OpenAI가 Stargate 프로젝트로 언론의 주목을 받는 동안, Anthropic은 조용히 실제 계약을 성사시켰습니다. 그리고 지금, 기업 AI 시장의 판도가 완전히 바뀌고 있습니다.
핵심 포인트:
- 수백억 달러 TPU 계약의 실체: Google과 100만 개 TPU 계약으로 2026년 1기가와트 이상 용량 확보. OpenAI의 Stargate 발표(10기가와트)는 아직 계획 단계인 반면, Anthropic은 실제 돈이 오가는 계약을 체결
- 기업 시장 점유율 역전: Claude가 엔터프라이즈 LLM 시장에서 32% 점유율로 OpenAI(25%)를 추월. 코딩 분야에서는 OpenAI의 2배 이상 격차로 앞서며 실질적인 수익 창출 능력 입증
- 멀티클라우드 전략의 승리: Google TPU, AWS Trainium, NVIDIA GPU를 동시 활용하는 다변화 전략으로 최근 AWS 장애 시에도 Claude는 정상 운영. 인프라 리스크 없이 비용 효율성까지 확보
요란한 발표 vs 조용한 실행
지난 1월, OpenAI가 5,000억 달러 규모의 Stargate 프로젝트를 발표했을 때 전 세계가 열광했습니다. 10기가와트 용량, 2만 5천 개의 일자리 창출. 숫자만 놓고 보면 압도적이었죠.
그런데 지금 들여다보면 이야기가 다릅니다. Stargate는 여전히 계획 단계입니다. 반면 Anthropic은 지난 10월 23일 Google과 실제 계약을 체결했습니다. 100만 개의 TPU(Tensor Processing Unit)를 사용하는 수백억 달러 규모의 계약이에요. 2026년에 1기가와트 이상의 용량이 가동됩니다.
업계 추정에 따르면 1기가와트 데이터센터를 구축하는 데 약 500억 달러가 소요되고, 그중 350억 달러가 칩 구매에 들어갑니다. Anthropic의 이번 계약은 그 규모가 실제로 얼마나 막대한지 보여주는 구체적인 증거죠.
OpenAI 공동 창업자들이 나와 만든 Anthropic의 전략은 명확합니다. 화려한 발표 대신 실행에 집중하는 거죠. 느리지만 확실하게, 효율적이고 다각화된 방식으로 엔터프라이즈 시장을 잡아가고 있습니다.
멀티클라우드의 힘
Anthropic의 진짜 무기는 멀티클라우드 전략입니다. Claude 모델은 Google의 TPU, Amazon의 Trainium 칩, NVIDIA의 GPU를 동시에 활용해요. 각 플랫폼을 특화된 워크로드에 배정하는 방식입니다. 훈련(training)은 AWS에서, 추론(inference)은 Google TPU에서, 연구는 NVIDIA GPU에서 진행하는 식이죠.
이 전략이 얼마나 효과적인지는 최근에 확인됐습니다. 10월 20일 AWS에 대규모 장애가 발생했을 때, 수많은 서비스가 마비됐어요. 하지만 Claude는 정상적으로 작동했습니다. 다변화된 인프라 덕분이었죠.
Google Cloud CEO Thomas Kurian은 “Anthropic이 TPU 사용을 대폭 확대하기로 한 것은 지난 몇 년간 TPU의 강력한 가격 대비 성능과 효율성을 경험했기 때문”이라고 말했습니다. 실제로 Google의 7세대 TPU인 Ironwood는 추론 작업에 최적화되어 있어요. 인프라 비용을 낮추면서도 성능은 끌어올리는 선택이었던 거죠.
Anthropic 내부 사정을 아는 한 관계자는 “멀티클라우드 모델 하에서는 컴퓨팅 비용 1달러가 단일 벤더 아키텍처보다 훨씬 더 효율적으로 작동한다”고 귀띔했습니다.
폭발적인 비즈니스 성장
Anthropic의 컴퓨팅 수요 증가는 실제 비즈니스 성장을 반영합니다. 현재 연간 매출은 70억 달러 규모에 달하고 있어요. 30만 개 이상의 기업이 Claude를 사용하고 있는데, 이는 지난 2년간 300배 증가한 수치입니다.
더 놀라운 건 대형 고객 증가율입니다. 연간 매출 10만 달러 이상을 기여하는 대형 고객 수가 지난 1년간 거의 7배 증가했어요. 이런 고객들은 Claude를 미션 크리티컬한 업무에 사용합니다. 단순히 보조 도구로 쓰는 게 아니라는 얘기죠.
특히 Claude Code의 성공은 압도적입니다. 출시 2개월 만에 연간 5억 달러 매출을 달성했어요. Anthropic은 이를 “역사상 가장 빠르게 성장한 제품”이라고 주장합니다. 개발자들이 실제로 돈을 내고 쓸 만큼 유용하다는 증거죠.
Wall Street도 주목하고 있습니다. Rothschild & Co의 애널리스트 Alex Haissl은 Anthropic이 작년 4분기와 올해 1분기 AWS 성장률에 1~2% 포인트 기여했고, 2025년 하반기에는 5% 포인트 이상을 기여할 것으로 추정했습니다. Wedbush의 Scott Devitt는 “Claude가 엔터프라이즈 개발자들의 기본 도구가 되면, 그 사용량이 직접 AWS 매출로 이어진다”며 “이는 앞으로 수년간 AWS 성장을 견인할 것”이라고 분석했어요.
