2025 생성형 AI 기업의 적자 탈출 전략

생성형 AI 기업들의 수익성 분석 및 엔비디아 단기 악재 분석 – 최신 전망과 전략(생성형 AI 기업의 적자 탈출 전략)

생성형 AI 기업의 적자 탈출 전략과 최신 AI 시장 동향과 향후 전망을 심도 있게 분석합니다.

생성형 AI 기업의 적자 탈출 전략

현재 주요 생성형 인공지능 기업들은 막대한 투자와 함께 일부 수익모델을 구축하고 있으나, 여전히 적자 상태인 경우가 많습니다. OpenAI의 경우 ChatGPT 플러스($20/월) 구독과 API 판매로 수익을 올리고 있지만, 2024년에 약 10백만 명의 유료 구독자를 확보하고도 일일 운영비가 70만 달러에 달해 여전히 큰 폭의 손실을 보고 있습니다. 내부 보고에 따르면 OpenAI는 2024년에 37억 달러 매출 대비 50억 달러 손실을 낼 것으로 전망되며, 고객 당 사용량 급증으로 인한 인프라 비용이 수익을 압도하고 있습니다. 이에 OpenAI 이사회는 “예상보다 훨씬 더 많은 자본이 다시 필요하다”고 밝히며 추가 투자 유치를 준비하고 있고, 구독료 인상 등 수익모델 조정을 검토하고 있습니다.

마이크로소프트는 거대 언어모델 분야에 막대한 투자를 감수하면서도, Azure OpenAI 서비스와 Microsoft 365 Copilot 등을 통해 빠르게 매출을 올리고 있습니다. 실제로 2024년 말 기준 마이크로소프트의 AI 사업은 연간 100억 달러 규모의 런레이트(run-rate) 달성을 눈앞에 둘 정도로 성장하였으며, Fortune 500 기업의 70%가 MS Copilot을 도입하는 등 기업 고객 중심으로 성과를 내고 있습니다. 마이크로소프트는 OpenAI에 총 130억 달러를 투자하여 지분을 확보함과 동시에 자사 클라우드 인프라와 제품에 GPT 기술을 통합해 차별화된 부가가치를 얻고 있다고 밝히고 있습니다. 즉, 직접적인 서비스 판매뿐 아니라 클라우드 이용 확대와 생산성 소프트웨어 프리미엄 기능을 통해 간접 수익도 거두는 전략입니다. 다만 이러한 AI 인프라 확대에 따른 데이터센터 비용도 커지고 있어 마진 개선을 위한 효율화가 과제로 남아 있습니다.

구글 딥마인드(DeepMind)는 알파벳 산하에서 자체 연구 성과를 구글 제품과 클라우드 서비스에 활용하는 전략을 취하고 있습니다. 2023년 기준 구글 딥마인드는 15.3억 파운드의 매출에 1.13억 파운드 순이익을 기록하여 흑자를 달성했는데, 이는 일부 내부 거래나 라이선싱을 통한 회계상의 수익으로 분석됩니다. 구글은 PaLM, Gemini와 같은 초거대 모델을 개발하여 Bard 및 클라우드 Vertex AI 플랫폼에 통합하고 있는데, 아직 일반 소비자에게는 무료로 제공되거나 제한적으로 테스트 중이므로 직접적인 매출 기여는 크지 않습니다. 대신 구글은 검색과 광고 사업 방어 및 클라우드 경쟁력 유지를 위해 AI에 투자하는 측면이 크며, 대규모 트래픽에 맞춰 TPU 등 자체 하드웨어로 운용비 절감을 도모하고 있습니다.

