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오픈AI, 2030년까지 최소 2,070억 달러 조달 필요 — HSBC 추정

 (ft.com)
1P by GN⁺ 11시간전 | ★ favorite | 댓글 1개
  • Microsoft·Amazon과 체결한 초대형 클라우드 임대 계약을 반영한 HSBC 모델에서 OpenAI가 2030년까지 적자를 이어가며 운영하려면 최소 2,070억달러 추가 자금 조달이 필요한 구조로 계산됨
  • OpenAI는 Microsoft 2,500억달러·Amazon 380억달러 등으로 총 1.8조달러 규모의 클라우드 임대 계약을 맺었고, 계약 전력은 36GW에 달해 연간 데이터센터 임대료만 6,200억달러 수준까지 치솟는 시나리오임
  • HSBC는 사용자 수가 2030년 30억명(중국 제외 성인 44% 수준)까지 S-커브로 성장하고, 그중 10%가 유료 가입하며 LLM이 디지털 광고 시장의 2%를 차지하는 가정 아래 2030년 매출 2,135.9억달러까지 늘어나는 고성장 경로를 제시함
  • 동시에 2030년까지 클라우드 임대 누적 비용 7,920억달러, 2033년 1.4조달러에 이르는 막대한 컴퓨팅 비용 탓에, 누적 자유현금흐름·Nvidia 투자·미사용 대출·보유 유동성을 모두 합쳐도 2,070억달러 자금 공백이 남는 것으로 추정됨
  • HSBC는 AI가 전 산업의 생산성을 끌어올릴 것이라는 강한 낙관론을 유지하면서도, 이 거대한 CAPEX를 소화하려면 OpenAI가 추가 자금 조달·데이터센터 계약 조정 등 고통스러운 선택지를 마주할 수 있는 구조임을 드러냄

초대형 클라우드 계약과 “돈 구덩이” 구조

  • OpenAI를 “웹사이트가 얹힌 거대한 돈 구덩이” 로 비유하며, 비상장사 특성상 그 구덩이의 깊이는 추정치에 의존하는 상황임

    • HSBC 미국 소프트웨어·서비스 팀이 최근 OpenAI 재무 모델을 업데이트함
    • 핵심 변화는 Microsoft·Amazon과의 신규 클라우드 임대 계약 반영임

  • Microsoft와는 2,500억달러 규모의 클라우드 컴퓨트 임대 계약, Amazon과는 380억달러 규모의 계약을 각각 체결한 것으로 반영됨

    • 두 계약으로 OpenAI의 추가 컴퓨트 요구량 4GW가 더해져 총 계약 전력은 36GW 수준임
    • 전체 계약 가치는 최대 1.8조달러로 추산됨

  • 이 가정하에 OpenAI는 연간 약 6,200억달러에 달하는 데이터센터 임대료를 향해 가는 궤적에 놓여 있음

    • 다만 이 계약 전력의 약 3분의 1만 2030년 말까지 실제 가동될 것으로 전제함
    • 클라우드 비용 일부는 매출원가(COGS), 일부는 R&D 비용으로 나뉘어 반영되는 구조임

사용자·매출 가정: 30억명 이용자와 구독·광고 수익

  • HSBC는 먼저 OpenAI의 매출을 추정하기 위해 사용자 수 S-커브 모델을 구축함

    • 2030년에 사용자 수가 30억명에 도달해 중국을 제외한 세계 성인 인구의 44% 에 해당하는 수준으로 설정됨
    • 기준점으로 지난달 약 8억명 수준의 추정 사용자 수를 사용함

  • 매출 구성은 구독과 광고, 향후 에이전트형 AI·새로운 디바이스 등을 포함하는 구조임

    • 단기적으로는 주로 기존 사용자에게 유료 구독 전환을 설득하는 모델에 의존하는 상태로 전제함
    • 장기적으로는 광고·agentic AI·Jony Ive와의 새로운 프로젝트 등이 매출원으로 더해질 수 있는 여지가 포함됨

