대충 계산해 보면 Alphabet은 기업가치 약 4.5조 달러 / 매출 약 4,030억 달러로 매출의 약 11배, Microsoft는 약 2.9조 달러 / 2,820억 달러로 약 10배인데, OpenAI는 약 8,500억 달러 / 130억 달러로 약 65배임
이 논리가 어떻게 성립하는지 궁금함

AI는 Microsoft나 Alphabet의 다른 사업부보다 훨씬 빠르게 성장하고 있고, OpenAI는 AI에 100% 집중하는 반면 두 회사는 AI 비중이 일부에 그친다는 차이가 있음

결국 성장주와 우량주의 차이인데, 요즘도 우량주라는 말을 쓰는지는 모르겠음

회사 1이 매출 10억 달러이고 작년에 5배, 2년 전 대비 20배 성장했다고 해보자
회사 2도 매출 10억 달러지만 작년과 재작년 그대로라면, 두 회사의 가치를 같게 봐야 하느냐는 질문이 됨

SpaceX는 기업가치 약 2.5조 달러 / 매출 약 187억 달러로 매출의 약 133배임

여기서 조금 헷갈림. 매출원가가 매출보다 낮다는 건 좋은 신호고, 손실의 주된 원인은 연구개발비인데 이런 산업에서는 정상적으로 보임
다만 OpenAI에 한정하면 문제가 있어 보임. 선발주자였고 연구개발비도 컸지만, Anthropic이 이상한 홍보 실수를 해가며 기회를 준 것처럼 보이는데도 많은 우위를 잃었음
산업 전체로 확장해 보면 부정적이라기보다 긍정적인 숫자처럼 보임. 매출을 늘리려면 연구개발비도 영원히 계속 늘어야 한다는 가정이 없다면, AI 산업은 장기적으로 수익성 경로에 올라선 것처럼 보임
AI가 스스로 주장하는 것처럼 모든 것을 포괄할 수 있을지, 아니면 건강하게 수익성 있는 사업으로 남을지는 아직 모름. Uber가 “세상을 자율주행으로 움직이겠다”에서 “음식, 물건, 사람을 목적지로 보내며 수익을 내는 방법을 찾았다. 광고도 있다”로 바뀐 것과 비슷함

거대한 연구개발비를 제외해도 추론 비용 + 영업/마케팅 + 관리비 기준으로 여전히 적자인 숫자를 보고 “긍정적”이라고 반응하는 게 이해되지 않음
엔진이 없다는 점만 무시하면 좋은 차라고 들었는데, 알고 보니 바퀴도 없는 상황과 비슷함
세 가지 미래가 있고, 판타지에 가까운 순서대로 보자면: 1) 누군가 AGI를 달성하면 개별 회사의 경제성은 별 의미가 없어짐. 2) LLM은 칩 개발처럼 계속 반복 개선될 수 있으므로 연구개발비가 계속 필요하고, 최전선에 있지 않으면 고객은 경쟁사나 오픈/로컬 대안을 씀. 3) LLM 기능이 고원에 도달해 추가 개선이 미미해지면, 오픈/로컬 모델도 같은 고원에 빠르게 도달하므로 하이퍼스케일러 외의 사업성은 사라짐

무엇을 연구개발비로 잡을지는 완전히 자의적임. 이 수치는 거대한 지속 비용을 숨기려는 회계 게임에 가깝다고 봄
IPO를 해서 돈을 벌어야 하는 상황이 되면 좀 더 잘 보이겠지만, 이 사업에는 투자하지 않을 것 같음

매출 130.7억 달러에 매출원가 75억 달러라면 거의 믿기 어려울 정도로 좋음
OpenAI가 이걸 의도적으로 흘린 건가 싶음. 가장 큰 우려였던 토큰을 손해 보고 판다는 문제를 단번에 제거해버림

매출원가는 회사 운영 전체 비용이 아님. 연구개발, 운영, 영업, 마케팅 같은 비용과 별개로 매출에 직접 연결해 잡은 비용일 뿐임
HSBC는 OpenAI가 흑자가 되려면 2030년까지 매출 130억 달러를 2,000억 달러로 키우고, 추가로 2,040억 달러를 더 찾아야 한다고 봄

Uber 비교는 맞지 않음. 상황이 반대임. Uber는 승차에서 돈을 잃었고, OpenAI는 적어도 추론에서는 돈을 벌 가능성이 있음
Uber는 비용을 의미 있게 낮추지 못한 채 기존 산업을 장악하려고 자율주행 연구개발이라는 큰 베팅으로 정당화했음. OpenAI는 핵심 제품이 있지만, 오픈소스 모델이 6개월 뒤쯤 따라오는 상황에서 상품화될 위험이 큼

