기업 AI 판도 변화: OpenAI 선두, Anthropic 추격의 의미

기업용 AI 시장은 “누가 모델이 더 똑똑하냐”를 넘어, “누가 더 빨리 업무에 붙고(통합), 더 안전하게 굴러가며(거버넌스), 더 쉽게 사서 쓰게 하느냐(조달)”의 싸움으로 바뀌고 있습니다. 최근 조사에 따르면 OpenAI가 여전히 기업 AI 도입의 1순위지만, Anthropic이 빠른 속도로 점유를 끌어올리며 격차를 줄이고 있습니다. 이 글에서는 왜 이런 변화가 생기는지, 어떤 업무에서 승자가 달라지는지, 그리고 우리 조직은 2026년 전략을 어떻게 짜야 하는지까지 한 번에 정리해볼게요.

OpenAI는 왜 아직도 ‘기업 표준’에 가장 가깝나

대규모 기업 CIO 100명을 대상으로 한 조사에서, OpenAI 모델을 실제 운영 환경(프로덕션)에 쓰는 기업 비율이 78%로 나타났습니다.¹ 이미 “써본 회사”가 아니라 “돌리고 있는 회사”가 많다는 뜻이죠.

또 기업의 전체 AI 모델 지출에서 OpenAI가 차지하는 비율은 현재 약 56%로 집계됩니다.¹ 다만 이 수치가 중요한 이유는, ‘높다’보다 ‘내려가고 있다’에 있습니다. OpenAI는 선두를 지키고 있지만, 시장이 한 회사로 쏠리기에는 기업들이 너무 많은 실험과 분산을 동시에 진행하고 있거든요.

재미있는 포인트는 별도의 결제 데이터에서도 OpenAI 쏠림이 확인된다는 점입니다. 미국 5만 개 이상 기업의 결제 흐름을 분석한 자료에서는 2025년 12월 기준 OpenAI 유료 사용 기업 비중이 36.8%까지 올라 사상 최고치를 찍었습니다.² “현장에서 돈이 찍히는 곳”이 여전히 OpenAI라는 이야기입니다.

Anthropic이 ‘빠르게 따라잡는’ 진짜 이유

그렇다면 Anthropic은 무엇을 무기로 치고 올라올까요. 같은 조사에서 Anthropic의 기업 내 침투율이 2025년 5월 이후 25%p 상승해 44%에 도달했다고 합니다.¹ 속도가 가장 무섭습니다.

이 상승의 배경에는 “모델 성능”만큼이나 “업무 마찰을 줄이는 제품 설계”가 있습니다. 예를 들어 Claude는 최근 대화창 안에서 Asana, Slack, Figma 같은 서드파티 앱을 직접 실행·조작하는 형태로 워크플로를 끌어안고 있습니다.³ 기업에서 AI 파일럿이 멈추는 가장 흔한 지점이 ‘업무 시스템에 못 붙어서’인데, 그 허들을 낮추는 방향으로 진화하는 셈이죠.

다만 여기엔 숙제도 따라옵니다. 대화창 안에서 앱 UI가 돌아간다는 건, 기업 입장에선 “우리 코드가 아닌 코드”가 더 깊이 들어온다는 뜻이라 보안·검증 부담이 커질 수 있다는 지적도 나옵니다.³ 즉 Anthropic의 성장 엔진은 ‘통합’이지만, 같은 지점이 ‘리스크 관리’의 시험대가 되기도 합니다.

“독점 모델 선호”가 여전한 현실적인 이유

많은 기업이 여전히 오픈소스보다 독점(클로즈드) 모델을 선호하는 이유로, 더 빠른 모델 개선 속도, 내부 AI 인재 부족, 그리고 데이터 보안 이슈를 꼽았습니다.¹

이건 생각보다 자연스러운 선택입니다. 기업 실무에서 AI는 ‘멋진 데모’보다 ‘장애 없이 돌아가는 자동화’가 더 중요하거든요. 모델을 바꿔 끼우는 순간 프롬프트, 권한, 로깅, 감사, 비용 예측까지 전부 흔들립니다. 그래서 “최고 성능”보다 “조달/지원/책임소재가 명확한 벤더”가 선택되는 경우가 많습니다.

결국 기업 AI의 구매 기준은 점점 소프트웨어 구매 기준과 닮아갑니다. 신뢰성, 기존 시스템과의 통합, 구매 절차의 용이성 같은 ‘현실 스펙’이 승부를 가르는 거죠.¹

사용 사례별로 왕좌가 달라진다: 챗봇은 OpenAI, 코딩은 Anthropic?

