오픈AI 기업분석 : 빅테크를 위협하는 새로운 플랫폼으로서 ChatGPT의 가치를 생각해보다

이 자료는 올바른 미국주식 by SAPIENS의 2025년 7월 23일 네이버 프리미엄 콘텐츠입니다. 원문 URL은 https://contents.premium.naver.com/sapiens/sapiensasset/contents/250723181448808rr 이며, 아래 내용은 그 보존 원문을 따라 정리합니다.

안녕하세요 사피엔스입니다. 이 자료는 비상장 기업 오픈AI를 이해하기 위한 기업분석 자료입니다. 오픈AI는 이제 단순한 모델 연구소를 넘어서 ChatGPT를 중심으로 가장 큰 AI 플랫폼으로 변해가고 있습니다. 일평균 쿼리 요청량은 25억 건으로 구글 일평균 검색량 140억 건의 6분의 1만큼 따라붙었습니다. 모델 이야기만 하기보다 ChatGPT 기반 플랫폼을 생각해보려 합니다. AI Boom 태풍의 눈에 있는 Tier 1 기업 중 하나이고 GPT-5와 Open-weight Reasoning 출시를 앞둔 시점이라 한 번 정리해볼 만했습니다.

메타·로빈후드·엔비디아·네비우스·서클 관련 기존 기업분석 목록을 제시합니다. 투자자문에 따른 원금 손실과 투자 책임은 고객에게 있고 과거 수익이 미래 수익을 보장하지 않는다고 밝힙니다. 신규 구독 전 계약 권유문서를 충분히 읽어야 합니다.

기업분석 자료 모음에는 2025년 7월 18일 메타 AI 인재 영입과 스마트 글래스, 7월 16일 로빈후드, 7월 15일 엔비디아와 네비우스, 7월 13일 서클 관련 글이 보입니다. 이는 이번 오픈AI 글의 근거가 아니라 채널의 기존 목록으로만 보존합니다.

글은 오픈AI를 플랫폼으로 이해하는 일, 모델과 ChatGPT라는 두 핵심, AI 앱 다운로드와 챗봇 점유율, 엔터프라이즈AI 채택을 차례로 다룹니다. 마지막에는 다섯 줄로 관점을 다시 정리합니다.

오픈AI를 이해할 때 가장 중요한 점은 단순히 가장 앞선 AI 모델 연구소라는 사실을 넘어 가장 큰 AI 플랫폼이라는 데 있습니다. 연구소를 넘어서 이미 플랫폼이라 부를 수 있는 이유는 ChatGPT가 계속 사용자들에게 채택 받고 사용량도 늘기 때문입니다. 현재 AI Boom 태풍의 눈에 있는 Tier 1은 CUDA 개발자 생태계를 관리하는 전체 AI 생태계 핵심 엔비디아, 독점적 AI 모델 설계를 주도하는 프론티어 연구소 오픈AI·구글, 오픈소스 모델 개발을 선도하는 메타·딥시크로 나뉩니다.

이들 중 오픈AI는 앞으로 공개 예정인 GPT-5와 open-weight 모델 출시 계획을 통해 향후 몇 개월 AI 모델 발전의 핵심 역할을 맡게 될 가능성이 높다고 봅니다. 구글은 GPM을 낮춰 가격 면에서 치고 나오고 있습니다. 그래도 핵심 기술과 연구 방향성은 여전히 오픈AI가 주도하고 있다고 보고, 이를 세 갈래로 정리합니다.

첫 번째입니다. 2024년 9월 Strawberry를 통해 Test-time compute를 가장 먼저 발견해 o1-preview에 접목했습니다. 그 뒤 2024년 12월 Gemini 2.0 Flash Thinking preview가 출시되고 2025년 1월 DeepSeek-R1이 출시된 흐름입니다. 딥시크는 alignment, 즉 모델이 핵무기 만드는 방법을 알려주는 등 문제를 일으키지 않는지를 확인하는 과정을 포기했기 때문에 몇 개월치 격차를 줄였다고 설명합니다.

