OpenAI-NVIDIA 1,000억 달러 계약: 10기가와트 AI 인프라

젠슨 황과 샘 알트먼의 악수는 기업 외교 이상의 의미를 담고 있습니다. 두 회사는 방금 10기가와트의 AI 인프라를 구축하기로 약속했는데, 이는 9년 전 황이 직접 OpenAI 사무실에 제공한 단일 DGX 시스템보다 10억 배 더 많은 연산 능력을 제공할 수 있는 규모입니다.¹ NVIDIA는 OpenAI가 이러한 시스템을 배포하는 데 최대 1,000억 달러를 투자할 계획으로, 황이 "사상 최대의 AI 인프라 프로젝트"²라고 부르는 규모를 달성했습니다.

이번 파트너십은 중요한 시점에 이루어졌습니다. OpenAI는 매주 7억 명의 활성 사용자에게 서비스를 제공하며, 이들은 대부분의 국가 슈퍼컴퓨팅 센터를 능가하는 컴퓨팅 수요를 생성합니다.³ 한편, NVIDIA의 차세대 Vera Rubin 플랫폼은 단일 랙에서 8 엑사플롭의 AI 성능과 100TB의 빠른 메모리를 약속합니다. 이러한 사양은 공상 과학 소설처럼 들리지만, 2026년 말부터 생산 워크로드를 지원할 것입니다.⁴ OpenAI의 모델 혁신과 NVIDIA의 하드웨어 혁신이 융합되어 AI 경제에 대한 생각을 바꾸는 인프라 플레이가 탄생했습니다.

10년의 파트너십이 변곡점에 도달했습니다.

NVIDIA와 OpenAI의 협업은 실리콘밸리의 기원과도 같습니다. 2016년, 황은 엔비디아의 첫 번째 DGX 슈퍼컴퓨터를 OpenAI의 샌프란시스코 본사에 직접 전달했으며, 이 순간은 지금은 상징적인 사진으로 남아 있습니다. OpenAI의 사장인 그렉 브록맨은 그 순간을 회상합니다: "이 파트너십은 초기 서버보다 10억 배 더 강력한 컴퓨팅 성능을 제공합니다."⁵

양사는 여러 기술적 도약을 통해 함께 경계를 허물었습니다. NVIDIA의 하드웨어는 초기 언어 모델부터 폭발적인 성공을 거둔 ChatGPT에 이르기까지 OpenAI의 GPT 시리즈의 진화를 뒷받침했습니다. 각 세대마다 기하급수적으로 더 많은 컴퓨팅이 필요했기 때문에 NVIDIA는 칩 개발 주기를 가속화했고, OpenAI는 하드웨어 효율성을 극대화하기 위해 모델 아키텍처를 개선했습니다.

이 새로운 계약은 업계 관계자들이 오랫동안 의심해왔던 두 회사의 서로에 대한 필요성을 공식화합니다. OpenAI는 초지능 시스템을 훈련하기 위해 방대한 컴퓨팅 리소스를 필요로 하는 반면, NVIDIA는 하드웨어 역량을 보여주는 OpenAI의 모델 혁신으로부터 이점을 얻을 수 있습니다. 양사는 "OpenAI의 모델과 인프라에 대한 로드맵을 공동 최적화"할 것이며, 이는 단순한 구매자-공급자 역학 관계를 넘어선 심도 있는 기술 협력을 시사합니다.⁶

베라 루빈 플랫폼은 계산의 경계를 재정의합니다.

NVIDIA의 Vera Rubin NVL144 CPX 플랫폼은 AI 인프라 설계의 세대적 도약을 나타냅니다. 이 시스템은 단일 랙 구성에 144개의 루빈 CPX GPU, 144개의 루빈 GPU, 36개의 베라 CPU를 통합하여 NVIDIA GB300 NVL72 시스템보다 7.5배 더 뛰어난 AI 성능을 제공합니다.⁷ 이 수치는 노련한 인프라 엔지니어도 깜짝 놀라게 합니다. 초당 1.7페타바이트의 메모리 대역폭을 통해 성능 저하 없이 백만 개의 토큰 컨텍스트를 처리할 수 있습니다.