xAI는 일론 머스크가 2023년 설립한 신생 AI 연구기업으로, 현재까지 뚜렷한 상용 서비스 없이 초거대 모델 개발 자체에 집중하고 있습니다. 2024년 말 xAI는 60억 달러 규모의 투자를 유치하여 기업가치 500억 달러 이상을 평가받았으며, 이 자금으로 세계 최대 규모(약 10만 개의 Nvidia H100 GPU)의 AI 슈퍼컴퓨터 “Colossus”를 구축하고 차세대 모델(Grok v3 등)을 훈련 중입니다. xAI는 트위터(X)의 프리미엄 서비스에 자체 챗봇 Grok을 제공하기 시작했으나, 아직 수익보다는 AGI 개발을 위한 인프라 확충에 치중하고 있어 상당한 선행 비용이 투입되고 있습니다. 머스크는 경쟁사 OpenAI의 독점적 행보를 비판하며 장기적으로 대규모 투자 유치와 파트너십을 통해 자체 AI 생태계를 구축하려는 전략을 보이고 있습니다.

이처럼 주요 생성형 AI 기업들은 당장의 수익성보다는 시장 선점과 기술 우위를 위해 적자를 감내하는 상황입니다. ChatGPT로 대표되는 구독형 모델과 클라우드 API 판매가 운영비 일부를 보전하고는 있으나, 모델 고도화에 따른 폭발적인 비용 증가를 상쇄하기에는 부족한 실정입니다. 다만 마이크로소프트나 구글처럼 모기업의 탄탄한 현금흐름과 기존 사업을 통해 AI 부문의 손실을 흡수할 수 있는 경우도 있습니다. 기업별 향후 수익성은 비용 절감 기술(예: 모델 최적화, 전용 하드웨어)과 부가 서비스 매출에 달려있습니다. 예를 들어 마이크로소프트는 오피스 요금제에 Copilot을 추가해 사용자당 월 $30의 추가 매출원을 확보했고, 구글도 워크스페이스에 Duet AI를 유료화하여 수익화할 계획입니다. OpenAI 역시 기업용 ChatGPT 버전과 멀티모달 모델 등을 출시해 고단가 상품을 늘리고 있습니다. 궁극적으로 이들 기업이 추구하는 AGI(범용 인공지능) 비전이 실현되고, 이를 활용한 새로운 서비스 시장이 열려야 대규모 투자에 대한 수익 회수가 가능할 것으로 전망됩니다. 현재의 적자 행진이 언제까지 지속 가능할지에 대해서는 업계에서도 의견이 갈리지만, 일단 투자자들은 OpenAI에 $1570억 평가액을 부여하는 등 향후 폭발적 성장을 기대하고 있어 자금 조달에는 문제가 없는 모습입니다. 결국 기술 상용화 속도와 비용 구조 개선이 수익성 개선의 열쇠이며, 이를 통해 구독형 모델이 지속 가능한 사업으로 자리잡을 수 있을지 판단될 것입니다.

엔비디아 단기 악재 분석 (2025~2027년)*생성형 AI 기업의 적자 탈출 전략

엔비디아는 현재 AI 연산용 GPU 시장을 주도하고 있지만, 2025년부터 2027년 사이에 빅테크 기업들의 자체 AI 칩 개발이 가속화되면서 수요 감소 우려가 제기됩니다. 구글, 아마존, 메타, 마이크로소프트 등이 각각 TPU, Inferentia/Trainium, MTIA, Athena(Maya) 등의 전용 AI 가속기를 개발·도입하여, 일정 부분 엔비디아 GPU를 대체하기 시작했기 때문입니다. 예를 들어 구글은 내부 AI 연산에 자사 TPU(Tensor Processing Unit)를 적극 활용하여 GPT-4에 맞먹는 PaLM 등 모델 훈련을 수행하고, 자사 클라우드의 고객용 AI 인스턴스에도 TPU를 제공하고 있습니다. 시장조사업체 Omdia는 2024년 구글의 TPU 관련 지출을 60억~90억 달러로 추정하였는데, 이는 해당 규모만큼 엔비디아 GPU 구매가 대체된 것을 의미합니다. TPU 수요 급증으로 엔비디아의 AI 칩 시장점유율이 사상 처음으로 감소할 가능성도 제기되었는데, 구글이 고마진의 TPU 클라우드 서비스를 확대하면서 엔비디아에 의존하지 않고도 AI 인프라를 확충할 수 있게 되었기 때문입니다. 아마존 역시 AWS 클라우드에 추론용 Inferentia 칩과 훈련용 Trainium 칩을 투입해 고객사들이 일부 워크로드를 엔비디아 GPU 대신 구동할 수 있도록 하고 있습니다. 메타는 2025년 자체 대형 모델 구동을 위해 MTIA v2 칩을 도입하고 효율적인 추천/광고 모델에 활용할 계획이며, 마이크로소프트도 AMD와 협업한 Athena(Maya) 가속기를 개발해 Azure에 시험적으로 적용하고 있습니다.

