오픈AI, 금융·법률 AI 도구 개발…경쟁사 Anthropic 650억 달러 조달

오픈AI가 금융 및 법무 부서를 위한 업계 특화 AI 도구를 개발 중이다. 이는 두 AI 거대 기업이 기업용 수직 시장을 장악하기 위해 경쟁하는 가운데, Anthropic의 Claude에 직접 도전장을 내민 것이다.

오픈AI는 금융 및 법률 워크플로에 맞춤화된 AI 도구를 구축하고 있으며, 이는 경쟁사 Anthropic의 Claude를 정면으로 겨냥한 움직임이다. 기업용 수직 AI에 대한 지출이 경쟁사의 연간 매출 기준 300억 달러를 돌파하면서 이 같은 행보가 나왔다.

"지금 기업 수요는 수직적인 벽과 같습니다." 오픈AI의 CFO 사라 프라이어는 이달 한 팟캐스트에서 은행, 회계, 법률 서비스 분야의 기업들이 일상 업무에 AI 도입을 서두르고 있다고 설명했다.

Anthropic의 Claude는 이미 금융 기능에 깊이 자리 잡고 있다. PwC는 3만 명의 미국 전문가를 Claude에 교육시킬 계획이며, KPMG는 세무 고객을 위한 디지털 게이트웨이에 Claude를 통합하고 있다. JP모건과 골드만삭스도 리서치 및 분석 업무에 Claude 도입을 확대 중이다. Anthropic의 CFO 크리슈나 라오는 회사의 연간 매출이 올해 초 약 90억 달러에서 300억 달러 이상으로 급증했으며, 연간 순달러 보존율이 500%를 초과했다고 밝혔다.

경쟁의 판돈은 막대하다. Anthropic은 최근 알티미터 캐피탈, 드래고니어, 그리녹스, 세쿼이아 캐피털이 주도한 시리즈 H 펀딩에서 650억 달러를 조달했으며, 기업가치는 9,650억 달러에 달한다. 오픈AI의 수직 특화 도구 진출은 AI 군비 경쟁의 다음 단계가 범용 챗봇이 아닌, 측정 가능한 비즈니스 성과 대비 비용을 정당화할 수 있는 특화 애플리케이션에서 치러질 것임을 시사한다.

금융이 AI 전장으로 부상

금융 부문은 기업용 AI 경쟁이 가장 치열한 분야로 떠올랐다. Anthropic의 Claude는 이미 주요 회계 법인에서 세무 준비, 감사 워크플로, 예측 및 조정 업무에 사용되고 있다. 라오에 따르면, Anthropic은 내부적으로 70개 이상의 금융 특화 Claude 스킬을 구축했으며, 이 모델을 활용해 법인별 재무제표를 작성, 생산 시간을 기존 수 시간에서 30분으로 단축했다.

오픈AI의 금융·법률 도구 진출은 Anthropic이 AI를 범용 비서로 판매하는 대신 업무 워크플로에 직접 내장하는 전략을 그대로 따른 것이다. 이 접근법은 고객의 전환 비용을 높이고, 정액 구독료가 아닌 사용량 기반의 반복 매출을 창출한다. KPMG US의 CEO 팀 월시는 도입의 시급성을 강조하며 파이낸셜 타임스에 "우리가 아무리 빠르게 움직이고 있어도 충분히 빠르지 않다고 확신한다"고 말했다.

아무도 해결하지 못한 비용 과제

수직 AI로의 진출은 기업들이 소비량 기반 가격 책정의 경제학과 맞서는 상황에서 이뤄졌다. 우버는 수천 명의 엔지니어들에게 Claude Code를 배포한 후 2026년 AI 예산을 4월에 이미 소진했다고 밝혔다. 마이크로소프트는 토큰 기반 비용이 급격히 증가하자 Claude Code 라이선스의 일부를 축소하기 시작했다.

Anthropic의 가격 구조는 입력 토큰, 출력 토큰, 캐시 작업, 리전별 라우팅, 에이전트 런타임 세션에 대해 각각 별도로 비용을 청구한다. 이러한 복잡성으로 인해 일부 재무팀은 일일 지출 한도와 모니터링 대시보드를 도입했다. 최근 FP&A 전문가들 사이에서 Claude는 "현재 비즈니스에서 가장 큰 변동 비용 중 하나"로 묘사됐다.

우버의 COO 앤드루 맥도널드는 AI 코딩 도구 사용 증가가 측정 가능한 고객 대상 성과로 이어지는지 의문을 제기했다. 그는 팟캐스트 출연에서 "그 연결고리는 아직 존재하지 않는다"고 말했다.

오픈AI의 수직 시장 진출은 기업 금융 분야에서 Anthropic의 지배력에 압박을 가할 수 있지만, 경제성은 아직 입증되지 않았다. 베인앤드컴퍼니의 조사에 따르면 CFO의 절반 이상이 향후 1년간 AI 지출이 최소 15% 증가할 것으로 예상했지만, CFO.com이 인용한 연구에 따르면 지난 3년간 80% 이상의 기업이 AI로 인한 측정 가능한 생산성 향상을 경험하지 못했다. 이 경쟁의 승자는 기능을 출시하는 데 그치지 않고 ROI를 입증할 수 있는 기업이 될 것이다.

본 기사는 정보 제공 목적으로만 작성되었으며, 투자 조언을 구성하지 않습니다.