OpenAI는 성공적인 모습 이면에 네 가지 주요 과제에 직면해 있습니다.

월스트리트 인사이트 의 자오 잉 (Zhao Ying) 작성

a16z의 전 파트너이자 저명한 기술 분석가인 베네딕트 에반스는 최근 오픈아이언(OpenAI)의 겉으로 보이는 번영 이면에 숨겨진 네 가지 근본적인 전략적 딜레마를 지적하는 심층 분석 보고서를 발표했습니다. 그는 오픈아이언이 방대한 사용자 기반과 풍부한 자본을 보유하고 있음에도 불구하고, 기술적 해자의 부재, 불충분한 사용자 충성도, 경쟁사의 빠른 성장, 그리고 연구 개발 방향에 얽매인 제품 전략이 장기적인 경쟁력을 위협하고 있다고 주장합니다.

에반스는 OpenAI의 현재 비즈니스 모델에 뚜렷한 경쟁 우위가 부족하다고 지적합니다. 이 회사는 독창적인 기술도, 네트워크 효과도 없으며, 주간 활성 사용자 9억 명 중 유료 고객은 5%에 불과하고, 2025년까지 사용자 80%는 하루 평균 1,000개 미만의 메시지를 보낼 것으로 예상됩니다. 이는 하루 평균 3개 미만의 알림을 받는 것과 같습니다. 이러한 "넓은 범위에 깊이가 없는" 사용 패턴은 ChatGPT가 아직 사용자들에게 일상적인 습관으로 자리 잡지 못했음을 시사합니다.

한편, 구글과 메타 같은 거대 기술 기업들은 기술적으로 오픈AI를 따라잡았고, 유통망 우위를 활용하여 시장 점유율을 확보하고 있습니다. 에반스는 AI의 진정한 가치는 아직 발명되지 않은 새로운 경험과 애플리케이션에서 나올 것이며, 오픈AI가 이러한 혁신을 모두 스스로 만들어낼 수는 없다고 믿습니다. 따라서 오픈AI는 인프라부터 애플리케이션 계층까지 포괄적인 전략을 통해 여러 전선에서 동시에 경쟁해야 합니다.

에반스의 분석은 핵심적인 모순을 드러냅니다. OpenAI가 막대한 자본 투자와 풀스택 플랫폼 전략을 통해 경쟁 장벽을 구축하려는 시도는 네트워크 효과와 사용자 종속 메커니즘이 부재한 상황에서 이러한 전략의 효과성에 의문을 제기합니다. 투자자들에게 이는 OpenAI의 장기적인 가치 제안과 AI 경쟁 환경에서의 진정한 위치를 재평가해야 할 필요성을 의미합니다.

기술적 우위가 사라지고 모델 동질화가 심화되고 있다.

에반스는 분석에서 현재 경쟁력 있는 최첨단 모델을 비슷한 성능으로 출시할 수 있는 기업이 약 6개 정도라고 지적합니다. 이 기업들은 몇 주마다 서로를 앞지르지만, 어느 기업도 다른 기업이 따라잡을 수 없는 기술적 우위를 확보하지는 못했습니다. 이는 윈도우, 구글 검색, 인스타그램과 같은 플랫폼과는 극명한 대조를 이룹니다. 이러한 플랫폼들은 네트워크 효과를 통해 시장 점유율을 꾸준히 강화해 왔으며, 경쟁업체가 아무리 많은 자원을 투자하더라도 독점적 지위를 깨뜨리기 어렵게 만들었습니다.

기술적 평등 상황은 지속적인 학습 기능의 구현과 같은 획기적인 발전으로 인해 바뀔 수 있지만, 에반스는 현재로서는 오픈AI가 이를 대비할 수 없다고 생각합니다. 또 다른 잠재적 차별화 요소는 사용자 데이터나 특정 산업 분야 데이터와 같은 독점 데이터의 규모의 경제 효과이지만, 기존 플랫폼 기업들도 이 분야에서 우위를 점하고 있습니다.