오픈AI는 2024년 12월 병렬식 Test-time compute 구조인 o1-pro를 먼저 발표했습니다. 이 구조는 2025년 5월 20일 Gemini 2.5 Deep Think와 7월 9일 Grok 4 Heavy에도 채택됐다고 적습니다.

세 번째로, 후발주자들은 토큰에 붙이는 마진을 낮추고 같은 문제라도 모델이 한 번 생각할 때 훨씬 더 많은 토큰을 사용하게 해서 지능을 끌어올리고 있습니다. 딥시크를 빼고 중국의 다른 연구소를 자세히 보지 않은 이유도 Kimi K2, Solar Pro 2, Qwen 3 등이 계속 토큰 사용량을 더 늘리는 쪽으로만 성능 향상을 해왔기 때문입니다. 추론 비용은 더 많이 드는데 성능은 그만큼 나오지 않는 흐름이고, 가격을 크게 낮춰 파레토 프론티어를 내놓지만 GPM을 포기해 얻은 것이라고 봅니다.

컴퓨팅이 연구·학습·추론까지 결정적인 것은 맞지만, 프론티어 AI 연구소급 인재를 확보했을 때 전제되는 이야기입니다. 메타의 Llama 4 실패도 비슷한 경우였고 강화학습과 Test-time compute를 더 깊게 이해하는 인재가 필요했습니다. 그래서 메타도 MSL을 출범시켰습니다. 순다르 피차이가 2024년 12월 뉴욕타임즈 인터뷰에서 말한 ‘쉽게 달성할 수 있었던 성과는 사라졌다’, ‘컴퓨팅만이 좌우하는 문제는 아니다’, ‘차별화는 알고리즘상의 혁신을 이룰 수 있는 능력’이라는 내용이 현실화되는 중이라고 봅니다.

성능 개선을 하면서도 업계를 주도하는 알고리즘을 내놓고, 가장 많은 사용자에게 실시간으로 서비스하는 앱을 가진 플랫폼 기업이므로 1위임은 여전하다고 봅니다. 1인당 평균 쿼리량과 주간 5~6억 명에게 서비스하는 규모를 생각하면 매일 처리하는 워크로드가 구글 검색 쿼리의 6분의 1 수준입니다. 다른 앱과 비교해 서비스 안정도도 매우 높습니다. 이미 연구소로 보기에는 플랫폼에 가깝습니다.

직원 수는 2023년 수백 명에서 2025년 1월 4,500명까지 늘었습니다. 2025년 3월 ChatGPT WAU는 5억 명, MAU는 8억 명을 넘었습니다. 그런데도 모델 성능에만 초점이 맞춰지는 경향이 있어 JP모건 보고서를 바탕으로 플랫폼 전략과 구조를 봅니다.

핵심 모델은 Foundation 모델 GPT 시리즈와 추론 모델 o시리즈이며, 특정 기능 모델을 발전시켜 기능으로 추가해왔습니다. 고객은 ChatGPT iOS·Android·웹에서 직접 쓰고, 개발자와 기업은 API를 자체 앱과 모델에 녹여 씁니다.

GPT-5를 중요하게 보는 이유는 모델 크기와 FLOPS, 즉 연산량 면에서 GPT-4 시리즈 이후 2년 만에 도약하기 때문입니다. 최근 출시된 GPT-4o와 GPT-4.1은 2023년 3월에 나온 GPT-4를 기반으로 개선한 모델입니다. 그동안 나온 특정 기능을 모델에 전부 녹여 출시하겠다고 한 만큼 새로운 일을 더 많이 할 것으로 예상합니다.

GPT-5부터는 Claude처럼 모델 안에서 하이브리드로 사용자의 프롬프트에 따라 어떤 질문에는 짧은 답을 만들고, 일부에는 o시리즈 추론 모델을 쓰며, 일부에는 Operator와 Codex를 녹여 도구를 사용할 예정입니다. 이런 구성이 Agentic AI의 침투를 가속할 것을 기대합니다.