구글이 자체 개발한 TPU 보드(v4)의 모습 — 구글이 자체 개발한 **TPU 보드(v4)**의 모습 – 데이터센터용 AI 가속기로, 수랭식 냉각과 수백 개의 TPU 코어로 구성된 보드가 대규모 **TPU 팟(Pod)**을 이루며 초거대 연산을 수행합니다.

이러한 자체 칩 도입으로 엔비디아의 GPU 수요 감소가 우려되지만, 단기적으로 그 영향은 부분적일 것으로 보입니다. 첫째, 기술적 격차 측면에서 현시점(2025년)까지 엔비디아의 최고 성능 GPU(H100 등)는 여전히 최고 난이도의 모델을 돌리는 데 우위가 있습니다. 구글 TPU나 AWS Trainium이 고성능을 내더라도, 범용성이나 소프트웨어 생태계 면에서 CUDA 기반의 엔비디아 GPU를 완전히 대체하지는 못하고 있습니다. 실제 모건스탠리 분석에 따르면 2025년 전세계 AI용 반도체 웨이퍼 중 77%를 엔비디아가 소비할 정도로 공급을 늘리며 독주하고, 구글과 AWS의 웨이퍼 점유율은 오히려 축소될 전망입니다 (구글 19%→10%, AWS 10%→7%). 이는 빅테크가 자체 칩을 생산하더라도 엔비디아 GPU 수요가 워낙 급증하여 절대적 공급량에서는 계속 확대되고 있음을 의미합니다. 둘째, 용도 분화입니다. 빅테크 자체 칩은 자사 서비스 최적화에 주로 쓰이고, 외부에 판매되지 않는 경우가 많아 타 기업들은 여전히 엔비디아 GPU를 구매해야 합니다. 예컨대 구글 TPU는 GCP 클라우드에서만 사용 가능하고, 메타의 MTIA는 메타 내부 서비스에만 쓰입니다. 따라서 엔비디아의 고객 다변화가 이루어지고 있어, 빅테크가 일부 물량을 줄이더라도 스타트업, 연구소, 중소 클라우드 등의 수요 증가로 공급 부족 현상이 이어지고 있습니다. 실제 2024년 하반기부터 AI 열풍으로 GPU가 부족해, MS 등은 수요 대비 공급 부족을 호소할 정도입니다.

