2026.10.06 (화)

  • 맑음동두천 20.1℃
  • 맑음강릉 19.3℃
  • 맑음서울 21.1℃
  • 맑음대전 19.8℃
  • 맑음대구 22.1℃
  • 맑음울산 22.0℃
  • 맑음광주 19.9℃
  • 맑음부산 22.0℃
  • 맑음고창 19.4℃
  • 맑음제주 21.7℃
  • 맑음강화 19.7℃
  • 맑음보은 19.6℃
  • 맑음금산 20.0℃
  • 맑음강진군 20.3℃
  • 맑음경주시 21.9℃
  • 맑음거제 18.4℃
기상청 제공

빅테크

[빅테크칼럼] 매출 1000억달러 앤트로픽, 실적은 폭주·상장은 지연, 왜?…IPO가 시장에 던질 세 가지 질문

클로드의 질주, 앤트로픽 메가 IPO는 11월로?…2조달러 몸값의 시험대
AI 안전론 외치며 2조달러 IPO…앤트로픽의 ‘성장과 경고’ 동거
‘클로드 경제권’의 폭발적 팽창…앤트로픽, AI IPO의 새 공식

 

[뉴스스페이스=김정영 기자] 클로드(Claude) 개발사 앤트로픽이 올해 연환산 매출 1000억달러를 넘어설 것이라는 관측 속에 초대형 기업공개(IPO)를 준비하고 있다. 다만 IPO 마케팅은 이르면 10월 중순에 시작될 전망이지만, 최신 보도에서는 11월 미국 중간선거 이후로 상장이 더 미뤄질 가능성도 제기돼 일정은 아직 확정되지 않았다.

 

bloomberg, reuters, nytimes, axios,tradingkey, bebeez에 따르면, 앤트로픽이 연환산 매출 1000억달러 시대를 앞세워 사상 최대 규모가 될 수 있는 기업공개(IPO)를 준비하고 있다. 다만 시장의 관심은 단순히 매출 성장 속도에만 머물지 않는다. 2조달러 안팎의 기업가치와 최대 1000억달러의 조달 규모가 거론되는 만큼, 이번 상장은 생성형 인공지능(AI) 기업이 막대한 컴퓨팅 투자비를 감당하면서도 지속 가능한 현금흐름을 만들 수 있는지를 가늠하는 첫 대형 시험대가 될 전망이다.

 

뉴욕타임스(NYT)는 9월 18일(현지시간) 복수의 관계자를 인용해 "앤트로픽이 올해 1000억달러를 웃도는 연환산 매출을 기록할 것으로 예상된다"고 보도했다. 이는 7월 기준으로 알려진 연환산 매출 650억달러보다 50% 이상 높은 수준이다. 다만 여기서 말하는 수치는 통상 최근 매출 수준을 연 단위로 환산한 ‘런레이트(run rate)’ 성격의 지표다. 실제 회계연도 매출과는 차이가 날 수 있어, 향후 증권신고서에서 매출 인식 기준과 고객 계약 구조를 확인해야 한다.

 

앤트로픽의 성장 기울기는 가파르다. 로이터 통신에 따르면 회사의 연환산 매출 런레이트는 2025년 말 약 90억달러에서 2026년 7월 말 650억달러 이상으로 늘었다. 약 7개월 만에 7배 이상 커진 셈이다. 앤트로픽은 2028년 매출이 약 1900억~2000억달러에 이를 것으로 자체 전망하고 있으며, 이번 IPO에서 거론되는 2조달러의 기업가치는 이 같은 장기 성장 가정을 상당 부분 전제로 한다.

 

‘10월 중순 마케팅’도 유동적


IPO 일정은 초기 예상보다 늦어지고 있다. 로이터는 앤트로픽이 공모 마케팅을 이르면 10월 중순 시작할 것으로 예상되며, 그 이전에는 투자설명서 공개와 규제·시장 여건 점검이 진행될 것이라고 보도했다. 앞서 시장에서는 9월 중순 투자설명서 공개 가능성이 거론됐지만, 준비 절차와 시장 상황을 고려한 조정으로 일정이 뒤로 밀린 것으로 전해졌다.

