겉보기에는 화려하지만, OpenAI의 ‘4대 난관’
글쓴이: 자오잉(Zhao Ying)
출처: 월스트리트 인사이드
a16z 전 파트너이자 유명 테크 애널리스트인 벤딕트 이븐스(Benedict Evans)는 최근 심층 분석 기사를 발표해, OpenAI가 겉보기 번영 뒤에 직면한 네 가지 근본적인 전략적 딜레마를 직접 지적했다. 그는 OpenAI가 방대한 사용자 기반과 충분한 자본을 확보하고 있음에도 불구하고, 기술적 무결성(모델 경계선) 부재, 사용자 충성도 부족, 경쟁사의 급속한 추격, 그리고 연구실 중심의 R&D 방향에 의해 제품 전략이 제약받는 등 여러 문제가 장기적 경쟁력을 위협하고 있다고 진단했다.
이븐스는 현재 OpenAI의 비즈니스 모델은 명확한 경쟁 우위를 갖추지 못했다고 지적했다. 회사는 고유한 기술을 보유하지도 않고, 네트워크 효과도 창출하지 못했으며, 주간 활성 사용자 9억 명 중 단지 5%만 유료 구독자다. 또한 2025년 기준으로 전체 사용자의 80%가 연간 메시지 발송 수가 1,000건 미만—즉 하루 평균 세 차례도 채 되지 않는 프롬프트 입력—에 그쳤다. 이러한 ‘1마일 너비, 1인치 깊이’의 얕은 사용 패턴은 ChatGPT가 아직 사용자의 일상 습관으로 자리 잡지 못했음을 시사한다.
한편, 구글과 메타 등 거대 테크 기업들은 이미 기술 면에서 OpenAI를 따라잡았으며, 이를 바탕으로 강력한 유통 역량을 활용해 시장 점유율을 공격적으로 확대하고 있다. 이븐스는 AI 분야의 진정한 가치는 아직 발명되지 않은 새로운 경험과 응용 사례에서 비롯될 것이라고 주장한다. 그러나 그러한 혁신을 OpenAI 단독으로 모두 창출할 수는 없으므로, 인프라부터 애플리케이션 계층까지 전방위적으로 포진해야 하는 상황에 처해 있다.
이븐스의 분석은 핵심 모순 하나를 드러낸다. 즉 OpenAI는 대규모 자본 투입과 풀스택 플랫폼 전략을 통해 경쟁 장벽을 구축하려 하지만, 네트워크 효과나 사용자 잠금(Lock-in) 메커니즘이 부재한 상태에서는 이러한 전략이 실제로 효과를 거둘지 여부는 여전히 불투명하다는 것이다. 투자자들에게 이는 OpenAI의 장기적 가치 제안 및 AI 경쟁 구도 내 실제 위상을 재평가해야 함을 의미한다.
기술적 우위 소멸: 모델 동질화 가속화
이븐스는 현재 약 6개 기관이 경쟁력 있는 최첨단 모델을 출시할 수 있으며, 성능 측면에서는 거의 동등하다고 분석했다. 각 기관은 몇 주마다 서로를 번갈아 넘어서지만, 어느 한 곳도 타사가 따라잡을 수 없는 기술적 선도 지위를 확고히 구축하지 못하고 있다. 이는 윈도우, 구글 검색, 인스타그램 등 네트워크 효과를 통해 시장 점유율을 자동 강화시키고, 경쟁사가 아무리 많은 자금과 노력을 투입해도 독점 구조를 깨기 어려운 플랫폼들과 명백히 대비된다.
이러한 기술적 동등화 국면은 어떤 돌파구를 통해 바뀔 수 있지만, 가장 가능성 높은 것은 지속 학습(Curated Learning) 능력의 실현이다. 그러나 이븐스는 OpenAI가 현재 이에 대해 전략적으로 계획할 수 없다고 본다. 또 다른 차별화 요인은 전용 데이터(사용자 데이터 또는 수직 산업 데이터)의 규모 효과일 수 있으나, 기존 플랫폼 기업들도 이 영역에서 동등한 혹은 더 큰 우위를 점하고 있다.
