범용 인공지능(AI) 플랫폼 시장의 패권을 놓고 오픈AI와 구글이 치열한 경쟁을 벌이고 있다. 이들은 '일상·업무 통합형 AI 플랫폼'이라는 궁극적인 목표를 놓고 주도권 다툼을 벌이고 있다. 

구글은 방대한 기술 인프라를 등에 업고, 오픈AI는 혁신과 사용자 기반 확대를 발판 삼아 질주하는 형국이다. 이 승부는 궁극적으로 어느 쪽이 AI를 일상과 업무 영역에 가장 성공적으로 융합하는지에 따라 판가름난다.

오픈AI, 챗GPT를 '슈퍼 비서'로… 메타를 최대 위협으로 지목

오픈AI의 2025년 상반기 내부 전략 문건이 최근 유출되면서, 회사의 야심 찬 구상이 수면 위로 떠올랐다. 오픈AI는 자사의 챗GPT를 '자율적·멀티모달·개인화된 슈퍼 어시스턴트'로 진화시켜 모든 것의 중심이 되는 인터페이스로 자리매김한다는 목표를 세웠다. 이는 챗GPT 기반 범용 AI 플랫폼화라는 핵심 전략에 따른 것이다.

나아가 애플, 구글, 마이크로소프트, 메타 등 주요 기술 기업들이 챗GPT를 기본 AI 도우미로 탑재하도록 정책 영향력을 행사하려는 전략도 문건에 담겼다. 이 문건은 구글 제미나이, 앤스로픽 클로드, 마이크로소프트 코파일럿, 메타 AI 등 챗봇 라이벌뿐만 아니라, 구글 검색 및 크롬, 마이크로소프트 빙 및 엣지, 애플 시리, 안드로이드 어시스턴트 같은 기성 플랫폼까지 광범위하게 경쟁 상대로 규정한다.

특히 주목할 만한 부분은 오픈AI가 구글을 최우선 위협으로 지정하지 않았다는 점이다. 대신 '기존 비즈니스 모델과의 충돌 없이 AI를 여러 제품에 매끄럽게 내장할 수 있는' 또 다른 회사를 가장 큰 경쟁 상대로 지목했고, 시장에서는 이를 메타로 해석한다. 메타는 광고 매출에 의존하지 않는 구조로, AI 제품을 앱 전체 생태계에 자연스럽게 통합할 수 있는 환경을 갖췄기 때문이다.

구글의 발목 잡는 광고 수익 구조

유출된 문건은 구글이 광고 기반의 수익 모델에 크게 의존하는 것이 AI를 전면적으로 수용하는 데 핵심 장애물이라고 진단했다. 오랜 기간 구글의 주 수입원이었던 광고는 검색 광고(광고 노출 및 클릭 기반)에 크게 의존한다. 

그러나 AI 챗봇이 여러 링크 대신 통합된 답변을 제공하고, 이로 말미암아 '링크를 줄이고, 광고 노출을 줄이는 구조'로 전통적인 광고 공간이 소멸하며, 이는 구글의 핵심 사업을 위협하는 요소로 작용한다.

AI 상용화 속도 조절 뒤에 숨겨진 원천 기술력

대부분의 신흥 AI 서비스가 구독이나 API(응용 프로그래밍 인터페이스) 수수료를 통해 수익을 창출하는 것과 달리, 구글은 광고 기반 방식을 고수하고 있다. 이러한 수익 모델로의 전환은 구글 재무 구조의 근본적인 변화를 요구하고, 투자자와 광고주를 불안정하게 만들 수 있다. 반면, 오픈AI는 챗GPT 플러스 구독, API 라이선싱, 기업용 AI 솔루션 등 다양한 수익 창출 경로를 탐색하는 데 제약이 되는 레거시 제품이 없다는 점에서 비교 우위에 선다.

알파벳 최고경영자(CEO) 순다르 피차이는 세일즈포스 드림포스(Dreamforce)에 참석해, 2022년 오픈AI가 챗GPT를 출시할 당시 구글 역시 초기 챗봇 시제품을 보유하고 있었으나, "신뢰성과 위험 문제"로 상용화를 늦췄다고 언급했다. 방대한 사용자 기반을 가진 구글은 신중하고 위험 회피적인 출시를 요구받는다. 이는 스타트업 지위에서 빠른 실험이 가능한 오픈AI와 달리 구글의 제품 개발 속도를 늦추는 요인으로 작용한다.

구글, 트랜스포머의 원천 기술력으로 반격 채비

비록 챗봇 기술에 대한 대중의 인지도는 오픈AI가 주도하나, 구글은 AI 하드웨어·소프트웨어의 뿌리를 오랜 기간 동안 구축했다. 구글은 2006년부터 ASIC(특화 연산칩) 연구를 시작하고 2014년에는 엔비디아(Nvidia) GPU에 투자했다. 특히 2015년 자체 설계 텐서 처리 장치(TPU)를 도입했고, 구글 브레인(Google Brain)과 딥마인드(DeepMind) 같은 세계적인 연구팀을 지원한다.