2025년 6월 기준 오픈AI ARR은 100억달러였습니다. ARR은 가장 최근 월 매출에 12개월을 곱한 연간 반복매출입니다. 이 가운데 75%가 ChatGPT 사용에서 나왔을 만큼 ChatGPT는 이미 모델 이상의 플랫폼 역할을 하고 있습니다. 나머지 25% 중 대부분은 LLM API 사용량에 따른 가격 책정으로 벌어들이며, Microsoft Azure AI 안의 OpenAI API 또는 Cursor·GitHub Copilot에서 OpenAI API를 쓴 양에 따라 비용을 청구하는 구조입니다.

소비자·개인용 제품에서 ChatGPT 무료버전은 월 0달러이며 기능과 사용량 제한을 받습니다. CFO는 2024년 9월 무료 사용자 가운데 유료 전환율이 5~6% 정도라고 언급했습니다. 전체 WAU 5억 명에 이 비율을 적용하면 유료 구독자 2,500만 명 정도라고 추정할 수 있지만, 이는 작성자의 계산입니다. 공개 자료로 살핀 유료 구독자 수는 2024년 9월 1,100만 명에서 12월 1,550만 명, 2025년 4월 2,000만 명을 넘겼습니다.

ChatGPT Plus는 월 20달러로 사용 한도가 늘고 훨씬 더 많은 모델을 쓸 수 있습니다. Pro는 월 200달러로 o1·o3-pro 버전을 빠르게 무제한 이용할 수 있습니다. 팀·기업용 Team은 사용자당 월 30달러 또는 연 300달러로 Plus보다 메시지 한도, 더 개인화된 답변, 메시지와 각종 기능을 관리하는 콘솔을 제공합니다. Enterprise는 기업별로 다르되 대략 200~250개 시트를 구매할 때 계약할 수 있고, 규제 준수·제어·분석·고객 지원, 데이터 보관 위치와 자체 데이터로 GPT를 파인튜닝할 권한, 개발자와의 소통 지원까지 포괄합니다.

OpenAI API는 35개 이상 모델과 비용 최적화·특수 기능을 제공합니다. 앱은 이미지 생성이나 Deep Research만 API로 불러올 수 있고, 오픈AI는 100만 토큰당 가격을 매깁니다. 기존 고객 앱과 통합하고 유지보수하기 쉽다는 평가를 받습니다.

B2C 침투가 가속되며 오픈AI 모바일 MAU는 매우 빠르게 성장 중입니다. 신규 앱 다운로드 수로 보면 이미 주요 경쟁사 앱을 앞지르고 있고, 사용자 기반이 압도적으로 큰 점까지 감안하면 특히 유의미한 성과라고 봅니다. 새 제품과 기능이 나올 때마다 점유율이 올라갔고, 올해에도 o3와 o4-mini 출시 뒤 시장점유율이 안정됐습니다. GPT-5가 출시된 뒤에는 점유율이 더 좋아질 것으로 예상합니다.

대규모 사용자 기반을 갖고 하루 평균 사용 시간이 늘어나는 구조는 오픈AI 강점 중 하나입니다. 사용자들이 모델을 쓰면서 더 좋은 답변을 고르면 모델 성능 개선에도 유리하고 사람들의 관심사에 대한 데이터를 가장 많이 수집할 수 있기 때문입니다. 수학·코딩·물리는 답이 정해져 모델이 스스로 검증하는 self-play가 가능해 큰 차이를 내지 않지만, 글쓰기·논리적 추론과 사람다운 행동에서는 오픈AI 모델이 앞선다고 봅니다.

