OpenAI, 첫 자체 AI 칩 개발 착수…브로드컴·TSMC와 맞손

수조 달러를 투자해 자체 반도체 생산 공장 네트워크를 짓겠다던 샘 올트먼의 원대한 계획이 결국 현실적인 방향으로 수정되었습니다.

로이터 등 주요 외신에 따르면, OpenAI는 브로드컴(Broadcom) 및 TSMC와 손잡고 첫 자체 AI 칩 개발에 착수했습니다. 막대한 비용과 시간이 소요되는 파운드리(반도체 위탁생산) 직접 설립 계획은 보류하고, 설계에만 집중하는 방식을 택했습니다.

브로드컴·TSMC와 손잡고 2026년 추론 칩 양산 목표

OpenAI가 준비 중인 첫 자체 칩은 모델을 훈련하는 용도가 아니라, 이미 훈련된 모델이 사용자의 질문에 답을 내놓는 '추론(Inference)' 작업에 특화된 칩입니다.

ChatGPT 사용량이 폭증하면서 인프라 비용 부담은 한계에 다다랐습니다. OpenAI는 올해 37억 달러 매출에 약 50억 달러의 순손실을 기록할 것으로 예상됩니다. 매일 실시간으로 쏟아지는 요청을 처리하기에는 값비싼 범용 GPU보다 전력 효율과 연산 속도를 맞춤형으로 최적화한 전용 칩이 필수적입니다.

이를 위해 OpenAI는 구글에서 TPU를 개발했던 핵심 엔지니어들을 영입했습니다. 여기에 구글 TPU 협력 경험이 풍부한 브로드컴이 칩 설계와 데이터 전송 최적화를 돕고, 생산은 TSMC가 맡아 2026년 양산을 목표로 하고 있습니다.

AMD 칩 도입하며 공급망 다변화, 하지만 엔비디아 눈치도

자체 칩이 나오기 전까지의 공백을 메우기 위해 OpenAI는 마이크로소프트 애저(Azure)를 통해 AMD의 최신 AI 가속기인 MI300X도 시스템에 도입하기 시작했습니다.

이 소식이 전해진 직후 브로드컴 주가는 4.5%, AMD 주가는 3.7% 상승했습니다.

그렇다고 엔비디아와의 관계를 끊는 것은 아닙니다. 엔비디아는 여전히 AI 칩 시장의 80% 이상을 장악하고 있으며, OpenAI는 차세대 프론티어 모델 훈련을 위해 엔비디아의 차세대 블랙웰(Blackwell) 칩 공급을 반드시 확보해야 합니다. 엔비디아를 자극하지 않는 선에서 조심스럽게 의존도를 낮추는 줄타기를 하는 셈입니다.

왜 중요한가

공장 건설이라는 비현실적인 구상을 접고 자체 추론 칩 설계로 돌아선 것은 OpenAI가 내린 가장 영리하고 불가피한 선택으로 보입니다.

일반 사용자와 개발자 입장에서는 2026년 전용 칩이 배치되기 시작하면 API 비용 인하와 응답 속도 개선이라는 직접적인 혜택을 기대해 볼 수 있습니다. 현재의 GPU 임대 비용 구조로는 저렴한 대규모 AI 서비스를 장기적으로 지속하기 어렵기 때문입니다.

업계 전체로 보면 구글의 TPU, 아마존의 트레니움, 메타의 MTIA에 이어 생성형 AI 생태계의 중심인 OpenAI마저 자체 칩 대열에 합류했다는 점이 결정적입니다. 모델 훈련 시장에서는 여전히 엔비디아의 독점이 굳건하겠지만, 실제 서비스 운영 비중이 훨씬 큰 추론 시장에서는 빅테크들의 독자 노선과 엔비디아 견제가 본격적인 궤도에 올랐습니다.