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오픈AI, 2030년까지 4,500억 달러 규모의 인프라 계획 발표

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작성자 xtalfi
작성일 2025.09.22 14:56
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)

OpenAI는 기술 역사상 가장 야심찬 인프라 지출 계획 중 하나를 착수했습니다. 2030년까지 맞춤형 칩 개발, 대규모 데이터 센터 확장, 전례 없는 컴퓨팅 용량 조달을 아우르는 총 4,500억 달러 규모의 투자 전략을 발표한 것입니다. 여러 파트너십과 내부 전망을 통해 상세히 공개된 이 대규모 계획은 OpenAI의 CFO 사라 프라이어가 "항상 컴퓨트가 부족한 상태"라고 부르는 상황에 대응하기 위한 회사의 움직임을 나타냅니다. 이러한 제약으로 인해 제품 출시가 지연되고, 고급 AI 기능 배포가 제한되어 왔습니다.

이번 투자는 OpenAI의 인프라 환경을 근본적으로 재편하고, 기존 클라우드 제공업체로부터 회사가 장기적으로 독립할 수 있는 역량을 갖추기 위한 여러 주요 요소를 포함합니다.

 

스타게이트 프로젝트, 대규모 데이터 센터 확장 주도

 

오픈AI 전략의 중심에는 'Stargate 프로젝트'가 있다. SoftBank, Oracle, 투자기업 MGX와의 5,000억 달러 규모의 합작 투자로, 2029년까지 미국 전역에 10기가와트의 AI 컴퓨팅 능력을 구축하는 것을 목표로 한다. 이 프로젝트는 2025년 1월 트럼프 대통령이 공식 발표했으며, 정부 관계자들은 이를 "미국 역사상 가장 야심찬 인프라 사업 중 하나"라고 설명한다.

9월에는 오픈AI가 오라클과 3,000억 달러 규모의 계약을 공식화했다. 이 계약은 2027년부터 약 5년 동안 진행되며, 추가로 4.5기가와트의 데이터 센터 용량을 제공할 예정이다. 이로 인해 200만 개 이상의 AI 칩이 지원될 것으로 기대된다. 1단계인 'Stargate I'은 텍사스 주 애빌린에서 이미 운영 중이며, 오라클은 Nvidia GB200 랙을 공급하고 있으며, 이 시설에서는 초기 AI 학습 및 추론 작업이 이루어지고 있다.

 

맞춤형 칩 개발로 엔비디아 의존도 감소

 

OpenAI와 Broadcom(Broadcom Inc.)의 파트너십은 독자적인 하드웨어로의 전략적 전환을 의미합니다. 두 회사는 맞춤형 AI 추론 칩에 대해 100억 달러 규모의 계약을 최종 체결했으며, 대량 생산은 2026년으로 예정되어 있습니다. 이 애플리케이션 특화 집적 회로(ASIC)는 TSMC의 3나노미터 공정을 활용해 제조되며, 상업적으로 판매되지 않고 오직 OpenAI의 데이터 센터에서만 사용될 예정입니다.

이 맞춤형 칩은 OpenAI가 겪고 있는 심각한 컴퓨팅 자원 부족을 해결하기 위해 고안되었습니다. CFO 사라 프라이어는 이를 회사의 주요 운영상 제약이라고 밝혔습니다. 프라이어는 "우리가 당면한 가장 큰 문제는 끊임없이 '컴퓨트 부족' 상태에 있다는 것입니다"라고 설명했으며, 이러한 부족 때문에 Sora 비디오 생성 모델과 같은 제품의 출시가 지연되고, 일부 기능은 기업 고객에게 제공되지 못했다고 덧붙였습니다.

Broadcom CEO 혹 탄은 실적 발표에서 OpenAI로 널리 알려진 신규 고객으로부터 100억 달러 이상의 주문을 확보했으며, 2026회계연도 3분기부터 납품이 시작될 것이라고 확인했습니다. 이 파트너십은 Broadcom을 AI 하드웨어 분야에서 Nvidia의 지배력을 위협하는 주요 경쟁자로 자리매김시키며, 해당 칩 주문이 수천 개의 서버 랙에 분산된 1~2백만 개 XPU에 해당할 수 있습니다.

 

1,000억 달러 백업 서버 전략으로 신뢰성 보장

 

주요 인프라를 넘어, OpenAI는 향후 5년간 클라우드 공급업체로부터 백업 서버에 1,000억 달러를 투자할 계획입니다. 이는 2030년까지 서버 임대에 3,500억 달러를 투입하기로 한 기존 약속과는 별도의 예산입니다. 이러한 추가 용량은 제품 출시나 예기치 못한 사용량 급증 등 수요가 급격히 증가하는 상황에 대응하기 위해 마련된 것으로, 서비스 제한이나 출시 지연을 초래해온 지속적인 문제를 해결하기 위해서입니다.

