오픈AI(OpenAI)의 최고재무책임자(CFO)인 사라 프라이어(Sarah Friar)는 회사가 2026년을 ‘실용적 도입(practical adoption)’의 해로 삼을 것이라고 블로그 게시물을 통해 밝혔다. 프라이어는 AI가 지금 가능케 하는 것과 사람, 기업, 국가들이 일상적으로 이를 사용하는 방식 사이의 격차를 좁히는 것이 우선순위라고 강조했다.
2026년 1월 19일, CNBC의 보도에 따르면, 프라이어는 특히 의료·과학·엔터프라이즈(기업 운영) 영역에서 더 나은 인공지능이 직접적으로 더 나은 결과로 이어지는 즉각적이고 큰 기회가 존재한다고 밝혔다. 프라이어는 블로그에서 오픈AI의 수익화 전략과 이를 뒷받침할 컴퓨트(연산 인프라) 확보 방안에 대해 상세히 설명했다.
프라이어는 오픈AI의 컴퓨트 규모와 연간 수익 추정치가 병행해서 가속화됐다0.2기가와트(GW)에서 2025년 약 1.9GW로 확대됐고, 같은 기간 연간 수익(run rate)은 2023년 약 20억 달러에서 2025년 200억 달러 이상으로 증가했다고 설명했다. 프라이어는 “이와 같은 대규모의 성장은 전례가 없다”고 평가하며, 더 많은 컴퓨트가 있었더라면 고객 채택과 수익화가 더 빠르게 진행됐을 것이라고 썼다.
“우선순위는 AI가 지금 가능하게 하는 것과 사람들이 일상적으로 이를 사용하는 방식 사이의 격차를 좁히는 것이다.”
블로그는 또한 오픈AI가 필요한 데이터센터 확충과 이를 운영하는 데 필요한 에너지·부품 확보를 위해 막대한 투자가 요구되는 상황에서의 전략적 관점을 드러낸다. 이와 관련해 프라이어는 세계적 수준의 컴퓨트를 확보하기 위해서는 수년 전부터의 약속(commitments)이 필요하며, 성장세는 항상 완만한 곡선을 따르지 않는다고 설명했다. 시스템 운영에는 철저한 규율(discipline)이 필요하다는 점도 강조했다.
특히 눈길을 끄는 점은 오픈AI와 AI 칩 제조사 Nvidia 간의 협력 관점이다. 작년 9월 발표된 협약에 따르면, 엔비디아는 오픈AI가 적어도 10GW 규모의 엔비디아 시스템을 구축·배치하는 것을 지원하기 위해 1,000억 달러(약 100 billion)를 약정했다고 공개되었다. 그러나 같은 해 11월 엔비디아는 투자자들에게 해당 협약이 발표를 넘어 공식 계약 단계로 진전될 것이라는 보장은 없다고 밝히기도 했다.
용어 설명
일반 독자를 위해 몇 가지 전문 용어를 설명한다. 기가와트(GW)는 전력의 단위로, 기사에서 언급된 10GW는 미국 가구 기준으로 연간 전력 소비량 약 800만 가구와 비슷한 수준으로 평가된다. 여기서 말하는 컴퓨트(compute)는 대형 AI 모델을 학습시키고 운영하기 위해 필요한 GPU(그래픽처리장치)와 서버, 냉각 설비, 전력 인프라 등을 포함하는 연산 인프라를 의미한다. 또한 연간 수익(run rate)은 특정 시점의 최근 실적을 연간 기준으로 환산한 수치로, 기업의 성장 추세를 보여주는 대표 지표다.
비즈니스 모델과 수익화 전략
프라이어는 오픈AI의 비즈니스 모델이 제공하는 서비스와 함께 확장되어야 한다고 밝혔다. AI가 과학 연구, 신약 개발, 에너지 시스템, 금융 모델링 등으로 확장될수록 새로운 경제 모델이 등장할 것이라고 예측했다. 이러한 관점은 오픈AI가 ChatGPT 등 기존 소비자 제품의 수익화뿐만 아니라 산업·연구용 솔루션으로의 확장을 통해 매출 포트폴리오를 다변화하려는 전략을 보여준다.
