“IPO는 목적지가 아니다”
그가 그리는 10년짜리 컴퓨트 전쟁

방금 역사상 가장 성공적인 자금조달 라운드를 마무리하셨습니다.

프라이어저희는 1,200억 달러를 넘는 금액을 조달하게 됩니다. AI는 지금까지 본 것 중 가장 큰 시대라고 생각합니다. 이제 막 AI가 글로벌 생산성에 어떤 의미인지, 그래서 모두에게 더 풍요로운 삶을 가져올 수 있는지 이해하기 시작한 단계죠. 행운은 준비가 기회를 만났을 때 생기지만, 그 기회는 실제로 붙잡아야 합니다.

월스트리트저널은 “AI 회사라면 더 빨리 IPO 하는 게 유리하다”는 인식을 전했습니다. SpaceX 상장 이야기가 나오고, 다음은 OpenAI와 앤트로픽이죠. IPO 경쟁이 있다고 보십니까?

프라이어팀에게 늘 말합니다. IPO는 마일스톤이지 목적지가 아니라고요. 회사를 IPO가 최종 목적지인 것처럼 운영하면 안 됩니다. IPO는 자금을 조달하는 또 하나의 방식일 뿐입니다. 3월에 1,220억 달러를 조달한 목적은 최대한의 유연성을 확보하기 위해서였습니다. CFO로서 제 역할은 이 회사뿐 아니라 우리가 사는 이 시대 전체에 대해 옵션을 최대한 많이 만들어내는 것이라고 느낍니다.

SpaceX 전까지는 가장 큰 자본 이벤트인데, 규모 차이가 압도적입니다. 아람코보다 큰 IPO가 세 개나 나올 수 있다는 게 놀랍습니다.

프라이어결국 중요한 건 신중함입니다. 시장은 인기투표 기계가 아니라 저울입니다. 누가 먼저 갔는지 — 구글이냐 야후냐, 리프트냐 우버냐 — 사람들은 기억하지 않습니다. 우리가 첫 번째냐 두 번째냐는 중요하지 않다는 뜻입니다. 언론은 드라마를 좋아하지만, 결국 우리는 크고 지속 가능하고 견고한 회사를 만들어야 합니다. 자금조달은 그 일을 하기 위한 핵심 요소가 될 겁니다.

속보입니다. 앤트로픽이 방금 비공개로 S-1을 제출했습니다. OpenAI는 제출 순서에서 3등인가요?

프라이어아직 아무 의미도 없습니다. 이제 SEC의 관문을 통과해야 하고, 그게 누구에게 얼마나 걸릴지는 모릅니다.

앤트로픽은 한참 뒤처져 있었는데, 이제 개발자·기업·매출에서 OpenAI를 넘어섰다는 평가도 나옵니다. 그 큰 리드를 어떻게 따라잡힌 건가요?

프라이어전략 이야기를 해보죠. 저희 전략은 다릅니다. 저희는 AI 레이어, 즉 인프라를 만들고 있습니다. 하나의 단일한 기반이 있고, 거기서 세상으로 나가는 여러 인터페이스가 존재하는 게 정말 중요합니다.

ChatGPT는 소비자 인터페이스입니다. 매주 9억 명 넘는 사람이 씁니다. 이제 명사이자 동사가 됐죠. 재미있는 데이터 하나 — 지금 가장 빠르게 성장하는 대륙은 아프리카이고, 가장 빠르게 크는 언어는 아제르바이잔어와 카자흐어 쪽입니다. AI가 어디로 퍼지는지 생각하면 놀라운 일입니다.

인터페이스는 여러 개입니다. ChatGPT가 있고, Codex도 있습니다. Codex는 주말에 사용자 500만 명을 돌파했어요. 1월엔 거의 0이었는데요. 그리고 Frontier라는 엔터프라이즈 오퍼링도 있습니다.

이게 매우 다른 전략입니다. 모든 게 하나의 모델 위에서 제공되니 복리처럼 쌓입니다. 더 많은 사용자, 더 많은 데이터, 더 많은 개인화. 모델이 커질수록 효율이 생기고, 세상에 토큰을 주는 총비용이 낮아집니다. 이건 더 높은 매출총이익률, 더 큰 컴퓨트 지불 능력, 더 나은 컴퓨트 접근성으로 이어집니다. 지금 컴퓨트 접근성은 가장 큰 경쟁우위 중 하나입니다.

너무 많은 프로젝트에 분산된 건 아닌가요? 새 가젯, Sora… 엔터프라이즈에 덜 집중했다는 평가가 있습니다.