OpenAI 경영진은 이 백업 서버를 “수익 창출이 가능하다(monetiable)”고 보고 있으며, 이를 통해 연구 애플리케이션이나 일반적으로 수요가 낮은 기간 동안 제품 사용 증가를 통해 추가 수익을 얻을 수도 있다고 밝혔습니다. 주요 서버 지출과 합산할 경우, OpenAI는 향후 5년 동안 서버 임대 비용으로 연평균 약 850억 달러를 지출할 것으로 예상하고 있습니다.

 

금융 아키텍처는 전례 없는 규모를 지원합니다

 

막대한 인프라 투자는 오픈AI의 수정된 지출 예상에 의해 뒷받침되고 있습니다. 이는 2029년까지 1,150억 달러의 현금 소진이 예상되며, 이는 이전 추정치보다 800억 달러 증가한 수치입니다. 연간 지출은 2025년 80억 달러에서 2028-2029년에는 최대 450억~500억 달러까지 증가할 것으로 전망되며, 주로 컴퓨팅 비용과 인프라 확장에 의해 주도됩니다.

이 확장을 위해 오픈AI는와의 파트너십을 재구성하고 있으며, 수익 공유 비율을 현재의 20%에서 2030년까지 약 8~10%로 낮출 예정입니다. 이 조정으로 수십억 달러의 자금을 재투자할 수 있게 되며, 마이크로소프트는 오픈AI가 영리 목적의 공익법인(Public Benefit Corporation)으로 전환할 계획에 따라 지분 보유 등 다양한 방식으로 보상을 받게 됩니다.

