OpenAI 연간 환산 매출에서 200억 달러 규모의 불일치가 보도되면서 엔비디아(NVIDIA) 주가가 거의 3% 하락했다.

OpenAI의 연간환산 매출은 어떻게 200억 달러나 차이가 났을까?

10월 8일 영국 파이낸셜타임스(FT)는 OpenAI가 투자자에게 제공한 문서에 따르면 9월 말 기준 회사의 연간환산 매출이 500억 달러에 가깝다고 보도했다. 이는 9월 말 널리 보도되었던 700억 달러에 가까운 수치보다 낮은 것이다. 이 보도로 AI 성장에 대한 시장의 우려가 커졌다. 그날 장 마감 시점에 NVIDIA는 약 2.9%, Oracle은 약 5.5% 하락했으며, NASDAQ 종합지수는 1.25% 떨어졌다.

한 달도 채 되지 않은 얼마 전, Anthropic도 수익성에서 진전을 보였다. 9월 13일 로이터는 파이낸셜타임스 보도를 인용하여, Anthropic이 주주들에게 조정 영업이익이 두 번째 연속 분기에도 흑자일 것으로 예상한다고 밝혔다고 전했다.

이제 OpenAI의 두 연간환산 매출 수치는 약 200억 달러 차이가 난다. 시장은 AI가 돈을 벌 수 있는지 의문을 제기하는 한편, 그보다 근본적인 질문을 먼저 풀어야 한다. 이 매출 수치들은 정확히 어떻게 계산되는가?

OpenAI는 당초 추정보다 정말 200억 달러를 적게 벌었을까?

이것은 올바른 해석이 아니다.

9월 29일 로이터는 사정에 밝은 소식통을 인용하여 OpenAI의 연간환산 매출이 700억 달러에 가깝다고 보도했다. 10월 8일 FT가 공개한 문서에 따르면 그 수치는 500억 달러에 가깝다. 차이는 특정 유형의 매출을 어떻게 계산하느냐에서 비롯된다. 클라우드 플랫폼을 통해 AI 모델을 사용하는 고객이 지불한 요금을 어떻게 집계할 것인가의 문제다.

이러한 유형의 매출에는 클라우드 플랫폼과 모델 기업 사이의 수익 배분이 포함될 수 있다.

CNN은 사정에 밝은 소식통을 인용하여, 앞서 나온 700억 달러 수치는 OpenAI에서 나온 것이 아니며 Anthropic과 비교하기 위해 외부에서 통계 방식을 조정한 결과일 수 있다고 보도했다. 이 설명에 따르면, 클라우드 플랫폼 제휴를 통한 관련 판매 매출에 대해 Anthropic은 총매출 기준을, OpenAI는 순매출 기준을 사용한다.

가상의 예를 생각해 보자. 고객이 100단위의 통화를 지불하고, 클라우드 플랫폼이 20단위를 가져가며, 모델 기업이 80단위를 보유한다고 하자. 총매출 기준에서는 매출이 100단위로 기록되고, 플랫폼에 배분된 20단위는 별도의 비용으로 집계된다. 순매출 기준에서는 매출이 바로 80단위로 기록된다.

같은 거래라도 고객이 지불한 금액은 그대로이지만, 계산 기준이 다르면 보고되는 매출 수치도 달라질 수 있다. 여기서의 수익 배분 금액은 설명을 위한 예시일 뿐, 어느 회사의 실제 상황을 나타내지 않는다. 보유한 80단위도 이익이 아니며, 서비스 제공 등 다른 비용을 여전히 공제해야 한다.

따라서 200억 달러의 차이를 OpenAI의 실제 손실 매출로 직접 계산할 수도, 전부 클라우드 플랫폼이 가져간 몫 때문이라고 단정할 수도 없다. 현재 공개된 정보만으로는 항목별로 하나하나 대응시킬 수 없다.

다만 OpenAI와 Anthropic의 매출 규모를 비교하려면 먼저 통계 기간과 계산 기준을 맞춰야 한다.

연간환산 500억 달러가 1년에 500억 달러를 번다는 뜻은 아니다

여기에는 쉽게 간과되는 용어가 하나 더 있다. 바로 연간환산이다.

연간환산 매출은 보통 최근 매출을 1년 규모로 환산한 것이다. 흔한 방법은 한 달 매출에 12를 곱하는 것이다. 예를 들어 회사의 월 매출이 10억 달러라면, 이 속도로 환산한 연간환산 매출은 120억 달러가 된다.

하지만 이것이 회사가 지난 1년 동안 120억 달러의 매출을 올렸다는 뜻은 아니며, 다가오는 1년 동안 그 수치에 도달한다는 보장도 없다.

급성장하는 기업의 경우 연간환산 지표는 최근의 사업 규모를 보여줄 수 있다. 연간 실적을 보려면 여전히 실제 연간 매출을 살펴봐야 한다.

NVIDIA와 Oracle은 왜 함께 하락했을까?

