모델이 그렇게 좋다면 오픈AI는 왜 직접 회사를 차리지 않을까

안녕하세요, 요즘 프로덕트 메이커입니다.

프로덕트 소식은 넘쳐나지만 대부분 이런 게 나왔대에서 끝납니다. 그래서 뭘 어떻게 하라고? 내 작업에 어떻게 써먹지? 거기까진 연결이 잘 안 되죠. 따라서 요즘 프로덕트 메이커는 바로 쓸 수 있는 것, 그 중에서도 주목해볼 만한 것을 엄선해서 매주 금요일에 전달드리려 합니다.

요즘 프로덕트 메이커는 매주 세 가지를 골라 전합니다:

1. 써볼 것: huashu-motion - 말 한마디로 제품 출시 영상을 만드는 AI 스킬
2. 참고할 것: 앤트로픽 상장 신청서(S-1) - 클로드를 만드는 앤트로픽은 어떻게 돈을 벌고 있을까
3. 적용해볼 것: 모델이 그렇게 좋다면 오픈AI는 왜 직접 회사를 차리지 않을까, 해커뉴스 댓글 750여 개가 내놓은 답

1. 써볼 것: 말 한마디로 제품 출시 영상을 만드는 AI 스킬

새 기능을 내놓을 때 30초짜리 소개 영상이 있으면 좋겠다고 생각해도, 영상 편집 도구가 낯설면 결국 스크린샷 몇 장으로 대신하게 됩니다. huashu-motion은 클로드 코드(Claude Code)나 코덱스(Codex) 같은 AI 코딩 도구에 "우리 제품 30초 출시 영상 만들어줘"라고 말하면 영상을 만들어주는 스킬입니다. 중국에서 AI 가이드북을 펴내는 크리에이터 화수(花叔, Huashu)가 10월 18일 공개했고, 열흘 만에 GitHub 스타 1,800개를 넘었습니다. 화수는 앞서 클로드의 디자인 기능을 스킬로 옮긴 huashu-design도 만들었습니다.

시작은 앤트로픽의 새 기능이었어요. 10월 8일 앤트로픽은 클로드 모션(Claude Motion)을 Team·Enterprise 요금제에 베타로 내놨습니다. 클로드가 보고서나 차트, 제품 설명을 짧은 애니메이션으로 만들고, 화면을 가리켜 고칠 수 있게 한 기능입니다. 화수는 이 발표를 보고 클로드 코드에 "클로드 모션의 능력을 완전히 재현하고, 훨씬 강하게 만들자"는 한 문장만 주고 작업을 맡겼다고 합니다.

어떻게 만들어지나요?

영상을 부탁하면 huashu-motion은 아래 순서로 일합니다.

• 제품 웹사이트나 자료를 읽고 분위기를 파악합니다.
• 방향이 서로 다른 시안 세 가지를 대표 장면으로 보여주고 하나를 고르게 합니다.
• 장면마다 박자를 정한 리듬표를 쓰고, 영상과 배경음악을 만듭니다. 음악은 AI가 악보를 쓰고 피아노·현악·드럼 소리로 연주하는 방식이라, 장면이 바뀌는 순간이 박자에 맞아떨어집니다.
• 브라우저에 편집기를 열고 사용자의 의견을 기다립니다.

영상 생성 AI는 쓰지 않습니다. 화면을 모두 웹 애니메이션 코드로 그리기 때문에 영상 한 편이 웹페이지 파일 하나예요. 그래서 글자나 숫자 하나만 바꿔도 나머지 장면은 그대로 유지됩니다. 대신 사람이 나오는 실사 장면은 만들지 못하죠.

화면을 가리켜서 고칩니다

마음에 들지 않는 장면이 있으면 편집기에서 C 키를 누르고 화면을 클릭한 뒤 "첫 장면이 별로야, 타이핑하는 모습에 집중해줘"처럼 적으면 됩니다. 그 시점과 장면, 클릭한 요소가 함께 AI에게 전달되고, AI는 그 부분만 고쳐요. 제목, 숫자, 색, 장면 길이는 오른쪽 입력칸에서 직접 바꿀 수 있고, 고친 버전이 모두 남아 언제든 되돌릴 수 있습니다.

