2025 스타게이트 프로젝트에 엔비디아 칩 대량구매

엔비디아 블랙웰, 스타게이트 프로젝트를 주도하다: AI 혁신의 새 시대

서론: 새로운 AI 패러다임의 등장(스타게이트)

엔비디아의 최신 AI 칩 아키텍처 **블랙웰(Blackwell)**이 초대형 AI 인프라 구축 프로젝트인 **스타게이트(Stargate)**의 핵심 엔진으로 채택되면서, 전례 없는 규모의 AI 혁신이 현실화되고 있습니다. 스타게이트 프로젝트는 OpenAI와 오라클, 소프트뱅크, 아부다비의 AI 투자회사 MGX 등이 $5000억 달러(약 720조 원)를 투자해 향후 4년간 미국 내 곳곳에 초대형 데이터센터 캠퍼스를 건설하는 야심찬 계획으로, 이 인프라의 심장에 엔비디아의 블랙웰 기반 GB200 GPU가 대거 도입됩니다 . 엔비디아 블랙웰은 이전 세대 대비 최대 5배에 달하는 AI 연산 성능 향상과 획기적인 메모리 확장을 통해, AI 모델 훈련과 추론의 판도를 바꾸는 게임체인저로 평가받고 있습니다 . 한편 2023년 ChatGPT 열풍으로 초거대 AI 모델에 대한 수요가 폭증하면서 전 세계 클라우드 인프라가 AI 연산 자원 부족 현상을 겪기 시작했습니다. OpenAI와 파트너 기업들은 이 문제를 해결하고 AI 패권을 강화하기 위해 대규모 투자를 단행, 스타게이트와 같은 프로젝트를 추진하게 되었습니다. 엔비디아는 블랙웰 아키텍처를 통해 이 초대형 수요를 충족시킴으로써 AI 혁신의 한 축을 담당하고 있습니다. 본 포스팅에서는 엔비디아 블랙웰 아키텍처의 특징, 스타게이트 프로젝트의 규모와 의미, 그리고 이들이 가져올 글로벌 AI 시장의 변화를 깊이 있게 살펴보겠습니다.

엔비디아 블랙웰 (Blackwell): 차세대 AI 칩의 위력(스타게이트)

엔비디아 블랙웰은 2024년 공개된 엔비디아의 최신 AI GPU 아키텍처로, 현재 업계에서 가장 앞선 성능과 기술 혁신을 자랑합니다. 엔비디아는 볼타(Volta), 암페어(Ampere), 호퍼(Hopper) 등 세대를 거듭하며 AI GPU의 성능을 비약적으로 향상시켜왔으며, 블랙웰은 그 다음 단계로서 탄생한 5세대 AI 칩입니다.

2024년 3월, GTC 키노트에서 젠슨 황 엔비디아 CEO가 새로운 블랙웰 GPU 칩(왼쪽)과 이전 세대 호퍼 GPU 칩(오른쪽)을 선보이고 있다 .

블랙웰 시리즈 중 최상위 모델인 B200 GPU는 무려 2080억 개가 넘는 트랜지스터로 구성된 현존 최대 규모의 칩으로 , 두 개의 거대한 칩렛을 하나로 묶어 동작시키는 혁신적인 설계를 도입했습니다. 이로써 블랙웰 B200은 단일 칩으로 **20페타플롭스(PFLOPs)**에 달하는 AI 연산 성능을 구현하며, 6세대 텐서 코어와 2세대 트랜스포머 엔진을 통해 초거대 언어 모델(LLM) 등 최신 AI 워크로드에 최적화되어 있습니다 . 또한 각 B200 GPU에는 HBM3E 192GB의 초고속 메모리가 탑재되어 있어 이전 세대 대비 메모리 용량이 4배 늘어났고, 메모리 대역폭도 8TB/s에 달하여 방대한 데이터를 실시간으로 처리할 수 있습니다 .

