오픈AI, 브로드컴과 손잡고 자체 AI 칩 개발에 나서다

최근 글로벌 IT 업계에서 가장 주목받는 소식 중 하나는 오픈AI(OpenAI)가 브로드컴과 손을 잡고 자체 설계 AI 칩을 본격적으로 생산하기로 했다는 소식입니다. 이 결정은 단순한 협력 관계 이상의 의미를 담고 있습니다. 오픈AI가 왜 이 시점에서 직접 칩을 만들려 하는지, 그리고 이 변화가 인공지능 반도체 시장에 어떤 파장을 일으킬지를 살펴보는 것은 앞으로의 기술 패권 구도를 이해하는 데 중요한 단서가 됩니다.

오픈AI, 브로드컴과 손잡고 자체 AI 칩 개발에 나서다

 

 

오픈AI, 왜 브로드컴을 선택했을까?

오픈AI는 그동안 엔비디아(NVIDIA)의 GPU에 크게 의존해 왔습니다. 챗GPT와 같은 초거대 언어 모델을 운영하기 위해서는 수십만 개 이상의 GPU가 필요하고, 이 때문에 엔비디아의 반도체는 사실상 인공지능 산업의 필수 자원처럼 여겨져 왔습니다. 그러나 GPU 수급은 점점 불안정해지고 가격은 천정부지로 치솟으면서, 오픈AI 입장에서는 안정적인 운영과 비용 절감을 위해 새로운 대안이 절실했습니다.

 

 

이때 오픈AI가 선택한 파트너가 바로 브로드컴입니다. 브로드컴은 구글 TPU, 메타 MTIA, 틱톡 모기업 바이트댄스용 칩 등 다양한 기업 맞춤형 ASIC을 제작하며 이미 시장에서 입지를 굳힌 경험이 있습니다. 오픈AI가 원하는 것은 범용 GPU가 아니라 오직 자사 서비스 운영에 최적화된 주문형 반도체, 즉 ASIC(Application Specific Integrated Circuit)이었고, 브로드컴은 그 요구를 충족시킬 수 있는 적임자였던 셈입니다.

 

 

GPU와 ASIC, 무엇이 다른가?

GPU는 원래 그래픽 처리 장치이지만 범용성이 좋아 다양한 AI 모델을 훈련하거나 운영하는 데 두루 쓰입니다. 그러나 범용 칩인 만큼 불필요한 회로와 자원이 포함되어 있어 전력 효율과 비용 측면에서는 한계가 있습니다.

 

반면 ASIC은 특정 목적을 위해 설계된 칩입니다. 오픈AI가 개발하려는 칩 역시 챗GPT와 같은 대규모 언어 모델을 위한 전용 칩이 될 것으로 보입니다. 이렇게 되면 불필요한 부분을 줄이고, 필요한 연산에 맞춘 구조를 만들 수 있어 속도는 빨라지고 전력 소모는 크게 줄어듭니다. 구글의 TPU가 이미 GPU 대비 두 배 가까운 효율을 보여주며 ASIC의 가능성을 입증한 바 있습니다.

 

 

비용 문제와 자금 소진 우려

오픈AI가 자체 칩을 추진하게 된 또 하나의 배경은 비용 문제입니다. 챗GPT와 같은 서비스는 방대한 서버와 GPU 임차 비용, 클라우드 사용료를 필요로 합니다. 오픈AI는 향후 2029년까지 누적 자금 소진 규모가 1,150억 달러에 달할 것으로 전망되는데, 이는 기존 예상보다 800억 달러 이상 늘어난 수치입니다. 올해만 해도 80억 달러 이상을 지출하고, 내년에는 그 두 배 이상으로 늘어날 것이라는 전망이 나올 정도입니다.

 

이런 상황에서 자체 칩을 확보하면 연산 효율성 개선과 함께 운영비 절감 효과를 기대할 수 있습니다. 단기적으로는 막대한 투자가 필요하지만, 장기적으로는 안정적인 비용 구조를 마련하고 기술 경쟁력까지 강화할 수 있는 전략적 선택이라 할 수 있습니다.

 

 

주가로 드러난 시장의 반응

오픈AI와 브로드컴의 협력 소식이 전해지자 금융시장은 즉각 반응했습니다. 브로드컴 주가는 발표 당일 하루 만에 9% 이상 급등했고, 장중에는 16% 가까이 치솟기도 했습니다. 최근 일주일 동안의 상승률을 따지면 13%를 넘어섰습니다. 이는 투자자들이 브로드컴의 성장성을 높게 평가하고 있다는 뜻입니다.

