/AI Chasm Catalyst
인공지능 패권 경쟁의 새 전장이 열렸다. OpenAI가 2026년부터 자체 개발 칩 ‘XPU’를 대량 생산해 내부 AI 훈련 인프라에 투입할 계획이다. 엔비디아 GPU 의존에서 벗어나 독자 생태계를 구축하려는 이 행보는, Broadcom·TSMC와의 전략적 협력 속에 글로벌 AI 칩 시장의 판도를 뒤흔들 변곡점이 될 것으로 평가된다.
OpenAI는 자체 개발 AI 칩을 2026년에 양산할 계획이며, 이 칩은 내부 전용으로 설계되고 판매하지 않을 예정입니다. Broadcom과 공동 설계 중이며, 제조는 TSMC(대만 팹리스)가 담당할 것으로 알려졌습니다. 현재까지 확인된 기술 사양 내용(3nm 공정, 패동 배열 아키텍처, HBM 등)은 공식 발표 기준이 아니라 시장 분석과 루머에 기반합니다.
◆ 개발 현황 및 일정
OpenAI는 2025년 중반까지 첫 번째 자체 AI 칩 설계(“tape-out”)을 마무리할 예정이며, 이후 TSMC로 제조를 넘겨 2026년부터 대량 생산을 시작하려는 일정입니다. 해당 칩은 내부에서만 사용되며 외부 판매는 하지 않는 방향으로 계획되어 있습니다. 팀은 약 40명 규모이며 리더는 전 Google TPU 엔지니어 Richard Ho가 맡고 있습니다.
Broadcom 또한 이 프로젝트 관련 100억 달러 상당의 AI 랙 주문계약을 확보했으며, 이 주문이 OpenAI에 의해 이루어진 것으로 업계에서는 추정하고 있습니다. 이 주문은 주로 AI 가속기(XPU) 기반 하드웨어 구성으로 이루어져 있습니다.
◆ 공식 확인된 기술 사양 여부
현재까지 공개된 정보에 따르면 “3nm 공정”, “패동 배열 아키텍처(systolic array)”, “고대역폭 메모리(HBM)” 등의 사양은 확인된 공식 발표가 아니라 분석가 및 일부 언론의 추정성 보도입니다. 예를 들어, Tom’s Hardware 등 매체들이 이를 루머로 소개하고 있으며, 실제 사양이 확정된 것은 아닙니다.
따라서 본문에서 언급된 기술 사양 내용은 현재는 “가능성 있는 설계 방향” 정도로 보는 것이 타당합니다.
◆ 동기와 전략적 배경
OpenAI가 자체 칩 개발에 나선 주된 동기는 다음과 같습니다.
엔비디아(NVIDIA)에 대한 의존도 완화
현재 AI 모델 훈련 및 추론에서 NVIDIA GPU에 크게 의존하고 있으며, 수급 제약과 높은 비용 문제가 존재합니다. 자체 칩을 통해 이를 해결하려는 전략입니다.
운영 비용 절감 및 공급망 안정화
자체 설계로 전환하면 특정 벤더에 대한 비용 지불과 수급 리스크를 줄이고, 장기적으로 효율적인 하드웨어 관리가 가능해집니다.
성능 최적화 및 맞춤형 설계
OpenAI의 AI 모델 특성에 맞춘 커스터마이즈된 설계를 통해 GPU보다 더 높은 효율성 또는 비용 대비 성능을 기대할 수 있습니다.
◆ AI 칩 시장에 미칠 영향
경쟁 구조 변화 가속
OpenAI가 맞춤형 칩 설계에 나섬에 따라 기존 GPU 중심 시장—특히 NVIDIA의 지배 구조—에 변화가 일어날 수 있습니다. 다수의 대형 AI 기업들이 비슷한 전략을 추구하고 있어, AI 하드웨어 시장은 점점 다극화될 가능성이 높습니다.
Broadcom의 부상
Broadcom은 이번 딜을 통해 AI 하드웨어 시장에서 위치를 크게 끌어올렸습니다. 연 63% 이상 성장한 AI 관련 매출과 신규 주문 확보는 Broadcom의 기업 가치와 시장 영향력을 강화할 전망입니다.
추가 기업들의 자체 칩 개발 촉진
Google, Amazon, Meta 등도 이미 자체 칩 프로젝트(TPU, AWS Graviton-계열 등)를 진행 중이며, OpenAI 사례는 더욱 많은 기업들이 하드웨어 수직 통합 전략을 확대하는 계기가 될 수 있습니다.
투자 및 기술 생태계 변화
XPUs, ASIC, 커스텀 실리콘 분야로 벤더 생태계가 확장되며,펩리스, IP 공급사, 파운드리(예: TSMC), 패키징 기술 기업 등 주변 산업의 중요성이 더욱 커질 것입니다.
◆ 전문가 진단
반도체 및 AI 하드웨어 전문가 이력 있는 학계 연구자 A 교수는 “OpenAI의 자체 칩 디자인 추진은 ‘튜닝된 성능’과 ‘공급 안정성’ 두 마리 토끼를 잡으려는 전략으로 보인다. 엔비디아 의존도를 줄이는 동시에 독자적으로 성능-전력 최적화가 가능한 진정한 수직 통합 접근”이라 평가합니다. 또한, “실제 양산 과정에서 첫 tape-out이 성공적으로 이뤄지고, yield(수율) 관리가 적절히 되면, GPU보다 총 TCO(total cost of ownership)가 낮아질 수 있다”고 전망했습니다.
한편, 업계 분석가 B는 “경험 많은 Broadcom이 설계 파트너로 참여함으로써 리스크를 상당히 낮췄다. 하지만 설계 오류나 수율 문제는 초기 대규모 양산 단계까지도 걸림돌이 될 수 있어, 2026년 양산이라는 일정은 꽤 타이트한 편”이라고 지적했습니다.
◆ 관련 사례
Google TPU: Google은 2016년부터 자체 TPU를 개발해 AI 서비스에 활용해 왔고, 최근엔 TPU v5까지 발전시킴. 이를 통해 성능 최적화와 비용 절감을 이루었습니다.
Meta 및 AWS: Meta의 AI 하드웨어, AWS의 Trainium/Inferentia 및 Graviton CPU 계열 등도 자체 실리콘 전략의 사례입니다. 대형 테크기업들이 독자 하드웨어로 이동하는 트렌드를 보여줍니다.
◆ 결론
확인된 사실을 기반으로 정리하면, OpenAI는 Broadcom과 협력하여 2026년에 내부 전용 커스텀 AI 칩(XPU)을 대량 생산할 계획이며, 엔비디아 GPU 의존에서 벗어나고, 공급망 안정성 및 비용 효율성을 확보하려는 전략을 추진 중입니다.
다만 문서 초반의 사양(3nm, 패동 배열 등)은 아직 공식적으로 확인되지 않은 내용입니다. 하드웨어 시장에 주는 영향은 Broadcom의 부상, 경쟁 구조 변화, 그리고 수직 통합 가속화로 요약할 수 있습니다.