머스크가 설립한 인공지능 스타트업 xAI가 2025년 첫 9개월 동안 약 $8 billion의 현금을 소진한 것으로 보인다는 내용이 블룸버그 통신의 보도로 전해졌다. 이번 보도는 첨단 인공지능 시스템을 구축하고 확장하는 과정에서의 막대한 비용 구조를 다시 한번 부각시킨다.
2026년 1월 9일, 인베스팅닷컴의 보도에 따르면, 블룸버그 뉴스는 내부 문서와 관련 사안에 정통한 인사들을 인용해 xAI가 2025년 첫 9개월 동안 약 $8 billion의 현금을 소진했다고 보도했다. 블룸버그는 이 같은 현금 소진 규모가 월평균 거의 $1 billion에 달한다고 추정했다.
해당 보도는 구체적으로 컴퓨팅 인프라스트럭처, 데이터 센터, 전문화된 반도체(특수 칩) 등에 대한 공격적 지출이 포함됐으며, 엔지니어 채용과 대규모 언어 모델(large language models) 학습에 따른 비용 증가도 주요 원인으로 지목했다. 보도는 또한 xAI의 분기별 순손실이 확대되고 있음을 전하며, 분기 단위 손실 규모가 단독으로 $1.46 billion에 이른다고 덧붙였다.
블룸버그의 인용구 요지: “내부 문서 및 관련 인사들에 따르면 xAI의 현금 소진은 주로 고성능 컴퓨팅 자원, 데이터 센터 확장, 특수 칩 도입, 인재 확보 및 모델 훈련 비용에 기인한다.”
이같은 지출을 감내하기 위해 xAI는 최근 $20 billion 규모의 자금 조달 라운드를 마무리했다고 보도는 전했다. 이 라운드는 엔비디아(Nvidia)(NASDAQ: NVDA) 등 전략적 투자자들이 일부 참여해 주도한 것으로 알려졌다. 해당 자금조달은 회사의 공격적 성장 의지를 뒷받침하는 재원 확보 차원에서 중요한 전환점으로 평가된다.
용어 설명 — 이해를 돕기 위한 핵심 개념
● 현금 소진(cash burn): 기업이 운영이나 성장 투자 과정에서 보유 현금을 소모하는 속도와 규모를 뜻한다. 스타트업이나 기술 기업이 초기 성장기에 대규모 연구개발(R&D)과 인프라 투자로 현금을 소진하는 사례가 흔하다.
● 대규모 언어 모델(large language models, LLM): 인간의 언어를 이해하고 생성하기 위해 수십억~수조 개의 매개변수를 가진 인공신경망을 이용하는 모델 계열을 말한다. 학습을 위해 막대한 연산 자원과 데이터, 시간이 필요하다.
● 자본집약적(capital-intensive): 초기 투자나 유지비용이 매우 큰 산업 특성을 일컫는다. 데이터센터, 고성능 GPU/ASIC(특수칩) 등 물리적·계약적 자산에 대한 투자가 크면 자본집약적이라 표현한다.
시장·산업적 함의 및 향후 영향 분석
첫째, 대규모 현금 소진은 AI 스타트업이 당분간 지속적인 외부 자본 조달에 의존할 가능성이 크다는 점을 시사한다. xAI가 확보한 $20 billion은 단기적 운영에는 여유를 주지만, 장기 경쟁에서의 지속적 투자와 운용비용을 고려하면 추가 자금 조달 또는 수익 모델의 빠른 확립이 필요하다.
둘째, 엔비디아 등 하드웨어 공급사에는 단기적으로는 긍정적이다. 대형 AI 민간 프로젝트의 인프라 확장은 고성능 GPU 및 AI 전용 하드웨어 수요를 견인하므로 반도체 업계의 매출 확대와 가격 협상력 강화로 이어질 수 있다. 다만, 하드웨어 의존도가 높아지면 공급망 변동성(수급 부족, 가격 변동)에 따른 리스크도 동반된다.
셋째, 투자자 관점에서는 대규모 현금 소모가 기업의 밸류에이션(valuation)에 미치는 영향에 주목해야 한다. 현금 소진 속도가 빠를수록 추가 자금 조달 시점에서의 희석 가능성이 높아지고, 이는 기존 주주에게 리스크로 작용한다. 반면, 기술적 우위를 조기에 확보할 경우 장기적 수익 전환이 가능해 높은 초기 투자 손실을 정당화할 수 있다.
넷째, 규제·윤리·운영 리스크가 산업 전반의 투자 매력도를 좌우할 수 있다. 대규모 모델 학습과 데이터 활용 과정에서 발생할 수 있는 개인정보 및 윤리 문제, 에너지 사용량 증가에 따른 환경 이슈는 규제 강화를 촉발할 수 있으며, 이는 비용 상승 요인으로 작용한다.
전망
향후 12~24개월 동안 xAI는 확보한 자금을 통해 모델 고도화, 제품화, 상용화 시나리오 검증에 집중할 가능성이 높다. 그러나 상용화 이전까지의 추가 운영비용과 시장 경쟁 강도, 규제 환경 등을 고려하면 기업의 현금 흐름이 안정화되기 전까지는 높은 변동성이 예상된다. 투자자 및 업계 관계자들은 xAI의 비용 효율 개선, 수익화 로드맵, 파트너십 전개 양상 등을 주의 깊게 관찰할 필요가 있다.
맺음말
블룸버그가 전한 이번 보고서는 인공지능 분야에서의 치열한 경쟁이 단순한 알고리즘 경쟁을 넘어 인프라·인재·자본의 경쟁으로 확대되고 있음을 시사한다. 대규모 자금 투입과 빠른 현금 소진은 산업 성장을 가속화하지만 동시에 기업의 재무적 취약성도 드러낸다는 점에서 업계의 향후 행보가 시장과 정책 환경에 미칠 영향은 계속해서 주목해야 할 사안이다.
