화요일에 내 받은 편지함으로 루머가 도착했습니다. 젠슨 황과 샘 알트만이 거의 말을 하지 않는다는 것이었습니다. 그들의 지배력을 굳히기로 되어있던 거대 계약이 무너지고 있었습니다. 기술 업계의 거물들이 서로를 등지기 시작하면 무슨 일이 일어날까요?
한때 AI 세계의 총아였고 뗄 수 없는 관계처럼 보였던 OpenAI와 Nvidia가 이제 어느 정도 마찰을 겪고 있는 것으로 보입니다.
이러한 긴장의 중심에는 2025년 9월에 처음 발표된 Nvidia의 OpenAI에 대한 1,000억 달러 규모의 투자가 있습니다. 이 계획에는 Nvidia가 OpenAI를 위해 10기가와트 규모의 AI 데이터 센터를 건설하고 각 기가와트 완공에 맞춰 10단계에 걸쳐 회사에 1,000억 달러(920억 유로)를 투자하는 내용이 포함되었습니다. OpenAI는 이 막대한 자금을 활용하여 Nvidia의 첨단 칩을 임대할 계획이었습니다.
당시 이 발표는 AI 부문 내의 순환 거래, 즉 닷컴 버블을 연상시키는 잠재적으로 취약한 금융 상호 의존성 네트워크에 대한 우려를 불러일으켰습니다. 우려는 한 요소가 실패하거나 수요가 부족하면 전체 구조가 붕괴될 수 있다는 것이었습니다.
초기 발표에서는 첫 번째 기가와트의 컴퓨팅 성능이 2026년 하반기까지 온라인에 제공될 것이며 자세한 내용은 추후에 공개될 것이라고 밝혔습니다. 그러나 11월 Nvidia SEC 제출 서류에는 OpenAI 투자가 단순히 “투자 기회가 있는 의향서”로 기술되어 있습니다.
시간이 흘러 월스트리트저널은 Nvidia CEO 젠슨 황이 OpenAI의 인지된 사업적 규율 부족에 대해 개인적으로 비판을 표명하면서 논의가 크게 진전되지 않았다고 보도했습니다. 황은 이후 1,000억 달러(920억 유로) 규모의 합의가 구속력이 없고 확정되지 않았다고 강조한 것으로 알려졌습니다.
이 보고서 이후 황은 OpenAI를 칭찬하고 Nvidia가 예상되는 IPO 전에 다음 자금 조달 라운드에 “반드시 참여할 것”이라고 말하며 기자들을 안심시키려 했습니다. 그는 계획된 투자가 잠재적으로 Nvidia의 가장 큰 투자가 될 것이라고 설명했지만 1,000억 달러(920억 유로)에 이르지는 않을 것이라고 밝혔습니다.
또 다른 익명의 출처에서 나온 보고서로 인해 투자자들의 불안감이 지속되었습니다. Reuters에 따르면 OpenAI는 특정 ChatGPT 요청에 대한 Nvidia 칩의 추론 속도에 만족하지 못하고 있는 것으로 알려졌습니다. 회사는 추론 요구 사항의 약 10%를 처리하기 위해 Cerebras 및 Groq와 같은 대체 칩 공급업체를 모색하고 있었습니다.
이 보고서는 또한 OpenAI가 AI 코딩 어시스턴트 Codex의 일부 약점을 Nvidia의 하드웨어 탓으로 돌렸다고 주장했습니다.
이에 대응하여 OpenAI 임원들은 Nvidia를 공개적으로 칭찬했습니다. CEO 샘 알트만은 Nvidia가 “세계 최고의 AI 칩을 생산한다”고 트윗했고, 인프라 담당 임원 Sachin Katti는 Nvidia가 OpenAI의 “교육 및 추론 모두를 위한 가장 중요한 파트너”라고 확인했습니다.
막대한 메모리 요구 사항이 있는 추론은 Nvidia의 주요 초점이 된 것으로 보입니다. AI 모델이 성숙함에 따라 추론의 중요성은 교육의 중요성을 능가합니다. 에이전트 AI의 부상은 또한 추론 중에 AI 시스템에서 관리하는 데이터 볼륨을 증가시켜 메모리 용량의 중요성을 더욱 강조합니다.
이러한 우려를 해결하기 위해 Nvidia는 OpenAI가 고려한 것으로 알려진 AI 칩 스타트업 Groq를 인수하여 Nvidia의 가장 큰 인수를 기록했습니다. Nvidia는 추론 및 메모리 대역폭 개선을 강조하는 새로운 Rubin 플랫폼을 도입했습니다.
