오픈AI(OpenAI)가 샌프란시스코에 본사를 둔 인공지능 개발사로서 기업(엔터프라이즈) 시장에 대한 전략적 확대를 본격화하고 있다. 최근 몇 분기 동안 사업 고객 기반과 매출 구성이 소비자 구독 중심에서 기업용으로 빠르게 이동하고 있다는 점이 핵심이다. CEO 샘 올트먼(Sam Altman)은 “다가올 엔터프라이즈 제품에 대해 매우 기대하고 있다”고 밝혔으며, 이는 엔터프라이즈 부문 수익화 강화와 향후 확장 로드맵에 대한 투자자 관심의 고조와 맞물린다.
2025년 11월 23일, 인베스팅닷컴의 보도에 따르면, UBS는 오픈AI의 엔터프라이즈 매출이 전년 대비 9배 증가했으며, 2025년 초 기준 전체 매출에서 약 30% 비중이던 것이 기업 대 소비자 60대 40에 가까운 구도로 급속히 재편되고 있다고 분석했다. 이 같은 비중 변화는 오픈AI가 소비자형 구독 모델을 넘어, 대규모 조직 도입과 확장 가능한 계약 기반 매출을 흡수하는 과정이 가속화되고 있음을 시사한다.
오픈AI의 CFO는 월스트리트저널과의 인터뷰에서 회사의 엔터프라이즈 고객 수가 100만 곳을 넘어섰다고 밝혔다. 또한 ChatGPT for Enterprise는 연 환산 매출(run rate) 기준 10억 달러를 돌파했으며, 마진 구조 역시 전통적 엔터프라이즈 소프트웨어와 유사한 양상을 보인다고 설명했다. UBS는 ChatGPT for Business의 좌석 수(seats)가 6월 300만에서 8월 500만, 그리고 최근 700만을 넘어 두 달 사이 약 40% 증가했다고 덧붙였다.
코딩(Coding)은 오픈AI가 다음 단계로 집중할 가장 명확한 영역으로 지목된다. 올트먼은 코딩을 회사의 차세대 핵심 수익원으로 지칭했으며, 분석가들은 코덱스(Codex) 어시스턴트 출시와 GPT-5 기반의 Aardvark 도구—소프트웨어 내 보안 취약점을 탐색하는 기능—를 강조했다. 이는 오픈AI가 개발자 협업·이슈 추적에 강점을 가진 아틀라시안(Atlassian), 깃랩(GitLab), 그리고 마이크로소프트의 깃허브 코파일럿(GitHub Copilot) 등 개발자 중심 기존 강자들과 직접 경쟁 구도로 진입하고 있음을 의미한다.
UBS는 경쟁사인 앤트로픽(Anthropic)과 커서(Cursor)가 이미 코딩 도구만으로 연 환산 10억 달러에 근접하거나 상회하는 매출 규모에 도달했다고 지적했다. 이는 시장 내 경쟁 압력이 강화되고 있으며, 오픈AI가 코딩 보조, 보안 검증, 리팩토링, 코드 리뷰 등 고부가 개발 워크로드로 빠르게 확장할 필요가 있음을 시사한다.
직원 생산성 소프트웨어도 유력한 확장 분야로 거론된다. 오픈AI는 이미 700만 명의 비즈니스 사용자를 보유하며, 마이크로소프트 Office 365와 구글 워크스페이스(Google Workspace)가 주도하는—연 환산 700억~750억 달러 규모로 추정되는—시장에 의미 있는 교두보를 확보했다. UBS는 검색을 넘어 업무 흐름(workflow) 과업까지 ChatGPT를 확장하면, 특히 구글의 중소기업(SMB) 및 교육 부문에서 보다 직접적인 생산성 경쟁이 가능할 것으로 내다봤다.
브로커리지 리포트는 오픈AI가 이미 구글 워크스페이스와 기능 통합을 진행하고 있음을 언급하며, 앤트로픽이 클로드(Claude) 기반의 엑셀 제품을 선보인 점을 들어, 이 카테고리 경쟁이 빠르게 확산하고 있음을 강조했다. 생산성 영역에서의 경쟁은 문서 작성·요약, 스프레드시트 분석·자동화, 프레젠테이션 생성 등 지식근로 핵심 워크플로 전반으로의 AI 내장화 속도를 좌우할 것으로 보인다.
오픈AI는 “스캐폴딩(scaffolding)” 전략도 심화하고 있다. 이는 기업이 자체 AI 애플리케이션을 구축할 수 있도록 돕는 도구·플랫폼 제공을 의미한다. UBS에 따르면, 오픈AI가 DevDay에서 소개한 AgentKit은 Azure AI Foundry, AWS Bedrock, Google Vertex AI 등 하이퍼스케일러 플랫폼과 보다 근접한 개발·배포 파이프라인을 지향하는 신호다. 리인포스먼트 파인튜닝 및 모델 커스터마이제이션 서비스는, 기업이 자사 데이터를 통합함에 따라 중요성이 커질 것으로 전망되며, Statsig 인수는 오픈AI 생태계 내에서 분석·실험(Experimentation) 역량 강화를 뒷받침할 수 있다는 평가가 뒤따른다.
