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OpenAI와 Nvidia의 $100B(약 140조원) 초대형 계약, 사실상 중단 상태

 (wsj.com)
5P by GN⁺ 15시간전 | ★ favorite | 댓글 1개
  • OpenAI의 차세대 AI 모델 학습과 운영을 지원하기 위한 Nvidia의 최대 1000억 달러 투자 계획이 내부 반대와 불확실성으로 진전되지 않고 있음
  • 2025년 9월 발표된 10GW 규모 컴퓨팅 인프라 구축 및 칩 임대 구조가 초기 양해각서 수준에서 멈춘 채 본계약으로 이어지지 않음
  • Nvidia 내부에서는 비구속적 합의였던 원안의 사업 규율 부족과 경쟁 심화에 대한 우려가 제기된 상황
  • OpenAI는 2026년 말 IPO 준비 과정에서 대규모 컴퓨팅 확보 전략에 차질을 입음
  • Google Gemini와 Anthropic Claude의 성장으로 AI 모델 경쟁 구도가 OpenAI에 불리하게 작용하고 있음

계약 개요와 초기 발표 내용

  • Nvidia는 OpenAI를 위해 최소 10기가와트 규모의 컴퓨팅 파워 구축을 약속한 양해각서 체결
    • OpenAI가 해당 인프라를 Nvidia로부터 임대하는 구조 포함
    • Nvidia가 최대 1000억 달러 투자 또는 자금 지원을 제공하는 방안 논의
  • 해당 발표 당시 Jensen Huang은 이를 역사상 최대 규모의 컴퓨팅 프로젝트로 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 정체된 상태
  • Jensen Huang은 사적으로 해당 계약이 비구속적이며 확정되지 않았음을 강조했음
    • 또한 OpenAI의 사업 운영 규율 부족과 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 경쟁에 집중
  • Sam Altman은 누적 계약이 총 1.4조 달러 규모 컴퓨팅 약정에 달한다고 언급
    • 이는 당시 매출 추정치의 100배 이상 수준
  • OpenAI는 계약 간 중복 요소를 고려하면 실질 부담은 더 낮다고 설명

경쟁 환경 변화와 시장 반응

  • Google Gemini의 성공으로 ChatGPT 성장세 둔화, OpenAI 내부 코드 레드 선언
  • Anthropic의 Claude Code가 AI 코딩 분야에서 압박 요소로 작용
  • Nvidia는 Anthropic에 최대 100억 달러 투자를 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 상태를 재확인함

Nvidia의 전략적 딜레마

  • Nvidia는 OpenAI가 주요 고객 중 하나이기 때문에 일정 수준의 지원 필요성은 인식함
  • OpenAI가 경쟁에서 밀릴 경우 GPU 수요 감소로 이어질 가능성이 있음
  • Anthropic과 Google은 AWS Trainium 및 Google TPU를 활용
    • 이는 Nvidia GPU에 대한 구조적 경쟁 위협으로 작용
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GN⁺ 15시간전  [-]
Hacker News 의견들

  • 기사 아카이브 링크

  • 최근 6개월 동안 OpenAI의 시장 점유율이 크게 하락했음
    그 사이 Nvidia는 새로 확보한 유동 자금으로 자체 모델 패밀리를 훈련시키고 있음
    이런 상황에서 OpenAI와의 동맹은 예전보다 덜 의미 있어 보임
    관련 내용은 Nvidia 블로그 참고

    • Nvidia는 이미 오래전부터 Megatron 패밀리 등 자체 모델을 개발해왔음
      2019년부터 이런 모델들이 다른 기업들의 청사진 역할을 했음
      논문 링크
    • 아무리 OpenAI 모델이 뛰어나도 Sam Altman의 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 경쟁만 남게 됨
      ‘승자독식’ 구조를 전제로 한 AI 기업 가치평가가 무너지고 있음
    • Nvidia는 OpenAI와 프론티어 모델 경쟁을 하는 게 아님
    • OpenAI는 소비자 시장에 집중했지만, 대중은 AI를 거부하거나 싫어함
      반면 Anthropic은 B2B와 코딩 시장에 집중해 훨씬 나은 포지션을 잡았음
      그리고 Sam Altman은 여전히 비호감 인물임

