OpenAI는 200달러짜리 서비스를 판매하는 것을 중단했습니다. 이는 수요가 아니라, 비용과 관련된 신호입니다.

9월 10일, OpenAI는 가장 비싼 제품의 판매를 조용히 중단했습니다. 월 200달러인 ChatGPT Pro 플랜에 가입하거나 업그레이드하는 것도 중단되었습니다.— 왜냐하면그 뒤에 있는 새로운 플래그십 모델인 GPT-6 Astra는 너무 열심히 생산되면서, 회사는 Pro 트리어 제품도…“그것의 시스템에 큰 부담을 준다.”제품 책임자인 티보 타소앙스는 그것이 일시적인 것일 뿐이라고 말했습니다. 다시 문을 열 날짜는 없으며, 그저…“가능한 한 빨리 더 많은 용량을 추가합니다.”

보기만 해도, 이는 회사가 겪을 수 있는 최악의 상황처럼 보입니다. 고객들이 매년 2,400달러를 지불하기 위해 줄을 서고 있고, 공급업체는 너무 바빠서 사람들을 거절해야 합니다. 헤드라인들은 OpenAI의 “전례 없는” 수요를 자랑하는 반면, 소티옥스는 이 조치를 접근권을 보호하기 위한 것이라고 설명했습니다.“우리가 가능한 한 넓은 범위로 접근할 수 있도록 하는 가장 작은 단계입니다.”오픈AI가 새로운 기록을 세웠습니다.1220억 달러에 8520억 달러의 가치 평가그리고6월에 IPO를 위해 기밀로 신청함왜 좋아하지 않을 수 있겠어요?

만약 엔지니어가 그렇게 생각하는 방식으로 그 여지를 읽는다면, 그건 단순히 수요에 관한 것이 아니라 비용과 관련된 정보일 것입니다.

가장 수익성이 높은 제품은 바로 판매하지 않는 그 제품입니다.

200달러의 프로 구독료가 어떤 가치를 가지는지부터 시작해보죠. 이는 오픈AI가 개인에게 판매하는 가장 비싼 서비스입니다. 두 배나 비쌉니다.$100 프로 등급그리고 여러 번에 걸쳐 서비스 비용이 증가합니다. 만약 서비스 비용이 그대로 유지된다면, 추가로 유입되는 프로 고객들은 거의 순수한 이익이 되고, 그 결과 돈은 남지 않게 됩니다. OpenAI는 돈을 남기지 않는 회사가 아닙니다. 그러므로 OpenAI가 그 수익을 줄이려고 할 때, 다른 쪽에서 흔들리는 것은 수요가 아니라, 그 수요를 충족시키는 데 드는 비용입니다.

그 비용은 보도에서 가장 간과되는 부분입니다. 아스트라의 주장된 강점들은장거리 ‘에이전트형’ 작업들 – 컴퓨터 활용, 웹 검색, 심층 연구, 소프트웨어 엔지니어링분 또는 몇 시간 동안 계속 실행되는 작업들로 인해 토큰과 가속기의 사용량이 증가합니다. 단 한 번의 긴 세션으로 발생하는 비용은 ChatGPT를 한 달 동안 사용하는 비용보다 더 많을 수 있습니다. 200달러의 구독료 내에서 그런 작업들을 충분히 처리한다면, 고객당 수익률은 낮아지고, 오히려 손실이 발생합니다. 너무 많은 작업을 처리하면 전체 시스템이 마비됩니다. OpenAI는 이러한 문제를 주요 부담 요소로 지정했으며, 더 이상 그러한 서비스를 판매하지 않기로 결정했습니다.

그것은 수요-이익의 문제를 가리는 형태의 경제적 문제입니다. 200달러짜리 제품이 가장 높은 이익률을 내는 제품인 것은, 바로 그 때문입니다. 하지만 요금이 비싸지면, 해당 모델의 한 세션당 비용이 얼마나 되는지가 그 제품이 수익을 낼 수 있는지 여부를 결정합니다. 현재로서는 그 요금이 유리해 보이며, 이는 업계의 실제 제약이 물리적인 요소에 있음을 의미합니다. 즉, 컴퓨팅 능력과 전력 공급이 문제이며, 사람들의 욕구는 그렇지 않습니다.

이번이 수요를 초과하는 수용 능력이 발생한 첫 번째 사례는 아닙니다.

