원본 링크: Why Everybody Is Losing Money On AI

생성형 AI 산업의 화려한 외관 뒤에는 심각한 경제적 문제가 숨어 있습니다. OpenAI, Anthropic을 비롯한 모든 생성형 AI 기업들이 수십억 달러의 적자를 기록하고 있으며, 이는 단순한 초기 투자 문제가 아닌 구조적 한계를 드러냅니다.

AI 산업의 역설적인 비즈니스 모델

생성형 AI 서비스를 제공하는 모든 기업들은 예외 없이 적자를 기록하고 있습니다. 더욱 심각한 것은 수익 구조가 개선될 여지가 보이지 않는다는 점입니다.

가장 극단적인 예시로 AI 코딩 도구 Cursor의 사례를 살펴보겠습니다. Cursor는 Anthropic의 Claude 모델을 사용하며, 전체 수익의 100%를 Anthropic에 지불합니다.¹ Anthropic은 이 돈을 받아 Cursor의 경쟁 제품인 Claude Code를 개발하고 있습니다. Cursor는 Anthropic의 최대 고객이지만, 깊은 적자를 기록하고 있습니다.

이는 산업 전반의 문제입니다. Perplexity는 2024년에 AWS, Anthropic, OpenAI에 수익의 164%를 지출했습니다.² OpenAI는 추론 컴퓨팅 비용만으로 수익의 50%, 학습 컴퓨팅 비용으로 75%를 사용했습니다. 이 숫자들이 100%를 초과한다는 것, 그것이 바로 핵심입니다.

추론 비용은 감소하지 않는다

많은 사람들이 “비용은 내려갈 것”이라고 말하지만, 실제로는 비용이 증가하고 있습니다.³

추론(inference) 비용, 즉 프롬프트를 입력하고 출력을 생성하는 모든 과정의 비용은 감소하지 않고 있습니다. 특히 “추론” 모델들이 더 나은 출력을 생성하기 위해 토큰을 대량으로 소비하면서 비용이 증가하고 있습니다.

이는 실질적인 결과를 초래합니다. 월스트리트 저널의 Christopher Mims는 소프트웨어 기업 Notion이 AI 기능을 제공하기 위해 이익 마진의 10%를 잃었다고 보도했습니다.⁴ Notion의 AI 기능은 “콘텐츠 생성, 검색, 회의 노트, 리서치” 등 다른 모든 기업이 제공하는 것과 동일한 기능입니다.

거대 AI 기업들의 막대한 손실

2024년 OpenAI는 50억 달러의 적자⁵를, Anthropic은 53억 달러의 적자⁶를 기록했습니다.

2025년에 OpenAI는 80억 달러 이상의 적자를 예상하고 있으며, Anthropic은 30억 달러의 적자를 예상합니다. 그러나 이 수치들은 의심스럽습니다. OpenAI는 올해만 급여로 최소 30억 달러를 소진하고 있으며⁷, Anthropic은 수익이 500% 증가했다고 주장하면서도⁸ 20억 달러를 덜 소진한다고 합니다.

OpenAI는 올해 컴퓨팅 비용만 최소 150억 달러를 소진할 것으로 예상되며⁹, 200억 달러 이상일 가능성도 있습니다. OpenAI는 Azure에서 할인된 가격으로 컴퓨팅을 사용하고 있음에도 불구하고 이러한 막대한 비용을 지불하고 있습니다.¹⁰

총이익률의 함정

Sam Altman은 최근 OpenAI가 추론에서 수익성이 있다고 말했습니다.¹¹ 하지만 이는 총이익률(gross profit margin)의 개념을 가지고 장난치는 것입니다.

OpenAI가 2024년 학습 비용을 제외하더라도 여전히 22억 달러의 적자를 기록했을 것입니다.¹² 2024년 OpenAI의 총이익률은 10%였고, 2025년에는 48%의 총이익률을 기록할 것이라고 주장하지만¹³, Altman은 동시에 GPT-5가 “맨해튼 프로젝트에 비견된다”며 두렵다고 말했습니다.¹⁴

서브프라임 AI 위기의 시작

AI 비용의 증가는 일종의 서브프라임 AI 위기를 촉발했습니다.¹⁵ Anthropic과 OpenAI는 모델 가격을 인상하고 있으며, 엔터프라이즈 고객들에게 더 높은 가격을 부과하고 있습니다.

현재 상황은 명확합니다.

• 단 하나의 수익성 있는 모델 개발사도 없습니다
• 수백만 또는 수십억 달러의 적자를 기록하지 않는 AI 서비스 제공 기업이 없습니다
• 모델 제공사(OpenAI, Anthropic)조차 적자를 보고 있는 상황에서, 그 위에 구축된 기업들이 수익을 낼 수 없습니다

사용량 기반 과금도 해결책이 아니다

현실적인 해결책은 사용자에게 서비스 운영의 직접 비용을 청구하는 것입니다. 그러나 이는 사용자들이 받아들이지 않을 것입니다.