OpenAI는 아직 상장되지 않았지만, 사업이 다른 기업들과 긴밀하게 연결되어 있기 때문에 매출에 대한 시장의 판단이 이미 이들 기업의 주가에 영향을 미쳤다.

소비자는 AI 구독료를 내고, 기업은 모델 호출에 대금을 지불하며, 그 매출은 모델 기업의 계정으로 흘러 들어간다. 서비스를 제공하고 모델을 개발하려면 이 기업들은 컴퓨팅 파워를 구매해야 하며, 이는 상류의 클라우드 서비스, 서버, 칩, 데이터센터에 대한 수요를 이끈다.

NVIDIA의 AI 팩토리 플랫폼은 데이터센터 설계, 컴퓨팅 파워 관리 소프트웨어, 그리고 서버, 네트워킹, 전력 공급, 냉각 같은 인프라를 아우른다. 모델 기업의 컴퓨팅 파워 수요는 이러한 모든 단계에 걸친 투자를 이끌며, 사용자 지불을 통해 비용을 회수할 수 있는지가 다음 확장 단계가 얼마나 나아갈 수 있을지를 좌우한다.

따라서 투자자들은 OpenAI의 매출이 얼마나 높은지뿐만 아니라, 사업 매출과 자금 조달로 계속 늘어나는 컴퓨팅 파워 비용을 감당할 수 있는지도 우려한다.

CNN에 따르면 그날 미국 주가지수는 이미 개장 시점에 하락했고, 파이낸셜타임스 보도가 장중에 발표된 뒤 하락폭이 커졌다.

다만 매출 논란이 그날의 유일한 요인은 아니었다. 로이터의 장 마감 보도도 유가 상승과 그에 따른 인플레이션 및 금리 인상 우려를 언급했으므로, 하락 전체를 OpenAI 탓으로 돌릴 수는 없다.

마찬가지로, 시장의 우려가 AI 수요가 이미 약화되었다는 뜻은 아니다. 구매가 줄었는지, 계약을 이행할 수 있는지는 나중에 공개되는 운영 정보에 따라 판단될 것이다. 그럼에도 모델 기업의 성장, 공급업체의 확장, 투자자의 수익 기대는 이미 긴밀하게 연결되어 있다.

다음 라운드의 컴퓨팅 파워: 누가 청구서를 낼 것인가?

올해 1월 OpenAI의 CFO 사라 프라이어는 공식 글에서, 최상위 컴퓨팅 파워에 접근하려면 수년 전에 약정을 해야 하며 사업 성장은 안정적이지 않다고 썼다. 때로는 수요가 오기 전에 컴퓨팅 파워가 먼저 갖춰지고, 때로는 수요가 기존 용량을 넘어서기도 한다는 것이다.

컴퓨팅 파워에 대한 투자는 미리 준비되어야 하지만, 미래 매출은 여전히 불확실하다. 그래서 시장이 AI 기업의 매출을 면밀히 주시하고 있다.

매출 수치를 검토할 때는 앞으로 다음 질문들을 분명히 해야 한다. 어떤 기간을 집계하는가? 연간환산 규모인가, 아니면 실제 분기 매출인가? 협력 플랫폼을 통한 판매는 어떻게 계산되는가?

그 밖에도 서비스, 연구개발, 인력 등의 비용을 공제하고 나면 자금이 얼마나 남는지, 그리고 앞으로의 컴퓨팅 파워 청구서가 언제 지급되며 무엇으로 지급될지도 살펴봐야 한다.

젠슨 황은 AI의 사업 논리를 한 문장으로 요약한 적이 있다. "컴퓨팅 파워가 곧 매출이다."

GTC 연설에서 이를 자세히 설명하며 황 CEO는 생산 투입의 속도가 빨라지고, 생산 효율이 높아지며, 운영 중단이 줄고, 수명이 길어지면 모두 AI 팩토리의 매출에 영향을 미친다고 말했다.

컴퓨팅 파워는 더 성능 좋은 모델을 뒷받침하고, 모델은 유료 사용자를 끌어들이며, 매출은 다음 단계의 연구개발과 컴퓨팅 파워 구축에 재원을 댄다.

이 순환이 지속될 수 있는지는, 컴퓨팅 파워가 사용자가 계속 기꺼이 지불하려는 서비스로 전환될 수 있는지, 그리고 재투자를 뒷받침할 만큼 충분한 자금을 창출하는지에 달려 있다.

컴퓨팅 파워 구매는 점점 늘어나는데 지불 수요가 따라가지 못하거나, 장기적으로 매출이 비용을 감당하지 못한다면, 확장은 여전히 외부 자금 조달에 의존하게 된다.

그래서 OpenAI의 매출 수치는 산업 전체 사슬에 영향을 준다. 시장은 투입된 자금이 결국 사용자 지불을 통해 회수될 수 있음을 확인해야 다음 확장 단계가 더 탄탄한 기반 위에 설 수 있다고 보기 때문이다.

일반 사용자에게 이 막대한 투자는 결국 우리가 매일 사용하는 모델로 나타난다. 그것이 절약해 주는 시간과 완료하는 업무가 구독료만큼의 가치가 있는가?