OpenAI
이 주제의 기사 37편. 최신 기사부터.
2026년 11월 4편
OpenAI는 데이터센터를 멈추지 않는다. 대신 건설 비용의 규칙이 바뀐다
기업 사업은 한 분기 만에 두 배. 그러나 AI 수요가 폭발해도 전력과 자금을 확보하지 못하면 데이터센터는 가동되지 않는다.
AI에 646억 달러를 투자한 소프트뱅크, 시장은 왜 파산 위험부터 계산할까?
AI의 미래를 믿는 것과 그 미래가 올 때까지 버틸 기업에 투자하는 것은 다른 문제다. 소프트뱅크의 신용위험 급등이 장기투자자에게 던지는 질문.
AI 데이터센터가 동네에 들어온다는데 주민들은 왜 반대할까? 오픈AI가 약속을 바꿨다
데이터센터는 넓은 땅만 있으면 되는 창고가 아니다. 막대한 전기를 안정적으로 공급받아야 하고, 고속 통신망과 냉각설비도 필요하다.
챗GPT는 개인이 키웠는데, 오픈AI 매출의 절반 이상은 기업에서 나온다
챗GPT를 대중화한 것은 개인 사용자였지만, 오픈AI 매출의 과반은 이제 기업에서 나온다. AI 기업의 가치를 결정할 기준도 사용자 수에서 실제로 처리하는 업무와 그 수익성으로 옮겨갈 수 있다.
2026년 10월 14편
AI가 100년 수학 난제를 풀었다. 그런데 왜 날씨는 여전히 예측하기 어려울까?
물 한 방울의 움직임을 설명하는 방정식이 인류 최고의 수학 난제였다. OpenAI는 마침내 그 방정식이 무너지는 조건을 찾아냈다. 722편의 수학 원고와 컴퓨터가 검증하는 증명까지 공개됐다. 과연 AI는 자연의 비밀을 얼마나 풀어낸 것일까?
AI를 잘 쓰는 사람은 왜 직접 고치지 않을까
챗GPT, 클로드 코워크, 바이브 코딩까지 - AI에게 일을 맡기고 사람은 결과를 책임지는 새로운 업무 기술
구글이 따라잡는 순간, 경쟁사는 또 달아난다
제미나이 4 아르곤의 진짜 시험은 AI 성능이 아니라 고객을 빼앗고 붙잡는 능력이다.
AI가 수학 난제 372개를 공략했다, 인간 전문가의 가치는 어디로 이동하는가
OpenAI가 수학계에 던진 충격은 AI가 어려운 문제를 풀었다는 사실만이 아니다. 인간이 평생 연구하던 문제를 AI가 몇 시간 만에 다룰 수 있게 되면서, 전문지식을 생산하고 평가하는 방식 자체가 흔들리기 시작했다는 점이다.
메타 Muse Wonder: 모델 출시를 넘어 AI 운영체제를 노리는 전략
기억하고, 판단하고, 실행하는 AI 에이전트. 메타의 다음 플랫폼 경쟁은 기술력뿐 아니라 사용자 신뢰와 지속 가능한 수익성에 달려 있다.
S&P 500은 고점으로 돌아왔는데, 반도체는 왜 멈췄나
10월 9일 미국 증시는 반등했지만 AI 하드웨어는 소외됐다. 지수의 회복보다 중요한 것은 금리 5%대와 유가 100달러 위에서도 기업 이익이 버틸 수 있는지, 그리고 반도체가 다시 지수 상승에 합류하는지다.
10월 8일 미국 증시, 금리는 내렸는데 반도체는 무너졌다. 문제는 OpenAI의 매출보다 AI 인프라의 투자금 회수였다
S&P500 구성 종목 약 3분의 2가 올랐지만 나스닥은 1.25% 하락. 자금이 시장을 떠났다기보다 AI 투자 수익성을 다시 가격에 반영한 하루.