구글은 2017년 발표한 영향력 있는 논문 "어텐션이 전부다(Attention Is All You Need)"를 통해 트랜스포머(Transformer) 구조를 확립했다. 이 혁신은 BERT, LaMDA, 그리고 GPT 모델 같은 오늘날 AI 발전의 근간이 되었고, 구글이 2023년에 선보인 제미나이 시리즈의 개발로 이어졌다. 현재 구글은 제미나이 2세대와 TPU v6 개발을 진행 중이다. 따라서 구글은 AI의 근본기술(모델·하드웨어·데이터 인프라) 측면에서 오픈AI보다 훨씬 깊은 구조적 자산을 갖추고 있다.

인프라 비용의 딜레마: 78억 달러 손실과 수익화 강화 과제

오픈AI는 AI 역량과 시장 도달 범위에서 구글에 필적하고 있지만, 독자적인 컴퓨팅 인프라가 부족하다는 치명적인 취약점을 안고 있다. 이를 해소하기 위해 오픈AI는 오라클·소프트뱅크 그룹의 '프로젝트 스타게이트(Project Stargate)'에 협력했고, 최근에는 엔비디아, AMD, 브로드컴과도 협약을 체결했다. 

그러나 대규모 LLM 학습 시 비용과 공급 안정성 위험이 여전히 남아 있다.

오픈AI, 인프라 및 재정 압박이라는 난제 봉착

디 인포메이션(The Information) 보도에 따르면, 오픈AI는 2025년 상반기 매출이 2024년 총매출 대비 16%를 초과할 것으로 예상하지만, 지속적인 막대한 R&D 및 GPU 조달비용 지출로 78억 달러(약 11조 원)의 영업 손실을 기록했다. 오픈AI는 2025년 130억 달러(약 18조 5000억 원)의 매출을 목표로 설정하는 동시에 현금 소진액을 85억 달러(약 12조 1600억 원) 이내로 제한하는 것을 목표로 한다.

생성형 AI 시장이 성숙기에 접어들면서, 광고에 전적으로 의존하는 방식은 점차 입지가 좁아지고 있다. 오픈AI는 AI 운영에 필수적인 고가의 컴퓨팅 자원을 유지하기 위해 사용자당 수익성을 끌어올려야 하는 과제에 직면했다. 그러나 분석 회사 앱토피아(Apptopia)의 데이터에 따르면, 최근 몇 달간 챗GPT 모바일 앱의 전 세계 다운로드와 사용자 참여도가 줄어들며 성장이 정체된 것으로 나타났다. 이는 초기 폭발적인 과대광고(hype)가 사그라지고 사용량이 정상적인 활용 패턴으로 정착하고 있음을 시사한다. 오픈AI는 사용자 1인당 수익화 강화(per-user monetization)를 필수적인 과제로 삼는다.

크롬 아성에 도전하는 '챗GPT 아틀라스', 정보 수집 목적 관측도

오픈AI는 최근 웹 브라우징 경험을 재편하고 구글 크롬의 지배력에 도전하기 위한 AI 기반 브라우저인 '챗GPT 아틀라스(ChatGPT Atlas)'를 출시했다. 블룸버그 등 외신들은 챗GPT 아틀라스가 관심을 모으고 있지만, 가장 진보된 AI 에이전트 기능을 사용하려면 월 20달러의 챗GPT 플러스 구독이 필요하다는 점을 지적하며, 사용자들이 크롬을 포기할 유인이 제한적이라고 분석했다.

스탯카운터(StatCounter)의 시장 데이터에 의하면, 크롬은 미국 데스크톱 브라우저 시장 점유율의 약 64%와 전 세계적으로 74%를 차지하며 AI 통합 생태계의 핵심 축으로 견고하게 자리 잡고 있다. 퍼플렉시티(Perplexity)의 코멧(Comet)과 더 브라우저 컴퍼니(The Browser Company)의 디아(Dia) 등 최근 출시된 여러 AI 강화 브라우저들이 있지만, 현재까지 시장 점유율 1%를 넘어선 사례는 없다.

일각에서는 챗GPT 아틀라스가 구글의 브라우저 지배력에 즉각적인 위협이 되기보다는, 오픈AI의 AI 모델 정교화를 위한 광범위한 브라우징 데이터 확보 및 모델 정교화 데이터셋 수집 인프라로 활용된다는 분석을 제시한다.

[Key Insights]

구글와 오픈AI의 경쟁은 단순한 기술 대결을 넘어 AI 생태계의 '운영체제(OS)' 주도권 싸움이다. 구글의 광고 수익 모델 제약과 오픈AI의 막대한 인프라 비용 문제는 한국 IT 기업과 투자자들에게 AI 시대의 성공적인 비즈니스 모델(구독 및 API)과 안정적인 자체 컴퓨팅 인프라 확보의 중요성을 시사한다. 사용자당 수익화 강화는 국내 플랫폼 기업의 필수 전략이 될 것이다.

[Summary]

오픈AI는 챗GPT를 '슈퍼 비서'로 만들고 메타를 최대 경쟁자로 지목하며 브라우저 '아틀라스'로 구글 크롬에 도전한다. 하지만 78억 달러 영업 손실과 인프라 의존성이라는 재정적 압박에 직면했다. 구글은 광고 기반 수익 모델의 제약으로 AI 도입에 신중하지만, 트랜스포머와 TPU 같은 심층 기술 자산을 바탕으로 반격 채비를 갖추고 있다.