체스판이 기울어지다: Google이 등장
작년에 저는 기술 컨퍼런스에 참석했는데 Google의 경쟁력이 높아지기 시작했다는 속삭임이 돌기 시작했습니다. 특히 Google의 이러한 경쟁 심화는 Nvidia와 OpenAI 모두에게 중요한 관심사인 것으로 보입니다.
Google은 작년 말 OpenAI 및 Nvidia와의 경쟁을 강화했습니다.
Google의 텐서 처리 장치(TPU)는 추론을 위해 설계된 맞춤형 AI 칩이며, 일부 경우에는 Nvidia의 GPU보다 우수한 것으로 간주됩니다. 이러한 TPU는 Google의 AI 모델을 지원하고 OpenAI 경쟁업체인 Anthropic 및 잠재적으로 Meta에서 활용됩니다.
월스트리트저널 보고서는 또한 황이 Google과 Anthropic이 OpenAI의 시장 리더십에 제기하는 위협에 대해 우려하고 있음을 시사했습니다. 황은 OpenAI가 주요 고객인 점을 감안할 때 OpenAI의 실적 저하가 Nvidia 판매에 부정적인 영향을 미칠 수 있다고 우려하는 것으로 알려졌습니다.
OpenAI는 Google의 Gemini 3가 ChatGPT보다 성능이 우수하다고 간주된 후 12월에 “코드 레드”를 선언한 것으로 알려졌습니다. OpenAI는 또한 Anthropic의 Claude Code를 능가하기 위해 Codex를 적극적으로 확장하고 있습니다.
추론이 AI 훈련보다 더 중요해지는 이유는 무엇입니까?
AI 훈련을 시험을 위해 벼락치기하는 것으로 생각하고 추론을 실제 세계에서 그 지식을 적용하는 것으로 생각하십시오. AI 모델이 성숙함에 따라 모델이 학습한 내용을 *적용*하는 능력이 진정한 테스트가 됩니다. 훈련된 모델을 사용하여 예측 또는 결정을 내리는 프로세스인 추론은 AI가 실제로 세계와 상호 작용하는 곳입니다. 추론의 중요성이 커지는 것은 실시간으로 대응하는 AI 애플리케이션에 대한 수요가 증가하기 때문입니다.
젠슨 황은 OpenAI의 비즈니스 접근 방식에 대해 어떤 구체적인 우려를 가지고 있습니까?
업계 연락처로부터 들었는데 황의 주요 관심사는 OpenAI의 재정적 규율 부족으로 보는 것에 있다고 합니다. 마치 불안정한 토대 위에 고층 건물을 짓는 것과 같습니다. 그는 막대한 자본 지출과 복잡하고 상호 연결된 거래에 대한 과도한 의존을 포함하여 비즈니스 모델의 장기적인 지속 가능성을 우려하고 있습니다.
Google과의 경쟁은 Nvidia와 OpenAI의 관계에 어떤 영향을 미칠 수 있습니까?
Nvidia와 OpenAI를 댄스 파트너라고 상상해 보십시오. 갑자기 다른 커플이 그들의 루틴에 끼어드는 것을 발견합니다. Google이 강력한 경쟁자로 등장하면서 새로운 역동성이 도입됩니다. Nvidia의 경우 OpenAI가 Google의 TPU와 같은 대체 하드웨어 솔루션을 탐색하기 시작하여 Nvidia 칩에 대한 의존도를 줄일 수 있음을 의미합니다. OpenAI의 경우 Google의 AI 모델 발전이 시장 지배력을 위협하여 잠재적으로 수익과 Nvidia 인프라에 투자할 수 있는 능력에 영향을 미칩니다.
이러한 투자자 우려가 현실화되고 거래가 계획대로 진행되지 않으면 그 결과는 OpenAI와 Nvidia를 훨씬 넘어설 것입니다. 두 회사는 Nvidia 약정을 왜소하게 만드는 3,000억 달러(2,760억 유로) 규모의 OpenAI-Oracle 클라우드 계약을 포함하여 복잡한 AI 거래 네트워크의 중심에 있습니다. 이러한 거래는 미국 경제를 크게 활성화했으며 하나의 실패는 전체 구조를 불안정하게 만들 수 있습니다.
전체 상황은 모두가 허풍을 치는 하이 스테이크 포커 게임처럼 느껴집니다. 이것은 일시적인 대치일 뿐입니까, 아니면 AI 붐의 기초에 더 깊은 균열의 신호입니까?
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