OpenAI vs. Anthropic: Vinod Khosla Says Watch Tokens, Not Revenue

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💡 한 줄 결론

비노드 코슬라는 OpenAI와 Anthropic의 경쟁을 매출보다 토큰 사용량으로 평가하고, 장기 승부를 가를 요소로 추론 비용과 자체 반도체를 꼽는다.

📌 핵심 요점

1. 코슬라는 분기별 매출 순위보다 향후 2~5년의 경쟁력과 2030년 이후의 방향을 중시한다. OpenAI에만 투자한 이유도 한 회사의 전략을 더 깊이 이해하기 위해서라고 설명한다.
2. 핵심 지표로 제시한 것은 토큰 공급량과 점유율이다. OpenAI가 낮은 가격으로 토큰 점유율을 늘리고 있다는 것이 그의 주장이며, 매출 비교만으로는 가격과 사용량의 차이를 파악하기 어렵다는 논리다.
3. 자체 반도체와 모델 최적화가 추론 원가를 낮춘다는 주장을 편다. OpenAI의 같은 규모 모델 운영비가 Nvidia 기반 오픈웨이트 모델의 10분의 1일 수 있다고 추정하지만, 이를 입증할 비교 자료는 제시하지 않는다.
4. 진행자는 오픈웨이트 모델의 성장과 Fireworks·Base10 같은 서비스 업체의 효율 개선을 반론으로 제시한다. 코슬라는 이들도 외부 반도체를 비싸게 조달해야 한다며, 반도체·모델·애플리케이션을 함께 보유한 구조의 우위를 강조한다.
5. 신규 투자금의 대부분은 모델 밖으로 향한다고 밝힌다. 기계 설계, 개인별 암 치료 설계, 소프트웨어 개발을 기회로 들며, 모델의 발전 방향을 아는 것이 응용 분야 투자 판단에 도움이 된다고 설명한다.

🧩 배경과 문제 정의

진행자는 OpenAI의 초기 투자자인 비노드 코슬라에게, Anthropic에도 투자하지 않은 이유와 OpenAI를 계속 지지하는 근거를 묻는다. 논쟁은 매출로 본 경쟁 구도에서 시작해 토큰 사용량, 추론 비용, 자체 반도체, 응용 분야 투자로 이어진다.

핵심 문제는 AI 기업의 장기 경쟁력을 무엇으로 측정할 것인가다. 코슬라는 사용량과 원가를 강조하고, 진행자는 오픈웨이트 모델의 성장과 경쟁사들의 반도체 개발을 들어 그 논리의 지속성을 묻는다. 아래 내용은 인터뷰에서 제시된 주장과 반론을 정리한 것이다.

🕒 시간순 섹션별 상세정리

1. OpenAI에만 투자한 이유

• 진행자는 OpenAI 초기 투자자인 코슬라에게 Anthropic에도 투자하지 않은 이유를 묻는다. 코슬라는 기업가치 10억 달러 수준에서 투자했고, 지금까지의 투자 결과에 만족한다고 답한다. [00:54]
• 코슬라는 분기별 순위보다 향후 2~5년과 2030년 이후의 방향이 중요하다고 드러낸다. 양쪽 경쟁사에 투자하면 깊은 정보를 얻기 어렵기 때문에 한쪽을 선택했다고 보여준다. [01:31]

2. 매출 대신 토큰 사용량을 보자는 주장

• 진행자는 Anthropic이 매출에서 앞섰다는 수치를 제시한다. 코슬라는 현재 매출만으로 향후 1~3년의 선두를 판단하기 어렵다며, OpenAI의 연구개발과 컴퓨팅 투자를 강조한다. [02:31]
• 코슬라는 OpenAI가 토큰 가격을 낮추면서 토큰 점유율을 확대하고 있다고 주장한다. 매출보다 얼마나 많은 토큰을 공급하는지가 중요하다는 논리다. [02:58]
• 닷컴 시기의 가격 변동과 인터넷 트래픽을 비교하며, 거품에 대한 시장의 인식보다 실제 사용량이 장기 흐름을 더 잘 보여준다고 드러낸다. [03:41]

