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"이제 AWS에서도 챗GPT 쓴다"…오픈AI와 MS의 '독점' 계약이 바뀐 이유
[경제일보] 인공지능(AI) 시대의 가장 강력한 동맹으로 꼽혔던 오픈AI와 마이크로소프트(MS)의 독점 파트너십에 균열이 생겼다. 양사는 계약 개정을 통해 MS 애저(Azure) 클라우드가 독점적으로 보유했던 오픈AI 모델 사용권을 비독점 라이선스로 전환했다. 이로써 오픈AI의 GPT 모델은 이제 아마존웹서비스(AWS)와 구글 클라우드에서도 공식적으로 사용 가능해지며 AI 시장의 경쟁 구도가 근본적으로 재편될 전망이다. 오픈AI와 MS는 27일(현지시간) 양사 간 계약을 개정해 이같이 합의했다고 밝혔다. 이번 결정으로 오픈AI는 기업공개(IPO)를 앞두고 애저 외에 다른 클라우드를 사용하는 거대한 잠재 고객층에 직접 접근할 수 있는 길을 열었다. MS는 오픈AI 모델 판매에 따른 수익을 직접 받는 대신 IP 라이선스를 2032년까지 유지하게 된다. 또한 업계에 논란이 됐던 '범용인공지능(AGI) 달성 시 수익 배분 중단' 조항도 삭제돼 계약의 불확실성을 제거했다. 이번 계약 변경은 오픈AI가 AWS 인프라를 통해 기업용 AI 서비스 '프런티어'를 제공하기로 하면서 불거진 양사 간의 갈등을 해소하는 차원이다. 당시 MS는 계약 위반이라며 법적 대응까지 검토했지만 결국 오픈AI의 멀티클라우드 전략을 수용하는 방향으로 선회했다. 오픈AI는 여전히 MS를 주요 파트너로 유지하고 신규 모델을 애저에 우선 출시하지만 더는 MS에만 얽매이지 않게 됐다. 이 발표가 나오자마자 앤디 재시 AWS 최고경영자(CEO)는 "매우 흥미로운 발표"라며 "몇 주 안에 AWS의 AI 모델 플랫폼 '베드록'에서 오픈AI 모델을 직접 사용할 수 있게 될 것"이라고 밝혔다. 사실상 이번 계약 개정의 최대 수혜자가 AWS임을 공식화한 셈이다. 이는 클라우드 시장 1위인 AWS가 생성형 AI 시장에서도 리더십을 되찾기 위한 강력한 무기를 확보했음을 의미한다. 표면적으로는 MS의 손해처럼 보이지만 전문가들은 MS 역시 실리가 크다고 분석한다. 오픈AI 모델 구동에 필요한 막대한 데이터센터 인프라 투자 부담을 덜고 자체 AI 서비스인 '코파일럿'에 자원을 더 집중할 수 있게 됐기 때문이다. 또한 양사의 독점적 관계는 미국과 유럽 규제 당국의 반독점 조사의 주요 타깃이었던 만큼 이번 비독점 전환은 규제 리스크를 해소하는 효과도 있다. 한편 이번 계약 개정은 오픈AI와 MS의 관계가 단순한 투자-피투자 관계를 넘어 각자의 생존과 성장을 위한 전략적 파트너십으로 진화하고 있음을 보여준다. AI 시장이 성숙기에 접어들면서 특정 클라우드에 종속되기보다 더 넓은 시장으로 나아가려는 오픈AI의 독립 의지와 다중 모델 전략으로 AI 시장 전체의 파이를 키우려는 MS의 실리가 맞아떨어진 결과다.
