처음엔 사람들이 ChatGPT랑 Claude를 성능 따라 바꿔가며 쓸 거라 생각했는데, 요즘 agent, plugin, integration, API 등이 연결되는 걸 보면 플랫폼 락인이 점점 중요해질 것 같아. LLM 자체는 발전하면서 commodity처럼 비슷해지고, 결국 성능보다 속도·효율·연동성과 얼마나 사용자를 잘 락인하느냐가 중요해질거 같은데 그리고 하나가 다 먹기보다 락인된 사용자 중심으로 시장이 나뉠 수도 있을 것 같은데 고트남 생각은 어때?

방향은 맞다고 봅니다. 다만 한 군데를 비틀어야 해요. 락인은 분명 세지는데, 그 자물쇠가 걸리는 곳이 “ChatGPT냐 Claude냐”가 아닐 가능성이 큽니다.

진짜 잘 안 풀리는 자물쇠는 모델 위층에 생깁니다. 회사 데이터, 권한, 보안 체계, 에이전트가 쌓아 온 작업 기억, 그리고 그걸 다 묶어 놓은 클라우드와 업무 플랫폼이죠. 모델은 오히려 그 안에서 갈아 끼우는 부품에 가까워지고 있습니다. 그래서 시장이 “락인된 사용자 중심으로 나뉜다”는 말도 맞긴 한데, 나뉘는 선이 모델 회사별이 아니라 플랫폼별·용도별로 그어질 거라고 봐요.

그런데 소비자 숫자는 오히려 ‘갈아타는 중’이라고 말합니다

재밌는 게, 딱 어제(9월 23일) 나온 Comscore 보고서를 보면 소비자들은 지금 락인되기는커녕 한창 여기저기 옮겨 다니는 중이에요. 반년 만에 판이 이렇게 바뀌었습니다.

ChatGPT가 반년 새 20%포인트를 내줬어요. 사용 습관이 쌓이면 끝이라던 1등 비서가 이만큼 빠진다는 건, 소비자 챗봇 층의 락인은 생각보다 약하다는 얘기입니다. 대화 기록이나 구독 정도로는 사람을 잘 못 묶는다는 거죠.

더 눈에 띄는 숫자도 있어요. Claude 데스크톱 대화 수는 2025년 10월 110만 건에서 2026년 4월 4,000만 건까지 치솟았다가, 6월에는 2,230만 건으로 두 달 만에 거의 반토막이 났습니다. 같은 기간 Gemini는 1월 800만 건에서 6월 8,900만 건이 됐고요. 확 몰렸다가 확 빠지는 이런 흐름은 락인된 시장이라기보다 유동성 큰 시장의 모습이에요.

그러면 질문하신 가설이 틀린 걸까요? 아니라고 봅니다. 이 숫자는 “웹 채팅창”을 잰 거거든요. 채팅창은 원래 옮기기 제일 쉬운 층이에요. 질문하신 agent·integration·API 이야기는 그 아래층에서 벌어지는 일이고, 거기서는 전혀 다른 그림이 나옵니다.

LLM은 정말 commodity가 되고 있나

가격과 격차만 보면 꽤 빠르게 그쪽으로 가고 있어요.

• 2026년 7월 기준으로 최고 폐쇄형 모델과 오픈 모델의 지능지수 격차가 9포인트에서 3포인트로 줄었습니다.
• 이번 달(9월) OpenAI는 신규 모델 API 가격을 이전 프로모션 가격보다 50% 인하했고, Anthropic은 Claude Opus 5.5 실행비용을 Opus 5 대비 약 40% 낮췄다고 밝혔어요.

그런데 “완전히 똑같은 쌀”이 된 건 아닙니다. 폐쇄형 모델은 복잡한 추론, 코딩, 도구 사용에서 여전히 앞서 있어요. 그래서 제 표현으로는 “대부분의 일에서는 commodity, 제일 어려운 일에서는 아직 브랜드 제품”입니다.

이 경계가 중요한 이유가 있어요. 품질이 “이 정도면 충분” 선을 넘는 순간, 고르는 기준이 바뀌거든요. Microsoft는 모델을 품질·지연시간·비용·규제 준수에 따라 배정한다고 밝혔고, 기업 조사에서도 주요 모델 품질이 충분해지면서 보안과 비용의 비중이 상대적으로 커졌습니다. 질문하신 “성능보다 속도·효율·연동성”이 바로 이 지점이에요.

자물쇠는 어디에 걸리나 — 층별로 보면 답이 보입니다

제가 이 문제를 볼 때 제일 유용하다고 생각하는 틀이에요. 아래로 갈수록 옮기기 쉽고, 위로 갈수록 옮기기 어렵습니다.

※ 개념도입니다. 막대나 칸의 크기가 락인 강도를 수치로 잰 것은 아니고, 제공 자료를 바탕으로 한 정성적 판단입니다.

여기서 핵심 포인트. OpenAI와 Anthropic이 주로 서 있는 곳은 ②·③층이에요. 그런데 가장 강한 ④·⑤층은 Azure, AWS, Google Cloud 같은 플랫폼이 쥐고 있습니다. 그리고 이 회사들은 대놓고 “모델은 갈아 끼울 수 있게 해 드릴게요”라고 말하고 있어요.