  • LLM 구독은 Microsoft 365만큼 보편적이고 유용한 서비스가 될 것이라는 전제가 깔려 있음

    • 2030년에는 OpenAI 사용자 중 10%가 유료 고객이 된다고 가정함
    • 현재는 약 5% 수준의 유료 비율이 추정치로 사용됨

  • LLM 기업이 전 세계 디지털 광고 시장 매출의 2%를 확보한다는 가정도 추가됨

    • 현재는 디지털 광고에서 LLM 기업의 매출 비중이 거의 0에 가까운 수준으로 표현됨
    • 이 가정이 실현될 경우, 검색·광고에서 LLM 기반 서비스 매출이 의미 있는 축으로 부상하는 구조임

  • 이 모든 가정을 합산할 때, OpenAI의 매출은 “폭발적인 성장(gangbusters)” 곡선을 그림

    • 2025년 125억달러, 2026년 349.8억달러, 2027년 679.9억달러
    • 2028년 1,068.9억달러, 2029년 1,537.9억달러, 2030년 2,135.9억달러로 제시됨

소비자·엔터프라이즈 AI 시장 점유율 가정

  • 2030년 소비자용 AI 전체 매출은 1,290억달러로 가정됨

    • 이 중 870억달러는 검색, 240억달러는 광고에서 발생하는 것으로 설정됨
    • 나머지 부분은 기타 소비자용 AI 서비스 매출로 구성됨

  • 이 시장에서 OpenAI의 소비자 점유율은 현재 약 71%에서 2030년 56%로 하락하는 시나리오임

    • Anthropic과 xAI는 각각 한 자릿수 점유율을 부여받음
    • 나머지 22%는 “others” 라는 미지의 경쟁자 그룹에 배분됨
    • Google은 소비자 AI 시장 점유율 가정에서 사실상 제외되어 있음

  • 엔터프라이즈 AI 시장 매출은 2030년에 3,860억달러 수준으로 설정됨

    • OpenAI의 엔터프라이즈 점유율은 현재 약 50%에서 37%로 감소하는 전제가 사용됨
    • 다른 플레이어들은 현재와 크게 다르지 않은 점유율을 유지하는 것으로 가정됨
    • 시장 전체는 크지만 경쟁사 유입·다양화로 OpenAI 점유율이 다소 희석되는 그림임

비용 구조와 장기 적자: 사용자 보조 모델 지속

  • 매출이 가파르게 성장함에도, 비용도 같은 속도로 올라가는 구조가 HSBC 모델에서 드러남

    • 차트에서는 매출과 함께 Microsoft 레브쉐어, COGS, R&D, SG&A 비용이 함께 전개됨
    • Microsoft 레브쉐어는 매출의 20% 수준 비현금(non-cash) 항목으로 가정됨

  • 2025~2030년 전체 기간 동안 OpenAI는 사용자를 적극적으로 보조하는 구조에서 벗어나지 못하는 것으로 묘사됨

    • 2030년에도 영업손실이 -177.2억달러 수준인 시나리오가 제시됨
    • 즉, 매출 규모는 빅테크급이지만 손익 기준으로는 여전히 대규모 적자 상태라는 구조임

  • 이러한 상황에서 새로운 자금 조달은 곧 데이터센터 소유주에게 전달되는 자금으로 표현됨

    • 추가 펀딩이 곧 클라우드·데이터센터 임대 비용을 메우는 역할을 한다는 점이 강조됨
    • 실질적으로 “현금은 데이터센터로, 모델은 계속 적자” 라는 악순환에 가까운 모양새임

클라우드 임대 누적 비용과 2,070억달러 자금 공백

  • HSBC 모델은 현 시점부터 2030년까지의 클라우드 임대 누적 비용을 7,920억달러로 추정함

    • 2033년까지 기간을 확장하면 이 숫자는 1.4조달러에 이르는 것으로 계산됨
    • 이는 OpenAI의 8년 장기 가이던스와 대체로 일치하는 궤적으로 설명됨

  • 같은 기간 OpenAI의 누적 자유현금흐름(FCCF) 은 2,820억달러 수준으로 추정됨

    • 여기에 Nvidia의 약속된 현금 투입 및 AMD 지분 처분으로 260억달러가 더해짐
    • 또한 미사용 부채·지분 조달 능력 240억달러와 2025년 중반 기준 보유 유동성 175억달러가 포함됨

