OpenAI 적자 확대 속 경쟁사 Anthropic의 수익성 추월
OpenAI Is Burning $12.3 Billion a Quarter and the Rival It Created Just Passed It
경쟁사(Anthropic)의 수익성 달성 소식은 OpenAI의 손실 구조에 대한 구조적 우위를 시사하므로 장기적인 긍정적 구조 변화를 반영합니다.
핵심 요약
OpenAI의 적자 확대에도 불구하고 Anthropic이 EBITDA 기준으로 수익성을 달성하며 시장의 주목을 받고 있습니다.
핵심요약
- OpenAI는 2분기에 운영 손실 123억 달러를 기록하며 매출 성장(18%)에도 불구하고 적자 폭이 확대되었습니다.
- Anthropic은 115억 달러의 매출을 달성했으며 EBITDA 기준으로 수익성을 확보했습니다.
- 두 회사의 시장 가치(Valuation)는 Anthropic이 650억 달러, OpenAI가 400억 달러로, 경쟁 구도에서 역전되었습니다.
- OpenAI의 CFO는 컴퓨팅 자원이 경쟁 우위(moat)라고 주장하며 인프라 투자의 중요성을 강조했습니다.
도입
본 기사는 AI 선두 주자인 OpenAI와 그 경쟁사인 Anthropic의 재무 성과를 비교하며 AI 인프라 지출의 방향성에 대한 중요한 신호를 제공합니다. 두 회사가 상장되지 않은 비공개 기업임에도 불구하고, 이들의 손익 구조 차이는 AI 경쟁이 단순한 기술 우위를 넘어 실제 자본 집약적인 인프라 투자로 전환되고 있음을 시사합니다. 투자자들은 이러한 재무적 분기점(inflection point)을 통해 향후 AI 시장의 자본 흐름과 기술적 우위가 어떻게 실질적인 수익으로 연결될지 예측할 수 있습니다.
본문 1: 재무 성과와 수익성 역전
OpenAI의 2분기 운영 손실이 123억 달러로 증가한 반면, Anthropic은 EBITDA 기준으로 수익성을 달성했다는 점은 AI 기업들이 성장 단계에서 비용 효율성과 수익성 확보를 동시에 추구하고 있음을 보여줍니다. OpenAI는 매출이 70억 달러에 근접했으나 여전히 깊은 손실을 기록하는 반면, Anthropic은 115억 달러의 매출을 기록하며 수익성 기준을 충족했습니다. 이러한 재무적 역전 현상은 AI 모델 개발 및 운영에 필요한 막대한 자본 지출(Capital Expenditure)이 단순한 매출 증가를 넘어 실제 수익 창출 능력으로 전환되는 단계에 진입했음을 의미합니다. 이는 AI 경쟁이 순수한 모델 성능 경쟁을 넘어, 데이터센터 구축 및 운영이라는 물리적 인프라 경쟁으로 확장되고 있음을 시사합니다.
본문 2: 컴퓨팅 인프라와 공급망의 중요성
OpenAI CFO가 컴퓨팅 자원이 경쟁 우위(moat)라고 주장한 것처럼, AI 경쟁의 핵심은 결국 컴퓨팅 자원의 확보와 효율성으로 귀결됩니다. 더 많은 데이터센터 용량과 컴퓨팅 파워는 곧 더 많은 수익으로 이어지며, 이는 하드웨어 공급업체, 특히 반도체 기업들의 매출에 직접적인 영향을 미칩니다. 따라서 두 회사의 재무적 차이는 AI 인프라를 제공하는 반도체 공급망의 수요와 투자 사이클을 분석하는 중요한 지표가 됩니다. 투자자들은 OpenAI와 Anthropic의 지출 패턴을 분석함으로써, AI 인프라 투자에 대한 시장의 실제 수요와 공급의 균형을 파악할 수 있습니다. 즉, AI 소프트웨어 기업의 성장이 하드웨어 인프라 시장의 실질적인 수요를 견인하고 있다는 점을 읽어낼 수 있습니다.
본문 3: 장기적 위험과 전망
비록 두 회사가 비공개 기업이므로 정확한 재무 정보에 대한 접근은 제한적이지만, 현재의 재무적 분기점은 장기적인 위험 요소를 내포하고 있습니다. AI 인프라 경쟁이 심화될수록 자본 집약적인 경쟁은 더욱 가속화될 것이며, 이는 막대한 초기 투자 비용과 운영 비용에 대한 지속적인 압박으로 작용할 수 있습니다. 또한, AI 모델의 상업화 및 규제 환경 변화에 따라 컴퓨팅 자원에 대한 수요와 가격 구조가 급변할 가능성이 있습니다. 따라서 투자자들은 단순한 매출이나 손실 수치뿐만 아니라, 컴퓨팅 자원의 효율성, 에너지 소비, 그리고 지정학적 리스크가 AI 인프라 투자에 미치는 영향을 종합적으로 고려해야 합니다.
