[Hacker News 요약] 저가 AI의 부상, OpenAI와 Anthropic의 IPO 계획에 위협
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설명
최근 인공지능 시장에서 저렴하면서도 강력한 성능을 가진 AI 모델들이 빠르게 부상하며, OpenAI와 Anthropic 같은 선두 기업들의 프리미엄 전략에 도전하고 있습니다. 특히 중국 AI 연구소들이 비용 효율성에서 압도적인 우위를 보이며 엔터프라이즈 시장의 판도를 바꾸고 있습니다. 이는 수천억 달러 규모로 예상되는 이들 기업의 기업공개(IPO) 가치 평가에 심각한 영향을 미칠 수 있다는 분석이 제기됩니다. 기업들은 치솟는 AI 비용에 대한 부담을 느끼며, 더 저렴한 대안을 적극적으로 모색하고 있습니다.
### 배경 설명
현재 AI 산업은 대규모 언어 모델(LLM)을 중심으로 급격한 성장을 이루고 있으며, OpenAI의 GPT 시리즈와 Anthropic의 Claude는 이 분야의 선두 주자로 자리매김했습니다. 이들 기업은 최첨단 기술과 성능을 바탕으로 높은 가격 정책을 유지하며, 기업 고객들에게 프리미엄 서비스를 제공해왔습니다. 이러한 프리미엄 전략은 이들의 예상 IPO 가치를 각각 8천억 달러 이상으로 끌어올리는 핵심 동력이었습니다. 하지만 이러한 높은 가치 평가는 경쟁자들이 쉽게 따라잡지 못하고, 기업 고객들이 대안이 없어 프리미엄을 계속 지불할 것이라는 전제에 기반하고 있습니다.
최근 메타, 쇼피파이, 스포티파이 등 주요 기업들이 AI 및 추론 비용 증가로 마진 압박을 받고 있다고 보고하면서, AI 비용 문제가 수면 위로 떠올랐습니다. 이는 단순히 기술적 우위만으로는 시장을 독점하기 어렵다는 신호로 해석됩니다. 특히 중국 AI 연구소들은 서방의 칩 수출 규제 속에서도 효율적인 모델 최적화 전략을 통해 미국 모델과 유사한 성능을 훨씬 저렴한 비용으로 제공하며 강력한 경쟁자로 부상했습니다. 이러한 변화는 AI 시장의 근본적인 가격 구조와 경쟁 구도를 재편하고 있으며, 선두 기업들의 IPO 전략에 중대한 변수로 작용하고 있습니다.
### 치솟는 AI 비용과 기업의 부담
최근 실적 발표에서 메타, 쇼피파이, 스포티파이, 핀터레스트 등 여러 기업들이 AI 및 추론 비용 증가가 마진에 부정적인 영향을 미치고 있다고 밝혔습니다. 쇼피파이는 규모의 경제 효과가 LLM 비용 증가로 인해 부분적으로 상쇄되었다고 언급했습니다. 클라우드 비용 관리 기업 CloudZero의 조사에 따르면, 2025년 기업의 45%가 월 10만 달러 이상을 AI에 지출하고 있으며, 이는 전년 대비 두 배 이상 증가한 수치입니다. 이러한 비용 증가는 기업들이 AI 도입의 다음 단계로 넘어가면서 비용 효율성을 최우선 과제로 삼게 만들고 있습니다.
### 저가 AI 모델의 성능과 시장 침투
인공지능 벤치마킹 기업 Artificial Analysis에 따르면, Anthropic의 Claude는 $4,811, OpenAI의 ChatGPT는 $3,357인 반면, 중국의 DeepSeek은 $1,071, Kimi는 $948, Zhipu의 GLM은 $544로, Claude는 가장 저렴한 중국 대안보다 거의 9배나 비쌉니다. 그럼에도 불구하고 DeepSeek은 코딩, 에이전트, 지식 벤치마크에서 OpenAI, Anthropic, Google의 최신 모델과 동등하거나 거의 근접한 성능을 보여주고 있습니다. Google조차도 I/O 컨퍼런스에서 더 저렴한 Gemini 3.5 Flash 모델을 발표하며 기업들이 연간 토큰 예산을 소진하고 있음을 인정했습니다. OpenRouter와 같은 AI 모델 마켓플레이스에서 중국 모델의 사용량은 2024년 1%에서 2025년 5월 60% 이상으로 급증했습니다.
### 기업의 AI 도입 전략 변화: '어드바이저 모델'의 부상
Databricks CEO Ali Ghodsi는 기업들이 '어드바이저 모델(advisor model)' 전략을 채택하고 있다고 설명합니다. 이는 저렴한 오픈소스 모델이 대부분의 작업을 처리하고, 해결하기 어려운 작업에 직면했을 때만 OpenAI나 Anthropic과 같은 최첨단 모델을 호출하는 방식입니다. 이 방법을 통해 기업들은 비용을 크게 절감할 수 있습니다. Figma CEO Dylan Field도 기업들이 AI 도입의 세 번째 단계, 즉 '모두가 너무 많이 지출하고 있다'는 인식에 도달하여 비용 절감에 나서고 있다고 언급했습니다. Figma는 고객의 토큰 소비를 20~30% 줄이는 기능을 판매하고 있습니다.
