OpenAI, 엔비디아 대체 칩 찾기 시작, GPU 거물의 지배 시험 OpenAI, Nvidia 대체 칩 찾기 시작, GPU 거물의 지배 시험

OpenAI와 Nvidia의 관계는 틈새를 보여주기 시작했습니다. (사진 : x @amzn)

자연어 이해(NLP) 분야에서 세계적으로 가장 큰 두 스타, 오픈AI와 엔비디아의 관계는 틈새를 보여주기 시작했습니다. 오픈AI는 엔비디아의 최신 AI 칩 중 일부에 만족하지 않으며 작년부터 대체품을 찾고 있습니다.

이 불만은 ChatGPT 제작자와 세계 최고의 AI 칩 제조업체 간의 관계를 어렵게 만들 수 있으며, 특히 두 회사가 여전히 ​​엄청난 가치의 투자 회담에 참여하고 있을 때 더욱 그렇습니다.

OpenAI의 전략 변화는 인공 지능 모델이 사용자 요청에 실시간으로 응답할 때 사용되는 인프레인싱 칩에 대한 초점을 강화하는 데 중점을 두었습니다. Nvidia는 여전히 대규모 AI 모델 훈련을위한 칩을 지배하지만 추론은 속도와 효율성에 훨씬 더 민감한 새로운 경쟁 영역이되었습니다.

OpenAI가 인프레싱 칩 시장에서 대안을 찾기로 한 결정은 특히 두 회사 간 투자 협상 중에 Nvidia의 지배력에 대한 실질적인 테스트가되었습니다. 2025년 9월, Nvidia는 Nvidia가 최신 칩을 구입할 수 있도록 OpenAI에 1000억 달러의 투자를 할 의향이 있다고 말했습니다.

이 협정은 원래 몇 주 안에 완료 될 것으로 예상되었습니다. 그러나 그 과정은 몇 달 동안 지속되었습니다. 이 기간 동안 OpenAI는 Nvidia와 경쟁하기 위해 설계된 GPU를 위해 AMD 및 다른 많은 당사자와 협력했습니다. 한 소식통은 OpenAI의 변경된 제품 로드맵이 계산 요구 사항을 변경하고 Nvidia와의 협상을 더욱 복잡하게 만들었다고 말했습니다.

엔비디아의 제너 황(Jensen Huang) CEO는 이전에 OpenAI와의 긴장에 대한 보고서를 부인했습니다. "그것은 헛소리입니다."라고 황은 말하면서 엔비디아가 OpenAI에 여전히 ​​대규모 투자를 계획하고 있다고 강조했습니다.

별도의 성명서에서 엔비디아는 "고객은 NVIDIA를 계속 추론하기 위해 선택합니다. 왜냐하면 우리는 대규모에서 최고의 성능과 가장 효율적인 총 소유 비용을 제공하기 때문입니다."

OpenAI 대변인은 또한 회사가 여전히 인프레런스 함대의 대부분을 Nvidia에 의존하고 있다고 강조했다. "Nvidia는 인프레런스에 대해 달러당 최고의 성능을 제공합니다."라고 대변인은 말했습니다.

OpenAI의 CEO 인 샘 알트만 (Sam Altman)도 추측을 억누르고 있습니다. X 플랫폼에서 게시물에서 그는 엔비디아가 "세계 최고의 AI 칩"을 만들고 OpenAI가 "매우 오랜 시간 동안 거대한 고객"으로 남기를 바라고 있다고 말했습니다.

그러나 침착한 공개 성명 뒤에, 일곱 소식통은 OpenAI가 특정 작업 유형에 대한 ChatGPT의 반응을 생성하는 Nvidia 칩의 속도에 만족하지 않았다고 말했습니다. OpenAI는 추론 컴퓨팅 요구의 약 10 %를 충족 할 수있는 새로운 하드웨어가 필요하다고 말했습니다.

OpenAI는 높은 속도의 추론 칩을 개발하는 것으로 알려진 Cerebras 및 Groq와 같은 칩 스타트업과 협력하기 위해 노력했습니다. 그러나 Nvidia가 Groq와 200 억 달러 규모의 라이센스 계약을 체결한 후 Groq와의 대화는 중단되었다고 한 소식통은 말했다.

엔비디아가 Groq 기술을 라이센스 하 고 거기에서 중요한 재능을 고용하는 것은 빠르게 변화하는 AI 산업에서 기술 포트폴리오를 강화하기위한 노력으로 간주됩니다. 엔비디아는 Groq의 지적 재산권이 제품 지도를 완벽하게 보완한다고 말했습니다.

지난 해부터 GPU 대체물에 대한 OpenAI의 초점은 실리콘 내에 직접 내장된 대용량 메모리 칩인 SRAM에 있습니다. 이 아키텍처는 채팅봇과 AI 시스템에 속도 우위를 제공하여 수백만 명의 사용자 요청을 동시에 처리해야 합니다.

추론은 훈련보다 더 큰 메모리를 필요로 하며, 칩이 수학적 계산을 수행하는 것보다 더 자주 메모리에서 데이터를 가져오기 때문입니다. Nvidia와 AMD의 GPU는 여전히 외부 메모리를 사용하고 있어, 지연 시간을 더해 응답 속도를 느리게 합니다.

내부적으로 오픈AI에서 이 문제는 코드 작성을 위한 AI 제품인 코덱스에서 가장 많이 느껴집니다. 한 소식통은 코덱스의 약점 중 일부는 엔비디아 기반 GPU 하드웨어의 한계와 관련이 있다고 말했습니다.

1월 30일 언론인들과의 통화에서 알트만은 속도가 AI 코딩 모델 사용자에게 중요한 요소라고 강조했다. "사용자는 프로그래밍 작업에 속도에 큰 가격을 지불 할 것입니다."라고 그는 말했습니다.

알트만은 OpenAI가 이러한 요구 사항을 충족하는 방법 중 하나는 Cerebras와의 최신 협력을 통해 이루어졌다고 말했습니다. 그에게는 극단적 속도 요구 사항이 항상 평범한 ChatGPT 사용자에게 적용되는 것은 아닙니다.

한편, 클로드의 Anthropic과 제미니의 구글과 같은 OpenAI 경쟁자는 내부적으로 제작된 텐서 처리 유닛 또는 TPU를 사용하여 이익을 얻었으며, 이는 추론을 위해 특별히 설계되었으며 종종 다목적 GPU보다 효율적입니다.

OpenAI가 엔비디아 기술에 대한 회의론을 표명하기 시작했을 때, 엔비디아는 Cerebras와 Groq를 포함한 SRAM 칩 개발 회사를 인수 가능성으로 접근했습니다. Cerebras는 거절했고 지난 달 발표된 OpenAI와의 상업적 협력을 선택했습니다.

Groq는 OpenAI와 논의를 나눈 적이 있고 약 140억 달러의 가치로 투자자의 관심을 끌었습니다. 그러나 12월에 엔비디아는 Groq 기술을 비독점 현금 거래로 라이센스 하면서 주요 칩 설계자를 고용했습니다.

간단히 말해, 전 세계적으로 AI 열풍이 불면서 심지어 거대 기업들조차도 대체품을 둘러보기 시작했습니다. Nvidia의 지배력은 여전히 ​​견고하지만 OpenAI의 이러한 움직임은 AI 칩의 힘 지도가 휴대폰 앱 업데이트보다 더 빨리 바뀔 수 있다는 신호입니다.