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[IT뉴스]오픈AI 하드웨어 총괄 “AI 에이전트, 인간 1일당 3.1일치 작업…제품 전략은 인간 몫"

온카뱅크관리자

2026-09-30 17:37:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 연산블록 10% 줄이고 커널 287배 고속화 
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 [디지털데일리 구아현기자] 오픈AI 연구조직에서 인공지능(AI) 에이전트가 인간 연구원 1명이 하루 일하는 동안 평균 3.1일치에 해당하는 작업을 수행하는 수준까지 활용 범위를 넓힌 것으로 나타났다. 단순한 업무 보조를 넘어 반도체 설계와 소프트웨어 최적화 등 엔지니어링 실행 단계까지 AI 에이전트가 직접 참여하면서 개발 방식 자체가 바뀌고 있다.
 리처드 호(Richard Ho) 오픈AI 하드웨어 총괄 부사장은 30일 서울 삼성전자 서초사옥에서 열린 ‘삼성 AI 포럼 2026’ 오프닝 기조연설에서 이 같은 AI 에이전트 기반 엔지니어링 성과를 공개했다. 이날 발표 주제는 ‘챗봇에서 에이전틱 워크플로우’다.
 오픈AI는 자체 추론용 AI 칩 ‘할라피뇨’ 개발 과정에 AI를 투입해 설계안을 제안하고 검증 결과를 토대로 다시 수정하는 작업을 반복했다. 그 결과 사람이 이미 최적화한 설계와 비교해 일부 연산 블록 면적을 최대 10% 더 줄였고, 특정 소프트웨어 커널 성능은 초기 구현 대비 287배까지 끌어올렸다.
 호 부사장은 “챗봇은 질문에 대해 답을 주고받는 방식이지만 에이전트는 목표를 받아 도구를 사용하고, 중간 결과를 확인하면서 여러 단계를 스스로 조정해 나간다”고 설명했다. 사람이 모든 단계를 일일이 지시하는 대신 목표와 성공 기준을 정하면 AI가 그 사이의 실행을 맡는 구조로 업무 방식이 바뀌고 있다는 것이다.
 ◆ AI가 설계안 내고 EDA가 검증…“에이전틱 플로우 실제로 작동”
 AI가 엔지니어링을 돕는 대표적인 사례가 오픈AI의 첫 자체 추론용 칩 할라피뇨다. 오픈AI는 할라피뇨 개발 과정에서 AI를 반도체 설계의 반복 작업에 직접 투입했다. 엔지니어와 내부 AI 모델이 고수준 합성 도구 ‘XLS’를 이용해 하드웨어 설계 변경안을 만들면 기존 전자설계자동화(EDA) 도구가 설계가 요구된 기능을 유지하는지 검증한다. 이후 전력·성능·면적(PPA)을 측정한 결과를 다시 AI에 제공해 다음 설계안을 만드는 과정을 반복하는 방식이다.
 호 부사장은 이를 “설계 작업, 반복 가능한 탐색, 구체적인 테스트”라고 설명했다. 그는 “세계적인 수준의 PPA 목표와 일정이 적용되는 실제 생산·엔지니어링 환경에서도 AI 지원 하드웨어 설계가 작동한다는 것을 보여준다”며 “에이전틱 플로우는 실제로 효과를 낸다”고 말했다.
 AI를 활용한 최적화를 통해 행렬 연산 유닛 면적은 사람이 이미 최적화한 기준보다 10%, 단일명령 다중데이터(SIMD) 유닛 면적은 8% 줄었다. 호 부사장은 “숫자만 보면 크지 않다고 생각할 수 있지만 반도체와 칩에서는 엄청난 수준”이라며 “필요한 면적을 줄이면 같은 공간에서 더 많은 기능을 구현할 수 있다”고 말했다. 다만 10%와 8%는 칩 전체 면적이 줄었다는 의미가 아니다. 각각 독립적인 기능 블록을 기준으로 사람이 이미 최적화한 설계와 비교한 결과다.
 개발 속도도 빨랐다. 할라피뇨는 초기 설계에서 제조를 위한 테이프아웃까지 약 9개월 만에 개발됐다. AI가 설계 후보를 탐색하고 결과를 검증해 다시 설계하는 반복 과정을 맡으면서 엔지니어가 직접 수행해야 할 탐색 범위를 넓힐 수 있었다는 설명이다.
