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[IT뉴스]오픈AI도 AI칩 직접 만들어 쓴다… 엔비디아 독주 견제·추론 비용 절감 총력

온카뱅크관리자

2026-06-26 06:07:29

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 오픈AI, 브로드컴과 공동 개발한 ‘할라페뇨’ 공개 불붙은 빅테크 ‘AI 칩 자립’ 경쟁 삼성전자·SK하이닉스에 호재될까 
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 <img alt="샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)와 혹 탄 브로드컴 CEO가 AI 칩 '할라페뇨' 시제품 웨이퍼를 들어보이고 있다./오픈AI 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/26/chosunbiz/20260626060218551yyus.jpg" data-org-width="1185" dmcf-mid="yFmp6nDgNV" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/26/chosunbiz/20260626060218551yyus.jpg" width="658">
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 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)와 혹 탄 브로드컴 CEO가 AI 칩 '할라페뇨' 시제품 웨이퍼를 들어보이고 있다./오픈AI 제공
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 오픈AI가 브로드컴과 공동 개발한 인공지능(AI) 반도체를 선보이면서 미국 빅테크 기업들의 자체 AI 칩 개발 경쟁이 치열해질 것이란 전망이 나온다. 기업들은 반도체 수급난이 지속되는 가운데 급증하는 AI 수요에 대응하고, AI 가속기 시장을 사실상 독점하고 있는 엔비디아의 의존도를 낮추기 위해 앞다퉈 직접 설계한 AI 칩의 상용화에 속도를 내고 있다.
 AI 에이전트 확산으로 막대한 비용이 드는 추론이 AI 연산의 60% 이상을 차지하는 수준까지 높아지자, 특정 연산이나 자사 워크로드(연산 작업)에 최적화된 맞춤형 AI 칩을 도입해 AI 모델의 운영 비용을 낮추고, 장기적으로 외부 기업에 AI 칩을 판매해 차세대 매출원으로 키우는 청사진을 제시하고 있다.
 ◇ “GPU보다 50% 저렴“… 추론 특화 AI칩 공개한 오픈AI
 챗GPT 개발사 오픈AI는 25일 브로드컴과 함께 만든 ‘할라페뇨’를 선보였다. 추론에 특화된 할라페뇨는 챗GPT와 오픈AI의 코딩 에이전트 코덱스의 연산 수요를 보다 효율적으로 처리할 수 있도록 설계됐다. 특히 AI 모델이 이용자의 질문에 답변을 내놓는 과정인 추론(inference) 속도를 높이고 비용을 절감하는 데 초점을 맞췄다. 최근 AI 연산 수요의 약 60%가 추론에 사용되고 있어, 관련 비용을 낮추는 게 AI 기업의 핵심 과제로 부상했다.
 혹 탄 브로드컴 최고경영자(CEO)는 외신 인터뷰에서 “할라페뇨는 일반적인 그래픽처리장치(GPU) 대비 약 50% 비용 절감 효과를 보여주고 있고, 엔비디아의 블랙웰 칩이나 구글의 텐서처리장치(TPU)에 맞먹는 성능을 갖췄다”고 말했다. 양사는 아직 해당 칩의 성능을 측정 중이지만, 초기 시험 결과에서 할라페뇨의 단위 전력(W)당 성능이 최첨단 반도체보다 우수한 것으로 나타났다.
 업계에서는 오픈AI가 AI 모델의 대규모 사전 학습에는 엔비디아의 GPU를 활용하더라도, 할라페뇨를 이용해 추론에 들어가는 막대한 비용을 줄일 수 있을 것으로 예상하고 있다.
 오픈AI는 “할라페뇨는 기존 AI 칩을 개조하거나 개선한 범용 가속기가 아니라, 그간 챗GPT·코덱스 등을 운영한 경험을 기반으로 대규모언어모델(LLM) 추론을 위해 처음부터 새롭게 설계했다”고 했다. 설계 착수부터 파운드리(반도체 위탁생산) 공장에 넘기는 ‘테이프아웃’ 단계까지 걸린 시간은 9개월로, 가장 빠른 주문형 반도체(ASIC) 개발 주기라고 양사는 강조했다.