  • 기사 마지막 문단이 흥미로움
    Anthropic은 AWS의 Trainium과 Google의 TPU를 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 GPU를 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 전략이 필요함
    • Anthropic이 자체 칩을 쓰는 건 흥미로운 전략임
      Nvidia 칩 경쟁에서 벗어나려는 시도로 보임
    • 만약 Nvidia가 ClosedAI에 과도하게 투자한다면, 다른 기업들이 Nvidia 사용을 꺼릴 수도 있음

  • CoreWeave 관련 영상이 흥미로움
    AI 기업들의 복잡한 자금 구조를 잘 보여줌

    • CoreWeave는 최근 Nvidia로부터 20억 달러 구제 투자를 받았음
      TechCrunch 기사 참고
    • CoreWeave가 작년에 Weights & Biases(W&B) 를 인수함
      공식 블로그
      전략적 행보로 보임
    • Microsoft와 Google이 AI를 제품에 억지로 밀어넣는 이유가
      이런 복잡한 투자 구조 때문이라는 설명이 설득력 있음
    • Nvidia가 받은 대출의 담보가 구형 GPU라는 점도 흥미로움

  • 요즘 발표되는 비구속적 투자 발표들은 사실상 신뢰 유도용 쇼처럼 보임

    • 하지만 일부는 단순한 사기가 아니라 미래 불확실성에 대한 포지셔닝임
      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 질주로 보임
      10년 후에는 윤리 문제 폭로가 이어질 것이고,
      그때쯤이면 내부자들은 이미 RSU를 다 팔고 떠났을 것임

  • OpenAI가 2주 동안 해결하지 못한 버그 이슈는 회사의 기능 부재를 보여줌
    GitHub 이슈 링크
    대부분의 비즈니스 사용자가 CLI에 로그인조차 못 하는데도
    큰 뉴스가 되지 않는 건 개발자 생태계의 약세를 의미함

    • “AI가 스스로 고치면 되지 않냐”는 농담이 나올 정도임
    • 실제로는 전형적인 엔터프라이즈 티켓 처리처럼 보임
      UI는 되지만 headless 환경은 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 속도에 있음

    • 하지만 어떤 이들은 여전히 모델이 핵심 자산이라고 주장함
      모델이 없으면 언제든 러그 풀(rug pull) 을 당할 수 있기 때문임
    • 다만 그 가치를 한 곳에서 모두 수익화하기는 어렵다는 의견도 있음

  • AI 업계의 순환 투자 구조가 점점 드러나고 있음
    이를 다룬 영상 링크

  • 어제 발표된 OpenAI IPO 계획 뉴스와 맞물려 흥미로운 시점임
    WSJ 기사

  • 최근의 AI 과열 평가와 투자 광풍이 불안했음
    직접 로컬 모델을 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 모델이 곧 따라잡음
      몇 년 안에 유료 모델의 경쟁력이 사라질 것임
    • AI 코딩의 미래는 에이전트 기반 병렬 작업으로 갈 것임
      오픈 모델과 오픈 인터페이스 덕분에 누구나 구현 가능함
    • 5~10년 후에는 다시 클라우드 기반 GPU 클러스터로 회귀할 것임
      그때는 Anthropic이나 OpenAI의 모델이 특별하지 않을 것임
    • 결국 LLM은 10년 내 한계에 도달할 것임
      LLM은 과거 데이터를 반복 학습하는 구조라
      지속적 학습(강화학습) 처럼 진화하지 못함
      투자 대비 효율이 떨어지고, 결국 정체기를 맞을 것임
    • Nvidia는 다시 게임용 하드웨어 회사로 돌아갈 가능성이 큼
      하지만 그동안 쏟아진 투자 덕분에 오픈 모델 생태계는 계속 유용할 것임
    • 개인적으로는 Nvidia 주식을 사지 않을 것이며
      특정 프론티어 모델 회사에 의존하지도 않을 것임
    • 이에 대해 한 사용자는
      오픈소스 모델이 프라이버시 측면에서 매력적이지만
      여전히 파워 유저용 틈새 시장에 머물 것이라 봄
      자신은 Claude와 Gemini를 병행 사용 중이며
      폐쇄형 LLM이 더 많은 비공개 데이터로 훈련되어
      결국 품질 면에서 앞설 것이라 예상함
      다만 어떤 모델을 쓰든 컴퓨팅 수요는 폭발적으로 증가할 것이며
      자신은 칩·RAM 등 물리적 AI 인프라 투자에 집중 중임
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