OpenAI의 "코드 레드": Shallotpeat 프로젝트가 구글 제미니 3에 대한 대응책으로 등장할까요? 이르면 다음 주에…

AI 경쟁에서 OpenAI와 Google의 대결: 시장 경쟁에 대한 심층적인 경제 분석

실리콘 밸리의 힘의 균형이 극적으로 바뀌었습니다. 3년 전, 검색 엔진 대기업 구글은 ChatGPT의 갑작스러운 성공에 당황했지만, 이제는 선구자였던 OpenAI가 수세에 몰렸습니다. 내부 보고서는 엄청난 압박에 시달리는 회사의 모습을 생생하게 보여줍니다. CEO 샘 알트만은 "코드 레드"라는 내부 기치 아래 전략적 구조 조정을 시작했습니다. 그 계기는 경쟁사 알파벳의 엄청난 기술 추격이었습니다. 알파벳의 최신 모델인 제미니 3는 벤치마크를 선도하고 있으며, 새로운 이미징 모델인 나노 바나나 프로는 업계 표준을 재정립하고 있습니다.

OpenAI는 기술적 우위를 유지하기 위해 미스터리한 샬롯피트(Shallotpeat)로 알려진 새로운 추론 모델의 시장 출시를 앞당길 준비를 하고 있습니다. 이러한 결정적인 움직임은 쇼핑 에이전트나 광고 통합과 같은 수익 창출 프로젝트마저도 보류시키고 있습니다. 하지만 경쟁은 이제 단순히 기술적인 측면에만 국한되지 않고 경제적 지속 가능성의 문제로 대두되고 있습니다. 알파벳은 클라우드 인프라 덕분에 수천억 달러에 달하는 기록적인 수익을 올리고 있는 반면, OpenAI는 빠른 성장에도 불구하고 폭발적인 비용과 막대한 손실로 어려움을 겪고 있습니다. 다음 분석은 OpenAI의 재정적 어려움, "코드 레드" 사태로 인한 전략적 희생, 그리고 OpenAI가 구글 머신의 압박을 견뎌낼 수 있을지에 대한 의문을 제기합니다.

OpenAI의 새로운 추론 모델의 공식 명칭은 아직 공식적으로 확정되지 않았습니다. 여러 신뢰할 수 있는 소식통에 따르면, 내부적으로는 이 모델이 Shallotpeat이라는 코드명으로 개발되고 있습니다. 이 이름은 CEO 샘 알트먼의 내부 문서와 메모에 등장하는데, 알트먼은 이 모델을 구글 제미니 3의 성능 이점에 대한 집중적인 대응이라고 설명합니다. Shallotpeat이라는 이름은 프로그래밍적인 의미를 담고 있으며, OpenAI가 사전 학습 과정에서 기존 모델의 약점을 파악하고 이를 구체적으로 해결하고자 한다는 것을 보여줍니다.

기본 코드명인 Shallotpeat 외에도 개발자들과 벤치마크 플랫폼에서 다른 이름들이 유포되고 있습니다. 예를 들어, LM Arena에서 Robin이라는 모델이 발견되었는데, 이는 테스트 버전 또는 변형 버전일 가능성이 있습니다. 또한, 일부 기술 분석에서는 Shallotpeat의 독자적인 개발 모델로 설명되는 Garlic이라는 관련 모델이 언급되는데, 이는 프로그래밍 및 논리적 추론 측면에서 특정 개선 사항을 구현한 것으로 알려져 있습니다.

다음 주 출시될 최종 제품명에 대한 추측은 "Red GPT"까지 이릅니다. Red GPT는 내부 코드 레드(Code Red) 프로젝트를 지칭합니다. 공식 이름은 출시 직전에 발표될 것으로 예상되는데, OpenAI는 전통적으로 내부 코드명과 공개 제품명을 구분해 왔습니다.