지표로 보면 ChatGPT 힘이 더 압도적이라고 봅니다. 5월 20일 새 Gemini 모델, 5월 22일 앤트로픽 Claude 4가 발표됐는데도 ChatGPT 일일 활성 사용자 수는 오히려 더 늘었습니다. 모바일 앱 다운로드와 사용량뿐 아니라 웹사이트 접근에서도 오픈AI 점유율은 78%대를 유지하고 있습니다. API 사용량을 넣지 않은 전체 비교라 정확하지는 않지만, 앱·웹을 통한 사용량에서는 오픈AI 우위가 계속된다는 것이 핵심입니다.

일평균 AI 챗봇 쿼리 사용량 점유율은 68.1%로 ChatGPT라고 적습니다. 구글이 3월 28일 반독점 소송 데이터에서 공개한 AI 챗봇 쿼리 볼륨을 최근 자료로 업데이트한 결과입니다. 이 값은 앱을 통한 검색만 고려해 API를 통한 검색은 점유율에 넣지 않았습니다. API까지 포함하면 일평균은 16억 건이 아니라 25억 건입니다.

2025년 3월에는 일평균 챗봇 쿼리 중 50%가 ChatGPT였는데, 최근 6~7월 데이터를 기준으로 보면 ChatGPT 점유율이 68%까지 높아졌습니다. 오히려 오픈AI 챗봇 사용량이 더 늘어가는 추세입니다. 이 데이터를 정리하며 오픈AI가 플랫폼으로 평가받지 못한다는 생각을 다시 했고, 메타가 생각보다 AI 챗봇 시장에서 할 일이 많아질 수 있다고 봅니다. 모바일 앱 사용자의 일평균 쿼리 수를 보인 차트와 웹·앱을 모두 포함한 Queries/DAU는 서로 다른 값이라는 단서도 남깁니다.

가장 높은 사용자 참여도도 점점 늘고 있습니다. 신규 사용자가 늘어나는 것뿐 아니라 기존 사용자도 하루에 더 오래, 더 많은 질문을 합니다. 한 세션당 평균 사용시간은 2023년 5월과 비교해 2025년 5월에 37% 증가했습니다. 사용자당 일평균 세션을 여는 횟수 자체도 2025년 1월보다 5월에 30% 가까이 증가할 정도로 빠르게 늘었습니다.

차트는 2025년 1월과 5월 사이 중국을 제외한 iOS·Android 사용자가 AI 앱에서 하루 평균 몇 개 세션, 즉 앱 실행 뒤 몇 개 대화를 시작했는지 비교합니다. 앱 기업에서 사용자 참여도와 비슷한 지표이며 높을수록 만족도가 높다는 뜻이기도 합니다.

ChatGPT는 2025년 5월 하루 평균 세션이 30% 늘어 경쟁 앱 중 가장 높은 성장률을 기록했고 경쟁 챗봇 평균 증가율은 약 16%였습니다. Gemini는 앱을 켰을 때 시작하는 채팅이 낮고, Grok·Claude·DeepSeek·Perplexity는 하루 평균 약 5세션으로 비교적 고른 패턴입니다.

왕관의 무게는 무료 사용자 추론비용을 감수하는 데 있습니다. 아직 오픈AI는 ChatGPT Free 사용자에게 수익을 창출하지 못합니다. 무료 사용자의 추론비용도 오픈AI가 감당해야 하므로, 아직 수익화하지 않은 막대한 사용자가 쓸 양까지 생각해 모델 가격을 책정합니다. 딥시크보다 하드웨어 추론비용 절감에는 훨씬 뛰어난 연구소이지만 겉으로 크게 티 나지 않는 이유이기도 하다고 설명합니다.

오픈AI는 최근까지 광고를 도입하거나, AI 에이전트가 이커머스 사용자의 물품 구매를 도울 경우 쇼피파이와 논의 중인 수수료를 받는 구조처럼 무료 사용자에게서 수익을 얻는 방식을 계속 생각하고 있습니다. 이는 실제 수익이 확정됐다는 말이 아니라 검토 중인 방향으로 제시됩니다.