출시 영상 말고도 쓸 데가 있습니다. 데이터 파일(CSV)을 주고 "가입률이 왜 두 배가 됐는지 30초로 설명해줘"라고 하면 지표를 설명하는 영상을 만들고, 내 녹음 파일을 주면 말하는 단어에 맞춰 화면이 바뀌고 자막이 붙습니다. 가로 영상을 세로로 바꾸거나, MP4·GIF·배경이 투명한 영상으로 내보낼 수도 있어요.

어떻게 이런 영상이 나오나요?

화수는 첫날 결과물이 스스로 보기에도 지루했다고 털어놨습니다. 편집기와 버전 관리, 테스트 100여 개까지 갖췄지만, 클로드에게 프로젝트를 평가해달라고 하자 "공유하고 싶은 작품은 아직 하나도 없다"는 답이 돌아왔다고 해요. 화수는 그날 바로 처음부터 다시 만들었습니다.

그 뒤로는 영상을 보기 좋게 만드는 데 시간을 썼습니다. 애플, 구글, 앤트로픽 등의 실제 출시 영상 21편에서 장면이 바뀌는 순간과 박자, 소리 크기를 하나하나 측정하고, 반응이 좋았던 영상 142편을 뜯어봐 움직임 유형 20가지로 정리했어요. 3초 안에 눈길을 끌고, 중간에 한 번 크게 터뜨리고, 가장 큰 장면 앞에서는 한 박자 쉰다는 규칙도 여기서 나왔습니다. 작업하며 받은 "PPT 같다", "지루하다" 같은 피드백도 규칙으로 바꿔 스킬에 넣었다고 합니다.

저장소에는 지난주 다룬 클로드 듀엣을 소재로 만든 비공식 팬 영상도 있습니다. 화수는 듀엣이 나온 날 "클로드 코드와의 차이, 대기 명단이라는 이용 조건, dots·Muse·Grok Bot과의 경쟁을 담아 영상을 세 가지 버전으로 만들고, 90점이 넘어야 완성"이라고 요청했어요. 이어서 "나한테 확인받지 말고 혼자 끝까지 해", "자막보다 움직임과 시각적 비유로 표현해" 두 마디를 더했고, 그 뒤로는 의견을 주지 않았습니다. 점수는 별도의 평가용 AI가 매겼고, 영어판은 9번째 버전에서 91점을 받아 완성됐다고 합니다.

어떻게 쓰나요?

AI 코딩 도구에 "huashu-motion 스킬을 설치하고 데모를 돌려줘"라고 부탁하거나, 아래 명령어 한 줄로 설치합니다.

npx skills add alchaincyf/huashu-motion

설치하려면 Node 22 이상과 Chrome, 영상을 내보낼 때 쓰는 FFmpeg가 필요합니다. 빠진 게 있으면 AI에게 설치를 맡기면 됩니다. 그다음 "huashu-motion으로 우리 제품 30초 출시 영상 만들어줘. 웹사이트는 OOO이야"라고 말하면 작업이 시작돼요.

MIT 라이선스라 무료이고, 영상을 만드는 데 드는 AI 사용량은 각자 쓰는 AI 코딩 도구의 요금제에서 차감됩니다. 화수는 주로 클로드 오퍼스 5.5로 만들었고, 딥시크(DeepSeek)의 저렴한 모델로 바꿔 22초 영상을 30분 안에 만든 사례도 소개했습니다. 다만 모델마다 영상의 감각이 다르다고 덧붙였어요. 4초가 넘는 영상은 끝에 "Made with huashu-motion"이라는 작은 문구가 들어가는데, AI에게 말하면 뺄 수 있습니다. 안내 문서는 중국어가 기본이고 영어판도 있습니다.

누구에게 좋을까요?