모델 성능이 수렴하는 가운데, 경쟁의 초점은 브랜드와 유통 채널로 이동하고 있다. 젬마이니(Gemini)와 메타 AI의 시장 점유율 급성장은 바로 이러한 추세를 입증한다. 일반 사용자 입장에서는 이들 제품 간 차이가 거의 없어 보이며, 구글과 메타는 압도적인 유통 역량을 보유하고 있다. 반면, 안소프로픽(Anthropic)의 클로드(Claude) 모델은 벤치마크에서 종종 정상급 성능을 보이지만, 소비자 전략과 제품 생태계 부재로 인해 일반 소비자 인지도는 사실상 제로 수준이다.
이븐스는 ChatGPT를 넷스케이프(Netscape)에 비유했다. 넷스케이프는 초기 브라우저 시장에서 선도적 위치를 차지했으나, 마이크로소프트가 유통 우위를 이용해 결국 시장을 장악했다. 그는 챗봇 역시 브라우저와 동일한 차별화 난제에 직면해 있다고 주장한다. 즉, 기본적으로 입력창 하나와 출력창 하나에 불과하며, 제품 혁신 가능성이 극도로 제한되어 있다는 것이다.
취약한 사용자 기반: 규모는 충성도 부족을 가리지 못한다
OpenAI는 주간 활성 사용자 8~9억 명이라는 눈에 띄는 선두 주자 위치를 확보하고 있지만, 이븐스는 이 숫자가 심각한 사용자 참여도 부족 문제를 가리고 있다고 지적했다. 대부분의 ChatGPT를 알고 있고 사용법을 익힌 사용자조차 이를 일상 습관으로 정착시키지 못하고 있다.
데이터에 따르면, ChatGPT 사용자 중 유료 구독자는 단지 5%에 불과하며, 미국 청소년층에서도 매주 몇 차례 이하로 사용하는 비율이 매일 여러 차례 사용하는 비율보다 훨씬 높다. OpenAI는 ‘2025년 연간 요약 행사’에서 2025년 전체 사용자의 80%가 연간 메시지 발송 수가 1,000건 미만임을 공개했는데, 이는 하루 평균 세 차례도 채 안 되는 프롬프트 입력을 의미하며, 실제 대화 횟수는 이보다 더 적다.
이처럼 얕은 사용 수준은 대부분의 사용자가 다양한 모델 간 개성이나 특화 방향성 차이를 인식하지 못하게 하고, ‘메모리(Memory)’ 등 충성도 강화를 목표로 한 기능의 혜택을 누리지 못하게 한다. 이븐스는 메모리 기능이 충성도는 높일 수 있어도 네트워크 효과는 창출하지 못한다고 강조한다. 동시에, 더 큰 사용자 기반에서 나오는 사용 데이터는 이론상 이점이 될 수 있으나, 80%의 사용자가 주당 몇 차례 이상 사용하지 않는 현실에서 이 이점이 얼마나 실질적인지는 의문이다.
OpenAI 스스로도 문제를 인정하며, 모델 능력과 실제 사용 사이에 존재하는 ‘능력 격차(Ability Gap)’라는 개념을 제시했다. 이븐스는 이는 제품-시장 적합성(Product-Market Fit)이 명확하지 않다는 사실을 회피하는 표현이라고 본다. 만약 일반적인 하루 속에서 사용자가 그 도구를 무엇에 써야 할지 떠올리지 못한다면, 그것은 아직 그들의 삶을 바꾸지 못했다는 증거다.
회사가 광고 사업을 시작한 이유 중 하나는 90% 이상의 비유료 사용자 서비스 비용을 커버하기 위해서이지만, 더 전략적인 목적은 이들 사용자에게 최신·최강(그리고 가장 비싼) 모델을 제공함으로써 사용자 참여도를 높이려는 데 있다. 그러나 이븐스는 “사용자가 오늘 혹은 이번 주에 ChatGPT로 무엇을 해야 할지 떠올리지 못한다면, 더 나은 모델을 제공한다고 해서 상황이 바뀔까?”라고 의문을 제기한다.
플랫폼 전략의 신뢰성 문제: 진정한 플라이휠 효과 부재
지난해 OpenAI CEO 샘 알트먼(Sam Altman)은 회사의 다양한 시도들을 하나의 일관된 전략으로 통합하려 했고, 일련의 차트를 제시하면서 빌 게이츠의 말을 인용했다. “플랫폼이란, 파트너에게 창출하는 가치가 자사가 창출하는 가치보다 크다는 것을 의미한다.” 동시에 CFO는 ‘플라이휠 효과(Flywheel Effect)’를 설명하는 또 다른 차트를 발표했다.
