프로젝트 "Shallotpeat" 및 "Rough Times": Sam Altman의 내부 메모에서 OpenAI의 가장 큰 위기가 드러났습니다.

그리고 6,500억 달러 문제: OpenAI가 성공할 운명인 이유

2025년 11월, 기술 산업의 지각판이 근본적으로 변화했습니다. 오랫동안 OpenAI는 새로운 AI 시대의 거장으로, 실리콘 밸리의 골리앗들에게 혁신의 원리를 보여주는 다윗과 같은 존재로 여겨졌습니다. 하지만 이러한 무적의 기운에 균열이 생기기 시작했습니다. 구글 제미니 3의 출시와 앤트로픽(Anthropic)의 클로드(Claude) 모델의 급속한 성장으로 이러한 흐름은 바뀌었습니다. 인공 초지능을 향한 승리의 행진으로 시작되었던 OpenAI는 이제 기술 침체와 경제적 현실에 맞선 실존적 싸움으로 변모했습니다.

상황은 역설적입니다. OpenAI는 주식 시장에서 그 어느 때보다 가치가 높지만, 기술 리더십은 그 어느 때보다 취약합니다. 5천억 달러의 가치를 지닌 샘 알트먼의 회사는 기존 기술 대기업들이나 누릴 수 있는 영역에 도전하고 있지만, 시장 가치와 실제 수익력 사이에는 위험한 간극이 존재합니다. 연 매출 130억 달러는 수천억 달러에 달하는 막대한 손실과 인프라 투자와는 극명한 대조를 이룹니다. OpenAI가 시장에서 부인할 수 없을 만큼 최고의 제품을 보유하고 있는 한 이러한 공격적인 성장 모델은 효과적이었습니다. 그러나 이제 그 전제 자체가 무너졌습니다.

제미니 3를 통해 구글은 기술적으로만 따라잡은 것이 아니라 핵심 영역에서 OpenAI를 추월했습니다. 사전 학습의 부활과 자체 생태계와의 대규모 통합을 통해, 이 검색 엔진 대기업은 막대한 자금력, 독점 하드웨어, 그리고 수십 년간 축적된 데이터 처리 경험이 스타트업의 선점 우위보다 더 중요하다는 것을 보여주었습니다. 내부 프로젝트 "샬롯피트(Shallotpeat)"로 상징되는 OpenAI의 성급한 전략적 재편은 순수 "추론 모델"에 대한 이전의 투자가 성과를 거두지 못했음을 인정하는 것입니다.

다음 글에서는 이러한 권력 이동의 구조를 분석합니다. 기술적 계산 착오, 재정적 줄타기, 그리고 경쟁의 부활이 OpenAI의 미래뿐만 아니라 전체 AI 산업의 구조를 재정의할 수 있는 유해한 요소들을 어떻게 만들어내는지 조명합니다.

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• 이것이 AI 혁명일까요? Gemini 3.0 vs. OpenAI: 더 나은 모델이 아니라 더 나은 전략이 중요합니다.

인공지능의 전 선구자였던 구글은 미래를 위해 고군분투하고 있는 반면, 구글은 뛰어난 기술력으로 힘의 균형을 바꾸고 있습니다.

인공지능(AI) 분야를 장악하기 위한 글로벌 경쟁은 2025년 11월 극적인 전환점을 맞이했습니다. 수년간 OpenAI의 든든한 선두주자로 여겨졌던 것이 불과 몇 달 만에 위태로운 수비 태세로 전락했습니다. 구글의 제미니 3 출시는 기술적 이정표를 세웠을 뿐만 아니라 AI 시장 구조에 대한 근본적인 가정에 도전장을 던졌습니다. OpenAI CEO 샘 알트만은 사내 메모를 통해 직원들에게 앞으로 험난한 시기가 올 것이라고 경고하며, 구글의 최근 행보가 회사에 일시적인 경제적 역풍을 초래할 수 있음을 인정했습니다. 이처럼 이례적으로 솔직한 평가는 최근까지 극복하기 어려워 보였던 OpenAI의 입지가 얼마나 취약한지를 여실히 보여줍니다.

이러한 변화의 규모는 해당 분야의 가치 평가 논리를 통해서만 명확해집니다. OpenAI는 현재 약 5천억 달러의 기업 가치를 가지고 있지만, 연간 매출은 130억 달러에 불과합니다. 시가총액과 실제 매출 간의 이러한 극심한 차이는 기하급수적 성장과 지속적인 기술적 우위를 가정한 데 기인합니다. 구글의 제미니 3는 이 두 가지 가정을 동시에 무너뜨립니다. 이 모델은 거의 모든 표준화된 벤치마크에서 OpenAI의 GPT-5.1보다 우수한 성능을 보이며, OpenAI가 여전히 개발에 매진하고 있는 역량을 보여줍니다.

경제적 영향은 시장 점유율의 단기적인 변동을 훨씬 넘어섭니다. OpenAI는 매년 약 80억 달러를 소진하며, 작년에는 50억 달러의 손실을 기록했습니다. 이러한 적자는 지속적인 자본 유입을 통해서만 유지될 수 있으며, 이는 결국 기술 리더십에 대한 투자자들의 신뢰에 달려 있습니다. 만약 이러한 리더십이 약화된다면, 전체 자금 조달 논리는 무너집니다. 이는 마치 최고 속도로 달리는 고속 열차가 연료가 떨어지는 것과 같습니다.