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(퍼플렉시티가 정리한 기사)삼성전자 가 자체 개발한 AI 업무 생산성 측정 지표 ’트루벤치(TRUEBench)’를 25일 공개하며, 기존 영어 중심 벤치마크의 한계를 극복한 실무 환경 기반 평가 도구를 선보였다.실무 환경 반영한 차별화된 평가 지표트루벤치는 삼성전자 DX부문 선행 연구개발조직인 삼성리서치가 사내 생성형 AI 모델 적용 경험을 바탕으로 개발한 벤치마크다. 기존 AI 벤치마크 대부분이 영어 중심이고 한 번 또는 제한된 횟수의 대화만을 평가해 실제 업무 생산성 성능을 정확히 측정하기 어렵다는 문제를 해결하기 위해 만들어졌다.실제 평가 항목은 10개 카테고리, 46개 업무, 2,485개의 세분화된 항목으로 구성됐다. 콘텐츠 생성, 데이터 분석, 문서 요약 및 번역, 연속 대화 등 기업에서 자주 사용하는 실제 오피스 업무 체크리스트를 기반으로 완성됐다. 사용자의 짧은 요청부터 최대 2만자의 긴 문서 요약까지 실제 업무 상황을 폭넓게 평가한다.다국어 지원과 글로벌 접근성트루벤치는 영어, 한국어, 일본어, 중국어, 스페인어 등 총 12개 언어를 지원한다. 특히 글로벌 비즈니스 환경을 고려해 영어와 한국어 등 여러 언어가 혼합된 교차 언어의 번역 기능 평가도 가능하다. 사용자는 한 번에 최대 5개 모델을 선택해 비교할 수 있어 다양한 AI 모델의 성능을 한눈에 파악할 수 있으며, 응답 결과에 대한 평균 길이 등도 공개해 성능과 효율성 지표를 동시에 비교할 수 있다.삼성전자는 글로벌 오픈소스 플랫폼 허깅페이스(Hugging Face)에 트루벤치의 데이터 샘플과 AI 모델들의 평가 결과가 표시된 리더보드를 공개했다.AI 교차 검증으로 객관성 확보트루벤치는 답변의 정확성뿐만 아니라, 겉으로 드러나지 않는 사용자의 의도나 맥락까지 평가가 가능하도록 설계됐다. 평가 항목 검증에는 AI가 활용되는데, 사람이 구축한 평가 기준을 AI가 검토해 오류나 모순, 불필요한 제약이 없는지 확인하며 지속적인 교차 검증의 반복을 통해 더욱 정교한 평가 기준을 완성한다. 이러한 기준으로 완성된 AI 모델 자동 평가는 주관적 편향을 최소화하고 일관성 있는 결과를 제공한다.전경훈 DX부문 최고기술책임자(CTO) 겸 삼성리서치장 사장은 “삼성 리서치는 다양한 실제 적용 사례를 바탕으로 차별화된 생산성 AI 기술 경쟁력과 노하우를 보유하고 있다”며 “트루벤치 공개를 통해 생산성 성능 평가 기준을 정립하고 삼성전자의 기술 리더십을 더욱 공고히 할 것”이라고 말했다.
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2025.09.25 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)구글 는 오늘 Mixboard를 공개했습니다. 이 AI 기반 무드보드 애플리케이션은 시각적 영감 도구 분야에서 Pinterest 의 지배력에 직접적으로 도전장을 내밀었습니다. 실험적인 이 서비스는 미국에서 Google Labs를 통해 공개 베타로 제공되며, 사용자는 기존 이미지를 수동으로 선별하는 대신 텍스트 프롬프트를 활용해 시각적 콘셉트 보드를 만들 수 있습니다.Pinterest가 저장된 이미지를 수집 및 정리하는 전통적인 방식을 사용하는 것과 달리, Mixboard는 구글의 화제를 모은 Nano Banana 이미지 편집 모델을 활용해 “보헤미안 거실 인테리어”나 “가을 모임 테마” 같은 간단한 설명만으로도 완전히 새로운 이미지를 생성할 수 있습니다. 이후 사용자는 자연어 명령을 사용하여 이미지를 결합하거나 스타일을 조정하거나, 한 번의 클릭만으로 콘텐츠를 재생성하는 등 AI가 생성한 보드를 더욱 정교하게 다듬을 수 있습니다.구글의 AI 모멘텀, 핀터레스트 영역에 도전하다Mixboard의 출시는 구글의 최근 소비자 AI 도입 붐을 적극적으로 활용한 것입니다. 구글의 Gemini 앱은 Nano Banana 기능에 대한 열풍에 힘입어 9월에 애플 앱스토어와 구글 플레이스토어 모두에서 ChatGPT를 제치고 최고 순위 애플리케이션에 올랐습니다. 구글에 따르면 Nano Banana는 2주 만에 2,300만 명의 신규 사용자를 끌어모았고, 5억 건이 넘는 이미지 편집에 활용되었습니다.이러한 모멘텀 덕분에 Mixboard는 Pinterest의 핵심 비즈니스 모델에 중요한 위협으로 자리매김하고 있습니다. Pinterest가 기존 이미지를 사용자가 직접 발견하고 저장하는 방식으로 플랫폼을 구축한 반면, Mixboard는 AI 생성을 통해 그 큐레이션 과정을 완전히 없앱니다. 이 도구는 홈 데코 계획, 행사 테마, DIY 프로젝트 등과 같이 유사한 활용 사례를 타깃으로 하지만, 사용자가 먼저 이미지 라이브러리를 구축할 필요 없이 즉각적인 시각적 결과를 제공합니다.