OpenAI, 3,500억 달러 투자로 반도체 산업의 구태 재편에 나선다
브로드컴과의 맞춤형 칩 협약, 단순 연산력에서 인프라 제어로의 전환을 예고하며 AI 경제 미래 경쟁 구도를 재편하다
샌프란시스코 — OpenAI가 브로드컴과 제휴하여 10기가와트 규모의 맞춤형 AI 가속기를 설계하고 배치하는 기술 역사상 가장 야심찬 하드웨어 이니셔티브 중 하나를 시작했습니다. 3,500억 달러에서 5,000억 달러 규모로 평가되는 이 다년간의 노력은 단순한 칩 설계를 넘어섭니다. 이는 AI 생태계 내에서 주도권과 이익이 어디에 자리 잡을지를 재정의하는 것을 목표로 합니다.
순수한 처리 속도만을 쫓기보다는, 이번 협력은 전력 접근성, 냉각 효율, 네트워크 아키텍처와 같은 근본적인 기반을 목표로 합니다. 한때 간과되었던 이 요소들이 이제 대규모 AI 분야의 경쟁력을 좌우하고 있습니다.
2026년 말부터 2029년까지 OpenAI는 자사 모델에 맞춤화된 가속기를 개발할 것이며, 브로드컴은 제조를 담당하고 완전한 랙 시스템을 구축할 것입니다. 특히, 전체 플랫폼은 고성능 컴퓨팅(HPC) 분야에서 오랫동안 선호되어 온 엔비디아의 인피니밴드 대신 브로드컴의 이더넷 네트워킹을 기반으로 운영될 예정입니다.
브로드컴은 이미 102.4테라비트 이더넷 스위치인 Tomahawk 6 "Davisson" 출시를 통해 이러한 미래의 청사진을 제시했습니다. 이 스위치는 대규모로 공동 패키징된 광학 기술을 탑재한 최초의 제품입니다. 광학 부품을 칩 기판에 직접 통합함으로써, 이 설계는 대규모 AI 훈련 클러스터에서 가장 큰 문제점인 전력 소비와 네트워크 불안정성을 크게 줄입니다. 데이터 센터들이 에너지 낭비나 링크 오류 없이 수천 개의 GPU를 연결하기 위해 고군분투하는 상황에서, 이 돌파구는 AI 네트워크가 구축되고 유지되는 방식에 중대한 변화를 예고합니다.
전력이 제약으로 부상할 때
이번 투자의 규모는 전례가 없습니다. 10기가와트의 컴퓨팅 용량은 칩 수준에서 연간 약 88테라와트시에 해당합니다. 냉각 및 시설 운영 비용을 고려하면 총량은 연간 105테라와트시에 육박하며, 이는 스위스 국가 전체 전력 사용량의 약 두 배에 달하는 수치입니다.
한 반도체 분석가는 "이것은 단순한 칩 거래가 아니라 인프라 선점 경쟁"이라며, "예측 가능한 전력을 확보하는 것이 진정한 해자(경제적 진입 장벽)가 되고 있다"고 말했습니다.
전력 접근성은 AI 배포에 있어 가장 큰 병목 현상으로 부상했습니다. 기가와트 규모의 데이터 센터는 여전히 드물고, 허가 절차는 느리며, 지역 사회의 반대도 증가하고 있습니다. OpenAI가 오라클과 함께 진행 중인 주요 에너지 중심 프로젝트에 대한 보도는 전력 제어가 데이터를 제어하는 것만큼 중요해지고 있음을 시사하는 광범위한 변화를 나타냅니다.
예상치 못한 네트워킹 반란
OpenAI의 이더넷 전환은 엔비디아의 AI 네트워킹 장악력을 뒤흔들 수 있습니다. 인피니밴드는 낮은 지연 시간 덕분에 고급 모델 훈련에 필수적인 것으로 오랫동안 여겨져 왔습니다. 그러나 대부분의 AI 워크로드가 발생하는 추론 단계에서는 마이크로초 단위의 지연 시간 단축보다 총 처리량과 운영 유연성이 더 중요하게 작용합니다.
최근 102.4테라비트/초(Tbps) 처리량과 공동 패키징 옵틱을 갖춰 출시된 브로드컴의 Tomahawk 6 이더넷 스위치는 시기적절하게 등장했습니다. 울트라 이더넷 컨소시엄의 새로운 표준은 이전에는 독점 기술을 통해서만 가능했던 성능에 대한 벤더 중립적인 경로를 제공합니다.
한 전직 클라우드 인프라 임원은 "표준화된 네트워킹은 기업이 독점 가격에 대한 협상력을 얻는 방법"이라고 언급했습니다. OpenAI가 이더넷이 실제 AI 수요에 맞춰 확장될 수 있음을 증명한다면, 네트워킹 환경은 빠르게 변화할 수 있습니다.
반도체 이면에 담긴 전략
이번 파트너십 구조는 OpenAI의 전략을 드러냅니다. 즉, 칩을 내부에서 설계하고, 제조는 외주를 주며, 지적 재산권은 보유하는 것입니다. 이는 구글의 텐서(Tensor)와 아마존의 그래비톤(Graviton) 접근 방식과 유사하지만, AI 추론에 맞춰져 있습니다.
