가장 빠른 성장세

Anthropic은 28개월 만에 연간 매출(annualized revenue)을 8,700만 달러에서 470억 달러로 성장시켰습니다. 그 어떤 기술 기업도 이토록 빠르게 성장한 적은 없습니다. 이러한 속도는 AI 수요가 실재함을 증명합니다. 또한, 그 무엇도 이를 막을 수 없음을 증명합니다.

Anthropic은 2024년 1월에 8,700만 달러의 연간 매출을 기록했습니다. 2026년 5월까지 그 수치는 470억 달러에 도달했습니다. 그 사이의 궤적은 다음과 같습니다: 2024년 12월까지 10억 달러, 2025년 말까지 90억 달러, 그 후 2월에 140억 달러, 3월에 190억 달러, 4월에 300억 달러, 그리고 5월에 470억 달러를 기록했습니다. 이는 28개월 동안 약 540배의 성장을 의미합니다.

그 어떤 기술 기업도 이토록 빠르게 매출을 확장(scale)한 적이 없습니다. Google은 설립 8년 만에 연간 매출 100억 달러를 돌파했습니다. Facebook은 10년이 걸렸습니다. Amazon Web Services도 10년이 걸렸습니다. Anthropic은 설립 5년 만에 연간 매출 470억 달러에 도달했으며, 성장의 대부분은 마지막 12개월 사이에 압축되어 나타났습니다. 6월 1일, 이 회사는 암묵적 기업 가치(implied valuation) 9,650억 달러로 기업공개(IPO)를 비밀리에 신청했습니다.

지난 4월, Anthropic의 Claude는 비즈니스 도입률(business adoption) 측면에서 처음으로 OpenAI의 ChatGPT를 앞질렀습니다. 5만 개 이상의 미국 기업의 지출을 추적하는 기업 재무 플랫폼인 Ramp의 측정 결과, Anthropic의 도입률은 34.4%로 OpenAI의 32.3%를 기록했습니다. 2년 전 Anthropic의 도입률은 0.03%였습니다. 현재 Fortune 100대 기업의 70% 이상이 Claude를 기반으로 구축된 도구를 사용하고 있습니다. 500개 이상의 고객사가 연간 100만 달러 이상을 지출하고 있습니다.

이 수치들은 경이롭습니다. 또한 축하 분위기 속에서 간과되기 쉬운 정보도 담고 있습니다. 매출 급증(revenue ramp)의 속도는 그 제품이 나타내는 근본적인 무언가를 드러냅니다.

Google이 매출 100억 달러에 도달하는 데 8년이 걸렸을 때, 그 느린 속도 자체가 핵심이었습니다. 기업용 소프트웨어 (Enterprise software) 도입에는 통합 작업, 직원 재교육, 워크플로 (workflow) 재설계, 그리고 데이터 마이그레이션 (data migration)이 필요합니다. 고객이 한 해 더 머물수록 관계는 깊어지고 이탈 비용은 높아집니다. 이러한 느린 성장은 20년이 지난 지금까지도 유지되는 경제적 해자 (economic moat)를 구축했습니다. Anthropic의 성장은 이와 다른 이야기를 들려줍니다. 기업들은 전례 없는 속도로 Claude를 도입했는데, 이는 워크플로에 AI 모델을 추가하는 작업이 종종 단일 API 엔드포인트 (API endpoint)와 모델 이름 하나를 변경하는 것만으로 가능하기 때문입니다. 성능 향상은 즉각적으로 측정 가능합니다. 전환 결정은 무시할 수 있는 수준의 비용으로 되돌릴 수 있습니다.

그 증거는 반대 방향에서도 이미 가시화되고 있습니다. ChatGPT는 2025년 초 전 세계 AI 챗봇 웹 트래픽의 87%를 점유했습니다. 2026년 3월까지 그 점유율은 57% 미만으로 떨어졌습니다. 14개월 만에 30%포인트가 하락한 것입니다. OpenAI의 제품이 악화된 것이 아닙니다. 경쟁사들이 충분히 좋아졌고, 사용자들은 전환이 매우 간단하다는 사실을 발견했을 뿐입니다.

아래로부터의 압박도 거세지고 있습니다. DeepSeek, Kimi, Zhipu를 포함한 중국 AI 연구소들은 이제 동일한 작업에 대해 Claude보다 최대 9배 저렴한 가격의 모델을 제공합니다. 6월 초, OpenAI가 토큰 가격 (token pricing)의 대폭 인하를 검토하고 있다는 보고가 나왔는데, 이는 중국의 비용 우위를 부차적인 문제가 아닌 실존적 위협으로 간주하고 있음을 보여줍니다. 기존 사업자들이 신규 진입자들과 맞추기 위해 가격을 인하하기 시작하면, 그 경제 구조는 소프트웨어보다는 석유화학 (petrochemicals) 산업에 더 가까워 보입니다.

이것이 AI 비즈니스 모델의 핵심적인 긴장 상태입니다. 수요는 실재합니다. Alphabet의 클라우드 수주 잔고(backlog)는 4,600억 달러에 달했습니다. 5대 하이퍼스케일러(hyperscalers)는 올해 AI 인프라에 7,250억 달러 이상을 지출할 것입니다. Google은 API를 통해 분당 190억 개의 토큰을 처리하고 있으며, 이는 1년 전보다 6배 증가한 수치입니다. 기업들이 AI를 원하는지에 대해서는 아무도 의문을 제기하지 않습니다. 문제는 AI 모델이 제품(products)인가 아니면 범용 제품(commodities)인가 하는 점입니다. 제품은 차별화, 전환 비용(switching costs), 그리고 가격 결정력(pricing power)을 가집니다. 범용 제품은 비용을 바탕으로 경쟁하며, 마진은 최저 비용 생산자의 손익분기점에 얇은 프리미엄을 더한 수준으로 수렴합니다.

Berkshire Hathaway의 베팅은 시사하는 바가 큽니다. Greg Abel은 최근 Alphabet의 850억 달러 규모 유상증자에 100억 달러를 투자했습니다. 그는 Anthropic이나 OpenAI에는 투자하지 않았습니다. Berkshire는 지난 60년 동안 철도, 유틸리티, 파이프라인, 에너지와 같은 인프라를 매입해 왔습니다. 그 논리는 지속 가능한 경제성이 모델 그 자체가 아니라, 모델 아래에 있는 물리적 계층(physical layer), 즉 데이터 센터, 칩, 그리고 발전소에 존재한다는 것입니다. 만약 AI가 범용 제품이라면, 돈은 인프라를 통제하는 누구에게나 모이게 됩니다. 석유 산업이 작동하는 방식과 같습니다.

기술 역사상 가장 빠른 매출 성장세는 궁극적으로 그 수혜자가 광고하고 싶지 않아 할 무언가를 증명할지도 모릅니다. Anthropic의 470억 달러는 AI 수요가 거대하며 가속화되고 있음을 증명합니다. 또한 이는 단일 제공자를 보호하는 진입 장벽이 거의 제로에 가깝다는 사실도 증명합니다. 28개월 만에 470억 달러를 가져다준 것과 동일한 마찰 없는 채택(frictionless adoption)은 그 자금을 다른 곳으로 똑같이 빠르게 돌릴 수 있습니다. 그 속도 자체가 신호입니다.

원문은 The Synthesis에 게시되었습니다 — 지능의 전환을 내부에서 관찰하며.