샘 알트먼의 내부 메모에 대한 주요 출처는 기술 산업을 전문으로 다루는 뉴스 출판사인 The Information입니다.

이 메모는 원래 2025년 11월 20일에 The Information에 게재되었습니다. 원래 기사의 제목은 "Altman 메모, Google의 부활로 인한 '거친 분위기' 예측" 또는 "OpenAI CEO, Google의 부활로 인한 경제적 역풍에 대비"입니다.

Information에서 해당 메모를 공개하자 다음을 포함한 수많은 언론 매체에서 이를 다루었습니다.

• 타임스 오브 인디아
• 이코노믹 타임즈
• 아웃룩 비즈니스
• 미래파

이 메모는 샘 알트먼이 OpenAI 직원들에게 보낸 내부 메시지였으며, 회사 내부 관계자에 의해 The Information에 유출된 것으로 보입니다. 메모에서 알트먼은 구글의 성장세로 인해 "일시적인 경제적 역풍"이 불 것으로 경고하며 "어려운 분위기"가 예상된다고 밝혔습니다.

기술 혁신의 해부학

구글의 제미니 3 성공은 고갈되었다고 여겨졌던 개발 방법론을 근본적으로 재평가한 데 기인합니다. AI 모델이 방대한 데이터세트로부터 학습하는 기본 단계인 사전 학습은 일부 연구 커뮤니티에서 이미 상당히 고갈되었다고 여겨졌습니다. 수년간 더 큰 모델과 더 많은 데이터를 통해 예측 가능한 성능 향상을 약속해 온 확장 원칙은 물리적, 경제적 한계에 도달한 것처럼 보였습니다. OpenAI는 이에 대응하여 o1과 같은 소위 추론 모델로 전략적 초점을 전환했습니다. 이 모델은 추론 과정에서 더 긴 사고 시간을 통해 성능을 향상시킵니다.

하지만 구글은 불운했던 프로세서가 여전히 상당한 잠재력을 가지고 있음을 보여주었습니다. 구글 딥마인드 책임자인 데미스 하사비스는 이러한 통찰력을 간결하게 요약했습니다. "세대를 거듭할수록 기하급수적인 성능 향상은 더 이상 없지만, 사전 학습 투자 수익률은 여전히 ​​매우 높습니다." 제미니 3 프로는 박사급 과학적 추론을 위한 GPQA 다이아몬드 벤치마크에서 91.9%를 달성하여 GPT-5.1보다 거의 4%p 높은 성능을 보였습니다. 더욱 인상적인 것은 추상 시각 추론에서의 성능입니다. ARC-AGI-2 벤치마크에서 31.1%를 기록한 제미니 3는 GPT-5.1보다 거의 두 배 높은 성능을 보이며, 이전 모델보다 6배 이상 뛰어난 성능을 보여줍니다.

이러한 기술적 우위의 경제적 중요성은 구체적인 응용 분야에서 드러납니다. 알고리즘 문제 해결 분야에서 Gemini 3 Pro는 LiveCodeBench Pro에서 Elo 점수 2439점을 기록하며 GPT-5.1보다 거의 200점 높은 점수를 받았습니다. 이는 학문적 지표가 아니라, 이 모델을 사용하는 개발자들의 생산성을 직접적으로 보여주는 지표입니다. OpenAI가 매출의 70%를 API 접근과 기업 고객으로부터 창출하는 시장에서 기술적 열등함은 즉각적인 매출 손실로 이어집니다.

OpenAI의 사전 학습 문제는 GPT-5 개발 과정에서 드러났는데, 기존의 확장 최적화가 더 이상 효과가 없다는 점이었습니다. OpenAI는 성능 향상을 위한 기존 방법론이 효과를 잃었음을 깨달았습니다. 이에 따라 OpenAI는 GPT-4.5보다 훨씬 적은 사전 학습 예산으로 GPT-5를 개발했지만, 강화 학습을 활용한 집중적인 사후 학습 최적화로 이를 보완했습니다. 이 전략은 단기적으로는 성공적이었지만, 구조적인 취약점을 초래했습니다. OpenAI는 혁신적인 역량을 창출하는 동시에 근본적인 모델 기반을 소홀히 하는 방법론에 특화되어 있었습니다.

전략적 재위치와 Shallotpeat 프로젝트

알트먼의 메모는 문제를 진단할 뿐만 아니라 OpenAI의 대응 전략도 제시합니다. 핵심은 Shallotpeat이라는 코드명을 가진 새로운 모델의 개발이며, 이는 확인된 사전 학습 결함을 해결하기 위해 특별히 설계되었습니다. 코드명 자체가 프로그래밍적인 의미를 지닙니다. 샬롯은 토탄 토양에서 잘 자라지 않으며, 토양의 기질 또한 이상적인 토양과는 거리가 멉니다. OpenAI는 이를 통해 기존 모델의 기반에 표면 최적화를 통해 제거할 수 없는 약점이 있음을 인지하고 있음을 시사합니다.

샬롯피트 개발은 더 광범위한 전략적 재편의 일환입니다. 알트만은 자신의 메모에서 OpenAI가 일시적으로 불리한 입장에 처할지라도 매우 야심 찬 투자에 집중해야 한다고 강조합니다. 이러한 투자 중 하나는 AI 연구 자체의 자동화로, 새로운 모델의 개발 주기를 획기적으로 단축하는 것을 목표로 하는 메타 접근법입니다. 이는 단순한 효율성 최적화가 아니라 경쟁 환경을 근본적으로 변화시키려는 시도입니다. AI 시스템이 스스로 진화를 가속화할 수 있다면, 막대한 자원을 보유한 기존 업체들의 구조적 우위를 약화시킬 수 있습니다.

