OpenAI는 지난 1년 동안 기업의 AI 도구 사용이 급격히 증가했음을 보여주는 새로운 데이터를 월요일에 발표했습니다. ChatGPT 메시지 양은 2024년 11월 이후 8배 증가했습니다. 작업자들은 이러한 도구를 통해 매일 최대 1시간을 절약했다고 보고합니다. 이 보고서는 샘 알트먼(Sam Altman) CEO가 구글의 경쟁적 위협에 대해 경고하는 내부 ‘코드 레드’ 메모를 보낸 지 일주일 뒤 나온 것입니다. 이번 릴리스에서는 증가하는 압력 속에서 엔터프라이즈 AI 분야의 리더로 자리매김하려는 OpenAI의 노력을 강조합니다. Ramp AI Index에 따르면 미국 기업의 거의 36%가 ChatGPT Enterprise를 사용합니다. 이는 Anthropic의 14.3%와 비교됩니다. 이러한 기업 성장에도 불구하고 OpenAI 수익의 대부분은 계속해서 소비자 구독에서 발생합니다. Google의 Gemini는 소비자 기반에 위협이 됩니다. OpenAI는 주로 B2B 판매에 의존하는 Anthropic과의 경쟁에 직면해 있습니다. 개방형 모델 제공업체도 기업 고객을 두고 경쟁하고 있습니다. OpenAI는 향후 몇 년 동안 인프라에 1조 4천억 달러를 투자했습니다. 이로 인해 기업 확장이 회사의 비즈니스 모델에 매우 중요해졌습니다. 브리핑에서 OpenAI의 수석 경제학자 Ronnie Chatterji는 경제적 영향에 대해 논의했습니다. Chatterji는 “경제 성장의 관점에서 생각해 보면 소비자가 정말 중요합니다.”라고 말했습니다. “그러나 증기 기관과 같이 역사적으로 혁신적인 기술을 살펴보면 기업이 이러한 기술을 채택하고 확장할 때 가장 큰 경제적 이익을 얻을 수 있습니다.” 데이터는 OpenAI 도구가 엔터프라이즈 워크플로에 더욱 심층적으로 통합되었음을 나타냅니다. 개발자 인터페이스인 OpenAI의 API를 사용하는 조직은 이제 1년 전보다 320배 더 많은 “추론 토큰”을 소비합니다. 이는 복잡한 문제 해결에 사용할 것을 제안합니다. 또한 장기적인 가치가 없는 과도한 실험을 반영할 수도 있습니다. 추론 토큰은 더 높은 에너지 사용량과 연결되어 기업의 비용을 증가시킬 수 있습니다. TechCrunch는 OpenAI에게 기업이 AI에 예산을 할당하는 방법과 이러한 성장률의 지속 가능성에 대해 질문했습니다. 기업은 OpenAI의 도구를 새로운 방식으로 배포합니다. 맞춤형 GPT 사용은 올해 19배 증가했습니다. 이러한 사용자 지정 GPT는 이제 기업 메시지의 20%를 구성합니다. 맞춤형 GPT를 사용하면 기업은 제도적 지식을 보조자에게 삽입하거나 워크플로를 자동화할 수 있습니다. OpenAI는 디지털 은행 BBVA를 예로 들었습니다. BBVA는 정기적으로 4,000개 이상의 맞춤형 GPT를 사용합니다. OpenAI의 최고 운영 책임자(COO)인 브래드 라이트캡(Brad Lightcap)은 브리핑에서 이에 대해 언급했습니다. Lightcap은 “얼마나 많은 사람들이 이 강력한 기술을 활용하여 자신에게 유용한 기능으로 맞춤화할 수 있는지를 보여줍니다.”라고 말했습니다. 사용자들은 OpenAI의 엔터프라이즈 제품을 사용하여 하루 40~60분을 절약했다고 보고합니다. 이 수치는 시스템 학습, 프롬프트 작성 또는 AI 출력 수정에 소요된 시간을 고려하지 않았습니다. 기업 근로자는 AI를 사용하여 새로운 기술을 구축합니다. 설문 조사에 참여한 근로자 중 4분의 3은 AI를 통해 이전에는 할 수 없었던 기술적인 작업을 포함한 작업을 수행할 수 있다고 말했습니다. OpenAI는 외부 엔지니어링, IT 및 연구 팀의 코딩 관련 메시지가 36% 증가한 것으로 나타났습니다. 이러한 코딩의 확산으로 인해 더 많은 보안 취약점과 오류가 발생할 수 있습니다. Lightcap은 OpenAI의 에이전트 보안 연구원인 Aardvark를 언급했습니다. Aardvark는 비공개 베타 버전으로 버그, 취약점 및 악용을 감지합니다. 최고의 ChatGPT Enterprise 사용자라도 데이터 분석, 추론 또는 검색과 같은 고급 기능을 완전히 활용하지 못합니다. Lightcap은 브리핑에서 이에 대해 설명했습니다. 그는 완전한 채택을 위해서는 사고방식의 변화와 기업 데이터 및 프로세스에 대한 더욱 긴밀한 연결이 필요하다고 말했습니다. 기업은 AI의 잠재력을 파악하기 위해 워크플로를 조정해야 합니다. 이 과정에는 시간이 걸립니다. 이 보고서는 기업 전반에 걸쳐 AI 도입에 차이가 있음을 지적합니다. “프론티어” 작업자는 “후발자”보다 더 많은 도구를 더 자주 사용하고 더 많은 시간을 절약합니다. Lightcap은 차이점을 설명했습니다. “여전히 이러한 시스템을 소프트웨어의 일부로 보는 회사가 있습니다. 소프트웨어로 구매하여 팀에 제공할 수 있으며 그게 끝입니다.”라고 그는 말했습니다. “그리고 이를 실제로 운영 체제처럼 수용하기 시작하는 회사도 있습니다. 기본적으로 회사 운영의 많은 부분을 다시 플랫폼화하는 것입니다.” OpenAI의 리더십은 이러한 격차를 느린 채택자가 발전할 수 있는 기회로 봅니다. 회사는 1조 4천억 달러 규모의 인프라 투자로 인해 압박을 받고 있습니다. 업무를 처리하기 위해 AI를 훈련시키는 작업자에게는 따라잡는 것이 카운트다운과 비슷할 수 있습니다. 엔터프라이즈 데이터 릴리스에서는 OpenAI가 비즈니스 사용자에 초점을 맞추고 있음을 강조합니다. 메시지 양의 증가는 폭넓은 채택을 반영합니다. 시간 절약 보고서는 OpenAI 연구 참가자로부터 제공됩니다. 36%의 미국 비즈니스 수치는 Ramp AI Index에서 비롯됩니다. Anthropic의 14.3%는 시장 위치에 대한 맥락을 제공합니다. 소비자 구독은 여전히 주요 수익원입니다. Google의 Gemini는 이 분야에서 직접적으로 경쟁하고 있습니다. Anthropic의 B2B 초점은 기업 판매에서 OpenAI에 도전합니다. 개방형 모델은 대안을 찾는 기업의 관심을 끌고 있습니다.