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OpenAI가 새로운 추론 모델 출시를 준비하고 있습니다. 내부 테스트 결과, 구글의 차기작 Gemini 3보다 성능이 뛰어난 것으로 나타났습니다. 이번 출시는 다른 프로젝트들을 중단해야 하는 전략적 재편의 일환입니다. The Information에 따르면, CEO Sam Altman의 내부 메모에 따르면 OpenAI는 이르면 다음 주에 새로운 추론 모델을 출시할 계획입니다. Altman은 내부 평가에서 새 모델이 현재 구글의 경쟁 제품인 Gemini 3보다 성능이 우수하다고 밝혔습니다. 이것이 Shallotpeat 모델인지는 불분명합니다. 이번 출시 가속화는 내부적으로 Code Red라고 명명된 이니셔티브의 선봉에 서 있습니다. OpenAI는 구글의 압력이 거세지는 데 대응하고 있습니다. 검색 엔진 대기업은 Gemini 챗봇의 월간 활성 사용자를 7월 4억 5천만 명에서 10월 6억 5천만 명으로 늘렸으며, Gemini 3는 수많은 벤치마크에서 경쟁사보다 우수한 성과를 보였습니다. Altman은 경쟁사의 부활로 인한 일시적인 경제적 역풍에 대해 내부적으로 경고했습니다.

The Information에 따르면 OpenAI는 ChatGPT와 새로운 모델 개선에 전념하기 위해 다른 상업 프로젝트를 보류하고 있습니다.광고 도입과 쇼핑 및 의료 업무를 위한 자율 AI 에이전트 개발이 지연되고 있습니다.개인화된 브리핑 서비스인 Pulse의 추가 개발도 더 이상 우선순위가 아닙니다.대신 리소스는 ChatGPT의 모델 동작, 특히 이미지 생성을 개선하는 데 집중될 것입니다.Google이 Gemini 3와 함께 새롭고 매우 강력한 Nano Banana Pro 이미지 모델을 출시한 후 OpenAI의 자체 솔루션은 점점 더 큰 압박을 받고 있습니다.3년 전 상황은 정반대였습니다.Google은 ChatGPT 출시로 인해 자체 검색 엔진에 대한 갑작스러운 위협에 대응하기 위해 코드 레드 경보를 발령했습니다.그 당시 검색 엔진 대기업은 자체 AI 모델 개발을 가속화하기 위해 여러 팀을 재구성했고, 이는 궁극적으로 Gemini 시리즈 출시로 이어졌습니다.

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금융 강자 비교: 매출 혼란과 수익성 문제

두 경쟁사의 재무 실적은 경제적 시작점에서 근본적인 차이를 보여줍니다. OpenAI는 2025년 상반기에 43억 달러의 매출을 기록했는데, 이는 2024년 전체 대비 16% 증가한 수치입니다. 연간 매출은 2025년 6월까지 이미 100억 달러에 도달했으며, 회사는 2025년 전체 연도에 최소 127억 달러를 목표로 하고 있습니다. 이러한 인상적인 성장에도 불구하고 OpenAI는 여전히 큰 적자를 기록하고 있습니다. 2025년 상반기 연구개발 비용은 67억 달러에 달했고, 추론 운영 비용은 2024년에 38억 달러로 추산되었으며, 2025년 상반기에는 이미 86억 5천만 달러에 달했습니다. 2024년 손실은 약 50억 달러였으며, 2025년 현금 소모율은 85억 달러로 추산됩니다. OpenAI는 2024년에 추론에 약 38억 달러를 지출했으며, 50억 달러에 달하는 연구개발비 중 대부분은 실험, 테스트 실행, 그리고 미발표 모델 개발에 사용되었습니다. 연구개발비는 2024년 25억 달러에서 2025년 상반기 67억 달러로 증가했는데, 이는 모델 개발 및 인프라 확장에 대한 막대한 투자를 보여줍니다.

반면 알파벳은 재정적으로 탄탄한 거물 기업으로 자리매김했습니다. 2025년 3분기에 알파벳은 처음으로 1,000억 달러 매출을 달성하며 전년 대비 16% 증가한 1,023억 달러를 기록했습니다. 순이익은 33% 증가한 350억 달러를 기록했습니다. 구글 클라우드는 34% 성장한 152억 달러의 매출을 올렸고, 유튜브 광고는 103억 달러를 창출했습니다. 기술 인프라에 대한 자본 지출은 이 분기에 총 240억 달러에 달했는데, 이는 AI 인프라에 대한 막대한 투자를 강조합니다. 이러한 재정적 강점 덕분에 구글은 즉각적인 수익성 압박에 직면하지 않고 AI 연구 및 인프라에 장기적으로 투자할 수 있습니다. 누적 클라우드 백로그는 1,550억 달러에 달했는데, 이는 지속적인 성장과 장기 고객 계약을 나타냅니다. 두 회사 간의 재정적 격차는 두드러집니다. 알파벳은 이미 수십억 달러의 수익을 창출하고 그룹 전체에 현금 흐름을 창출하는 반면, 오픈AI는 외부 자금을 조달해야 하며 막대한 영업 손실로 어려움을 겪고 있습니다.

