오픈AI의 조직 재편을 둘러싼 협상이 길어지는 가운데, 오픈AI와 마이크로소프트 간의 관계에 긴장감이 고조되고 있다. 오픈AI는 파트너십에서 마이크로소프트가 행사하는 영향력에 대해 반독점 조치를 검토 중인 것으로 알려졌다.

오픈AI 경영진은 마이크로소프트가 양사 협업 과정에서 반경쟁적 행위를 했다고 주장하는 방안을 검토한 것으로 전해졌다. 이 경우 연방 정부 차원의 조사로 이어질 가능성도 있다고 월스트리트저널은 보도했다. 오픈AI는 마이크로소프트와의 계약 관계에 대해 규제 당국이 조사에 착수하도록 촉구하는 방안과 공개 여론전을 병행하는 방안도 검토 중인 것으로 알려졌다.

한편, 디인포메이션(The Information)은 오픈AI가 재편된 영리 부문 지분 약 33%를 마이크로소프트에 부여하는 방안을 추진 중이라고 보도했다. 이는 마이크로소프트가 향후 이익에 대한 권리를 포기하는 대가로 제안된 조건인 것으로 전해졌다.

보도에 따르면, 오픈AI는 마이크로소프트에 독점적인 클라우드 호스팅 권한을 부여한 기존 계약 조항을 수정하는 동시에, 30억 달러 규모로 인수 예정인 AI 스타트업 윈드서프(Windsurf)의 지식재산이 마이크로소프트에 공유되지 않도록 기존 계약 조항에서 제외하는 방안도 고려하고 있다.

이런 움직임은 AI 업계에서 가장 주목받는 협력 관계로 꼽히는 오픈AI와 마이크로소프트의 파트너십을 뒤흔들 수 있다.

오픈AI의 반독점 소송은 대형 AI-클라우드 협력 모델에 대한 규제 당국의 감시를 강화시키는 계기가 될 수 있으며, 기업 고객이 업체 종속과 핵심 인프라에 대한 통제권 상실에 따르는 위험 요소를 다시 점검하는 흐름으로 이어질 수도 있다.

2019년부터 오픈AI에 대규모 투자를 이어온 마이크로소프트는 애저를 통해 오픈AI를 지원하고 있으며, 마이크로소프트 365 코파일럿과 같은 자사 도구에 오픈AI의 모델을 활용하고 있다.

그러나 최근 몇 달간 오픈AI와 마이크로소프트 간의 긴장감은 수면 아래에서 점점 고조돼 왔으며, 공개적인 충돌도 간헐적으로 발생했다.

로이터에 따르면, 오픈AI는 추가 연산 자원을 확보하기 위해 구글 클라우드를 도입하며 마이크로소프트에 대한 의존도를 줄이려는 움직임을 보여왔다. 마이크로소프트 역시 코파일럿 플랫폼에 대체 AI 모델을 통합하는 방식으로 오픈AI에 대한 의존도를 낮추기 위한 전략을 추진해 왔다.

기업에 미치는 영향

규제 당국의 조사는 기업 고객이 코파일럿 및 관련 도구의 도입이나 확장을 주저하게 만드는 요인으로 작용할 수 있다. 의료, 금융 등 고도로 규제되는 산업 분야에서는 특히 그렇다.

사이버미디어리서치(CyberMedia Research) 산업연구 부문 부사장 프라부 람은 “단기적으로는 물론 장기적으로 파트너십이나 서비스 제공 방식의 변화에 따라 비즈니스 모델을 조정하게 되면 기업 고객은 서비스 중단, 호환성 문제, 비용 증가 등의 영향을 받을 수 있다”라고 말했다.

현재 마이크로소프트의 코파일럿에는 오픈AI의 모델이 활용되고 있지만, 최근 딥시크(DeepSeek) 등 경쟁 업체의 기술 혁신이 활발해지면서 양측 모두 보다 독립적인 행보를 준비하는 분위기다.

카운터포인트리서치(Counterpoint Research)의 리서치 부문 부사장이자 파트너인 닐 샤는 “AI 기술이 진화하는 속도, 특히 딥시크가 보여준 사례를 고려하면 마이크로소프트처럼 단일 모델에 의존하는 전략은 더 이상 현명하지 않다는 점이 분명해지고 있다. 기업은 향후 다양한 역량을 갖추고, 모듈화되며 확장할 수 있는 AI 도구와 플랫폼에 대비할 필요가 있다”라고 말했다.

오픈AI 입장에서는 오라클 클라우드 및 구글 클라우드와의 협력이 모델의 기업 내 확산을 더욱 확대하는 데 도움이 될 수 있다. 특히 구글이 영향력을 확대하려는 공공 부문에서 이런 파트너십은 오픈AI의 배포 역량을 강화하는 수단이 된다.

샤는 “결국 대부분 클라우드 및 AI 공급업체는 여러 모델을 지원하고, 모듈형 통합 방식을 채택해 기업 고객에게 더 많은 선택지를 제공할 수밖에 없을 것이다. 이렇게 해야 특정 기술에만 의존하는 ‘원트릭 포니(one-trick pony)’가 되는 것을 피할 수 있고, 각 모델의 강점, 향후 개발 로드맵, 특정 활용례와의 적합성 등을 기준으로 유연하게 선택할 수 있다”라고 말했다.
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