"step change in reasoning in depth and overall intelligence." SpaceX는 IPO(기업공개) 신청서를 통해 Grok의 차세대 모델을 '수조 개의 파라미터' 규모로 확장하겠다는 구체적인 목표를 제시했다. 단순한 성능 개선을 넘어 추론의 깊이와 전반적인 지능 수준을 완전히 다른 단계로 끌어올리겠다는 선언이다.
화려한 계획과 달리 재무제표에는 천문학적인 비용과 적자라는 냉혹한 숫자가 찍혀 있다. 머스크가 강조하는 '물리적 스택의 통제'가 과연 효율적인 전략인지, 아니면 단순한 자본 투하 전쟁인지에 대해 개발자 커뮤니티의 논쟁이 뜨겁다. 특히 모델 규모를 무작정 키우는 방식의 유효성에 대한 의구심과 SpaceX라는 거대 자본 체계 안에서 xAI가 보여줄 인프라 수직 통합의 파괴력에 대한 기대가 충돌하고 있다. 이번 IPO 공시는 베일에 싸여 있던 xAI의 재무 상태와 향후 로드맵을 처음으로 구체적으로 드러냈다는 점에서 업계의 이목이 쏠리고 있다.
2025년 적자 64억 달러, 연간 설비투자 308억 달러의 규모
xAI의 2025년 영업 손실은 64억 달러에 달하며 적자 폭이 급격히 커졌다. 같은 기간 매출은 32억 달러를 기록해 손실 규모가 매출의 두 배에 이른다. 2024년 영업 손실 15.6억 달러, 매출 26.2억 달러 수준이었던 것과 비교하면 단 1년 만에 손실이 4배 가까이 폭증한 셈이다. 커뮤니티에서는 이를 두고 일반적인 기업의 재무 제표가 아니라 일종의 도박에 가까운 물량 공세라는 반응이 뜨겁다. 수익성 개선보다 일단 덩치를 키워 시장을 장악하려는 머스크 특유의 공격적 성향이 투영된 수치라는 분석이 지배적이며, 개발자들은 이 정도의 번 레이트(Burn Rate, 자금 소진율)를 견딜 수 있는 자본력의 한계에 대해 격렬하게 논쟁하고 있다.
2025년 AI 솔루션 및 인프라 매출 4.65억 달러의 세부 내역을 보면 구독 모델 의존도가 높다. X(구 트위터)와 Grok(그록, xAI의 거대언어모델) 구독 서비스에서 발생한 3.65억 달러와 데이터 라이선싱 매출 0.88억 달러가 포함되며, 여기에 광고 매출 1.16억 달러가 더해져 전체 매출 규모를 형성했다. 개발자들 사이에서는 매출 성장 속도가 적자 증가 속도를 전혀 따라잡지 못하고 있다는 우려와 함께, X의 실시간 데이터를 그대로 학습에 사용하는 수직 계열화의 효율성에 주목하는 시각이 공존한다. 단순한 구독료 수익보다는 고품질의 실시간 데이터를 독점적으로 확보해 모델의 성능을 끌어올리는 전략적 가치에 더 무게를 두는 분위기다.
2026년 1분기에만 AI 부문 자본 지출(Capex, 설비투자 비용)로 77억 달러를 쏟아부은 결과, 연간 환산액은 약 308억 달러라는 천문학적인 액수가 됐다. 전년 대비 두 배 이상 급증한 이 수치는 단순한 서버 확충을 넘어선 인프라 전쟁을 선포한 것과 다름없다. Colossus(콜로서스)와 Colossus II(콜로서스 2) 데이터 센터를 통해 확보한 1기가와트의 컴퓨팅 파워가 그 증거다. 하드웨어부터 소프트웨어까지의 물리적 스택(Physical Stack)을 완전히 통제해야만 프런티어 모델을 더 낮은 비용으로, 더 빠른 속도로 반복 학습시킬 수 있다는 계산이 깔려 있다. 지금 커뮤니티에서 가장 뜨거운 화두는 이 정도의 하드웨어 물량 투입이 실제로 지능의 비약적인 도약을 만들어낼 수 있느냐는 실효성 문제다.
'수조 개 파라미터' Grok과 Anthropic의 수익성 갈림길
xAI가 차세대 Grok 모델의 목표치를 수조 개(multiple trillions)의 파라미터 확장으로 잡고 정공법을 택했다면, Anthropic은 내실을 다지는 경로를 선택했다. Anthropic은 2분기 예상 매출이 전년 대비 130% 급증한 109억 달러에 달하며, 사상 첫 영업 이익 달성을 눈앞에 두고 있다. 한쪽은 인프라에 올인하며 규모의 경제를 쫓고, 다른 한쪽은 비즈니스 모델의 효율성을 증명하며 수익 전환에 성공한 모양새다.
