分析：支出收紧冲击OpenAI与Anthropic增长预期，AI行业开始转向成本效率时代

Odaily星球日报讯 기업들이 AI 투자 수익률을 재평가하기 시작하면서, 업계는 '토큰맥싱' 고소모 모델에서 효율성 우선 전략으로 전환하고 있으며, AI 거대 언어 모델 기업들은 새로운 성장 제약에 직면했습니다. 여러 기업이 이미 모델 호출 비용을 삭감하거나 최적화하기 시작했습니다. 예를 들어, AI 스타트업 Lindy의 CEO는 자사 트래픽의 100%를 Anthropic의 Claude 모델에서 더 저렴한 DeepSeek로 전환했으며, 이를 통해 수개월 내에 수백만 달러의 비용을 절감할 수 있을 것으로 예상한다고 밝혔습니다.

이러한 전환은 기업 측 AI 예산이 긴축되고 있음을 반영합니다. 과거 '모델 리소스에 대한 무제한 사용'을 특징으로 하는 토큰맥싱 모델은 점차 비용 통제와 ROI 중심으로 대체되고 있습니다. 일부 기업은 AI 도구 사용에 대한 등급별 예산을 설정하기도 했습니다. 예를 들어, Uber는 내부 AI 지출에 대해 월별 상한선을 설정했습니다.

분석가들은 기업이 '사용 확대'에서 '정밀 호출'로 전환함에 따라 OpenAI와 Anthropic이 이전에 의존했던 고속 성장 모델이 도전에 직면하고 있다고 지적합니다. 업계 데이터는 여전히 강력한 성장을 보여줍니다. Anthropic의 연간 매출은 약 470억 달러 수준이며, OpenAI의 연간 매출(실행률 기준)은 250억 달러에 근접합니다. 그러나 시장은 이러한 성장의 지속 가능성에 주목하기 시작했습니다.

동시에 모델 호출 방식도 변화하고 있습니다. '모델 라우팅'과 같은 기술이 부상하면서 간단한 작업을 수행하기 위해 고급 모델 대신 저비용 모델을 사용하여 전체 컴퓨팅 비용을 최적화하고 있습니다. 업계 경쟁도 심화되고 있습니다. Microsoft, Amazon, Google은 모두 저비용 AI 모델과 엔터프라이즈 도구를 빠르게 출시하여 가격 여유를 더욱 압박하고 있습니다. 기업 측 AI 지출이 합리화되는 배경 속에서, 거대 언어 모델 기업들은 '성장 둔화 전망'과 'IPO 창구 압박'이 공존하는 상황에 직면할 수 있습니다. (CNBC)