I. OpenAI 재무 건전성
2025년 금융 시장은 상장지수펀드(ETF)로의 역사적인 자본 유입 흐름을 이어가고 있으며, 특히 채권형 펀드가 이러한 대규모 자금의 주요 수혜자로 등장했습니다. 이러한 자금 이동의 배경에는 단순한 분산 투자 이상의 구조적인 변화가 자리하고 있습니다. 과거 채권 투자는 벤치마크 지수를 추종하는 수동적(Passive) 전략이 지배적이었으나, 최근에는 시장의 복잡성 증대와 금리 환경의 불확실성 심화로 인해 능동적으로(Active) 운용되는 채권 ETF가 자산 배분 전략의 핵심 동력으로 자리매김하고 있습니다. 다수의 시장 전문가들은 이러한 액티브 채권 ETF로의 전환이 장기적인 추세로 지속될 것으로 전망하고 있습니다.
II. Microsoft와의 복잡한 수익 공유 메커니즘 해석
Microsoft는 OpenAI에 130억 달러 이상을 투자하는 대가로, OpenAI 매출의 20%를 수익 공유금으로 받는 것으로 광범위하게 알려져 있습니다. 유출된 문건에 따르면, OpenAI가 Microsoft에 지급한 금액은 다음과 같습니다.
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2024년: 총 4억 9,380만 달러의 수익 공유 지급액 발생.
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2025년 (1~3분기): 총 8억 6,580만 달러의 수익 공유 지급액으로 급증.
그러나 재무 관계자 소스에 따르면 이 수치는 Microsoft가 OpenAI에 지불하는 Bing 및 Azure OpenAI 서비스 관련 로열티를 공제한 **순수익 공유액(Net Revenue Share)**이라는 점에 주목해야 합니다. 즉, 이 수치에는 Microsoft가 OpenAI 모델 기반 서비스에서 벌어들여 다시 OpenAI에 되돌려주는 수익(약 20% 추정)이 포함되어 있지 않습니다. Microsoft는 내부 보고 시 이 로열티 금액을 공제하여 순수하게 자사의 손익에 기여하는 부분만을 집계한다는 설명입니다.
이러한 20%의 수익 공유율을 기초로 최소 매출을 역산할 때, OpenAI의 2024년 매출은 최소 25억 달러 이상, 2025년 1~3분기 매출은 최소 43억 3천만 달러 이상으로 추정됩니다. 이는 샘 알트만 CEO가 최근 언급한 연간 매출 실행률 200억 달러 및 2027년 1,000억 달러 목표치와는 큰 격차를 보이지만, 회사의 매출 성장이 매우 가파르다는 점을 입증합니다.
III. 추론 비용의 비대칭적 증가와 현금 유출 압력 분석
OpenAI 재무 구조에서 가장 우려되는 부분은 서비스 운영을 위해 필수적인 추론(Inference) 컴퓨팅 비용의 급격한 증가입니다. 추론 비용은 훈련된 AI 모델을 최종 사용자에게 제공하는 데 사용되는 컴퓨팅 자원으로, 곧바로 **현금 지출(Cash Outflow)**과 직결됩니다.
유출된 데이터가 제시하는 추론 비용 지출 규모는 다음과 같습니다.
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2024년 추정 추론 비용: 약 38억 달러.
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2025년 1~3분기 추정 추론 비용: 약 86억 5천만 달러로 폭증.
이 수치들은 이전 보고서에서 언급된 2024년 전체 컴퓨팅 지출($56억)이나 2025년 상반기 매출원가($25억)와 비교했을 때 매우 이례적으로 높습니다. 더욱 중요한 구조적 사실은, 모델 훈련(Training)에 드는 막대한 비용은 Microsoft가 투자 대가로 제공한 컴퓨팅 크레딧을 통해 비현금 방식으로 처리되는 반면, 서비스 운영(Inference) 비용은 대부분 현금으로 지출된다는 점입니다.
IV. AI 산업 투자에 대한 시사점
결론적으로, OpenAI의 2025년 1~3분기 추정 최소 매출액(43억 3천만 달러)과 추론 비용 지출액(86억 5천만 달러)을 단순 비교할 경우, OpenAI가 모델 운영 비용으로 수익보다 더 많은 현금을 지출하고 있을 가능성이 강하게 제기됩니다. 비록 이 수치들이 단편적이며 완전한 재무제표가 아니라는 한계가 있지만, 다음과 같은 중대한 시사점을 던집니다.
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현금 흐름 역설: 시장의 선두주자인 OpenAI조차 서비스 확장에 따른 현금 기반 운영 비용을 현재의 서비스 매출로 감당하지 못하고 있다면, 이는 AI 산업의 **수익 모델(Profitability Model)**에 대한 근본적인 의문을 제기합니다.
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AI 버블 논쟁 심화: 이 보고된 수치들은 고도로 높은 가치평가를 받는 다른 AI 스타트업들에게도 동일한 비용 구조의 위험이 존재함을 시사합니다. 막대한 현금 지출이 요구되는 AI 서비스 운영 환경에서, 훈련 비용을 제외한 현금 손실률(Burn Rate) 관리가 향후 AI 기업들의 생존과 가치를 결정하는 핵심 요소가 될 것입니다.
따라서 투자자들은 미래 잠재적 매출뿐만 아니라, 추론 비용의 효율적인 통제 및 확장성 확보라는 관점에서 AI 기업들의 재무 건전성을 더욱 면밀히 분석해야 합니다.
관련기사:https://techcrunch.com/2025/11/14/leaked-documents-shed-light-into-how-much-openai-pays-microsoft/?utm_source=dlvr.it&utm_medium=twitter