기술 혁신이 창의적인 워크플로우와 만나다Mixboard는 사용자가 “Nano Banana”라는 별명을 붙인 구글의 Gemini 2.5 Flash Image 모델을 통합하여, 대화형 인터페이스를 통한 정교한 이미지 편집 기능을 제공합니다. 이 플랫폼은 사용자가 개인 이미지를 AI가 생성한 콘텐츠와 함께 업로드할 수 있도록 지원하여, 사용자 자산과 알고리즘이 생성한 시각적 요소가 혼합된 하이브리드 보드를 만들 수 있습니다.이 서비스는 또한 보드 이미지를 기반으로 설명 텍스트를 생성하여, 사용자가 협업자나 클라이언트와 공유할 창의적 개념을 명확히 표현하는 데 도움을 줍니다. 구글은 이 도구가 기존에 물리적 또는 Pinterest 기반의 무드 보드를 활용해 프로젝트를 기획해왔던 사진작가, 디자이너, 크리에이티브 전문가들에게 특히 가치 있는 도구라고 소개합니다.구글은 서비스가 실험 단계(labs.google/mixboard)에 있는 동안 전용 Discord 커뮤니티를 통해 사용자 피드백을 수집하고 있습니다.
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2025.09.25 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)이재명 대통령은 수요일, 대한민국 대통령으로는 최초로 유엔 안전보장이사회 회의를 주재함으로써 역사적인 순간을 만들었다. 그는 국제안보에 대한 인공지능의 증대하는 위협에 관한 전례 없는 글로벌 토론을 이끌었다. 뉴욕 유엔 본부에서 열린 공개 토론에는 세계 정상, 인공지능 전문가, 외교관들이 모여 인류가 직면한 가장 시급한 기술적 도전 중 하나를 함께 논의했다.안토니우 구테흐스 유엔 사무총장은 인공지능의 무기화 가능성에 대해 강력한 경고를 전하며, 15개 이사국에게 “최근 분쟁은 인공지능을 활용한 타격과 자율성의 시험장이 되고 있다”고 말했다. 그는 치명적인 자율 무기 시스템에 대한 전 세계적 금지를 재차 촉구하면서 “인류의 운명을 알고리즘에게 맡길 수 없다”며 “생명과 죽음의 결정에서는 인간이 반드시 권한을 유지해야 한다”고 강조했다.대한민국, 글로벌 AI 거버넌스 선도이 대표가 이번 회의를 주재한 것은 9월 한국이 유엔 안보리 의장국을 맡으면서 마련한 대표적 행사였다. 이 대표는 모인 대표들에게 인공지능(AI)이 경제 침체와 기후 변화와 같은 도전을 극복하는 데 인류를 도울 수도 있지만, “‘아이언 커튼’을 뛰어넘는 ‘실리콘 커튼’이 되어 전 세계적으로 불평등과 불균형을 심화시킬 수도 있다”고 경고했다.AI 선구자 제프리 힌턴이 현재의 AI를 “아주 귀여운 호랑이 새끼”로 비유한 것을 인용해, 이 대표는 이 기술이 “우리를 잡아먹는 사나운 포식자가 될 수도 있고, K팝 데몬헌터즈에 나오는 사랑스러운 캐릭터 더피(Derpy)가 될 수도 있다”고 말했다. 그는 “유일하게 현실적이고 현명한 선택은 국익을 위해 경쟁하되, 인류의 이익을 위해 협력하는 것”이라고 강조했다.한국은 국제 AI 거버넌스 노력의 선두에 나서, 네덜란드와 함께 유엔 최초의 군사 AI 관련 결의안을 공동제안하고, AI 서울 서밋을 개최해 ‘안전성, 혁신, 포용성’을 강조하는 서울 선언문을 발표했다. 이 대표는 다음 아시아태평양경제협력체(APEC) 정상회의 의장국으로서, 전 세계적으로 AI가 인류의 번영에 기여하도록 하는 세계적 이니셔티브를 선보이겠다고 밝혔다.국제 협력에 대한 긴급한 요청토론은 인공지능(AI) 역량이 기하급수적으로 확장되고 있는 중요한 시점에서 이루어지고 있습니다. 영국 부총리 데이비드 래미는 위원회에 연설하면서 변화의 속도를 “번개와 같다”고 표현하며, “초지능이 수평선 위에 나타나고 있으며, 우리의 행동을 대신해 운영, 조정, 그리고 행동할 수 있게 될 것”이라고 경고했습니다.전문가 브리핑 중 한 명인 스탠퍼드 대학교의 최예진 교수는 AI 개발이 “소수의 기업과 나라”에 집중되고 있다는 우려를 강조하며, 대표단들에게 “소수만이 AI를 구축하고 그 혜택을 누릴 자원을 가지고 있다면, 우리는 나머지 세계를 문밖에 세워두는 꼴이 된다”고 말했습니다. 그녀는 AI 기술에 대한 접근성을 확대하고, AI 시스템 내 언어적·문화적 다양성을 확보할 것을 촉구했습니다.구테흐스 사무총장은 전 세계적 대응을 위한 네 가지 우선 과제를 제시했습니다: 무기 시스템에 대한 인간의 통제 유지, 일관된 규제 체계 구축, 정보의 진실성 보호, 그리고 부유한 나라와 가난한 나라 사이의 “AI 역량 격차” 해소. 그는 “우리가 AI를 평화, 정의, 인류를 위해 형성할 수 있는 기회의 창이 닫히고 있다”며 즉각적인 행동을 촉구했습니다.안보리 회의는 전 세계적 AI 거버넌스 메커니즘 구축을 위한 유엔의 보다 넓은 노력이 이루어지는 가운데 진행되었습니다. 여기에는 AI 거버넌스에 관한 글로벌 대화의 시작과, AI에 대한 독립적인 국제 과학 위원회 설립이 포함됩니다. 이러한 이니셔티브들은 AI 개발과 배치를 전 세계적으로 규제하기 위한 유엔의 가장 포괄적인 시도를 대표합니다.
