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"AI 에이전트 회사가 오픈AI보다 더 많은 돈 벌 것"

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"AI 에이전트 회사가 오픈AI보다 더 많은 돈 벌 것"

"에이전트는 소프트웨어, 모델업체는 인프라 시장"…수익구조 정반대
인공지능(AI) 에이전트를 만드는 회사들이 앞으로 오픈AI나 앤트로픽 같은 AI 모델 제작사보다 더 많은 돈을 벌 것이라는 전망이 나왔다. 이미지=GPT4o이미지 확대보기
인공지능(AI) 에이전트를 만드는 회사들이 앞으로 오픈AI나 앤트로픽 같은 AI 모델 제작사보다 더 많은 돈을 벌 것이라는 전망이 나왔다. 이미지=GPT4o
인공지능(AI) 에이전트를 만드는 회사들이 앞으로 오픈AI나 앤트로픽 같은 AI 모델 제작사보다 더 많은 돈을 벌 것이라는 전망이 나왔다. 더 인포메이션은 지난달 20(현지시각) AI 업계 핵심 인사들을 인터뷰한 결과를 보도했다.

오픈AI 이사회 의장이자 고객서비스 AI 스타트업 시에라(Sierra) 창립자인 브렛 테일러는 더 인포메이션의 TITV 인터뷰에서 "에이전트 회사는 결국 서비스형 소프트웨어(SaaS) 시장처럼 될 것"이라며 "이들은 일반적으로 건전한 이윤을 누리고 있다"고 말했다. 반면 "오픈AI와 앤트로픽 같은 프론티어 및 기반 모델 회사는 서비스형 인프라 시장처럼 보일 것"이라며 "정말 대규모 수익이지만 마진은 항상 문제가 될 것"이라고 분석했다.

법무 AI 기업 하비(Harvey)의 공동창립자 윈스턴 바인버그도 같은 인터뷰에 참여해 AI 업계의 빠른 변화상을 언급했다. 바인버그는 "AI 산업은 3개월마다 변화하고 있다"고 진단했다.

◇ 에이전트 시장 급성장, 2030471억 달러 전망


AI 에이전트 시장은 폭발적인 성장세를 보이고 있다. 시장조사기관 마켓앤드마켓에 따르면 글로벌 AI 에이전트 시장 규모는 올해 76억 달러(106200억 원)에서 2030471억 달러(658400억 원)로 연평균 45.8% 성장할 것으로 전망된다.

특히 기업용 AI 에이전트 분야에서 괄목할 만한 성과가 나타나고 있다. 하비는 지난 230억 달러(41900억 원) 기업가치로 3억 달러(4190억 원) 투자를 유치했으며, 지난 6개월 동안 영업팀 규모를 두 배로 늘렸다고 CB인사이츠는 보고했다.

앤트로픽은 지난해 1210억 달러(13900억 원)였던 '연간화 매출'이 올해 6월에는 40억 달러(55900억 원)4배 늘었다고 로이터통신이 보도했다. 연간화 매출이란 한 달 매출에 12를 곱해 1년 매출을 추정하는 방식이다. 실제 1년간 번 돈이 아니라 현재 속도로 1년간 벌면 얼마나 될지를 계산한 것이다. 특히 코드 생성 업무가 주요 성장 동력으로 작용한다.

◇ 지금은 모델업체 유리, 앞으로는 에이전트 회사가 가격 정할 것


지금 상황은 테일러의 예상과 다른 모습을 보인다. 에이전트가 하는 일이 복잡해지면서 더 많은 컴퓨팅 용량이 필요해졌다. 이 때문에 큰 AI 모델 공급업체들이 에이전트 회사들한테서 예전보다 더 많은 돈을 받고 있다.

오픈AI는 올해 127억 달러(177500억 원) 매출을 예상하고 있다. 지난 6월 기준 연간화 매출은 100억 달러(139700억 원)에 이른다고 미국 CNBC가 전했다. 그런데 여전히 적자다. 올해 약 50억 달러(69800억 원)의 손실이 예상된다고 뉴욕타임스는 보도했다.

테일러는 에이전트 회사들이 시간이 지나면서 상황이 바뀔 것이라고 내다봤다. 그는 "에이전트 회사가 예전에 해결할 수 없었던 문제를 해결하고 고객 지원 같은 특정 기능의 비용을 줄이고 있다"고 말했다. 이어 "이는 시간이 지나면서 훨씬 더 많은 가격 결정권을 갖게 될 것"이라고 말했다.

테일러는 이를 케이블TV나 셀룰러 통신 발전과 비교했다. 그는 "인터넷 파이프를 구축하는 데 수십억 달러를 쓴 통신 회사가 아닌, 인터넷 파이프 위에서 실행되는 앱으로 실제 돈을 벌 수 있을까"라고 물었다. 그러면서 "AI에서 그런 일이 일어난다면 큰 문제가 될 것"이라고 말했다.

업계에서는 이런 전망에 신중한 태도를 보인다. 테일러가 자신 사업에 낙관적 전망을 내놓을 동기가 있다는 점 때문이다. 통신업계에서 베라이즌이나 컴캐스트 같은 회사들이 앱보다는 파이프 구축에 집중했을 때 더 성공했다는 사례도 있다. 단일 초점이 핵심이었다. AI 분야에서도 이런 패턴이 반복될지는 지켜봐야 할 일이다.


박정한 글로벌이코노믹 기자 park@g-enews.com