 보통 주문형 반도체를 처음부터 설계하는 데 1년 반에서 2년이 걸린다는 점을 감안하면 이례적인 속도인데, 오픈AI는 설계와 최적화 과정에 AI 모델을 활용해 개발 주기를 단축할 수 있었다고 설명했다.
 오픈AI와 브로드컴은 올해 말부터 할라페뇨를 실제 데이터센터 등에 시범 적용할 방침이며, 내년부터 본격 양산에 돌입할 계획이다. 차기 버전의 AI 칩은 2028년에 선보이고, 이후 매년 새로운 칩을 출시할 예정이다. 오픈AI는 자체 AI 칩 개발에 대해 “최첨단 AI 모델과 제품을 뒷받침하는 인프라 전반을 직접 설계해 ‘AI 풀스택’ 경쟁력을 강화하는 전략의 출발점”이라고 했다.
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 <img alt="(왼쪽부터) 구글의 AI 학습용 칩 'TPU 8t'와 추론용 칩 'TPU 8i'./구글 클라우드" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/26/chosunbiz/20260626060219950qebq.jpg" data-org-width="5000" dmcf-mid="WmWVLDvmA2" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/26/chosunbiz/20260626060219950qebq.jpg" width="658">
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 (왼쪽부터) 구글의 AI 학습용 칩 'TPU 8t'와 추론용 칩 'TPU 8i'./구글 클라우드
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 ◇ 추론 비용 낮춰라… 빅테크 AI 칩 개발 속도
 오픈AI가 할라페뇨를 공개하면서 경쟁사인 앤트로픽도 조만간 자체 AI 칩 개발에 돌입할 것이란 관측이 나온다. 앞서 로이터통신은 올 들어 앤트로픽의 연산 수요가 감당하기 어려운 수준으로 늘면서 회사 경영진이 자체 AI 칩 개발을 검토 중이라고 보도했다. 양사는 하반기 기업공개(IPO)를 앞두고 있어, 자체 AI 칩 개발에 따른 AI 풀스택 경쟁력 확보 여부가 자금조달과 기업가치에도 영향을 미칠 것으로 분석된다.
 올해 AI 인프라에 천문학적인 자금을 투입하고 있는 구글, 아마존, 마이크로소프트(MS), 메타 등도 이미 한발 앞서 자체 AI 칩을 선보였다. 구글은 2015년 자체 개발한 텐서처리장치(TPU)를 자사 핵심 서비스와 클라우드에 활용해왔지만, 최근에는 앤트로픽, 메타 등 외부 기업에도 TPU를 공급하는 계약을 체결했다.
 아마존도 자체 개발한 학습용 AI 칩 ‘트레이니엄’과 추론용 칩 ‘인퍼런시아’를 아마존웹서비스(AWS)를 거치지 않고 외부 기업에 판매하는 방안을 추진 중이다. 엔비디아 의존도를 낮추려는 기업들의 수요를 파고들겠다는 전략이다. 아마존은 2020년 ‘트레이니엄’을 출시한 이후 AWS를 통해 오픈AI, 앤트로픽, 우버 등에 공급했다. 이 칩으로 창출된 매출 약정은 올해 4월 기준 2250억달러(약 342조원)를 넘어선 것으로 알려졌다.
 MS도 추론에 특화된 자체 AI 칩 ‘마이아 200’을 주요 데이터센터에 배치했고, 앤트로픽에 공급하는 방안을 논의 중이다. 메타는 자체 제작 AI 칩인 ‘메타 훈련·추론 가속기(MTIA)’ 4종을 지난 3월 공개했다.
 메타는 엔비디아 GPU 등 외부 칩과 자체 칩을 용도에 맞게 사용하는 AI 칩 다변화 전략에 대해 “범용 칩은 가장 까다로운 작업인 AI 학습에 맞춰 설계됐기 때문에 추론 작업에 활용하면 비용 효율성이 떨어진다”며 MTIA를 추론에 활용할 것이라고 설명했다.
 기업들이 특정 연산 작업에 최적화된 맞춤형 AI 칩 개발을 확대하면서 삼성전자, SK하이닉스, 마이크론 등 메모리 반도체 기업들의 수혜도 지속될 것이란 기대감도 커지고 있다.
 탄 CEO는 “프런티어 AI 모델(최첨단 모델)을 개발하는 소수의 기업 모두 결국에는 각사에 최적화된 맞춤형 AI 가속기와 네트워크 기술을 만들게 될 것”이라고 내다봤다.
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