  • 이 모든 자금원을 합쳐도 클라우드 임대 누적 비용에 못 미치는 2,070억달러의 공백이 남는다는 결론임

    • HSBC는 여기에 100억달러 수준의 추가 현금 버퍼를 더해 안전 마진을 고려함
    • 결과적으로 OpenAI는 2030년까지 최소 2,070억달러 이상의 신규 자본 조달이 필요하다는 헤드라인 수치가 도출됨

민감도 분석: 사용자·구독 비율·컴퓨팅 단가 변화

  • HSBC는 이 추정치가 다소 보수적일 수도 있다고 언급하며, 몇 가지 민감도 분석 수치를 제시함

    • OpenAI가 추가로 5억명의 사용자를 확보할 때마다 현재부터 2030년까지 누적 매출이 약 360억달러 증가하는 구조로 계산됨
    • 유료 구독 전환율을 20% 수준까지 끌어올릴 경우 동일 기간 추가 매출 1,940억달러가 가능하다는 수치도 제시됨

  • LLM 사용량과 컴퓨팅 비용에 대한 가정도 다양한 방향으로 플렉스 가능한 변수로 설정됨

    • 컴퓨팅 단가 하락·효율 개선이 현실화될 경우, 필요 자본 규모는 줄어들 수 있는 여지가 있음
    • 반대로, AI 활용이 더 급격히 증가하면 비용도 함께 치솟는 양면성을 가진 구조임

  • 흥미롭게도, AGI(인공지능 일반지능)를 실현하는 경우에 대한 시나리오는 모델에 포함되지 않음

    • AGI 실현이 매출·비용·가치 평가에 미칠 영향은 “모델 바깥” 변수로 남겨둔 상태임
    • 따라서 모델은 어디까지나 현실적인 LLM 비즈니스 확장선에 한정된 추정임

성장 둔화 시 선택지: 데이터센터 계약 조정 가능성

  • 만약 매출 성장률이 예상치를 넘어서지 못하고 투자자들이 신중해지는 상황이 오면, OpenAI는 어려운 선택에 직면할 수 있음

    • Oracle 사례 등으로 부채 시장이 이미 긴장 상태라는 언급이 등장함
    • Microsoft의 OpenAI 지원 스탠스도 최근 들어 다소 오락가락(flip-flop) 하는 모습으로 그려짐
    • 이 상황에서 2대 주주가 SoftBank라는 점도 함께 언급됨

  • HSBC가 제시하는 “최선의 최악 옵션(best worst option)” 은 일부 데이터센터 커밋을 정리하는 시나리오임

    • 통상 4~5년 기간의 계약 만기 이전·이후에 데이터를 센터 커밋을 축소·포기하는 방안이 거론됨
    • AI LLM·클라우드·칩 기업들 간 얽힌 관계를 고려할 때, 대형 플레이어들 간에는 일정 수준의 유연성이 존재할 수 있다는 분석임

  • 보고서 인용에 따르면 “유동성 위기보다는 일부 용량 축소가 항상 더 나은 선택” 이라는 인식이 공유될 가능성이 있음

    • 특히 네오 클라우드(신흥 클라우드 업체) 보다는 기존 대형 사업자들이 유연하게 대응할 여지가 더 크다고 봄
    • 결과적으로, OpenAI의 자금 사정 악화 시 클라우드 커밋 조정이 구조적 리스크 완화 수단이 될 수 있는 그림임

HSBC의 강한 AI 낙관론과 CAPEX 정당화

  • 위와 같은 보수적·위험한 숫자에도 불구하고, HSBC 팀은 AI 자체에 대해 매우 강한 낙관론을 유지함

    • AI가 모든 생산 프로세스·모든 산업 vertical에 침투할 것으로 전망함
    • 그 결과 전 세계 생산성에 의미 있는 상승 효과를 줄 수 있다고 평가함

  • 일부 AI 자산은 과대평가·과소평가가 혼재해 있지만, 궁극적으로는 생산성 주도형 경제 성장률이 몇 bp만 올라가도 현재 논쟁이 되는 CAPEX는 충분히 정당화될 수 있다는 시각임

    • 세계 GDP 110조달러 이상 규모에서 몇 bp의 성장률 상승만으로도 숫자가 거대한 효과를 낳는 구조임
    • 이 관점에서 보면, OpenAI를 2030년까지 버티게 하기 위한 2,070억달러는 생각보다 작은 숫자일 수 있다는 암시가 담겨 있음