업계 관계자들은 이 가속기들이 최고 부동소수점 성능보다는 메모리 대역폭과 희소 연산 효율성을 강조할 것으로 예상합니다. 매일 수십억 개의 토큰이 처리되는 시대에 훈련 속도보다 토큰당 비용이 더 중요해집니다.
이는 엔비디아에 도전장을 던지는 것입니다. 엔비디아는 통합된 하드웨어, 소프트웨어 및 네트워킹을 제공함으로써 번성합니다. 만약 추론 경제성이 훈련 하드웨어에서 분리된다면, 시장은 전문화된 시스템에 유리하게 분열될 수 있습니다.
파급 효과
엔비디아의 단기적인 전망은 여전히 강하지만, 압박이 가중되고 있습니다. 분석가들은 인피니밴드 채택을 보호하기 위한 가격 조정이나 번들링 전략을 예상하고 있습니다.
AMD는 전략적 기로에 서 있습니다. MI 가속기 및 ROCm 스택은 개방형 대안으로 자리매김하지만, 맞춤형 실리콘은 가용 시장을 축소시킵니다. 만약 이더넷이 인기를 얻는다면, AMD는 틈새 시장 사용 사례보다는 개방형 네트워킹에 집중한다면 이득을 볼 수 있습니다.
한편, 브로드컴은 유리한 위치에 있는 것으로 보입니다. 이더넷 및 맞춤형 가속기에 대한 장기적인 투자가 이제 하이퍼스케일 트렌드와 일치합니다. 마진이 낮은 시스템 통합 작업도 네트워크 기술과 결합되면 더욱 가치 있게 됩니다.
메가와트를 좇아서
이번 투자 스토리는 반도체를 넘어섭니다. 클라우드 제공업체들은 이제 GPU 재고뿐만 아니라 전력 접근성으로 경쟁합니다. 오라클의 3,000억 달러 규모의 '스타게이트(Stargate)' 이니셔티브는 에너지 중심의 부지 선정을 핵심으로 하며, 진정한 희소 자원이 칩이 아니라 전기임을 강조합니다.
데이터 센터 허브에 있는 유틸리티 회사들은 막대한 부하 증가에 직면해 있습니다. 연료 전지, 모듈형 원자로, 열 재활용 시스템과 같은 비계량기(Behind-the-meter) 솔루션이 시범 사업에서 최우선 과제로 전환되고 있습니다. 데이터 센터는 정치적, 지역 사회의 동의가 필요한 중공업과 유사하게 변모하기 시작했습니다.
기대치와 일정 조율
투자자들은 OpenAI의 2026년 목표에 신중하게 접근해야 합니다. 1세대 맞춤형 실리콘은 패키징, 소프트웨어 준비 상태 또는 열 문제로 인해 종종 지연을 겪습니다. 약간의 지연은 정상적인 것이지 우려할 일은 아닙니다.
10,000개 이상의 노드 규모에서 이더넷이 복잡한 생산 환경에서 인피니밴드 성능에 필적할 수 있음을 증명해야 합니다. 실험실 벤치마크는 실제 사용을 거의 반영하지 않습니다.
전력 조달도 유사한 위험을 안고 있습니다. 기가와트 규모의 용량을 확보하는 것은 규제 장애물, 전송 제약 및 지역 사회와의 협상을 수반합니다. 전력을 공급받는 인프라를 구축하는 것은 일반적으로 그 위에서 작동할 칩을 설계하는 것보다 시간이 더 오래 걸립니다.
시장 참여자를 위한 투자 고려 사항
몇 가지 테마가 부상합니다. 브로드컴은 네트워킹 및 통합 역량으로부터 이득을 얻을 수 있지만, 마진 추세는 계속 주시해야 합니다. 엔비디아의 훈련 부문 지배력은 방어적인 해자로 남아 있지만, 이더넷 인프라로의 다각화는 헤지 역할을 할 수 있습니다.
가장 간과되는 기회는 에너지 인프라일 수 있습니다. 데이터 센터 용량을 갖춘 유틸리티 회사, 기저 전력을 가진 재생 에너지 개발업체, 신속한 배포를 전문으로 하는 건설 회사가 가장 큰 이득을 얻을 수 있습니다. 전력, 냉각, 토지 등 물리적 제약이 AI 성장의 결정적인 제약 요인이 되고 있습니다.
항상 그렇듯이, 투자 결정은 위험과 목표에 대한 신중한 평가를 요구합니다. 시장 상황은 변화할 수 있으며, 독자들은 각자의 상황에 맞는 전문가의 지도를 받아야 합니다.
OpenAI-브로드컴 동맹은 AI의 산업화 단계를 예고합니다. 이는 성공이 정교한 알고리즘보다는 전력, 열 부하 및 효율적인 인프라를 전례 없는 규모로 관리하는 데 달려있는 단계입니다. 물류를 마스터하는 자들이 다음 10년간 산업을 정의하게 될 수도 있습니다.