마이크로소프트-OpenAI의 진짜 거래: 칩 설계보다 전력선이 더 중요해졌다
마이크로소프트가 OpenAI의 하드웨어 두뇌를 도입하려는 베팅은 AI 경제학의 냉혹한 진실을 보여준다. 이제 병목 현상은 누가 가장 똑똑한 칩을 만드느냐가 아니라, 누가 그 칩에 전력을 공급할 수 있느냐에 달려있다.
사티아 나델라 마이크로소프트 최고경영자(CEO)는 드와르케시 파텔 팟캐스트 최신 에피소드에서 마이크로소프트가 2032년까지 연장된 IP(지적재산권)에 따라 OpenAI의 맞춤형 칩 및 데이터센터 설계를 "산업화"할 것이라고 밝혔다. 이는 하이퍼스케일러들이 AI 인프라 스택을 소유하기 위해 경쟁하는 방식의 근본적인 변화를 의미한다. 그러나 이 헤드라인 뒤에는 중요한 내용이 숨겨져 있었다. 나델라 CEO는 마이크로소프트가 GPU에 충분히 빠르게 전력을 공급할 수 없어 "재고로 쌓여있는" GPU를 보유하고 있다고 인정했다. 새로운 AI 경쟁 시대에는 테이프아웃(반도체 생산 준비 완료) 일정보다 송전권과 변전소 허가가 더 중요해졌다.
수십억 달러 자본 지출을 명확히 하는 계약
지난 10월 28일 최종 확정된 개정된 파트너십은 AGI(범용인공지능) 선언에 대한 OpenAI의 일방적인 권한을 독립적인 전문가 패널이 AGI 도래 여부를 검증하는 방식으로 대체한다. 마이크로소프트의 OpenAI 모델 및 제품에 대한 IP 권리는 이제 2032년까지 연장되며, 여기에는 안전 장치가 적용되는 AGI 이후 시스템도 포함된다. 기밀 연구 방법에 대한 접근은 2030년 또는 AGI 검증 중 먼저 도래하는 시점까지 지속된다. 수익 공유는 해당 패널이 최종 판단을 내릴 때까지 유지된다.
이 구조는 자본 배분이라는 수수께끼를 해결한다. 이제 수 기가와트 규모의 캠퍼스를 건설하는 투자자와 공급업체는 경고 없이 도래할 수 있는 이분법적인 'AGI 선언' 대신, 정해진 기간에 맞춰 지출을 보증할 수 있게 되었다. 이번 회계연도에 AI 인프라에 800억 달러 이상을 투자할 마이크로소프트의 경우, 계약의 확실성은 활용도가 전력 공급 일정보다 뒤처지더라도 하드웨어 조달을 선제적으로 진행하는 것을 정당화한다.
물리학이 조달을 압도할 때
나델라 CEO가 유휴 GPU에 대해 솔직하게 인정한 것은 전환점을 의미한다. 지난 2년간 AI 구축 서사는 누가 가장 많은 H100과 GB200을 확보할 수 있는지, 누가 TSMC 생산 능력을 확보했는지 등 칩 공급에 집중되었다. 이러한 희소성은 이제 메가와트 전력과 건설 속도라는 다른 제약으로 변모하고 있다.
나델라 CEO는 "AI 데이터센터의 전력 가용성과 구축 속도"가 이제 핵심 제약 요소가 되었다며, 전력 조달을 소프트웨어 엔지니어링과 함께 최고 경영진의 핵심 역량으로 격상시켰다. 마이크로소프트는 수 기가와트 규모의 전력 구매 계약(원자력, 첨단 천연가스, 장기 저장 등)을 체결하고 송전망 연결을 확보하기 위해 박차를 가하고 있다. 안정적인 전력 공급과 완공된 건물이 없으면, 아무리 정교한 가속기라도 수익을 전혀 내지 못한다.