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2025.09.25 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)오늘 공개된 Google Cloud의 최신 DORA 연구 보고서에 따르면, 인공지능 도구의 소프트웨어 개발자들 사이의 광범위한 도입률이 2025년에는 놀랍게도 90%에 달한다고 합니다. 이는 전년 대비 14%의 급격한 증가를 나타내며, AI가 현대 소프트웨어 개발에서 거의 보편적인 존재로 자리 잡았음을 보여줍니다.전 세계 약 5,000명의 기술 전문가 설문 응답을 바탕으로 한 연례 “AI 지원 소프트웨어 개발 현황(State of AI-assisted Software Development)” 보고서에 따르면, 개발자들은 이제 하루 평균 두 시간씩 AI 기반 작업에 투자하며, 코드 생성부터 테스트 및 보안 리뷰에 이르기까지 핵심 워크플로우에 이러한 도구들을 통합하고 있습니다.Google의 연구팀은 조사 대상 전문가의 65%가 소프트웨어 개발 작업에 AI에 크게 의존하고 있다고 밝혔습니다.생산성 향상이 대중적 채택을 이끈다AI 도입의 급증은 상당한 생산성 이점에 의해 주도되고 있는 것으로 보이며, 응답자의 80% 이상이 AI가 업무 효율성을 향상시켰다고 답했습니다. 또한 59%는 코드 품질에 긍정적인 영향을 보고하여 이러한 도구들이 단순한 속도 향상을 넘어 측정 가능한 개선을 제공한다고 시사합니다.구글의 Gemini Code Assist를 포함한 코딩 도구를 총괄하는 Ryan Salva는 구글의 “대다수” 팀이 워크플로우에 AI를 도입하고 있다고 언급했습니다. 그는 CNN과의 인터뷰에서 “구글의 엔지니어라면 매일의 업무에서 AI를 사용하는 것은 피할 수 없는 일”이라고 전했습니다.구글 CEO 순다 피차이는 올해 초, AI 도구들이 구글 엔지니어링 팀의 생산성을 10% 향상시켰다고 공개했으며, 현재 회사의 신규 코드 중 25% 이상이 AI 시스템에 의해 생성되고 있다고 밝혔습니다.많은 이용에도 불구하고 신뢰는 여전히 완고하게 낮다광범위하게 도입되고 보고된 이점에도 불구하고, 상당한 신뢰 격차가 여전히 존재합니다. 개발자의 24%만이 AI가 생성한 코드에 대해 높은 신뢰를 표명하고 있으며, 20%는 “많이” 신뢰한다고, 4%는 “매우 많이” 신뢰한다고 답했습니다. 반면 30%는 AI의 출력 결과를 “약간” 또는 “전혀” 신뢰하지 않는다고 응답했습니다.이러한 “신뢰의 역설”은 AI가 인간의 판단을 대체하기보다는 주로 보조 도구로 활용되고 있음을 나타냅니다. 이 결과는 업계의 더 넓은 동향과도 일치하는데, Stack Overflow의 2025년 설문조사에 따르면 개발자의 46%가 AI 출력의 정확성을 신뢰하지 않는다고 답했으며, 이는 전년도 31%에서 크게 증가한 수치입니다.산업 전반에 걸친 도전 과제 등장급속한 AI 통합은 초급 소프트웨어 엔지니어들에게 어려운 시기에 발생하고 있습니다. 뉴욕 연방준비은행에 따르면, 최근 컴퓨터 공학 졸업생들의 실업률이 이제 예술사나 영어와 같은 전공보다 더 높아졌습니다. Indeed의 소프트웨어 엔지니어링 직무 공고는 2022년 2월부터 2025년 8월까지 71% 감소했습니다.구현상의 어려움을 해결하기 위해 구글은 DORA AI 역량 모델을 도입하여, AI의 조직적 영향력을 증대시키는 일곱 가지 기술적 및 문화적 실천법을 제시했습니다. 이 프레임워크는 성공적인 AI 도입을 위해 사용자 중심의 초점, 명확한 소통 프로토콜, 그리고 소규모 일괄 작업 방식을 필수 요소로 강조합니다.Salva는 AI가 개발 속도를 가속화하더라도 소프트웨어 품질 유지를 위해 팀에는 여전히 견고한 피드백 메커니즘이 필요하다고 경고했습니다. 그는 “AI의 도움을 받는다고 해도, 팀은 이루어지고 있는 코드 변경사항에 대해 빠른 피드백을 받을 수 있는 방법이 여전히 필요합니다.”라고 말했습니다.연구 결과에 따르면, AI의 궁극적인 영향력은 도입률보다는 조직이 AI 지원 개발이 효과적으로 자리 잡을 수 있는 적절한 기술적 및 문화적 환경을 조성하는 능력에 더 달려 있는 것으로 나타납니다.
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2025.09.24 등록
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