2026-04-28 07:43:04
"가성비만으론 못 이긴다"… 그록 품은 엔비디아
[이코노믹데일리] 엔비디아의 29조원 ‘크리스마스 쇼크’는 단순한 기업 인수를 넘어 글로벌 AI 반도체 질서의 변곡점을 알리는 사건이었다. 지난해 12월 24일 전 세계 반도체 업계는 산타클로스의 선물 대신 ‘AI 황제’ 젠슨 황이 보낸 경고장을 받아들었다. 엔비디아가 미국 AI 추론 칩 스타트업 그록을 약 200억달러, 우리 돈 29조원에 달하는 금액으로 사실상 흡수했다는 소식이었다. 이는 2019년 멜라녹스 인수에 투입된 70억달러를 훌쩍 뛰어넘는 엔비디아 역사상 최대 규모의 베팅이다. 동시에 그동안 “타도 엔비디아”를 외치며 AI 추론 시장의 틈새를 노려온 전 세계 후발 주자들에게는 사실상의 사형 선고에 가까운 메시지로 받아들여졌다. 본지는 엔비디아의 그록 인수가 던지는 전략적 함의와 그 여파로 생존의 기로에 선 한국 AI 반도체 산업의 현주소를 짚어본다. 이번 딜의 본질은 ‘규모’보다 ‘방식’에 있다. 엔비디아는 그록을 자회사로 편입하는 전통적 인수합병 대신 핵심 지식재산권에 대한 비독점 라이선스를 확보하고 창업자 조나단 로스를 포함한 엔지니어링 조직을 통째로 흡수하는 이른바 ‘인재·기술 흡수형 인수’ 방식을 택했다. 미국 연방거래위원회와 각국 규제 당국의 반독점 감시망을 피해 가면서도 실질적인 기술 내재화는 완성하는 고도의 계산이었다. 업계에서는 엔비디아가 자신의 마지막 약점으로 지적돼 온 ‘추론 비용’과 ‘지연 시간 문제’를 자본력으로 단숨에 제거해 버렸다는 평가가 지배적이다. 그동안 AI 반도체 시장은 학습과 추론으로 양분돼 있었다. 엔비디아 GPU는 학습 영역에서 독보적이었지만 실제 서비스를 담당하는 추론 단계에서는 전력 소모와 비용 부담이 크다는 한계를 안고 있었다. 특히 실시간 응답이 중요한 대규모 언어모델 서비스에서는 GPU 구조상 병목 현상이 발생해 속도 저하 문제가 반복적으로 제기돼 왔다. 이 틈을 파고든 것이 바로 그록이었다. 구글의 텐서 처리 장치를 설계했던 조나단 로스가 창업한 그록은 GPU와는 전혀 다른 해법을 제시했다. 그록의 언어 처리 장치는 고대역폭 메모리를 과감히 배제하고 초고속 정적 메모리를 대량으로 집적하는 구조를 채택했다. 용량은 작지만 처리 속도가 압도적으로 빠른 이 메모리를 기반으로 칩 간 연결을 소프트웨어로 최적화해 속도 한계를 돌파했다. 그 결과 그록은 엔비디아 GPU 대비 최대 10배 빠른 추론 속도와 10분의 1 수준의 에너지 효율을 구현하며 ‘실시간 AI’ 시대의 가능성을 열었다. 엔비디아는 바로 이 기술을 손에 넣었다. 젠슨 황 최고경영자는 그록의 저지연 프로세서 기술을 자사의 AI 팩토리 아키텍처에 통합하겠다고 공식화했다. 이는 향후 엔비디아의 차세대 칩이 학습은 물론 초저지연 추론 시장까지 사실상 독식하겠다는 선언으로 해석된다. 강력한 소프트웨어 생태계인 쿠다 위에 그록의 속도 기술이 결합될 경우 고객사들이 호환성 위험을 감수하며 다른 신경망 처리 장치를 선택할 유인은 급격히 줄어들 수밖에 없다. 이른바 ‘엔비디아 생태계 밖은 지옥’이라는 말이 과장이 아니라는 인식이 업계 전반에 퍼지고 있다. 이 충격파는 곧바로 한국 AI 반도체 산업으로 전이됐다. 그동안 국내 신경망 처리 장치 기업들은 엔비디아 대비 가격 경쟁력과 전력 효율을 앞세워 틈새를 공략해 왔다. 그러나 엔비디아가 추론 성능과 가격 경쟁력까지 동시에 확보할 경우 ‘가성비’만으로는 생존을 장담하기 어려운 국면이 열렸다는 위기감이 고조되고 있다. 이것이 한국 AI 반도체 산업이 직면한 냉혹한 현실이다.
2026-01-20 16:07:37
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