엔비디아는 이러한 단기 리스크에 대응하기 위해 몇 가지 전략을 구사하고 있습니다. 우선 제품 로드맵 가속과 가격 정책으로 경쟁 칩 대비 우위를 유지하려 합니다. 2024년 발표된 차세대 Blackwell (B100) GPU를 예상보다 이른 2025년에 투입하고, 성능 대비 공격적인 가격 책정을 통해 대형 고객들의 이탈을 막을 계획입니다. 또한 2025년 중반부터는 대폭 향상된 메모리 대역폭과 성능을 갖춘 Blackwell Ultra 제품도 출시하여, TPU 등 ASIC 대비 최고 성능 면에서 우위를 확고히 할 전망입니다. 둘째, 소프트웨어 생태계 강화입니다. 엔비디아는 CUDA 라이브러리와 AI 프레임워크 최적화 등을 통해 개발자들이 자사 GPU를 가장 쉽게 활용하도록 지원해 왔습니다. 기업들이 자체 칩을 개발해도, 소프트웨어 호환성과 개발 난이도 때문에 엔비디아 플랫폼을 완전히 벗어나기 어렵게 만드는 진입장벽을 유지하고 있습니다. 셋째, 고객군 확대입니다. 엔비디아는 하이퍼스케일러 외에 클라우드 임대 업체, 산업 현장, 자동차(자율주행용 Orin 등) 등 다양한 수요처를 공략하여 매출 포트폴리오를 넓히고 있습니다. 예를 들어 2024년 중국의 일부 기업들이 자체 대형 언어모델을 발표하면서 필요한 GPU 수천 장을 구매하는 등, 새로운 수요층이 생겨나고 있습니다. 넷플릭스, 워런버핏의 버크셔 해서웨이 등 빅테크가 아닌 기업들도 AI 인프라 투자를 늘리면서 AI 칩 전체 파이가 커지고 있어, 엔비디아가 반드시 손해를 보는 구도만은 아닙니다. 다만, 향후 2~3년 내 구글이나 MS가 자체 칩 성능을 획기적으로 끌어올려 외부 판매나 오픈소스화까지 이루어진다면, 엔비디아에 직접적인 수요 감소 충격이 될 수 있으므로 예의주시할 필요가 있습니다.

2027년 루빈(Rubin) GPU 출시 시점에서의 빅테크 칩 기술 수준 예측(생성형 AI 기업의 적자 탈출 전략)

엔비디아의 차차기 GPU 아키텍처인 “루빈(Rubin)”은 2026년 출시, 2027년까지 주력으로 운용될 플랫폼으로 예고되어 있습니다. 루빈 GPU는 현행 Blackwell 세대 대비 비약적인 성능 향상을 목표로 설계되는데, 구체적으로 칩렛(chiplet) 구조를 4타일(tile)로 확장하여 한 개의 GPU에 여러 다이를 결합하고, 차세대 메모리인 HBM4를 8-High 스택으로 탑재해 대역폭과 용량을 극대화할 것으로 알려졌습니다. 2027년에는 이보다 더 큰 “루빈 울트라(Rubin Ultra)” 모델이 출시되어 HBM4 스택을 12-High까지 늘리고, 초대형 AI 모델 훈련에 최적화된 최상위 제품이 될 전망입니다. 이를 위해 엔비디아는 새로운 인터커넥트 NVLink 6와 차세대 InfiniBand X1600 스위치 등 고대역 네트워크 기술도 병행 개발 중이며, AI용 Arm 기반 CPU “Vera”도 함께 선보일 계획입니다. 즉 2027년 즈음 엔비디아는 GPU·CPU·DPU(네트워크) 풀스택 하드웨어를 모두 최신 세대로 갖추어, 데이터센터 전체를 아우르는 플랫폼으로 진화하게 됩니다. 성능 면에서 루빈 GPU 세대는 기존 대비 메모리 용량이 수백 GB 수준으로 커지고 연산 밀도도 대폭 높아져, 数조(Trillion) 단위 파라미터를 지닌 초거대 AI 모델도 수천 개 수준의 GPU로 수일 내 훈련할 수 있는 수준을 기대하고 있습니다. 또한 공정 미세화(아마도 TSMC 3nm 또는 그 이하)를 통해 에너지 효율 개선도 도모, 동일 작업 당 전력소모를 크게 줄여 대규모 모델 운용의 비용 부담을 낮추는 것이 핵심 혁신 요소입니다.

