[AI는 지금] "AI 모델만으론 부족?"…5.9조 투입한 오픈AI, 기업 AI 판 흔든다
오픈AI가 40억 달러 규모 합작법인 설립과 인공지능(AI) 컨설팅 회사 인수를 앞세워 기업용 AI 시장 공략에 속도를 내고 있다. 챗GPT로 소비자 시장을 장악한 뒤 대규모 인프라 투자와 모델 개발 비용을 떠안게 된 오픈AI가 안정적인 수익원인 기업 고객 확보에 본격 나선 것이다. 12일 CNBC 등 주요 외신에 따르면 오픈AI는 최근 TPG를 비롯한 사모펀드 운용사, 컨설팅 기업, 시스템통합(SI) 업체 등과 손잡고 합작법인 '오픈AI 디플로이먼트 컴퍼니'를 설립했다. 초기 투자 규모는 40억 달러(약 5조 9000억원) 수준으로 알려졌다. 신설 법인은 오픈AI가 지분 과반을 보유하고 경영권을 행사하는 구조다. 오픈AI 디플로이먼트 컴퍼니는 기업 고객이 오픈AI의 AI 모델을 실제 업무에 도입하도록 지원하는 역할을 맡는다. 기업별 내부 데이터와 백오피스 애플리케이션, 업무 흐름을 분석한 뒤 오픈AI 모델을 연결해 업무 자동화와 생산성 향상을 돕는 방식이다. 이를 위해 오픈AI는 AI 컨설팅 회사 토모로를 인수했다. 토모로는 프런티어 AI 모델을 기업 현장에 적용하는 데 특화된 회사로, 이번 인수를 통해 약 150명의 엔지니어가 오픈AI 산하로 합류하게 됐다. 이들은 고객사 현장에 투입돼 기업 업무 흐름을 파악하고 AI 모델을 실제 시스템에 연결하는 역할을 맡을 예정이다.또 기업용 AI 사업 확대를 위해 지난해 12월에는 슬랙 최고경영자(CEO)를 지낸 데니스 드레서를 오픈AI 최고매출책임자(CRO)로 영입하기도 했다.드레서 CRO는 최근 CNBC와의 인터뷰에서 "기업 AI 도입이 변곡점에 와 있다"며 "전진 배치 엔지니어가 조직과 사용자 곁에서 업무 흐름을 이해하고, 백오피스 애플리케이션의 역량을 모델과 연결해 각 업무 흐름에 지능을 구축하도록 도울 수 있다"고 말했다. 이처럼 오픈AI는 모델 공급을 넘어 기업 고객의 실제 업무 적용 단계까지 직접 챙기는 쪽으로 보폭을 넓히는 분위기다. 기업의 생성형 AI 도입이 시범 사용을 넘어 현업 적용 단계로 이동하면서 내부 데이터 연결, 권한 관리, 보안, 전사적자원관리(ERP)·고객관계관리(CRM)·그룹웨어 연동, 내부 규정 준수 등이 주요 과제로 떠오른 데 따른 것이다. 이번에 기업 적용을 전담할 별도 법인을 세운 것도 이 같은 도입 장벽을 낮추기 위한 행보로 풀이된다. 또 오픈AI는 이번 합작법인을 통해 기업용 AI 경쟁의 초점을 모델 공급에서 실제 업무 적용으로 넓히려는 모습이다. 기업 고객이 AI를 현업에 적용하려면 내부 시스템, 데이터, 권한 체계와의 연동이 필수적인 만큼 이를 지원할 현장 투입 엔지니어를 확보한 것으로 풀이된다. 오픈AI는 사모펀드와의 협력으로 기업 시장 확장 속도도 높일 계획이다. 사모펀드가 보유한 포트폴리오 기업을 초기 고객군으로 삼고, 컨설팅·SI 업체의 산업별 구축 경험과 고객 접점도 활용할 수 있다. 여기에 자사 모델과 현장 투입 엔지니어를 결합해 기업 AI 도입을 확산시키겠다는 구상이다. 오픈AI가 기업 시장에 힘을 싣는 것은 이 부문이 핵심 성장 축으로 떠오르고 있어서다. 앞서 드레서 CRO는 지난 4월 블로그 글에서 기업 부문이 오픈AI 전체 매출의 40% 이상을 차지하고 있으며, 올해 말에는 소비자 부문과 비슷한 수준까지 커질 것으로 전망했다. 챗GPT 유료 구독으로 대중 시장을 확보한 오픈AI가 대기업·금융·제조·유통 등 B2B 시장을 다음 성장 동력으로 삼고 있는 셈이다. 앤트로픽과 구글도 기업 시장 공략을 강화하고 있다. 앤트로픽은 최근 블랙스톤, 골드만삭스 등 월가 대형 금융사와 손잡고 기업용 AI 서비스 회사 설립을 추진하고 있다. 이 회사는 앤트로픽의 AI 모델 클로드를 기업 핵심 업무에 빠르게 적용하도록 돕는 것을 목표로 한다. 구글은 제미나이를 앞세워 클라우드, 업무용 소프트웨어, 데이터 분석 플랫폼을 연계한 기업용 AI 확산에 나서고 있다. 오픈AI의 전략은 고객사 현장에 엔지니어를 투입해 소프트웨어를 맞춤형으로 구축해온 팔란티어식 접근과도 비교된다. 팔란티어가 정부와 기업 고객의 업무 흐름을 분석해 소프트웨어를 현장 맞춤형으로 적용해온 것처럼 오픈AI도 AI 모델을 기업 내부 시스템에 직접 연결하는 방식으로 시장을 넓히려는 모습이다. 이 같은 분위기 속에 오픈AI가 기업 고객의 대규모 지출을 끌어내려면 모델 성능을 넘어 도입 이후 운영 성과를 입증할 수 있을지 주목된다. 기업 AI 프로젝트의 핵심 과제가 기술 검증보다 현업 확산에 있는 만큼, 업무 방식 변화, 조직 문화, 보안 정책, 비용 대비 효과 산정이 함께 맞물려야 해서다. 오픈AI가 별도 법인과 현장 투입 엔지니어 조직을 앞세운 것도 이 같은 한계를 넘기 위한 시도로 해석된다. 기업 고객 입장에선 AI 모델 자체보다 이를 어떤 업무에 적용하고 기존 시스템과 얼마나 안정적으로 연결하며 비용 대비 생산성 개선 효과를 얼마나 낼 수 있는지가 더 중요해지고 있다. 업계 관계자는 "기업들은 이미 AI 도입 필요성에는 공감하고 있지만 실제 업무 시스템에 적용하는 단계에서 데이터 연동, 보안, 내부 프로세스 정비 등 여러 장벽에 부딪히고 있다"며 "오픈AI가 별도 법인과 전담 엔지니어 조직을 앞세운 것은 기업 AI 시장에서 단순 모델 공급자를 넘어 구축·운영 파트너로 자리 잡으려는 행보"라고 말했다.