• 기능 출시 소식을 짧은 영상으로 알리고 싶은 기획자와 마케터. 웹사이트 주소 하나로 시안 세 가지를 받아볼 수 있습니다.
• 출시 영상의 방향을 빠르게 잡아보고 싶은 디자이너. 장면을 클릭해 고치거나 색과 숫자를 직접 바꿀 수 있습니다.
• 지표 변화를 공유해야 하는 사람. 데이터 파일 하나로 30초짜리 설명 영상을 만들 수 있습니다.
• 다만 클로드 코드 같은 AI 코딩 도구가 있어야 쓸 수 있고, 화수는 macOS에서만 실제로 테스트했다고 밝혔습니다. 공개된 지 열흘 된 개인 프로젝트라는 점도 감안하면 좋겠습니다.

2. 참고할 것: 클로드를 만드는 앤트로픽은 어떻게 돈을 벌고 있을까

앤트로픽이 10월 26일 미국 증권거래위원회(SEC)에 상장 신청서(S-1)를 공개했습니다. S-1은 회사가 주식시장에 상장하기 전에 사업 방식과 재무 상태를 낱낱이 밝히는 문서예요. 이 소식은 해커뉴스에서 추천 1,700개, 댓글 1,600개를 넘겼습니다. 이 문서에는 매일 쓰는 클로드를 만드는 회사가 어디서 돈을 벌고 어디에 쓰는지가 처음으로 자세히 담겼습니다. 이번에는 상장 일정이나 주가 대신 이 이야기를 살펴봅니다.

얼마나 버나요?

앤트로픽의 매출은 2023년 4,100만 달러에서 2024년 3억 8,600만 달러, 2025년 46억 달러로 늘었습니다. 올해 상반기에만 163억 달러를 벌었는데, 지난해 같은 기간 12억 달러의 14배 가까이 됩니다. 반년 매출이 지난해 1년 매출의 세 배를 넘은 셈이죠.

어떻게 버나요?

돈을 버는 방식은 크게 두 가지입니다.

• 쓴 만큼 내는 방식: 클로드가 처리한 양을 토큰 단위로 재고, 고른 모델(Mythos, 오퍼스, 소넷, 하이쿠)에 따라 값을 매깁니다. 클로드를 자기 서비스에 넣는 회사, 그리고 클로드 코드 같은 앤트로픽의 앱을 쓰고 사용량만큼 결제하는 고객이 이 돈을 냅니다. 올해 상반기 매출의 80%(131억 달러)입니다.
• 구독: 개인용 Pro·Max나 기업용 요금제처럼, 정해진 사용량을 기간 단위로 사는 방식입니다. 상반기 매출의 20%(32억 달러)를 차지해요.

두 방식은 이어져 있습니다. 구독 한도를 다 쓰면 상위 요금제로 올리거나 사용량을 추가로 사게 되고, 이때 산 사용량은 쓴 만큼 내는 매출로 잡힙니다. 앤트로픽은 앞으로도 쓴 만큼 내는 매출이 대부분을 차지할 거라고 밝혔습니다. 클로드 코드를 "자율적으로 일하는 AI가 어떤 모습인지 가장 분명하게 보여준 제품"이라며 앞세웠지만, 클로드 코드만의 매출은 따로 적지 않았어요.

누가 돈을 내나요?

대부분 기업입니다. 9월 30일 기준으로 1년에 10만 달러 넘게 쓰는 고객이 1만 1,900곳을 넘고, 100만 달러 넘게 쓰는 곳은 1,900곳 이상, 1,000만 달러 넘게 쓰는 곳도 약 250곳이에요. 기존 고객이 쓰는 돈은 1년 사이 약 9배로 늘었습니다(개인 구독 제외). 매출이 몇몇 고객에게 몰렸다는 보도도 있었지만, 신청서에 따르면 올해 9개월 동안 매출의 10%를 넘은 고객은 없습니다. 상위 다섯 곳을 합쳐도 약 25%예요.

고객이 늘어나는 방식도 밝혔습니다. 개발자 같은 개인이 먼저 클로드를 써보고 회사 안에서 쓰자고 권하면서 팀 전체로 퍼진다는 거죠. 앤트로픽의 영업팀이 찾아갈 즈음엔 그 회사가 이미 클로드를 쓰고 있는 경우가 많다고 해요. 앤트로픽이 개인 구독을 기업 계약으로 가는 첫걸음으로 보는 이유입니다.