한편 2027년 시점에 빅테크 기업들의 자체 AI 칩 기술 수준도 현재보다 크게 향상되어 있을 것으로 보입니다. 구글은 2025년 TPU v6를 양산 예정이며, 2027년경에는 TPU v7 내지 v8 세대를 운영할 것으로 예상됩니다. 특히 구글은 2027년부터 TPU를 완전 내부 설계(in-house)로 전환하여 제조사인 브로드컴을 배제하고 자체 생산 체제로 갈 경우 연간 수십억 달러의 비용 절감이 가능하다고 논의하는 등, TPU의 성능 향상뿐 아니라 비용 효율까지 극대화하려는 계획을 갖고 있습니다. TPU v7+ 세대에서는 엔비디아 GPU와 유사하게 저정밀도 연산 최적화(bfloat16, INT8 등)와 대규모 모델 병렬화에 초점을 맞춰 성능/와트 당 지표에서 경쟁력을 높일 것으로 보입니다. 마이크로소프트는 202425년 1세대 Athena(코드명 “Maya”) 칩을 시험한 후, 202627년경 개선된 2세대 칩을 도입할 가능성이 있습니다. MS의 첫 칩은 아직 한정적인 용도로 쓰이고 2025년에도 주로 엔비디아 GPU를 병용하고 있으나, 차세대 버전에서는 HBM 메모리 탑재와 GPT-4급 모델 처리를 목표로 개발 중인 것으로 알려졌습니다. 마이크로소프트는 또한 AMD와의 협력을 지속하여 GPU 대안이 될 AI 가속기를 공동 개발 중인데, 2027년쯤 그 성과가 가시화되면 Azure 클라우드 내 엔비디아 의존도를 부분적으로 낮출 수 있을 것입니다. 메타는 오픈소스 LLM(예: Llama) 등 자사 모델을 효율적으로 돌리기 위해 추론 최적화된 ASIC(MTIA)을 이미 활용 중이며, 2025~26년에 훈련용 칩도 자체 개발할 것이 예상됩니다. 메타의 칩 설계는 대용량 추천 알고리즘 등 특화된 분야에서 뛰어난 성능을 내도록 최적화되어, 2027년엔 메타 서비스의 대다수 AI 워크로드를 자체 칩으로 소화하고, 정말 최첨단 대규모 훈련에만 엔비디아를 이용하는 형태로 변화할 수 있습니다. 애플 또한 최근 AI 전용 서버칩 “Baltra”를 개발 중이며 2026년 양산 목표로 Broadcom과 협력하고 있습니다. 애플은 그간 아이폰 등에 넣던 Neural Engine과 별도로, 자사 Siri 등의 거대언어모델 구동을 위한 데이터센터용 AI 칩을 처음 준비하는 것이어서, 2027년에는 애플도 자체 AI 하드웨어 스택을 일부 구축할 가능성이 있습니다.

이러한 추이를 종합하면, 2027년에는 빅테크의 자체 AI 칩들이 특정 용도에선 엔비디아 최신 GPU에 필적하는 수준에 도달할 것으로 보입니다. 구글 TPU는 대규모 행렬연산에 특화되어 동일 전력 대비 처리량에서 우위인 영역이 있을 수 있고, 아마존/메타/마이크로소프트 칩도 자사 서비스 워크로드에 한정하면 최적화 효율이 높아 비용 면에서 유리할 것입니다. 특히 반복적인 추론 작업이나 중간 규모 모델 학습 등은 자체 칩으로 대부분 대체하고, 엔비디아 GPU는 초거대 모델의 최종 훈련과 같이 가장 까다로운 작업에만 사용하는 식으로 역할 분담이 이뤄질 전망입니다. 그러나 전반적인 성능/범용성 측면에서 엔비디아의 루빈 GPU가 여전히 한 수 위일 가능성이 높습니다. 엔비디아는 다이 집적도, 메모리, 소프트웨어 도구 모두에서 균형 잡힌 플랫폼을 제공하기 때문에, 빅테크 칩이라 해도 특정 지표에서는 앞서도 종합적 난이도가 높은 작업에서는 루빈 세대를 따라잡기 어려울 것이라는 전망이 많습니다. 따라서 2027년경 시장 구도는, 최고 성능을 필요로 하는 영역에서는 엔비디아가 리더로 남아 있고, 빅테크는 cost-sensitive한 대량 작업을 자기 칩으로 처리하면서 엔비디아 구매를 일부 줄이는 양상일 것입니다. 경쟁 구도가 과거 엔비디아 독점에서 엔비디아 대 (구글·MS·메타·아마존)의 구도로 전환되며, AI 칩 시장의 파이 자체는 훨씬 커져 있을 것으로 예상됩니다. 또한 엔비디아와 빅테크 외에 AMD도 MI300계열로 성능 격차를 좁히고, 인텔도 Habana Gaudi 계열을 개선하며 도전할 것이어서, 2027년에는 AI 칩 선택지가 지금보다 다양해지고 경쟁이 심화될 전망입니다. 결국 엔비디아 Rubin vs. 빅테크 7nm/5nm ASIC들의 경쟁은, 성능 최고치를 둘러싼 승부보다는 동일 성능 대비 비용 효율 경쟁으로 전개될 것이고, 이는 기업들에게 AI 인프라 선택의 폭을 넓혀 줄 것으로 보입니다.