업계 세로(버티컬) 전략도 부상하고 있다. 오픈AI의 CFO는 과학, 헬스케어, 테크, 소비재 분야에서 고부가 연구 성과와 연계된 협업을 심화하고 있다고 밝혔다. UBS는 “OpenAI for Science” 출범과 헬스케어 리더십 신규 영입을 거론하며, 산업별 심화 전략이 진행 중이라고 해석했다. 한편 앤트로픽 역시 금융서비스 특화 모델로 유사한 움직임을 보이는 것으로 전해졌다.
컴퓨트(연산 자원) 제약은 시간표를 결정할 핵심 변수다. UBS는 오픈AI의 애플리케이션 총괄이 와이어드(Wired)에 “진짜 질문은, 우리가 그것을 제공할 수 있을 만큼의 컴퓨트가 있느냐”라고 말한 점을 인용하며, 인프라 용량이 새 엔터프라이즈 제품의 출시 속도를 좌우할 수 있다고 분석했다.
“진짜 질문은, 우리가 그것을 제공할 수 있을 만큼의 컴퓨트가 있느냐?” — 오픈AI 애플리케이션 책임자, Wired 인터뷰 중
의미와 함의분석적 정리
이번 UBS 분석과 경영진 발언을 종합하면, 오픈AI는 매출 구조의 축을 소비자형에서 기업형으로 전환하는 과정에서 코딩, 생산성, 산업별 솔루션을 3대 성장 축으로 배치하고 있음을 확인할 수 있다. 코딩 도구는 빠른 가치 실현과 명확한 ROI를 제공해 단기 수익 기여도가 높고, 생산성 소프트웨어는 사용자 모수가 커 네트워크 효과를 확대할 수 있으며, 버티컬 솔루션은 고부가 과업과 규제 영역에서 높은 단가와 긴 계약을 기대할 수 있다. 다만 컴퓨트 제약과 플랫폼 경쟁이 병존해, 출시 순서·용량 배분·가격 전략이 성패를 가를 주요 변수가 될 것으로 보인다.
용어 설명핵심 개념 가이드
• 런 레이트(run rate): 현 시점의 월간·분기 매출 흐름을 1년으로 환산한 지표로, 향후 연간 매출 추정에 활용된다.
• 스캐폴딩(scaffolding): 기업이 자체 업무에 맞춘 AI 앱을 빠르게 구성하도록 지원하는 도구·라이브러리·템플릿을 포괄하는 개념이다.
• 하이퍼스케일러(hyperscaler): 대규모 클라우드 인프라를 운영하며 AI 모델 학습·배포를 지원하는 대형 사업자(예: Azure, AWS, Google Cloud)를 가리킨다.
• 리인포스먼트 파인튜닝: 강화학습 계열 기법을 활용해 특정 태스크에서의 모델 성능을 세밀 조정하는 방식이다.
• 코파일럿(Copilot): 코드 작성·완성·주석 생성 등을 자동 보조하는 AI 도우미의 대표적 명칭이다.
핵심 수치 요약원문 데이터 기반
• 엔터프라이즈 매출: 전년 대비 9배 성장(UBS)
• 매출 믹스: 2025년 초 약 30%(엔터프라이즈) → 60/40(기업/소비자) 구도 근접(UBS)
• 엔터프라이즈 고객: 100만+(CFO, WSJ)
• ChatGPT for Enterprise: 연 환산 10억 달러+, 전통적 엔터프라이즈 소프트웨어와 유사한 마진(CFO, WSJ)
• ChatGPT for Business 좌석: 700만+(6월 300만 → 8월 500만 → 최근 700만, 2개월 40% 증가)
• 생산성 시장 규모: Office 365 + Google Workspace 합산 연 환산 700억~750억 달러(UBS)
전망
오픈AI는 AgentKit을 포함한 개발자 도구 체계를 정비하며 플랫폼 친화적 아키텍처로 이동하는 동시에, 코딩과 생산성에서의 실사용 케이스 확대로 수익화 숙성도를 높이고 있다. OpenAI for Science를 축으로 한 버티컬 딥다이브는 고부가 연구 과업과의 연계를 강화할 전망이다. 반면, 컴퓨트 용량은 도입 속도를 가늠하는 현실적 제약으로 남아 있어, 우선순위 조정과 파트너십 배분이 전략 핵심 변수가 될 가능성이 크다.