특히 주목해야 할 점은 블랙웰 아키텍처가 차세대 NVLink 인터커넥트를 지원한다는 것입니다. 5세대 NVLink를 통해 한 서버 내 수십 개의 GPU를 마치 하나의 거대한 GPU처럼 묶어 동작시킬 수 있으며, 전용 NVLink 스위치를 활용하면 최대 576개의 GPU를 초고속으로 연결해 거대한 연산 도메인을 구성할 수 있습니다 . 블랙웰 기반 시스템에서 도입된 NVL72 같은 구조는 72개의 GPU를 단일 노드처럼 묶어주어 트릴리언(1조)개 이상의 파라미터를 가지는 모델도 실시간 추론이 가능할 만큼 향상된 성능과 확장성을 제공합니다 . 이러한 확장성 덕분에 블랙웰 GPU를 사용하면 AI 슈퍼컴퓨터를 이전보다 훨씬 큰 규모로 구축할 수 있고, 여러 GPU 간 데이터 전송 병목을 최소화하여 모델 학습 효율을 극대화할 수 있습니다.

또한 엔비디아는 블랙웰 GPU와 자사의 서버용 CPU인 **그레이스(Grace)**를 직접 고속 연결한 통합 모듈 GB200 슈퍼칩도 선보였습니다 . 이 GB200 모듈은 하나의 팩키지에 2개의 B200 GPU와 1개의 그레이스 CPU를 NVLink로 연결한 형태로, CPU와 GPU 간 데이터 이동을 PCIe보다 훨씬 빠르게 함으로써 대규모 분산 학습 시의 병목을 줄여줍니다. 그레이스 CPU는 ARM 아키텍처 기반으로 고대역폭 메모리 접근과 엔비디아 GPU와의 최적화를 위해 설계되었으며, GH200(그레이스-호퍼) 슈퍼칩에서 검증된 기술을 이어받았습니다 . 요약하면, 블랙웰 아키텍처는 하드웨어 성능뿐만 아니라 시스템 아키텍처 전체의 효율성을 높이는 혁신을 통해 AI 인프라의 스케일을 한 차원 끌어올렸다고 볼 수 있습니다.

블랙웰 B200/GB200 주요 기술 특징:(스타게이트 프로젝트)

• 초거대 칩렛 구조: 2개의 칩렛으로 구성된 2080억 트랜지스터 GPU, 현존 최대 규모

• 방대한 메모리 용량: HBM3E 192GB 메모리 탑재, 8TB/s 대역폭으로 대용량 데이터 처리

• 비약적 연산 성능: 20 PFLOPs에 달하는 AI 연산 처리 및 FP4/FP8 등 초저정밀도 지원으로 LLM 최적화

• 확장형 아키텍처: 5세대 NVLink로 GPU 576개까지 클러스터 연결, NVL72 등 대규모 구성 지원

• CPU-GPU 통합: 그레이스 CPU와의 GB200 슈퍼칩 구성으로 CPU-GPU 병목 최소화

• 신뢰성 및 보안: 전용 RAS 엔진과 Confidential Computing 기술로 안정성 향상

이러한 압도적인 사양 덕분에 블랙웰 GPU는 출시와 동시에 시장의 이목을 집중시켰으며, 엔비디아 데이터센터 부문의 매출도 기록적인 성장세를 보였습니다. 실제로 엔비디아는 2025회계연도 데이터센터 분야 매출로 전년 대비 142% 증가한 $1,152억 달러를 달성했고, 특히 2025년 4분기(10~12월)에는 신규 블랙웰 칩 판매만 $110억 달러에 이르러 회사 역사상 가장 빠른 제품 판매 증가세를 기록했습니다 . 엔비디아 최고재무책임자(Colette Kress)는 “블랙웰은 자사 역사상 전례 없는 속도와 규모로 보급되고 있으며, 블랙웰 도입으로 이제 GPU 10만 개 규모의 클러스터 구축이 일반화될 것”이라고 밝혔습니다 . 이처럼 블랙웰의 등장은 AI 컴퓨팅 업계의 판도를 단숨에 바꾸는 게임체인저로 자리매김하고 있습니다.