이븐스는 플라이휠 효과가 정교하고 일관된 전략이라며, 자본 지출 자체가 선순환을 형성하며, 이를 바탕으로 풀스택 플랫폼 기업을 구축한다는 논리를 설명했다. 칩과 인프라에서 출발해 기술 스택의 모든 계층을 위로 향해 구축함으로써, 상위 계층으로 올라갈수록 타인이 당신의 도구를 사용해 자신만의 제품을 만드는 것을 더욱 용이하게 만든다는 것이다. 모든 사람이 당신의 클라우드, 칩, 모델을 사용하고, 더 상위 계층에서는 기술 스택의 각 계층이 서로를 강화하며 네트워크 효과와 생태계를 형성한다는 것이다.
그러나 이븐스는 이는 적절한 비유가 아니며, OpenAI는 마이크로소프트나 애플이 과거에 가졌던 그런 플랫폼 및 생태계 역학을 전혀 갖추지 못했다고 단언한다. 그가 언급한 ‘플라이휠 차트’는 실질적인 플라이휠 효과를 보여주지 못한다는 것이다.
자본 지출 측면에서, 4대 클라우드 기업은 지난해 인프라에 약 4,000억 달러를 투입했으며, 올해는 최소 6,500억 달러 이상을 투입할 것이라고 발표했다. OpenAI는 몇 달 전 미래에 1.4조 달러 규모의 컴퓨팅 파워와 30기가와트(GW)의 전력 공급을 약속했으나(구체적 시간표는 명시하지 않음), 2025년 말 기준 실제 사용량은 1.9GW에 불과하다. 기존 사업에서 발생하는 대규모 현금 흐름이 부재한 상황에서, 회사는 자금 조달과 타사의 대차대조표(일부는 ‘순환 수익(Circular Revenue)’ 관련)를 활용해 이러한 목표를 달성하고 있다.
이븐스는 대규모 자본 투입은 단지 ‘참여 자격’을 얻는 수준일 뿐, 경쟁 우위를 보장하지는 못한다고 본다. 그는 AI 인프라 비용을 항공기 제조나 반도체 산업과 비교한다. 즉, 여기에는 네트워크 효과가 없지만, 세대가 거듭될수록 공정이 점점 더 복잡해지고 비용이 증가해, 최첨단 기술을 유지하기 위한 막대한 투자를 감당할 수 있는 기업은 결국 소수만 남게 된다는 것이다. 그러나 TSMC는 최첨단 칩 분야에서 사실상 독점을 이루고 있음에도, 상위 기술 스택에서의 레버리지나 가치 추구 능력을 확보하지 못하고 있다.
이븐스는 개발자가 반드시 윈도우에 앱을 개발해야 하는 이유는 그것이 거의 모든 사용자를 확보했기 때문이며, 사용자가 반드시 윈도우 PC를 구매해야 하는 이유는 거의 모든 개발자가 윈도우를 지원하기 때문이라고 설명한다. 이것이 바로 네트워크 효과다. 그러나 생성형 AI를 이용해 훌륭한 신규 애플리케이션 또는 제품을 발명하더라도, 기초 모델은 클라우드에서 API 호출만으로 실행하면 되며, 사용자는 당신이 어떤 모델을 사용했는지 전혀 알지 못하고 관심도 없다.
제품 주도권 상실: 전략이 실험실에 종속됨
이븐스는 글 서두에 OpenAI 제품 책임자 피지 시모(Fidji Simo)가 2026년에 한 발언을 인용했다. “야쿠프(Jakub)와 마크(Mark)가 장기 연구 방향을 설정한다. 수개월간 작업 후 놀라운 결과가 나오면, 연구원들이 나에게 연락해 이렇게 말한다. ‘정말 멋진 걸 만들었어요. 이것을 챗에서 어떻게 쓸 건가요? 기업용 제품에는 어떻게 적용할 건가요?’”
이 발언은 스티브 잡스(Steve Jobs)가 1997년에 한 유명한 말과 명확히 대비된다. “고객 경험에서 출발해 기술로 역행해야 한다. 기술에서 출발해 그것을 어디에 팔아야 할지 찾으려 해서는 안 된다.”
