OpenAI의 2025년 상반기: 43억 달러 수익, 135억 달러 손실

• OpenAI는 2025년 상반기에 43억 달러의 매출과 135억 달러의 순손실을 기록함
• 순손실의 절반 이상이 전환이자권 재평가에서 발생함
• 연구 및 개발 비용이 67억 달러로 최대 지출이며, 영업 및 광고, 주식 보상비도 큰 비중을 차지함
• OpenAI는 매출의 20%를 Microsoft에 지급 중이며, 상반기 25억 달러의 현금 소진이 발생함
• 7월 말 기준 175억 달러의 보유 현금 및 증권을 보유하며, 추가 300억 달러 투자 유치가 진행 중임

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OpenAI 2025년 상반기 주요 실적

• OpenAI는 2025년 상반기에 43억 달러의 매출을 기록함
• 같은 기간 순손실이 135억 달러 발생함

손실 원인 및 주요 비용 구조

• 순손실의 절반 이상이 전환이자권(컨버터블 이자권) 재평가로 인한 항목임
• 연구 및 개발(R&D) 비용이 67억 달러로 전체 비용 중 가장 큰 비중을 차지함
• 영업 및 광고비로 20억 달러, 주식 기반 보상에 25억 달러를 지출함
  • 이 수치는 전년도 상반기 대비 거의 두 배임

기타 비용 및 계약 관계

• Microsoft와의 계약에 따라, 매출의 20%를 Microsoft에 지급함
• 25억 달러의 현금 소진이 상반기 발생함

투자 현황 및 기업 가치

• 6월말 기준, 175억 달러의 현금 및 증권을 보유하고 있음
  • 이 중 100억 달러는 신규 투자 유치로 확보한 자금임
• 7월말 기준, 추가 300억 달러 투자 유치 요청 중임
• 현재 진행 중인 공개매수(텐더 오퍼) 에서 OpenAI의 영리 부문 가치가 약 5,000억 달러로 평가됨

최근 OpenAI 관련 이슈 및 전망

• OpenAI의 Microsoft 계약과 같은 수익 배분 구조가 스타트업들에게 높은 비용 부담 요소임을 시사함
• AI 스타트업이 이런 수익 배분 모델을 피하기 위한 전략(자금 조달 다각화, 오픈소스 활용 등)의 필요성이 제기됨

[GN⁺]

Hacker News 의견

• 앞으로 광고 수익이 얼마나 커질지 사람들이 심각하게 과소평가하고 있다고 생각함. 광고 없이도 7억 명 이상 주간 활성 사용자가 대부분 무료로 사용하는데서 이미 43억 달러의 수익을 거둠. 구글은 사실상 모든 수익을 광고에서 벌고 있음(2024년 기준 2,640억 달러). 지금은 ChatGPT가 구글보다 소비자 신뢰도 더 높고, 스폰서 결과를 넣는 다양한 방식이 있음. 최근 다이렉트 체크아웃 기능 발표처럼 이런 실험이 이미 시작됨. 개인적으로 가장 우려되는 점은 중국에서 나오는 오픈 웨이트 모델의 품질이 소비자용 하드웨어에서 너무 좋아진다는 부분임. 그래도 일반 사용자에게 있어 OpenAI가 디폴트로 남는 한 충분히 괜찮을 것이라 생각함