스타게이트 프로젝트: 초대형 AI 인프라의 서막

스타게이트 프로젝트는 2025년 1월 공식 발표된 초거대 AI 데이터센터 구축 계획으로, OpenAI의 폭발적인 AI 연산 수요를 충족하기 위해 설계되었습니다 . 이 프로젝트는 일본 손정의 소프트뱅크 회장, OpenAI, 오라클, 아부다비 투자사 MGX가 공동 투자한 합작법인으로 출범했으며, SoftBank가 재정 지원을, OpenAI가 운영을 주도합니다 . 한편 마이크로소프트는 스타게이트의 투자자 명단에는 없지만 OpenAI의 기존 클라우드 파트너로 남아 있으며, OpenAI는 Azure에 대한 사용도 지속적으로 확대할 계획입니다 . 총 투자 규모가 무려 5000억 달러에 달하는 만큼 단일 프로젝트로는 사상 유례없는 규모의 투자이며, 발표와 동시에 초기 자금 1000억 달러가 즉시 투입되어 첫 번째 데이터센터 캠퍼스 건설이 시작되었습니다 . 미국 정부도 이 프로젝트에 주목하고 있으며, 백악관 행사에서 도널드 트럼프 대통령은 “세계에서 가장 강력한 AI 시스템을 미국에 구축하겠다”는 의지를 천명하며 스타게이트에 대한 전폭적인 지지를 나타냈습니다 . 이는 AI 패권 경쟁에서 중국 등 경쟁국을 앞서나가기 위한 전략적 투자이기도 합니다.

스타게이트의 첫 번째 데이터센터 캠퍼스는 **텍사스주 애빌린(Abilene)**에 위치하고 있으며, 이미 2024년 하반기부터 부지 조성과 건설이 진행 중입니다 . 보도에 따르면 이 캠퍼스에는 무려 10~20개의 개별 데이터센터 동이 단계적으로 건설될 예정이며, 완공 시 단일 캠퍼스로는 세계 최대 규모의 AI 슈퍼컴퓨팅 센터가 될 것으로 전망됩니다 . 실제로 래리 엘리슨 오라클 회장은 텍사스 현장에서 “이미 10개의 데이터센터가 공사 중”이라고 언급한 바 있으며 , OpenAI는 미국 전역 16개 주를 대상으로 추가적인 대규모 데이터센터 부지 선정을 검토 중이라고 밝혔습니다 . 각 캠퍼스는 전력 소비량 기준으로 기가와트(GW) 급에 달하는 초대형 시설로 계획되고 있어, 5~10개의 캠퍼스만 완성되어도 총 수 GW에 이르는 방대한 전산 인프라가 구축될 전망입니다 .

스타게이트 프로젝트가 특별한 이유는 단순히 데이터센터의 물리적 규모뿐만 아니라, 그 안에 채워질 AI 컴퓨팅 파워의 질적 수준에 있습니다. OpenAI와 협력사들은 이 거대 인프라에 세계 최고의 AI 연산 능력을 투입하여, 차세대 GPT 모델 등 초거대 AI 모델들의 학습과 서비스에 활용할 계획입니다. 이를 위해 스타게이트 데이터센터에는 현 시점 최고 성능을 제공하는 엔비디아의 블랙웰 GB200 GPU 수만 개가 투입될 예정입니다. 시장조사업계에 따르면 텍사스 애빌린 캠퍼스의 1단계 시설에는 약 64,000여 개의 엔비디아 GB200 반도체 칩이 2026년 말까지 설치되어 가동될 것으로 알려졌습니다 . 참고로 블랙웰 GPU 한 장의 가격이 약 3만4만 달러(한화 4천만5천만 원)에 달한다는 점을 감안하면, 이 시설 한 곳에 투입되는 GPU 하드웨어 비용만 수조 원 규모에 이를 것으로 추산됩니다 . 추후 캠퍼스 증설 및 추가 지역 확장까지 감안하면, 스타게이트 전체적으로 수십만 개 이상의 GPU가 투입되는 글로벌 최대의 AI 컴퓨팅 인프라가 탄생하게 됩니다. 이렇게 구축된 연산 자원은 주로 OpenAI의 모델 훈련과 추론에 활용되며, 필요시에는 파트너사인 오라클의 클라우드 서비스를 통해 외부 기업이나 연구기관에도 제공될 가능성이 있습니다. 대규모 GPU 클러스터 운영 경험을 보유한 엔비디아와 오라클이 함께 인프라 운영을 맡기로 한 만큼 , 이러한 초거대 시스템을 안정적으로 관리하고 활용하는 데 있어 높은 신뢰성이 기대됩니다.