전략적 미세 조정으로서의 코드 레드: 초점의 경제적 의미

OpenAI의 코드 레드(Code Red) 이니셔티브는 단순히 역경에 대한 대응이 아니라, 경쟁 압력 하에서 자원 배분을 전략적으로 미세 조정하는 것입니다. 샘 알트먼(Sam Altman)은 ChatGPT를 개선하고 광고, 쇼핑 에이전트, 헬스케어 AI 에이전트와 같은 다른 프로젝트들을 지연시키기 위해 이 내부 이니셔티브를 시작했습니다. 이러한 우선순위 변화는 변화하는 경쟁 현실에 대한 전형적인 경제적 조정을 반영합니다. 지연된 프로젝트의 암묵적인 기회비용은 모델 출시 가속화를 통해 예상되는 이점과 비교되어야 합니다. OpenAI는 사용자 경험, 개인화, 속도 및 안정성 향상에 집중하고 있습니다. 구글의 나노 바나나 프로(Nano Banana Pro)에 대응하여 이미지 생성에 집중하는 것은 전략적으로 중요한 시장 부문에서 방어적인 입지를 구축하고 있음을 보여줍니다. 안드로이드 앱의 코드에서 이미 그러한 계획을 암시하고 있음에도 불구하고 광고 통합을 중단하기로 한 결정은 장기적인 시장 입지를 위해 단기적인 수익 창출을 희생하는 내부적인 우선순위를 시사합니다. 따라서 코드 레드 전략은 시장에 경제적 신호를 보냅니다. 즉, OpenAI는 기술 리더십을 방어하기 위해 일시적인 경제적 역풍을 감수하고 있다는 것입니다. 개인 맞춤형 브리핑과 자율 쇼핑 에이전트를 위한 펄스 프로젝트는 잠재적 수익원임에도 불구하고 연기되고 있습니다. 이러한 자원 배분은 불확실성 속에서 수익을 극대화한다는 경제 원칙을 따릅니다. 핵심 사업에서 기반을 잃을 위험은 부수적인 프로젝트를 놓칠 위험보다 더 크다고 여겨지기 때문입니다.

사용자 지표 및 시장 점유율 동향: 양적 경쟁 환경

사용자 지표는 선점자 이점과 생태계 통합 간의 복잡한 경쟁 역학을 보여줍니다. ChatGPT는 2025년 10월에 주간 활성 사용자 7억~8억 명을 기록한 반면 Gemini는 같은 기간 동안 월간 활성 사용자 6억 5천만 명에 도달했습니다. 성장률은 주목할 만합니다. Gemini는 7월에 사용자 4억 5천만 명에서 2025년 10월에 6억 5천만 명으로 증가하여 단 ​​3개월 만에 44% 이상 성장했습니다. 반면 ChatGPT의 성장은 둔화되었습니다. 2024년 12월부터 2025년 2월까지 주간 사용자 수는 3억 명에서 4억 명으로 33% 증가했지만 성장률은 2025년 내내 감소했습니다. 소식통에 따르면 ChatGPT는 2025년 2월에 생성 AI 시장에서 60.4%의 점유율을 차지했고 Gemini는 13.5%에 도달했습니다. Microsoft Copilot은 OpenAI의 모델을 사용하여 14.1%의 시장 점유율을 달성했습니다. 지리적 분포는 유사성을 보여줍니다.미국은 두 플랫폼 모두에서 가장 큰 사용자 시장을 나타내며 ChatGPT는 15.1%, Gemini는 14.6%입니다.인도는 두 플랫폼 모두에서 두 번째로 큰 시장입니다.25~34세 연령대가 두 플랫폼 모두에서 가장 관련성이 높습니다.그러나 사용 강도는 다릅니다.ChatGPT 사용자는 방문당 평균 12분 9초를 소비하는 반면 Gemini 사용자는 2025년 10월에 평균 7분 8초를 소비했습니다.방문당 페이지뷰는 ChatGPT가 4.5, Gemini가 4.52입니다.ChatGPT의 이탈률은 40.01%입니다.2025년 7월 ChatGPT의 일일 프롬프트 수는 25억 개에 도달했습니다.Google의 월별 토큰 처리는 분당 7조 토큰으로 증가했습니다.Google Cloud에서 Gemini의 기업 고객 수는 전년 대비 35배 증가했습니다.Fortune 500 기업의 92%가 어떤 형태로든 ChatGPT를 사용합니다. AI 오버뷰를 통한 Google 검색 엔진 통합은 월간 사용자 20억 명에 도달했습니다. Gemini의 Android 통합은 전 세계 30억 대 이상의 기기에 적용됩니다.

