오픈AI, 엔비디아에 도전장 - 직접 AI 칩을 만든다
오픈AI가 **브로드컴(Broadcom)**과 손잡고 자체 AI 칩 개발 프로젝트에 착수했습니다.
이번 행보는 단순한 협력 이상으로, 인공지능 산업의 **“탈 엔비디아 시대”**를 향한 신호탄으로 해석됩니다.
엔비디아 GPU가 시장의 80% 이상을 점유하는 상황에서, 오픈AI의 칩 자립 시도는 기술·경제 양면에서 큰 의미를 지닙니다.
특히 이 프로젝트는 내부적으로 **‘스타게이트(Stargate)’**라 불리는 차세대 AI 슈퍼컴퓨팅 인프라와 긴밀히 연결되어 있습니다.
즉, 오픈AI는 단순히 소프트웨어 기업을 넘어 AI 생태계의 수직 통합 모델을 지향하기 시작한 것입니다.
생활·업무 변화 요약
생활:
AI 서비스가 늘어날수록 GPU 공급 부족과 가격 상승은 소비자에게도 영향을 줍니다.
오픈AI가 자체 칩을 확보하면, API 가격 안정과 서비스 응답 속도 향상으로 이어질 수 있습니다.
이는 개인 사용자가 ChatGPT나 DALL·E 같은 서비스를 더 빠르고 저렴하게 이용할 가능성을 높입니다.
업무:
기업 입장에서는 ‘AI 인프라 독립’이 핵심 전략이 됩니다.
클라우드 비용의 절반 이상이 GPU 사용료인 만큼, 칩 자립은 곧 운영비 절감과 직결됩니다.
특히 대형 모델을 직접 훈련하거나 파인튜닝하는 기업에게는, 엔비디아 의존도 완화가 장기 경쟁력으로 작용할 수 있습니다.
쉽게 알아보는 IT 용어
AI 전용 칩(AI Accelerator)
AI 연산에 특화된 반도체로, CPU보다 훨씬 높은 병렬 연산 능력을 제공합니다.
대표적으로 GPU(그래픽처리장치), TPU(텐서처리장치), ASIC(특정용도집적회로) 등이 있습니다.
비유하자면, 일반 CPU가 “만능 드라이버”라면 AI 전용 칩은 “AI 모델만을 위한 초정밀 공구”와 같습니다.
ASIC (Application-Specific Integrated Circuit)
특정 연산에만 최적화된 칩으로, 범용성은 떨어지지만 효율성과 에너지 절감 효과가 큽니다.
구글의 TPU나 테슬라의 Dojo D1처럼, AI 훈련을 위해 설계된 ASIC은 ‘맞춤형 엔진’ 역할을 합니다.
핵심 포인트
1. 오픈AI-브로드컴 협력의 배경
오픈AI는 현재 대부분의 모델 훈련을 엔비디아 GPU에 의존하고 있습니다.
그러나 GPU 공급이 제한되고 가격이 급등하면서, AI 개발 속도가 하드웨어에 의해 제약받는 현상이 나타났습니다.
이에 오픈AI는 브로드컴과의 협력을 통해 자체 설계한 **AI 가속기(Accelerator)**를 제작,
중장기적으로는 엔비디아 의존도를 대폭 줄이려는 전략을 취하고 있습니다.
브로드컴은 이미 구글 TPU, 애플 실리콘 일부 구성요소 등 고성능 칩 제조 경험이 풍부해,
오픈AI가 원하는 대규모 커스텀 칩 양산에 적합한 파트너로 평가받고 있습니다.
2. 기존 AI 칩 제조사들과의 비교
| 제조사 | 대표 제품 | 강점 | 약점 |
| 엔비디아(NVIDIA) | H100, B200 | 생태계·CUDA 지원, 소프트웨어 최적화 | 비싼 가격, 공급 부족 |
| AMD | MI300 시리즈 | 오픈 표준 ROCm, 경쟁력 있는 전력 효율 | 생태계 미흡 |
| 구글(Google) | TPUv5e | 자체 클라우드 최적화, ASIC 설계 노하우 | 외부 판매 제한 |
| 테슬라(Tesla) | Dojo D1 | 전력 대비 성능 우수, 자율주행용 강화 | 범용성 부족 |
| 브로드컴(OpenAI 협력) | (개발 중) | 맞춤형 AI 설계 가능, 대규모 생산 라인 | 초기 투자·리스크 존재 |
이 표에서 보듯, 오픈AI는 자체 최적화 + 대량생산 가능성을 동시에 확보하려는 전략을 취하고 있습니다.