프라이어아닙니다. 세상은 이분법을 좋아하죠. “소비자 회사냐, 엔터프라이즈 회사냐.” 현실은 둘 다입니다. 매출은 꽤 균형 잡혀가고 있고, 대략 50 대 50에 가까워지고 있습니다. 지난주만 해도 보스턴에서 Thermo Fisher, 뉴욕에서 은행들, 금요일엔 Travelers와 통화했습니다. 산업이 뭐든 상관없이, 지금 사람들은 AI를 실제로 움직이고 있습니다.

그렇다고 소비자를 뒤에 남겨두고 싶진 않습니다. OpenAI의 미션은 인류를 위한 AGI예요. 돈 낼 수 있는 인류만을 위한 것도, 기업 안 인류만을 위한 것도 아닙니다. 그래서 무료 사용을 많이 줍니다. 지능의 맛을 한번 보면 사용 강도가 올라가는 커브가 놀랍거든요. 무료 사용자는 하루 약 7번 질문하고, 첫 유료 티어는 그 2배(약 15번), Plus는 무료의 약 3배, Pro는 무료의 약 11배입니다.

18개월 전 “1기가와트는 OpenAI에 연 약 100억 달러 매출”이라고 하셨죠. 당시엔 미친 소리 같았지만 지금은 극심한 공급 부족입니다. 지금 우리는 어디쯤 있나요?

프라이어맞습니다. 컴퓨트는 매우 희소한 자원입니다. 수요가 거의 수직 벽처럼 올라가고 있어요. 쓸 수 있는 토큰이 충분하지 않습니다. 작년엔 “왜 저렇게 컴퓨트를 사들이느냐”는 비판을 많이 받았는데, 지금은 정말 사길 잘했다고 생각합니다. 2026년에도 컴퓨트는 충분하지 않을 겁니다.

병목은 곳곳에 있고, 계속 앞뒤로 이동합니다. 먼저 에너지·토지·전력, 그리고 빠르게 지을 수 있는 규제 환경. 랙과 칩으로 들어가면 공급망 물량을 봐야 하는데, 지금은 메모리 스파이크가 진행 중입니다. 인재 접근성도 중요하고요. 저는 신뢰도 공급망의 일부라고 봅니다.

지금 Sam은 미시간 Saline에 있습니다. 곧 리본 커팅을 할, Oracle 복합단지의 1기가와트 데이터센터 착공 현장이죠. 여기서 중요한 건 지역사회를 뒤에 남기지 않는 겁니다. 위에서 아래로 “당신들에게 이게 필요합니다”라고 하면 사람들은 “사양합니다”라고 하죠. 그래서 약속합니다 — 첫째, 전기요금을 올리지 않습니다(인프라·전력은 우리가 부담). 둘째, 전기공·HVAC 등 2,500개 노조 일자리를 가져옵니다. 셋째, 이 데이터센터 하나로 미시간에 10억 달러 세금을 냅니다. 여기에 교육에 4,500만 달러를 투자해 Codex 크레딧을 제공할 겁니다.

결국 우리는 수요보다 앞서 투자해야 합니다. 모든 컴퓨트와 부품을 찾아야 하고, 동시에 그 값을 치러야 하죠. 경제성은 여러 전선에서 좋아지고 있습니다. 단순 원가가산에서 벗어나, 창출되는 가치에 더 가까운 가격으로 옮겨가는 중입니다. 토큰 부족도 어느 정도 도움이 됩니다 — 압축 효과를 만들거든요.

앞으로 1년, 공급과 수요를 보면 어떤 일이 벌어질까요? 앤트로픽은 “2시 30분에 다시 오라”는 식의 제한이 걸리던데, ChatGPT에선 그런 경험이 없었습니다.

프라이어저희는 토큰에 꽤 관대합니다. 의도적이에요. 접근성을 높여 사람들이 이해하게 만들고 싶거든요. 무료 티어가 최신 모델은 아니지만, 손에 쥐여줘 감을 잡게 합니다. 북아일랜드 작은 동네에서 자랄 때 브리태니커 백과사전이 집에 도착한 날, 구름이 갈라지는 느낌이었어요. 그런 느낌을 주고 싶습니다.

하지만 2026년 현실을 말하면 — 컴퓨트를 더 사고 싶다면, 행운을 빕니다. 어디서 더 구할지 저도 모르겠어요. 2027년도 솔직히 꽤 제한적입니다. 변화도 있습니다. 학습은 여전히 대부분 미국 안에서 합니다(국가적 자산이라). 반면 추론은 글로벌하게 가져가고 싶어요. 특히 에이전트 시대엔 실시간성이 훨씬 더 필요하니까요. Sora·비디오도 컴퓨트를 많이 먹어 어려운 선택을 해야 했지만, 비디오가 끝난 건 아닙니다. AI는 더 멀티모달로 갈 거예요. 저는 매일 Codex와 말로 대화합니다.

조니 아이브의 그 ‘퍽’, 이어피스 같은 장치 이야기를 좀 해주시죠.

