AI 모델랩 마진 우려와 실제 수익성 반전

생성형 AI 시장에서 최근 가장 논쟁적인 주제는 프론티어 모델 기업들의 수익성이다. 중국발 저가 모델 확산과 잇따른 토큰 단가 인하가 겹치면서, 모델 개발사들이 출혈 경쟁 국면에 진입했다는 시각이 시장 일각에서 힘을 얻어왔다. 그러나 반도체·AI 인프라 분석으로 알려진 딜런 파텔은 지난 7월 초 프랑스에서 열린 RISE 서밋에서 이와 상반된 진단을 내놓았다. 그는 올해 들어 주요 모델 기업들의 재무 지표가 급격히 개선됐다고 평가했다. 구체적으로 앤스로픽의 경우 2분기에 매출총이익 기준 흑자를 달성했고, 3분기에는 약 10억달러 규모의 영업흑자를 낸 것으로 추정된다는 설명이다. 그는 이 수치가 향후 기업공개 관련 서류에 실제로 기재될 성격의 숫자라고 언급했다. OpenAI에 대해서도 수익성 궤적을 제시했다. 지난해 기준 총마진은 30% 수준이었으나 무료 이용자 관련 비용을 제외하면 50% 안팎이었고, 현재는 전체 총마진이 55%, 무료 이용자를 제외할 경우 65% 수준까지 올라온 것으로 파악된다는 것이다. 핵심 논점은 원가 곡선이다. 엔비디아 측 설명에 따르면 추론 연산 비용은 연간 10배 안팎의 개선 속도를 보이고 있으며, 여기에 처리 물량 자체의 증가가 더해진다. 즉 판매 단가(P) 하락 폭보다 원가 하락과 물량(Q) 확대의 결합 효과가 더 클 수 있다는 논리다. 금융시장은 눈에 보이는 입출력 토큰 단가 변화에 반응해 이를 곧바로 가격경쟁으로 해석하는 경향이 있지만, 원가 구조의 개선 속도와 규모의 경제가 마진에 미치는 영향에 대한 이해는 아직 충분치 않다는 지적이다. 이 논리가 유효하다면 수혜 범위는 모델 기업에 국한되지 않는다. 추론 단가 하락이 사용량 폭증을 유발하는 구조라면 AI 가속기와 데이터센터 인프라 수요는 지속되고, 하이퍼스케일러의 대규모 자본지출 역시 회수 가능성 측면에서 재평가 여지가 생긴다.