오픈AI가 제2의 넷스케이프가 될까요? 마이클 버리의 분석과 MS의 전략, 수익성 악화 문제를 통해 2027년 파산 시나리오를 진단하고 생존 전략 3가지를 제시합니다. 지금 확인하세요.
2027년 어느 가을 아침, 뉴스 헤드라인에 “마이크로소프트(MS), 오픈AI 잔여 자산 및 IP 전격 인수”가 뜰지도 모릅니다. 한때 670조 원의 기업 가치를 인정받던 거인이 쓰러지는 순간이죠. 영화 ‘빅쇼트’의 실제 주인공 마이클 버리가 던진 경고는 단순한 비관론이 아닙니다. 차가운 데이터에 근거한 경고입니다.
수많은 기술 기업의 흥망성쇠를 지켜본 입장에서 보면, 지금의 오픈AI는 변화의 중심과 거대한 거품 사이에서 아슬아슬한 외줄 타기를 하고 있습니다. Gemini 쇼크로 인한 코드 오렌지 발령 소식은 이 위기감이 실체 없는 공포가 아님을 증명합니다.
MS의 품 안에서 안락사당할 확률
마이클 버리가 오픈AI를 1990년대 웹 브라우저 시장을 열었던 ‘넷스케이프’에 비유한 점은 날카롭습니다. 넷스케이프는 시장 점유율 90%를 차지하며 세상을 바꿨지만, 정작 그 서비스가 구동되는 운영체제(OS)를 쥐고 있던 MS의 전략에 무너졌습니다.
오픈AI의 상황도 판박이입니다. 챗GPT라는 독보적인 서비스를 만들었음에도, 서비스가 돌아가는 클라우드 인프라(Azure)와 유통망(Windows/Office)은 MS의 손에 있습니다.
2025년 한 해에만 약 12조 원의 손실을 기록할 것이라는 분석이 나옵니다. 매출이 급성장 중이라지만, 손실 규모가 매출의 절반에 육박하는 구조는 과거 파산한 위워크의 초기 모습과 닮아 있습니다. 위워크가 모호한 비전 아래 임대료 부채를 쌓았듯, 오픈AI는 인공일반지능(AGI) 달성을 위해 1조 4,000억 달러라는 천문학적인 인프라 투자 약정을 맺었습니다. 현금 흐름으로는 감당할 수 없는 수준입니다. 자본 시장이 등을 돌리는 순간 파산 시나리오는 현실이 됩니다.
83% 가격 폭락이 남긴 단서
수익성 악화는 더 심각한 신호입니다. 지난 14개월 동안 오픈AI의 API 가격은 무려 83%나 급락했습니다. 전략적 선택이라기보다 구글, 앤스로픽, 메타와의 출혈 경쟁에서 살아남기 위한 고육지책에 가깝습니다. 기술적 해자가 얕아지면서 AI 모델이 범용 상품으로 전락하고 있다는 증거입니다.
챗GPT 성장이 9억 명에서 멈춘 이유를 분석해보면 기술적 우위가 사라진 지점을 명확히 알 수 있습니다. 구글의 제미나이가 수학과 코딩 영역에서 챗GPT를 앞서기 시작했고, 사용자들 사이에서는 최신 모델이 이전보다 생동감이 없다는 비판까지 나옵니다. 가격 경쟁력마저 잃게 된다면, 막대한 서버 비용만 지불하다가 현금이 고갈되는 데스 밸리에 빠지게 될 겁니다. AI 공짜 시대가 끝나가는 이유도 결국 이 비용 압박 때문입니다.
지능 밀도의 역설과 내부 강화 학습(Internal RL)
구글과 메타는 오픈AI의 물량 공세와는 전혀 다른 길을 제시합니다. 구글이 발표한 ‘내부 강화 학습(Internal RL)’은 효율성을 극대화하는 파괴적인 접근법입니다.
모델이 겉으로 내뱉는 단어가 아니라, 신경망 내부의 생각의 흐름 자체를 직접 교정하는 기법입니다. 메타컨트롤러라는 별도의 신경망이 모델 내부를 감시하다가, 엉뚱한 방향으로 추론하려 할 때 미세하게 개입하여 올바른 경로로 유도합니다.