Rubin CPX 아키텍처는 언어 모델과 비디오 처리 워크로드의 주의 메커니즘에 최적화된 특수 회로를 도입했습니다. 각 Rubin CPX는 단일 다이에 128기가바이트의 GDDR7 메모리를 탑재하고 있으며, 플랫폼은 블랙웰의 20페타플롭보다 2.5배 향상된 50페타플롭의 FP4 성능을달성합니다.⁸ NVIDIA는 모델이 연구에서 생산으로 이동하면서 AI 경제를 지배하게 될 추론 워크로드를 위해 이러한 시스템을 특별히 설계했습니다.

Vera는 올림푸스 코어 아키텍처를 기반으로 한 NVIDIA의 첫 번째 커스텀 CPU 설계입니다. 88코어 Arm 기반 프로세서는 현재 블랙웰 시스템에서 사용되는 Grace CPU보다 2배 높은 성능을 제공합니다.⁹ NVIDIA MGX 시스템을 통한 Vera CPU와 Rubin GPU 간의 긴밀한 통합은 분산 컴퓨팅 아키텍처를 괴롭히는 기존의 병목 현상을 제거합니다.

인프라 경제학은 AI 비즈니스 모델을 혁신합니다.

파트너십의 이면에 있는 금융 공학은 AI 인프라의 경제성이 어떻게 발전해 왔는지 보여줍니다. 각 기가와트를 구축한 후 점진적으로 최대 1,000억 달러를 투자하겠다는 NVIDIA의 약속은 하드웨어 제공업체의 인센티브와 고객의 성공을 연계하는 새로운 자금 조달 모델을 만들어냈습니다.¹⁰ 이 계약을 통해 OpenAI는 대규모 초기 자본 지출 없이 인프라를 확장하고, NVIDIA는 하드웨어를 통한 가치 창출에 참여할 수 있게 되었습니다.

규모에 따라 Vera Rubin 플랫폼은 30배에서 50배의 투자 수익을 약속하며, 1억 달러의 자본 지출로 50억 달러의 수익을 창출할 수 있습니다.¹¹ 이러한 경제성은 기업이 AI 인프라 결정을 평가하는 방식을 근본적으로 변화시킵니다. 두 회사가 모두 강조하는 지표인 인텔리전스 단위당 비용은 시스템이 충분한 규모와 활용도를 달성하면 급격히 떨어집니다.

이 파트너십의 구조는 두 회사가 암호화폐 채굴의 호황과 불황 주기를 통해 교훈을 얻었음을 시사합니다. 투기적 수요에 하드웨어를 판매하는 대신, NVIDIA는 투자를 실제 배포 및 활용과 연계합니다. OpenAI는 사용자 증가 및 모델 개발 일정에 따라 예측 가능한 용량 확장을 확보할 수 있습니다.

지역적 영향은 데이터센터 지형을 재편합니다.

10기가와트 구축에는 전 세계 인프라 지도를 재편할 전례 없는 데이터센터 용량이 필요합니다. 참고로 10기가와트는 대략 1,000만 가구 또는 대도시 중심부의 전력 소비량과 맞먹습니다. 이 정도 규모의 전력, 냉각 용량, 네트워크 연결성을 갖춘 위치를 찾는 것은 계산 복잡성에 버금가는 엔지니어링 과제를 안고 있습니다.

인프라 구축은 특히 다음과 같은 지역 데이터 센터 시장에 기회를 창출합니다. 강력한 전력망과 냉각 이점을 갖춘 APAC 지역. 재생 에너지가 풍부하고 규제 환경이 우호적인 국가는 이러한 인프라 구축의 일부를 차지할 수 있는 위치에 있습니다. 2026년 말부터 시스템이 가동되는 이 파트너십의 타임라인은 데이터센터 운영자와 정부에 인프라를 준비할 수 있는 짧은 기간을 제공합니다.

이러한 규모에서는 전문적인 배포 전문성이 매우 중요합니다. 이론적 사양과 운영 성능의 차이는 냉각 효율, 전력 분배, 상호 연결 최적화로 귀결되는 경우가 많습니다. 다양한 지역에 걸쳐 대규모 GPU 클러스터를 배포한 경험이 있는 Introl과 같은 기업은 이러한 시스템이 약속된 성능을 제공하는지 여부를 결정하는 미묘한 차이를 잘 이해하고 있습니다.