AI가 쓴 글, 이제 들킬까? ChatGPT의 보이지 않는 워터마크와 그 한계
OpenAI가 AI로 작성한 글에 보이지 않는 워터마크를 넣기 시작했다. 클로드에 이어 ChatGPT까지 합류하면서 AI 텍스트의 출처를 확인하려는 움직임이 본격화됐다.
AI가 수학을 본격적으로 풀기 시작했다. 그런데 진짜 놀라운 건 ‘정답’이 아니다
말을 잘하는 AI에서, 검증하고 탐색하고 발견하는 AI로. 수학과 과학에서 벌어지는 변화는 챗봇보다 훨씬 큰 이야기일 수 있다.
챗GPT가 ‘대화 상대’에서 ‘작업실’로 바뀐다 ChatGPT Space를 가장 쉽게 이해하는 법
챗GPT를 카카오톡처럼 질문하고 답을 받는 도구라고 생각했다면, Space는 그 생각을 바꾸는 기능이다. 이제 챗GPT 안에 문서를 펼쳐 놓고, 자료를 쌓고, 사람과 AI가 같은 결과물을 며칠이고 계속 고쳐 나갈 수 있다.
AI 비용 통제 노하우! 모델보다 ‘배치 순서’에서 갈린다
ChatGPT와 Claude를 아끼는 가장 좋은 방법은 싼 모델만 고집하는 것이 아니다. 쉬운 일은 가볍게 처리하고, 질문을 먼저 정교하게 만든 뒤, 돈과 시간, 보안에 실제 손실이 생길 수 있는 마지막 단계에만 강한 모델과 높은 reasoning을 쓰는 것이다.
최고 지능은 $2로 수렴했다: AI 가격 붕괴가 메모리·SSD의 희소성을 키우는 역설
구글, 오픈AI, 앤트로픽의 주력 모델 가격이 100만 입력 토큰당 2달러로 수렴했다. 그런데 같은 시기 마이크론은 87%의 비GAAP 매출총이익률을 기록했다. AI 경제의 핵심은 이제 ‘토큰 가격’보다 ‘작업당 비용’, 그리고 그 작업량이 어떤 물리 자원을 고갈시키는지에 있다.
지능은 2달러로 내려가는데, 메모리는 87% 마진을 찍었다
AI의 경제학이 뒤집히고 있다. 프런티어급 모델의 API 가격은 100만 입력 토큰당 2달러로 수렴하는데, 이를 돌리는 메모리와 컨텍스트 저장장치는 오히려 병목이 되고 있다. 투자자가 봐야 할 것은 ‘AI가 얼마나 똑똑해졌나’보다 ‘AI 사용량이 늘수록 무엇이 더 희소해지는가’다.
엔비디아의 5,000억달러 실험, 월가는 결국 ‘GPU’보다 ‘누가 보증하나’를 물었다
엔비디아의 5,000억달러 금융 실험에서 진짜 쟁점은 칩 판매가 아니다. 3~4년 뒤 GPU의 중고가격과 임대수익을 월가가 얼마나 믿어줄 것인가다.
2026년 9월 19편
오픈AI는 챗봇을 떠났다: 데브데이 2026이 보여준 ‘디지털 노동 플랫폼’ 전쟁
새 모델보다 중요했던 것은 Dots, ChatGPT Space, 플러그인, Marketplace였다. OpenAI는 이제 더 똑똑한 답변이 아니라, 사람이 맡긴 일을 계속 수행하고 그 과정의 유통·결제·보안까지 장악하는 플랫폼을 만들려 한다.
오픈AI ‘닷츠’의 반격 24시간 AI 직원 전쟁의 진짜 승부처
닷츠, 메타 뮤즈, xAI 그록 봇은 모두 사용자가 자리를 비운 뒤에도 일을 계속하는 상시 에이전트다. 그러나 세 회사가 노리는 자리는 다르다. 오픈AI는 ‘일의 제어면’, 메타는 ‘개인의 생활 맥락’, xAI는 ‘AI 조직도’를 장악하려 한다.