  • 유료 구독자에게도 광고를 넣게 되는 건 아닐지 걱정임. 구글도 사용자당 연간 광고 수익이 30달러 정도이지만, 광고 없는 구글 프리미엄이 없는 이유는, 광고 수익이 사용자별로 극단적으로 편중되어 있기 때문임. 가장 부유한 사용자가 광고 수익의 대부분을 차지하는데, 그들이 바로 광고 없는 프리미엄에 돈을 쓸 가장 가능성 높은 집단임. 이들을 구독 유저로 빼버릴 경우 엄청난 수익 손실을 만회하려 일종의 터무니 없는 요금을 매겨야 함. ChatGPT도 20~200달러 내는 프리미엄 유저가 광고 수익 창출에서 가장 놓치기 싫은 집단이 될 가능성 있음
  • 이렇게 엄청난 광고 비용이 실제로 판매량 증가로 정당화된다고는 생각 못하겠음. 정말 사람들이 저런 황당한 상품을 광고 보고 실제로 구매한단 말임?
  • OpenAI에 과연 경쟁 방어막이 있는지 의문임. 여기엔 사용자를 꽉 붙잡는 접착성(락인)이 없음. 구글이 이미 보유한 검색, 광고, 비디오, 이메일, 브라우저 등 인프라에 AI를 붙이면 대체 불가능할 이유가 없음. 일반 비전문가는 모델 간 품질 차이도 모를 테니, 결국 마케팅에 따라 숫자가 바뀔 뿐임. 세계적으로 인지도 있고 실제로 요금 내며 신뢰하는 구글 브랜드의 배포력은 어마어마함. 구글은 자본을 직접 써서 미친 듯이 마케팅을 할 수 있음. 크롬처럼 밀어붙이는 데 자금 걱정이 없음. OpenAI는 투자자들의 투자금 회수 압력이 점점 커질 것임. 누가 먼저 자금을 소진할지 내기한다면, 구글을 상대로 베팅하지 않을 것임
  • 답변에 광고가 섞이기 시작하는 순간 더 이상 사용하지 않을 것임. 오픈 모델 수준으로도 충분히 쓸 수 있음. 아직은 ChatGPT가 편할 뿐임. 이게 쉽게 바뀔 수 있음
  • "OpenAI가 일반 소비자의 선택지로 남는 한 괜찮을 것이다"는 의견이 예전 "테슬라가 중국 기술을 앞서 있는 한..."이라는 주장과 똑같아 보임. OpenAI가 이익을 내는 회사가 될 수는 있겠지만, 방어막이나 독점까지 갈 거란 근거는 못 찾겠음

• 사람들은 AI 회사를 과거와 자꾸 비교하는데, 예전 사례로는 예측이 불가능하다는 점이 흥미로움. GPU는 철도나 광섬유가 아님. ChatGPT 같은 LLM 서비스의 비용 구조는 웹과도 완전히 다름. 구축도 비싸지만, 운영도 엄청 비쌈. 메타, 마이크로소프트, 아마존, 구글 같은 대형 회사들은 이 큰 투자가 실패해도 생존이 가능하겠지만, OpenAI, Anthropic 등은 곧 어려운 상황에 놓일 수 있고 Nvidia에 휘둘릴 수 있음

  • 철도나 광케이블 등 인프라와 다르게, 2025년에 최고였던 컴퓨팅 리소스도 2027년이면 별거 아닐 수 있음. 예전 버블 인프라처럼 가치 보존이 안 될 것 같음
  • 투자의 실패만이 아니라, 전세계 시장이 서브프라임 사태처럼 폭락할 확률도 높다고 봄
  • 결국에는 수익이 비용보다 많아야 하는 것임. 스타트업 투자금은 언젠가 소진됨. 결국 들어오는 돈이 나가는 돈보다 적으면 망하는 수밖에 없음
  • "은행에 100달러 빚지면 내 문제지만, 1억 달러 빚지면 그건 은행 문제다"라는 J. Paul Getty 명언이 떠오름. Nvidia가 역설적으로 고객사들의 눈치를 볼 수 있음. 그래서 최근 긴밀한 거래구조가 형성되는 것 같음
  • 비즈니스 구조가 달라도, 사업과 재무의 기본은 늘 같음. 버블에서는 아무리 "이번엔 다르다"는 말을 해도, 현실은 결국 따라옴

