핵심 요약

  • CoreWeave 논쟁의 중심은 AI 수요 부족보다 고정가격 계약과 향후 차입 비용 사이의 간극이었다. 다만 유통시장의 채권 수익률 상승이 기존 이자 부담을 즉시 높이는 것은 아니라는 반론도 나왔다.
  • 출연진은 전력과 냉각을 갖춘 GPU 공급이 부족하다고 봤다. 투자금 회수 기간이 짧게 유지되는지, 설비 가동 지연이나 비용 상승으로 길어지는지가 핵심 판단 기준으로 제시됐다.
  • Anthropic의 실적과 상장 가치에 관한 수치는 공개 전 전언과 추정이 섞여 있었다. 논의는 최고 기업가치를 받는 것과 충분한 현금을 확보하는 것 중 무엇을 우선할지로 이어졌다.
  • 소프트웨어 가격 하락이 전체 시장 축소로 이어진다는 데는 이견이 있었다. 맞춤형 소프트웨어의 확대와 기업의 소형 특화 모델 도입이 함께 논의됐다.
  • Anthropic의 안전성 연구를 둘러싼 비판은 연구 결과, 가정한 위협, 출연진이 추정한 회사의 동기를 구분해 읽어야 한다.

CoreWeave의 고정 매출과 움직이는 조달 비용

All-In Podcast는 CoreWeave 채권과 주가의 하락이 AI 거품 붕괴의 신호인지, 빠르게 성장하는 산업에서 나타나는 변동성인지 논의했다. 차마스 팔리하피티야가 강조한 것은 GPU 기반 연산 서비스를 제공하는 사업의 금융 구조였다.

방송에서 재생한 CoreWeave 창업자의 설명에 따르면, 회사는 고객 계약과 GPU, 데이터센터 계약을 개별 금융 구조인 ‘박스’에 묶는다. 고객이 지급한 돈으로 데이터센터 비용과 전기료, 원리금을 먼저 내고 남은 금액이 회사로 돌아온다. 창업자는 각 박스가 서로 독립돼 있으며, 통상 5년 계약에서 약 2년 반이면 투입 비용을 회수한다고 설명했다.

차마스는 장기 고정가격 계약이 매출의 예측 가능성을 높이지만, 아직 확보하지 못한 자금을 더 비싼 금리로 빌려야 한다면 이익이 줄어든다고 지적했다. 그의 분석에서는 기존 계약을 이행하기 위해 추가로 약 350억 달러의 부채 조달이 필요했다. 매출의 75%가 세 고객사에 집중됐다는 점도 위험 요인으로 들었다.

그는 부도 손실에 대비하는 금융상품인 신용부도스와프의 가격을 근거로 시장이 높은 위험을 반영한다고 해석했다. 다만 이는 보험시장의 가격을 부도 확률로 환산한 설명이지, 실제 부도가 확정됐다는 뜻은 아니었다. 차마스 자신도 회사가 당장 실질적인 위기에 처했다고 보지는 않는다고 덧붙였다.

데이비드 색스는 채권의 시장 수익률과 회사가 실제로 지급하는 이자를 구분해야 한다고 반박했다. 기존 채권 가격이 내려가 수익률이 약 15%가 되더라도, 회사는 기존 약정 이자인 9.6%를 계속 지급한다는 설명이다. 신규 조달 비용에는 영향을 줄 수 있지만, 개별 설비의 자금조달에서는 CoreWeave 자체의 무담보 신용뿐 아니라 장기 계약을 맺은 고객의 신용과 담보 GPU도 봐야 한다고 주장했다.

수요가 강해도 회수 기간은 길어질 수 있다

벤 호로위츠는 현재 AI 인프라가 과거 인터넷 거품과 다른 점으로 공급 부족을 들었다. 당시에는 구축된 통신망을 소비할 인터넷 이용자가 충분하지 않았지만, 지금은 전력과 냉각까지 갖춘 GPU 설비가 부족하다는 판단이었다. 그는 GPU의 사용 가능 기간이 길어지고 있다는 점도 설비 보유자에게 유리하다고 봤다.

그렇다고 부채 위험을 가볍게 본 것은 아니다. 호로위츠는 자신이 운영했던 Loudcloud의 경험을 소개했다. 1999년에는 대역폭 가격이 메가비트당 1,500달러였고 확보를 위해 3년 계약을 맺어야 했지만, 2001년에는 50달러가 됐다는 것이다. 비싼 자원을 장기로 확보하고 돈까지 빌린 사업자는 가격 변화에 크게 노출된다. 그는 이런 위험 때문에 해당 네오클라우드 기업들에 투자하지 않았다고 밝혔다.