실제로 오픈AI는 최근 미국 내 일부 ChatGPT 사용자 대상으로 광고 시험을 시작한다고 밝히기도 했다. 프라이어는 “수익화는 경험에 자연스럽게 녹아들어야 하며, 만약 가치가 더해지지 않는다면 그 자리에 있을 이유가 없다”고 적었다. 이는 사용자 경험을 해치지 않는 범위에서의 광고·유료화 실험을 의미한다.
시장·경제적 영향 분석
오픈AI의 컴퓨트 확장과 대규모 투자 약정은 반도체(특히 AI 가속기), 데이터센터 건설, 전력·에너지 인프라 산업에 명확한 수요 신호를 보낸다. 반도체 업체들은 고성능 GPU 및 가속기 수요 증가로 수요 호조가 지속될 가능성이 크며, 데이터센터 운영사와 전력 공급자는 대형 고객 유치와 설비 확충에 따른 자본지출(CAPEX) 증가가 예상된다. 다만 엔비디아와 같은 파트너사가 발표 이후 계약 체결을 확정하지 못한 사례는 사업 추진 과정의 불확실성을 드러낸다.
금융시장 측면에서는 오픈AI의 IPO(기업공개) 가능성, 수익화 가속화, 그리고 대규모 컴퓨트 확장 계획이 민간 투자·공개시장에 미치는 영향이 주목된다. 만약 오픈AI가 예정대로 상장을 추진하고 강한 성장 스토리를 제시한다면 AI 생태계 관련 기업들의 밸류에이션(평가)이 동반 상승할 수 있다. 반면, 컴퓨트 확보 실패, 에너지·부품 수급 문제, 규제 리스크 등은 투자 심리 약화로 이어져 기술주 변동성을 확대할 위험이 있다.
에너지 소비 관점에서는 데이터센터의 전력 부담이 지역 전력망에 미치는 영향과 재생에너지 전환 압박이 커질 가능성이 있다. 대형 AI 사업자는 자체 전력 조달(태양광·풍력·수력·가스 등) 또는 전력 계약을 통해 리스크를 관리하려는 시도를 늘릴 것으로 보인다. 이는 에너지 기업과의 장기 계약 확대 및 전력 인프라 투자로 연결될 여지가 크다.
리스크와 정책적 고려
프라이어가 지적한 바와 같이, 대규모 컴퓨트 확보는 수년 전부터의 약속과 준비가 수반되어야 한다. 공급망 병목, 반도체 생산능력 한계, 지역별 전력 인프라 제약, 그리고 데이터센터 건축에 대한 지역사회의 반발이나 규제 문제는 사업 속도를 둔화시키는 핵심 리스크다. 이러한 요인은 단기적으로 오픈AI의 성장 속도를 저해할 수 있으며, 투자자와 파트너사는 이를 면밀히 모니터링할 필요가 있다.
향후 전망
종합하면, 오픈AI의 2026년 전략은 기술의 실용적·현업 적용을 가속화하고, 이를 위해 필수적인 컴퓨트와 자본을 장기적으로 확보하는 데 초점을 맞추고 있다. 단기적으로는 광고 테스트 등 소비자 수익화 경로를 모색하면서 기업·연구 시장으로의 확장을 통해 더 높은 단가의 수익원을 확보하려는 복합적 전략을 구사하고 있다. 이러한 전략이 성공할 경우 AI 관련 하드웨어 및 인프라 산업에 대한 수요는 지속적으로 확대될 전망이며, 금융시장에서는 오픈AI의 상장 가능성과 사업 확장성에 대한 기대가 가격에 반영될 여지가 크다. 반대로 컴퓨트 확보의 불확실성, 파트너 계약의 불확정성, 전력 및 규제 이슈는 잠재적 제약 요인으로 작용할 것이다.
마무리
프라이어의 블로그 글은 오픈AI가 향후 수년간 기술적·상업적 확장을 어떻게 설계하고 있는지에 대한 청사진을 제공한다. AI의 실용적 도입을 가속화하려는 시도는 산업 전반에 걸쳐 파급효과를 가져올 가능성이 높으며, 투자자·정책입안자·기업 운영자는 이러한 변화의 기회와 리스크를 균형 있게 평가할 필요가 있다.