어떤 외로운 CEO라도 이런 식으로 행동할 수 있습니다. “수요가 있기 때문에 일시적으로 중단한다”는 것은 전형적인 부족함을 조장하는 방법입니다. 하지만 이런 상황에는 반대되는 패턴이 있습니다. OpenAI도 바로 이런 전략을 사용했습니다.2024년 9월, ChatGPT Plus 가입 절차가 잠시 중단됨새로운 프론티어 모델이 컴퓨팅 능력을 초과했을 때, 약 2년 간격으로 두 번의 급격한 수요 증가가 발생했으며, 최상위 소비자 그룹에서도 두 번의 감소 현상이 나타났습니다. 그럴 때마다 회사의 대응 방식은 같았습니다. 즉, 용량을 늘리려고 노력하는 것이었습니다. 이는 구조적인 한계 때문이며, 일시적인 문제가 아닙니다.

이를 뒷받침하는 물리적 증거들이 공학적 분석 결과를 뒷받침해줍니다.AI 개발에 있어서의 제약 요소는 칩의 가용성에서 전력망으로 바뀌었습니다.예측에 따르면…2026년에 수백억 달러 규모의 하이퍼스케일 기업들의 투자 비용그리고 그리드 접근에 필요한 시간이 길어져서 프로젝트가 취소되는 경우도 있습니다. 연구실에서 가장 비싼 구독 서비스를 판매하지 못하는 상황에서, 전체 산업이 변전소와 트랜스포머 문제에 직면하고 있으니, 이런 상황은 단순한 허황된 일이 아니라, 물리적 현상처럼 보이기 시작합니다.

모호함을 고려해 보면, 실제적인 부족 현상과 연출된 부족 현상은 동일한 결과를 가져옵니다. OpenAI는 등록자 수나 세션당 비용에 대한 정보를 공개하지 않았기 때문에, 이 두 가지를 구분할 수 없습니다. 하지만 2024년의 사례, 그리드 제약 조건, 그리고 Sottiaux가 마케팅적 술수보다는 “부하”와 “능력”을 자발적으로 제공했다는 사실은 모두 진정한 한계를 나타냅니다. 그리고 이 한계는 회사가 무시할 수 없는 것입니다.

소매 투자자가 왜 신경 써야 하는가?

대부분의 투자자들에게 OpenAI는 아직 상장 절차 중인 기업이며, 실제로 보유할 수 있는 주식이 아닙니다. 하지만 이 한 가지 사건은 모든 사람들이 가격을 책정하는 그 회사의 실제 상황을 알 수 있는 드문 기회입니다.

이는 AI 산업의 요구사항을 확인해주는 것입니다. 제품의 최상위 부분에 대해 높은 가격을 지불할 의향이 실제로 존재하며, 그 의지는 1,220억 달러에 달하는 규모의 투자와 비밀리에 공개되는 주식 상장을 정당화할 만큼 강력합니다. 그렇게 보면, 이런 상황은 AI 컴퓨팅 자산 소유자들이 유리한 상황에 처해 있다는 전체적인 논리에 부합하는 신호라고 할 수 있습니다.

마진의 경우는 그 반대입니다. 수익을 얻기 어려운 제품을 소비자 요구에 맞게 전체적으로 제공하는 것은, 마진이 높은 지속적인 수익을 창출하는 것과는 다릅니다. 이는 프론티어 모델을 구현하는 데 드는 비용이 여전히 가격보다 높다는 것을 의미합니다. 이러한 확장 작업에서 가장 큰 혜택을 받는 사람들은 바로 그 기술을 공급하는 업체들입니다. 어떤 연구소가 승리하든 상관없이 확장해야 하는 장치와 에너지 체인들이죠. 소프트웨어 마진의 문제는 그렇지 않습니다.

그러므로 헤드라인의 내용은 사실이며, 중요한 요점이기도 합니다. OpenAI의 “전례 없는 수요”는 실제로 존재합니다. 잠시 멈추는 것은, 그 수요를 수익으로 전환하는 기계가 200달러의 구독료로 구할 수 있는 컴퓨팅 자원과 전력량에 의해 제한된다는 것을 보여줍니다. 무한한 확장이 가능하다고 여겨졌던 낙관적인 전망도 결국 실제 비용에 직면하게 되었습니다.