이 전략의 시급성은 OpenAI의 재정 상황을 통해 더욱 분명해집니다. OpenAI는 마이크로소프트 및 기타 파트너사에 대한 인프라 약속을 이행하기 위해 2029년까지 수익성을 달성해야 합니다. 이러한 약속은 연간 약 600억 달러에 달하는 반면, 현재 클라우드 인프라 약속은 향후 몇 년 동안 6,500억 달러를 초과할 것으로 예상됩니다. 이러한 약속과 현재 매출 130억 달러 사이의 차이는 문제의 심각성을 여실히 보여줍니다.

동시에 OpenAI는 마이크로소프트에 대한 의존도를 줄이기 위해 다각화 전략을 추진하고 있습니다. 2025년 1월에 발표된 파트너십 조정을 통해 OpenAI는 처음으로 오라클과 같은 경쟁사의 컴퓨팅 리소스도 활용할 수 있게 되었습니다. 마이크로소프트는 신규 용량에 대한 우선매수권을 유지하지만, 이러한 독점권은 깨졌습니다. OpenAI는 이를 통해 새로운 모델 학습에 필요한 대규모 GPU 클러스터에 더 빠르게 접근할 수 있게 될 가능성이 있습니다. OpenAI, 오라클, 소프트뱅크, 마이크로소프트가 협력하는 스타게이트 이니셔티브는 4년간 데이터 센터에 5천억 달러를 투자할 예정입니다. 텍사스주 애빌린에 위치한 첫 번째 시설은 이미 엔비디아 GB200 GPU 클러스터로 운영되고 있습니다.

비즈니스 모델의 경제적 취약성

선도적인 AI 기업들의 비즈니스 모델은 네트워크 효과와 기술적 종속성에 대한 암묵적인 베팅에 기반합니다. OpenAI는 이러한 전략을 상당한 성공을 거두며 추진해 왔습니다. ChatGPT는 2025년 11월 기준 주간 활성 사용자 수가 약 7억~8억 명에 달했는데, 이는 2월 대비 두 배 증가한 수치입니다. 이 플랫폼은 매일 25억 건의 쿼리를 처리하며 전 세계에서 가장 많이 방문하는 웹사이트 중 5위를 차지하고 있습니다. 이러한 사용자 기반은 처음에는 난공불락처럼 보이지만, 전환율을 살펴보면 근본적인 약점이 드러납니다. 구독료를 지불하는 사용자는 약 4~10%에 불과합니다.

따라서 경제적 타당성은 두 가지 중요한 가정에 달려 있습니다. 첫째, 사용자 기반이 기하급수적으로 증가하여 낮은 전환율조차도 절대적인 매출 증가를 가능하게 한다는 것입니다. 둘째, 기술적 우월성이 사용자를 플랫폼에 묶어두고 경쟁사로의 전환 비용은 여전히 ​​높다는 것입니다. 구글의 제미니 3는 두 가지 가정을 모두 무너뜨립니다. 기술적 동등성, 심지어 열등성조차도 OpenAI를 점점 더 상품화되는 시장에서 상호 교환 가능한 공급자로 만듭니다.

비용 구조는 이 문제를 더욱 악화시킵니다. 대규모 언어 모델을 학습하고 운영에 적용하려면 막대한 컴퓨팅 리소스가 필요합니다. OpenAI 프로젝트는 2024년부터 2030년까지 4,500억 달러를 초과하는 예산을 투자하며, 총 투자액은 약 6,500억 달러에 달하며, 그중 일부는 2030년 이후까지 이어질 예정입니다. 이러한 투자는 매출로 정당화되어야 하며, 매출은 시장 점유율에 따라 결정됩니다. 악순환이 발생합니다. OpenAI가 시장 점유율을 잃으면 매출이 감소하여 추가 투자가 제한되고, 결국 기술 경쟁력이 더욱 약화됩니다.

비교 분석은 문제의 심각성을 보여줍니다. 클로드 모델을 사용하는 직접적인 경쟁사인 앤트로픽(Anthropic)의 현재 기업 가치는 1,700억 달러이며, 연간 매출은 40억 달러로 예상됩니다. OpenAI와 앤트로픽은 알파벳이나 마이크로소프트와 비슷한 27%의 잉여현금흐름 마진을 가정할 때, 현재 기업 가치를 정당화하려면 2030년까지 합산 매출이 3,000억 달러가 넘어야 합니다. 반면, AI 칩 분야의 선두 기업인 엔비디아(Nvidia)는 2030년까지 매출이 3,500억 달러에 그칠 것으로 예상됩니다.

구조적 우위 보유자로서의 구글

AI 경쟁에서 구글의 입지는 다각화된 수익원을 갖춘 기존 생태계에 통합되어 있다는 점에서 OpenAI와는 근본적으로 다릅니다. 구글은 주로 광고와 클라우드 서비스를 통해 연간 3,000억 달러 이상의 매출을 창출하고 있으며, 이는 AI 개발을 단기적으로 수익성을 확보할 필요가 없는 전략적 투자로 볼 수 있게 합니다. 이러한 재정적 안정성 덕분에 구글은 OpenAI와 같은 순수 AI 기업들이 즉각적인 수익 창출 압박에 직면하는 분야에서 실험하고 투자할 수 있습니다.