솔직히 숫자는 거의 중요하지 않다고 봄. 2024~2025년에는 AI가 작가, 영화 제작자 등을 대체할지, Sora 같은 것이 소셜 미디어를 대체할지 같은 일이 많았지만, 그중 상당수는 잘 안 됐음
2025년 말쯤 진짜 제품-시장 적합성이 나온 건 코딩 에이전트임. 실제로 작동하고, 돈을 벌 수 있는 일을 해줌
그래서 나머지는 다 학술적인 이야기임. 2025년에 돈을 잃은 건 당연함. 기술은 멋졌고 언젠가 큰 걸 만들어낼 것 같았지만, 실제로 사람들이 돈을 내야 할 물건은 없었음. 이제는 사람들이 돈을 낼 물건이 있음. 그러니 2025년에 얼마나 잃었는지가 그렇게 중요하지 않음
지금 중요한 건 Anthropic과 이 제품에서 얼마나 경쟁력이 있는지, 기업들이 코딩용 AI 에이전트를 쓸 때 경제성이 어떻게 나오는지뿐임. 이제 추론에서 돈을 잃는다는 논쟁은 거의 끝났다고 봄

코딩 에이전트만으로는 투입된 자본 규모를 정당화하기에 부족함

매출은 37억 달러에서 130.7억 달러로 약 3.5배 늘었고, 영업손실은 약 88억 달러에서 약 209억 달러로 약 2.4배 늘었음 종말 시나리오처럼 보이지는 않음

다른 조건이 같다면 그 숫자는 올해 450억 달러 손실, 내년 900억 달러 손실, 2028년 1,100억 달러 손실 후 2029년 손익분기점을 시사함
2026년 이후 조달해야 할 손실이 2,500억 달러임. 이미 약 1,200억 달러를 조달했지만 선지급은 250억 달러이고 나머지는 마일스톤 기반이라, 아직 약 1,250억 달러가 비어 있음
OpenAI가 계속 자금조달 인기 기업으로 남아야만 가능한 구조임. 종말 시나리오는 아니지만 위험하고, 단기 추세가 장기 곡선으로 이어진다는 가정에 의존함

두 선은 모두 우상향하지만 평행하지 않음
결국 관건은 두 선이 만나는 손익분기점이 어디냐임. 너무 먼 미래라면 회사는 그 전에 죽을 수 있음. 거의 모든 회사는 언젠가 수익성이 생기지만, 다수는 불을 켜두기 위해 계속 현금 주입이 필요함
오래된 항공 격언처럼, 추력이 충분하면 벽돌도 날 수 있음. 그렇다고 벽돌이 비행기가 되는 건 아님

이 뉴스가 중요한 건, 투자자라면 “적어도 종말 시나리오는 아니다” 정도의 투자처보다 더 안전한 선택을 선호해야 하기 때문임

AI 기업들은 수익을 키울 여지도 많음. 광고를 늘리거나 가격을 올리는 식이 가능해서 흑자 전환은 현실적으로 보임
다만 시장은 이 회사들에 훨씬 더 큰 기대를 걸고 있었음

헤드라인에서 놓치는 부분이 있는 것 같음. 실제 손실은 600억 달러였고, 최종 손익 수치에서 170억 달러가 제거됐음
Reddit 글을 인용하면 “비지배 지분 자본에 귀속되는 순손실” 항목으로 178.7억 달러 비용을 제거한 것임

Ed의 이전 글(https://www.wheresyoured.at/ai-is-slowing-down/) 마지막에서는 이 뉴스를 “AI 거품을 터뜨릴 수도 있는 이야기”, “내가 받을 수 있는 최악의 것을 상상하면 거의 맞을 것”이라고 띄웠음
그런데 이번 뉴스는 어느 기준에도 맞지 않음. OpenAI가 수십억 달러를 잃고 있다는 건 충격적인 소식이 아니고, AI 낙관론자든 회의론자든 이미 가정했을 가능성이 큼
오히려 여기서 보도된 현금 250억 달러와 3월에 조달한 1,220억 달러를 보면, OpenAI가 망하더라도 앞으로 1~2년 안에는 붕괴하지 않을 것처럼 보임. 그건 AI 거품 자체에 대해서도 별말을 해주지 않음
또 Codex가 올해 출시되어 매출을 크게 끌어올렸고 운영비 증가폭은 불확실하므로, 2025년 재무를 2026년 이후로 외삽하기도 어려움
“내가 받을 수 있는 최악의 것”이라고 했을 때는 Ed가 자주 쓰던 주장처럼 추론/Codex가 근본적으로 수익성이 없다는 증거일 줄 알았는데, 여기에는 그 주장을 뒷받침할 정보도 충분하지 않음. 매출은 여전히 매출원가보다 크고, 주요 손실도 명확히 구분돼 있음