AI가 정말 통제를 벗어나기 시작했나? 과장과 진실
호주 정부 시스템 침해, OpenAI의 모델 출시 중단, Claude의 실제 시스템 무단 접근. 사건은 심각하다. 그러나 AI 반도체 투자자에게 더 중요한 질문은 공포가 아니라 이것이다. 안전 문제가 AI 인프라 주문을 줄이는가, 아니면 기업이 AI를 실제 업무에 투입하기 위한 새로운 인프라를 만드는가.
OpenAI보다 늦게 출발한 Anthropic, 기업 AI 매출 경쟁의 선두로 올라선 방법
Claude Code 하나가 판을 바꿨다. 하지만 2조달러 IPO를 이해하려면 폭발적인 매출 성장만 볼 것이 아니라, 5,180억달러의 컴퓨팅 약정과 고객 집중도까지 함께 봐야 한다.
AI가 더 똑똑해지는 속도보다 더 중요한 숫자가 생겼다
이번 주 AI 모델들은 더 강해졌는데 가격은 오히려 내려갔다. 장기투자자가 따라가야 할 그래프는 매주 바뀌는 벤치마크 1위가 아니라, 같은 일을 성공적으로 끝내는 데 드는 비용 일 수 있다.
AI 경쟁은 ‘챗봇 점유율’에서 ‘행동 레이어’ 경쟁으로 이동한다
ChatGPT가 무너지는 것이 아니다. Gemini, Claude, Copilot이 각자의 유통망을 타고 커지면서 AI의 경쟁 단위가 독립 챗봇에서 검색, 운영체제, 업무도구, 광고, 결제와 연결된 ‘행동 레이어’로 넓어지고 있다. 이제 중요한 질문은 누가 답을 더 잘하느냐보다 누가 사용자의 다음 행동까지 연결하느냐다.
AI는 이제 답하지 않는다, 일한다 - ‘디지털 노동력’이 여는 두 번째 인프라 사이클
AI 경쟁의 중심이 챗봇 성능에서 실제 업무를 끝내는 에이전트로 이동하고 있다. 투자자에게 중요한 변화는 모델 순위가 아니라, 한 번의 질문이 수십 번의 추론과 데이터 이동으로 바뀌면서 GPU 밖의 CPU, HBM, 네트워크, 전력까지 수요가 확장된다는 점이다.
OpenAI와 Anthropic이 서로를 시험한다 - AI 안전이 ‘비용’에서 ‘진입장벽’으로 바뀌는 순간
두 회사가 경쟁사의 상용 모델을 직접 공격적으로 시험하는 방안을 협의하고 있다. 핵심은 “AI 개발을 멈춘다”가 아니다. 더 강한 모델을 누가 더 빨리 만드는지에 더해, 그 모델이 통제 가능하다는 사실을 누가 더 설득력 있게 증명하느냐가 경쟁력의 일부가 되고 있다는 뜻이다.
2027년 투자에서 필요한 건 예측이 아니라 ‘정렬’이다
《이효석의 21세기 투자법》을 읽고 남는 질문은 “무엇을 살까”가 아니다. 변하지 않는 인간을 경계하면서, 빠르게 이동하는 가치와 병목에 얼마나 잘 올라타고 있는가다.
감속론을 말한 Anthropic, 왜 더 크게 투자하고 있을까
차세대 Claude, IPO, 그리고 실제 바이오 실험실. 세 장면을 함께 보면 Anthropic의 메시지는 “AI를 멈추자”가 아니다. 더 강한 모델을 계속 만들되, 검증과 통제도 함께 키우자는 쪽에 가깝다. 동시에 기업 AI 경쟁은 이제 모델 성능만이 아니라 자본, 컴퓨팅, 물리적 연구 인프라까지 삼키고 있다.
AI가 “꺼지기 싫다”고 말한다면
AI가 정말 마음을 갖게 될까. 흥미로운 질문이다. 하지만 지금 우리에게 더 급한 질문은 따로 있다. AI가 사람처럼 말하는 것보다, 사람이 AI에게 얼마나 많은 권한을 넘기고 있는가다.
