[빅테크칼럼] “매출은 폭발, 이익은 실종”…IPO 앞둔 오픈AI·앤트로픽, ‘슈퍼 컴퓨트 베팅’의 명암

[뉴스스페이스=이종화 기자] IPO를 앞둔 오픈AI와 앤트로픽 재무 자료 분석결과 두 회사 모두 수익성 없는 것으로 나타났다. 실리콘밸리에서 가장 가치 있는 두 인공지능 스타트업이 역사상 최대 규모의 기업공개를 향해 경쟁하고 있지만, 기밀 재무 문서에 따르면 오픈AI와 앤트로픽 모두 수익을 내는 단계와는 거리가 먼 것으로 밝혀졌다. 월스트리트저널 보도는 두 회사의 재무 상황에 대한 내부 분석을 제공하며, 공통된 취약점을 부각시켰다. AI 모델 구축 및 운영에 드는 비용이 급증하면서 빠르게 성장하는 매출을 계속 앞지르고 있다는 분석이다. 폭발하는 매출, 더 빠르게 치솟는 비용 월스트리트저널(WSJ)이 입수한 투자자용 기밀 재무자료에 따르면, 오픈AI는 2030년이 돼서야 손익분기점에 도달할 것으로 예상하고 있으며, 앤트로픽은 2028년 흑자 전환을 목표로 하고 있다. 두 회사 모두 AI 붐의 중심에 서 있지만 ‘언제 돈을 버느냐’라는 질문에 대한 답은 상당히 다르다. 두 회사 간의 격차는 AI 붐을 헤쳐나가는 극명하게 다른 전략을 반영하며, 두 회사 모두 2026년 4분기 IPO 가능성을 준비하고 있다. 오픈AI는 이미 매출 규모에서 시장을 선도하고 있다. 2025년 매출은 약 131억 달러로 자체 목표였던 100억 달러를 상회한 것으로 알려져 있다. 그러나 같은 해 지출이 80억 달러에 달했고, 현금 소진(cash burn)도 수십억 달러 수준이어서 고속 성장 뒤에 막대한 투자비가 겹겹이 쌓이는 구조다. 앤트로픽 역시 매출 성장세는 가파르다. WSJ와 복수 테크 매체에 따르면 앤트로픽은 2025년 초 연환산(annualized) 매출 10억 달러 수준에서 출발해 2025년 중반에는 40억 달러 수준까지 끌어올린 것으로 전해진다. 하지만 두 회사 모두, 이 매출이 아직 설비·연구·인프라 투자 비용을 감당하지 못하는 전형적인 ‘성장 우선형’ 재무 구조에 머물러 있다는 점이 투자자들에게 경고등을 켜고 있다. 오픈AI, 2030년까지 컴퓨트에 6,000억 달러…“이익보다 인프라” 오픈AI의 가장 큰 리스크이자 동시에 최대 ‘베팅’은 컴퓨트(compute) 지출이다. CNBC와 로이터에 따르면 오픈AI는 최근 투자자들에게 “2030년까지 총 컴퓨트 지출을 약 6,000억 달러 수준으로 예상한다”고 설명한 것으로 알려졌다. 이는 불과 몇 달 전 샘 올트먼 CEO가 언급했던 1.4조 달러 ‘슈퍼 인프라 구상’에서 보다 현실적인 수치로 조정된 것이지만, 여전히 테크 업계에서 전례를 찾기 힘든 규모다. 일부 분석 자료에 따르면 오픈AI는 2028년 한 해에만 최대 700억~1,700억 달러 수준의 영업 손실(혹은 피크 연간 손실)을 감내할 것으로 추정된다. 이 중 상당 부분이 차세대 모델 훈련(training)과 추론(inference)에 들어가는 컴퓨트 비용 때문이다. 2030년까지 누적 현금 소진액은 6,000억~6,600억 달러 수준으로 상향 조정됐다는 분석도 나와 “테크 역사상 가장 비싼 성장 베팅”이라는 평가가 뒤따른다. CNBC가 인용한 비공개 투자설명 자료에 따르면 오픈AI는 2030년 매출을 2,800억 달러 이상으로 제시하고 있으며, 소비자 부문과 기업 부문 매출을 거의 절반씩 가져가는 그림을 그리고 있다. 하지만 2025년 기준으로 추론 비용 급증 탓에 조정 후 매출총이익률이 40%에서 33% 수준으로 떨어진 것으로 전해져, 소프트웨어 기업이 통상 목표로 하는 70%대 고마진 구조와는 아직 거리가 멀다. 오픈AI CFO 사라 프라이어는 ARK 인베스트와의 대담에서 “현재 매우 어려운 선택을 하고 있으며, 충분한 컴퓨팅 자원이 없어서 포기하는 프로젝트들도 있다”고 공개적으로 밝힌 바 있다. 이는 막대한 인프라 투자가 동시에 ‘공급 제약’ 해소 수단이자, 향후 시장 지배력 강화를 위한 전략 카드라는 점을 시사한다. 앤트로픽, ‘린(lean) 경영’으로 2028년 흑자 노린다 앤트로픽의 재무 전략은 오픈AI에 비해 상대적으로 보수적이고 효율성을 중시하는 방향으로 읽힌다. WSJ와 복수 보도에 따르면 앤트로픽은 긍정적인 잉여현금흐름에 도달하기 전까지 약 220억 달러 정도의 누적 현금 소진을 예상하고 있으며, 2028년경 손익분기점 돌파를 목표로 하고 있다. 