오픈AI가 에너지, 금융, 신약 개발 등 고부가가치 산업에 특화한 인공지능(AI)을 앞세워 수익화 모델을 다변화한다. 단순히 챗봇을 서비스하는 수준을 넘어, 고객사가 자사 AI 기술로 창출한 이익을 나눠 갖는 '가치 공유' 방식을 도입하겠다는 구상이다.
사라 프라이어 오픈AI 최고재무책임자(CFO)는 22일(현지시간) 스위스 다보스 포럼에서 "신약 개발 분야에서 오픈AI 기술을 활용해 발견된 약물에 대한 라이선스를 취득할 수 있다"고 밝혔다. 이는 오픈AI가 신약 발견으로 발생하는 재무적 이익에 대해 지분이나 수익 배분을 요구하는 구조를 시사한다. 광고와 구독 서비스에 의존하던 수익 모델을 지식재산권(IP) 기반의 로열티 사업으로 확장하겠다는 뜻이다.
이는 그간 범용 AI 파운데이션 모델 개발에 집중하던 오픈AI가 특정 산업에 최적화된 '버티컬(Vertical) AI'로 사업을 확장하는 전략으로 풀이된다. 프라이어 CFO는 지난 18일 공식 블로그를 통해 "에너지와 금융 섹터에서도 가치 공유형 계약을 체결할 수 있다"며 "성과 기반의 가격 책정이 창출된 가치를 공유하게 될 것"이라고 강조했다.
기술적 방법론도 변하고 있다. 오픈AI, 싱킹머신즈랩, 아마존 등에서는 전문 지식에 특화된 AI 모델을 개발하려는 논의가 활발하다. 그간 GPT, 제미나이 등 AI 파운데이션 모델은
방대한 일반 지식을 먼저 배우는 '사전 학습(Pre-training)'을 거쳐 특정 영역에 대한 지식을 다듬는 사후 학습(Post-training) 방식으로 훈련됐다. 그러나 특정 분야에 활용할 AI 모델에는 범용 지식이 반드시 필요하지 않으며, 시나 산문 같은 상식 수준의 정보가 지나치게 많을 경우 환각으로 인해 정확성이 떨어질 수 있다는 지적이 나온다. 이에 사전학습을 생략하거나 최소화하는 대안이 거론되고 있다. 디인포메이션은 "서로 다른 데이터셋으로 학습된 여러 전문화된 모델들이 등장하는 미래로 이어질 가능성이 높다"고 내다봤다.
물밑에서는 이미 시장 경쟁이 치열하다. 알파벳 산하의 아이소모픽스랩스와 앤스로픽 등도 초기 단계 바이오 기업들과 데이터 라이선스 및 파트너십 논의를 진행 중이다. 오픈AI 역시 최근 생명과학 진단 기업 레비티(Revvity)와 모델 학습을 위한 데이터 라이선스 계약을 논의한 것으로 알려졌다.
오픈AI가 수익성 극대화에 속도를 내는 이유는 막대한 인프라 비용 때문이다. 경쟁사 앤스로픽의 경우 지난해 추론 비용이 예상보다 23%나 급증하며 수익성에 비상이 걸렸다. 오픈AI는 지난해 연간 반복 매출(ARR) 200억 달러를 돌파하며 가파른 성장세를 보이고 있지만, 지속적인 모델 고도화를 위한 컴퓨팅 자원 확보를 위해선 더욱 공격적인 수익 모델이 필요한 상황이다.