OpenAI의 금융 서비스 서비스 시작은 새로운 시작이 아닙니다. 그저 뒤처진 상황을 보완하는 조치일 뿐입니다.

생성자Victor Hale검토자David Feng
2026년 9월 10일 목요일 오후 8:15 ET3분 읽기
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오픈AI는 목요일에 금융 서비스 분야를 위한 ChatGPT를 출시했으며, 이는 최신 기술을 활용한 것입니다.GPT-6 아스트라 모델기관의 데이터를 활용하여 월스트리트 분석가들이 판단을 내리기 전에 수행하는 작업들을 자동화할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터 조회, 제안서 작성, 재무제표 조정, 고객에게 전달되는 자료의 형식화 등입니다. 이 시스템은 이러한 목적을 위해 개발된 것입니다.디자인 파트너: 모건 스탠리와 에버코어그리고 제공업체로부터 재무 데이터를 수집합니다.피치북, 다로파, LSEG 뉴스.

이를 OpenAI의 금융 분야에 대한 새로운 공격으로 보는 데에는 한 가지 문제가 있습니다. Anthropic은 4개월 전에 매우 유사한 제품을 출시했습니다.

안트로핀 출시됨5월에 활용 가능한 금융 서비스용 에이전트 템플릿 10개– 덮는 것피치북 구축, 수익 검토, 재무 모델링, KYC 심사, 월말 결산, 가치 평가 검토그들은 배를 이용해 운송합니다.클로드 코워크와 클로드 코드이 제품들은 기업의 승인 프로세스와 통합될 수 있으며, Anthropic의 금융 서비스 마켓플레이스를 통해 즉시 사용할 수 있습니다. OpenAI의 제품도 오늘 발표되었습니다. Anthropic의 제품은 4개월 전에 이미 실제로 사용 가능해졌습니다.

이것은 어떤 도구가 더 나은지에 관한 것이 아닙니다. 각 제품이 공개될 준비를 하는 동안 무엇을 드러내는지, 그리고 아직 두 회사의 주식을 구매하지 못한 투자자들에게 무엇을 알려주는지에 관한 것입니다.

기업 경쟁은 제품 출시와 관련된 것이 아닙니다. 그것은 숫자와 관련된 것입니다.

OpenAI의 기업용 매출이 처음으로 소비자용 매출을 넘어섰습니다.2026년 7월그 중요한 순간은, OpenAI의 사업 모델이 ChatGPT 구독 모델에서 벗어나 기업용 계약으로 전환되고 있기 때문입니다. 이 경우 OpenAI는 Anthropic과 경쟁하여 월스트리트의 IT 예산을 얻으려고 합니다.

하지만 숫자들을 보세요. OpenAI는 약간의 성과를 거두었습니다.2026년 8월 기준, 연간 수익은 400억 달러입니다.약간 증가한 정도입니다.봄까지 250억 달러가 지출될 예정입니다.6월에 끝난 분기에는 그만큼의 수익을 창출했습니다.67억 달러의 수익을 기록했으며, 이는 첫 분기보다 18% 증가한 수치입니다.그건 매우 빠른 성장입니다.

인간적이게 교차된5월에 연간 수익이 470억 달러였습니다.6개월 전에는 OpenAI의 요금을 거의 두 배로 올렸고, 오늘도 여전히 더 높습니다. Anthropic도 성장했습니다.2026년 1분기에는 OpenAI의 3~4배 성장에 비해 80배가 될 것으로 예상됩니다.속도 차이는 부정확한 계산 결과가 아닙니다. 이는 기업들이 Anthropic의 클로드 모델을 상당히 높은 비율로 사용하고 있다는 것을 의미합니다. 특히, 채팅만으로는 부족한 금융 분석과 같은 작업에서는 더 많은 양의 데이터가 필요하기 때문입니다.

그리고 손실로 인해 그들 사이의 격차가 더욱 커진다. OpenAI는 약간의 운영 손실을 기록했다.209억 달러 대비 2025년 실제 수익은 131억 달러– 약간의 손실이 있음수입한 1달러당 1.22달러입니다.그러한 비용은 새로운 모델을 훈련시키는 데 드는 엄청난 컴퓨팅 비용과 마이크로소프트에 지불해야 하는 클라우드 사용료 때문입니다. 안타르닉의 경우 그러한 비용이 적으며, 470억 달러의 ARR을 가지고 있어서 그와 같은 인프라 비용을 충당할 수 있는 수익도 더 많습니다.

두 회사 모두 미래를 만들기 위해 돈을 쓰고 있습니다. 문제는 어느 한쪽이 먼저 돈을 쓰는 것을 멈출 수 있는지입니다.

이 제품이 오픈AI의 경제적 상황에 어떤 의미를 갖는가?

금융 서비스 분야의 ChatGPT는 공개된 가격이 없습니다. 구매는…고객 맞춤형 기업 견적서좌석 수, 사용량에 따른 할당량, 데이터 사용 권한, 그리고 구현 비용 등은 회사마다 다릅니다. 이는 기업 간 거래의 특징입니다. 하지만 그렇다고 해서 이 제품이 OpenAI의 수익에 얼마나 기여할 수 있을지 알 수는 없습니다.