이는 같은 기간 오픈AI가 예상하는 누적 손실의 약 14분의 1 수준에 불과하다. 차이는 비즈니스 모델에서 나온다. 앤트로픽 매출의 약 80%가 기업(엔터프라이즈) 고객에서 발생하는 것으로 알려져 있으며, 고비용이 필요한 이미지·비디오 생성 등 소비자향 제품에는 의도적으로 깊이 들어가지 않고 있다. 대신 Claude 모델을 기업 워크플로에 깊숙이 붙이는 전략을 택해, 사용량 대비 마진을 끌어올리는 데 집중하고 있다는 평가다. 한 분석에 따르면 앤트로픽의 매출총이익률은 2024년 –94%라는 극단적 적자 구조에서 2025년 50% 수준으로 빠르게 회복했고, 2028년에는 77%까지 개선될 것으로 전망된다. 이는 “각 쿼리당 손해를 보는 구조”에서 “쿼리당 1달러 매출에 77센트를 남기는 구조”로 4년 만에 전환한다는 의미다. 반면 오픈AI의 수익성 경로는 이런 의미에서 더 불투명하다는 평가가 동일 분석에서 제시된다. 기업가치·자금조달도 갈라지는 두 선곡 그럼에도 투자자 관심과 자본은 현재까지 오픈AI 쪽으로 더 많이 쏠려 있다. WSJ에 따르면 오픈AI는 2026년 3월 말 실리콘밸리 역사상 최대 규모의 민간 투자 라운드를 마무리하며 1,220억 달러를 추가 조달했다. 이 라운드에서 책정된 기업가치는 8,520억 달러에 달한다. 이는 상장 전 비상장 기업으로서 사상 최고 수준 중 하나로, 사실상 ‘비상장 빅테크’ 반열에 올랐다는 평가다. 앤트로픽은 2026년 2월 300억 달러를 조달하며 기업가치를 3,800억 달러로 끌어올렸다. The Information과 인용 보도들에 따르면, IPO 시점에는 최소 600억 달러 이상의 신규 자본을 시장에서 조달할 수 있을 것이라는 관측이 나온다. 두 회사 모두 사실상 IPO를 ‘자금 수혈’ 수단으로 활용할 수밖에 없는 구조이며, 특히 오픈AI의 경우 매년 수십억~수백억 달러 단위의 현금 소진을 상쇄하기 위해 공모 시장의 뒷받침이 필수적이라는 평가가 투자은행 쪽에서 제기된다. WSJ와 CNBC 보도에 따르면 오픈AI는 2026년 4분기 상장을 목표로 월가 주요 투자은행들과 비공식 협의에 들어갔으며, 앤트로픽 역시 비슷한 시기 IPO를 검토 중인 것으로 알려졌다. 여기에 스페이스X까지 비공개로 IPO 서류를 제출하면서, 2026년이 ‘우주·AI 빅테크 3대장’이 동시 데뷔하는 공모 역사상의 분기점이 될 것이란 전망도 뒤따른다. 투자자 선택지는 ‘인프라 제국’ vs ‘수익성 조기 달성’ 결국 투자자의 질문은 단순하다. “오픈AI의 초대형 인프라 베팅이 맞느냐, 아니면 앤트로픽의 상대적으로 린한 수익성 경로가 더 안전한가.” WSJ, CNBC, The Information 등 복수 매체가 인용한 내부 자료에 따르면 오픈AI는 2030년까지 2,800억 달러 이상의 매출과 6,000억 달러 규모의 컴퓨트 투자, 2030년경 손익분기점 도달이라는 시나리오를 투자자에게 제시하고 있다. 앤트로픽은 2028년 흑자 전환, 220억 달러 수준의 누적 현금 소진, 높은 매출총이익률을 바탕으로 ‘규모는 작지만 수익성 있는 AI 플랫폼’이라는 대안을 내세운다. 샘 올트먼은 X(옛 트위터)를 통해 “오픈AI가 충분한 컴퓨팅 파워를 확보하지 못할 위험이 너무 많은 컴퓨팅 파워를 보유할 위험보다 더 크고, 더 가능성이 높다고 믿는다”고 밝힌 바 있다. 이 발언은 오픈AI가 이윤보다 ‘규모의 우위’를 우선순위에 두고 있다는 철학을 명확히 보여준다. 반면 앤트로픽은 기업 고객 비즈니스에 집중해, 상대적으로 제한된 자본으로도 일정 수준의 수익성과 지속 가능성을 확보하겠다는 전략이다. 즉 2026년 하반기 AI 빅테크 IPO 시장에서 투자자들이 맞닥뜨릴 선택지는 이렇다. “사상 최대 규모의 인프라 베팅과 함께, 장기적으로 독점적 지위를 노리는 오픈AI에 동승할 것인가, 아니면 총알은 적지만 수익성 턴어라운드가 더 빨리 보이는 앤트로픽에 올라탈 것인가.” 지금까지 공개된 기밀 재무자료와 언론 보도만 놓고 보면, 두 회사는 서로 다른 길을 걷고 있지만 결국 같은 목적지, 즉 ‘AI 패권과 수익성의 양립’이라는 난제를 향해 나아가고 있다.