  • 요약하면 HSBC는 단기적으로는 막대한 적자와 자본 조달 리스크, 장기적으로는 AI가 만들어낼 거시 생산성 효과 사이의 긴장 관계를 동시에 보여줌

    • OpenAI 사례는 AI 인프라 기업이 얼마나 큰 규모의 자본과 컴퓨팅을 선투자해야 하는지를 극단적으로 드러내는 사례임
    • 동시에, 이 규모의 베팅이 장기적으로 세계 경제 전체를 얼마나 움직일 수 있는지에 대한 실험이기도 한 구조임
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GN⁺ 11시간전  [-]
Hacker News 의견

  • 기사 원문 (archive.ph)

  • OpenAI가 미래 핵심 수익원으로 언급한 고마진 사업 영역에서 실제로 가치를 확보하기 어려울 것 같음
    예를 들어, 제약사들이 신약 개발의 수익을 OpenAI와 나눌 이유가 없고, 광고·미디어 생성 시장에서는 이미 Google, Meta, Amazon이 광고주 관계를 장악하고 있음
    또한 OpenAI는 Google의 Chrome, Microsoft의 Office, Apple의 OS처럼 플랫폼 기반이 없어 에이전트형 서비스 확장이 어려움
    그나마 소매 유통 분야에서 Etsy 같은 파트너십을 맺은 건 가능성이 있지만, 결국 Amazon과 경쟁해야 하는 구조임

    • 언젠가 이런 패턴이 생길 것 같음 — “ChatGPT, 기계식 키보드 하나 사줘” → GPT 내에서 상위 노출된 판매업체가 광고비를 지불하는 구조
      즉, 광고 비즈니스의 중심이 Google 해킹에서 GPT 해킹으로 이동하는 흐름이 생길 것 같음
    • Google, Meta, Amazon이 광고주와 관계를 맺은 이유는 거대한 사용자 기반과 정교한 타게팅 도구 덕분임
      하지만 ChatGPT도 이미 개인 사용자층이 두텁고, Copilot 등으로 직장 내 활용도 늘고 있음
      OpenAI가 광고 도구를 내놓는다면 광고주들이 몰릴 가능성이 큼
      게다가 Google은 기술은 뛰어나지만 제품화는 약한 반면, OpenAI는 제품 완성도 면에서 우위를 가질 수 있음
    • “제약사가 왜 지능 레이어에 수익을 나눠주겠냐”는 말에, 사실 그들은 AI 모델 사용료를 어차피 지불해야 함
      DeepMind의 명성이 중요하지 않음. 현재 AI 자원은 여전히 희소하고, 수요 대비 공급이 부족함
      여러 기업이 이 격차에서 수익을 낼 수 있으며, 수요를 이익으로 전환하는 기업이 결국 승자가 될 것임
    • “OpenAI는 빌드할 플랫폼이 없다”는 말에 동의함
      G Suite나 MS Office 대체재를 ChatGPT 웹·모바일과 통합해 만든다면 가능성이 있지만, 엄청난 엔지니어링 노력이 필요함
    • Nvidia가 가치사슬의 한 조각일 뿐인데 시가총액이 그렇게 높은 게 여전히 놀라움
      CUDA로 인한 락인 효과 덕분이긴 하지만, 시장의 인식이 점점 바뀌고 있음

  • 기사에서는 ChatGPT 중심으로 다뤘지만, 실제로 수익의 핵심이 ChatGPT일지는 불분명함
    LLM 기업이 디지털 광고 시장의 2%를 차지할 거라는 추정은 너무 낮게 느껴짐
    검색광고가 전체 디지털 광고의 40%를 차지하는 걸 감안하면, LLM 기반 광고는 검색광고보다 더 강력한 의도 기반 광고가 될 수 있음
    다만 이런 추정치에는 큰 오차 범위가 있을 것 같음