트렌드는 기업들의 광범위한 AI 채택이 가속되는 쪽입니다. 인구조사국은 120만 개 기업을 대상으로 격주 설문을 해 지난 2주 동안 상품·서비스 생산에 머신러닝, 자연어 처리, 가상 에이전트, 음성 인식 등 AI 도구를 썼는지 확인합니다. 2023~2024년에는 적당한 수준으로 채택이 늘다가 2025년부터 Enterprise AI 도입 속도가 가팔라졌고, 이제 9% 기업이 AI를 쓴다고 답했습니다. LLM API 사용량도 올해 초부터 증가가 더 가속되는 흐름입니다.

제번스의 역설이 계속될 것으로 봅니다. 같은 지능의 모델을 기준으로 추론 비용이 낮아지면 더 많은 산업·기업·사용 사례가 생깁니다. 기존 워크로드도 텍스트로 쓰던 것에서 멀티모달로 늘리고, Reasoning 기능을 넣거나 AI 에이전트를 더하면서 더 많은 토큰을 쓰는 흐름입니다.

이 흐름은 1Q25 엔비디아 실적발표에서 AI 팩토리, 즉 AI 데이터센터를 통해서도 확인할 수 있었다고 합니다. CFO Colette Kress는 2025년 5월 28일 AI 팩토리 구축 속도와 규모가 가속화되고, 이번 분기에 엔비디아 기반 AI 팩토리가 거의 100개로 전년 대비 두 배가 됐다고 말했습니다. 각 팩토리에 쓰이는 평균 GPU 수도 같은 기간 두 배가 됐고, 다양한 산업과 지역에서 더 많은 프로젝트가 시작되고 있다고 전했습니다.

AI 앱 유료구독을 하는 기업 수는 42%로 제시됩니다. Ramp AI Index는 다른 설문 도구와 달리 기업들이 AI 기업에 한 카드·결제 데이터 4만 개 이상을 활용해 보다 현실적인 데이터를 보여준다고 합니다. 모델 개발자별 결제 데이터를 모은 것이며, 오픈AI의 경우 직접 거래 또는 API를 쓴 앱을 사용한 결제 건을 모두 집계한 값입니다.

AI Boom 뒤 2023~2024년에는 LLM 토큰 추론비용이 워낙 비싸 AI 앱을 직접 만들려는 수요가 높았습니다. 그러나 LLM이 할 수 있는 일이 늘고 개발속도도 빨라지면서 좋은 제품을 사용하려는 수요가 올라가 AI 앱을 구매하는 경우가 더 늘고 있습니다. 특히 기업이 어떤 워크로드에 AI를 쓸지 테스트하는 환경에서는 서드파티 앱 구매량이 이전보다 높아지는 중입니다. 고객지원의 경우 응답자 90% 이상이 서드파티 앱을 테스트한다고 답했습니다.

기업 내 오픈AI 점유율은 Ramp AI Index 전체 결제량 기준 81.4%로 제시됩니다. 엔터프라이즈AI 채택 과정에서 ChatGPT를 포함한 오픈AI 모델 사용량이 가장 빠르게 증가하고 있다는 해석입니다. API 볼륨은 AI에 능숙한 기업이나 개발자가 주로 쓰므로 Gemini와 Claude가 많이 잡히지만, 전체로 보면 ChatGPT로 대표되는 GPT·o시리즈 제품군이 다양한 산업과 사용 사례에 가장 많이 채택된다고 봅니다. 다만 이 차트는 어떤 모델을 썼는지만 보일 뿐 기업별 사용량의 양은 보여주지 않아 가치 기준 점유율은 다를 수 있습니다.

두 번째로, 앤트로픽이 Cursor를 통해 코딩 애플리케이션 분야에서 빠르게 성장하는 것도 보입니다. 결국 애플리케이션을 잡는 일이 모델의 성장에도 유리한 구조임을 보여주는 차트라는 해석입니다.

