지만, 추론에는 최적화되어 있지 않습니다. 추론을 위해 CPU로 전환하면 전력 소비를 줄이고 성능을 향상시키며 더욱 비용 효율적인 솔루션을 제공할 수 있습니다. 2030년까지 추론이 AI 컴퓨팅 수요의 약 75%를 차지할 것이라는 브룩필드의 예측은 이러한 변화를 잘 보여줍니다.

AI 워크로드에 맞춰 특별히 설계된 새로운 반도체 아키텍처는 효율성을 더욱 향상시킬 수 있습니다. OpenAI는 Broadcom과 협력하여 자체 칩을 개발하고 있으며, 엔비디아 기술 대비 20~30%의 비용 절감을 기대하고 있습니다. 아마존, 구글, 그리고 다른 거대 기술 기업들도 유사한 전략을 추진하고 있습니다. 이러한 노력이 성공한다면 엔비디아의 지배력은 약화되고 종속성 구조는 근본적으로 변화할 것입니다.

알고리즘 혁신 또한 이와 유사한 파괴적 효과를 가져올 수 있습니다. DeepSeek에서 시연된 기술은 더 스마트한 아키텍처가 획기적으로 리소스를 절감할 수 있음을 보여줍니다. 더욱 효율적인 표현을 학습하거나 관련 없는 정보를 더 효과적으로 걸러내는 머신러닝 모델은 훨씬 적은 컴퓨팅 성능으로 비슷한 성능을 달성할 수 있습니다. 이러한 획기적인 발전은 대규모 인프라 투자를 부분적으로 쓸모없게 만들 것입니다.

미래 시나리오: 통합과 혼란 사이

향후 발전은 여러 방향으로 전개될 수 있습니다. 통합 시나리오에서는 현재 시장 선두 기업들이 우위를 점하고 지배력을 확대합니다. AWS, Azure, Google Cloud가 클라우드 인프라를 장악하고, Nvidia는 반도체 시장을 장악하며, OpenAI를 비롯한 몇몇 경쟁사들이 AI 애플리케이션 시장을 점유합니다. 막대한 투자는 장기적으로 성과를 거두고, 당초 예상보다 늦긴 했지만 수익성을 달성합니다.

이러한 시나리오에서는 과점 구조가 확립되어 신규 경쟁자의 진입 장벽이 높아질 것입니다. AI의 사회적 편익은 실현되겠지만, 가치 창출은 소수 기업에 집중될 것입니다. 시장 지배력 남용을 방지하기 위한 규제 개입이 증가할 가능성이 높습니다. 초기 투자자들은 기대에 미치지는 못하더라도 상당한 수익을 달성할 것입니다.

파괴적 시나리오에서는 기존 접근 방식을 쓸모없게 만드는 대안 기술이나 비즈니스 모델이 등장합니다. 오픈소스 모델은 충분한 성능을 제공하면서도 독점 시스템의 수익 창출을 저해할 수 있습니다. 더 효율적인 아키텍처는 대규모 인프라 투자의 가치를 떨어뜨릴 수 있습니다. 대규모 언어 모델을 넘어서는 새로운 애플리케이션 패러다임이 등장할 수도 있습니다. 이러한 시나리오에서는 현재 투자된 많은 부분이 손실되겠지만, AI의 민주화는 가속화될 것입니다.

두 극단의 요소가 결합된 중간 시나리오가 유력합니다. 현재 시장 선도 기업들은 상당한 지위를 유지하지만, 경쟁으로 인해 마진이 감소합니다. 새롭고 전문화된 공급업체들이 틈새 시장을 공략합니다. 기술 발전으로 비용이 절감되지만, 기대만큼 극적으로 감소하지는 않습니다. 수익성은 지연되지만 사업은 지속가능해집니다. 사회적 편익은 생산성 지표 개선과 새로운 응용 분야를 통해 점진적으로 실현됩니다.

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불확실한 시대에 미래에 베팅하다

OpenAI와 아마존 웹 서비스(AWS) 간의 380억 달러 규모 계약은 현재 AI 혁명의 양면성을 여실히 보여줍니다. 한편으로는 기술 비전에 수천억 달러를 기꺼이 투자하려는 업계의 놀라운 역동성을 보여줍니다. 관련 업체들은 의존성을 다각화하고, 경쟁 우위를 확보하며, 잠재적으로 혁신적인 기술에 참여하기 위해 겉보기에 합리적인 전략을 추구하고 있습니다.

반면, 이 합의는 이러한 투자의 기반이 되는 불안정한 토대를 드러냅니다. 막대한 가치 평가와 구조적 손실 간의 괴리, 투자자와 수혜자 간의 순환 자금 흐름, 창의적인 가치 평가 지표, 그리고 자본 배분의 엄청난 규모는 과거 버블을 떠올리게 합니다. 근본적인 질문은 여전히 ​​풀리지 않았습니다. 약속된 적용 분야와 생산성 향상이 과연 대규모 투자를 정당화할 수 있을까요?

앞으로 몇 년은 현재의 인프라 투자 붐이 AI 시대를 위한 선견지명 있는 포지셔닝으로 역사에 기록될지, 아니면 비이성적인 자본 낭비로 기록될지 보여줄 것입니다. 어떤 결과가 나오든, 이번 거래는 기술 산업의 권력 구조에 전환점을 마련하며, 인공지능의 미래가 알고리즘 혁신뿐만 아니라 경제적 현실, 전략적 파트너십, 그리고 궁극적으로 불확실한 미래에 대한 시장의 도박 의지에 의해 결정될 것임을 보여줍니다.

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