• 기사에서 가장 흥미로웠던 숫자는 (주식 보상 부분 빼면): ChatGPT 고객 및 API 수수료 등에서 43억 달러 매출, 67억 달러 R&D, 20억 달러 세일즈 및 마케팅임. 그런데 ChatGPT 광고는 본 적이 별로 없는데, 어디에 돈을 쓰는지 궁금함. 그리고 인퍼런스용 서버 운영비는 어디로 잡히는지도 궁금함. R&D에 포함인지, 아니면 신모델 학습만 해당하고 인퍼런스 서버는 다른 항목인지 헷갈림

  • 무료 사용은 보통 세일즈 & 마케팅 항목에 잡힘. 고객 확보비용으로 보는 것임. 이 비용은 상품 원가가 아니라 운영비로 처리되어 총 마진율에 영향이 없음. R&D의 컴퓨트 비용은 오직 학습/개발용임. 인퍼런스(서비스 운영)는 COGS(매출원가) 항목임. 매출원가 항목이 따로 적시되진 않았지만, 손익계산서로 짐작할 수 있음 (참고로 나는 인퍼런스 회사 운영 중임)
  • 마케팅이 곧 광고는 아님. 물론 일부 전통 광고도 포함될 수 있지만, 대부분은 브랜드 구축이나 파트너십 등 전략적 마케팅, 로비활동에 들어갈 것임. 정부 상대 로비나 대형 이벤트 주관에도 큰 비용이 들어감. 내 경험상 “세일즈&마케팅”에 꽤 큰 비중이 로비와 정부 관계에 쓰였을 것이라 추정함. 효과도 좋았으니 그들 입장에서는 투자 가치가 충분하다 봄
  • 영국에서는 버스정류장에서 ChatGPT 광고를 봤음. 두 사람이 카페에서 기쁘게 대화하는 장면. 한 명이 휴대폰 들고 있고, 오른쪽 위에 투명한 ChatGPT 로고만 큼지막하게 있음. 제품 설명은 전혀 없음. 그냥 함께 있으면 대화가 더 행복해진다는 느낌만 줌
  • 어디서 봤는지 기억은 안 나는데, OpenAI가 학교, 대학, 미국 정부와 협약했다는 보도를 본 것 같음. 이런 큰 거래 성사를 위한 비용이 세일즈&마케팅에 포함될 거라 추정함
  • R&D 멈추면 금세 저렴한 경쟁사 모델이 따라잡음(3~6개월 만에 10배 저렴한 모델 등장 가능). 학습 멈추면 코드 모델도 3~6개월 뒤 기술 부채 쌓이기 시작함

• 30억 달러의 주식 보상이 직원 3,000명에게 돌아간다면, 6개월간 1인당 약 83만 달러임. 전체 매출의 거의 60%가 직원에게 돌아감

  • Meta에서 인재 빼가려고 1억 달러 수준의 보상도 나오니, 1인당 83만 달러는 오히려 적어 보임
  • 이런 식으로 부를 골고루 나누는 게 맞는 것임
  • 주식 보상은 현금이 실제로 빠져나가는 것이 아님. 기존 주주 지분이 희석될 뿐이며, 회사 보유 현금 흐름과는 별개임. 옵션과 관련된 이벤트(매입, 매각 등)에 따라서만 현금 유동이 조금 달라질 수 있음. OpenAI가 직원들의 옵션 세컨더리 세일을 중개해줘도 회사 재정엔 직접 영향이 없음. 투자금 일부를 직접 받는 것이 아니라, 투자자와 직원 간 거래임. 도의적으로는 놓치는 자금이 될 수는 있어도, 회사가 보유한 현금을 쓰는 구조는 아님
  • 주식 보상을 매출의 60%라고 말하는 건 오해임. 실제로는 비용 총계(약 121억 달러) 중 주식이 25억 달러 정도라서, 전체 비용의 21% 정도만 차지함. R&D만 해도 매출의 1.5배 이상임

• 재무 상황이 꽤 답답해보임. 신기술 기업이 초반에는 적자를 내는 게 당연하지만, 손실 구조가 쉽게 확장할 수 있는 형태가 아니어서 회사가 커질수록 더 어려워질 수 있음. 뭔가 근본적으로 빨리 달라지지 않는 한 상황이 급격히 안 좋아질 수 있음