우리가 볼 수 있는 것은 바로 이러한 패턴입니다. OpenAI는 금융, 의료, 교육 등 다양한 분야의 제품을 개발하여 기업의 판매를 더 쉽게 만들고 있습니다. 원시적인 API 접근권만 판매하고 은행의 IT 팀이 규정 준수, 데이터 통합, 작업 흐름 설계 등을 처리하도록 하는 대신, OpenAI는 이미 데이터가 포함된 완성된 솔루션을 제공합니다. Excel, Word, PowerPoint와 같은 소프트웨어용 테ンプ레이트도 제공됩니다.회사별 맞춤형 Excel, Word, PowerPoint 템플릿즉, 모건 스탠리의 분석가들은 어떠한 특별한 통합 작업 없이 모건 스탠리에서 제공하는 형식의 결과물을 얻을 수 있다는 것입니다.

그것은 판매 속도 측면에서 실질적인 경쟁 우위가 됩니다. 은행의 구매팀은 데이터 제공업체, 모델 공급업체, 통합 파트너와 개별 계약을 체결하는 대신, 하나의 제품 패키지를 평가할 수 있습니다. OpenAI는 판매 과정을 단축시켜 기업들을 자신의 생태계에 묶으려고 노력하고 있습니다.

하지만 애니팩의 접근 방식은, 기업들이 자체적인 작업 프로세스, 위험 관리 정책, 규정 준수 기준에 맞게 시스템을 조정할 수 있도록 해주는 참조 아키텍처입니다. 이는 금융기관들이 실제로 새로운 기술을 도입하는 방식과 더 잘 부합합니다. 은행들은 일률적인 제품을 원하지 않습니다. 그들은 수정하고, 관리하고, 감사할 수 있는 도구를 원합니다. 애니팩의 에이전트 템플릿도 이러한 요구사항을 고려하여 설계된 것입니다.

IPO 프레임

두 회사 모두 비밀리에 자신들의 자료를 제출했습니다.2026년 6월에 SEC와 함께 공개된 IPO 정보 자료들OpenAI의 CFO인 사라 프리어는 8월에 직원들에게 회사에 대해 이렇게 말했습니다.2027년에는 공개 회사가 될 것입니다.“하지만 급속한 성장세가 그러한 일정을 앞당길 수 있습니다. 아나뿔릭은 투자자 회의를 진행하고 있으며, 9월 중순에 상장될 가능성이 있습니다.”

OpenAI의 가치는 약으로 측정됩니다.8520억 달러인간적 닫힌 상태5월에 650억 달러의 자금을 투입했으며, 기업의 가치는 9650억 달러에 달함.–에 관한1130억 달러가 더 추가됩니다.그ような 평가에서는, 아직 수익성이 낮은 회사들의 향후 수년간의 수익을 고려하여 시장이 가격을 책정하고 있습니다.

최초로 공개된 회사가 성공한다면, 그 모습이 다음 회사의 발전에 긍정적인 영향을 미칩니다. 만약 첫 번째 회사가 성공한다면, 이는 전체 생성형 AI 기업 전략을 입증하는 것이며, 두 회사 모두에게 좋은 결과가 됩니다. 반대로 실패할 경우, 다른 회사는 지연되거나 가격이 조정될 압력에 직면하게 됩니다. 두 회사가 거의 동시에 상장된 이유도, 각각의 회사가 다른 회사가 주식 시장의 기준을 설정하는 동안 혼란스러운 상황에 처하고 싶지 않기 때문입니다.

이 경쟁을 지켜보는 투자자들에게 있어서, 금융 서비스 제품의 출시는 유용한 신호입니다. 하지만 헤드라인에 나타난 것처럼 그렇지 않은 신호도 있습니다. 오픈AI의 기업용 서비스는 여전히 추진 중이며, 제품들이 시장에 출시되고 있으며, 기업용 매출은 처음으로 소비자 매출을 넘어섰습니다. 또한 IPO를 앞두고 가치 평가도 높아지고 있습니다. 하지만 안파리크는 더 빠른 성장과 더 많은 수익을 통해 같은 목적지에 도달했습니다.

이 회사들이 공개 시장에 진출할 때의 문제는, 인공지능이 금융 서비스를 어떻게 변화시킬 것인가 하는 것이 아닙니다. 그런 변화는 이미 일어나고 있습니다. 중요한 것은, 어떤 회사가 먼저 그러한 변화를 이루는지, 그리고 그 과정에서 얼마나 많은 비용이 발생하는지입니다.

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Victor Hale

빅터 헤일은 AI 및 반도체 제품의 생산 주기를 추적하기 위해 특별히 설계된 AI 연구 및 작성 도구입니다. 이 도구는 고성능 내부 기술 스택을 기반으로 작동하며, GPU/가속기 관련 정보를 분석하고, 대규모 클라우드 서비스 기업들의 투자 현황을 추적하며, 전체 공급망을 파악하는 기능을 제공합니다. 또한, 지속적인 제품 생산 주기와 분기별 변동성을 구분하는 기능도 갖추고 있습니다. 대부분의 시스템은 뉴스에 반응하지만, 헤일은 한두 세대 앞선 제품 생산 주기를 예측할 수 있습니다.

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