모델 성능이 수렴됨에 따라 경쟁은 브랜딩과 유통 채널 중심으로 옮겨가고 있습니다. 제미니(Gemini)와 메타 AI(Meta AI)의 빠른 시장 점유율 성장은 이러한 추세를 잘 보여줍니다. 일반 사용자에게는 이 제품들이 거의 동일해 보이지만, 구글과 메타는 강력한 유통망을 보유하고 있습니다. 반면, 앤트로픽(Anthropic)의 클로드(Claude) 모델은 벤치마크에서 높은 순위를 차지하는 경우가 많지만, 소비자 전략 및 제품 제공의 부재로 인해 소비자 인지도가 거의 전무한 실정입니다.

에반스는 ChatGPT와 넷스케이프를 비교하며, 넷스케이프가 초기에는 브라우저 시장에서 우위를 점했지만 결국 마이크로소프트의 유통망 우위에 밀려났다고 지적합니다. 그는 챗봇과 브라우저가 동일한 차별화 과제에 직면해 있다고 주장합니다. 즉, 둘 다 본질적으로 입력과 출력만을 제공하는 단순한 도구에 불과하며, 제품 혁신의 여지가 극히 제한적이라는 것입니다.

취약한 사용자 기반: 규모는 불충분한 사용자 충성도를 가릴 수 없다

OpenAI가 주간 활성 사용자 수 8억~9억 명에 달하며 상당한 우위를 점하고 있음에도 불구하고, 에반스는 이 수치가 심각한 사용자 참여 문제를 가리고 있다고 지적합니다. ChatGPT를 알고 사용법을 아는 대다수의 사용자는 이를 매일 사용하는 습관으로 삼지 않고 있다는 것입니다.

데이터에 따르면 ChatGPT 사용자 중 유료 콘텐츠를 이용하는 사용자는 5%에 불과하며, 미국 10대 청소년들 사이에서도 일주일에 몇 번 이하로 사용하는 비율이 하루에 여러 번 사용하는 비율보다 훨씬 높습니다. OpenAI는 "2025년 연말 요약" 행사에서 사용자 80%가 2025년에 1,000건 미만의 메시지를 주고받았으며, 이는 하루 평균 3건 미만의 알림 수신에 해당하고 실제 채팅 횟수는 이보다 훨씬 적을 것이라고 밝혔습니다.

이처럼 피상적인 사용 방식은 대부분의 사용자가 다양한 모델 간의 개성과 초점의 차이를 인지하지 못하게 하고, 사용자 유지를 위해 설계된 "메모리"와 같은 기능의 이점을 누리지 못하게 합니다. 에반스는 메모리 기능이 사용자 유지에만 기여할 뿐 네트워크 효과는 가져오지 못한다고 강조합니다. 한편, 더 많은 사용자 기반에서 얻은 사용 데이터는 이점이 될 수 있지만, 사용자 중 80%가 많아야 일주일에 몇 번 정도만 사용하는 상황에서는 그 이점이 얼마나 큰지는 의문입니다.

OpenAI 자체도 모델의 기능과 실제 사용자 활용도 사이에 "기능 격차"가 있음을 인정하고 있습니다. 에반스는 이것이 제품-시장 적합성이 불분명하다는 사실을 회피하려는 시도라고 생각합니다. 사용자들이 일상생활에서 어떻게 활용해야 할지 떠올리지 못한다면, 그것은 아직 그들의 삶을 변화시키지 못했다는 뜻입니다.

이 회사는 광고 프로그램을 시작한 이유 중 하나는 유료 사용자가 아닌 90% 이상의 사용자에게 서비스 비용을 충당하기 위한 것이지만, 더 전략적으로는 이러한 사용자에게 최신의 가장 강력하고 (가장 비싼) 모델을 제공하여 사용자 참여도를 높이려는 목적도 있습니다. 그러나 에반스는 사용자들이 오늘이나 이번 주에 ChatGPT를 어떻게 활용해야 할지조차 모른다면, 더 나은 모델을 제공한다고 해서 상황이 바뀔 수 있을지 의문을 제기합니다.

플랫폼 전략은 의문스럽다. 진정한 선순환 효과가 부족하다.

작년에 오픈아이(OpenAI)의 CEO 샘 알트만은 회사의 다양한 사업들을 하나의 일관된 전략으로 통합하려는 시도를 하며, 빌 게이츠의 말을 인용한 도표를 제시했습니다. "플랫폼이란 자신보다 파트너에게 더 많은 가치를 창출하는 플랫폼이다." 동시에 최고재무책임자(CFO)는 "플라이휠 효과"를 설명하는 또 다른 도표를 공개했습니다.