    • OpenAI의 가장 큰 문제는 AGI에 올인했다는 점임
      만약 AGI가 불가능하거나 10년 내 실현되지 않는다면, OpenAI는 방어막 없는 모델 판매업체로 전락할 위험이 있음
      반면 Google은 기존 제품군에 AI를 통합해도 충분히 생존 가능함
    • LLM이 디지털 광고 시장의 2%만 차지한다는 건 과소평가라고 생각함
      사람들은 이미 AI에게 개인적 신뢰를 주고 있고, 추천을 친구처럼 받아들이는 단계로 가고 있음
      이는 마케팅의 성배(Holy Grail) 같은 기회임
      예를 들어, Claude가 책을 추천할 때 Amazon 링크를 붙이지 않는 이유는 신뢰를 쌓기 위해서일 것임
      언젠가 AI가 직접 추천하고 판매까지 이어지는 구조가 될 것임
      사용자는 모르는 사이에 AI가 스폰서 기반 추천을 할 수도 있음
    • LLM 기업이 광고 시장의 2%를 차지한다는 추정은 너무 낮거나 너무 높음
      OpenAI가 아직 광고팀이나 광고 제품을 준비 중이라는 신호가 없기 때문임
    • Google이 등장하기 전에는 온라인 검색 광고 시장이 거의 없었음
      하지만 지금은 Google이 전 세계 광고비의 절반 이상을 차지함
      OpenAI가 새로운 검색·발견 채널이 된다면 2%는 너무 낮은 수치임
    • 검색 기반 광고 시장이 붕괴되고, 챗봇 내 추천형 광고가 새로운 수익원이 될 가능성도 있음
      예를 들어 ChatGPT에서 Walmart 쇼핑을 바로 진행하는 기능이 곧 나올 수도 있음

  • Meta가 35억 명의 사용자를 보유하고 2025년 약 2,000억 달러의 광고 매출을 예상하는데, ChatGPT가 10억 명이라면 2030년에는 20억 명까지 성장 가능함
    ChatGPT는 사용자 데이터의 질이 Meta보다 훨씬 높고, 개인 맞춤형 광고 프로필을 만들 수 있음
    또한 대화형으로 스폰서 제품을 학습하는 새로운 광고 플랫폼을 만들 수 있음
    ChatGPT의 브랜드 파워도 과소평가되고 있음
    Sora 앱이나 TikTok 인수 같은 확장 전략도 고려할 만함

    • 하지만 광고 시장은 이미 성장 정체된 고착 시장임
      Google과 Meta가 전체 GDP의 1.5%를 차지하며, OpenAI가 이들과 경쟁하려면 광고 효율, 자본력, 하드웨어 투자 등에서 모두 증명해야 함
    • Meta는 WhatsApp, Instagram, Facebook 같은 소셜 플랫폼을 기반으로 함
      ChatGPT는 그런 구조가 아니므로 단순 비교는 무리임
    • Meta는 사용자가 오래 머무는 구조지만, Google은 빠르게 답을 주고 떠남
      ChatGPT는 어느 쪽에 더 가까운지에 따라 광고 가치가 달라질 것임
    • 사람들은 AI 생성 콘텐츠를 싫어함
      Instagram 릴스 댓글만 봐도 반감이 크고, Sora 영상도 플랫폼을 가리지 않고 떠돌기 때문에 독점적 가치가 약함
    • Gemini는 Google Docs나 Search에 이미 통합되어 있음
      앱 설치 여부만으로 사용자 기반을 판단하기는 어려움

  • AI 산업의 규모가 실제 경제 대비 과도하게 부풀려져 있음
    미국 광고 시장이 3,900억 달러인데, 의료는 4.3조 달러, 상업은행은 1.5조 달러 규모임
    그런데도 AI 관련 주식이 전체 시장의 1/3을 차지하는 건 비정상적임
    실질적 가치보다 투기적 자본이 과열된 상태임

    • 상장되지 않은 기업이 많고, 기술주는 본질적으로 성장 기대감으로 평가받음
      주가는 현재 수익이 아니라 미래 현금흐름에 대한 투자 심리를 반영함
      또한 “AI”라는 용어가 LLM만을 의미하는 것처럼 쓰이지만, 실제로는 오래전부터 다양한 산업에 쓰여왔음
      설령 내일 LLM이 사라져도 세상은 이전 수준으로 돌아갈 뿐, 붕괴하지는 않음
    • 자유현금흐름 기준으로 비교해야 함
    • AI 시장은 결국 미래에 대체될 일자리의 총합임
      월 20달러 구독료는 그 규모에 비하면 미미함
    • 주식시장은 경제 그 자체가 아님
      Nvidia의 높은 마진 구조를 감안하면 실제 경제 부담은 줄어듦
      다만 부채 기반 투자로 은행 시스템에 전이될 위험은 있음
      트럭 운전사 임금만 해도 연 2천억 달러 수준인데, 이런 산업 자동화가 진짜 경제적 파급력을 가질 것임
    • “세상 문제부터 해결하라”고 외치던 사람들이 AI 과열에는 조용한 게 아이러니함

