OpenAI는 인공 지능 회사가 증가하는 비용과 경쟁사들의 증가하는 위협에 직면하면서 최대 1,000억 달러의 신규 자본을 확보하기 위해 경쟁하고 있습니다.

사건에 정통한 사람들은 이 자금이 회사의 가치를 아르헨티나의 연간 생산량보다 더 많은 약 8,300억 달러로 끌어올릴 수 있다고 말합니다.

대규모 컴퓨팅 프로젝트가 자금 조달 추진을 지원

모집 계획은 두 단계로 나누어 투자자를 유치하는 것을 요구합니다. 마이크로소프트와 엔비디아는 먼저 자금을 투입할 예정이며, 아마존은 최대 500억 달러에 달하는コミ트먼트를 논의 중입니다.

이 타이밍은 SoftBank와 Oracle과 함께 구축된 5,000억 달러 규모의 컴퓨팅 프로젝트인 OpenAI의 Stargate 벤처와 일치합니다. 이 노력은 10기가와트의 전기를 활용하고 수백만 개의 프로세서를 배포하여 회사가 인공 일반 지능이 되기를 바라는 것을 powering하는 것을 목표로 합니다.

슈퍼 볼이 공개적인 논쟁을 촉발

압력 속에서도 사용자 수 증가

최고 경영자 Sam Altman은 재무적 부담이 커지는 가운데 직원들과 투자자들의 자신감을 유지하기 위해 노력해 왔습니다. CNBC가 검토한 내부 Slack 메시지에 따르면, 그는 금요일 직원들에게 ChatGPT가 “월간 성장률 10% 초과로 돌아왔다”고 썼습니다. 이제 약 8억 명이 매주 이 서비스에 접속합니다. 그러나 경쟁사들이 추격을 가하고 있습니다. Google Gemini와 Anthropic의 Claude는 모두 사용자를 끌어모았으며, Apple이 Intelligence 기능에 Gemini를 추가한 후 Gemini는 웹 방문량이 증가했습니다.

OpenAI는 앞서 앞서가기 위해 지난 주 GPT-5.3-Codex를 출시했습니다. 이 회사는 이를 단순한 제안 이상의 기능을 갖춘 최초의 “에이전트” 코딩 도구로 소개합니다. 이 소프트웨어는 전체 코드 라이브러리에서 버그를 수정하고 소프트웨어 출시를 인간 도움 없이 처리하는 등 복잡한 작업을 자체적으로 수행할 수 있습니다.

OpenAI의 엔지니어들은 최종 버전을 개발하기 위해 GPT-5.3-Codex의 초기 빌드를 사용했으며, 훈련 세션의 문제 해결과 테스트 결과 검토에 의존했습니다. 이 모델은 또한 사이버 보안에 대한 회사의 Preparedness Framework 하에서 “높은 능력” 라벨을 받은 최초의 모델이 되었습니다. 이 분류는 회사가 자동 해킹 시도에 대한 추가 보호 조치를 추가하도록 강제했습니다.

OpenAI의 엔지니어들은 GPT-5.3-Codex의 초기 빌드를 사용하여 최종 버전을 개발했으며, 훈련 세션의 문제 해결과 테스트 결과 검토에 이를 활용했습니다. 이 모델은 또한 회사의 사이버보안 준비 프레임워크 하에서 '높은 능력' 라벨을 받은 첫 번째 모델이 되었습니다. 이 분류는 회사가 자동 해킹 시도에 대한 추가 보호 장치를 마련하도록 요구했습니다.

슈퍼 볼 공개적인 논쟁 촉발

슈퍼볼 LX 동안 오픈AI와 앤트로픽 간의 긴장이 공개적으로 드러났다. 오픈AI는 개발자를 대상으로 한 1분짜리 광고를 내보냈고, 앤트로픽은 경쟁사의 광고 게재 계획을 비판했다. 앤트로픽의 한 광고는 운동 팁을 요청하는 ‘키 작은 왕’이 신발 깔창 광고를 맞으며 마무리되는데, 마지막 메시지는 날카로웠다. “광고가 AI에 들어옵니다. 하지만 클로이드에는 아닙니다.”

모집 논의가 가속화됨에 따라, OpenAI는 이러한 새로운 광고 옵션과 비즈니스 도구를 통해 대규모 사용자 기반에서 수익을 창출할 수 있음을 보여줄 압력을 받고 있습니다. 동시에 인공 일반 지능(AI) 경쟁에서 경쟁하기 위해 필요한 막대한 지출을 정당화해야 합니다.

무료 및 ‘Go’ tiers(월 $8) 사용자만 스폰서 콘텐츠를 보게 되며, Plus, Pro, Team, Enterprise 구독자는 광고를 접하지 않는다. 회사는 또한 건강, 정신 건강, 정치 관련 대화에는 광고를 게재하지 않겠다고 약속했다. 스폰서 메시지는 화면 하단의 표시된 상자에 나타나며 챗봇의 실제 응답과 분리되어 표시된다.

모금 논의가 가속화됨에 따라 OpenAI는 새로운 광고 옵션과 비즈니스 도구를 통해 방대한 사용자 기반에서 수익을 창출할 수 있음을 보여줘야 하는 압박을 받고 있습니다. 동시에 인공 일반 지능(AGI) 경쟁에서 우위를 점하기 위해 필요한 막대한 지출을 정당화해야 합니다.