파는 경로도 여럿입니다. 상반기 매출의 48%가 AWS, 구글 클라우드, 마이크로소프트 애저 같은 클라우드 회사의 마켓플레이스를 거쳐 들어왔어요. 계약은 앤트로픽이 고객과 직접 맺고, 클라우드 회사에는 수수료를 냅니다. 액센츄어, 딜로이트 같은 컨설팅 회사와 세일즈포스 같은 데이터 플랫폼도 클로드를 고객에게 연결해줍니다. 최근에는 사모펀드와 함께 AI 서비스 회사 Ode with Anthropic을 세워, 중견기업에 클로드 기반 솔루션을 직접 만들어주기 시작했어요.

어디에 쓰나요?

버는 만큼 씁니다. 올해 상반기 비용은 약 170억 달러로 매출보다 조금 많았습니다. 가장 큰 항목은 모델을 연구하고 학습시키는 연구개발비로 97억 달러였습니다. 이어서 영업과 마케팅에 38억 달러, 고객의 요청을 처리하는 연산 비용에 24억 달러가 들었어요.

앤트로픽은 효율이 좋아지고 있다고 강조합니다. 2분기 매출이 1년 전보다 1,368% 느는 동안 연산·인프라 비용은 300% 느는 데 그쳤고, 직원 한 명당 연 매출은 1년 새 140만 달러에서 660만 달러 이상으로 늘었다고 해요. 모델이 좋아질수록 같은 일을 더 싸게 처리할 수 있게 되고(오퍼스 5.5는 오퍼스 5보다 작업당 고객 비용이 약 40% 낮다고 합니다), 값이 내려가면 더 많이 쓰게 된다는 설명입니다. 다만 앤트로픽 스스로도 지금의 성장은 시장 초기라서 가능한 것일 수 있고, 성장률은 앞으로 떨어질 거라고 적었습니다.

3. 적용해볼 것: 모델이 그렇게 좋다면 오픈AI는 왜 직접 회사를 차리지 않을까, 해커뉴스 댓글 750여 개가 내놓은 답

10월 22일 해커뉴스에 이런 질문이 올라왔습니다. "모델이 그렇게 좋다면, 오픈AI는 왜 회사 100개를 직접 차리지 않을까?" 질문한 사람은 100개는 과장이라고 스스로 밝히며 이렇게 덧붙였어요. 최고 수준의 모델이 그렇게 뛰어나다면 오픈AI나 앤트로픽은 왜 모델을 파는 걸 주된 돈벌이로 삼을까, 그 모델로 직접 제품을 만들면 더 많이 벌 수 있지 않을까, 토큰 값이 계속 떨어지는데 돈은 오히려 앱을 만드는 쪽에서 더 벌리지 않을까.

이 질문은 추천 680개를 받았고 댓글이 750개 넘게 달렸습니다. 앞에서 본 앤트로픽의 S-1을 떠올리면 질문이 더 실감 납니다. 앤트로픽 매출의 80%가 쓴 만큼 내는 모델 사용료이고, 직접 서비스 회사를 세운 건 이제 막 시작한 일이니까요.

해커뉴스 독자들은 어떻게 답했나요?

답은 크게 네 갈래로 나뉘었습니다.

