2025년 가을, 전 세계 IT 업계를 뒤흔들었던 거대 동맹의 소식이 최근 심상치 않은 기류를 보이고 있습니다. 당시 발표되었던 100조 원 규모의 Nvidia OpenAI 투자 계획이 사실상 무산된 것이 아니냐는 우려가 나오고 있기 때문인데요. 과연 두 인공지능 거인 사이에서 어떤 일이 벌어지고 있는지, 왜 시장의 기대와 다른 결과가 나타나고 있는지 그 이면의 핵심적인 상황들을 짚어봤습니다.
100조원 규모의 Nvidia OpenAI 투자 배경
지난 2025년 9월, 엔비디아와 오픈AI는 최대 1000억 달러에 달하는 AI 인프라 투자 의향서(LOI)를 체결했다고 발표했었습니다. 이는 원자력 발전소 10기에 맞먹는 10기가와트 규모의 시스템을 구축하겠다는 야심 찬 계획이었죠.
- 원자력 발전소 10기 수준의 엄청난 전력 소모 계획
- 엔비디아의 1년 치 GPU 출하량과 맞먹는 규모
- AI 인프라 역사상 전례 없는 최대 규모의 투자
당시만 해도 이 협력은 AI 시장의 독점적 지위를 공고히 할 것으로 보였습니다. 하지만 5개월이 지난 지금, 구속력 없는 의향서의 한계가 서서히 드러나고 있는 상황입니다.
젠슨 황은 왜 투자 확답을 피하고 있을까?
최근 대만에서 열린 기자회견에서 엔비디아의 젠슨 황 CEO는 100조 원이라는 숫자에 대해 “결코 약속된 것이 아니었다”고 선을 그었습니다. 오픈AI가 ‘최대’ 그 정도 금액까지 투자를 요청했던 것일 뿐, 엔비디아는 단계별로 신중하게 접근하겠다는 입장을 밝혔는데요.
- 100조 원은 확정된 금액이 아닌 최대 한도일 뿐이었다는 점
- 한 번에 큰돈을 붓기보다는 단계적 투자를 선호하는 엔비디아의 전략
- 오픈AI의 비즈니스 방식에 대한 엔비디아 내부의 회의적인 시각
실제로 엔비디아 내부에서는 오픈AI의 경영 규율에 대한 비판적인 목소리도 나오고 있다고 하더라고요. 구글이나 앤스로픽 같은 강력한 경쟁자들 사이에서 오픈AI가 계속해서 압도적인 우위를 점할 수 있을지에 대한 의구심이 반영된 결과로 보입니다.
오픈AI가 겪고 있는 칩 성능 한계와 고민들
오픈AI 내부에서도 엔비디아에 대한 불만이 흘러나오고 있습니다. 특히 추론(Inference) 작업에서 엔비디아 칩의 속도가 만족스럽지 않다는 점이 주요 원인으로 꼽히는데요. 인공지능이 사용자 질문에 답을 생성하는 이 과정이 느려지면 서비스 경쟁력이 떨어지기 마련입니다.
- 인공지능 코드 생성 도구인 코덱스(Codex)에서의 성능 저하
- 엔비디아 GPU 기반 하드웨어가 가진 구조적 지연 시간 문제
- 기하급수적으로 늘어나는 사용자 요청을 감당하기 위한 속도 개선의 필요성
이런 기술적인 갈등 때문에 샘 알트먼 CEO는 겉으로는 엔비디아와의 협력을 강조하면서도, 뒤에서는 꾸준히 다른 길을 모색해 왔던 것으로 알려졌습니다.
의존도를 낮추기 위해 대안을 마련하는 방법
엔비디아에만 전적으로 의존하는 구조는 오픈AI 입장에서 큰 리스크가 될 수 있습니다. 그래서 이들은 최근 들어 부쩍 하드웨어 파트너십을 다각화하는 전략을 취하고 있는데요. 엔비디아의 영향력에서 벗어나기 위해 다음과 같은 단계들을 밟고 있습니다.
- 저지연 추론에 특화된 칩을 만드는 스타트업과의 협력 강화
- 자체적인 AI 칩 설계를 위한 전문 설계 기업과의 공동 개발
- 대규모 GPU 공급이 가능한 다른 반도체 기업과의 계약 체결
실제로 오픈AI는 최근 인텔 출신의 컴퓨팅 인프라 전문가를 영입하며 자체적인 하드웨어 역량을 키우는 데 집중하고 있습니다. 이는 단순히 칩을 사 오는 단계를 지나, 자신들의 소프트웨어에 딱 맞는 맞춤형 칩을 가지겠다는 의지로 읽힙니다.
엔비디아의 빈자리를 채울 새로운 파트너십
오픈AI는 엔비디아와의 딜이 지연되는 사이 발 빠르게 움직였습니다. 이미 세레브라스(Cerebras)와 100억 달러 규모의 계약을 체결하여 추론 속도를 높이기 위한 전용 솔루션을 확보했는데요. 이 외에도 여러 글로벌 기업들과의 협력이 가시화되고 있습니다.
- 세레브라스와 2028년까지 이어지는 대규모 컴퓨팅 용량 확보
- AMD와 6기가와트 규모의 GPU 공급 계약 체결
- 브로드컴과 손잡고 오픈AI 전용 커스텀 AI 칩 개발 착수
이러한 움직임은 엔비디아가 시장을 독점하던 구도에 균열을 내고 있습니다. 물론 당장은 엔비디아의 칩이 가장 우수하다는 점을 부정하기 어렵지만, 장기적으로는 오픈AI가 직접 칩을 설계하고 다양한 파트너를 활용하며 엔비디아의 영향력을 줄여나갈 것으로 보입니다.
변화하는 AI 생태계에서 우리가 주목할 점
이번 Nvidia OpenAI 투자 논란은 단순한 금액의 문제가 아닙니다. AI 산업이 초기 하드웨어 수급 단계를 지나, 이제는 효율성과 최적화를 따지는 성숙기에 접어들었음을 의미하는데요. 엔비디아는 고객사가 경쟁자로 변하는 것을 경계해야 하고, 오픈AI는 독자적인 생태계를 구축해야 하는 숙제를 안게 되었습니다.
앞으로 두 기업의 관계가 ‘적대적 공생’으로 남을지, 아니면 완전히 각자의 길을 걷게 될지는 조금 더 지켜봐야 할 것 같습니다. 하지만 분명한 것은 AI 반도체 시장의 주도권 싸움이 그 어느 때보다 치열해지고 있으며, 이 과정에서 새로운 기술적 돌파구가 마련될 것이라는 사실입니다. 앞으로의 변화가 우리 일상에 어떤 혁신적인 AI 서비스를 가져다줄지 기대되는 시점입니다.
출처: https://arstechnica.com/information-technology/2026/02/five-months-later-nvidias-100-billion-openai-investment-plan-has-fizzled-out/
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