# OpenAI와 Nvidia의 $100B(약 140조원) 초대형 계약, 사실상 중단 상태 > Clean Markdown view of GeekNews topic #26292. Use the original source for factual precision when an external source URL is present. ## Metadata - GeekNews HTML: [https://news.hada.io/topic?id=26292](https://news.hada.io/topic?id=26292) - GeekNews Markdown: [https://news.hada.io/topic/26292.md](https://news.hada.io/topic/26292.md) - Type: GN+ - Author: [xguru](https://news.hada.io/@xguru) - Published: 2026-02-01T09:51:59+09:00 - Updated: 2026-02-01T09:51:59+09:00 - Original source: [wsj.com](https://www.wsj.com/tech/ai/the-100-billion-megadeal-between-openai-and-nvidia-is-on-ice-aa3025e3) - Points: 6 - Comments: 1 ## Summary OpenAI와 Nvidia가 추진하던 **1000억 달러 규모의 초대형 컴퓨팅 계약**이 내부 반대와 불확실성으로 사실상 중단된 상태입니다. Nvidia는 10GW급 인프라 구축을 약속했지만, 비구속적 합의에 그치며 본계약으로 이어지지 못했습니다. 이로 인해 OpenAI는 2026년 IPO를 앞두고 핵심인 **대규모 컴퓨팅 확보 전략**에 차질을 빚고 있으며, Google과 Anthropic의 성장세가 경쟁 구도를 빠르게 재편하고 있습니다. ## Topic Body - OpenAI의 차세대 AI 모델 학습과 운영을 지원하기 위한 **Nvidia의 최대 1000억 달러 투자 계획**이 내부 반대와 불확실성으로 진전되지 않고 있음 - 2025년 9월 발표된 **10GW 규모 컴퓨팅 인프라 구축 및 칩 임대 구조**가 초기 양해각서 수준에서 멈춘 채 본계약으로 이어지지 않음 - Nvidia 내부에서는 **비구속적 합의였던 원안의 사업 규율 부족과 경쟁 심화**에 대한 우려가 제기된 상황 - OpenAI는 **2026년 말 IPO 준비 과정에서 대규모 컴퓨팅 확보 전략**에 차질을 입음 - Google Gemini와 Anthropic Claude의 성장으로 **AI 모델 경쟁 구도가 OpenAI에 불리하게 작용**하고 있음 --- ### 계약 개요와 초기 발표 내용 - Nvidia는 OpenAI를 위해 **최소 10기가와트 규모의 컴퓨팅 파워 구축**을 약속한 양해각서 체결 - OpenAI가 해당 인프라를 Nvidia로부터 임대하는 구조 포함 - Nvidia가 최대 **1000억 달러 투자 또는 자금 지원**을 제공하는 방안 논의 - 해당 발표 당시 Jensen Huang은 이를 **역사상 최대 규모의 컴퓨팅 프로젝트**로 표현 - 발표 직후 Nvidia 주가 약 4% 상승, 시가총액 약 4.5조 달러 도달 ### 협상 정체와 내부 우려 - 하지만, 위 계약 협상은 현재 **초기 단계에서 실질적 진전 없이 정체**된 상태 - Jensen Huang은 사적으로 해당 계약이 **비구속적이며 확정되지 않았음**을 강조했음 - 또한 OpenAI의 **사업 운영 규율 부족**과 Google, Anthropic과의 경쟁 심화에 대한 우려도 표명 - 하지만, Nvidia와 OpenAI의 대변인들은 서로 지속적인 협력 의지를 표명함 ### OpenAI의 재무 부담과 투자자 우려 - OpenAI는 2026년 말까지 기업공개(IPO)를 목표로 기반을 다지고 있음 - 지난 1년간 **대규모 컴퓨팅 용량 확보 경쟁**에 집중 - Sam Altman은 누적 계약이 **총 1.4조 달러 규모 컴퓨팅 약정**에 달한다고 언급 - 이는 당시 매출 추정치의 100배 이상 수준 - OpenAI는 계약 간 **중복 요소를 고려하면 실질 부담은 더 낮다**고 설명 ### 경쟁 환경 변화와 시장 반응 - Google Gemini의 성공으로 **ChatGPT 성장세 둔화**, OpenAI 내부 **코드 레드** 선언 - Anthropic의 **Claude Code**가 AI 코딩 분야에서 압박 요소로 작용 - Nvidia는 Anthropic에 **최대 100억 달러 투자**를 별도로 약속한 상태 - OpenAI는 반도체 및 클라우드 기업들과 여러 건의 계약을 