3. 오픈웨이트 성장과 자체 반도체 원가 논쟁

• 진행자는 오픈소스·오픈웨이트 모델의 사용량이 늘고 있으며, 개발자 사용량을 관찰하는 제삼자 서비스에서도 이러한 흐름이 보인다고 지적한다. 코슬라도 이들의 토큰 점유율 확대는 인정한다. [04:28]
• 코슬라는 오픈소스 모델의 운영비가 반드시 저렴하지는 않다고 주장한다. Nvidia 반도체의 가격 프리미엄과 자체 반도체의 원가를 비교하고, Google TPU를 사례로 든다. [05:25]
• 자체 반도체를 모델에 맞게 최적화하면 추가적인 비용 우위가 생긴다는 설명이다. OpenAI의 같은 규모·등급 모델 운영비가 Nvidia 기반 오픈웨이트 모델의 10분의 1일 수 있다고 추정하며, 원가 우위가 토큰 점유율 확보에 중요하다고 드러낸다. [06:05]

4. 외부 서비스의 효율 개선과 전체 기술 구조의 우위

• 진행자는 Fireworks·Base10 등이 오픈웨이트 모델을 효율적으로 제공하고 있다고 지적한다. 자체 반도체가 외부 고객에게도 제공되면 모두의 컴퓨팅 비용이 내려가는지 묻는다. [06:50]
• 코슬라는 외부 서비스 업체가 Nvidia 반도체를 높은 가격에 사야 한다고 답한다. 이들의 하드웨어 이용 원가와 OpenAI 내부 추론 원가가 다르게 움직인다는 주장이다. [07:28]
• 향후 수년간 반도체 부족과 가격 프리미엄이 이어질 것으로 전망하며, 자체 반도체·모델·애플리케이션을 함께 갖추는 것이 실질적인 우위라고 강조한다. [08:09]

5. 한쪽 투자로 얻는 정보 접근성

• 진행자는 Microsoft와 Anthropic을 포함한 다른 기업들도 자체 반도체 개발에 나선다고 지적한 뒤, 다시 OpenAI에만 투자한 이유를 묻는다. [08:41]
• 코슬라는 샘과의 정기적인 대화로 AI의 향후 방향을 깊이 이해한다고 보여준다. Anthropic에만 투자한 투자자도 분산 투자자보다 더 많은 정보를 얻을 수 있다며, 자신이 선호한 선택의 대가와 이점을 보여준다. [09:49]

6. 지분 처분 질문에서 응용 분야 투자로

• OpenAI 지분을 처분했는지 묻자 구체적인 거래나 분배 내역은 공개하지 않는다. 일반적으로 매도보다 분배를 한다고 설명하고, 유동성 확보를 서두르지는 않는다고 드러낸다. [10:11]
• 신규 투자금의 대부분은 모델 밖으로 향한다고 드러낸다. 모델 기업이 앞으로 어디에 집중할지 이해하는 것이 다른 투자 기회를 판단하는 데 중요하다는 설명이다. [10:50]
• 기계 설계와 엔지니어링을 사례로 들며, 모델의 발전 방향을 알면 기존 산업 도구를 대체하거나 새로운 도구를 만드는 기회를 찾을 수 있다고 드러낸다. [11:41]

7. 의료·코딩 응용과 Cognition에 대한 기대

• 의료를 큰 응용 분야로 제시하고, 환자 한 명을 위한 암 치료를 AI로 설계하는 스타트업을 언급한다. 약물 승인 절차를 거치지 않기를 바란다고 말하지만, 실행 가능성을 입증하는 설명은 제공하지 않는다. [12:01]
• 소프트웨어 개발에서는 Cognition을 높이 평가한다. 진행자가 Cognition과 Factory라는 경쟁사에 모두 투자한 이유를 묻자, 코슬라는 투자 의사결정 과정이 복잡하며 자신은 주로 Cognition과 일한다고 답한다. [12:50]
• Cognition이 OpenAI·Codex·Anthropic의 발전을 활용하면서 자체적으로도 가치를 더할 수 있다고 평가한다. 코딩 시장이 수천억 달러, 나아가 수조 달러 규모가 될 수 있다는 전망으로 인터뷰가 끝난다. [13:19]