기업 시장의 판도 변화
2025년 7월 Menlo Ventures가 발표한 조사 결과는 충격적이었습니다. Claude가 기업용 LLM 시장에서 32% 점유율로 1위를 차지했고, OpenAI는 25%로 2위에 머물렀어요. 불과 1년 전만 해도 상상하기 어려운 역전이었죠.
코딩 영역에서는 격차가 더 벌어집니다. Claude의 시장 점유율이 OpenAI의 약 2배에 달해요. 코딩, 법률 문서 작성, 금융 데이터 분석처럼 정확성이 중요한 구조화된 작업에서 Claude의 강점이 두드러지는 겁니다.
Vals AI라는 벤치마킹 스타트업은 비즈니스 중심 작업에서 Claude를 최고 성능의 엔터프라이즈급 모델로 평가했습니다. Vals 공동창업자 Rayan Krishnan은 “Anthropic은 에이전틱 엔터프라이즈 사용 사례에 레이저처럼 집중하고 있으며, 지금 OpenAI와 매우 경쟁적인 게임을 펼치고 있다”고 말했어요.
OpenAI의 ChatGPT가 전 세계적으로 매주 8억 명 이상이 사용하는 대중적인 도구라면, Claude는 Fortune 500 기업들이 핵심 업무에 활용하는 전문가용 도구입니다. 그리고 돈은 기업 시장에서 나오고 있어요.
OpenAI의 연간 매출 130억 달러 중 약 30%만 기업 고객에서 나옵니다. 반면 Anthropic은 매출의 약 80%가 엔터프라이즈 계정에서 발생해요. 고객당 평균 매출도 OpenAI보다 훨씬 높습니다.
파트너십의 균형
흥미로운 건 Anthropic이 어느 한쪽에 치우치지 않는다는 점입니다. Google이 이번에 큰 계약을 따냈지만, Amazon은 여전히 Anthropic의 가장 깊이 관여된 파트너예요.
Amazon은 현재까지 Anthropic에 80억 달러를 투자했습니다. Google의 확인된 30억 달러보다 2배 이상 많아요. AWS는 Anthropic의 주요 클라우드 제공업체로, 단순히 재정적 관계가 아니라 구조적으로 깊이 연결되어 있습니다.
Project Rainier라고 불리는 AWS의 맞춤형 슈퍼컴퓨터는 Amazon의 Trainium 2 칩으로 구동됩니다. 이 칩은 속도뿐 아니라 비용 측면에서도 이점이 있어요. 다른 칩들의 프리미엄 마진을 피하면서 더 많은 컴퓨팅 파워를 확보할 수 있거든요.
Google 역시 꾸준히 투자를 늘려왔습니다. 올해 1월에는 10억 달러를 추가 투자해 기존 20억 달러에 더했어요. 현재 Anthropic 지분 14%를 보유하고 있는 것으로 알려졌습니다.
Anthropic은 모델 가중치, 가격 책정, 고객 데이터에 대한 통제권을 유지하면서 어떤 클라우드 제공업체와도 독점 계약을 맺지 않았습니다. 이런 중립적 입장은 하이퍼스케일러 간 경쟁이 심화되는 상황에서 핵심적인 강점이 될 수 있어요.
AI 경쟁의 새로운 기준
OpenAI와 Anthropic의 대결은 두 가지 다른 접근 방식의 충돌입니다. OpenAI는 소비자 시장에서 압도적인 인지도를 구축했어요. ChatGPT는 전 세계에서 가장 많이 사용되는 AI 도구이고, 많은 사람들이 전통적인 검색 대신 대화형 질문으로 정보를 찾고 있습니다.
하지만 그 넓은 사용자 기반이 반드시 지속 가능한 수익으로 이어지는 건 아닙니다. OpenAI의 컴퓨팅 비용은 여전히 구독료 수입을 초과하고 있어요. 월 20달러 플러스 요금제나 월 200달러 프로 패키지가 있지만, 시스템 운영 비용을 완전히 커버하지 못합니다.
Anthropic은 반대 방향을 택했습니다. 대중적 인지도보다 측정 가능한 생산성 향상을 추구하는 대기업 고객에 집중했어요. 그 결과가 지금 나타나고 있습니다.
Microsoft가 OpenAI와 긴밀히 연결되어 있음에도 불구하고 9월에 Copilot 소프트웨어에 Claude 모델을 포함시키기로 결정한 건 상징적입니다. 기업 수요가 그만큼 강하다는 거죠.
기업들은 Claude를 소프트웨어 작성 및 테스트, 법률 자료 처리, 금융 데이터 분석, 청구 및 규정 준수 같은 백오피스 문서 작업에 활용하고 있습니다. 이런 애플리케이션은 직접적인 비용 절감 효과를 제공해요. 투자 대비 수익을 쉽게 계산할 수 있다는 건 투자자들에게 OpenAI의 소비자 중심 매출 모델보다 훨씬 매력적입니다.
AI 경쟁의 새로운 기준은 더 이상 누가 더 큰 모델을 만드느냐가 아닙니다. 누가 실제로 돈이 되는 비즈니스를 구축하느냐가 핵심이에요. 그리고 지금까지의 결과를 보면, 조용히 실행하는 쪽이 요란하게 발표하는 쪽을 앞서가고 있습니다.
참고자료:
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