배포상의 이점 또한 중요합니다. Google은 매일 수십억 건의 쿼리를 처리하는 검색 엔진, 15억 명 이상의 사용자를 보유한 Gmail, Google Docs, Sheets, 그리고 전체 Workspace 제품군에 Gemini를 통합했습니다. 이러한 편재성은 수동적인 노출을 만들어냅니다. 사용자는 AI 도구를 적극적으로 검색할 필요 없이 일상적인 디지털 워크플로우에서 Gemini를 접하게 됩니다. GPT-5.1이나 Claude Sonnet 4.5가 특정 벤치마크에서 약간 더 나은 성능을 보인다 하더라도, Google은 자사 모델을 수십억 명의 사용자 앞에 공개합니다.

기술적 수직 통합은 이러한 이점을 더욱 증폭시킵니다. 구글은 TPU(텐서 처리 장치)를 사용하여 자체 AI 칩을 개발하고, 전체 클라우드 인프라를 제어하며, 수십 년간의 데이터 수집을 통해 축적된 독보적인 학습 리소스를 보유하고 있습니다. 이러한 전체 가치 사슬에 대한 통제는 비용을 절감하고 타사 공급업체가 제공하지 못하는 최적화를 가능하게 합니다. 한 레딧 댓글러는 이를 간결하게 표현했습니다. 구글은 하드웨어, 데이터 센터, 유통 채널, 그리고 정보 자체를 통제합니다.

역사적 선례는 초기 시장 주도권을 과대평가하지 않도록 경고합니다. 인터넷 익스플로러는 1990년대 후반 90%가 넘는 시장 점유율로 브라우저 시장을 장악하며 돌파할 수 없는 존재로 여겨졌지만, 10년 만에 기술적으로 우월한 경쟁자들에 밀려 밀려났습니다. 한때 인터넷 접속의 대명사였던 야후와 AOL은 구글을 ​​비롯한 다른 기업들에 밀려났습니다. 기술 시장에서의 선점 우위는 수직적 통합 부족이나 재정적 취약성과 같은 구조적 약점을 극복하지 못할 경우, 일시적인 것으로 드러나는 경우가 많습니다.

투자자 관점과 평가 위험

OpenAI의 5천억 달러 기업 가치는 기술 산업 역사상 현재 수익과 시가총액 간의 가장 큰 괴리 중 하나입니다. 이 기업 가치는 약 38배의 매출 배수를 의미하는데, 기존 기술 대기업들은 5배에서 15배 사이의 배수로 거래됩니다. 이러한 프리미엄은 OpenAI가 신흥 AI 시장에서 압도적인 점유율을 차지할 것이라는 가정에 근거합니다.

이러한 가정은 실증적 발전에 의해 점점 더 반박받고 있습니다. 2025년 3월, OpenAI의 기업 가치를 3천억 달러로 평가했던 가장 최근의 투자 라운드는 5배나 초과 모집되었습니다. 11월에 진행된 후속 라운드에서는 기업 가치를 5천억 달러로 끌어올렸지만, 신규 자본 투입이 아닌 기존 주식의 2차 매각을 통해 주로 조달되었습니다. 이는 투자 심리의 변화를 시사합니다. 초기 투자자들은 부분적인 실현 기회를 활용하는 반면, 신규 투자자들은 추가적인 1차 자본 투자에 소극적인 태도를 보이고 있습니다.

닷컴 버블과의 비교는 피할 수 없습니다. 샘 알트만은 AI 버블이 올 것이라고 공개적으로 언급하며 시장 상황을 닷컴 버블 당시와 비교하고 과도한 투자자 열광에 대해 경고했습니다. 동시에 그는 데이터 센터 확장에 수조 달러를 투자할 것으로 예상하며, 경제학자들의 우려에 부응하여 모든 사람이 OpenAI가 제 역할을 하도록 내버려 두라고 촉구하고 있습니다. 이러한 수사는 근본적인 가치 평가 문제를 새로운 패러다임이라는 명목으로 무시했던 1990년대 후반의 오만함을 떠올리게 합니다.

로이터 통신을 비롯한 여러 기관의 분석가들은 OpenAI와 Anthropic이 2030년까지 합산 연간 매출 3,000억 달러를 달성해야 기업 가치를 합산할 수 있다고 분석했습니다. 이는 두 회사가 합쳐도 AI 칩 시장의 확고한 선두주자인 엔비디아와 거의 비슷한 수준의 매출을 창출해야 한다는 것을 의미합니다. 구글, 마이크로소프트, 메타 등 여러 업체와의 경쟁이 치열해지고 있는 상황에서 이러한 시나리오는 점점 더 어려워지고 있습니다.

AI 시장 전반의 발전으로 상황은 더욱 악화되고 있습니다. MIT 연구에 따르면 기업의 95%가 생성 AI 투자에 대한 가시적인 수익을 거두지 못하고 있습니다. 이러한 결과는 11월 기술주들의 대규모 매도세를 촉발하여 엔비디아 주가는 3.5%, 팔란티르는 거의 10% 하락했습니다. 시장은 AI가 약속했던 수익이 실현되지 않을 것이라는 징후에 점점 더 불안해하고 있습니다.