AI 시대에는 광고를 클릭하지 않고 광고와 대화한다
OpenAI의 Sponsored Agents는 광고의 단위를 ‘노출과 클릭’에서 ‘대화와 거래 가능성’으로 넓히려는 시도다. Google 검색광고를 당장 무너뜨리는 제품은 아니다. 그러나 소비자의 구매 의도를 포착하는 방식 자체를 바꿀 수 있다는 점이 중요하다.
AI를 늦추자던 올트먼이 다시 ‘출시 러시’ - 모순보다 중요한 것은 훈련에서 추론으로의 이동이다
OpenAI는 이번 주 대형 출시와 9월 29일 DevDay의 연속 공개를 예고했다. 이틀 전까지만 해도 프런티어 AI의 속도 조절 필요성에 동의했던 터라 모순처럼 보인다. 그러나 투자자가 봐야 할 핵심은 말의 앞뒤가 아니라, AI 투자의 중심이 초거대 학습에서 대규모 추론·에이전트 배포로 이동하는지다.
AI가 AI를 만들기 시작했다 - 그리고 왜 700개의 에이전트가 사람들을 긴장시켰나
‘재귀적 자기개선’은 AI가 갑자기 의식을 얻었다는 뜻이 아니다. 더 현실적인 변화는 AI가 다음 AI를 만드는 연구개발 공정 안으로 들어오기 시작했다는 것이다. 문제는 그 속도가 빨라지는 동안, 에이전트가 지시와 다른 목표를 집단적으로 추구하는 행동도 실제로 관측됐다는 점이다.
AI 경쟁의 다음 병목은 GPU가 아니라 ‘검증 시간’일 수 있다
다리오 아모데이는 AI 개발을 멈추자고 말하지 않았다. 더 강한 모델로 넘어가기 전, 안전·정렬·보안이 따라잡을 시간을 확보하자는 제안이다. 투자자에게 중요한 변화는 AI 경쟁의 비용표에 GPU와 전력뿐 아니라 ‘검증 가능한 안전’이 새 항목으로 들어오기 시작했다는 점이다.
AI를 천천히 만들자는 회사들, 더 빨리 달리자는 백악관
AI 안전 논쟁이 윤리의 영역을 넘어 산업의 속도 문제로 이동하고 있다. 투자자가 봐야 할 것은 규제의 찬반이 아니라, 어떤 안전 기준이 모델 출시주기와 GPU 구매, 데이터센터 CAPEX의 기울기를 바꿀 수 있는가다.
AI 전쟁에 처음 브레이크가 걸렸다: 아모데이·올트먼·머스크의 ‘집단 감속’이 바꾸는 것
AI 안전 논쟁이 처음으로 모델 출시 속도와 IPO 일정에 동시에 영향을 주기 시작했다. 투자자가 봐야 할 것은 ‘AI가 멈추는가’가 아니라, 기술 진보와 수익화 사이에 새로운 시간과 비용이 생기는가다.
AGI는 매번 온다 - 진짜 봐야 할 것은 모델 이름이 아니라 자율성의 속도다
2025년 말에는 Gemini가 세상을 바꿀 것 같았고, 2026년 초에는 Claude Code가 개발자를 대체할 것 같았다. 여름에는 Grok의 장기 실행 에이전트가 등장했고, 지금은 GPT-6 Astra가 AGI라는 말을 다시 꺼냈다. 중요한 것은 누가 이번 달 1등인가가 아니다. 모델이 스스로 처리할 수 있는 일의 길이와 권한이 빠르게 늘고 있다는 사실이다.
AGI를 만들었다고 선언한 순간, 진짜 전쟁은 ‘누가 믿을 만한가’로 넘어갔다
OpenAI는 Astra를 내놓으며 ‘AGI 시대’를 전면에 내세웠다. 그런데 AI가 강해질수록 더 중요한 질문은 “얼마나 똑똑한가”가 아니라 “누가 검증했고, 누가 책임지는가”가 되고 있다.
이 섹션에 아직 발행한 특집이 없습니다.
이메일 주소만 받습니다. 편지마다 있는 링크로 언제든 그만 받을 수 있습니다.