스타게이트에 블랙웰 GB200을 대규모 도입하는 이유

그렇다면 스타게이트 프로젝트가 왜 엔비디아 블랙웰 기반 GB200을 선택하여 대규모로 도입하는 것일까요? 이는 블랙웰 아키텍처가 현재 이용 가능한 AI 하드웨어 중 가장 강력하고 확장성이 뛰어난 플랫폼을 제공하기 때문입니다. OpenAI의 차세대 모델들은 수천억에서 조 단위에 이르는 매개변수로 구성되어 있고, 이를 학습시키거나 실시간 추론하기 위해서는 막대한 연산량을 처리할 수 있는 GPU가 필수적입니다. 엔비디아 블랙웰 B200/GB200은 앞서 언급했듯이 이전 세대 Hopper(H100) 대비 최대 5배에 이르는 성능 향상을 이뤄냈고 , GPU 메모리 용량도 4배 증가하여 대형 모델을 GPU 메모리 내에 모두 적재해 처리하기에 용이합니다. 이는 곧 더 큰 배치 사이즈와 더 깊은 모델을 효율적으로 학습시킬 수 있다는 의미이며, 초거대 모델일수록 학습 효율이 향상되는 효과를 가져옵니다.

또한 블랙웰 아키텍처에서 도입된 FP8 및 FP4 저정밀도 연산과 향상된 트랜스포머 연산 최적화는, 챗GPT와 같은 대규모 언어모델의 추론 속도를 비약적으로 높여줄 수 있습니다 . 예를 들어 블랙웰 기반 서버는 초당 수만 토큰 이상의 생성을 처리할 수 있어 실시간 대화형 AI 서비스의 응답 지연을 크게 줄이고, 모델 서비스 비용을 낮출 수 있습니다. OpenAI가 GPT-4보다 훨씬 큰 차세대 모델을 개발하더라도, 블랙웰 GPU 수만 개로 구성된 인프라라면 이를 충분히 뒷받침할 수 있을 것으로 전망됩니다. 실제 엔비디아의 발표에 따르면, 72개의 블랙웰 GPU로 구성된 한 NVL72 노드는 8GPU로 구성된 기존 DGX 서버 대비 30배 이상의 실시간 추론 성능 향상을 보여주었는데 , 이는 대규모 모델을 서비스하는 데 필요한 물리적 서버 수를 크게 줄여줄 수 있음을 의미합니다. 다시 말해, 스타게이트에 블랙웰을 도입하면 동일한 연산 작업을 수행하는데 필요한 서버 대수를 감소시켜 전력 및 공간 효율을 높이고, 궁극적으로 운영 비용 측면에서도 이점을 가져갈 수 있습니다.