Ed라면 고객의 90%가 사용량 보조금 때문에 제품을 쓰고 있고, 그 보조금을 지속 불가능한 방식으로 토큰을 많이 쓰는 고객이 메우고 있다면 그건 근본적으로 수익성이 없다고 할 것 같음
문제는 고객들이 토큰 사용을 줄이기 시작했을 때 OpenAI가 살아남을 수 있느냐임. 순수 추론 사업은 수익성이 있을 수 있지만 OpenAI는 그런 사업만 하는 회사가 아님. OpenAI에는 돈을 잃는 10억 명의 사용자가 있음

추론이 근본적으로 수익성이 없다는 생각이 어디서 나왔는지 모르겠음. 정말 그렇다면 대규모 설비투자와 벤처 자금이 AI로 몰려들지 않았을 것임. 그 경우는 마이너스 총마진 함정이기 때문임
지금 수익성이 없어 보이는 건 데이터센터를 짓기 위한 막대한 설비투자 때문임
추론이 수익성이 없다고 보는 사람들은 전체 컴퓨팅 비용을 추론 비용으로 착각함. 실제로는 학습 컴퓨팅과 추론 컴퓨팅을 분리해야 함
더 큰 질문은 학습이 언제, 혹은 과연 느려지느냐임. LLM이 고원에 도달하면 그때부터 추론은 컴퓨팅 자원을 보유한 상태에서는 거의 순이익에 가까워짐. 3~5년마다 하드웨어 교체 주기가 있을 뿐임
LLM이 더 고급 능력에서 막다른 길에 도달하는 순간이 연구소들에 문제가 됨. 기존 하이퍼스케일러 클라우드는 모델 접근권만 있으면 하루 종일 추론을 돌릴 수 있고, OpenAI나 Anthropic이 꼭 필요하지 않음. 프런티어 연구소들의 전체 가치는 상품화 곡선보다 앞서 나가는 데 달려 있음. 그 순간을 유지하지 못하면 끝임

Ed의 주장은 추론이 수익성 있다고 입증되지 않았다는 것임. 그건 맞음. 그리고 개인적으로는 추론이 수익성이 없다고 믿는다는 것인데, 이건 그의 개인 판단이지 데이터 보고서가 말하는 내용은 아님
그 차이는 의미가 있다고 봄

이걸 보니 Ed에게 사실상 별게 없다는 생각이 굳어짐. OpenAI가 현재 흑자가 아닌 건 맞지만, 이 자료만으로 조만간 흑자가 될 수 없다고 보이지는 않음

관련 기사: https://www.ft.com/content/e15b0d7e-ff6b-4f16-ba7a-4068feddb...
같은 출처를 쓰지만 더 솔직하게 답하고 있고, Ed Zitron은 이 부분을 다루지 않음
OpenAI 가치가 상승하면서 투자자 권리의 가치도 올라 약 300억 달러의 비용이 발생했고, 구조조정 이후에는 반복되지 않을 것으로 보인다고 함
이 비용과 직원 주식보상, Microsoft의 컴퓨팅 크레딧 같은 비현금 비용을 제외하면 OpenAI의 손실은 80억 달러였다고 함

Ed Zitron 글을 어떻게 다뤄야 할지 모르겠음. 그는 예전부터 극도로 부정확했고 과격한 주장을 많이 했음
작년의 형편없는 예측들은 무시하면서 올해의 “분석”은 신의 말씀처럼 받아먹는 분위기가 있음
그는 몇 년째 계속 파멸을 예측해 왔고, HN이 아직도 여기에 신뢰를 주는 게 이상함
약 일주일 전에는 “내 소스 중 하나가 AI 거품을 터뜨릴 수도 있는 이야기를 가져왔다. 내가 이 산업과 그 안의 사람들을 진심으로 신경 쓴다는 걸 보여왔기 때문에 그 정보를 내게 가져온 것이다. 이 이야기가 뭔지 궁금하다면, 내가 몇 년 동안 원했던 정보가 내가 늘 원했던 방식으로 전달된 것이며, 나는 그에 걸맞은 경외심으로 다룰 것이다. 내가 받을 수 있는 최악의 것을 상상하면 거의 맞을 것이다. 2주 안에 나올 것이고, 팟캐스트와 뉴스레터, 후속 보도가 있을 가능성이 크다. 가치 있을 것이며, 당신은 내가 보도하는 내용에 충격받을 것이다”라고 했음
이건 QAnon급 떡밥임. 이런 식의 수법을 한동안 써왔는데도 아직 못 알아챈 사람이 많음

이게 그가 “몇 년 동안 원했던 정보”라면, AI 거품 붕괴를 일으키기에는 상당히 빈약함

그는 자격이나 권위가 전혀 없고 밀어붙이려는 의제가 있음. 게다가 그의 글 대부분은 재무적으로도 기술적으로도 문해력이 부족하고 실수와 부정확함으로 가득함
왜 이런 글이 계속 올라오는지 모르겠음