색스가 제시한 판단 기준은 투자금 회수 기간이었다. CoreWeave가 설명한 2년 반의 회수 기간이 유지된다면 위험이 줄지만, 수요 감소나 시장가격 하락, 설비 가동 지연으로 기간이 늘어나면 상황이 달라진다는 주장이다. 차마스는 계약한 서비스를 제공하지 못할 때 발생하는 손해배상 부담과 데이터센터 운영의 복잡성도 지적했다.

고정가격 계약을 줄이고 단기 시장가격으로 판매하자는 제안에도 반론이 붙었다. 장기 계약은 대출을 받아 설비를 짓는 근거이기도 하다. 신용도가 높은 대형 고객은 단기 가격을 받아들이지 않을 수 있고, 시장가격이 떨어지면 오히려 장기 계약의 가치가 커진다. 높은 현물가격만 보고 계약 구조를 바꾸기 어려운 이유다.

소프트웨어 가격 하락과 시장 확대는 함께 일어나는가

제이슨 칼라카니스는 AI로 경쟁 제품을 빠르고 싸게 만들 수 있게 되면 기존 소프트웨어의 이익과 스타트업 투자 수익이 훼손될 수 있다고 문제를 제기했다. 제품이 성공한 직후 유사한 경쟁자가 등장하는 환경에서 사업의 지속성을 어떻게 확보하느냐는 질문이었다.

색스는 기업별로 필요한 맞춤형 소프트웨어가 새로 만들어진다는 점에 주목했다. 과거에는 큰 고객층이 있어야 개발비를 회수할 수 있었지만, 코딩 도구와 에이전트가 등장하면서 특정 기업의 좁은 업무만 처리하는 프로그램도 만들 수 있게 됐다는 설명이다. 기존 제품을 대체하는 효과와 별개로, 이전에는 경제성이 없던 수요가 시장에 들어온다는 주장이다.

호로위츠도 가격은 내려가되 소프트웨어의 총량은 늘어날 수 있다고 봤다. 다만 스타트업의 제품은 더 좋아져야 한다고 했다. 음성 AI 기업 ElevenLabs를 예로 들며, 단순한 기능 구현 외에도 음성 라이선스와 세밀한 사용 사례에 맞춘 모델 훈련 등이 제품 가치를 구성한다고 설명했다.

색스는 남들이 갖지 못한 데이터와 사용자 피드백도 경쟁 우위가 될 수 있다고 덧붙였다. 법률 AI 기업 Harvey처럼 특정 업종의 고객을 확보하고 사용 과정에서 얻은 피드백으로 모델을 개선하는 구조가 사례로 제시됐다. 코드를 만드는 비용이 낮아질수록 그 밖의 제품 요소가 더 중요해진다는 논의였다.

Anthropic IPO, 기업가치보다 현금 규모를 먼저 볼 것인가

방송에서는 Anthropic 투자자 행사에서 나온 것으로 알려진 3분기 매출 168억 달러와 조정 이익률, 현금흐름 관련 수치가 소개됐다. 그러나 조정 방식은 알려지지 않았고, 연간반복매출인 ARR 추정치도 700억 달러에서 1,000억 달러 이상까지 엇갈렸다. 색스는 참가자들이 비밀유지계약을 맺었을 수 있다며 온라인에 도는 수치를 온전히 신뢰하기 어렵다고 말했다. 상장 일정과 목표 기업가치 역시 방송에서 거론된 계획과 기대였다.

호로위츠는 성장 속도 둔화에 대한 의문을 인정하면서도 사업 규모와 성장 자체를 높이 평가했다. 그는 OpenAI와 Anthropic이 기존 기업들의 사업을 위협하기 때문에 투자자들이 방어 차원에서도 두 기업의 주식을 보유하려 할 수 있다고 봤다. 동시에 자신들이 OpenAI 주식을 훨씬 더 많이 보유하고 있다고 밝혔다.

차마스의 초점은 상장 흥행보다 조달액이었다. 그는 Anthropic이 최소 2,000억 달러, 더 안전하게는 2,500억 달러를 확보해야 한다고 추정했다. 약 2조 달러의 높은 기업가치로 상대적으로 적은 돈을 조달하기보다, 기업가치를 낮춰서라도 더 많은 현금을 확보하는 편이 낫다는 제안이었다. 이는 회사가 발표한 필요 자금 규모가 아니라 그의 계산과 권고다.