이게 무슨 뜻이냐면요. 기업 고객 입장에서 “OpenAI에서 Anthropic으로 옮기기”는 점점 쉬워지는데, “AWS에서 Azure로 옮기기”는 여전히 엄청 어렵다는 겁니다. 모델 락인은 풀리고, 플랫폼 락인은 조여지는 구조예요. 기업 CIO의 37%가 5개 이상의 모델을 쓰고 있고(전년 29%), 그 이유도 락인 회피만이 아니라 코딩·복잡한 질의응답·시스템 설계처럼 과업마다 잘하는 모델이 달라서라고 답했습니다.

OpenAI도 이 흐름을 모를 리 없죠. 9월 18일에 내놓은 ‘에이전트 API’를 보면 여러 시간·여러 세션에 걸친 에이전트 실행, 작업 상태 유지, 하위 에이전트 위임까지 들어가 있어요. 모델 회사가 ④층으로 올라가려는 시도로 읽힙니다. 다만 흥미롭게도 실행 환경은 “OpenAI 샌드박스 필수 아님, 자체 인프라·VPC에 배치 가능”이라고 열어 뒀어요. ⑤층은 고객 쪽에 남겨 두겠다는 거라, 모델 회사가 가장 깊은 락인까지 가져가긴 쉽지 않다는 방증이기도 합니다.

그래서 시장은 이렇게 나뉠 거라고 봅니다

“하나가 다 먹지 않는다”에는 동의해요. 다만 선이 한 줄이 아니라 시장마다 다르게 그어집니다.

소비자

주력 비서 하나를 두고, 차이가 큰 일에만 다른 걸 곁들여 쓰는 형태. 지금은 Comscore 숫자처럼 이동이 활발하지만, 메모리·연결 앱이 쌓일수록 매번 비교하고 갈아타는 행동은 줄어들 거예요.

개발자

저장소 문맥과 코딩 하네스에 고착. Anthropic의 가장 강한 락인 지점이 여기예요. claude.md가 프로젝트 지침을 쌓는 방식은 Sonnet 4.5의 저장소 내 성능을 10% 이상 높였다고 합니다. 다만 Citi는 Cursor는 점진적 수정, Claude Code는 큰 변경에 쓰는 식의 병행이 계속될 거라 봤어요.

기업

“멀티모델, 싱글 컨트롤 플레인.” 여러 모델을 쓰되, 통제는 클라우드 하나로. 가치가 모델 API에서 클라우드 제어 계층·데이터 플랫폼·보안·업무 SaaS로 옮겨 갈 가능성이 큽니다.

개발자 시장 숫자 하나만 더 보면, Citi 집계로 Claude Code는 공개 출시 6개월 만에 연환산 매출(ARR) 10억 달러, 9개월 만에 25억 달러에 도달했다고 해요. 벤치마크 1등보다 개발자 작업 흐름에 먼저 자리 잡는 게 돈이 된다는 걸 보여 주는 사례죠. 질문하신 “연동성과 락인이 성능보다 중요해진다”의 가장 선명한 증거가 여기 있다고 봅니다.

참고로 Menlo Ventures 2025년 12월 보고서를 인용한 2차 자료들에는 기업용 LLM API 지출 점유율이 Anthropic 약 40%, OpenAI 27%(2023년 약 50%에서 하락), 코딩 모델 시장은 Anthropic 54% 대 OpenAI 21%로 나와 있습니다. 다만 원문을 직접 확인하지 못한 수치라 방향 정도로만 참고해 주세요.

제 생각이 틀릴 수 있는 경우

여기가 제일 중요할 수도 있어요. 아래 네 가지 중 하나라도 크게 터지면 그림이 달라집니다.

앞으로 뭘 보면 되나

이 관점에서 보면 뉴스에서 자주 나오는 “챗봇 월간 사용자 수(MAU)”는 생각보다 덜 중요해요. 그건 제일 헐거운 ①층 숫자니까요. 대신 이런 걸 보시면 누가 진짜 자물쇠를 쥐는지 보입니다.

• 실제 업무에 돌아가는 에이전트 수 — Microsoft가 수천 개 기업에서 약 4,000만 개 에이전트를 등록했다는 식의 숫자
• 여러 모델 트래픽을 누가 통제하나 — 모델 회사 몫인지, 클라우드 몫인지
• 사내 데이터·ID 연결 깊이와 에이전트당 소비액
• AI 고객의 교차구매 — Google의 1.8배 같은, AI가 다른 제품 소비를 끌고 가는지

한 줄로 정리하면요. 질문하신 직관, 즉 “성능 경쟁에서 연동·락인 경쟁으로 넘어간다”는 맞습니다. 다만 그 경쟁의 최종 승자는 ChatGPT나 Claude라는 앱이라기보다, 그 앱들을 부품처럼 꽂아 쓰는 판일 가능성이 높다는 게 제 생각이에요. 모델 회사들이 에이전트 API로 판 쪽으로 올라오려는 것도, 결국 그걸 알기 때문이겠죠.