• AI는 두뇌일 뿐이다: 가장 많은 답글(139개)이 달린 댓글입니다. 맥킨지가 포춘 500대 기업의 사정을 속속들이 알면서도 그 회사들을 직접 경영하지 않는 것과 같다는 비유예요. 회사에는 두뇌 말고도 손발과 사람 사이의 관계가 필요하고, 아이디어가 아무리 많아도 회사를 키우려면 수년의 시간과 인내, 자본이 든다는 겁니다.
• 만드는 건 쉬워졌고, 어려운 건 고객이다: 한 사람은 작은 SaaS를 하룻밤 만에 만들었는데, 첫 고객은 가족 중 한 명이었고 그 사람이 몇 명을 더 데려왔다고 했어요. 제품만 있었다면 작은 가게들에 아무리 영업 전화를 돌려도 실제 사용자는 한 명도 못 구했을 거라고 덧붙였습니다. 소프트웨어는 사업의 일부일 뿐이고, 나머지 부분이 더 어렵다는 답이 여럿 달렸습니다.
• 금을 캐는 것보다 곡괭이를 파는 게 낫다: 애플이 앱스토어의 앱을 전부 직접 만들지 않는 것과 같다는 의견입니다. 누가 성공하든 토큰을 판 쪽은 위험 없이 돈을 받는다는 거죠. 오래 일하는 AI 에이전트가 토큰을 많이 쓰니, 지금은 그쪽이 매출을 확실히 늘리는 방법이라는 현실적인 설명도 나왔습니다.
• 사실 이미 하고 있다: AI 회사들이 내놓은 제품 때문에 개발 도구나 업무 자동화 도구 같은 분야의 회사들이 이미 존재 이유를 설명하기 어려워졌다는 댓글에도 130개 넘는 답글이 달렸습니다.

반론도 있었습니다. 에이전트로 쉽게 만들 수 있는 사업이라면 다른 사람의 에이전트도 똑같이 만들 수 있으니 그 사업의 이익은 금방 사라진다는 지적이 나왔습니다. 모델이 그 정도로 좋지 않다는 회의론도 있었습니다. AI 회사들도 여전히 개발자 수천 명을 고용하고 있다는 게 근거였어요.

무엇을 생각해볼 수 있을까요?

첫째, 만드는 비용이 떨어질수록 만든 다음의 일이 더 중요해집니다. 하룻밤에 SaaS를 만든 사람도 첫 고객은 가족에게서 얻었죠. 기능을 빨리 만드는 것만큼, 누가 처음 써줄지와 그 사람에게 어떻게 알릴지 정해두는 일도 중요합니다.

둘째, 모델을 직접 만드는 앤트로픽도 고객을 만나는 일은 다른 회사와 함께합니다. 매출의 절반 가까이가 클라우드 회사의 마켓플레이스를 거쳐 들어오고, 컨설팅 회사와 데이터 플랫폼이 고객을 연결해줘요. 이미 고객과 관계를 맺고 있는 곳과 손잡는 편이, 고객을 처음부터 직접 찾는 것보다 빠르다고 판단한 것으로 보입니다.

셋째, 반론에서 나온 질문은 내 제품에도 던져볼 만합니다. 내가 AI로 하루 만에 만든 기능이라면 경쟁자도 하루 만에 만들 수 있어요. 그때 경쟁자가 쉽게 따라 하지 못하는 건 기능보다, 고객과 쌓아온 관계나 고객 데이터, 고객이 우리를 찾아오는 경로일 가능성이 큽니다.

적용해볼 수 있는 것

• 지금 만들고 있는 기능 하나를 골라, 경쟁자가 AI 코딩 도구로 일주일 안에 따라 만들 수 있을지 적어보세요. 따라 할 수 있다면, 기능 말고 우리만 가진 것은 무엇인지 생각해보세요.
• 다음 기능을 만들기 전에, 완성되면 가장 먼저 써줄 사람 다섯 명의 이름을 적어보세요. 다섯 명이 떠오르지 않는다면 만드는 것보다 그 사람들을 찾는 게 먼저일 수 있습니다.
• 이번 주에 쓴 시간을 만드는 일과 고객을 만나고 알리는 일로 나눠보세요. 한쪽으로 크게 기울었다면 다음 주 일정을 조정해보세요.

다음 주에도 여러분이 놓치지 말아야 할 프로덕트 메이커 소식을 정리해서 찾아뵙겠습니다. 요즘 프로덕트 메이커 콘텐츠가 도움이 되셨다면, 꼭 작가 알림 설정을 부탁드립니다. 콘텐츠 내용 중 잘못된 정보나 정정이 필요한 부분이 있다면 댓글로 알려주세요. 빠르게 수정하겠습니다. 다음 주에 또 만나요!

이 글은 AI의 도움을 받아 작성했습니다.

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