 

다만 19일 로이터의 후속 보도는 한발 더 신중하다. 해당 보도에 따르면 앤트로픽은 IPO를 11월 중간선거 이후로 미룰 가능성도 검토하고 있다. 따라서 “10월 중순 IPO 확정” 또는 “11월 상장 확정”으로 단정하기는 어렵다. 현 시점에서 확인 가능한 사실은 앤트로픽이 2026년 내 상장을 목표로 준비 중이지만, 정확한 신고·로드쇼·상장일은 시장 환경과 경쟁 상황, 투자자 수요에 따라 바뀔 수 있다는 점이다.

 

IPO 조건 역시 협상 단계다. 로이터는 앤트로픽이 약 2조달러 기업가치 기준으로 최대 1000억달러를 조달하는 방안을 추진 중이라고 보도했다. 이 조건이 현실화하면 역대 최대급 IPO가 될 가능성이 높다. 다만 기업가치와 공모 규모, 신주와 구주의 배분, 할인율은 수요예측 과정에서 달라질 수 있으며, 앤트로픽과 주요 투자은행은 해당 계획에 대해 공식 확정 입장을 내놓지 않았다.

 

엔비디아와의 ‘투자자·공급자’ 이중 관계


시장에서는 엔비디아의 앵커 투자자 참여 가능성에도 주목하고 있다. 로이터에 따르면 엔비디아는 앤트로픽 IPO에 최대 100억달러를 투자하는 방안을 논의 중이다. 앵커 투자자는 일반 공모 전 일정 물량을 사겠다는 의사를 표시함으로써 대형 공모의 초기 수요를 뒷받침하는 역할을 한다. 그러나 양사의 논의는 아직 진행 중이며, 투자 규모나 참여 여부가 최종 확정된 것은 아니다.

 

엔비디아의 참여가 갖는 함의는 단순한 재무 투자보다 크다. 앤트로픽은 대규모 언어모델 학습과 추론에 엔비디아 GPU를 대량 사용하고 있고, 컴퓨팅 자원을 다변화하기 위해 아마존웹서비스(AWS)의 트레이니움2, 구글의 TPU, 브로드컴과의 협력도 병행하고 있다. 로이터는 앤트로픽이 지난해 엔비디아와의 파트너십 아래 마이크로소프트 애저 기반의 엔비디아 칩 컴퓨팅 용량 300억달러어치를 구매하기로 했다고 전했다.

 

이는 AI 산업의 독특한 자본 구조를 보여준다. 반도체·클라우드 공급자가 AI 모델 기업에 투자하고, 모델 기업은 그 자금과 매출을 바탕으로 다시 대규모 컴퓨팅 자원을 구매하는 순환 구조다. 공급망 안정성과 자금 조달 측면에서는 장점이 있지만, 투자자 입장에서는 고객·공급자·주주 관계가 중첩되면서 독립적인 수익성 검증이 어려워질 수 있다. 상장 후에는 컴퓨팅 비용, 장기 구매 약정, 관련 당사자 거래 여부가 핵심 검증 항목이 될 가능성이 높다.

 

2조달러 밸류의 조건


2조달러 기업가치를 올해 연환산 매출 1000억달러에 단순 적용하면 주가매출비율(PSR)은 약 20배다. 그러나 이는 실제 공모가와 확정 매출이 아닌 보도된 가정치에 따른 산술적 계산이다. 시장이 이 같은 멀티플을 받아들이려면 앤트로픽은 매출 증가 자체를 넘어 세 가지를 증명해야 한다.

 

첫째, 기업 고객 중심의 매출이 일회성 사용량 급증이 아니라 장기 계약과 높은 갱신률로 이어지고 있음을 보여줘야 한다. 둘째, 매출이 커질수록 모델 학습·추론용 컴퓨팅 비용과 인프라 투자 부담을 얼마나 낮출 수 있는지 입증해야 한다. 셋째, 오픈AI·구글·메타 및 중국 오픈소스 모델 진영과의 경쟁 속에서도 기업용 AI 시장에서 가격 결정력과 제품 차별성을 유지해야 한다.

 

경쟁 압력은 이미 IPO 변수로 떠오르고 있다. 로이터는 오픈AI가 이달 초 출시한 GPT-6 Astra가 기업 고객과 개발자들 사이에서 반응을 얻자, 앤트로픽이 차기 모델 공개를 검토하고 있다고 보도했다. 기업 지출 플랫폼 램프(Ramp)가 추적한 지표에서 GPT-6 Astra는 기업 AI 지출의 약 13%, 앤트로픽의 Claude Fable은 약 8%를 차지한 것으로 나타났다. 다만 이 수치는 램프가 포착하는 결제 데이터를 바탕으로 한 제한적 지표이므로, 전체 기업용 AI 시장 점유율로 일반화하기는 어렵다.