엔비디아 Spectrum-X와 같은 최신 네트워킹 기술의 지원도 스타게이트에 블랙웰을 도입해야 하는 중요한 이유 중 하나입니다. 스타게이트의 초대형 GPU 클러스터에서는 GPU 사이의 통신 성능이 전체 시스템 성능에 막대한 영향을 미치는데, 엔비디아는 블랙웰 출시와 함께 자체 고성능 이더넷 기술인 Spectrum-X를 발표하며 대규모 AI 클러스터에 최적화된 네트워크 솔루션을 제공했습니다. 실제로 엔비디아는 스타게이트 프로젝트의 첫 데이터센터들에 이 Spectrum-X 네트워킹 플랫폼을 공급할 것이라고 밝혔는데 , 이를 통해 GPU간 통신 지연을 최소화하고 NVLink Switch와 결합하여 수만 개에 달하는 GPU가 효과적으로 연결된 **초고속 AI 패브릭(fabric)**을 구현할 수 있을 것으로 보입니다. 이러한 턴키(turn-key) 형태의 토탈 솔루션을 엔비디아가 제공할 수 있다는 점도, 스타게이트 입장에서는 블랙웰을 도입함으로써 얻는 크나큰 이점이라 할 수 있습니다. 요컨대, 최고의 성능, 탁월한 확장성, 효율적인 대규모 운용을 위한 생태계 지원까지 삼박자를 고루 갖춘 블랙웰 GB200 플랫폼이기에 스타게이트의 핵심으로 낙점된 것입니다.

글로벌 AI 산업에 미치는 영향과 향후 전망

엔비디아 블랙웰의 스타게이트 프로젝트 채택은 전 세계 AI 산업 지형에도 중요한 함의를 지닙니다. 우선, 이번 사례는 AI 인프라 투자 규모의 급격한 팽창을 상징합니다. 단일 기업이나 기관이 수십억 달러 단위로 AI 인프라를 투자하던 시대에서, 이제는 수천억 달러 규모의 컨소시엄형 메가 프로젝트로 진화하고 있음을 스타게이트가 보여주었습니다. 엔비디아의 젠슨 황 CEO는 이러한 거대 AI 데이터센터들을 가리켜 “AI 팩토리(공장)“라 부르며, 차세대 산업 혁명의 핵심이 될 것으로 강조했습니다 . 이는 AI 모델 개발 경쟁이 그만큼 초대형 플레이어들의 각축전이 되고 있다는 뜻이며, 막대한 자본과 기술력이 뒷받침되지 않으면 최첨단 AI 개발에서 도태될 수 있는 시대가 왔음을 시사합니다. 실제로 일각에서는 삼성전자가 스타게이트에 합류하여 또 다른 AI 동맹 구도가 형성될 수 있다는 관측까지 나왔을 정도로 , 스타게이트 발표는 업계 전반에 큰 파장을 불러일으켰습니다. 이에 따라 다른 글로벌 빅테크 기업들도 자체 AI 슈퍼컴퓨터 구축에 더욱 박차를 가할 것으로 전망됩니다. 실제로 마이크로소프트, 구글, 메타 등은 이미 수만 대의 GPU를 보유한 데이터센터를 운용 중이거나 확충 계획을 발표했으며, 중국 또한 국영 기업들을 동원해 비슷한 규모의 AI 인프라 투자에 나서고 있습니다. 또한 미국의 코어위브(CoreWeave)처럼 스타트업조차 약 25만 대 이상의 GPU를 확보하여 AI 클라우드 서비스 시장에 도전하는 사례도 나타나고 있습니다 . 엔비디아로서는 블랙웰 GPU의 폭발적인 수요를 뒷받침하기 위해 생산을 최대한 끌어올리고 있는데 , 이러한 추세가 지속되면 AI 반도체 분야에서의 엔비디아 독주 체제는 한동안 공고하게 유지될 가능성이 높습니다.