이븐스는 AI 실험실의 제품 책임자로서는 자신의 로드맵을 통제할 수 없으며, 제품 전략을 수립하는 능력은 극도로 제한적이라고 진단한다. 아침에 이메일을 열어보면 실험실이 무엇을 만들어냈는지 알게 되고, 당신의 임무는 그것을 단지 하나의 버튼으로 바꾸는 것뿐이다. 전략은 다른 곳에서 수립되는데, 그곳은 도대체 어디인가?
이 문제는 OpenAI가 직면한 근본적 도전을 잘 드러낸다. 즉, 2000년대의 구글이나 2010년대의 애플과 달리, OpenAI의 똑똑하고 야심 찬 직원들은 다른 누구도 구현하지 못하는, 진정으로 효과적인 제품을 보유하지 못하고 있다는 것이다. 이븐스는 지난 12개월간 OpenAI의 활동을 해석하는 한 가지 관점은, 샘 알트먼이 이러한 현실을 깊이 인식하고, ‘음악이 멈추기 전에’ 회사의 평가액을 보다 지속 가능한 전략적 위치로 전환하려 했다는 점이라고 본다.
지난해 대부분의 기간 동안 OpenAI의 답변은 ‘모든 일을 동시에, 즉시 실행’이었다. 애플리케이션 플랫폼, 브라우저, 소셜 비디오 앱, 조니 아이브(Jony Ive)와의 협업, 의학 연구, 광고 등등. 이븐스는 이 중 일부는 ‘총력전’처럼 보이기도 하며, 혹은 단지 적극적인 인재를 대규모로 채용한 결과일 수도 있다고 본다. 때때로 사람들은 이전에 성공했던 플랫폼의 형식을 단순히 모방하고 있을 뿐, 그 목적이나 역학 구조를 완전히 이해하지 못하고 있다는 느낌을 주기도 한다.
이븐스는 반복적으로 플랫폼, 생태계, 레버리지, 네트워크 효과 같은 용어를 사용하지만, 그는 이 용어들이 테크 업계에서 광범위하게 쓰이면서도 의미가 다소 모호하다고 인정한다. 그는 대학 시절 중세 역사 교수였던 로저 로바트(Roger Lovatt)의 말을 인용한다. “권력이란, 사람들이 원하지 않는 일을 하도록 만드는 능력이다.” 이것이야말로 진정한 문제다. 즉, OpenAI는 시스템이 실제로 무엇을 하는지와 무관하게, 소비자, 개발자, 기업이 자사 시스템을 더 많이 사용하도록 설득할 수 있는 능력을 갖추고 있는가? 마이크로소프트, 애플, 페이스북은 과거에 이런 능력을 가졌었고, 아마존 역시 마찬가지였다.
이븐스는 빌 게이츠의 말을 해석하는 좋은 방법은, 플랫폼이 진정으로 달성하는 것이 바로 전 세계 기술 산업의 창의력을 활용하는 것이라는 점이라고 말한다. 즉, 모든 것을 스스로 발명할 필요 없이, 규모 있게 더 많은 것을 구축할 수 있지만, 그것들은 모두 당신의 시스템 위에서 이루어지고, 당신의 통제 하에 있다는 것이다. 기초 모델은 확실히 배가시키는 역할을 하며, 이를 기반으로 엄청난 수의 신규 제품이 만들어질 것이다. 그러나 경쟁사가 이미 동일한 것을 구축했음에도 불구하고, 모든 사람이 반드시 당신의 제품을 사용해야 할 이유는 있는가? 경쟁사가 얼마만큼의 자금과 노력을 투입하더라도, 당신의 제품이 항상 경쟁사보다 우월해야 할 이유는 있는가?
이븐스는 이러한 이점이 없다면, 당신이 확보한 유일한 것은 단지 ‘매일의 실행력’뿐이라고 결론 내린다. 다른 누구보다 더 잘 실행하려는 욕망은 분명 존재하며, 일부 기업은 오랜 기간 동안 이를 성공적으로 수행해 왔고, 심지어 이를 제도화했다고 스스로 믿기도 한다. 그러나 이것은 전략이 아니다.
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