오픈AI(OpenAI)가 Thrive Holdings와의 전략적 파트너십을 발표하며 Thrive 지분을 취득한다고 밝혔다. 이번 협력은 기업용 AI 도입을 가속화하는 데 초점을 맞추며, 초기 적용 분야로 회계와 IT 서비스가 명시됐다. 양사는 대량 처리·규칙 기반 업무에서 즉각적인 효율 개선을 도출할 수 있다는 점에 기대를 걸고 있다다.
2025년 12월 1일, 인베스팅닷컴의 보도에 따르면, 오픈AI는 연구·제품·엔지니어링 팀을 Thrive Holdings 산하 기업들에 직접 임베딩해 운영 속도, 정확도, 비용 효율성을 동시에 개선할 계획이다. 회사는 이를 통해 처리량 증대와 오류율 축소, 그리고 총소유비용(TCO) 절감의 선순환을 꾀하겠다는 구상이다.
이번 파트너십의 초기 타깃인 회계·IT 영역은 반복적이고 표준화된 규칙을 따르는 업무가 많아 생성형 AI와 자동화의 효과가 비교적 빠르게 가시화되는 분야로 꼽힌다. 예컨대 규칙 기반(rule-driven) 프로세스란 사전에 정의된 기준과 절차에 따라 판정·분류·기록을 수행하는 업무를 의미하며, AI가 데이터 입력, 정합성 검증, 로그 분석 등에서 높은 속도와 일관성을 제공할 수 있다. 오픈AI가 자체 인력을 현장 조직에 심층 배치하는 접근은 도메인 지식과 모델 고도화를 동시 진행한다는 점에서, 단순 API 제공을 넘어 내재화된 AI 운영으로의 전환을 시사한다.
경영진 발언
“AI는 기업의 구축 방식과 고객 가치 제공 방식을 재정의하고 있다.”라고 오픈AI의 최고운영책임자(COO) 브래드 라이트캡(Brad Lightcap)은 말했다. 그는 이어, “Thrive Holdings와의 파트너십은 선도적 AI 연구와 배포가 조직 전반에 신속하게 적용될 때 무엇이 가능한지를 보여주는 사례”라고 강조했다.
Thrive Capital 및 Thrive Holdings의 창업자이자 최고경영자(CEO)인 조슈아 커슈너(Joshua Kushner)는, “이번 패러다임 전환은 도메인 전문가와 실무자가 AI를 네이티브 도구로 활용해 각 분야를 재구성하면서 내부에서 외부로 진행될 것”이라고 밝혔다.
최근 파트너십을 둘러싼 논쟁적 맥락
이번 거래는 오픈AI가 최근 체결해온 일련의 파트너십 흐름에 새로운 연결 고리를 더한다. 일부에서는 이러한 거래가 순환성(circular)을 띠고 있다는 비판을 제기해 왔다. 보도에 따르면, 오픈AI는 엔비디아(Nvidia)와 잠재적 1,000억 달러 규모 투자 구상을 논의해 왔으며, 이와 별개로 AMD와의 수십억 달러 규모 칩 거래를 추진해 오픈AI가 AMD의 주요 주주가 될 가능성도 제기됐다. 이러한 연결은 자본·인프라·지분이 얽히며 상호의존성을 키우는 구조로 비칠 수 있어, 기업 지배구조와 이해상충 관리에 대한 논의가 촉발되곤 한다. 본 건의 핵심은 Thrive Holdings 내 실제 업무 현장에 AI를 깊숙이 이식해 단기간 결과를 도출하려는 실행 중심의 접근이라는 점이다.
Thrive와 오픈AI의 자본 관계 이력
Thrive는 2010년 커슈너가 설립한 회사로 알려져 있다. 인베스팅닷컴에 따르면, Thrive는 2023년 오픈AI에 기업가치 $270억 시점에 최초 투자에 참여했으며, 이후 $66억을 주도적으로 투자해 오픈AI의 기업가치를 $1,570억으로 평가하는 라운드를 이끌었다. 이번 발표에서 오픈AI가 Thrive Holdings의 지분을 보유하게 됐다는 점은, 양측 간의 관계가 단순 투자자–피투자자 구도를 넘어 운영 협력으로 확장되고 있음을 시사한다※ 기사 내 추가 세부 지분율은 공개되지 않음.
