인베스팅닷컴 — 마이크로소프트(Microsoft)가 오픈AI(OpenAI)의 맞춤형 AI 반도체 개발에 대한 접근권을 활용해 자사 반도체(칩) 이니셔티브를 강화할 계획이라고 사티아 나델라 최고경영자(CEO)가 밝혔다. 이는 마이크로소프트가 클라우드 및 AI 인프라 경쟁에서 기술적 자율성과 성능 최적화를 동시에 모색하려는 전략적 행보로 해석된다.
2025년 11월 12일, 인베스팅닷컴의 보도에 따르면, 나델라는 작가 드와르케시 파텔(Dwarkesh Patel)이 진행한 팟캐스트에서 발언했다. 블룸버그 뉴스에 따르면 해당 팟캐스트는 수요일에 공개됐다. 나델라는 다음과 같이 말했다.
“그들(OpenAI)이 시스템 수준에서 혁신을 거듭할 때마다, 우리는 그 모든 것에 접근할 수 있다.”
“우리는 먼저 그들이 구축한 것을 그들을 위해 구현(instatiate)하고, 이후 이를 확장할 것이다.”
오픈AI는 브로드컴(Broadcom Inc.)과 협력해 칩과 네트워킹 하드웨어를 맞춤 설계하고 있다. 마이크로소프트도 자체 칩을 개발해 왔으나, 클라우드 경쟁사인 알파벳(Alphabet Inc.)의 구글(Google)과 비교하면 이 분야에서 성과가 상대적으로 제한적이었다고 보도는 전했다. 이는 클라우드 서비스 제공업체들이 점차 전용 가속기와 네트워킹 최적화를 통해 AI 워크로드 효율을 끌어올리는 최근 산업 동향을 반영한다.
나델라는 같은 팟캐스트에서 마이크로소프트가 오픈AI 설계와 자사 내부 팀의 설계를 모두 활용해 나갈 것이라고 확인했다. 또한 이를 수행할 수 있는 필요한 IP지식재산권 권리를 회사가 보유하고 있음을 분명히 했다. 이는 파트너 기술을 단순히 도입하는 수준을 넘어, 법적 권리 범위 내에서 재구성·확장해 자사 인프라 전반에 최적화 적용하는 전략적 유연성을 시사한다.
이 기사는 AI의 지원을 받아 작성되었으며, 편집자의 검토를 거쳤다. 보다 자세한 내용은 약관(T&C)을 참조하라고 덧붙였다.
해설 및 맥락: 시스템 수준 혁신과 맞춤형 AI 반도체의 의미
시스템 수준(system-level) 혁신이란 단일 칩의 성능 향상에 국한하지 않고, 칩(가속기)–메모리–스토리지–네트워크–소프트웨어 스택 전 층위를 하나의 통합 시스템으로 최적화하는 접근을 뜻한다. 대규모 AI 모델을 학습·추론하는 과정에서는 연산 밀도 못지않게 메모리 대역폭, 통신 지연(latency), 노드 간 집합통신(collective communication) 등의 지표가 성능과 비용을 좌우한다. 따라서 맞춤형 반도체와 전용 네트워킹을 함께 설계·조정하는 것이 필수적이다. 나델라가 강조한 “구현(instatiate) 후 확장(extend)”은 파트너가 만든 설계를 우선 원형에 충실히 배치한 뒤, 워크로드 특성과 데이터센터 토폴로지에 맞게 스케일 아웃과 기능 확장을 진행하겠다는 절차적 원칙을 묘사한다.
오픈AI–브로드컴 협업은 이러한 맥락에서 주목된다. 칩과 네트워킹을 함께 커스터마이즈하면, 모델 병렬화 전략(tensor/sequence/expert parallelism)에 맞춘 통신 경로 최적화, 메모리 계층 구조의 세분화, 전력·발열 관리의 정밀 제어가 가능해진다. 마이크로소프트가 해당 설계에 접근하고 이를 자사 인프라에 ‘확장’한다는 것은, 애저(Azure) 내 AI 클러스터 구성 및 운영 자동화, 배치 스케줄링, 모델 서빙 경로 등을 하드웨어–소프트웨어 공동 설계(co-design) 방식으로 재정렬할 수 있음을 의미한다.
용어 설명: 기사 이해를 돕기 위한 핵심 개념
맞춤형 AI 반도체: 특정 AI 워크로드(예: 대규모 언어모델 학습·추론)에 최적화되도록 설계된 칩을 말한다. 범용 GPU 대비, 연산 단위, 온칩 메모리, 고속 인터커넥트, 저정밀 연산 포맷 등의 구성을 상황에 맞게 조정할 수 있다. 이를 통해 성능/와트와 총소유비용(TCO)을 동시에 낮추는 효과가 기대된다.
네트워킹 하드웨어: 대규모 분산 학습·추론에서 노드 간 데이터를 주고받는 장비(스위치, NIC 등)와 프로토콜 스택을 뜻한다. AI인공지능 워크로드의 특성상 대역폭과 지연이 성능에 직결되므로, 칩과 동시에 맞춰 설계하는 것이 중요하다.
IP(지식재산권): 반도체 설계에 포함된 회로 토폴로지, 마이크로아키텍처, 인터페이스 사양, 펌웨어 및 소프트웨어 스택 등 창작물에 대한 권리다. 기사에서 나델라가 밝힌 바와 같이, 마이크로소프트는 오픈AI 설계와 자사 설계 모두를 사용할 수 있는 권리를 보유하고 있다고 언급했다. 이는 법적 합의 범위 안에서 기술을 통합·응용할 수 있음을 뜻한다.
산업적 의미와 시사점
이번 발언은 마이크로소프트가 파트너 생태계를 활용하면서도, 핵심 하드웨어 역량을 내재화해 장기 경쟁력을 확보하려는 방향을 시사한다. 오픈AI의 설계를 먼저 ‘구현’하고 이후 ‘확장’한다는 접근은, 단기간에는 검증된 설계를 채택해 위험을 낮추고, 중장기에는 자사 워크로드와 데이터센터 구조에 특화된 최적화를 더함으로써 차별화를 시도하겠다는 것으로 풀이된다. 동시에 알파벳의 구글 등 경쟁사의 선전과 비교해 왔던 자체 칩 개발 성과의 격차를 점진적으로 좁히려는 실용적 전략으로 볼 수 있다.
특히 클라우드·AI 인프라의 수요가 급증하는 환경에서, 공급망 탄력성과 원가 통제를 확보하려면 맞춤형 칩과 전용 네트워킹 역량이 점점 더 중요해지고 있다. 마이크로소프트가 오픈AI 설계와 자체 설계를 병행 활용하겠다고 밝힌 점은, 향후 제품·서비스 로드맵에서 대규모 모델 학습 인프라와 실시간 추론 서비스 모두에 걸친 성능–비용 균형을 정교하게 맞추겠다는 의지를 보여준다.
요약하면, 본 보도는 세 가지 핵심을 담고 있다. 첫째, 오픈AI의 시스템 수준 혁신에 대한 접근권을 토대로 마이크로소프트가 칩 전략을 강화한다는 점. 둘째, 오픈AI–브로드컴 협력의 결과물과 마이크로소프트 내부 설계를 모두 활용하겠다는 점. 셋째, 이를 뒷받침하는 IP 권리를 마이크로소프트가 보유하고 있다는 점이다. 이러한 조합은 클라우드 경쟁 구도 속에서 마이크로소프트의 AI 인프라 주권을 강화하는 방향으로 작동할 것이다.