시장 리더십은 업무 종류에 따라 다르게 나타납니다. 조사에 따르면 OpenAI는 챗봇, 엔터프라이즈 지식 관리, 고객 지원에서 강세이고, Anthropic은 소프트웨어 개발과 데이터 분석에서 두각을 보입니다.¹

이 대목이 중요한 이유는, 많은 기업이 “하나로 통일”이 아니라 “업무별 멀티 모델”로 가고 있기 때문입니다. 고객센터는 안정적인 답변, 사내 문서 검색은 권한 제어, 개발은 코드 품질과 맥락 길이, 데이터 분석은 추론과 재현성처럼 요구사항이 다 다르니까요.

여기에 ‘코딩 시장’의 별도 변수도 있습니다. 실제 기업 챗 영역에서는 Microsoft 365 Copilot이 강력하고, 코딩에서는 GitHub Copilot이 여전히 선두로 언급됩니다.¹ 즉 모델 경쟁(OpenAI vs Anthropic) 위에, 유통 채널(마이크로소프트·깃허브 같은 플랫폼)의 힘이 겹쳐진 구조입니다.

최신 모델 채택률이 말해주는 것: “성능”보다 “전환비용”

흥미로운 데이터가 하나 더 있습니다. Anthropic 고객의 75%가 Sonnet 4.5 또는 Opus 4.5를 쓰는 반면, OpenAI는 최신 모델(GPT 5.2 또는 5.2 Pro) 사용 고객이 46%에 그쳤다고 합니다.¹

이걸 “OpenAI 최신 모델이 덜 좋다”로 해석하면 위험합니다. 오히려 기업에서는 최신 모델로 업그레이드하는 순간, 비용 구조와 평가 기준, 안전장치(필터링/정책), 결과 일관성이 함께 변할 수 있어 전환을 보수적으로 하는 경향이 큽니다. 최신으로 갈수록 ‘좋아질 확률’도 있지만 ‘예상치 못한 변수’도 커지니까요.

반대로 Anthropic은 비교적 높은 최신 채택률로 “업데이트→업무 반영”의 사이클이 더 공격적으로 굴러가는 조직이 많다는 신호로도 읽힙니다. 즉 기술이 아니라 운영 성향의 차이가 드러난 지표일 수 있습니다.

기업 AI 지출, 지금은 ‘도입기’가 아니라 ‘확장기’

기업의 AI 모델 지출은 2024년 약 250만 달러에서 2025년 약 700만 달러로 180% 증가했고, 2026년에도 65% 추가 성장이 예상된다고 합니다.¹ 이제 AI 예산은 “실험비”가 아니라 “고정비로 편입되는 과정”에 들어섰습니다.

하지만 여기서 한 가지 함정이 있습니다. AI에 돈을 썼다고 ROI가 자동으로 나오는 건 아니라는 점이죠. 최근 CEO 대상 분석에서는 AI에서 ROI를 못 보고 있다는 응답이 크게 나타나며, 측정 방식과 재무 지표 자체를 새로 짜야 한다는 문제의식이 제기됩니다.⁴ 정리하면, 2026년은 “어떤 모델이 좋냐”보다 “어떤 지표로 성과를 증명하냐”가 더 살벌해질 가능성이 큽니다.

시사점 내용 (핵심 포인트 정리 + 개인적인 생각 또는 실용적 조언)...

OpenAI는 여전히 기업 AI의 가장 넓은 표준 지대를 점유하고 있고, 결제·프로덕션 지표에서도 우위를 유지하고 있습니다.¹² 다만 Anthropic은 ‘개발/분석’ 같은 고부가 업무에서 존재감을 키우고, 워크플로 통합을 무기로 기업 확산 속도를 높이고 있습니다.¹³

실무적으로는 2026년 전략을 “벤더 올인”으로 잡기보다, 첫째 업무군(고객지원/지식검색/개발/분석)별로 최적 모델을 나누고, 둘째 보안·감사·권한·로깅을 공통 레이어로 깔아 멀티 모델 전환비용을 낮추고, 셋째 ROI를 ‘절감’만이 아니라 리드타임·품질·리스크 감소 같은 운영 지표로 먼저 고정하는 방식이 유리합니다.⁴

기업 AI의 승부는 이제 모델 IQ가 아니라, 조직이 AI를 “계속 쓰게 만드는 체력”에서 갈립니다. 그 체력을 만드는 팀이 결국 2026년의 승자가 될 거예요.

참고

¹Business spending on OpenAI models jumps to a record, new data shows - Business Insider

²Anthropic integrates third‑party apps into Claude, reshaping enterprise AI workflows | CIO

³AI ROI Measurement: New Metrics For 2026 Financial Returns