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

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사전 훈련 시대의 르네상스와 알고리즘 혁신

구글의 제미니 3 성공은 성능 향상의 주요 원천으로서 사전 학습의 부활을 의미합니다. 이러한 발전은 확장의 종말을 선포했던 기존 주장과 상반됩니다. 현실은 더욱 미묘합니다. 사전 학습이 더 이상 기하급수적인 향상을 가져다주지는 않지만, 적절한 방법을 사용하면 체계적이고 실질적인 개선을 달성할 수 있습니다.

제미니 3의 아키텍처는 여러 알고리즘 혁신을 통합합니다. 이 모델은 구글 딥마인드의 수석 과학자 제프 딘이 개발한 전문가 혼합 구조를 활용합니다. 이 아키텍처는 각 쿼리에 대해 일부 매개변수만 활성화하여 높은 처리량을 유지하면서도 효율성을 높입니다. 또한 제미니 3는 단순한 텍스트-이미지 변환을 넘어 복잡한 시각적 추론 작업을 포함하는 다중 모드 통합 기능을 보여줍니다.

Gemini 3의 Deep Think 모드는 OpenAI의 추론 모델에 대한 Google의 대응을 보여줍니다. 사전 학습과 추론을 서로 경쟁하는 패러다임으로 취급하는 대신, Google은 두 가지를 통합합니다. Deep Think는 Humanity's Last Exam 벤치마크에서 보조 도구 없이 41%, 코드 실행을 통해 ARC-AGI-2에서 45.1%를 달성했습니다. 이러한 결과는 사전 학습과 테스트 시점 컴퓨팅 간의 이분법이 잘못된 이분법임을 보여줍니다. 최적의 시스템은 두 가지 접근 방식을 모두 결합합니다.

경쟁 역학에 대한 이 발견의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. OpenAI는 사전 학습 확장이 더 이상 효과적이지 않았기 때문에 테스트 시간 컴퓨팅에 특화되어 있었습니다. 이제 구글은 사전 학습이 올바르게 접근하면 여전히 잠재력이 있음을 보여주고 있습니다. 이는 OpenAI가 기술적으로 뒤처졌을 뿐만 아니라, 불완전한 것으로 입증되고 있는 방법론에 전략적으로 의존했음을 의미합니다.

데미스 하사비스는 여러 인터뷰에서 이러한 통합적인 비전을 명확히 밝혔습니다. 그는 인공 일반 지능으로 나아가려면 확장성뿐 아니라 다양한 혁신이 필요하다고 강조합니다. 이러한 혁신에는 장기간에 걸쳐 복잡한 작업을 추적할 수 있는 에이전트 시스템, 물리적 현실의 내부 표현을 개발하는 월드 모델, 그리고 시스템이 제한된 수의 사례로부터 일반화할 수 있도록 하는 메타 학습 기능이 포함됩니다. 구글은 이러한 모든 분야에 체계적으로 투자하고 있으며, 오픈AI는 주로 추론에 집중해 왔습니다.

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추론 모델의 역할과 한계

OpenAI의 o1 모델과 그 후속 모델들은 AI 개발에 있어 근본적인 패러다임 전환을 나타냅니다. 이러한 시스템은 더 큰 모델과 더 많은 학습 데이터를 기반으로 확장하는 대신, 추론 과정에서 컴퓨팅 시간을 투자하여 더 긴 추론 체인을 구축합니다. 이러한 접근 방식은 특히 검증 가능한 결과가 피드백으로 활용되는 수학, 코딩, 형식 논리 등 특정 분야에서 놀라운 성공을 거두었습니다.

그러나 이러한 접근 방식의 한계는 점점 더 분명해지고 있습니다. Apple 연구원들의 연구에 따르면, 문제가 조금만 수정되어도 추론 모델의 성능이 크게 저하됩니다. 수학 문제에서 숫자나 이름만 변경해도 눈에 띄는 성능 저하가 발생합니다. 더 심각한 문제는 논리적으로 무관하지만 표면적으로는 그럴듯한 정보를 추가했을 때 o1-preview의 경우 성능이 17.5%, o1-mini의 경우 29.1%, 성능이 낮은 모델의 경우 최대 65.7%까지 저하된다는 것입니다.

이러한 결과는 추론 모델이 실제로 일반적인 문제 해결 전략을 개발하는 것이 아니라, 주로 학습된 패턴을 재현한다는 것을 시사합니다. 추론 모델은 특정 유형의 문제를 암기했지만 약간 다른 공식에 직면했을 때 실패하는 학생들처럼 행동합니다. 이는 단순한 학문적 비판이 아니라, 즉각적인 실질적인 함의를 지닙니다. 표준화된 공식이 없는 복잡하고 다면적인 문제를 다루는 실제 응용 분야에서 이러한 시스템은 여전히 ​​신뢰할 수 없습니다.

추론 모델의 비용 구조는 그 한계를 더욱 심화시킵니다. 사전 학습이 가장 컴퓨팅 집약적인 단계인 기존 모델과 달리, 추론 모델의 경우 이러한 관계가 역전됩니다. 사후 학습과 추론이 주요 비용 요소가 되어 확장을 경제적으로 어렵게 만듭니다. OpenAI는 유사한 GPT-4 쿼리보다 각 o1 쿼리에 훨씬 더 많은 컴퓨팅을 사용해야 하지만, 사용자는 이에 비례하여 더 많은 비용을 지불할 의향이 없습니다.