용어·구조 해설: 독자 이해를 위한 보충
규칙 기반 프로세스는 표준화된 회계 처리, 송장 검증, 접근권한 관리, 티켓 라우팅 등처럼 명확한 입력·판정·출력 규칙이 존재하는 업무 흐름을 의미한다. 이러한 업무는 대량 데이터를 다루면서도 예외 처리 범위가 한정적이기 때문에, 대규모 언어모델(LLM)과 도메인 지식 그래프, 워크플로 자동화를 결합할 경우 속도·정확도·비용 개선 폭이 크다.
팀 임베딩(team embedding)은 공급업체의 연구·제품·엔지니어링 인력이 고객사의 현업 조직과 함께 상주하거나 상시 협업하며 데이터 파이프라인, 모델 튜닝, 인프라 최적화를 공동 추진하는 방식을 뜻한다. 이는 일반적인 외주 또는 라이선스 계약보다 학습 루프를 짧게 만들고, 현장 피드백을 즉시 반영할 수 있다는 장점이 있다.
순환성 논란은 동일 생태계 내에서 자본·수요·공급이 서로를 지지하는 구조가 강화될 때, 가격 형성의 독립성이나 위험 분산이 약화할 수 있다는 우려를 가리킨다. 본 기사에서 언급된 엔비디아의 잠재적 대규모 투자와 AMD와의 수십억 달러 칩 거래는 이런 맥락에서 거론된 바 있다. 다만 해당 건들의 구체적 조건과 달성 여부는 본문에 기재된 범위 이상의 추가 정보로 단정할 수 없다.
의미와 전망: 무엇이 달라지나
이번 협력의 핵심은 현업 중심이다. 오픈AI가 Thrive Holdings의 포트폴리오 기업들에 직접 개입함으로써, 사용자 시나리오 정의→데이터 정제→모델 고도화→운영 자동화까지의 전 주기를 짧은 스프린트로 반복 실행할 수 있다. 특히 회계·IT 서비스는 감사 추적성, 권한 관리, 품질 기준이 명확해 AI 거버넌스 도입과 리스크 통제가 비교적 제도화되기 쉬운 영역이다. 따라서 속도·정확성·단가 개선과 함께 SLA 기반의 성과 측정이 가능하다는 점이 상용 확산의 촉매로 작용할 수 있다.
반면, 비용 절감과 품질 향상이 명확히 입증되더라도, 대규모 AI 시스템의 상용 운영에는 데이터 보호, 모델 편향, 감사 가능성, 벤더 종속 등 구조적 과제가 따른다. 이번 파트너십은 도메인 전문성과 모델 역량을 밀착 결합해 이러한 과제의 현장형 해결을 시도한다는 점에서 주목된다. 실제로 대기업 고객 환경에서는 하이브리드 인프라, 온·오프라인 데이터 연계, 업무 규정 준수가 필수이므로, 제품과 운영이 함께 움직이는 형태가 경쟁 우위를 만들 가능성이 있다.
요약하면, 오픈AI–Thrive Holdings 간 협력은 지분 참여라는 자본 연결과 팀 임베딩이라는 운영 연결을 동시에 강화해 기업용 AI의 실전 배치를 앞당기려는 시도로 해석된다. 본 건은 회계·IT라는 룰 기반·대량 처리의 최적 영역에서 파일럿을 시작함으로써, 단기간 가시적 성과를 도출해 확산의 발판을 마련하려는 전형적 경로를 따른다. 향후 관전 포인트는 생산성 지표의 개선 폭, 운영 비용의 구조적 절감, 품질·리스크 기준 충족, 그리고 동일 모델의 타 산업 수평 확장 여부다.
메타 정보
이 기사는 AI의 지원을 받아 작성되었으며, 에디터의 검토를 거쳤다. 자세한 내용은 해당 매체의 이용약관(T&C)을 참조하라고 밝혔다.