이러한 물리학 우선 관점은 마이크로소프트가 단순히 칩 IP 라이선스를 얻는 것이 아니라, OpenAI의 시스템 수준 설계를 흡수하는 이유를 설명한다. OpenAI와 브로드컴의 협력은 2026년 하반기 배치를 시작으로 10기가와트 규모의 맞춤형 AI 인프라를 목표로 한다. 이러한 규모는 랙 밀도, 광학 네트워킹 및 열 관리 분야의 혁신을 요구하며, 마이크로소프트는 이제 이러한 노하우를 IP 우산 아래에서 애저(Azure) 전반에 걸쳐 도입, 확장 및 배포할 수 있다. 그 가치는 실리콘 아키텍처 자체뿐만 아니라 열역학적 및 전력 공급 제약의 한계에서 운영하기 위한 전체적인 청사진에 있다.
투자 논지: 전력 한계 내에서의 수직 통합
마이크로소프트의 전략은 구글의 10년간에 걸친 TPU(텐서 처리 장치) 개발 여정이나 AWS의 트레이니움(Trainium) 구축처럼 0부터 시작하지 않고도 수직 통합에 이르는 시간을 단축시키는 빠른 대안이다. OpenAI의 시스템 IP를 먼저 산업화함으로써 마이크로소프트는 세 가지 측면에서 옵션 가치를 얻는다. 즉, 훈련 경제성을 개선하기 위한 부분적인 엔비디아 대체, 공급업체 협상에서의 영향력, 그리고 모델 아키텍처와 물리적 인프라 간의 긴밀한 결합이다.
재정적 메커니즘은 간단하다. 마이크로소프트가 2027 회계연도까지 AI 훈련 작업량의 1020%를 자체 개발 반도체로 대체한다면, 가격 대비 성능 향상과 공급 안정성에 힘입어 엔비디아 솔루션만 사용하는 경우 대비 통합 총마진이 150300bp(베이시스 포인트) 확장될 수 있다. 애저는 2032년까지 OpenAI의 최첨단 모델에 대한 스테이트리스 API 독점권을 유지하여, OpenAI가 인프라 공급업체를 다변화하더라도 고마진의 PaaS(서비스형 플랫폼) 수익을 확보한다.
하지만 실행 리스크는 상당하다. 마이크로소프트는 OpenAI의 설계를 통합하고 효율적으로 활용해야 하며, 최첨단 모델과 함께 최적화된 Maia 및 Cobalt 세대 제품을 출시하고, 가장 중요하게는 전력 문제를 해결해야 한다. 자본 지출은 컴퓨팅에서 전력망 측면 투자로 이동하고 있다. 즉, 토지 매입, 변전소, 송전망 업그레이드, 자체 발전 등이다. 이러한 자산은 회계 수명이 더 길어서 단기 감가상각을 완화하고, 현금 지출이 급증하더라도 보고된 영업이익률을 개선할 가능성이 있다.
이제 결정적인 역량은 전력 회사 수준의 프로젝트 개발이다. 안정적이고 저탄소 기가와트 전력과 송전망 연결을 가장 빠르게 확보하는 기업이 AI 공급 곡선을 결정한다. 마이크로소프트의 재무 상태는 자본을 제공하지만, 실행은 허가, 지역 정치, 그리고 분기 단위가 아닌 연 단위로 측정되는 엔지니어링 일정에 달려있다.
클라우드-모델-칩 번들링에 대한 규제 당국의 감시가 강화되고 있다. AGI 이후 IP 권리 연장과 애저 API 독점권은 상호 운용성 개선책을 강제할 수 있는 반독점 문제를 야기할 수 있다. 한편, 신뢰할 수 있는 자체 개발 대안이 성숙함에 따라 엔비디아의 가격 결정력은 마진 압박에 직면하고 있다. 이 시점은 OpenAI에서 파생된 시스템이 2026년 말까지 생산에 투입될 수 있는지에 달려있다.
새로운 계산법은 가혹하다. 훌륭한 전력 인프라가 없는 훌륭한 칩은 좌초 자산이 된다. 마이크로소프트는 이 두 가지를 모두 마스터할 수 있다고 베팅하고 있다.
투자 조언 아님