유료 이용자 5% 그쳐…매출은 B2B API가 대부분
전력·GPU 비용 급증 속 '보이지 않는 수익 구조
(서울=연합뉴스) 심재훈 기자 = "월 몇만 원도 내지 않고 이렇게 편하게 써도 되는 걸까?"
생성형 인공지능(AI) 서비스가 우리 생활의 곳곳에 자리 잡으면서 많은 이용자가 한 번쯤 드는 생각일 것이다.
챗GPT, 클로드, 제미나이 등 글로벌 생성형 AI는 대부분 무료로 이용할 수 있어 사용자들은 계정만 만들면 즉시 답변을 얻을 수 있다.
그러나 서비스 제공 기업들은 매일 수십억 건의 요청을 처리하기 위해 막대한 전력과 그래픽처리장치(GPU) 연산을 사용한다는 사실 또한 공공연히 알려져 있다.
이렇다 보니 "이 서비스는 실제로 돈을 벌고 있는가"라는 의문도 자연스럽게 생긴다.
무료 사용자가 압도적으로 많은 AI 산업에서 기업들이 어떻게 수익을 내고 있는지 기업간거래(B2B) 구조와 고비용 문제를 살펴봤다.
◇ 무료 이용자가 대부분…유료 전환 비중은 작아
생성형 AI의 경제 구조를 이해하려면 먼저 사용자 구성부터 알아볼 필요가 있다.
AI 연구기관 '에포크 AI'는 챗GPT의 유료 구독 비중이 지난 4월 기준 전체의 5% 수준으로 평가했다. 이 수치를 보면 생성형 AI의 이용자 대다수가 무료 계정을 쓰고 있음을 알 수 있다.
이는 생성형 AI가 "많은 사람이 쓰지만 이용료는 적게 낸다"는 구조를 가지고 있다는 점이 명확히 드러난다.
사용자 입장에서 무료 사용은 장점이지만 생성형 AI 기업 입장에서는 수익화 가능성이 제한적일 수밖에 없다는 의미다.
그럼에도 생성형 AI 서비스는 유지되고 있으며 오히려 그 규모는 갈수록 커지고 있다. 이런 이상한 상황이 가능한 이유는 개인이 아닌 기업·플랫폼을 대상으로 한 기업간거래(B2B) 모델이 수익의 중심에 있기 때문이다.
◇ 폭발적 매출 성장의 비밀…B2B 토큰에 이용료 부과
겉으로는 무료 서비스처럼 보이는 생성형 AI가 실제로는 기업·기관 대상 응용 프로그램 인터페이스(API·컴퓨터나 소프트웨어 사이의 연결) 계약 등을 통해 적지 않은 매출을 올리고 있다.
이러한 B2B 사업과 관련해 데이터 분석 플랫폼 데이타스튜디오스는 오픈AI의 연간 환산 매출이 지난 7월 기준 120억 달러에 달했다고 전했다.
또한 앤트로픽도 지난 9월 발표 자료에서 연간 환산 매출이 50억 달러 이상이라고 밝혀 개인 사용자 중심의 무료 생태계와는 전혀 다른 시장에서 실제 매출이 발생하고 있음을 시사했다.
이 매출의 핵심은 API 호출량(토큰)을 기반으로 하는 이용료 부과에 있는 것으로 파악된다.
기업들은 내부 서비스, 챗봇, 검색, 고객 응대 자동화, 프로그래밍 도구 등을 위해 AI 모델을 대량으로 사용할 수밖에 없다.
이렇다 보니 일반 이용자의 월정액 구독과는 달리 기업은 API를 통해 AI 모델에 입력하거나 출력되는 텍스트의 양, 즉 '토큰'을 기준으로 비용을 지불한다.
일반 이용자 1명이 하루에 질문 몇 개를 하는 것과 달리 기업은 수천~수백만 건의 요청을 꾸준히 보내야 하기 때문이다.
이처럼 우리가 무료로 쓰는 생성형 AI 모델을 기업은 생산성 향상을 위해 토큰 비용을 지불하며 대량으로 사용하고 있는 구조를 갖고 있다.
이는 기존 인터넷 산업이 무료 사용자에게 광고를 노출해 수익을 냈던 모델과 달리 생성형 AI는 '고성능의 생산성 도구'를 기업에 직접 판매하는 것이 주 수익원이라는 차이점을 보여 준다.
◇ 매출 늘지만 비용 부담…해결되지 않은 숙제
생성형 AI의 매출은 매년 폭발적으로 증가하고 있지만 비용 구조는 거미줄처럼 매우 복잡하다.
특히 전력·서버·GPU 비용은 대표적인 비용으로 꼽힌다.
오픈AI CEO인 샘 올트먼은 인터뷰에서 챗GPT 운영에 상당한 전력이 필요하다는 점을 시인했으며, 일부 외신은 오픈AI가 월 200달러 구독 상품(Pro)에서도 손실이 생겼다는 분석을 소개하기도 했다.
생성형 AI의 대규모 모델은 요청받을 때마다 GPU에서 고강도 연산을 하는데 이는 일반 웹 서비스와 비교하기 어려울 정도의 전력이 소모된다.
생성형 AI 기업이 유료 구독자를 확보했더라도 '사용량 기반 비용이 구독료를 초과하는 구조'가 발생할 수 있다는 점은 이 산업의 기본적 경제 구조가 아직 안정 단계에 들어서지 않았음을 시사한다.
그럼에도 AI 기업들은 단순한 월별 운영 비용에 연연하지 않고 미래 패권을 위한 초대형 인프라 투자 경쟁을 벌이고 있다.
샘 올트먼이 AI 칩 생산과 인프라 구축에 '수조 달러' 규모의 투자가 필요하다고 언급할 정도로 이 산업이 요구되는 자본 지출의 스케일은 상상을 넘어서고 있다.
모델 학습에 필요한 GPU 서버 구축 비용, 데이터 확보·정제 비용 등 막대한 초기 투자 때문에 매출이 아무리 증가해도 당장의 순이익을 확보하는 데 어려움이 따를 수밖에 없다는 얘기다.
◇ 성장 산업이지만 쉽게 '남는 장사' 아냐
시장조사기업 아이오티 애널리틱스의 보고서에 따르면 지난해 글로벌 생성형 AI 시장 규모는 256억 달러를 넘어섰다.
시장 규모가 커지고 있는 건 분명한 사실이지만 비용 구조도 함께 커지고 있다는 점은 큰 부담으로 작용하고 있다.
이 가운데 생성형 AI 서비스의 대다수 사용자가 무료 계정을 쓴다는 점은 뼈아픈 대목이다.
물론 주요 생성형 AI 기업의 매출은 기업·API 계약 중심으로 빠르게 성장하고 있다. 그럼에도 높은 전력·GPU·클라우드 비용, 초대형 인프라 투자로 운영 비용이 눈덩이처럼 불어나고 있다.
생성형 AI가 성장이 빠른 산업이라는 건 현재 그 누구도 부인할 수 없다. 빠르게 매출이 늘지만 비용 압박이 여전히 큰 산업이라는 점도 엄연한 현실이다.
겉보기에는 모두가 무료로 누리는 서비스처럼 보이지만 뒤에서는 기업 간 대규모 B2B API 계약과 높은 비용 구조가 맞물리며 생성형 AI 산업을 지탱하고 있다는 점을 알아야 한다.
president21@yna.co.kr
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