결론 및 장기적 전망(생성형 AI 기업의 적자 탈출 전략)

현재 생성형 AI 선도 기업들이 막대한 적자를 감수하면서까지 달려가는 이유는 궁극적인 AGI 달성과 그로 인한 잠재적 시장 지배라는 장기 목표 때문입니다. 초거대 모델이 실용적 범용지능에 가까워지면, 혁신적인 신규 서비스(예: 자율주행, 로봇, 지능형 비서 등)을 통해 기하급수적인 수익 창출이 가능하리라는 믿음이 있습니다. 따라서 당장은 투자 비용이 매출을 앞질러도, 기술 주도권을 확보해 미래를 선점하는 전략이 지속되고 있습니다. 다만 이 전략이 언제까지 지속 가능한지는 자본시장 환경과 기술 진척 속도에 달렸습니다. 금리 상승 등으로 투자 여건이 나빠지면 현재와 같은 대규모 적자 운영이 어려워질 수 있고, 경쟁 심화로 AI 모델의 상업적 가치가 예상만큼 크지 않을 위험도 있습니다. 예컨대 OpenAI 이사회조차 향후 자금 수요에 대해 “당초 상상했던 것보다 더 많이 필요하다”라고 언급할 정도로, AI 개발에는 끝없는 자본 투입이 요구되고 있습니다. 결국 수익성 vs 연구개발 사이에서 균형을 찾아야 하는데, 향후 몇 년간은 빅테크의 후원이 뒷받침되는 한 일단 버티며 전진할 것으로 보입니다.

엔비디아의 경우 2027년 이후에도 지속적인 수익 창출을 위해 다각도의 장기 전략을 전개할 것으로 예상됩니다. 첫째, 제품 혁신의 지속입니다. 앞서 언급한 Rubin 아키텍처 이후에도 엔비디아는 연간 업그레이드 사이클을 유지하며 GPU 성능 지배력을 이어갈 계획입니다. 젠슨 황 CEO는 “우리 회사는 1년 주기의 리듬을 갖고 전체 데이터센터 규모의 제품을 구축해 매년 업그레이드한다”라고 밝히며, 꾸준한 기술 우위를 자신했습니다. 이처럼 급속한 제품 개발 주기는 경쟁자들이 따라오기 어려운 장벽이자, 고객들에게 계속 엔비디아를 선택하게 만드는 요인이 됩니다. 둘째, 플랫폼化 전략입니다. 엔비디아는 GPU에 더해 AI용 CPU(Grace/Vera), DPU(NVLink Switch, InfiniBand), 소프트웨어 플랫폼(CUDA-X, AI Enterprise)까지 종합 솔루션을 제공하여, 고객사가 원스톱으로 AI 인프라를 구축하도록 유도하고 있습니다. 이는 단순 칩 판매를 넘어 엔드투엔드 생태계 수익을 창출하는 모델로, 하드웨어 마진이 줄어들어도 소프트웨어와 서비스로 보전할 수 있는 구조입니다. 셋째, 새로운 시장 개척입니다. 예를 들어 자동차 자율주행 플랫폼(Drive 시리즈), 메타버스/디지털트윈 플랫폼(Omniverse) 등에 AI 기술을 접목해 미래 성장동력을 확보하려 하고 있습니다. 이러한 분야에서 엔비디아는 사실상 표준을 만들면서, 향후 비AI 분야까지도 AI 칩 수요를 확대시키는 효과를 노리고 있습니다. 장기적으로 엔비디아가 AI 시대의 인텔 지위를 굳힌다면, 비록 일부 초대형 고객을 잃더라도 전체 시장 팽창 속에서 꾸준한 매출 성장이 가능할 것입니다.

