앤트로픽의 야심찬 2026년 매출 목표, 그 내막을 들여다본다

Krystal Hu

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AI가 있는데 누가 무역 전쟁에 대해 걱정할 필요가 있겠는가?

도널드 트럼프 대통령이 금요일 중국산 제품에 대해 100% 관세를 부과하겠다고 위협하며 시장을 뒤흔든 후 이번 주 워싱턴의 이코노미스트들은 2025년 미국과 글로벌 성장을 뒷받침하는 핵심 동력으로 AI 투자 붐을 꼽으며 관세로 인한 하락세를 완화하는 역할을 한다고 지적했다.

화요일에 발표된 IMF의 세계 경제 전망 은 전망치를 상향 조정하여, 미국이 올해 2.0%(4월 1.8%에서 상향 조정), 2026년 2.1% 성장할 것으로 전망했다. 옥스포드 이코노믹스는 AI가 주도하는 미국 내 외국산 컴퓨터 수요의 급증이 다른 지역의 수입 약세를 상쇄하고 있으며, 데이터 센터 건설이 여전히 활기를 띠면서 이러한 추세가 지속될 것이라고 덧붙였다.

그러나 IMF의 수석 이코노미스트인 피에르 올리비에 구린차스는 인터넷 기업의 가치가 수익을 앞지르던 1990년대 후반과 유사하게, AI로 인한 이점이 아직 실물 경제에 완전히 나타나지 않았다고 말했다.

그는 AI 주도의 조정은 가능하지만, 대부분 부채로 자금을 조달하지 않기 때문에 시스템적 위기가 될 가능성은 낮다고 경고했다. 규모 또한 중요하다. AI 관련 투자는 1995~2000년 닷컴 시대의 약 1.2%에 비해 2022년 이후 미국 GDP를 0.4% 미만을 끌어올리는 데 그쳤다.

거시적 관점에서 미시적 관점으로 확대하여 실제로 AI 수익이 어디에서 나타나고 있는지, 즉 Anthropic의 최신 재무 정보를 독점적으로 살펴본다. 또한 오픈 소스 AI 분야에서 중국의 놀라운 추격과 챗봇에게 무례하게 대하는 것이 오히려 도움이 될 수 있다는 반직관적인 결과도 살펴본다. 계속 읽어보기 바란다.

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앤트로픽의 수익 붐

AI 수익은 어디로 향하고 있는가? 바로 파운데이션 모델 기업들이다.

소식통에 따르면 Anthropic의 내부 목표는 클로드 개발사가 2025년 말 연환산 매출 90억 달러를 기록하고, 2026년에는 최소 200억 달러, 강세 시나리오에서는 260억 달러까지 두 배 이상 성장할 것으로 예상한다. Anthropic이 2025년을 약 10억 달러의 연환산 매출로 시작했다는 점을 기억해야 한다.

이러한 놀라운 성장과 전망은 130억 달러 규모의 시리즈 F 투자 유치 후 9월 가치 평가액이 1,830억 달러(3월의 615억 달러의 거의 세 배)에 달한 것을 설명하는 데 도움이 된다. Anthropic은 이번 달 연환산 매출이 70억 달러에 육박하고 있다고 밝혔지만, 향후 수치에 대해서는 언급을 거부했다.

빠르게 성장하고 있는 또 다른 파운데이션 모델 연구소인 오픈AI와 비교하면 그 원동력이 다르다. 오픈AI의 매출액은 대규모 소비자용 ChatGPT에 의해 추진되어 8월에 연환산 매출 130억 달러에 달했으며, 연말까지 200억 달러 이상을 달성할 것으로 예상된다.

Anthropic의 성장은 어디에서 비롯되는가? 전체 매출의 80%는 기업이 기여했다. 30만 개 이상의 기업이 API를 통해 다양한 모델을 활용한다.

모델 액세스를 넘어 AI 애플리케이션을 판매하는 것도 수익 증대에 도움이 된다. 한 소식통에 따르면 올해 초에 출시된 Claude Code는 연환산 매출 10억 달러에 육박했다. 그 가치는 수익뿐만 아니라 데이터이기도 하다. 코드 생성 및 디버깅에서 얻은 데이터는 차세대 모델을 미세 조정하고 훈련하는 데 피드백되어 Anthropic이 이 고부가가치 사용 사례에서 선두를 유지하는 데 도움이 된다.

Anthropic은 시장도 넓혀가고 있다. 지난 8월, Anthropic은 조달 과정을 용이하게 하기 위해 미국 정부에 1달러에 Claude 이용을 제공했으며, Dario Amodei 최고 경영자가 나렌드라 모디 인도 총리를 만나느라 바쁜 와중에도 2026년에 벵갈루루 지사를 설립할 계획이다.