Google이 사전 학습 최적화 모델에 추론 기능을 통합한 방식은 더 나은 접근 방식이 될 수 있습니다. Deep Think가 탑재된 Gemini 3는 o1과 동등하거나 더 나은 추론 성능을 달성하지만, 더 강력한 기반 위에 구축되었습니다. 이는 최적의 아키텍처가 추론을 사전 학습의 대체 수단이 아니라, 견고한 기본 모델을 보완하는 수단으로 활용함을 시사합니다.

경쟁 역학과 Anthropic의 따라잡기

Anthropic의 Claude 제품군, 특히 Sonnet 4.5는 AI 경쟁에서 강력한 3인자로 자리매김하고 있습니다. Claude Sonnet 4.5는 실제 소프트웨어 엔지니어링 문제에 대한 SWE-bench 검증 벤치마크에서 77.2%의 성능을 달성하여 이 중요한 응용 분야에서 선두적인 모델로 자리매김했습니다. 병렬 테스트 시간 컴퓨팅을 통해 이 성능은 82%까지 향상되는데, 이는 GPT-5.1이나 Gemini 3도 따라올 수 없는 수준입니다.

Anthropic은 보안 및 제휴에 전략적으로 집중하여 특정 지불 의사를 가진 틈새 시장을 창출합니다. 금융, 의료, 사이버 보안과 같이 규제가 엄격한 분야의 기업들은 강력한 보안 메커니즘을 명백하게 통합하는 모델을 점점 더 우선시하고 있습니다. Claude Sonnet 4.5는 보안 벤치마크에서 98.7%를 달성했으며, 아첨, 기만, 권력 추구, 망상적 추론 경향 감소를 보여줍니다. 이러한 특징은 단순한 마케팅 요소가 아니라 기업 고객의 실질적인 우려 사항을 해결합니다.

Claude Sonnet 4.5는 복잡한 다단계 추론 및 코드 실행 작업을 30시간 이상 지속할 수 있어 자율 에이전트에 이상적인 모델로 자리매김했습니다. 이는 AI 시스템이 확장된 워크플로를 독립적으로 관리하는 빠르게 성장하는 시장입니다. OpenAI와 Google은 모두 이 분야에서 경쟁하고 있지만, Anthropic은 초기 특화를 통해 우위를 점했습니다.

클로드의 가격 정책은 이러한 포지셔닝을 반영합니다. 입력 토큰 백만 개당 3달러, 출력 토큰 백만 개당 15달러인 클로드는 중간 가격대에 속하며, 많은 사용 사례에서 GPT-5.1보다 저렴하지만 일부 오픈소스 대안보다는 비쌉니다. 이러한 가격 정책 구조는 Anthropic의 전략을 시사합니다. 저렴한 가격으로 대중 시장을 공략하는 것이 아니라, 뛰어난 품질과 보안을 통해 프리미엄 시장을 공략하는 것입니다.

Anthropic의 기업 가치는 1,700억 달러로, 예상 연간 매출은 40억 달러로 OpenAI의 배수 평가보다는 덜 극단적으로 보이지만, 여전히 야심 찬 목표입니다. 투자자 논리는 다릅니다. Anthropic은 시장 지배자가 아닌 인수 대상 또는 과점 시장의 장기적 사업자로 자리매김하고 있습니다. 이처럼 겸손한 목표가 OpenAI의 '전부 아니면 전무' 전략보다 역설적으로 더 지속 가능할 수 있습니다.

데이터 부족과 합성 솔루션

모든 AI 개발자에게 있어 근본적인 과제는 고품질 학습 데이터의 부족이 심화되고 있다는 것입니다. Epoch AI는 현재 모델이 4조 6천억에서 17조 2천억 개의 토큰으로 학습되고 있다고 추정합니다. 무료로 이용 가능한 인터넷 텍스트의 대부분은 이미 소진되었습니다. 향후 성능 향상은 더 이상 단순히 학습 데이터 세트의 크기를 늘리는 것만으로는 달성할 수 없으며, 더 높은 품질이나 더 다양한 데이터가 필요합니다.

AI 시스템이 생성하는 학습 콘텐츠를 의미하는 합성 데이터가 잠재적 해결책으로 논의되고 있습니다. 하지만 이러한 접근 방식은 본질적으로 역설적입니다. 즉, 이전 모델에서 생성된 데이터를 기반으로 모델을 학습해야 하기 때문입니다. 이는 오류와 편향이 세대를 거치며 증폭되는 모델 붕괴의 위험을 수반합니다. 그러나 다양성과 품질 관리를 통해 신중하게 큐레이션된 합성 데이터 세트는 자연 데이터에서는 발생하지 않는 드문 예외 사례를 생성할 수 있습니다.

구글은 검색 엔진, 지메일, 유튜브, 구글 맵, 그리고 인간이 생성한 새롭고 다양한 데이터를 지속적으로 생성하는 수많은 서비스를 통해 데이터 수집에 있어 구조적인 우위를 점하고 있습니다. 이러한 데이터 흐름은 방대할 뿐만 아니라 종단적으로 구조화되어 있어 시간적 패턴과 추이를 파악할 수 있습니다. OpenAI는 비교 가능한 데이터 소스가 부족하여 출판사와의 파트너십, 미디어 기업과의 라이선스 계약, 그리고 합성 데이터 생성에 점점 더 의존하고 있습니다.