다양한 산업에서 AI 채택 가속화가 시작됐습니다. 2025년 초 Enterprise AI 채택률이 크게 오른 데에는 기존에 AI 채택에 적극적이던 산업만 늘린 것이 아니라, AI 채택에 보수적이던 산업도 채택을 늘린 영향이 컸습니다. 이들은 상대적으로 오픈AI 모델을 가장 먼저 채택하기 때문에 점유율 증가가 두드러졌다고 봅니다.

다양한 산업에서 오픈AI 모델이 가장 빠르게 퍼지는 배경에는 마이크로소프트 Azure 클라우드와 높은 호환성이 있습니다. Azure OpenAI Services를 통해 기업들이 오픈AI 모델에 쉽게 접근할 수 있기 때문입니다. 마이크로소프트와 오픈AI 협력구조는 처음에는 아주 높은 강도의 결합으로 시작했고 최근에는 협업 강도가 점점 낮아지는 중이지만, 여전히 서로 win-win 구조를 이어간다고 적습니다.

실무에 AI를 채택하는 비용이 점점 낮아지면서 더 많은 기업이 ChatGPT Enterprise 구독에 나섭니다. 1인당 생산성을 높이고 제품을 개선해 매출 성장에 보태고 있습니다. 모건스탠리의 오픈AI 모델 도입률은 거의 100%에 근접하고, 스페인의 글로벌 상업은행 BBVA에서는 직원 12만5,000명이 5개월 만에 2,900개 커스텀 GPT를 개발해 배포할 만큼 적극적입니다.

기업 입장에서는 ChatGPT Enterprise가 서드파티 앱 소비와 자체 LLM 풀스택 구축의 사이 정도 포지션이므로 꽤 매력적입니다. 경쟁사와 비교해 개발자 사용 편의성을 높이는 제품·기능·라이브러리가 많습니다. AI 앱의 개발·테스트·배포 과정을 간소화하고 외부 데이터와 통합하는 접근성도 좋습니다. 가격구조에서는 압박을 받고 있지만, 중소기업이나 IT 업계가 아닌 산업이 AI를 채택하는 과정에서는 개발자 친화 환경 자체가 오픈AI에 긍정적이라고 봅니다.

다섯 줄 요약입니다. 오픈AI는 단순 모델 연구소를 넘어 ChatGPT 중심 세계 최대 AI Native 플랫폼으로 진화하고 있습니다. 매출의 75%가 ChatGPT를 통해 나온다는 점에서 관점을 바꿔 봤습니다. 2024년 9월 o1-preview로 Test-time compute를 통한 성능 향상을 선도하고, 2024년 12월 병렬식 Test-time compute도 선도했으므로 여전히 프론티어라는 판단입니다.

ChatGPT는 앱 다운로드 점유율 70%, 챗봇 점유율 68%입니다. 7월 21일 보도된 Axios 자료에 따르면 오픈AI 일평균 쿼리 요청은 25억 건이고 구글 일평균 검색량은 140억 건이므로 구글의 6분의 1만큼 따라붙은 셈입니다. 오픈AI와 구글이 선도하는 트렌드는 한동안 유지될 것으로 예상합니다. 그래도 GPT-5는 GPT-4 시리즈 이후 2년 만의 모델 크기와 FLOPS 도약이라는 점에서 중요하다고 봅니다.

오픈AI는 2024년 9월 o1-preview로 Test-time compute를 통한 성능 향상을 선도하고, 2024년 12월 병렬식 Test-time compute도 선도했다고 다시 짚습니다. 프론티어임은 변하지 않았다는 판단입니다. GPT-5는 GPT-4 시리즈 이후 2년 만의 모델 크기와 FLOPS 도약이므로 중요하고, 기업 채택에서는 ChatGPT Enterprise와 Azure 플랫폼 호환성이 좋다고 정리합니다.

기업들로부터 채택받는 AI 모델 점유율은 81%로 제시됩니다. ChatGPT Enterprise도 그렇고 Azure 플랫폼과의 호환성이 좋습니다. GPT-5와 Open-weight 출시를 앞둔 시기에 오픈AI 플랫폼 가치에 대해 가볍게 정리한 자료라고 마무리합니다.