OpenAI가 자체 AI 칩 개발에 나서게 된 배경은 생각보다 복합적인데, 핵심은 결국 “너무 많은 걸 외부에 의존하고 있다”는 인식에서 시작된 흐름입니다. 특히 연산 자원, 그러니까 GPU 같은 하드웨어가 대표적인 문제였고요
지금까지 OpenAI는 엔비디아의 GPU에 의존해서 모델을 학습해왔습니다. GPT-4나 GPT-4o 같은 초거대 모델은 학습도, 추론도 어마어마한 계산량을 필요로 하는데, 이걸 전부 엔비디아의 A100이나 H100 같은 고성능 GPU에 맡기고 있었죠. 그런데 문제는 이게 너무 비싸다는 점이에요. GPT-4 하나 학습시키는 데만 수천억 원 수준의 인프라 비용이 들어간다고 알려져 있어요
게다가 수요가 몰리다 보니 물량도 부족해요. OpenAI뿐 아니라 Meta, Google, Microsoft, Amazon까지 다 엔비디아 칩을 쓰려고 달려들고 있으니까요. 이걸 겪으면서 OpenAI 내부에서도 “우리가 진짜 중요한 걸 통제하지 못하고 있다”는 위기감이 커졌다고 합니다. 비용도 문제고, 속도도 문제였어요. 모델을 학습하고 싶은데 칩이 없어서 기다려야 한다면, 그건 곧 경쟁력 저하로 이어지니까요
그래서 자체 칩 개발이라는 선택지가 나온 겁니다. 외부 칩에만 의존하지 않고, 우리 손으로 설계한 칩으로 최적화된 연산 구조를 만들어보자는 거죠. 이건 단순히 비용 절감 차원이 아니고, 모델 아키텍처와 하드웨어를 함께 설계해서 더 효율적이고 빠르게 학습할 수 있는 환경을 구축하려는 전략이에요. 애플이 M1 칩으로 자체 생태계를 강화한 것처럼, OpenAI도 AI 생태계 전반을 수직 통합하려는 흐름인 거죠
또 하나 중요한 의도는, 장기적으로 “AI 운영체제”로 가려는 큰 그림 속에 있어요. OpenAI는 단순히 챗봇이나 검색 툴을 만들고 끝내려는 게 아니라, 여러 산업의 기반 기술이 되는 AI 플랫폼이 되려는 목표를 갖고 있어요. 그걸 위해선 모델, 하드웨어, 도구, 인터페이스까지 모두 직접 통제할 수 있어야 하니까, 칩 개발도 그 퍼즐의 하나라고 보면 됩니다
현재로선 직접 팹을 짓거나 생산하는 건 아니고, Arm이나 TSMC 같은 기존 반도체 생태계와 협력하면서 설계 중심으로 접근하는 형태예요. 아직은 초기 단계지만, 중장기적으로 보면 AI 전용 칩 시장에서의 주도권 싸움이 본격화될 가능성도 있습니다