 호 부사장은 “중요한 것은 아이디어를 낸 뒤 그것이 실제로 작동했는지를 보여주는 증거를 얻기까지의 거리를 줄이는 것”이라며 “진전은 어떻게 할 것인지에 대한 아이디어와 무엇이 좋은 결과인지를 측정하는 과정을 연결하고 이 루프를 효과적으로 반복하는 데서 나온다”고 말했다.
 칩 위에서 구동되는 소프트웨어 성능 최적화에도 같은 에이전틱 방식을 적용했다. 오픈AI는 딥시크의 다중 헤드 잠재 어텐션(MLA) 연산을 수행하는 커널을 대상으로 AI가 코드를 수정하고 실행 결과를 확인한 뒤 다시 개선하도록 했다. 커널은 AI 가속기에서 특정 연산을 수행하는 데 최적화된 코드다.
 초기에는 기능적으로 동작하는 수준에 그쳤던 커널이 이론상 최대 성능의 0.31%를 활용했지만 AI 기반 최적화 이후에는 88.94%까지 올라갔다. 커널 자체 성능은 초기 시작점보다 약 287배 향상됐다. 호 부사장은 “전체 모델의 성능 개선 폭은 이 커널이 전체 실행시간에서 얼마나 큰 비중을 차지하는지와 나머지 소프트웨어 스택에 달려 있다”고 설명했다.
 실제 할라피뇨의 전체 시스템 성능에서는 모델별 종단간 지연시간이 비교 시스템보다 최대 72%가량 단축됐다. GPT-OSS 120B는 1.80초에서 1.03초로 약 43%, 딥시크 R1은 5.99초에서 1.65초로 약 72%, 키미 K2.5는 5.31초에서 1.56초로 약 71% 줄었다. 할라피뇨는 칩 연산 구조와 고대역폭메모리(HBM), 네트워크, 소프트웨어를 함께 최적화한 풀스택 설계를 적용했다.
 ◆ 실행형 에이전트로 업무 이동… “제품 전략은 여전히 사람 몫”
 호 부사장은 이 같은 변화가 특정 반도체 프로젝트에 그치지 않고 엔지니어링 조직 전체로 확산되고 있다고 강조했다. 오픈AI 연구조직에서는 지난 8월 중순 기준 인간 연구원 한 명이 하루 일하는 동안 에이전트가 수행하는 작업량이 8시간 근무일 기준 약 3.1일치에 달한 것으로 나타났다. 인간 엔지니어 한 명의 하루 업무에 평균 3.1개의 ‘에이전트 근무일’이 병렬로 더해지는 셈이다.
 기업의 AI 활용 역시 단순 질문·답변형 챗봇에서 업무 실행형 에이전트로 이동하는 흐름을 보이고 있다. 오픈AI에 따르면 지난 6월 기업 고객이 챗GPT와 코덱스(Codex)에서 생성한 전체 출력 토큰 가운데 코덱스가 차지한 비중은 64%였다.
 호 부사장은 이를 에이전틱 워크플로우 사용 강도가 커지고 있다는 지표로 해석했다. 다만 장시간 여러 단계를 수행하는 에이전트는 중간 결과를 확인하고 접근 방식을 수정하는 과정에서 챗봇보다 더 많은 토큰을 생성할 수 있는 만큼 단순 토큰 사용량만으로 생산성을 판단해서는 안 된다고 덧붙였다.
 AI가 수행하는 실행량이 늘어날수록 사람의 역할은 무엇을 만들 것인지 정하고 결과가 맞는지를 판단하는 쪽으로 이동한다는 게 호 부사장의 설명이다. 실제 할라피뇨 개발 과정에서도 연산 성능과 메모리 대역폭, 네트워크에 자원을 어떻게 배분할지와 같은 핵심 아키텍처 판단은 인간 엔지니어가 맡았다.
 호 부사장은 “AI 에이전트가 결정을 내릴 수도 있지만 전체 제품을 엔지니어링하는 건 인간”이라며 “현재 시점에서 제품 전략은 여전히 인간의 손에 있어야 한다”고 강조했다.
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