매출 호황 뒤에서 덜 논의된 이야기는 마진과 수익성이며, 이는 여전히 먼 이야기이다 . API 사용에 대한 단위 마진은 서류상으로는 괜찮아 보일 수 있지만, 교육 비용을 무시할 때만 가능하다. 그러나 그럴 수 없다. 클라우드 마이그레이션과 같은 이전 물결과는 달리 다음 세대 모델을 교육하고 실행하는 것은 비즈니스에서 가장 크고 끊임없이 변화하는 비용이다.

경쟁은 이 비용을 더 크게 만든다. 오픈AI, 구글 딥마인드, 메타, xAI와 차별화하기 위해 각각의 새로운 모델은 더 많은 데이터, 더 많은 컴퓨팅, 더 많은 반복을 요구하기 때문에 비용이 가격 상승 속도보다 더 빠르게 상승한다. 문제는 수익이 실제 존재하느냐가 아니다. 수익은 실제로 존재한다. 문제는 마진이 다음 세대 모델 훈련의 물리적 특성을 따라갈 수 있느냐는 것이다. 그 동안 Anthropic과 오픈AI와 같은 기업이 더 많은 자본을 조달하여 비용을 충당할 것으로 예상된다.

금주의 차트: 중국의 오픈 소스 주도

1년 전, 최고의 오픈소스 모델을 찾는 개발자들이 가장 먼저 선택한 것은 Meta의 META 라마였다. 'AI용 깃허브'인 Hugging Face에서 2024년 말까지 수억 건의 다운로드를 기록했고, 특정 작업을 위해 훈련된 특수 버전인 '파인튠'의 새로운 다운로드 중 약 절반을 차지했다. 에어 스트리트 캐피탈의 AI 현황 보고서(link)의 차트는 2025년에 무게 중심이 이동하는 것을 보여준다. 중국의 거대 기술 기업인 알리바바가 개발한 Qwen은 총 다운로드 수에서 라마를 넘어섰고, 현재 오리지널 모델을 기반으로 한 새로운 월별 파생상품의 40% 이상을 주도하는 반면, 라마의 점유율은 약 15%로 떨어졌다.

이는 서구에서 관심을 잃은 것이 아니라 중국 모델이 품질과 유연성 면에서 엄청난 도약을 이룬 이야기이다. 개발자들은 Qwen의 빠른 개발 속도와 강력한 추론 능력으로 인해 사용자 지정 비용이 저렴하고 배포가 쉽다는 점을 지적한다.

읽어볼 연구: AI에 대한 무례한 태도

펜실베이니아 주립대학교의 짧은 연구인 "Mind Your Tone: 프롬프트의 공손함이 LLM 정확도에 미치는 영향 조사(link)"에 따르면 무례한 프롬프트가 정중한 프롬프트보다 일관되게 더 나은 결과를 가져오는 것으로 나타났다.

GPT-4o에서는 프롬프트가 무례할수록 객관식 정확도가 높아지는데, 매우 정중한 표현을 사용하면 약 80.8%에서 매우 무례한 표현을 사용하면 84.8%까지 올라간다. 저자들은 수학, 과학, 역사 분야의 50개 문제를 5가지 어조(매우 정중함, 정중함, 중립적, 무례함, 매우 무례함)로 다시 작성하여 이를 테스트했다. 각 어조별로 10회 실행한 결과, "친절하게 대해 주시겠습니까"와 같은 부드러운 어조부터 보다 거친 지시까지 무례한 표현에 대해 통계적으로 유의미한 일관된 우위를 발견했다.

그렇다면 챗봇에게 무례하게 굴어야 하는가? 꼭 그렇지는 않다. 핵심은 공손함이나 기타 대화의 군더더기가 소음으로 작용하여 모델을 혼란스럽게 할 수 있다는 점이다. 최상의 결과를 얻으려면 직접적이고 명확하게 말하라. 상냥한 말은 생략하고 AI에게 필요한 것을 정확하게 말해야 한다.

기후, 의료, 모빌리티와 같은 글로벌 과제를 해결하기 위해 딥 테크는 어떻게 확장되고 있는가? 지금 등록 (link) 하여 10월 22일 아부다비에서 열리는 첫 번째 #ReutersNEXTGulf (link) 서밋의 실시간 방송을 시청하기 바란다. 해시키 익스체인지의 CEO 루하이양, AI71 임원 키아라 마르카티, 모질라 AI 고문 아야 브데르, STV CEO 압둘라만 타랍주니가 혁신과 투자, 영향력에 대해 논의한다.