[뉴스스페이스=이현주 기자] 오픈AI가 기업 공개(IPO)를 전제로 작성한 투자자 문서에서 마이크로소프트 의존도를 ‘중대한 사업 리스크’로 명시하며, 상장 전략의 핵심 변수를 드러냈다는 보도가 잇따르고 있다.
CNBC와 Investing.com 등 외신 보도를 종합하면, 오픈AI는 최근 1,100억 달러 자금 조달 라운드와 연계해 잠재 투자자에게 배포한 IPO 투자설명서 성격의 문서에서 “마이크로소프트가 자금 조달과 컴퓨팅 자원의 상당 부분을 책임지고 있다”고 밝히며 파트너십 변경이나 종료 시 사업·전망·영업 실적·재무 상태에 부정적 영향이 발생할 수 있다고 명시했다.
마이크로소프트는 2019년부터 챗GPT 제작사 지원을 이어오며 약 130억 달러를 투자한 것으로 추산되며, 오픈AI의 클라우드 인프라와 AI 모델 훈련·추론에 필요한 연산 자원을 사실상 독점적으로 공급해 왔다. 이 때문에 오픈AI는 자체 데이터센터 건설 계획을 대폭 철회하고, 오라클, 아마존 웹 서비스(AWS) 등과의 계약을 통해 컴퓨팅 용량을 분산 조달하는 방향으로 전략을 수정하고 있다.
오픈AI는 투자자 문서에서 “2030년까지 약 6,000억 달러 규모의 총 컴퓨팅 지출을 목표로 한다”고 밝혔으며, 뱅크오브아메리카와 모건스탠리 애널리스트들은 조정된 목표를 반영하면 실제 지출이 6,650억 달러 수준에 달할 수 있다고 추정하고 있다. 이는 2024년 이후 inference(추론) 비용이 4배 급증하며 조정 매출총이익률이 40%에서 33%로 떨어진 영향을 반영한 수치로, 인프라 투자 비용 경감이 수익성 전환의 핵심 변수가 되고 있음을 보여준다.
오픈AI의 2025년 매출은 131억 달러로, 100억 달러 수익 목표를 30% 이상 초과 달성했으나, 80억 달러의 지출로 인해 순손실 80억 달러를 기록했다. 이에 따라 회사는 2020년대 초반까지 수익성 전환을 예상하지 못하고 있으며, 공개 시장은 오픈AI 매출이 연 200억~250억 달러 수준에 육박하는 연간 기준으로 안정적으로 확대될 때 비로소 막대한 지출을 정당화할 수 있을 것으로 보고 있다.
상장 시점과 관련해 월스트리트저널(WSJ)은 오픈AI가 2026년 4분기 상장을 준비하고 있다고 보도했지만, 로이터는 CFO 사라 프라이어가 2027년을 타깃으로 하고 있다고 내부 인사들을 인용해 전했다. 이는 2026년 2분기 기준 연간 매출 200억 달러 이상, 2027년에는 500억 달러 이상으로 급성장하겠다는 목표와 맞물려, 1조 달러 수준의 평가에도 버틸 수 있는 실적 축적을 목표로 한 전략으로 해석된다.
법적 리스크도 IPO 계산에 중요한 변수다. 일론 머스크는 오픈AI와 마이크로소프트를 상대로 회사의 영리 법인 전환 문제를 둘러싸고 최대 1,345억 달러의 손해배상을 청구하는 소송을 진행 중이며, 배심원 선정은 4월 말로 예정되어 있다. 머스크의 또 다른 AI 회사 xAI가 제기한 영업 비밀 침해 소송은 2월에 기각됐으나, 재소 기회가 허용돼 잠재적 리스크는 여전히 존재한다.
IPO 전략의 핵심은 ‘마이크로소프트 의존도 축소’와 ‘법적 리스크 관리’다. 오픈AI는 은행 파트너들과 협력해 추가로 100억 달러의 투자 약정을 확보하며, 2월 라운드에서 7,300억 달러(투자 전)·8,400억 달러(투자 후)로 평가된 회사 가치를 기반으로 IPO를 준비하고 있다.
이와 병행해 TSMC 등 주요 칩 생산 파트너의 공급 차질 가능성과, 중국·대만 갈등 등 지정학적 리스크를 공시하고 있어, 투자자들에게 “AI 거대 자본주의 리스크 구조”를 실시간으로 가시화하고 있다.
결국 오픈AI는 “마이크로소프트 의존도”를 리스크로 공개하는 방식으로, IPO를 앞두고 주요 변동 인자를 투명하게 드러내며, 동시에 6,000억 달러 규모의 컴퓨팅 지출, 1조 달러 상장 목표, 연 매출 250억 달러 이상의 성장 전략을 결합해 “AI 인프라 플랫폼 기업”으로서의 위치를 확고히 하려는 전략을 구사하고 있다.
이는 단순한 기술 스타트업 상장이 아니라, 글로벌 반도체·클라우드·클라우드 보안·데이터센터 인프라 전체를 아우르는 ‘AI 인프라 생태계 IPO’의 시대를 연 사례로 기억될 가능성이 크다.











































