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수익성 개선 드라이브 건 오픈AI, 막대한 적자 해결은 '요원'

7일(현지시간) 月 200달러 멤버십 출시

챗GPT o1 Pro 모드는 기존 4o 모델 대비 답변 생성을 위한 시간이 더 걸리지만 추론 등을 통한 답변을 생성하는 만큼 정확도가 높다. 이미지는 챗GPT o1 Pro 모드에서 코딩 관련 질문을 했을 때, 프로 모드는 답변 생성 시간에 관한 정보를 제공하기 위해 진행률을 표시하는 모습. /오픈AI

생성형 인공지능(AI) 챗GPT를 선보이며 전세계를 발칵 뒤집은 오픈AI가 수익성 개선에 속도를 내고 있다.

 

7일(현지시간) 오픈AI가 자사 생성형 AI 챗GPT에 기존 가격 대비 10배 비싼 챗GPT Pro 옵션을 선보였다. 지난 9월 공개한 새로운 LLM 'o1' 정식 버전 서비스도 개시했다.

 

새롭게 선보인 멤버십은 월 200달러(약 28만5000원)로, 추론모델인 챗GPT-4o의 확장버전인 o1 pro 옵션 및 기존 모든 모델 접근 옵션을 제공한다. 지난 9월 Pro o1 미리보기 모델을 선보인 당시 오픈AI는 해당 버전이 수학 및 코딩 문제에 대해 더욱 빠른 속도로 정확히 해결할 수 있다고 알린 바 있다.

 

오픈AI는 "미국 주요 기관의 의학 연구자 10명에게 챗GPT Pro 보조금을 제공하고 있으며 Pro 보조금을 타 지역과 연구분야로 확대할 계획"이라며 "Pro는 추후 새로운 기능을 계속 추가할 것이며 더욱 많은 컴퓨팅 작업을 선보일 것이다"라고 밝혔다.

 

오픈AI는 이날 프리뷰 모델로 제공해온 o1 또한 정식으로 출시하고 챗GPT 플러스와 팀 사용자를 대상으로 서비스를 시작했다. 정식 모델은 이미지 업로드를 통한 분석과 설명 기능이 있으며 브리뷰 모델 대비 주요 환각현상 등이 34% 줄어든 것으로 확인됐다.

 

이번 고가의 멤버십 출시를 두고 업계에서는 오픈AI의 수익화 작업이 닻을 올렸다고 평가하고 있다.

 

오픈AI의 수익화와 관련된 움직임은 지난해 샘 알트먼 CEO 축출 사건 이전부터 있었다. 11월 일리야 수츠케버 전 오픈AI 수석과학자가 주도한 샘 알트먼 축출 당시 두 사람 간 오픈AI 수익화 작업에 대한 이견이 원인으로 알려졌다. 수츠케버 수석과학자는 당초 오픈AI가 비영리법인으로 출발한 만큼 계속해서 비영리 법인으로 존속하며 AI로 인한 위험성에 관한 연구에 더 큰 자금을 배당하기를 요구했다. 알트먼 CEO는 오픈AI의 영리법인 전환은 물론 수익화에 더욱 큰 관심을 가졌던 것으로 알려졌다. 단 5일만에 알트먼 CEO가 복귀하고 수츠케버 수석과학자가 오픈AI를 떠나며 오픈AI는 수익성 강화를 위한 움직임에 착수했다. 지난 3월 오픈AI는 멤버십 가격을 올린 데 이어 지난달 영리법인 전환을 본격화한다고 선언했다.

 

샘 알트먼 오픈AI 대표는 "우리는 비영리재단으로서 충분히 소화할 수 있다고 생각했던 것 보다 막대한 자본이 필요한 상태"라며 "영리기업으로의 전환은 자금 조달을 위한 것뿐"이라고 설명했다.

 

실제로 오픈AI의 적자 규모는 알려진 바는 없으나 천문학적 수준인 것으로 알려져있다. IT전문 매체 디인포메이션에 따르면 10월 현재(Pro 멤버십이 없을 때) 오픈AI의 적자는 2029년까지 계속 될 전망으로 2029년에는 누적 적자가 1000억 달러(135조원)에 달할 예정이다. 1000억 달러 이상의 매출이 나더라도 매출과 동시에 비용 폭이 커지기 때문에 적자 폭은 매년 큰 폭으로 상승한다는 분석이다. 올해 오픈AI의 예상 적자는 50억 달러(7조 원) 수준으로 전망된다.

 

막대한 적자에는 현 AI기술이 어쩔 수 없이 막대한 전력을 소모 한다는 점이 1차적 원인으로 지목된다. 국제에너지기구(IEA)에 따르면 온라인 검색 한 번에 평균 0.3Wh(와트시) 전력이 사용되는데 반해 챗GPT 같은 생성형 AI 모델은 검색당 10배 수준인 2.9Wh가 필요하다. 이는 AI 개발·학습과 IDC의 냉각을 위한 추가 전력 소모 등을 계산하지 않았을 때 단순히 질문만으로 소모하는 전력을 계산한 바다.

 

업계 관계자는 "현재 오픈AI가 공식적으로 밝힌 바는 없으나 예상한 것 보다 막대한 수준의 비용이 들 것"이라며 "AI 개발 및 학습을 위한 개발 비용에 더해 서비스 과정에서 필요한 서비스 비용 등을 고려한다면 우리가 추정하는 수준을 뛰어넘을 수도 있어 수익화가 반드시 필요한 상황"이라고 설명했다.

 

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