🧾 결론

• 인터뷰의 중심 주장은 AI 기업을 평가할 때 매출과 함께 실제 사용량, 가격, 추론 원가를 살펴야 한다는 것이다.
• 코슬라가 제시한 경쟁력의 연결고리는 자체 반도체와 모델 최적화 → 낮은 원가 → 낮은 토큰 가격 → 토큰 점유율 확대다. 각 연결고리의 실제 성과는 별도 확인이 필요하다.
• OpenAI 단독 투자 전략은 정보 접근성을 중시한 선택으로 설명된다. 코슬라는 Anthropic에만 투자한 투자자도 같은 정보상의 이점을 얻을 수 있다고 인정한다.
• 모델 기업의 경쟁을 이해하려는 목적은 응용 분야의 투자 기회를 찾는 데에도 있다. 인터뷰 말미에는 모델 위에서 추가 가치를 만드는 기업으로 관심이 이동한다.

📈 투자·시사 포인트

• AI 기업 비교에서는 매출 증가가 사용량 증가에서 왔는지, 가격 차이에서 왔는지를 구분필요가 있다. 토큰 점유율과 매출 점유율이 같은 방향으로 움직인다고 단정할 수 없다.
• 자체 반도체 보유 여부뿐 아니라 실제 배치 시점, 추론 원가, 고객 가격에 반영되는 정도가 경쟁력 판단의 확인 항목이다.
• 오픈웨이트 진영의 점유율 확대와 서비스 업체의 효율 개선은 코슬라의 원가 우위 논리를 검증할 주요 변수다.
• 응용 기업을 평가할 때는 기반 모델의 발전을 활용하면서도 자체적으로 어떤 추가 가치를 만드는지 살펴볼 수 있다. 코슬라는 Cognition의 가능성을 이 관점에서 설명한다.

⚠️ 불확실하거나 확인이 필요한 부분

• 진행자가 언급한 Anthropic 170억 달러와 OpenAI 100억 달러의 매출 비교는 자막만으로 집계 기간과 기준을 명확히 파악하기 어렵다. 확정적인 실적 비교로 사용하기 전에 원자료 확인이 필요하다.
• Nvidia의 원가 대비 5배 가격, OpenAI의 모델 운영비가 비교 대상의 10분의 1이라는 수치는 코슬라의 주장과 추정이다. 모델 품질, 하드웨어, 가동률 등 비교 조건과 계산 근거는 제공되지 않는다.
• 자막에는 인명·기업명·반도체 명칭과 CPU·GPU 표현에 전사 오류 가능성이 있다. 특히 ‘Jalapeno’와 ‘Maya 3’의 정확한 표기 및 대상은 이 자료만으로 확정하기 어렵다.
• 자막 기반 정리: 타임스탬프가 있는 자막을 기준으로 정리했으며, 고유명사·수치·인용은 원문 확인 필요 시 별도 검증한다.
• 영상 속 주장: 발표자의 해석·전망·비교는 확인된 외부 사실이 아니라 영상 속 주장으로 분리해 읽는다.
• 검증 필요: 수치, 기업 실적, 정책·시장 전망은 발행 전 최신 자료로 별도 검증이 필요하다.

✅ 액션 아이템

• 양사의 매출 수치에 대해 집계 기간, 매출 정의, 비교 기준이 일치하는지 확인한다.
• 토큰 사용량과 점유율을 확인할 때 데이터가 포괄하는 서비스 범위와 모델별 집계 방식을 함께 기록한다.
• 추론 비용 비교는 같은 수준의 품질과 유사한 작업 조건에서 검토하고, 인터뷰의 5배·10분의 1 추정과 구분한다.
• 자체 반도체의 실제 도입과 활용 비중을 확인한 뒤, 원가 절감이 토큰 가격 및 점유율로 이어지는지 추적한다.

❓ 열린 질문

• 낮은 가격으로 확보한 토큰 점유율이 장기적으로 수익성과 지속적인 고객 이용으로 이어질까?
• 오픈웨이트 모델과 서비스 업체의 효율 개선이 자체 반도체를 보유한 모델 기업의 원가 우위를 얼마나 좁힐 수 있을까?
• 여러 경쟁사가 자체 반도체를 개발하면, 코슬라가 강조한 OpenAI의 우위는 얼마나 오래 유지될까?