Cursor 사용자는 모델이 따라갈 Todo 파일을 생성하는 데 단 몇 분 만에 약 4달러를 소진했습니다.¹⁶ AI 옹호자들은 이 사용자가 “경험이 부족하다” 또는 “잘못된 모델을 사용했다”고 주장하겠지만, 이는 대형 언어 모델의 근본적인 문제를 합리화하는 것입니다.

LLM은 아무것도 “알지” 못하고, “지능적”이지 않으며, 작업을 효율적으로 또는 올바르게 수행한다고 신뢰할 수 없습니다. AI 모델의 핵심 결함은 Anthropic이나 OpenAI에게 돈을 잃게 만드는 것뿐입니다.

생성형 AI와 소프트웨어 판매의 근본적 불일치

생성형 AI의 경제학은 처음부터 문제가 있었습니다. 기존 소프트웨어 판매 방식과 근본적으로 맞지 않기 때문입니다.

전통적인 소프트웨어는 한 번 개발하면 추가 사용자당 한계비용이 거의 없습니다. 하지만 생성형 AI는 각 요청마다 상당한 컴퓨팅 비용이 발생합니다. 사용자가 늘어날수록, 사용량이 증가할수록 비용이 선형적으로 또는 더 빠르게 증가합니다.

이는 회사들이 다음 중 하나를 선택해야 함을 의미합니다.

1. 사용량을 제한하여 비용을 통제하지만 사용자 경험을 해치거나
2. 무제한 사용을 허용하되 막대한 적자를 감수하거나
3. 사용량 기반 과금을 도입하지만 사용자들이 실제 비용을 보고 이탈하는 것을 감수해야 합니다

마치며

생성형 AI 산업은 구조적으로 수익성이 없다는 것이 점점 명확해지고 있습니다. OpenAI와 Anthropic 같은 모델 제공사조차 수십억 달러의 적자를 기록하고 있으며, 그 위에 구축된 모든 기업들도 마찬가지입니다.

“비용이 감소할 것”이라는 주장은 현실이 되지 않았습니다. 오히려 추론 비용은 증가하고 있으며, 더 나은 결과를 위해서는 더 많은 컴퓨팅이 필요합니다. 언론과 업계는 이 문제를 회피하며 “언젠가는 해결될 것”이라고 주장했지만, 구체적인 방법은 제시하지 못했습니다.

현재의 가격 구조에서 AI를 제품에 통합하는 것은 돈을 잃는 것입니다. 이는 단순한 초기 투자가 아니라, 비즈니스 모델 자체의 문제입니다. 현실적인 가격 인상 없이는 Anthropic이나 OpenAI의 모델을 기반으로 하는 기업이 수익성을 확보할 방법이 없습니다.

Quick questions

AI 기업들의 적자는 일시적인 현상인가요?

아니요. 2024년과 2025년 데이터를 보면 비용이 감소하는 것이 아니라 오히려 증가하고 있습니다. 특히 추론 비용이 계속 상승하고 있어 구조적인 문제로 보입니다.

왜 투자자들은 계속 AI 기업에 투자하나요?

많은 투자자들이 “언젠가는 비용이 감소할 것”이라는 희망에 투자하고 있습니다. 하지만 이 글에서 지적하듯이 그런 증거는 아직 나타나지 않았습니다.

사용량 기반 과금이 해결책이 될 수 있나요?

이론적으로는 가능하지만, 실제 비용이 사용자들의 지불 의사보다 훨씬 높습니다. Cursor 사용자가 몇 분 만에 4달러를 소진한 사례처럼, 실제 비용을 청구하면 대부분의 사용자가 서비스를 중단할 가능성이 높습니다.

이 포스트는 블로그 주인장이 흥미롭다고 생각하는 주제를 AI를 통해 요약한 글입니다.
주인장이 개인적으로 읽으려고 만든게 맞으니 참고 바랍니다!

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1. Newcomer - Cursor’s Popularity Has Come at a Cost ↩︎

2. The Information - Google Challenger Perplexity’s Growth Comes at High Cost ↩︎

3. Where’s Your Ed At - How to Argue with an AI Booster ↩︎

4. Wall Street Journal - AI Costs Are Weighing on Startups ↩︎

5. The Information - Why OpenAI Could Lose $5 Billion This Year ↩︎

6. The Information - Anthropic Revenue Hits $4 Billion Annual Pace ↩︎

7. Where’s Your Ed At - AI Bubble 2027 ↩︎

8. Where’s Your Ed At - AI Bubble 2027 ↩︎

9. Where’s Your Ed At - AI Bubble 2027 - Compute Costs ↩︎

10. The Information - Why OpenAI Could Lose $5 Billion This Year ↩︎

11. Simon Willison - Sam Altman on Inference Profitability ↩︎

12. The Information - OpenAI Projections Imply Losses Tripling ↩︎

13. The Information - Investors Float Deal Valuing Anthropic $100 Billion ↩︎

14. Economic Times - ChatGPT-5 Launch: Altman Compares to Manhattan Project ↩︎

15. Where’s Your Ed At - Anthropic and OpenAI Have Begun the Subprime AI Crisis ↩︎

16. Reddit - Just Burned $4 in a Few Minutes ↩︎