### 미국과 중국 AI 개발 전략의 차이 및 신뢰 문제
미국 AI 연구소들은 엔비디아의 고가 칩과 막대한 자본 투자를 통해 대규모 모델을 훈련하는 반면, 중국 연구소들은 칩 수출 규제 속에서 적은 컴퓨팅 자원으로 경쟁력 있는 모델을 효율적으로 훈련하는 전략을 취하고 있습니다. Cohere CEO Aidan Gomez는 은행, 국방 기관 등 규제 산업 고객들은 가격과 무관하게 중국 모델을 사용하지 않을 것이라며 '신뢰'가 미국 모델의 방어선이라고 주장합니다. 그러나 이는 전체 엔터프라이즈 시장의 일부에 불과하며, 규제가 덜한 분야에서는 가격 프리미엄을 정당화하기 어렵습니다. 엔비디아는 자체 AI 시스템을 무료로 제공하며 오픈소스 대안을 제시하고 있으며, Reflection AI는 미국 기업을 위한 국내 오픈소스 모델 개발에 주력하고 있습니다.
### 시장 변화에 대한 상반된 시각과 향후 과제
Anthropic은 정책 보고서에서 미국 모델이 중국 모델보다 '몇 달 앞서 있을 뿐'이며, 중국이 '비용 면에서 글로벌 채택을 주도하고 있다'고 경고했습니다. 반면 OpenAI는 GPT-5.5와 같은 새로운 프론티어 모델 출시가 API 및 제품 사용량 급증을 이끌었으며, 엔터프라이즈 수요가 '수직적인 벽'처럼 성장하고 있다고 주장합니다. OpenAI 관계자는 오픈소스가 낮은 중요도의 작업에 사용될 뿐 핵심 비즈니스를 잠식하지 않는다고 보며, 가격 압박이 주요 우려 사항이 아니라고 말합니다. 그러나 익명의 한 엔터프라이즈 AI CEO는 이러한 성장세가 '어드바이저 모델'과 같은 비용 절감 기술이 없었다면 훨씬 더 빨랐을 것이라고 반박하며, 프리미엄 모델의 가치 평가에 대한 의문을 제기합니다.
### 가치와 인사이트
이러한 시장 변화는 AI 기술의 '프리미엄' 가치가 빠르게 '상품화'되고 있음을 시사합니다. 과거에는 최고의 성능을 제공하는 모델에 기꺼이 높은 비용을 지불했지만, 이제는 '충분히 좋은' 성능을 훨씬 저렴한 비용으로 얻을 수 있는 대안이 많아졌습니다. 이는 기업들이 AI 도입 전략을 재고하게 만들며, 단순히 최첨단 모델을 사용하는 것을 넘어 비용 효율성과 특정 워크로드에 최적화된 모델을 선택하는 방향으로 전환하고 있음을 의미합니다. 특히 '어드바이저 모델'과 같은 하이브리드 접근 방식은 기업들이 비용을 통제하면서도 필요한 경우 최상위 모델의 역량을 활용할 수 있게 하여, AI 활용의 실질적인 장벽을 낮추는 데 기여할 것입니다. 이는 AI 시장의 경쟁 구도를 더욱 심화시키고, 기술력뿐만 아니라 가격 경쟁력과 효율성이 중요한 성공 요인이 될 것임을 보여줍니다.
### 향후 전망
향후 AI 시장은 더욱 치열한 가격 경쟁과 함께 모델의 다양화 및 특화가 가속화될 것으로 예상됩니다. OpenAI와 Anthropic은 높은 IPO 가치를 정당화하기 위해 프리미엄 모델의 독점적인 가치를 지속적으로 입증해야 하는 압박에 직면할 것입니다. 이는 그들이 더 저렴한 버전의 모델을 출시하거나, 특정 산업 분야에 특화된 고부가가치 솔루션 개발에 집중하는 방향으로 전략을 수정할 수 있음을 의미합니다. 오픈소스 AI 커뮤니티는 저가 모델의 성능 향상과 함께 더욱 활성화될 것이며, 이는 엔터프라이즈 시장에서 오픈소스 모델의 채택률을 더욱 높일 것입니다. 또한, 국가 안보 및 데이터 주권 문제는 특정 산업군에서 미국 또는 서방 모델에 대한 선호를 유지하게 하겠지만, 전반적인 시장의 흐름을 막기는 어려울 것입니다. 결국 AI 기술은 점차 보편화되고, 기업들은 비용 효율성과 신뢰성 사이에서 최적의 균형점을 찾아 나갈 것입니다.
📝 원문 및 참고
- Source: Hacker News
- 토론(HN): [news.ycombinator.com](https://news.ycombinator.com/item?id=48242934)
- 원문: [링크 열기](https://www.cnbc.com/2026/05/20/cheap-ai-could-derail-openai-and-anthropics-ipos.html)
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출처: Hacker News · [원문 링크](https://www.cnbc.com/2026/05/20/cheap-ai-could-derail-openai-and-anthropics-ipos.html)
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