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경쟁 요소로서의 연구 개발 투자: AI 훈련의 확장 경제학

연구 개발 비용은 두 회사의 확장 경제에서 근본적인 차이를 보여줍니다.OpenAI는 2024년에 R&D에 25억 달러를 투자했으며, 대부분은 실험과 미공개 모델에 사용되었습니다.2025년 상반기에는 R&D 지출이 67억 달러로 연간 비율이 130억 달러를 초과했습니다.추론 ​​비용은 2024년 38억 달러에서 2025년 상반기 86억 5천만 달러로 급증했습니다.이러한 비용 폭발은 AI 모델 학습의 경제적 현실을 반영합니다.모델이 강력할수록 계산 비용이 높아집니다.2024년 R&D 지출 50억 달러의 대부분은 연구 실행, 실험 학습 또는 위험 감소에 사용되었으며, GPT-4.5, GPT-4o, o3와 같이 실제로 출시된 모델을 학습하는 데 사용된 금액은 4억 8천만 달러에 불과했습니다.모델 개선의 암묵적 한계 비용은 기하급수적으로 증가합니다. OpenAI는 2024년 추론에 약 18억 달러를 지출했으며, 이는 약 50%의 마진과 약 37억 달러의 매출 수익률을 의미합니다. 2024년 총 컴퓨팅 비용은 60억 달러로 추산되었습니다. 2024년 R&D 지출은 50억 달러였으며, 이는 수년에 걸쳐 상각될 예정입니다. 판매 및 마케팅 비용은 2025년 상반기에 20억 달러에 달했습니다. 직원 급여 또한 수십억 달러에 달합니다. 총 용량 계획에 따르면 2033년까지 250기가와트의 컴퓨팅 용량을 구축해야 하며, 이는 10조 달러의 비용이 소요됩니다. 1기가와트 데이터 센터 건설에는 325억 달러에서 600억 달러의 비용이 소요되며, 건설에는 2년 반이 소요됩니다. 향후 12개월 동안 필요한 총 자금은 4,000억 달러로 추산됩니다.

Google은 연간 400억 달러가 넘는 전사적 R&D 예산을 보유하고 있으며, 이 중 상당 부분이 AI 연구에 할당되어 있습니다. 기술 인프라에만 2025년 3분기에 240억 달러에 달했습니다. 2025년 AI 인프라에 대한 총 투자액은 850억 달러로 추산됩니다. Google은 매달 980조 개의 토큰을 처리하는데, 이는 2025년 5월에 처리된 480조 개의 토큰의 거의 두 배에 달합니다. 에너지 효율은 33배 향상되었고, 프롬프트당 탄소 발자국은 44배 감소했습니다. Google은 기존 클라우드 사업을 통해 모델 학습 및 추론 비용을 상각하고 반도체 개발의 시너지 효과를 활용할 수 있습니다. TPU를 활용한 자체 칩 개발은 NVIDIA에 대한 의존도를 줄이고 추론의 한계 비용을 낮춥니다. Google의 확장성 이점은 상당합니다. Gemini를 검색 엔진, Android 및 Workspace에 통합함으로써 추가 고객 확보 비용 없이 수십억 대의 기기에 즉시 배포할 수 있습니다. 인프라 비용은 Alphabet 포트폴리오 전체에 걸쳐 상각될 수 있는 반면, OpenAI는 모든 비용을 내부적으로 부담해야 합니다.