스타게이트 프로젝트의 진행은 또한 데이터센터 산업 전반의 혁신 가속화를 이끌 것으로 보입니다. 1GW급 데이터센터 캠퍼스들은 전력 공급, 냉각, 네트워크 등 인프라 모든 측면에서 새로운 기술적 도전을 수반합니다. 예를 들어 수십만 개의 고성능 GPU가 생성하는 열을 효율적으로 관리하기 위해 대규모 액체냉각 기술이나 혁신적인 공조 시스템이 도입되고, 안정적인 전력 공급을 위해 재생에너지 발전과 에너지 저장 시스템, 그리고 고압직류(HVDC) 전력 분배 같은 첨단 전력 인프라가 활용될 것입니다. 이는 결국 데이터센터 기술 발전을 가속화하여, AI뿐만 아니라 일반 클라우드 서비스에도 긍정적인 파급효과를 줄 것입니다. 또한 이렇게 미국에 거대한 AI 인프라가 구축되면, 지역 경제 활성화와 첨단 인력 고용 창출 등도 따라오는 효과가 있습니다. 실제 애빌린 지역에는 이미 수백 명 이상의 데이터센터 운영 인력 채용이 진행 중이며 , 향후 각 캠퍼스 건설에는 수천 명의 인력이 필요할 것으로 예상됩니다.

기술적으로 보았을 때, 스타게이트와 같은 초대형 클러스터의 등장은 AI 연구 개발 패러다임에도 변화를 가져올 수 있습니다. 과거에는 모델 한계를 극복하기 위해 알고리즘 최적화나 분산 학습 기법 연구에 집중했다면, 이제는 사실상 하드웨어 제약이 크게 완화됨에 따라 더욱 방대한 파라미터를 가진 모델을 직접 구현하고 실험해볼 수 있는 환경이 조성됩니다. 이는 궁극적으로 AGI(인공 일반지능) 달성에 한 발 더 다가서는 계기가 될 수 있으며, AI 모델의 성능이 한층 더 비약적으로 향상될 토양을 제공합니다. OpenAI를 비롯한 연구자들은 이런 인프라 위에서 과거에는 엄두내지 못한 거대 프로젝트들을 시도할 수 있고, AI를 통한 과학 발견이나 복잡한 문제 해결에도 도전할 수 있을 것입니다.

향후 몇 년간 엔비디아와 스타게이트의 행보도 주목할 필요가 있습니다. 엔비디아은 벌써 다음 세대 칩인 블랙웰 울트라(Blackwell Ultra) 및 그 이후 아키텍처(코드명 베라 루빈) 개발을 예고하며, AI 연산 성능의 기하급수적 성장을 이어가겠다는 로드맵을 제시했습니다 . 스타게이트 역시 첫 캠퍼스 가동 후 점진적으로 추가 캠퍼스를 확장하여 4년 내 목표한 인프라를 완성해갈 것입니다. 그 과정에서 초기 블랙웰 기반 장비들은 차세대 업그레이드로 순차 교체되거나 보완되어, 진화하는 AI 인프라가 될 것으로 예상됩니다. 예컨대 2026년 이후에는 블랙웰 울트라 칩이나 향상된 그레이스 CPU가 도입되어 클러스터 성능이 더욱 향상될 가능성이 높습니다. 이처럼 하드웨어와 인프라의 동반 성장을 통해 AI 산업은 당분간 고속 성장을 지속할 전망이며, 엔비디아와 OpenAI의 긴밀한 협력 관계도 업계에 큰 영향력을 미칠 것으로 보입니다.

결론: 엔비디아 블랙웰과 스타게이트가 여는 AI 혁신 시대

엔비디아 블랙웰 기반 GB200의 등장은 AI 하드웨어의 새로운 이정표를 세웠고, 스타게이트 프로젝트와의 결합을 통해 그 진가를 발휘하려 하고 있습니다. 세계 최고 수준의 AI 칩과 초대형 자본·인프라가 만나 이루어지는 이번 프로젝트는 단순한 데이터센터 구축을 넘어, AI 혁신의 패러다임 전환을 가져올 것으로 기대됩니다. 엔비디아가 다년간 쌓아온 전문성과 OpenAI와의 긴밀한 협업으로 축적된 경험, 그리고 양사가 업계에서 갖춘 확고한 권위를 바탕으로 추진되는 만큼 이 초대형 AI 시스템 구축에 대한 신뢰도도 매우 높습니다.