 

안전론과 성장론의 동시 시험


앤트로픽의 상장은 단순한 AI 기업의 자금 조달 이벤트가 아니다. 다리오 아모데이 최고경영자(CEO)는 AI 모델 역량 발전 속도를 늦추고 안전장치를 강화해야 한다고 공개적으로 주장해 왔다. 그러나 회사는 경쟁사의 신모델 공세에 맞서 차기 모델 출시를 검토하고 있으며, 수조달러 가치의 상장을 앞두고 매출 확대와 수익성 개선을 동시에 요구받고 있다.

 

결국 앤트로픽 IPO의 핵심은 “AI 안전을 중시하는 기업이 얼마나 빨리 성장할 수 있느냐”가 아니라, “안전·성능·수익성을 한꺼번에 충족하는 사업모델을 공개시장 투자자에게 설득할 수 있느냐”에 있다. 연환산 매출 1000억달러 전망은 분명 AI 산업사에서 이례적인 성장 지표다. 다만 공모의 성공 여부는 그 숫자의 크기보다 매출의 질, 컴퓨팅 비용 구조, 현금흐름, 그리고 경쟁 우위의 지속성에 의해 결정될 가능성이 크다.

배너
배너
배너

관련기사

93건의 관련기사 더보기


[이슈&논란] '한국 미출시로 우회접속'까지 할 정도로 난리난 AI비서?…주가 30% 폭등에 앱스토어 1위까지

[뉴스스페이스=김정영 기자] 한국 시장의 문은 아직 열리지 않았지만, 이용자들은 먼저 진입로를 찾고 있다. 해외에서 인기를 끌고 있는 메타의 인공지능(AI) 에이전트 앱 ‘뮤즈’가 국내 정식 출시 전부터 관심을 모으면서 우회 가입법까지 확산하고 있다. 메타의 ‘뮤즈’가 던진 질문은 단순하다. 이용자가 검색하고 비교하고 결제하던 일을 AI에 맡기면, 인터넷 시장의 주도권은 누구에게 넘어가는가. 관심을 끄는 것은 새 AI 서비스지만, 경쟁의 핵심은 이용자가 쇼핑과 예약을 시작하는 첫 화면이다. 국내 사회관계망서비스(SNS)를 중심으로 가상사설망(VPN)과 원격 브라우저를 활용한 뮤즈 가입법이 확산하고 있다. 뮤즈는 질문에 답하는 데 그치지 않고 이메일 발송, 여행 예약, 상품 구매 등 여러 단계의 업무를 대신 처리하는 개인용 AI 에이전트다. 로이터통신에 따르면 메타는 9월 8일 미국과 캐나다에서 뮤즈를 출시했다. 기본 서비스는 무료이며, 사용량이 많은 이용자를 위한 유료 요금제는 월 20달러와 100달러다. 초기 반응은 빠르다. 다운로드수가 폭발적으로 급증하는 추세이며, CNBC는 9월 29일 뮤즈가 출시 이후 애플 앱스토어에서 챗GPT를 제치고 1위에 올랐다