체결하며 글로벌 증시 상승세를 이끌었으나, 투자자들은 이러한 계약에 대한 자금 조달 능력을 갖추었는지에 대해 우려를 표하고, OpenAI **연관 기술주에 대한 매도가 이어짐** - Nvidia는 11월 공시에서 "오픈AI 투자 기회 또는 기타 잠재적 투자와 관련하여 확정적인 계약을 체결할 것이라는 보장은 없으며, 투자가 예상대로 완료될 것이라는 보장도 없다"고 밝힘 - 12월 UBS 콘퍼런스에서 Nvidia CFO는 **본계약 미체결 상태**를 재확인함 ### Nvidia의 전략적 딜레마 - Nvidia는 OpenAI가 **주요 고객 중 하나**이기 때문에 일정 수준의 지원 필요성은 인식함 - OpenAI가 경쟁에서 밀릴 경우 **GPU 수요 감소로 이어질 가능성**이 있음 - Anthropic과 Google은 **AWS Trainium 및 Google TPU**를 활용 - 이는 Nvidia GPU에 대한 **구조적 경쟁 위협**으로 작용 ## Comments ### Comment 50380 - Author: neo - Created: 2026-02-01T09:51:59+09:00 - Points: 1 ###### [Hacker News 의견들](https://news.ycombinator.com/item?id=46831702) - [기사 아카이브 링크](https://archive.is/BXlAP) - 최근 6개월 동안 **OpenAI의 시장 점유율**이 크게 하락했음 그 사이 **Nvidia**는 새로 확보한 유동 자금으로 자체 모델 패밀리를 훈련시키고 있음 이런 상황에서 OpenAI와의 동맹은 예전보다 덜 의미 있어 보임 관련 내용은 [Nvidia 블로그](https://blogs.nvidia.com/blog/open-models-data-tools-accelerate-ai/) 참고 - Nvidia는 이미 오래전부터 **Megatron 패밀리** 등 자체 모델을 개발해왔음 2019년부터 이런 모델들이 다른 기업들의 **청사진** 역할을 했음 [논문 링크](https://arxiv.org/abs/1909.08053) - 아무리 OpenAI 모델이 뛰어나도 **Sam Altman**의 신뢰 문제 때문에 쓰고 싶지 않음 규제 관련 입장 번복, 내부 이메일 유출 등으로 신뢰를 잃었음 - 이제 AI 산업은 **상품화(commodity)** 단계에 들어섰음 모델들이 업데이트마다 비슷해지고, 결국 **가격 경쟁**만 남게 됨 ‘승자독식’ 구조를 전제로 한 AI 기업 가치평가가 무너지고 있음 - Nvidia는 OpenAI와 **프론티어 모델** 경쟁을 하는 게 아님 - OpenAI는 **소비자 시장**에 집중했지만, 대중은 AI를 거부하거나 싫어함 반면 **Anthropic**은 B2B와 코딩 시장에 집중해 훨씬 나은 포지션을 잡았음 그리고 Sam Altman은 여전히 비호감 인물임 - 기사 마지막 문단이 흥미로움 **Anthropic**은 AWS의 **Trainium**과 Google의 **TPU**를 활용해 모델을 훈련함 이 칩들은 Nvidia의 GPU에 대한 주요 경쟁 위협임 그렇다면 Nvidia 기반으로 모델을 훈련할 주요 AI 기업은 결국 OpenAI뿐일지도 모름 - “대부분”이라는 표현이 과장임 Google, Amazon뿐 아니라 Microsoft, Meta, xAI, Tesla, Oracle 등도 여전히 **Nvidia GPU**를 최대한 확보 중임 - OpenAI는 계속 Nvidia GPU를 쓰겠지만, 이제는 **제값을 내야 할** 상황임 - Nvidia는 지금까지 **삽을 파는 쪽(하드웨어 공급자)** 으로 남아 있었지만 다른 기업들이 자체 칩을 만들기 시작하면 직접 **광산(모델 개발)** 으로 들어갈 수도 있음 OpenAI가 불안정해 보이므로 **위험 분산 전략**이 필요함 - Anthropic이 자체 칩을 쓰는 건 흥미로운 전략임 Nvidia 칩 경쟁에서 벗어나려는 시도로 보임 - 만약 Nvidia가 **ClosedAI**에 과도하게 투자한다면, 다른 기업들이 Nvidia 사용을 꺼릴 수도 있음 - [CoreWeave 관련 영상](https://youtu.be/arU9Lvu5Kc0?si=GWTJsXtGkuh5xrY0)이 흥미로움 AI 기업들의 **복잡한 자금 구조**를 잘 보여줌 - CoreWeave는 최근 Nvidia로부터 **20억 달러 구제 투자**를 받았음 [TechCrunch 기사](https://techcrunch.com/2026/01/26/nvidia-invests-2b-to-help-debt-ridden-coreweave-add-5gw-of-ai-compute/) 참고 - CoreWeave가 