물론 이러한 거대 프로젝트를 추진함에 따라 넘어야 할 산들도 존재합니다. 초기에 블랙웰 기반 시스템에서 보고된 발열 이슈처럼 , 새로운 기술 도입에는 예기치 못한 시행착오가 따를 수 있습니다. 또 수십만 개 AI 칩이 소모하는 전력과 열을 관리하기 위한 지속가능성 문제도 제기됩니다. 그럼에도 불구하고, 엔비디아와 OpenAI를 비롯한 업계는 이러한 도전을 해결하기 위해 적극적으로 기술 개발과 인프라 혁신을 이어가고 있습니다.

앞으로 엔비디아 블랙웰 GPU 수십만 개로 구성될 스타게이트 인프라가 본격 가동되면, 우리는 AI 모델의 학습 속도와 능력이 이전과 비교할 수 없이 향상되는 새 시대를 목격하게 될 것입니다. 이는 곧 산업 전반의 AI 활용도 증대로 이어져, 자율주행, 헬스케어, 금융, 제조 등 다양한 분야에서 혁신적인 서비스와 제품이 쏟아져 나올 것입니다. 엔비디아 블랙웰과 스타게이트의 만남은 AI 역사에 한 획을 긋는 사건으로, AI 발전의 가속 페달을 힘껏 밟는 역할을 하고 있습니다. 앞으로도 이 거대한 프로젝트의 진행 상황과 성과에 주목하며, AI 인프라가 어떻게 인류의 미래를 바꾸어갈지 면밀히 지켜봐야 할 것입니다. AI 기술의 지평을 넓히는 스타게이트 프로젝트와 엔비디아의 행보를 지켜보며, 인류는 다가오는 인공지능 혁명의 다음 장을 맞이할 준비를 하고 있습니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

스타게이트 프로젝트란 무엇인가?

스타게이트 프로젝트는 OpenAI의 AI 연구를 뒷받침하기 위해 2025년 출범한 초대형 인프라 구축 계획입니다. 소프트뱅크, 오라클, MGX 등이 약 5000억 달러를 투자하여 미국 내 여러 지역에 대규모 데이터센터 캠퍼스를 건설하며, 해당 인프라는 OpenAI가 차세대 AI 모델을 훈련하고 서비스하는 데 전적으로 사용될 예정입니다 . SoftBank 손정의 회장이 스타게이트 의장직을 맡고, OpenAI의 샘 알트먼 CEO가 운영을 총괄합니다. Oracle 등 파트너 기업들은 데이터센터 건설 및 운영 전문성을 제공하여 프로젝트를 지원합니다. 첫 번째 캠퍼스는 텍사스주 애빌린에 건설 중이며, 향후 5~10개의 1GW급 시설로 확대되어 세계 최대 규모의 AI 컴퓨팅 네트워크를 형성하게 됩니다 . 이 프로젝트는 미국의 AI 기술 주도권을 강화하고 향후 AGI 개발까지 지원하는 전략적 의미를 지닙니다.

엔비디아 블랙웰(Blackwell) GB200은 무엇이며 얼마나 강력한가?

블랙웰은 엔비디아가 2024년에 공개한 최신 GPU 아키텍처로, 그 중 GB200은 2개의 B200 GPU와 1개의 그레이스 CPU가 통합된 슈퍼칩을 가리킵니다 . 블랙웰 B200 GPU는 2080억 개의 트랜지스터를 내장한 초대형 칩으로, 최대 20 PFLOPs의 AI 연산 성능과 192GB의 초고속 HBM3E 메모리를 갖춰 현존 최고 수준의 사양을 자랑합니다 . 두 칩렛 간에는 10TB/s 대역폭의 맞춤형 인터커넥트로 연결되어 마치 하나의 거대 GPU처럼 동작하며, 6세대 텐서 코어와 2세대 트랜스포머 엔진 등 최첨단 연산 유닛을 갖추고 있습니다. 이전 세대 H100(호퍼) 대비 5배 가까운 추론 속도 향상과 4배 늘어난 메모리 용량을 제공하며, 5세대 NVLink를 통해 수백 개의 GPU를 하나로 묶는 확장성까지 겸비했습니다 . 요약하면, 블랙웰 GB200은 현재 상용화된 AI 프로세서 중 최고의 성능과 확장성을 지닌 핵심 칩이라 할 수 있습니다.