[내궁내정] 스토리텔링이 만든 8번의 대혁명? 모닥불·이미지·문자·인쇄·전기·디지털 비트·SNS·스마트폰…문명을 움직인 것은 결국 이야기였다

[뉴스스페이스=이종화 기자] <편집자주> 유튜브, 인스타 등에서 활동하는 인플루언서들이 '협찬을 받지 않았다', '광고가 아니다'라는 사실을 보이기 위해 "내 돈 주고 내가 샀다"라는 뜻의 '내돈내산'이라는 말이 생겼다. 비슷한 말로 "내가 궁금해서 결국 내가 정리했다"는 의미의 '내궁내정'이라고 이 기획코너를 명명한다. 우리 일상속에서 자주 접하는 소소한 얘기거리, 궁금증, 호기심, 용어 등에 대해 정리해보는 코너를 기획했다. 큰 삼각형과 작은 삼각형, 원 하나가 화면을 오갈 뿐인데 사람들은 사랑과 질투, 추격과 탈출의 드라마를 읽어냈다. 1944년 심리학자 프리츠 하이더와 마리안 지멜의 실험은 인간이 세계를 단순한 사건의 나열이 아니라 ‘누가 왜 무엇을 했는가’라는 이야기의 틀로 해석하는 존재임을 보여준다. 생성형 인공지능(AI)이 사실 같은 허구를 대량 생산하는 시대, 이야기를 만드는 기술만큼이나 그 이야기를 의심하고 출처를 추적하는 능력이 중요해지고 있다. 이야기가 만든 8번의 대혁명 케빈 애슈턴의 『이야기에 관한 이야기』(김하현 옮김, 생각의힘)는 인간 문명의 진보를 ‘이야기를 더 멀리, 더 많이, 더 오래 전달하게 한 도구의 역사’로 읽

[빅테크칼럼] “AI가 위키백과를 읽고, 독자는 떠났다”…조회수 8% 급감에 흔들리는 ‘무료 지식’

[뉴스스페이스=이종화 기자] 생성형 인공지능(AI)이 위키백과의 정보를 대규모로 흡수해 이용자에게 곧바로 답을 내놓는 사이, 정작 원천 지식의 생산·검증·유지 비용을 떠받치는 위키백과의 방문자 기반은 약화하고 있다. AI가 ‘무료 지식’을 더 넓게 유통시키는 동시에, 그 지식을 만든 자원봉사 편집자와 소액 기부자의 선순환 구조를 흔들고 있다는 진단이다. 버나뎃 미한 위키미디어재단 CEO는 2일(현지시간) 액시오스와의 인터뷰에서 “지난해 위키백과 페이지 조회 수가 8% 줄었다”고 밝혔다. 그는 "감소를 예상하지 못한 일은 아니었지만, 그렇다고 낙관적으로만 보거나 우려하지 않는 것은 아니다”라고 말했다. 액시오스는 위키백과가 대형언어모델(LLM)의 핵심 정보원인 반면, AI 챗봇과 AI 검색이 위키백과 기반 정보를 직접 요약·응답하면서 이용자가 원문 사이트를 방문할 필요가 줄고 있다고 짚었다. 재단은 이 변화의 원인으로 생성형 AI와 소셜미디어를 함께 지목했다. 검색엔진이 외부 링크 대신 검색 결과 화면에서 AI 요약 답변을 제공하고, 젊은 이용자층이 오픈웹보다 숏폼 영상과 사회관계망서비스(SNS)에서 정보를 소비하는 흐름이 겹쳤다는 설명이다. 특히 위키미디어는

[빅테크칼럼] “보정 없는 뇌 해독” 자신한 뉴럴링크…5만 시간 신경데이터가 바꾼 BCI의 다음 단계

[뉴스스페이스=이승원 기자] 일론 머스크가 공동 창업한 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 기업 뉴럴링크가 임상시험 참가자로부터 5만 시간 이상의 뇌 신호 데이터를 확보해 인공지능(AI) 모델 사전학습에 활용했다고 밝혔다. 참가자별 맞춤형 모델을 통해 커서 제어 성능과 디코더의 유지 기간을 높이고, 반복 보정에 들어가는 시간을 줄였다는 것이 회사 측 설명이다. 다만 공동창업자인 동진(DJ) 서 사장이 “보정 없는 해독(calibration-free decoding)” 가능성을 언급한 것은 아직 공개 논문이나 객관적 벤치마크로 검증된 성과가 아니라는 지적이 나온다. 뉴럴링크는 1일 자사 엔지니어링 업데이트 ‘레이블 없는 뇌 데이터 5만 시간 사전학습’에서 임상시험 개시 후 약 2년 동안 참가자들이 5만 시간 이상의 비정형·비라벨 신경 데이터를 전송했다고 밝혔다. 회사에 따르면 첫 번째 참가자 1명만 해도 누적 기록 시간이 9000시간을 넘었고, 이 과정에서 수집된 뉴런 스파이크는 약 224억개다. 뉴럴링크는 기존에는 이들 데이터의 대부분이 활용되지 않았으나, 이제 데이터셋 규모가 커지면서 대규모 사전학습이 가능해졌다고 설명했다. 이번 접근법의 핵심은 정답 라벨이 붙