[뉴스스페이스=이종화 기자] 앤트로픽(Anthropic)과 블랙스톤(Blackstone)이 손잡고 출범시킨 조인트벤처 '오드 위드 앤트로픽(Ode with Anthropic)'이 지난 7월 15일(현지시각) 정식 명칭과 함께 공식 출범했다.

PE Hub와 야후 파이낸스에 따르면, 지난 5월 4일 처음 발표됐던 15억 달러 규모 합작법인이 3개월여의 준비 기간을 거쳐 정식 브랜드를 갖추고 시장에 나선 것이다.

자본과 기술의 이해관계가 맞아떨어진 구조

이번 합작은 표면적으로는 '기업용 AI 도입 가속화'를 명분으로 내세우지만, 실제로는 앤트로픽과 블랙스톤 양측 모두에게 명확한 실익이 걸린 전략적 결합이다.

앤트로픽 최고재무책임자(CFO) 크리슈나 라오(Krishna Rao)는 "클로드에 대한 기업 수요가 단일 배포 모델로는 감당하기 어려울 정도로 빠르게 증가하고 있다"고 밝히며, 오드가 생태계에 추가 운영 역량과 대체자산 운용사들의 자본을 동시에 끌어오는 통로임을 시인했다. 블랙스톤 사장 겸 최고운영책임자(COO) 존 그레이(Jon Gray)는 이 사업이 블랙스톤 포트폴리오 기업뿐 아니라 다른 기업으로도 확장될 것이라고 설명했다.

투자 구조를 보면 이해관계는 더 뚜렷해진다. 앤트로픽, 블랙스톤, 헬만앤프리드먼(Hellman & Friedman)이 각각 약 3억 달러를, 골드만삭스가 약 1억 5000만 달러를 투자했으며, 여기에 아폴로 글로벌 매니지먼트, 제너럴 애틀랜틱, 싱가포르 국부펀드 GIC, 레오나드 그린 앤 파트너스, 세쿼이아 캐피털 등이 추가로 참여해 총 15억 달러 규모를 완성했다. 블랙스톤은 이와 별개로 앤트로픽에 대한 직접 지분투자도 지속적으로 늘려, 2026년 2월 기준 누적 투자액이 약 10억 달러에 달했다는 점에서 양사 관계는 이미 자본 차원에서도 깊게 얽혀 있다.

'이해충돌' 논란도 동시에 제기

일각에서는 이 구조를 '삼중 이해충돌'로 지적한다. 앤트로픽은 AI 모델의 판매자이자 동시에 그 성능을 입증하는 유일한 증인이 되고, 블랙스톤은 합작법인의 주주이면서 동시에 첫 번째 고객이 되는 구조라는 비판이다. 블랙스톤은 자사 포트폴리오 기업에 AI를 도입하는 과정에서 대형 컨설팅사와 소규모 AI 부티크를 함께 투입해봤지만 뚜렷한 공백을 발견했고, 이 공백을 메우기 위해 직접 조인트벤처를 만들었다는 설명도 나온다.

오드의 운영 방식과 첫 인수

오드는 독립 법인으로 운영되며 앤트로픽의 엔지니어링 인력을 내부에 배치해, 단순 모델 판매가 아닌 고객사의 핵심 업무 프로세스와 전산 시스템에 AI를 직접 통합하는 '핸즈온' 방식을 채택했다. 크리스 테일러 오드 최고경영자(CEO)는 "오드가 맡는 프로젝트 상당수는 기업 CEO가 꼽은 최우선 과제이며, 회사의 핵심 제품을 개발하거나 가장 중요한 업무 절차를 개편하는 작업"이라고 밝혔다. 운영 원칙은 '클로드 퍼스트'이지만, 고객사 업무에 더 적합할 경우 경쟁사 AI 제품도 사용할 수 있도록 유연성을 뒀다.

오드는 출범 발표 이후 채 3주 만에 첫 인수를 단행해, 샌프란시스코 소재 AI 응용 서비스 기업 프랙셔널 AI(Fractional AI)를 사들였다. 블랙스톤은 포트폴리오 기업에 AI를 도입하는 과정에서 이미 프랙셔널 AI의 기술력을 확인한 뒤 이번 인수를 결정한 것으로 전해진다.

타깃 시장은 '중견기업'

오드의 초기 고객은 파트너사들의 방대한 포트폴리오 기업으로 구성되며, 이후 헬스케어, 제조, 금융서비스, 소매, 부동산 등 5대 업종의 중견기업으로 확대될 예정이다. 이는 대기업 대비 AI 도입 속도가 상대적으로 더딘 중견기업 시장을 신흥 격전지로 겨냥한 전략으로 풀이된다.

오드 관계자들은 이 신설 회사가 향후 "1조 달러 기업으로 성장할 수 있다"는 자신감도 내비쳤다.

모델 경쟁에서 구현 경쟁으로

한편, 경쟁사 오픈AI 역시 자체 조인트벤처를 통해 AI 서비스 기업 인수 협상을 진행 중인 것으로 알려져, AI 랩과 자본시장 간 '구현(Implementation) 경쟁'이 본격화되는 양상이다. '구현(Implementation) 경쟁'이란 AI 모델을 "누가 더 잘 만드느냐"의 경쟁을 넘어, 그 모델을 기업 현장에 실제로 적용해 성과를 내도록 만드는 능력을 놓고 AI 기업들이 벌이는 새로운 경쟁 구도를 말한다.

지금까지 AI 업계의 경쟁은 누구의 언어모델이 더 정확하고 똑똑한지를 가리는 '모델 성능 경쟁'이었다. 하지만 생성형 AI가 시험(파일럿) 단계를 넘어 실제 기업의 운영 시스템에 투입되는 단계로 넘어가면서, 이제는 "그 좋은 모델을 실제 업무 환경에 어떻게 붙여 넣느냐"가 더 중요한 문제로 떠올랐다. IDC 아시아태평양 리서치 총괄 디피카 기리는 이를 두고 "AI 모델 기업들이 단순 플랫폼 공급자를 넘어 전체 AI 가치사슬을 적극적으로 설계하는 방향으로 이동하고 있다"고 설명했다.

즉 최고 성능의 엔진(AI 모델)을 만드는 것과, 그 엔진을 자동차에 실제로 장착해 도로에서 문제없이 달리게 만드는 것은 전혀 다른 작업이라는 뜻이다. 앤트로픽 리서치 담당자 쉴은 "생성형 AI 플랫폼은 강력하지만, 실제 비즈니스 프로세스를 지원하려면 기업 내부 데이터·워크플로우·거버넌스 시스템과의 깊은 통합이 필수적"이라며, 여기에 "모델 성능과 실제 현장 적용 사이의 간극이 존재한다"고 짚었다.