작년에 **Weights & Biases(W&B)** 를 인수함 [공식 블로그](https://www.coreweave.com/blog/coreweave-completes-acquisition-of-weights-biases) 전략적 행보로 보임 - Microsoft와 Google이 AI를 제품에 억지로 밀어넣는 이유가 이런 **복잡한 투자 구조** 때문이라는 설명이 설득력 있음 - Nvidia가 받은 대출의 **담보가 구형 GPU**라는 점도 흥미로움 - 요즘 발표되는 **비구속적 투자 발표**들은 사실상 **신뢰 유도용 쇼**처럼 보임 - 하지만 일부는 단순한 사기가 아니라 **미래 불확실성에 대한 포지셔닝**임 Amazon은 자체 모델 훈련이 어려워 Anthropic과 OpenAI에 투자함 Oracle도 마찬가지로 OpenAI와 협력 중이며 Nvidia는 이들 기업의 **기술 스택에 남기 위해** 움직이고 있음 - 그러나 결국 이 모든 건 **붕괴 전의 질주**로 보임 10년 후에는 윤리 문제 폭로가 이어질 것이고, 그때쯤이면 내부자들은 이미 **RSU를 다 팔고** 떠났을 것임 - OpenAI가 2주 동안 해결하지 못한 **버그 이슈**는 회사의 기능 부재를 보여줌 [GitHub 이슈 링크](https://github.com/openai/codex/issues/9253) 대부분의 비즈니스 사용자가 CLI에 로그인조차 못 하는데도 큰 뉴스가 되지 않는 건 **개발자 생태계의 약세**를 의미함 - “AI가 스스로 고치면 되지 않냐”는 농담이 나올 정도임 - 실제로는 전형적인 **엔터프라이즈 티켓 처리**처럼 보임 UI는 되지만 **headless 환경**은 안 되고, Enterprise 플랜 전용 기능 제한으로 인해 오류가 발생함 결국 SSH 터널링이나 **UI에서 인증 복사** 같은 임시방편으로 해결 중임 - 이슈에 ‘좋아요’가 하나뿐인 걸 보면 아무도 신경 쓰지 않는 듯함 - 많은 사람들이 예전부터 **“모델 자체가 제품”** 이라는 OpenAI의 전략이 잘못됐다고 예측했음 진짜 가치는 **모델 위에 쌓이는 툴과 속도**에 있음 - 하지만 어떤 이들은 여전히 **모델이 핵심 자산**이라고 주장함 모델이 없으면 언제든 **러그 풀(rug pull)** 을 당할 수 있기 때문임 - 다만 그 가치를 한 곳에서 모두 **수익화하기는 어렵다**는 의견도 있음 - AI 업계의 **순환 투자 구조**가 점점 드러나고 있음 이를 다룬 [영상 링크](https://www.youtube.com/watch?v=Q5fSbuO8Q3k) - 어제 발표된 **OpenAI IPO 계획** 뉴스와 맞물려 흥미로운 시점임 [WSJ 기사](https://www.wsj.com/tech/ai/openai-ipo-anthropic-race-69f06a42) - 최근의 **AI 과열 평가와 투자 광풍**이 불안했음 직접 **로컬 모델**을 써보니 붕괴의 경로가 더 명확해졌음 - Nvidia가 가장 가치 있는 기업이 된 이유는 **GPU 독점** 때문이지만 사실 AMD도 충분히 좋은 GPU를 만들고 있음 결국 **첫 진입자 효과** 덕분에 Nvidia가 과대평가된 것임 - 프론티어 모델 기업들이 수십억 달러를 투자했지만 **오픈웨이트 모델**이 곧 따라잡음 몇 년 안에 유료 모델의 경쟁력이 사라질 것임 - AI 코딩의 미래는 **에이전트 기반 병렬 작업**으로 갈 것임 오픈 모델과 오픈 인터페이스 덕분에 누구나 구현 가능함 - 5~10년 후에는 다시 **클라우드 기반 GPU 클러스터**로 회귀할 것임 그때는 Anthropic이나 OpenAI의 모델이 특별하지 않을 것임 - 결국 **LLM은 10년 내 한계에 도달**할 것임 LLM은 과거 데이터를 반복 학습하는 구조라 **지속적 학습(강화학습)** 처럼 진화하지 못함 투자 대비 효율이 떨어지고, 결국 **정체기**를 맞을 것임 - Nvidia는 다시 **게임용 하드웨어 회사**로 돌아갈 가능성이 큼 하지만 그동안 쏟아진 투자 덕분에 **오픈 모델 생태계**는 계속 유용할 것임 - 개인적으로는 Nvidia 주식을 사지 않을 것이며 특정 프론티어 모델 회사에 의존하지도 않을 것임 - 이에 대해 한 사용자는 오픈소스 모델이 **프라이버시 측면**에서 매력적이지만 여전히 **파워 유저용 틈새 시장**에 머물 것이라 봄 자신은 Claude와 Gemini를 병행 사용 중이며 **폐쇄형 LLM**이 더 많은 **비공개 데이터**로 훈련되어 결국 품질 면에서 앞설 것이라 예상함 다만 어떤 모델을 쓰든 **컴퓨팅 수요는 폭발적**으로 증가할 것이며 자신은 칩·RAM 등 **물리적 AI 인프라 투자**에 집중 중임