전체적으로 AI 칩 시장과 생성형 AI 비즈니스 모델은 향후 몇 년간 빠른 진화와 재편이 예상됩니다. 우선 AI 칩 시장은 전략적 이원화가 뚜렷해질 것입니다. 한쪽에는 엔비디아와 같이 범용 최고성능을 지향하는 업체가 있고, 다른 한쪽에는 구글 등 특정 워크로드 최적화로 비용 효율을 노리는 플레이어가 병존하게 됩니다. 이로써 데이터센터 운영자들은 워크로드 특성에 따라 최적의 가속기 조합을 선택하는 시대가 올 것입니다. 가격 경쟁도 본격화되어, 엔비디아도 과거처럼 독점적 고마진을 유지하긴 어려워지고 단가 인하 압박이 생길 수 있습니다. 이는 AI 연산 비용을 전반적으로 낮춰 생성형 AI 서비스의 경제성 개선으로 이어질 가능성이 있습니다. 즉, 현재는 한 번 응답 생성에 수센트~수달러의 비용이 들지만, 향후 하드웨어 효율 향상과 최적화로 단가가 낮아지면 무료 또는 저렴한 AI 서비스가 지속 제공될 수 있게 될 것입니다. 그런 의미에서 AI 비즈니스 모델도 변화가 불가피합니다. 지금까지는 거대 언어모델 API 혹은 프리미엄 구독 형태로 직접 과금하는 모델이 주류였지만, 장기적으로는 B2B 솔루션에 내재하거나 기존 제품의 부가 기능(예: 오피스 코파일럿)으로 판매하는 간접 모델이 확대될 것입니다. 또한 광고 기반 무료 AI 서비스나, 생산성 향상에 따른 비용 절감 효과를 판매하는 모델 등도 등장할 수 있습니다. 결국 지속가능한 생성형 AI 비즈니스란 고객이 추가 지불할 만한 분명한 가치(더 뛰어난 지능이나 편의)를 제공하면서, 운영 코스트는 충분히 낮아져야 가능합니다. 이를 위해 업계는 한편으로는 AGI 수준의 혁신을 향해 나아가면서, 다른 한편으로는 효율화와 수익모델 다양화로 현실적 기반을 다지는 이중 전략을 펼칠 것으로 보입니다. 가장 이상적인 시나리오는, AGI에 가까운 AI가 등장하여 폭발적 생산성 향상을 이루고 그 혜택 일부가 기업들의 수익으로 돌아오는 것입니다. 반면 기술 장벽이 예상보다 높거나 사회적 규제로 확산이 느려진다면, 투자 회수가 어려워 옥석 가리기가 일어날 수도 있습니다. 지금으로선 거대 기술기업들의 막대한 재무 여력과 AI에 건 기대가 산업을 떠받치고 있으며, 2027년까지는 이 흐름이 계속될 가능성이 큽니다. 이후에는 각 기업이 거둔 성과에 따라 성장 곡선의 급격한 분화가 나타나, 승자와 패자가 가려지는 한편 새로운 협력 구도도 생겨날 것입니다. 인공지능 시대의 지속 가능한 비즈니스 모델은 여전히 실험 단계에 있으며, 향후 몇 년간 기술 발전과 시장 반응에 따라 그 윤곽이 구체화될 전망입니다.

생성형 AI 기업의 적자 탈출 전략

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