기존 방식이 수만 번의 시행착오를 거쳐 정답을 맞히길 기다렸다면, 내부 RL은 모델이 이미 알고 있는 지식을 최적의 경로로 끌어내도록 강제합니다. 복잡한 추론 과제에서 기존 방식이 100만 번의 시도에도 실패한 문제를 단 몇 천 번의 학습만으로 해결하는 효율성을 보여주었습니다.
모델의 크기를 키우는 시대가 저물고, 적은 자원으로 깊은 사고를 하는 지능 밀도의 시대가 왔습니다. 오픈AI가 준비 중이라는 GPT-5.3 루머 역시 방대한 데이터 학습 대신 고품질 논문을 활용해 효율성을 높이는 데 집중하고 있습니다. 그들 스스로도 현재의 비용 구조가 지속 불가능함을 인정하고 있다는 방증입니다.
순환 출자와 거품의 징후
최근 오픈AI를 둘러싼 투자 구조에서는 순환 출자의 흔적이 보입니다. 엔비디아나 AMD 같은 하드웨어 기업들이 오픈AI에 투자하고, 오픈AI는 그 돈으로 다시 그들의 칩을 사는 구조입니다.
닷컴 버블 당시 통신 장비 업체들이 스타트업에 돈을 빌려주고 자기 장비를 사게 해 매출을 부풀렸던 수법과 유사합니다. 오픈AI의 1000억 달러 조달 비밀을 파헤쳐보면 이런 기묘한 금융 연금술이 드러납니다.
이런 금융 기법은 상승장일 때는 성장을 가속화하지만, 정체가 시작되는 순간 도미노처럼 무너지는 기폭제가 됩니다. 세바스찬 멜러비 평론가가 오픈AI의 자금 고갈을 단언한 이유도 여기에 있습니다. 구독료 수익만으로는 매년 수조 원씩 들어가는 전기료와 칩 비용을 감당할 수 없으니까요.
현장에서 즉시 실행해야 할 대응 전략
오픈AI가 무너진다고 해서 AI 산업 자체가 사라지지는 않습니다. 넷스케이프는 사라졌지만 인터넷은 우리 삶의 일부가 된 것과 같습니다. 특정 기업에 대한 과도한 의존은 치명적인 리스크가 될 뿐입니다. 지금 당장 실행해야 할 세 가지 전략을 제안합니다.
1. 멀티 모델 전략(Multi-Model Strategy) 구축
특정 API에만 종속된 코드를 작성하지 마십시오. 앤스로픽의 클로드나 구글의 제미나이, 혹은 라마 같은 오픈 소스 모델로 즉시 전환할 수 있는 추상화 레이어를 반드시 구축해야 합니다.
2. 지능 밀도 중심의 비용 최적화
무조건 대형 모델을 고집하기보다, 특정 작업에 특화된 소형 모델(sLLM)을 파인튜닝하여 운영 비용을 낮추는 PoC를 시작하십시오. 2026년 이후의 경쟁력은 누가 더 저렴하게 똑똑한가에서 결정됩니다.
3. 워크플로우 소유권 확보
AI 모델은 언제든 교체 가능한 부품입니다. 사용자가 매일 사용하는 업무 프로세스와 그 과정에서 쌓이는 고유 데이터는 대체 불가능합니다. AI를 단순한 기능이 아닌, 사용자의 업무 환경을 장악하는 플랫폼으로 진화시키는 데 집중하십시오.
오픈AI의 운명은 기술력이 아니라 자생 가능한 경제 생태계를 얼마나 빨리 구축하느냐에 달려 있습니다. MS의 품 안에서 안락사당할 것인가, 독자적인 플랫폼으로 거듭날 것인가. 2027년은 그 판결이 내려지는 해가 될 것입니다. 혼란 속에서 살아남을 준비를 지금 시작해야겠습니다.
AI 거품론, 단순한 공포일까요 아니면 생존의 신호일까요?
아래 글들이 지금의 혼란을 뚫고 나갈 명쾌한 힌트가 될 겁니다.
- AI, 밑 빠진 독에 갇히다 – 천문학적인 자금을 쏟아붓고도 수익을 내지 못하는 거인들이 하드웨어에 집착하는 진짜 이유.
- 2026년 AI 생존 전략 – 성능 지상주의가 저물고 ‘가성비’와 ‘실질적 효율성’이 시장을 지배하게 될 근거.
- OpenAI의 풀 스택 AI 제국 야망 – 소프트웨어를 넘어 칩 설계와 데이터센터까지 장악하려는 샘 알트먼의 거대한 설계도.