프라이어그게 이어피스라고 말하면 조니가 와서 제 십대 아들을 데려갈 겁니다(웃음). 그게 뭔지 말할 순 없지만, 올해 말 공개하고 내년 초에 나옵니다. 저는 봤고, 써봤습니다. 원래 손을 많이 쓰며 말하는 사람인데, 지금 제 패러다임이 바뀌는 걸 붙잡고 앉아 있는 느낌이에요.

처음 썼을 때 첫 아이폰을 만진 느낌이었나요?

프라이어조니와 팀이 정말 잘하는 건 디바이스에 인간성을 가져오는 겁니다. 말로 설명하긴 어렵지만, 매우 자연스럽고 사랑스럽게 느껴집니다. 기술은 매우 기계적일 수 있지만, 훌륭한 디자인은 그 모든 걸 사라지게 만들죠. 단순함은 어렵습니다.

CFO 모자를 쓰고 자본배분 모델을 설명해주시죠. OpenAI에서 가장 높은 ROC 버킷은 무엇이고, 시간이 갈수록 좋아지는 엔진 구조가 있나요?

프라이어있어야죠. 이 시대의 위대한 회사들도 마법처럼 생기지 않습니다. 고객 가치에서 시작합니다. 예를 들어 Thermo Fisher는 환자 스크리닝을 더 빨리 끝내 FDA 승인을 앞당기고 싶어 합니다. 암 환자에게 돌파구가 4주가 아니라 2주 뒤에 나오면, 문자 그대로 생사가 갈릴 수 있어요.

흥미로운 건, OpenAI 안에서 Codex가 가장 빨리 퍼지는 곳이 개발자 조직이 아니라 GTM팀이라는 점입니다. 재무 같은 영역에서도 쓰고 있고요. 저는 그 부분에 특히 흥분합니다.

고객 가치가 먼저, 그다음이 좋은 매출총이익률입니다. 가장 큰 투입은 컴퓨트인데, 컴퓨트엔 거대한 디플레이션 커브가 있습니다. GPT-4에서 5.4까지 비용이 약 97% 내렸어요. 2년 만에요. 최신 5.5는 이 효율을 고객에게 되돌려주고 있습니다 — 가격은 2배 올렸지만, 토큰당 효율이 워낙 좋아져 고객 체감 단가는 오히려 20~30% 낮아졌을 가능성이 큽니다.

그래서 자본배분은 오늘의 비용 구조만 보면 가격을 잘못 매깁니다. 비용 곡선이 내려갈 걸 감안해 들어가야 해요. 지금 제가 집중하는 건 2028년 이후에 살 컴퓨트입니다. 미시간 Saline도 실제 컴퓨트가 나오려면 2027년 말~2028년 초는 돼야 하고요. 그리고 제가 가장 부족하다고 느끼는 구간은 2030·31·32년입니다. 그 정도 앞을 보고 모델을 만들어야 합니다.

여러 해 뒤 컴퓨트 필요량을 어떻게 예측하나요? 발전의 분산이 큰데요.

프라이어여러 가정을 둡니다. 지금은 기가와트당 컴퓨트가 더 비싸지고 있어요 — 전력이 비싸지고, 메모리가 비싸지고 있으니까요. 하지만 반대편에서 나오는 지능의 양은 칩 쪽 비용 하락이 그 이상으로 보상합니다. 고객에게 팔리는 단위 기준으로는 실제로 훨씬 덜 비싸져야 합니다.

2026·2027년은 명확히 바텀업으로 모델링합니다. 어떤 제품이 있고 가격이 어떨지 알고, 소비자는 P×Q(주간 활성, 구독 전환), 광고는 활성 사용자·메시지 수와 연결되죠. 다만 그 선의 모양은 계속 상방으로 우리를 놀라게 합니다. 더 먼 해는 이미 사둔 컴퓨트에서 역산하는 방식에 가깝습니다. 1년 전 투자자 모델에서 “에이전트에게 자연어로 넘기면 월 2,000달러도 낼 것”이라 했을 때 아무도 안 믿었어요. ChatGPT Pro 200달러에도 “아무도 안 낼 것”이라던 시절이었으니까요.

왜 1,220억 달러인가요? 1기가와트 짓는 데 약 500억 달러가 든다는데, 얼마를 직접 부담하고 얼마를 부채로 조달합니까?

프라이어2년 전만 해도 우리는 CSP 하나(Azure), 칩 하나(Nvidia), 제품 하나(ChatGPT), 가격 하나(월 20달러)뿐이었어요. 루빅스 큐브로 치면 맨 아래 한 칸이었죠. 지금은 첫째, 여러 CSP로 갑니다 — Oracle·CoreWeave·Microsoft·GCP·AWS와 여러 네오클라우드. CSP는 사실상 우리의 CapEx를 OpEx로 바꿔줍니다. 그들의 빌드·자금조달 능력에 올라타는 거죠.