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수익화 전략 및 장기 수익성: 경제적 지속 가능성을 향한 길

두 회사의 수익 창출 방식은 근본적으로 다르며, 장기적인 수익성에 중대한 영향을 미칩니다. OpenAI는 주로 ChatGPT 구독, API 사용, 그리고 기업용 판매를 통해 수익을 창출합니다. Plus, Team, Pro 요금제를 포함한 유료 구독자 수는 천만 명에 달했으며, 여기에 100만 명의 기업용 사용자도 포함됩니다. 연간 구독 수익은 27억 달러이며, 2025년 말까지 40억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. API 사용과 기업용 판매는 수익 다각화에 더욱 기여합니다. OpenAI는 스프레드시트 및 프레젠테이션 편집과 같은 생산성 기능을 제공하여 기업 워크플로우에 더욱 긴밀하게 통합됩니다. 가격은 프리미엄 기능의 경우 월 20달러인 고전적인 프리미엄(Freemium) 모델을 따릅니다. 추론을 통한 매출 수익률은 약 50%이며, 이는 사용자 수가 증가함에 따라 확장 경제성 향상으로 이어질 것입니다. 그러나 비용이 수익보다 빠르게 증가하고 있습니다.연구개발(R&D) 지출은 2024년 25억 달러에서 2025년 상반기 67억 달러로 증가했습니다.추론 ​​비용은 2024년 38억 달러에서 2025년 상반기 86억 5천만 달러로 증가했습니다.이러한 비용 구조는 지속적인 자본 조달을 필요로 합니다.OpenAI는 2025년 3월 소프트뱅크가 주도하여 3,000억 달러의 기업가치로 400억 달러 규모의 자금 조달 라운드를 발표했습니다.향후 12개월 동안 필요한 자금은 4,000억 달러로 추산됩니다.장기적 수익성은 추론 비용을 줄이고 새로운 수익 창출 채널을 개발하는 능력에 달려 있습니다.계획된 광고 통합은 중단되었지만 여전히 잠재적인 수익원입니다.자율 쇼핑 에이전트와 헬스케어 AI의 개발도 상당한 수익 잠재력을 제공함에도 불구하고 지연되었습니다.경쟁이 치열해짐에 따라 OpenAI는 단기 수익 창출을 희생하고 시장 포지셔닝을 위해 노력하고 있습니다.

Google은 다른 수익 창출 전략을 추구합니다.Gemini의 수익은 별도로 보고되지 않고 Google Search, Google Cloud 및 Workspace의 전체 수익에 통합됩니다.검색 엔진의 AI 개요는 월간 사용자 20억 명에 도달하며 간접적으로 광고 수익에 기여합니다.Google Cloud 수익은 34% 증가하여 152억 달러를 기록했으며 Gemini는 기업 고객에게 중요한 역할을 했습니다.Google Cloud에서 Gemini의 85,000개 기업 고객은 사용량이 전년 대비 35배 증가했습니다.Gemini의 가격은 OpenAI와 유사하며 프리미엄 기능에 대해 월 20달러이지만 수익 창출은 Google의 기존 청구 및 배포 시스템을 통해 처리됩니다.Alphabet의 광고 수익은 2025년 3분기에 741억 8천만 달러에 도달하여 전년 대비 12.7% 증가했습니다.YouTube 광고는 102억 6천만 달러에 도달했습니다.구독 수익은 21% 증가하여 129억 달러를 기록했습니다. 구글은 다양한 수익원을 통해 AI 인프라 비용을 회수하고 기존 광고 플랫폼의 시너지 효과를 활용할 수 있습니다. 따라서 제미니의 장기적인 수익성은 직접 구독보다 알파벳 생태계 전반의 강화에 더 크게 좌우됩니다. 1,550억 달러 규모의 클라우드 백로그는 미래 수익에 대한 가시성을 제공합니다. 알파벳의 영업이익률은 30.5%인 반면, 오픈AI는 여전히 상당한 손실을 기록하고 있습니다.