  • OpenAI의 수익원은 단순한 ChatGPT 구독을 넘어 이미지·영상 생성과 에이전트형 도구로 확장될 것임
    광고·뉴스·미디어 산업이 AI 콘텐츠의 주요 소비자가 될 것이고, API 기반의 B2B 수익 모델도 커질 것임
    OpenAI가 모든 시장을 독점하지는 못하겠지만, 출발점과 신뢰도는 강함

    • 문제는 사람들이 자동화된 콘텐츠에 실제로 돈을 낼지임
      현재는 무료라서 쓰지만, 수백억 달러 규모로 유료화될지는 의문임
      오히려 로보틱스 전환이 더 실질적 가치가 있을 수 있음
    • 이미 AI 광고는 현실임
      뉴욕 시장 후보가 AI 영상 캠페인을 했고, 부동산 광고의 절반이 AI 리모델링 이미지임
      인쇄 광고의 4분의 1도 AI 생성물임
    • OpenAI 독점 구조는 불가능함
      오픈소스 모델들이 빠르게 발전 중이고, 비용 효율성이 높은 쪽이 시장을 차지할 것임
      Git이 BitKeeper를 대체한 것처럼, LLM 시장도 다극화 구조로 갈 것임
    • 콘텐츠 판매는 가격 설정이 어렵고, 공급이 늘수록 가치가 떨어짐
      기술이 규모의 경제를 달성하지 못하면 수익화가 힘듦
    • 이런 사용 사례들은 결국 상품화된 경쟁 영역임
      Google, Meta, Anthropic 모두 비슷한 품질의 제품을 내고 있고, 가격 경쟁이 심화되고 있음

  • LLM이 디지털 광고 시장의 2%를 차지하는 것도 결코 쉬운 목표가 아님
    Google도 검색 지배 이후 광고 생태계를 구축하려면 Urchin, DoubleClick, YouTube 등 여러 회사를 인수해야 했음

  • 2024년 미국 전체 벤처캐피털 투자액(2,150억 달러) 과 비슷한 규모의 자금이 LLM 시장에 투입되고 있음
    출처: NVCA 2025 Yearbook

  • LLM 접근권이 언젠가 Bloomberg Terminal처럼 고가 구독형이 될 수도 있을 것 같음
    트레이더들이 Excel은 거의 무료로 쓰지만 Bloomberg에는 연 2만 달러를 지불하는 것처럼, AI 접근도 전문가용 프리미엄 모델로 갈 가능성이 있음

    • Bloomberg는 원래부터 비쌌기 때문에 시장이 받아들였지만, LLM은 지금 무료에 익숙해져 있어서 가격 인상 저항이 클 것임
    • 비슷한 구조가 로봇 시장에서 나타날 수도 있음
      요리·청소·대화가 가능한 로봇을 개인이 사거나, 시간 단위로 렌털하는 형태로 발전할 수 있음
    • 연 2만 달러가 가능하려면 경쟁사 대비 압도적 우위가 있어야 함
      아니면 자원 제약으로 인해 가격이 오르겠지만, 그건 마진이 아니라 비용 상승임
    • 개인용 LLM은 무료화되고, 기업용·정부용 고급 모델은 고가 혹은 규제 대상이 될 가능성이 있음
    • 과거 2만 달러짜리 Bloomberg 단말은 300bps 모뎀을 썼는데, 지금은 무료 LLM이 훨씬 빠름
      실시간 데이터만 추가되면 오픈소스 조합으로 대체도 가능함

  • TechCrunch에 따르면 Anthropic은 2028년 흑자 전환을 예상하지만, OpenAI는 2026년에 140억 달러의 현금 소진을 기록할 것으로 보임

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