경쟁은 치열해지지만 파트너십 모델이 지배적인 접근 방식으로 부상합니다.

OpenAI-NVIDIA 제휴는 모델 개발자와 하드웨어 제공업체 간의 긴밀한 파트너십을 향한 업계의 광범위한 변화를 의미합니다. 아마존 웹 서비스와의 협업과 구글의 내부 TPU 개발은 동일한 주제의 변형입니다. AI의 발전을 위해서는 소프트웨어와 하드웨어 혁신 간의 전례 없는 협력이 필요합니다.

Microsoft의 입장은 상황을 더욱 복잡하게 만듭니다. OpenAI의 최대 투자자이자 클라우드 파트너인 Microsoft는 Azure 인프라 투자와 OpenAI와 NVIDIA의 직접적인 관계 사이에서 균형을 유지해야 합니다. 양사는 상호 보완적인 관계라고 주장하지만, 컴퓨팅 수요가 폭발적으로 증가함에 따라 리소스 할당 결정은 이러한 주장을 시험하게 될 것입니다.

파트너십 모델의 장점은 다른 접근 방식을 검토할 때 더욱 분명해집니다. 맞춤형 실리콘을 구축하려면 수년간의 개발 기간과 수십억 달러의 투자가 필요하며, 그 결과는 불확실합니다. 클라우드 제공업체에만 의존하면 마진 스택이 발생하여 대규모 트레이닝을 경제적으로 어렵게 만듭니다. OpenAI와 NVIDIA의 직접적인 협업은 중개 비용을 없애는 동시에 혁신 주기를 가속화합니다.

타임라인에는 공격적이면서도 달성 가능한 배포 일정이 나와 있습니다.

첫 번째 기가와트급 시스템은 2026년 하반기에 초기화될 예정이며, 이는 NVIDIA Rubin CPX의 출시와 일치합니다.¹² 이 공격적인 일정은 칩 제조, 데이터센터 구축, 전력 인프라 배포 및 소프트웨어 최적화와 같은 여러 워크스트림에서 동시에 실행되어야 합니다. 각 요소는 10기가와트 비전을 지연시킬 수 있는 잠재적인 병목 현상을 일으킬 수 있습니다.

NVIDIA의 제조 파트너사(주로 TSMC)는 루빈 생산에 상당한 용량을 할당해야 합니다. 루빈 CPX에 필요한 고급 패키징 기술은 기존 GPU 제조 이상의 복잡성을 추가합니다. 공급망 다각화는 배포 일정에 차질을 빚을 수 있는 단일 장애 지점을 피하기 위해 매우 중요합니다.

2026~2030년의 구축 기간은 몇 가지 기술 전환과 맞물려 있습니다. 전력 인프라 현대화, 특히 재생 에너지의 통합은 데이터센터의 수요를 충족하기 위해 가속화됩니다. 광 상호 연결 기술은 증가하는 대역폭 요구 사항을 충족하도록 발전했습니다. 직접 액체 냉각에서 침수 시스템에 이르는 냉각 혁신은 실험이 아닌 표준이 되었습니다.

엔지니어링 과제에는 스택 전반의 혁신이 필요합니다.

10기가와트의 AI 인프라를 구축하면 현재 기술의 한계를 뛰어넘는 엔지니어링 과제가 드러납니다. 이 정도 규모의 전력을 공급하려면 유틸리티 회사와의 협력과 전용 발전 용량이 필요합니다. 메가 와트의 전력을 소비하는 단일 Vera Rubin 랙은 기존의 공랭식 냉각으로는 효율적으로 방출할 수 없는 열을 발생시킵니다.

네트워크 아키텍처는 수천 개의 GPU에서 모델 병렬 처리를 지원하도록 진화해야 합니다. 베라 루빈 랙 내 초당 1.7페타바이트의 메모리 대역폭은 외부 네트워킹이 분산 트레이닝의 주요 병목 현상이 된다는 것을 의미합니다. 광학 인터커넥트 기술 및 스위치 실리콘에 대한 NVIDIA의 투자는 이러한 제약을 해결하지만 신중한 시스템 설계가 필요합니다.