에반스는 플라이휠 효과가 정교하고 일관된 전략이라고 믿습니다. 자본 지출 자체가 선순환을 만들어내어 풀스택 플랫폼 기업을 구축하는 기반이 된다는 것입니다. 칩과 인프라에서 시작하여 기술 스택의 각 계층이 위로 쌓아 올려지고, 더 높은 단계로 올라갈수록 다른 사람들이 당신의 도구를 사용하여 자신만의 제품을 만들도록 더 많이 지원하게 됩니다. 모두가 당신의 클라우드, 칩, 모델을 사용하게 되고, 더 높은 단계에서는 기술 스택의 계층들이 서로를 강화하여 네트워크 효과와 생태계를 형성합니다.

하지만 에반스는 이것이 적절한 비유가 아니라고 생각한다고 밝혔습니다. 오픈AI는 마이크로소프트나 애플이 한때 보유했던 플랫폼 및 생태계의 역동성을 갖추고 있지 않으며, 플라이휠 다이어그램은 실제 플라이휠 효과를 제대로 보여주지 못한다는 것입니다.

자본 지출 측면에서 볼 때, 주요 클라우드 컴퓨팅 기업 4곳은 작년에 인프라에 약 4천억 달러를 투자했으며, 올해에도 최소 6천5백억 달러를 투자할 계획을 발표했습니다. 오픈아이(OpenAI)는 몇 달 전 1조 4천억 달러의 투자와 30기가와트(GW)의 컴퓨팅 파워 확보 계획을 밝혔지만(구체적인 시점은 제시하지 않음), 실제 사용량은 2025년 말까지 1.9GW에 불과할 것으로 예상됩니다. 기존 사업에서 충분한 현금 흐름이 부족한 오픈아이는 자금 조달과 타인의 재무제표 활용(일부 "회전 수익" 활용)을 통해 이러한 목표를 달성하고 있습니다.

에반스는 막대한 자본 투자가 경쟁 우위가 아닌 단지 시장에서의 입지를 확보하는 데 그칠 뿐이라고 주장합니다. 그는 AI 인프라 구축 비용을 항공기 제조나 반도체 산업과 비교하며, 네트워크 효과는 없지만 제품 생산이 점점 더 어려워지고 비용이 많이 드는 상황에서 결국 소수의 기업만이 경쟁 우위를 유지하는 데 필요한 투자를 감당할 수 있게 된다고 지적합니다. 그러나 TSMC가 최첨단 칩 분야에서 사실상 독점적인 지위를 누리고 있음에도 불구하고, 이러한 독점적 지위가 상류 기술 스택에서 영향력을 행사하거나 가치를 창출하는 능력으로 이어지지는 않았다는 것입니다.

에반스는 개발자들이 윈도우용 앱을 만들어야 하는 이유는 거의 모든 사용자가 윈도우를 사용하기 때문이고, 사용자들은 윈도우 PC를 구매해야 하는 이유는 거의 모든 개발자가 윈도우 PC를 사용하기 때문이라는 점을 지적합니다. 이는 일종의 네트워크 효과입니다. 하지만 생성형 AI를 활용하여 훌륭한 새 앱이나 제품을 개발한다면, 클라우드에서 실행되는 기본 모델을 API를 통해 호출하기만 하면 됩니다. 사용자들은 어떤 모델을 사용했는지 알 필요도 없고 신경 쓸 필요도 없습니다.

제품 관리 부족: 실험실의 제약으로 인한 전략상의 제약

기사 초반에 에반스는 OpenAI의 제품 책임자인 피지 시모의 말을 인용합니다. 2026년 당시 시모는 이렇게 말했습니다. "야쿠브와 마크는 장기적인 연구 방향을 설정했습니다. 몇 달간의 작업 끝에 놀라운 결과가 나왔고, 연구원들은 저에게 연락해서 '정말 멋진 결과물이 나왔습니다. 이걸 채팅에 어떻게 활용할 계획이신가요? 우리 기업용 제품에 어떻게 적용할 수 있을까요?'라고 묻곤 했습니다."