칩도 멀티칩으로 갔습니다 — 늘 프런티어에 있어야 하니까요. Nvidia가 절대적 우선 파트너이고(올가을 대형 학습은 Vera Rubin, 다음은 Feynman 시리즈), AMD도 파이프라인에 있고, Cerebras는 이미 온라인(매우 낮은 지연시간), 그리고 Broadcom과 만드는 자체 칩도 있습니다.

이제는 built-to-suit로도 기어를 바꾸기 시작했어요. 텍사스에서 SoftBank Energy와 짓는 데이터센터를 발표했습니다. CSP를 넘어서는 것의 시작이고, 여기엔 좀 더 많은 CapEx가 필요합니다. 다만 아직 저희가 낮은 비용의 부채를 조달할 투자등급 기업은 아니라서, 파트너들과 함께하는 게 정말 중요합니다.

5년 뒤엔 스택이 하나로 합쳐질까요? Nvidia·Google·OpenAI 모두가 칩·클라우드·모델·앱을 다 하고 있습니다.

프라이어모두가 자리 잡으려는 곳은 고객과 가장 가까운 레이어입니다. 거기서 생태계 이익의 가장 큰 몫을 가져가니까요. 그래서 우리가 AI 인텔리전스 레이어가 되려는 겁니다. 1년 전만 해도 사람들은 LLM의 상품화를 말했는데, 실제로는 반대로 갔습니다. 에이전틱 레이어를 만들면 ‘하네스’가 컨텍스트와 메모리를 가져오거든요.

제 Codex에는 거대한 메모리 파일이 있어요. 제가 누구인지, OpenAI CFO라는 것, 어떻게 쓰고 말하길 좋아하는지, 십대 아이들의 엄마라는 것까지요. 이 메모리가 모델을 ‘저에게’ 더 강력하게 만듭니다.

이걸 기업 환경에 넣으면 어떨까요. 월스트리트 시절 직관이 떠오릅니다. 실적 발표 후 주가가 어떻게 움직여야 하는지 데이터는 넘쳤지만, 트레이더가 “사라, 이 주식 안 올라요. 어떤 펀드가 압박받아 북을 줄여야 해서 다음 주 내내 주가를 죽일 겁니다”라고 하죠. 그게 기업의 직관입니다. 이제 모델이 회사의 메모리·컨텍스트·직관과 연결되고 있고, 그게 C-suite를 흥분시키는 지점입니다. 사람들은 그 가치에 최대한 가까이 머물고 싶어 하고, 동시에 방향을 바꿀 만큼 유연해야 합니다.

우리 생애 최고의 소비자 비즈니스 셋 — iPhone, Meta·Google 광고 네트워크 — 중 둘이 광고 기반입니다. 그런데 OpenAI는 광고 이야기를 잘 안 합니다. 광고가 이걸 전 세계에 무료로 주기 위한 해법인가요?

프라이어먼저, 원칙을 지키고 싶습니다. 사용자는 항상 모델 기반의 최선의 결과를 받아야지, 스폰서 때문에 결과가 바뀌면 안 됩니다. 이 원칙은 반드시 유지됩니다. 둘째, 광고를 원치 않는 사람을 위한 광고 없는 티어는 항상 둘 겁니다.

그렇지만 좋은 표현이 있어요 — “구글과 메타가 아이를 낳으면 그게 ChatGPT일 것”이라는. 구글 검색에는 높은 의도가 있죠. 참고로 우리는 검색 시장의 최소 11%를 갖고 있다고 봅니다(실제론 더 큽니다 — 구글은 새로고침마다 1로 세지만, ChatGPT는 50개 질문을 이어가는 대화도 1로만 잡히니까요).

이 높은 의도는 광고주에게 매우 좋습니다. “무대에 신을 멋진 신발을 원한다”고 하면, 제가 뭘 사러 가는지 직접 말하는 거니까요. 메타는 “당신 같은 사람은 이런 걸 좋아한다”는 인구통계 기반이지만, 우리는 그 이상을 갖고 있습니다 — 메모리요. 시스템은 제가 누구인지 압니다. 메모리와 컨텍스트를 의도 옆에 붙인다고 상상해보세요. 매우 강력한 광고 플랫폼이 될 수 있고, 그 덕에 전 세계에 더 큰 접근성을 줄 수 있습니다.

오늘만 최적화한다면 모든 토큰을 API에 줄 겁니다 — API가 소비자보다 한 자릿수 이상 더 버니까요. 하지만 우리는 우리만의 게임을 합니다. 전기 같은 AI 인프라 레이어가 존재한다고 믿고, 미래엔 소비자·소기업·대기업·정부까지 전 세계를 넓게 서비스할 수 있어야 합니다. 그게 우리 전략입니다.