결론
OpenAI와 Anthropic의 재무적 차이는 AI 경쟁이 기술적 혁신 단계를 넘어 자본 집약적인 인프라 경쟁 단계로 진입했음을 명확히 보여줍니다. 향후 시장은 단순히 소프트웨어 성능이 아닌, 컴퓨팅 인프라의 효율성과 공급망 안정성에 초점을 맞출 것입니다. 투자자들은 이 두 기업의 재무적 움직임을 AI 인프라 시장의 실제 수요와 공급의 흐름을 측정하는 기준으로 삼아, 장기적인 성장 잠재력과 잠재적 위험을 평가해야 할 것입니다. 특히 반도체 공급망의 안정성과 컴퓨팅 자원의 효율성이 향후 AI 산업의 성패를 좌우할 핵심 요소가 될 것으로 전망됩니다.
Original Article
OpenAI Is Burning $12.3 Billion a Quarter and the Rival It Created Just Passed It
CNBC’s Kate Rooney walked viewers through OpenAI’s second-quarter numbers this week, citing Wall Street Journal reporting on a company that does not file with the SEC and is not audited publicly. The picture is striking: losses at OpenAI widened while Anthropic, a company made by former OpenAI employees, quietly overtook it on the metrics that matter ahead of a public offering.
Rooney said, “OpenAI reportedly [is] seeing deeper losses in the second quarter, at least while sales grew sequentially. That double digit growth was outshined by rival Anthropic, which is also poised to go public.”
Since neither company trades publicly, ordinary investors cannot buy the winner or short the loser. What they can do is read the divergence as a signal about where AI infrastructure spending is heading, because that spending shows up on the income statements of the semiconductor companies that supply the underlying hardware.
The operating loss grew to $12.3 billion in the quarter, up from $9 billion the prior quarter, including stock-based compensation. Revenue came in just under $7 billion, up 18% sequentially, with July growth accelerating to 20% and enterprise growing 32%.
Anthropic reached profitability on an EBITDA basis while pulling in $11.5 billion in quarterly revenue. Its valuation recently reached $65 billion, compared with roughly $40 billion for OpenAI, an inversion from where the two once stood.
Rooney said, “The profit profile looks so different for these companies. When you compare Anthropic, which at least on an EBITDA basis is profitable, to OpenAI, which has seen deeper and deeper losses, it calls into question some of the spending.”
These are private companies. Nothing here is an audited public filing, and investors should treat every figure as reported rather than confirmed.
OpenAI CFO Sarah Friar has argued publicly that compute is the moat. More data centers mean more capacity, which translates into revenue, which funds the next round of buildout.
Rooney summarized the case: “OpenAI’s moat, as they’ve described it, is that they’re spending more on data centers, they want more compute, and that translates directly to revenue, which CFO Sarah Friar has laid out.”
That argument has force, although Anthropic’s results are the first serious evidence that scale may not be a prerequisite to winning. If a competitor with a fraction of the infrastructure footprint can reach EBITDA profitability at that revenue base, the moat theory begins to look speculative.
The comparison deserves care. EBITDA excludes depreciation and stock-based compensation, which dominate a compute-heavy business, so calling one company profitable and the other a loss-maker is not an apples-to-apples comparison. Still, the trend matters, and public-market investors reward narrowing losses more than they punish absolute size.
The AI capital cycle is being financed by companies that mostly do not trade. That cycle lands on the income statements of a small group of suppliers, most visibly NVIDIA ( NASDAQ:NVDA | NVDA Price Prediction ) and Broadcom ( NASDAQ:AVGO ), although the buildout reaches well beyond the chipmakers into power, cooling, and networking (we profiled seven of those suppliers in a free report you can grab here ).
NVIDIA’s most recent quarter showed data center revenue of $75 billion, up 92% year over year, with management naming both labs as customers scaling on Grace Blackwell and Vera Rubin systems. Jensen Huang told analysts NVIDIA’s coverage of Anthropic “has been largely zero until just recently. And so we’re gaining share tremendously fast in inference.”
Broadcom disclosed a contractual commitment to deploy 1.3 gigawatts for OpenAI in 2027 as part of a 10-gigawatt agreement through 2029, and access to over 1 gigawatt of TPU-based compute for Anthropic in 2026. AI semiconductor bookings exceeded $30 billion in the quarter against $10.8 billion shipped , according to CEO Hock Tan.
Rooney flagged one risk investors should not dismiss: “If you do start to see more pushback, which it seems like there’s been this inflection this week, there’s been more of a grassroots effort to push back on data centers, this really could be a bottleneck for both of these companies. OpenAI [is] much more exposed here.”
If OpenAI’s losses are a strategic choice, suppliers continue to book revenue because orders keep arriving. If they are a structural problem, the entire supply chain eventually absorbs the impact, and the first companies to feel it are those whose backlogs assume the current pace will continue. NVIDIA trades at $217.56, and Broadcom at $362.48, and both prices embed an assumption about which of those futures wins.
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