경제적 미래 시나리오와 경쟁 예측: 시장 성숙으로 가는 길

두 회사의 장기적인 경제 전망은 시장 성숙도와 수익성에 이르는 서로 다른 경로를 보여줍니다. OpenAI는 추론 비용을 절감하고 R&D 지출을 회수하기 위해 대규모 규모의 경제를 달성해야 합니다. 주간 활성 사용자 8억 명과 유료 구독자 1천만 명을 보유한 OpenAI는 탄탄한 성장 기반을 갖추고 있습니다. 2025년 말까지 사용자 수를 10억 ​​명으로 확대할 계획이라면 규모의 경제가 크게 향상될 것입니다. 그러나 비용이 매출보다 빠르게 증가하고 있습니다. R&D 지출은 2024년 25억 달러에서 2025년 상반기 67억 달러로 증가했습니다. 추론 비용은 2024년 38억 달러에서 2025년 상반기 86억 5천만 달러로 증가했습니다. 수익성을 달성하려면 OpenAI는 사용자당 추론 비용을 줄이고 새로운 수익 창출 채널을 개발해야 합니다. 계획된 광고 통합은 상당한 수익을 창출할 수 있지만, 사용자 채택률은 불확실합니다. 의료, 금융, 전자상거래를 위한 특화된 엔터프라이즈 솔루션을 개발하면 표준 구독보다 더 높은 마진을 창출할 수 있습니다. 개발자를 위한 API 플랫폼은 생태계적 접근 방식을 제공하지만, 메타(Meta)의 라마(Llama)와 미스트랄(Mistral)과 같은 오픈소스 모델과의 경쟁이 심화되고 있습니다. 알트만(Altman)의 장기 비전은 2033년까지 250기가와트(GW)의 컴퓨팅 용량을 구축하는 것이며, 이는 10조 달러의 비용이 소요될 것으로 예상됩니다. 이러한 목표를 달성하려면 향후 12개월 동안 4천억 달러 이상의 지속적인 투자가 필요합니다. 오픈AI(OpenAI)의 기업 가치는 3천억 달러에 달할 수 있지만, 수익성 확보는 여전히 요원합니다. 경쟁 환경의 변화로 인해 오픈AI는 단기 수익 창출과 장기적인 시장 포지셔닝 사이에서 균형을 맞춰야 합니다. 코드 레드(Code Red) 전략은 경쟁 압력에 대한 확고한 의지와 단기 이익을 기꺼이 희생하겠다는 의지를 보여줍니다. 문제는 자본 시장이 이러한 성장 모델에 장기적으로 자금을 지원할 것인가입니다.

Google은 시장 성숙도를 향한 다른 길을 모색하고 있습니다. Gemini를 검색 엔진, Android, Workspace에 통합함으로써 직접 과금 없이 느리지만 꾸준한 수익 창출이 가능해졌습니다. AI Overview는 20억 명의 사용자에게 도달하고 검색 품질을 개선하여 간접적으로 광고 수익을 증대시킵니다. 기업 도입률이 증가하고 있으며, 8만 5천 명의 고객과 35배 증가한 사용량을 기록하고 있습니다. 1,550억 달러 규모의 클라우드 백로그는 미래 수익에 대한 가시성을 제공합니다. 2025년 AI 인프라에 대한 850억 달러의 자본 지출은 Alphabet 포트폴리오 전체에서 회수될 것입니다. TPU를 활용한 자체 칩 개발은 NVIDIA 의존도를 줄이고 추론 비용을 절감합니다. 에너지 효율은 33배 향상되었고 탄소 발자국은 44배 감소했습니다. Google은 고정 인프라 비용을 여러 수익원으로 분산할 수 있으며, OpenAI는 모든 비용을 내부적으로 부담합니다. Google의 장기 전략은 AI를 상품으로 확립하고 자사 생태계를 통해 수익화하는 것을 목표로 하는 것으로 보입니다. 자동화와 확장성이 향상됨에 따라 클라우드 마진도 개선됩니다. 구글의 검색 엔진 시장 지배력은 90%의 시장 점유율로 여전히 건재합니다. 반독점 소송, 특히 EU의 34억 5천만 달러 벌금과 같은 규제 위험은 비즈니스 모델에 영향을 미칠 수 있습니다. 장기적으로 구글은 클라우드 및 광고 플랫폼의 일부로 AI 서비스를 제공할 수 있는 반면, OpenAI는 순수 AI 모델에 집중해야 합니다. 문제는 순수 AI 비즈니스 모델이 경제적으로 지속 가능할지, 아니면 궁극적으로 주요 클라우드 제공업체에 흡수될 것인지입니다. 경쟁 역학을 살펴보면 구글은 생태계 통합과 재무적 강점을 통해 시장 지위를 방어할 수 있는 반면, OpenAI는 기술 혁신과 빠른 성장에 의존합니다. 두 접근 방식의 경제적 지속가능성은 향후 3~5년 안에 결정될 것입니다.

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