법적 상황은 이러한 불균형을 더욱 심화시킵니다. OpenAI를 상대로 저작권 침해 소송을 제기한 출판사와 저자들의 여러 소송은 과거 데이터 접근을 제한하고 향후 스크래핑 활동을 법적으로 위험하게 만들 수 있습니다. 구글은 검색 색인 생성을 위한 웹사이트 크롤링이 AI 개발에 도움이 되는 확립되고 법적으로 타당한 관행이라고 주장할 수 있습니다. 이러한 법적 불확실성은 OpenAI에게 기존 거대 기술 기업들이 감당하지 못하는 추가적인 위험을 안겨줍니다.

장기적 투자로서의 초지능

알트먼의 메모는 단기적인 경쟁 압력에도 불구하고 초지능 달성에 집중해야 할 필요성을 반복적으로 강조합니다. 이러한 수사는 전략적입니다. 미래의 획기적인 이익을 제시함으로써 현재의 투자와 손실을 정당화하는 것입니다. 초지능은 모든 관련 분야에서 인간 지능을 능가하고 잠재적으로 자체 개발을 가속화할 수 있는 가상의 AI 시스템을 의미합니다.

이러한 발전 시점에 대한 전문가들의 추정치는 상당히 다양합니다. 8,500건 이상의 예측 분석 결과, 초지능의 전조인 인공지능(AI)의 달성 시점은 2040년에서 2045년 사이로 중간값을 보입니다. 앤트로픽(Anthropic)의 다리오 아모데이(Dario Amodei)와 일론 머스크(Elon Musk)와 같은 일부 저명한 전문가들은 훨씬 앞당겨 2026년에서 2029년 사이에 도달할 것으로 예측합니다. 샘 알트만(Sam Altman) 자신도 2029년을 목표 시점으로 제시했습니다.

이 논쟁의 경제적 타당성은 가치 평가 논리에 있습니다. 만약 초지능이 5년 안에 구현 가능하고 OpenAI가 그 개발 분야에서 선두 자리를 유지한다면, 이는 현재 거의 모든 가치 평가를 정당화합니다. 그러나 초지능이 20년 안에 구현되거나 OpenAI가 선두 자리를 유지하지 못한다면, 가치 평가의 기반은 무너집니다. 따라서 투자자들은 기술뿐만 아니라 가상의 미래 시나리오에서 구체적인 타임라인과 시장 지위에도 베팅하게 됩니다.

알트만이 핵심 연구 분야로 꼽은 AI 연구 자동화는 이러한 타임라인을 단축할 수 있습니다. 독립적으로 가설을 생성하고, 실험을 설계하고, 모델을 학습하고, 결과를 해석하는 시스템은 개발 속도를 획기적으로 향상시킬 것입니다. 구글 딥마인드도 알파고와 유사한 계획 알고리즘을 언어 모델에 통합하는 등 유사한 접근 방식을 연구하고 있습니다. 문제는 이러한 메타 AI 시스템이 개발될지 여부가 아니라, 누가 먼저 구현할 것인가입니다.

시장 구조와 과점 형성

AI 시장은 3~5개 업체가 주도하는 과점 시장으로 빠르게 변하고 있습니다. OpenAI, Google, Anthropic, Microsoft, Meta는 경쟁에서 우위를 점할 수 있는 재정적 자원, 기술 인재, 그리고 인프라를 보유하고 있습니다. 하지만 이제 진입 장벽은 매우 높습니다. 최첨단 모델을 학습하는 데는 수억 달러의 비용이 들고, 수천 개의 최첨단 GPU를 사용해야 하며, 최고의 연구진이 필요합니다.

Meta의 Llama, Mistral, Allen AI의 Olmo와 같은 오픈소스 모델은 특정 사용 사례에 대한 대안을 제공하지만, 절대적인 성능 면에서는 독점적인 프론티어 모델에 비해 뒤떨어집니다. 이러한 모델의 주요 목적은 막대한 예산이 없는 개발자들을 위해 AI 역량을 민주화하고 API 접근 가격을 완화하는 경쟁 압력을 조성하는 것입니다.

중국은 알리바바 Qwen, 바이두 Ernie, 바이트댄스 등의 기업들과 함께 독자적인 AI 생태계를 구축하고 있습니다. 이러한 모델들은 서구 시스템과 점차 동등한 수준에 도달하고 있지만, 서로 다른 규제 체계, 수출 통제로 인한 최첨단 칩 접근성 제한, 그리고 언어 장벽으로 인해 세계 시장과 부분적으로 단절되어 있습니다. AI 개발의 지정학적 측면은 마치 파편화된 인터넷처럼 지역적으로 우세한 생태계를 형성할 수 있습니다.

OpenAI에게 이러한 과점은 시장 내 소수의 포지션이 안정적이지 않음을 의미합니다. 이 회사는 몇 안 되는 선도 기업 중 하나로서 지속 가능한 입지를 구축하거나, 자본 집약도로 인해 사실상 승진이 불가능한 하위 계층으로 전락하게 됩니다. 투자자들은 이러한 역학 관계를 잘 알고 있으며, 이것이 극심한 가치 평가 변동성을 설명합니다. 이진법적 결과에서는 확률이 지속적으로 재평가되며, 확률 평가의 작은 변화도 가치 평가의 큰 변동으로 이어집니다.