  • 광고 혹은 추천 수수료가 해답일 수 있음. 예를 들어, 영국에서 생명보험 브로커나 모기지 브로커 수수료가 1,000파운드 정도 되는데, ChatGPT가 더 나은 딜을 제시할 수 있다면 이런 수수료를 대신 가져가도 좋겠음
  • ChatGPT 운영 모델을 그대로 두고, 하드웨어가 시간이 가면서 발전하게 두면, 비용은 자연히 거의 0에 수렴할 것임. 99%의 유저는 변화도 모를 것임
  • 버블이 언제 터지는지만 정확히 알았다면 이미 관련 기업들을 공매도했을 것임
  • OpenAI와 ChatGPT에 가장 뚜렷한 해결책은 광고임. 사실상 피할 수 없는 길임. ChatGPT에 대형, 초수익 광고 네트워크를 붙여야만 미래가 있음. 지금 이 타이밍에 이미 광고를 도입하지 않은 게 오히려 “바보짓”임. 광고 모델은 이미 충분히 잘 검증되고 이해된 산업임. Meta가 2,000억 달러짜리 광고 사업을 만들었듯, ChatGPT도 연 200억 달러 이상 시스템을 만들 수 있음. 돈 더 모으고 싶어하는 태도만으론 오래 버틸 수 없음. 2026~2027년쯤 AI 거품이 꺼지기 전에 신속히 프로필을 광고로 전환해야만 가치 방어 가능
  • 새로운 하드웨어가 등장하면 인퍼런스와 학습 비용을 크게 낮출 수 있어 이 문제를 자연히 해결함

• 수익(income)은 매출에서 비용 등을 뺀 값임. 손익계산상 수익과 손실이 동시에 있는 제목(headline)은 잘못된 것임. 실제로는 43억 달러 매출임

  • 빚을 진 사람이라면 누구나 알지만, 동시에 수입과 손실이 존재할 수 있음. income은 그냥 revenue임

• 인터넷을 1990년 Prodigy 시절부터 써 온 입장에서 OpenAI의 시작이 역대급임. 1998년 Google이 비수익 무료 검색을 Yahoo에 제공하던 시절보다도 대단함. Plus가 나왔을 때부터 매달 20달러씩 결제 중임. 이대로면 OpenAI는 충분히 잘 나갈 것임

• 그들은 걱정하지도 않을 것임. 최악의 경우 그냥 상장(IPO)해서 시장에 넘기겠지. LLM의 수익화는 이제 시작단계임. OpenAI의 가장 뻔한 경로는 검색 분야에서 구글과 경쟁하는 것임(Perplexity가 자기 정체성을 검색 경쟁자로 정의한 것과 마찬가지). 이런 회사들은 모두 수직적으로 확장해 점점 종합 플랫폼이 될 것임

  • 구글과 검색에서 경쟁하려 하는 건 엄청난 도전임. 구글은 독점적 영향력이 커서 이메일, 브라우저, 유튜브 등에서 자사 서비스 우위를 강제로 쓸 수 있음. 심지어 광고 단가를 5분의 1로 내려도 회사 수익이 남을 수 있음. 결국 ChatGPT에 광고를 넣어도, 구글 검색 광고와 1/5 가격으로 경쟁해야 하면 수익성이 나올지 의문임

• 135억 달러 순손실은 심각한 게 아님. 대부분은 회계상 손실임. 실제 현금 소진은 2025년 상반기에 25억 달러임. 대략 175억 달러 보유(최신 펀딩 기준)하고 있어서, 지금 속도대로라면 약 3.5년은 버팀

  • 감가상각비(Deprecation, 내구성 자산 비용)는 인프라가 커질수록 악화됨

• 머신러닝 본질이 결국 손실 최소화 아니었는지 생각이 듦