그가 현금을 강조한 이유는 향후 3~5년의 연산 자원을 안정적으로 확보하기 위해서였다. 단기 계약으로 비싼 시장가격을 계속 부담하기보다 장기 공급을 뒷받침할 자금을 먼저 마련해야 한다는 논리였다. 호로위츠도 자금조달 위험을 줄이자는 취지에는 동의했지만, 적정 금액을 판단할 만큼 내부 사정을 알지는 못한다고 선을 그었다.

전력 부족과 소형 특화 모델이라는 두 방향

차마스는 연산 인프라에서 전력 확보가 결정적인 경쟁 우위가 될 수 있다고 주장했다. 아무리 좋은 제품을 만들어도 클라우드 업체가 필요한 용량을 제공하지 못하면 서비스를 확대할 수 없다는 것이다. 토지와 전력, 데이터센터 건물을 확보한 사업자의 가치도 이 관점에서 설명했다. 대형 클라우드에만 의존하기 어려워질 것이라는 발언은 그의 전망이었다.

색스는 연산 자원이 부족할수록 기업의 소형 특화 모델이 중요해질 것이라고 봤다. 모든 업무에 가장 큰 범용 모델을 사용할 필요는 없으며, 기업 데이터로 특정 작업에 맞춰 추가 훈련한 모델이 더 적은 비용으로 목적을 달성할 수 있다는 주장이다.

구체적인 사례로는 Coinbase가 공개 가중치 소형 모델을 사기 탐지에 맞게 조정했다는 브라이언 암스트롱의 게시물이 소개됐다. 방송 설명에 따르면 테스트에서 사기 거래를 약 30% 줄였고 Opus 4.5보다 빠르고 저렴했다. 이 수치는 방송에서 전달한 테스트 결과이며, 모든 업무에서 소형 모델이 우월하다는 근거로 제시된 것은 아니다.

안전성 연구의 결과와 경쟁 제한 의도에 대한 비판

출연진은 Anthropic이 소개한 사물인터넷 기기에서의 모델 실행과 자기복제 가능성 연구를 비판했다. 방송에서 소개된 결과는 소형 모델이 시험한 하드웨어 9종 중 8종에서 추론을 수행했고, 큰 모델은 스마트TV 15대에 걸쳐 초당 약 0.4토큰의 속도로 작동했다는 내용이었다. 동시에 완전한 형태의 통제 불능 자기복제체는 아직 없다는 한계도 언급됐다.

색스는 모델을 기기에 심으면 새로운 취약점에 적응할 가능성이 생기지만, 약한 하드웨어에서 느리게 실행돼 감염 효율이 떨어질 수 있다고 반박했다. 공격자가 악성코드를 설계할 때 AI를 쓰는 것과, 악성코드 안에 모델을 넣는 것은 다른 선택이라는 지적이었다.

또 다른 논쟁은 모델 출력으로 경쟁 모델을 학습시키는 ‘증류’였다. 색스는 Anthropic이 증류를 90~99% 차단했다고 발표한 것을 두고, 정부가 공개 모델을 제한하기보다 서비스 제공자가 기술적으로 대응할 수 있음을 보여준다고 주장했다. 안전성 문제 제기가 경쟁자를 제한하려는 시도라는 해석도 내놓았지만, 이는 출연진이 추정한 동기다.

색스는 모델이 자신의 행동 원칙 문서를 반복해서 수정하도록 한 연구도 거론했다. 그의 설명에 따르면 Claude 계열은 반복 과정에서 자체적인 도덕적 판단과 거부 권한을 더 강조했다. 그는 이를 위험 요인으로 해석했지만, 방송이 소개한 실험만으로 실제 의식이나 통제 상실이 입증된 것은 아니다.

호로위츠는 AI가 스스로를 거듭 개선하며 급격히 발전한다는 전망에도 조건이 필요하다고 주장했다. 다음 모델이 훨씬 적은 GPU와 짧은 훈련 시간으로 더 높은 정확도를 내고, 그 과정이 반복돼야 한다는 것이다. 그는 공개적으로 알려진 범위에서는 이런 조건이 충족되지 않았다고 평가하면서도, 대형 연구소 내부에서 알려지지 않은 일이 진행될 가능성은 남겼다.

이번 대담에서 반복된 구분은 강한 AI 수요와 개별 사업의 생존 조건이 같지 않다는 점이었다. 고정 계약과 신규 조달 비용, 설비의 회수 기간, 장기 연산 공급을 확보할 현금이 각각 다른 위험을 만든다. 안전성 논쟁에서도 시험으로 확인한 결과와 가정한 시나리오, 경쟁사의 의도에 대한 해석을 구분할 필요가 드러났다.