소프트웨어 최적화도 마찬가지로 중요합니다. OpenAI의 모델은 주의 메커니즘을 위해 Rubin CPX의 특수 회로를 효율적으로 활용해야 합니다. 로드맵을 공동 최적화하려는 두 회사의 노력은 컴파일러 기술, 커널 최적화, 모델 아키텍처 진화에 대한 긴밀한 협업을 시사합니다. 소프트웨어 최적화를 통한 성능 향상은 종종 이러한 규모의 하드웨어 개선을 능가합니다.

시장에 미치는 영향은 직접적인 참여자를 넘어서는 것입니다.

파트너십의 파급 효과는 기술 생태계 전반으로 확장됩니다. 냉각 기술 공급업체는 액체 냉각 솔루션에 대한 전례 없는 수요를 확인합니다. 전력 인프라 기업은 그리드 현대화 프로젝트를 가속화합니다. 광학 부품 제조업체는 상호 연결 요구 사항을 충족하기 위해 생산을 확장합니다.

두 회사가 엔지니어링 팀을 확장하면서 인재 전쟁은 더욱 치열해집니다. GPU 클러스터 최적화를 이해하는 인프라 엔지니어는 프리미엄 보상을 요구합니다. 분산 교육 경험이 있는 소프트웨어 엔지니어는 매우 귀중한 존재가 됩니다. 이 파트너십은 여러 분야와 지역에 걸쳐 수천 개의 고임금 일자리를 창출합니다.

소규모 AI 기업은 NVIDIA 하드웨어를 마크업하는 클라우드 제공업체와 파트너 관계를 맺거나 모델 야망을 제한하는 컴퓨팅 제약을 수용하는 극명한 선택에 직면해 있습니다. AI 인프라의 경제성은 점점 더 규모를 선호하기 때문에 업계 전반에서 자연스럽게 통합에 대한 압력이 커지고 있습니다.

지속적인 혁신 리듬을 암시하는 미래 로드맵

현재 계약은 Vera Rubin 배포에 초점을 맞추고 있지만, 양사는 2030년 이후에도 지속적인 협력을 약속하고 있습니다. NVIDIA의 연간 아키텍처 케이던스(블랙웰, 루빈 및 이름 미상의 미래 플랫폼)는 지속적인 성능 향상을 시사합니다. 인공 일반 인공 지능을 향한 OpenAI의 발전에는 역량이 도약할 때마다 기하급수적으로 증가하는 컴퓨팅 리소스가 필요합니다.

공동 최적화 약속은 두 회사가 독자적으로 달성할 수 없는 혁신을 만들어낼 수 있는 공동 기술 개발을 의미합니다. 특정 모델 아키텍처를 위한 맞춤형 실리콘, 초밀도 배포를 위한 새로운 냉각 방식 또는 획기적인 상호 연결 기술이 이 협업에서 나올 수 있습니다.

향후 다른 참여자들도 이러한 방식으로 협업할 수 있습니다. 칩 제조업체, 냉각 전문가, 전력 인프라 제공업체가 에코시스템에 참여하여 AI 워크로드에 최적화된 통합 스택을 만들 수 있습니다. 수직적 통합의 이점은 개별 구성 요소에서 유사한 기능을 조립하려는 경쟁업체에게는 극복할 수 없는 것이 됩니다.

결론

OpenAI-NVIDIA 파트너십은 AI 인프라를 지원 기술에서 전략적 차별화 요소로 전환합니다. 1,000억 달러의 투자와 10기가와트 구축 목표는 컴퓨팅 야망에 대한 새로운 기준을 제시합니다. 이러한 시스템이 2026년부터 온라인에 출시되면 오늘날 연구 논문과 공상 과학 소설에만 존재하던 AI 기능을 구현할 수 있게 됩니다.

이 협업 모델(긴밀한 기술 통합, 경제적 인센티브 조정, 위험 분담)은 혁신적인 기술이 어떻게 규모에 도달하는지에 대한 템플릿을 제공합니다. 전력 공급, 냉각 효율성, 소프트웨어 최적화 등의 과제가 남아 있지만, 파트너십의 구조는 이러한 문제를 우회하기보다는 해결을 장려합니다.

