오픈AI(OpenAI)가 2030년까지 전체 컴퓨트(compute) 지출을 약 $6000억(약 6천억 달러)으로 예상하고 있다고 이 사안을 잘 아는 소식통이 2월 20일(현지시간) 로이터에 밝혔다. 이는 ChatGPT로 잘 알려진 이 인공지능(AI) 연구·개발 기업이 향후 확장과 상장을 염두에 두고 막대한 인프라 투자를 계획하고 있음을 보여준다.
2026년 2월 20일, 로이터 통신의 보도에 따르면, 오픈AI는 2025회계연도에 $130억의 매출을 기록해 내부 목표치인 $100억을 넘어섰다. 동일 기간 동안 지출은 $80억으로 집계돼 목표치인 $90억보다 낮았다. 소식통은 이 자료를 근거로 오픈AI가 대규모 자본조달과 상장을 준비 중이라고 전했다.
해당 보도에 따르면 엔비디아(Nvidia)는 오픈AI에 대한 투자를 마무리 단계에 두고 있으며, 이 투자 규모는 $300억에 달할 것으로 전해졌다. 이는 오픈AI가 추진 중인 전체 자금조달 규모 $1000억 이상의 일부로, 투자 완료 시 샘 알트만(Sam Altman) 대표가 이끄는 회사의 가치는 약 $8300억 수준으로 평가될 가능성이 있다. 이 같은 자금조달이 완료될 경우 사모시장 기준으로도 역대급 규모의 유치로 기록될 전망이다.
한편, 마이크로소프트가 후원하는 오픈AI는 2030년까지 총 매출을 $2800억 이상으로 기대하고 있다고 CNBC가 앞서 보도한 바 있다. 이 매출은 소비자(consumer) 사업부와 기업(enterprise) 사업부에 거의 비슷하게 분배될 것으로 알려졌다.
지난해 샘 알트만은 오픈AI가 $1.4조(약 1조 4천억 달러)를 투입해 30기가와트 규모의 컴퓨팅 자원을 개발하겠다고 밝힌 바 있다.
알트만 대표의 언급을 환산하면, 30GW(기가와트)는 미국 가정 약 2500만 가구에 전력을 공급할 수 있는 규모라고 회사 측은 설명했다. 이 수치는 대규모 데이터센터와 GPU(그래픽처리장치) 팜을 통한 막대한 전력·설비 투입을 의미한다.
또 다른 매체 The Information은 오픈AI가 투자자들에게 2025년에 모델 운영 비용, 즉 inference(추론) 비용이 4배 증가했다고 보고했으며, 그 결과 조정된 총이익률(adjusted gross margin)이 2024년의 40%에서 2025년 33%로 하락했다고 보도했다. 이는 모델을 실서비스로 운영하는 데 드는 변동비용이 급증했음을 시사한다.
용어 설명
컴퓨트(compute) 지출은 AI 모델을 학습(training)하고 운영(inference)하는 데 필요한 GPU·CPU·메모리·스토리지·네트워크 등 하드웨어와 전력, 데이터센터 유지비용에 투입되는 총비용을 뜻한다. Inference(추론)는 사용자가 모델에 질의했을 때 모델이 답을 생성하는 과정으로, 사용자 요청이 급증하면 추론 비용이 기하급수적으로 증가한다. 1 참고: 인용은 원보도 내용에 기반
경제·금융적 의미와 파급효과 분석
오픈AI의 $6000억 규모 컴퓨트 지출 예상과 $2800억 이상 매출 기대는 AI 생태계에 대한 대규모 자본 유입 신호다. 대형 반도체 기업(예: Nvidia), 클라우드 사업자, 데이터센터 건설·운영업체, 전력 인프라 기업 등 관련 산업 전반에 걸쳐 수요 증대가 예상된다. 특히, 엔비디아의 $300억 투자는 전략적 파트너십과 장비 공급 안정화를 의미하며, 이는 반도체 수요와 가격, 공급망 투자에 직접적인 영향을 미칠 수 있다.
다만, 모델 운영 비용(추론 비용)이 급증해 총이익률이 하락한 점은 주목할 대목이다. 서비스형 AI 비즈니스는 매출 성장과 동시에 가변비용 관리가 수익성의 핵심이 되며, 비용 절감 없이는 영업 레버리지가 제한될 수 있다. 투자자 관점에서는 높은 성장 기대에도 불구하고 단기적으로는 마진 압박을 감수해야 할 가능성이 크다.
IPO(기업공개)와 가치평가 시사점
오픈AI가 추진 중인 대규모 자본조달과 IPO는 기업가치 평가에 있어 수익성, 성장성, 기술적 우위를 모두 고려해야 하는 복합적 사안이다. 로이터 보도대로 엔비디아 투자가 성사되어 회사 가치가 약 $8300억 수준으로 평가될 경우, 공개시장(IPO)에서의 기대 가치가 최대 $1조까지 거론되는 배경이다. 그러나 기업공개 시점의 밸류에이션은 향후 매출 실적, 비용구조 개선(특히 추론 비용 절감), 규제 환경, 경쟁 구도 등에 의해 크게 변동할 수 있다.
정책·인프라 측면의 고려
대규모 컴퓨트 인프라 확장은 전력 수요 증가, 데이터센터 지역 분포, 탄소배출 관리 등 정책적 이슈와 직결된다. 30GW 수준의 컴퓨팅 파워 확보 구상은 지역 전력망에 대한 부담을 증대시킬 수 있으며, 재생에너지 사용 확대와 전력계통 보강이 병행되지 않으면 지역사회 반발이나 규제 리스크가 확대될 수 있다. 따라서 기업과 정책당국 간 협의, 전력 인프라 투자 계획, 탄소 배출 저감 대책은 향후 수년간 중요한 의제다.
결론
오픈AI의 2030년까지 컴퓨트 지출 전망과 대규모 자금조달 계획은 AI 산업의 자본 집약적 성격을 분명히 드러낸다. 동시에 추론 비용 증가에 따른 마진 압박은 수익성 관리의 중요성을 환기시킨다. 투자자·정책당국·산업 참여자 모두가 하드웨어 공급, 전력·환경 인프라, 비용 구조 개선 방안 등을 종합적으로 고려해야 한다. 향후 엔비디아 등 주요 투자자의 참여 여부와 오픈AI의 비용관리 성과가 기업가치와 공개시장 반응을 좌우할 주요 변수로 작용할 전망이다.