OpenAI는 왜 Azure 클라우드 외에 자체 데이터센터를 구축하나요?

OpenAI는 마이크로소프트 Azure를 통해 막대한 클라우드 자원을 제공받고 있지만, ChatGPT의 폭발적 성공 이후 연산 수요가 기하급수적으로 증가하였습니다. Azure만으로는 미래의 초거대 모델 학습에 필요한 규모와 유연성을 모두 충족하기 어려워지고 비용도 상승할 수 있습니다. 스타게이트 프로젝트를 통해 OpenAI는 전용 AI 인프라를 확보함으로써 안정적으로 대규모 연산을 수행하고, Azure 의존도를 완화하여 비용 효율도 높일 수 있게 됩니다. 또한 미국 내에 분산된 자체 데이터센터를 보유함으로써 데이터 주권과 보안 측면에서도 이점을 얻을 수 있습니다. 이와 함께, 자체 데이터센터를 보유함으로써 OpenAI는 데이터와 인프라에 대한 통제권을 강화하고, 장기적으로는 클라우드 사용료를 절감하는 효과도 기대할 수 있습니다. 다만 OpenAI는 Azure와의 협력도 계속 이어가고 있으며, 두 인프라를 병행 활용하는 투트랙 전략을 취하고 있습니다 .

엔비디아 블랙웰의 경쟁자로는 어떤 것이 있나요?

현재 AI 가속기 시장에서 엔비디아에 도전하는 주요 경쟁자로는 AMD와 구글 등을 꼽을 수 있습니다. AMD는 MI300 등의 데이터센터 GPU로 경쟁을 시도하고 있고, 구글은 자사의 TPU(텐서 처리 유닛)를 통해 내부적으로 대규모 AI 연산을 수행하고 있습니다. 그러나 일론 머스크 등 업계 전문가들조차도 “현 시점에서 엔비디아 하드웨어보다 나은 것은 없다”고 언급할 만큼 , 아직까지 블랙웰의 성능 우위는 확고하다는 평가가 지배적입니다. 특히 엔비디아는 하드웨어뿐 아니라 CUDA 생태계, 소프트웨어 최적화, NVLink와 같은 인터커넥트 기술에서 종합적인 강점을 보여주고 있어, 당분간 블랙웰 아키텍처가 AI 훈련/추론 인프라 분야를 선도할 것으로 전망됩니다. 또한 미국 정부는 엔비디아의 최첨단 AI 칩 수출을 규제하는 등(예: 중국 대상) 정책적으로도 자국의 기술 우위를 지키려 하고 있습니다.

엔비디아 블랙웰과 스타게이트 프로젝트의 만남은 최근 개최된 엔비디아 GTC 컨퍼런스에서 더욱 구체화되었습니다. 이 행사에서 공개된 블랙웰 아키텍처의 상세한 성능 수치와 향후 로드맵은 스타게이트가 왜 엔비디아의 기술력을 신뢰하는지 잘 보여줍니다.

출처 및 참고:

• OpenAI 공식 블로그 발표 (2025년 1월 21일)

• DatacenterDynamics 뉴스 기사 (2025년 2월 27일)

• Bloomberg 통신 보도 (Rachel Metz 등, 2025년 3월 6일)

• NVIDIA GTC 2024 키노트 및 기술 자료 (TechPowerUp 등 요약)

• Entrepreneur/Bloomberg 인터뷰 기사 (2024년 10월 4일)

• 월간중앙 기사 (‘팀 엔비디아 vs 스타게이트 동맹’, 2025년 3월호)