전략적 필수 요소로서의 수직 통합

마이크로소프트가 2025년 11월 OpenAI의 칩 및 시스템 설계 IP에 대한 라이선스 계약을 체결한 것은 전략적 재편을 시사합니다. 이 계약을 통해 마이크로소프트는 OpenAI의 독점 칩 설계 포트폴리오에 대한 포괄적인 접근 권한을 확보하게 되며, 이는 마이크로소프트의 차세대 AI 프로세서 개발 주기를 크게 단축할 수 있습니다. 이는 주요 클라우드 공급업체들이 하드웨어 기반에 대한 통제력을 강화하고자 하는 수직 통합을 지향하는 광범위한 추세의 일환입니다.

구글은 수년간 TPU를 개발해 왔으며, 이를 통해 실리콘부터 소프트웨어까지 전체 스택을 제어해 왔습니다. 아마존은 자체적으로 Trainium과 Inferentia 칩을 개발하고 있으며, 마이크로소프트는 자체 AI 가속기에 막대한 투자를 하고 있습니다. 이처럼 맞춤형 실리콘으로의 전환은 범용 GPU가 특정 AI 워크로드에는 적합하지 않다는 인식을 반영합니다. 특수 칩은 특정 작업에 대해 훨씬 더 높은 효율성을 달성하여 비용을 절감하고 성능을 향상시킬 수 있습니다.

OpenAI는 이러한 수직적 통합이 부족합니다. OpenAI는 주로 엔비디아와 같은 외부 칩 공급업체에 의존하고 있으며, 마이크로소프트, 오라클 등의 클라우드 인프라를 사용합니다. 이러한 종속성은 비용적 불리함과 전략적 취약성을 초래합니다. 마이크로소프트와의 IP 라이선싱 파트너십은 이러한 격차를 해소하는 첫걸음이 될 수 있지만, 자체 하드웨어 개발에는 수년이 걸리고 OpenAI가 아직 구축해야 할 전문 지식이 필요합니다.

경제적 영향은 상당합니다. 자체 하드웨어 제어를 갖춘 모델 운영자는 비용을 몇 배나 절감하여 더욱 공격적인 가격 책정 전략을 실행하거나 더 높은 마진을 확보할 수 있습니다. Google은 TPU 사용을 통해 비용을 획기적으로 절감할 수 있기 때문에 OpenAI가 손실을 입는 가격에 Gemini를 제공할 가능성이 있습니다. 이는 이론적인 가능성이 아니라 이미 시장 역학에 영향을 미치고 있는 실질적인 현실입니다.

Netscape와 Yahoo에서 OpenAI까지: 역사는 반복되는가?

2025년의 발전은 AI 분야 선구자들이 독보적인 리더십을 발휘했던 시대의 종말을 의미합니다. 생성적 AI 혁명의 핵심 주자로서 OpenAI의 입지는 기술적 동등성, 기존 기술 대기업들의 구조적 약점, 그리고 재정적 취약성으로 인해 근본적으로 위협받고 있습니다. OpenAI는 동시에 발생하는 위기들을 관리해야 하는 과제에 직면해 있습니다. 구글을 기술적으로 따라잡아야 하고, 막대한 손실 속에서도 재정적 지속 가능성을 확보해야 하며, 통합되는 시장에서 전략적으로 재편해야 하고, 급속한 성장에 따른 운영상의 복잡성에 대처해야 합니다.

구글의 제미니 3 성공은 기술 집약적인 시장에서 자원 심층성, 수직적 통합, 그리고 인내심 있는 자본이 민첩한 혁신보다 구조적 이점을 제공하는 경우가 많다는 것을 보여줍니다. 제품이 성숙되고 규모의 경제가 실현될 때까지 수년간 손실을 감당할 수 있는 능력은 매우 귀중한 장점입니다. OpenAI와 같은 순수 AI 기업들은 투자자의 기대에 따라 정해진 기간 내에 수익성을 달성해야 하는 반면, 구글은 솔루션이 시장에 완전히 출시될 때까지 실험을 진행할 수 있습니다.

AI 시장의 미래는 3~5개의 주요 공급업체가 서로 다른 전략적 틈새 시장을 점유하는 과점 체제로 특징지어질 가능성이 높습니다. Google은 탁월한 유통망을 갖춘 수직 통합된 종합 기업, Microsoft는 기업 중심의 통합 기업, Anthropic은 보안 및 정렬 전문 기업, Meta는 개발자 생태계의 오픈소스 옹호자입니다. 이러한 환경에서 OpenAI의 미래 위치는 여전히 불확실하며, Shallotpeat 프로젝트가 발견된 사전 학습 결함을 해결할 수 있을지, 그리고 회사가 과거의 브랜드 리더십을 넘어 지속 가능한 경쟁 우위를 확보할 수 있을지에 달려 있습니다.

투자자, 기업 고객, 그리고 기술 전문가들에게 이러한 재편은 위험과 기회에 대한 재평가를 의미합니다. 초기 시장 선도 기업들이 자신의 입지를 방어할 것이라는 가정은 점점 더 의심스러워지고 있습니다. 기술 변화의 속도, 최첨단 연구의 자본 집약도, 그리고 기존 유통 채널의 힘은 구조적 우위가 과거의 혁신 리더십보다 더 중요해지는 역학 관계를 만들어내고 있습니다. 앞으로 몇 년은 민첩한 선구자들이 기술 대기업들의 압도적인 힘을 견뎌낼 수 있는 자원과 전략적 비전을 보유하고 있는지, 아니면 넷스케이프, 야후, 그리고 다른 초기 인터넷 선구자들의 사례가 AI 시대에도 반복될 것인지를 보여줄 것입니다.

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