이 발언은 스티브 잡스가 1997년에 했던 유명한 말, "고객 경험에서 시작해서 기술로 거꾸로 거슬러 올라가야 합니다. 기술에서 시작해서 어디에 팔아야 할지 고민해서는 안 됩니다."와 극명한 대조를 이룹니다.

에반스는 AI 연구소의 제품 책임자라면 로드맵에 대한 통제권이 거의 없고 제품 전략을 수립할 능력도 매우 제한적이라고 주장합니다. 아침에 이메일을 열어보면 연구소에서 어떤 연구를 했는지 알 수 있고, 당신의 임무는 그 내용을 버튼으로 구현하는 것뿐입니다. 전략은 다른 곳에서 이루어지는데, 도대체 어디에서 이루어지는 걸까요?

이 문제는 오픈아이(OpenAI)가 직면한 근본적인 과제를 부각합니다. 2000년대의 구글이나 2010년대의 애플과는 달리, 오픈아이의 유능하고 야심 찬 직원들은 다른 기업들이 모방할 수 없는 진정으로 효과적인 제품을 가지고 있지 않습니다. 에반스는 지난 12개월 동안 오픈아이의 행보를 분석하며, 샘 알트만이 이러한 현실을 잘 알고 있으며, 회사의 가치를 보다 지속 가능한 전략적 위치로 전환하려는 시도라고 해석합니다.

작년 한 해 동안 OpenAI는 "모든 것을 한꺼번에, 즉시 제공하겠다"는 전략을 내세우는 듯했습니다. 여기에는 애플리케이션 플랫폼, 브라우저, 소셜 비디오 앱, 조니 아이브와의 협업, 의료 연구, 광고 등이 포함되었습니다. 에반스는 이러한 행보가 "전면적인 공격"처럼 보이거나, 단순히 야심 찬 인재를 대량으로 빠르게 채용한 결과처럼 보이기도 했다고 주장합니다. 때로는 사람들이 기존에 성공했던 플랫폼의 형태만 모방할 뿐, 그 목적이나 작동 원리를 제대로 이해하지 못한 채 개발에 매진하는 듯한 인상을 주기도 했습니다.

에반스는 플랫폼, 생태계, 레버리지, 네트워크 효과와 같은 용어를 반복적으로 사용하지만, 이러한 용어들이 기술 업계에서 널리 사용되기는 하지만 그 의미는 다소 모호하다는 점을 인정합니다. 그는 대학 시절 중세사 교수였던 로저 로바트의 말을 인용합니다. "권력이란 사람들이 하기 싫어하는 일을 하도록 만드는 능력이다." 바로 이것이 핵심 질문입니다. 오픈AI는 시스템의 실제 기능과는 상관없이 소비자, 개발자, 기업들이 자사 시스템을 더 많이 사용하도록 만들 수 있는 능력을 갖추고 있을까요? 마이크로소프트, 애플, 페이스북, 그리고 아마존은 한때 그러한 능력을 가지고 있었습니다.

에반스는 빌 게이츠의 발언을 해석하는 좋은 방법은 플랫폼이 기술 산업 전체의 창의성을 진정으로 활용하여 모든 것을 스스로 발명할 필요 없이 시스템 내에서 통제하에 더 많은 것을 대규모로 구축할 수 있도록 해준다는 것이라고 생각합니다. 근본적인 모델은 실제로 시너지 효과를 내며, 플랫폼을 통해 엄청난 수의 새로운 것들이 만들어질 것입니다. 하지만 경쟁사가 이미 동일한 제품을 만들었다 하더라도 모든 사람이 당신의 제품을 사용해야 할 이유가 있을까요? 경쟁사가 아무리 많은 돈과 노력을 투자하더라도 당신의 제품이 항상 경쟁사보다 우월해야 할 이유가 있을까요?

에반스는 이러한 이점이 없다면 결국 매일의 실행만 남게 된다고 결론짓습니다. 남들보다 더 잘 실행하는 것은 분명 바라는 바이며, 어떤 회사들은 오랜 기간에 걸쳐 이를 달성하고 심지어 그것을 제도화했다고 스스로를 설득하기도 하지만, 그것은 전략이 아닙니다.