생성형 인공지능의 시대를 연 오픈AI(OpenAI)가 역설적으로 수익을 내지 못할 가능성이 제기되고 있다. 샘 알트먼(Sam Altman)이 직접 인정한 "AI 버블"의 분위기 속에서 수십억 달러의 자금이 유입되고 있지만, 그 중심에 있는 오픈AI조차 장기적인 투자 수익률을 보장할 수 있을지에 대한 회의론이 업계 안팎에서 고조되고 있다.

이미 수십억 달러 규모의 투자를 유치한 오픈AI는 2025년 연간 반복 매출(ARR) 200억 달러(약 28조 8,000억 원)를 예상하고 있지만, 2029년까지 누적 현금 소진액이 1,150억 달러(약 165조 6,000억 원)에 달할 것으로 알려졌다. 이 수치는 인프라 비용과 연구개발 투자비용이 얼마나 천문학적인지 보여주는 사례다. 초기 투자자들은 이미 수익 실현에 성공했지만, 후속 투자자들은 수익 회수에 실패할 가능성이 커지고 있다는 분석이 나온다.

오픈AI를 포함한 대부분의 생성형 AI 기업들은 현재 ‘기저 모델’ 경쟁에서 전례 없는 속도로 가격 경쟁으로 내몰리고 있다. 구글(GOOGL), 메타(META), 마이크로소프트(MSFT), xAI 등 주요 경쟁사가 비슷한 성능의 언어모델(LLM)을 보유하게 되자, 소비자들의 전환 비용은 사실상 제로 수준이 됐고, 이러한 환경 속에서 오픈AI는 가격 인하를 통한 시장 점유율 방어에 나서고 있다. 그러나 이 같은 가격 인하는 수익성과는 거리가 멀며 오히려 운영비를 더욱 빠르게 갉아먹는 구조다.

이처럼 AI 기술이 상품화로 치닫고 있는 가운데, 진짜 수익을 올리고 있는 쪽은 오히려 ‘삽과 곡괭이’를 판매하는 기업들이다. 엔비디아(NVDA)의 GPU, 오라클(ORCL)의 컴퓨팅 인프라, 마이크로소프트의 클라우드 등 밑단에서 서비스와 하드웨어를 공급하는 기업들이 공급 요구 증가에 따라 막대한 수익을 챙기고 있다. 실제로 오픈AI는 오라클과 향후 5년간 3,000억 달러(약 432조 원) 규모의 컴퓨팅 계약을 체결한 바 있다.

또한, 사용자의 필요에 최적화된 ‘특화형 AI’툴 쪽으로 무게 중심이 이동하면서 오픈AI는 수많은 스타트업 및 대기업들과 보다 치열한 경쟁을 벌이게 됐다. 제약, 헬스케어, 금융 등 각 산업에 특화된 데이터와 UX(사용자 경험)를 중시하는 시장에서는 오히려 재빠르게 움직이는 스타트업들이 더 많은 이점을 점하고 있다. 여기에 딥시크(DeepSeek) 등 오픈소스 모델들이 등장하며 사용자 선택지가 급격히 넓어졌고, GPT 기반 SaaS의 성과 역시 불확실성이 크다.

최근 오픈AI의 GPT-5에 대한 실망이 커지면서 이용자들이 이전 버전을 요구하는 사례까지 나타나고 있으며, DALL-E나 Codex 등 자사 서비스도 미드저니(Midjourney)나 깃허브(GitHub)의 코파일럿 등 외부 경쟁자에 비해 경쟁력이 약하다는 지적이 나오고 있다. 결국 오픈AI가 애플리케이션 계층에서 강력한 수익 모델을 구축하지 못할 경우, 기존의 기대 밸류에이션을 정당화할 방법은 더욱 요원해질 것이다.

AI 시장에 대규모 투자가 끊이지 않는 또 하나의 이유는 ‘투자자의 자존심’이라는 정서적 요인이다. 일부 투자자들은 자신이 선택한 기술 기업이 궁극적인 승자가 될 것이라는 믿음에 따라 끊임없이 자금을 집행하고 있지만, 기저 AI 모델이 전혀 차별화되지 않는 상황에서 단기적 이익 회수는 기대 난망이라는 현실론이 확산되고 있다.

따라서 향후 성장성과 수익성은 범용 AI 플랫폼이 아니라, 특정 산업을 타깃팅해 실질적 문제를 해결하고 고객 ROI(투자 대비 수익)를 증명할 수 있는 ‘수직형 AI 스타트업’에 몰릴 가능성이 크다. 대표적으로 신약 개발 기업, 산업 맞춤형 엔터프라이즈 소프트웨어 기업, 또는 소비자 친화적 인터페이스를 앞세운 AI 서비스 제공업체들이 최종 승자가 될 것이라는 전망이 힘을 얻고 있다.