특히 모델 구조를 직접 설계하는 오픈AI 입장에서는, 칩 설계까지 통제할 수 있다면 성능·효율·비용의 삼박자를 모두 잡을 수 있습니다.
3. 엔비디아와의 관계 변화
단기적으로는 오픈AI가 여전히 엔비디아 GPU를 활용할 수밖에 없습니다.
GPT-5 및 후속 모델의 훈련에는 수십만 개의 H100 칩이 필요하기 때문입니다.
그러나 자체 칩이 완성되는 2026~2027년 이후에는, 일부 트레이닝 파이프라인을 **‘스타게이트 인프라’**로 전환할 가능성이 큽니다.
즉, 엔비디아는 여전히 핵심 파트너이지만, “독점 공급자”에서 “전략적 협력사”로 위상이 전환될 수 있습니다.
이 변화는 AI 산업 전반의 가격 구조 재편을 유발할 것으로 예상됩니다.
4. 글로벌 반도체 지형에 미치는 파급력
오픈AI의 행보는 단순한 기업 결정이 아니라, AI 칩 시장의 권력 이동을 의미합니다.
현재 AI 반도체 시장의 80%를 점유하는 엔비디아는, 오픈AI의 탈피 움직임으로 인해 가격·공급 전략의 수정이 불가피합니다.
동시에 삼성전자, TSMC, 인텔 파운드리에도 기회가 열릴 수 있습니다.
AI 칩 생산을 수탁하려는 기업 간 경쟁이 격화될 전망입니다.
5. 향후 전망 - 스타게이트 프로젝트와의 연결
‘스타게이트(Stargate)’는 오픈AI가 마이크로소프트와 공동 추진 중인 차세대 AI 슈퍼컴퓨터 프로젝트입니다.
이 시스템은 수십만 개의 커스텀 칩으로 구성되어, GPT-6 이후 모델의 훈련 기반이 될 것으로 알려졌습니다.
즉, 이번 브로드컴 협력은 단순한 칩 개발이 아니라, 초대형 모델 시대를 대비한 인프라 구축의 출발점이라 할 수 있습니다.
Mini Q&A
Q1. 오픈AI가 직접 칩을 만드는 이유는?
A. 엔비디아 의존에서 벗어나 비용 절감과 성능 최적화를 동시에 이루기 위함입니다.
Q2. 브로드컴은 어떤 역할을 하나요?
A. 칩 설계 지원 및 대량 생산 파트너로서, 구글·애플 칩 경험을 살려 오픈AI의 요구를 구현합니다.
Q3. 엔비디아와의 관계는 끊기는 건가요?
A. 아닙니다. 단기적으로는 병행 사용하며, 장기적으로 일부 영역에서만 대체될 가능성이 있습니다.
Q4. 소비자에게 직접 영향이 있나요?
A. 서비스 이용 속도, 안정성, 가격 측면에서 긍정적 변화가 기대됩니다.
“AI 시대의 경쟁력은 모델이 아니라 칩과 인프라를 누가 통제하느냐에 달려 있습니다.”
결론
오픈AI의 AI 칩 자립 선언은 AI 생태계의 수직 통합 시대를 예고합니다.
브로드컴과의 협력을 통해, 오픈AI는 소프트웨어 중심 기업에서 하드웨어-인프라-모델 삼박자 기업으로 진화하고 있습니다.
이는 단순히 엔비디아에 대한 도전이 아니라, AI 산업의 구조 자체를 재편하려는 움직임으로 볼 수 있습니다.
앞으로의 몇 년은 “누가 가장 효율적인 AI 칩을 먼저 완성하느냐”가 기술 패권의 핵심이 될 것입니다.
3분 정리
- 오픈AI, 브로드컴과 협력해 자체 AI 칩 개발 착수
- 목표: 엔비디아 의존 탈피, 장기적 비용 절감 및 성능 최적화
- 경쟁사: 엔비디아·AMD·구글·테슬라와 다른 커스텀 ASIC 접근
- 스타게이트 프로젝트와 연결된 AI 인프라 독립 전략
- 향후 2~3년 내, AI 반도체 시장의 지각변동 가능성 높음
출처
• The Verge — OpenAI partners with Broadcom to produce its own AI chips (확인일 2025-10-14)
• Financial Times, Reuters 등 업계 보도 종합