AI 인프라 투자를 계획하는 조직에게 분명한 메시지는 용량을 점진적으로 추가하는 시대는 끝났다는 것입니다. 경쟁력 있는 AI 배포를 위해서는 메가 와트가 아닌 기가 와트 단위로 생각해야 합니다. 이러한 규모의 역학을 이해하는 전문 인프라 파트너는 AI의 다음 단계에서 가치를 창출하는 데 필수적입니다. OpenAI와 NVIDIA가 꿈꾸는 컴퓨팅의 미래는 대부분의 예상보다 빠르게 도래할 것입니다. 유일한 문제는 누가 이를 활용할 준비가 되어 있느냐입니다.

참조

1. NVIDIA. "NVIDIA, OpenAI, '역사상 최대 규모의 AI 인프라 구축' 발표." NVIDIA 블로그. September 22, 2025. https://blogs.nvidia.com/blog/openai-nvidia/.

2. NVIDIA. "NVIDIA, OpenAI, '역사상 최대 규모의 AI 인프라 구축' 발표." NVIDIA 블로그. September 22, 2025. https://blogs.nvidia.com/blog/openai-nvidia/.

3. NVIDIA. "NVIDIA, OpenAI, '역사상 최대 규모의 AI 인프라 구축' 발표." NVIDIA 블로그. September 22, 2025. https://blogs.nvidia.com/blog/openai-nvidia/.

4. AI 매거진. "OpenAI와 엔비디아의 미화 1,000억 달러 규모의 AI 인프라 계약 내부." AI Magazine. 2025. https://aimagazine.com/news/behind-openai-and-nvidias-landmark-10gw-ai-data-centre-deal.

5. NVIDIA. "NVIDIA, OpenAI, '역사상 최대 규모의 AI 인프라 구축' 발표." NVIDIA 블로그. September 22, 2025. https://blogs.nvidia.com/blog/openai-nvidia/.

6. AI 매거진. "OpenAI와 엔비디아의 미화 1,000억 달러 규모의 AI 인프라 계약 내부." AI Magazine. 2025. https://aimagazine.com/news/behind-openai-and-nvidias-landmark-10gw-ai-data-centre-deal.

7. AI 매거진. "OpenAI와 엔비디아의 미화 1,000억 달러 규모의 AI 인프라 계약 내부." AI Magazine. 2025. https://aimagazine.com/news/behind-openai-and-nvidias-landmark-10gw-ai-data-centre-deal.

8. 세미 분석. "NVIDIA GTC 2025 - 추론을 위한 빌드, Vera Rubin, Kyber, CPO, 다이내모 추론, 젠슨 수학, 파인만." 3월 19일, 2025. https://semianalysis.com/2025/03/19/nvidia-gtc-2025-built-for-reasoning-vera-rubin-kyber-cpo-dynamo-inference-jensen-math-feynman/.

9. Wccftech. "차세대 베라 CPU를 탑재한 엔비디아 루빈 및 루빈 울트라가 내년에 출시됩니다: 최대 1TB HBM4 메모리, 4레클 크기의 GPU, 100PF FP4 및 88 CPU 코어." 2025년 3월 18일. https://wccftech.com/nvidia-rubin-rubin-ultra-next-gen-vera-cpus-next-year-1-tb-hbm4-memory-4-reticle-sized-gpus-100pf-fp4-88-cpu-cores/.

10. NVIDIA. "NVIDIA, OpenAI, '역사상 최대 규모의 AI 인프라 구축' 발표." NVIDIA 블로그. September 22, 2025. https://blogs.nvidia.com/blog/openai-nvidia/.

11. AI 매거진. "OpenAI와 엔비디아의 미화 1,000억 달러 규모의 AI 인프라 계약 내부." AI Magazine. 2025. https://aimagazine.com/news/behind-openai-and-nvidias-landmark-10gw-ai-data-centre-deal.

12. AI 매거진. "OpenAI와 엔비디아의 미화 1,000억 달러 규모의 AI 인프라 계약 내부." AI Magazine. 2025. https://aimagazine.com/news/behind-openai-and-nvidias-landmark-10gw-ai-data-centre-deal.