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Menlo Ventures

미국 벤처캐피털 멘로벤처스가 , 앤트로픽은 2025년 상반기 기준 엔터프라이즈 LLM API 시장에서 점유율 32%를 기록하며 오픈AI(25%)를 제치고 1위에 올랐다. 구글은 20%로 3위, 메타의 라마(LLaMA)는 9%에 머물렀다.

이번 통계는 2025년 6월 30일부터 7월 10일까지 AI 애플리케이션을 개발 중인 스타트업과 대기업 소속 기술 의사결정자 150명을 대상으로 한 설문조사를 바탕으로 했다. 조사 대상은 직원 수 5,000명 이상 기업과 500만 달러 이상 벤처 투자를 유치한 스타트업으로 한정됐으며, 점유율 수치는 지출이 아닌 실제 운영 환경에서 사용 중인 모델 기준으로 산출됐고, 기업 규모와 활용 범위에 따라 가중치가 적용됐다.

멘로벤처스는 앤트로픽의 약진을 이끈 세 가지 핵심 요인으로 코드 생성, 강화학습 전략, 에이전트형 모델을 꼽았다. 먼저 클로드는 출시 1년 만에 코드 생성 분야에서 42%의 시장 점유율을 기록하며 오픈AI 대비 두 배 가까운 수치를 보였다. 특히 2024년 6월 공개된 클로드 소넷 3.5는 커서(Cursor), 윈드서프(Windsurf)와 같은 AI 기반 통합 개발환경, 러버블(Lovable), 볼트(Bolt), 레플릿(Replit) 등 앱 빌더, 클로드 코드(Claude Code), 올 핸즈(All Hands) 등의 엔터프라이즈용 코딩 도구와 함께 새로운 활용 분야를 확장하는 계기가 됐다.

둘째는 검증 기반 강화학습(Reinforcement Learning with Verifiable Rewards, RLVR)이다. 기존에는 대규모 데이터에 기반한 사전학습(pre-training)이 일반적이었지만, 인터넷 데이터의 한계로 RLVR이 새로운 대안으로 떠올랐다. 특히 정답 검증이 가능한 코딩 분야에서 이 전략은 높은 효과를 발휘했다.

셋째는 도구 활용이 가능한 ‘에이전트형 모델’의 등장이다. 단계적 추론과 외부 도구 연동이 가능한 클로드는 단순 질의응답을 넘어 복잡한 문제 해결에 강점을 보이며, 2025년을 ‘에이전트의 해’로 만들었다. 특히 MCP(Model Context Protocol)를 통한 도구 통합이 사용자 채택률 증가에 기여했다.

멘로벤처스는 보고서에서 오픈소스 AI 시장 흐름도 함께 분석했다. 메타 라마는 여전히 선두를 지키고 있지만, 오픈소스 모델의 기업 워크로드 점유율은 6개월 전 19%에서 현재 13%로 하락했다. 이는 오픈소스 모델의 성능 격차, 배포의 기술적 복잡성, 그리고 최근 성능이 뛰어난 오픈소스 모델 다수가 중국 기업에서 개발되면서 API 사용을 꺼리는 분위기 등이 영향을 미친 것으로 분석된다.

또 하나 주목할 변화는 AI 컴퓨팅 지출의 전환이다. 모델 훈련(training)에서 추론(inference)으로 예산이 빠르게 이동하고 있다. 특히 스타트업에서 변화가 두드러지며, 현재 74%가 전체 워크로드의 대부분이 추론 중심이라고 답했다. 이는 1년 전 48%에서 더 증가한 수치다. 대기업 역시 같은 흐름을 보이며, 49%가 대부분 또는 거의 모든 컴퓨팅 자원을 추론에 사용 중이라고 응답했다. 전년(29%)보다 눈에 띄게 높아진 수치다.

기업들이 AI 모델을 선택할 때 가장 중요하게 고려하는 요소는 ‘가격’이 아니라 ‘성능’이었다. 대부분의 팀은 벤더를 바꾸기보다는 같은 플랫폼 내에서 상위 모델로 업그레이드하는 방식을 선호했다. 실제로 66%는 기존 벤더의 고성능 모델로 전환했고, 23%는 모델을 바꾸지 않았다. 벤더 자체를 교체한 비율은 11%에 그쳤다.

흥미로운 점은, 모델 가격이 연간 기준으로 거의 10배 하락했음에도 기업들은 여전히 성능을 최우선으로 고려한다는 사실이다. 예를 들어 클로드 4 소넷은 출시 한 달 만에 전체 앤트로픽 사용자 중 45%가 선택했으며, 기존 소넷 3.5의 점유율은 83%에서 16%로 급감했다. 이는 기업들이 비용 절감보다 성능 향상에 더 큰 가치를 두고 있음을 보여준다.
jihyun.lee@foundryco.com