 

반면 엔비디아의 주가는 2% 이상 하락했습니다. 지금까지 엔비디아는 GPU 시장을 사실상 독점하다시피 했는데, 오픈AI 같은 대형 고객사가 이탈할 가능성이 생기면서 긴장감이 커진 것입니다. 물론 당장 엔비디아의 시장 지위가 크게 흔들리지는 않겠지만, “AI 칩 = 엔비디아”라는 공식에 균열이 가기 시작했다는 점에서 의미가 있습니다.

 

 

AI 반도체 시장의 판도 변화

이번 사건은 단순히 한 기업의 전략적 선택에 그치지 않습니다. AI 반도체 시장 전체의 구도를 바꿀 수 있는 신호탄이 될 가능성이 큽니다.

 

 

현재까지는 GPU 중심의 시장이었지만, 구글, 아마존, 메타, 오픈AI 등 주요 빅테크 기업들이 앞다투어 자체 칩 개발에 나서면서 ASIC 중심의 시장으로 이동하고 있습니다. 실제로 구글은 7세대 TPU를 공개했고, 아마존은 트레이니엄3 출시를 예고했으며, 메타도 자체 MTIA 칩을 발표했습니다. 여기에 오픈AI와 브로드컴의 협력까지 더해지면서 “AI 반도체 시장은 GPU 독점 체제에서 ASIC 다변화 체제”로 넘어가고 있다는 평가가 나옵니다.

 

 

한국 기업에 찾아온 기회

이런 흐름은 삼성전자와 SK하이닉스 같은 국내 반도체 기업에게도 새로운 기회가 됩니다. ASIC 칩이든 GPU든 공통적으로 필요한 것은 바로 HBM(고대역폭 메모리)입니다. 대규모 연산을 처리하려면 데이터를 초고속으로 주고받아야 하는데, 이때 기존 메모리보다 수십 배의 대역폭을 제공하는 HBM이 필수입니다.

 

삼성과 하이닉스는 이미 글로벌 HBM 시장을 주도하고 있으며, 구글 TPU와 아마존 트레이니엄3, 브로드컴의 신규 ASIC에도 최신 HBM3E가 채택될 예정입니다. 결국 AI 칩 시장이 확대될수록 HBM 수요는 늘어나고, 이는 곧 국내 기업의 성장으로 이어질 수 있습니다.

 

 

그러나 남아 있는 불확실성

물론 위험이 없는 것은 아닙니다. ASIC은 특정 목적에 최적화되어 있는 만큼 범용성이 떨어지고, 잘못 설계할 경우 막대한 손실을 초래할 수 있습니다. 실제로 메타는 자체 칩 개발에서 한 차례 실패를 겪으며 수억 달러의 비용을 잃기도 했습니다.

또한 AI 반도체 시장이 급변하면서 어느 순간 새로운 기술 패러다임이 등장할 수도 있습니다. GPU와 ASIC을 넘어서는 전혀 다른 구조의 연산 장치가 나올 가능성을 완전히 배제할 수는 없습니다. 따라서 오픈AI와 브로드컴의 도전은 기회인 동시에 모험이라고도 볼 수 있습니다.

 

 

결론 : AI 반도체 전쟁의 서막

오픈AI가 브로드컴과 손잡고 내년부터 자체 AI 칩 생산에 돌입하겠다는 소식은 단순한 기술 개발 이상의 의미를 가집니다. 이는 인공지능 서비스 운영의 핵심 자원을 스스로 확보하겠다는 선언이며, 동시에 엔비디아가 독점하던 시장 구조에 균열을 내는 사건입니다.

 

앞으로 AI 반도체 시장은 GPU와 ASIC이 공존하는 경쟁 구도로 재편될 가능성이 큽니다. 브로드컴 같은 파운드리 업체와 삼성·하이닉스 같은 메모리 업체들이 새로운 주인공으로 떠오르는 가운데, 오픈AI가 과연 성공적으로 자체 칩을 도입해 비용 절감과 기술 경쟁력 강화라는 두 마리 토끼를 잡을 수 있을지가 관건입니다.

 

AI 반도체 전쟁은 이제 막 시작됐습니다. 누가 최종 승자가 될지, 그리고 이 과정에서 어떤 기업이 기회를 잡을지는 앞으로 수년간 글로벌 기술 패권을 가르는 가장 큰 변수 중 하나가 될 것입니다.

 

2025.09.07 - [분류 전체보기] - 2025년 환율 전망, 앞으로 원·달러 환율은 어떻게 될까?

2025년 환율 전망, 앞으로 원·달러 환율은 어떻게 될까?

2025.09.07 - [분류 전체보기] - 2025년 상법 개정안과 기업 지배구조의 변화

2025년 상법 개정안과 기업 지배구조의 변화