수조 개라는 파라미터 숫자를 두고 개발자 커뮤니티에서는 갑론을박이 이어진다. 단순한 파라미터 증설이 추론 능력의 획기적 변화를 가져올 것인지, 아니면 천문학적인 연산 비용만 낭비하는 것인지가 쟁점이다. xAI는 이를 깊이 있는 추론과 전반적인 지능의 단계적 변화(step change)라고 주장하며, Colossus와 Colossus II 데이터 센터를 통해 1기가와트의 컴퓨팅 전력을 확보해 물리적 스택의 통제권을 쥐려는 전략을 구사하고 있다. 개발자들 사이에서는 하드웨어 수직 통합을 통해 학습 비용을 낮추고 반복 속도를 높이겠다는 머스크의 계산이 실제로 작동할지 주목하는 분위기다.
2026년 3월 기준 Grok AI 기능의 월간 활성 사용자(MAU)가 1.17억 명으로 집계되며 투입 자본 대비 사용자 지표는 아직 갈 길이 멀다는 평가가 나온다. X와 Grok을 통합한 전체 생태계의 MAU가 5.5억 명에 달한다는 점을 고려하면, 전체 사용자의 약 21%만이 실제로 Grok의 AI 기능을 활용하고 있다는 계산이 나온다. 거대한 트래픽을 보유하고 있음에도 정작 AI 서비스로의 전환율은 낮다는 점이 뼈아픈 지점이다. Anthropic이 기업용 시장과 효율적인 API 수익 구조로 영업 이익을 내는 동안, xAI는 거대 모델이라는 무기를 들고도 사용자 경험의 확산이라는 숙제를 안게 됐다.
Anthropic이 보여준 130%의 매출 성장률이 AI 모델의 상업적 작동을 증명한다면, xAI는 수조 개의 파라미터라는 압도적인 체급으로 시장의 판도를 한 번에 뒤집으려는 하이리스크 하이리턴 전략을 고수하고 있다. 효율적인 최적화로 생존하는 길과 압도적인 컴퓨팅 파워로 정점에 서는 길 중 어느 쪽이 최후의 승자가 될지 개발자들이 실시간으로 지켜보는 중이다. 인프라의 물리적 통제가 곧 AI의 미래라는 xAI의 믿음이 수익성이라는 현실의 벽을 넘을 수 있을지가 핵심 관전 포인트다.
1GW급 Colossus 센터와 2028년 '궤도 AI 위성'의 충격
Colossus(콜로서스, xAI의 대규모 컴퓨팅 클러스터) 데이터센터는 단 122일 만에 구축됐다. 뒤이어 등장한 Colossus II(콜로서스 2)는 이보다 더 빠른 91일 만에 완공되었으며, 두 센터가 합쳐서 제공하는 컴퓨팅 전력은 총 1GW(기가와트)에 달한다. 일반적인 데이터센터 구축 기간을 생각하면 말도 안 되는 속도라는 반응이 개발자들 사이에서 쏟아진다. 지금 커뮤니티에서는 단순한 모델 최적화보다 이런 물리적 인프라의 압도적 속도가 모델의 반복 주기(iteration cycle)를 얼마나 단축시킬 수 있는가에 주목하고 있다. SpaceX(스페이스X)가 주장하는 전략의 핵심은 AI의 미래가 물리적 스택(physical stack, 하드웨어와 전력 및 인프라 전체 계층)의 통제권에 의해 결정된다는 점이며, 수직 통합을 통해 비용을 낮추고 모델 학습 속도를 극대화하겠다는 계산이다.
2028년부터 궤도 AI 컴퓨팅 위성(Orbital AI compute satellites) 배치를 시작해 컴퓨팅 영역을 우주로 확장하겠다는 계획이 공개됐다. 지상 데이터센터의 고질적인 문제인 냉각 비용과 전력 수급 문제를 우주 공간에서 해결해 비용을 획기적으로 낮추겠다는 구상이다. 개발자들 사이에서는 공상과학 소설 같은 이야기라는 냉소와 함께, 실제로 구현될 경우 컴퓨팅 비용의 패러다임이 바뀔 수 있다는 기대감이 교차하며 논쟁이 뜨겁다. 이는 단순한 기술적 호기심을 넘어 AI 학습의 경제적 한계를 물리적 위치의 변화로 돌파하려는 시도로 읽힌다.
이러한 인프라 전략의 결과로 SpaceX의 기업 가치는 최대 1.75조 달러까지 끌어올려지는 근거가 됐다. 시장은 이제 SpaceX를 단순한 우주 기업이나 AI 서비스 기업이 아니라, 전 지구적 그리고 궤도상의 컴퓨팅 자원을 독점하는 인프라 제국으로 바라보기 시작했다. 수조 개의 파라미터를 가진 모델을 돌리기 위해 필요한 것은 정교한 알고리즘뿐만 아니라 이를 뒷받침할 거대한 전력과 물리적 공간이라는 사실을 SpaceX가 증명하고 있다. 결국 물리적 스택을 장악한 자가 AI의 다음 단계인 추론 능력의 비약적 상승을 이끌 것이라는 확신이 이번 IPO(기업공개) 가치에 그대로 투영된 셈이다.
