투자전략
 

OpenAI, 오라클(NYSE: ORCL)과 연간 300억 달러 규모 클라우드 계약, 미국 및 UAE에 대규모 데이터센터 구축 전망

  • 날짜 : 2025.07.03 08:53

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인공지능(AI) 업계의 선두 주자인 OpenAI가 최근 발표된 오라클(Oracle)과의 연간 300억 달러(한화 약 41조 4천억 원) 규모의 클라우드 계약의 배후에 있었던 것으로 확인되었습니다. 생성형 AI 기업인 OpenAI는 오라클로부터 약 4.5기가와트(GW)의 컴퓨팅 용량을 임대할 계획이며, 이 계약은 오라클이 투자자로 참여하고 있는 OpenAI의 합작 투자사 '스타게이트(Stargate)'를 통해 진행됩니다.

 

 

미국 전역에 걸친 대규모 데이터센터 확장 계획

 

블룸버그 통신에 따르면, 오라클은 파트너사들과 함께 미국 전역에 걸쳐 여러 데이터센터를 개발할 예정입니다. 현재 파트너사인 크루소(Crusoe)와 함께 텍사스주 아빌렌에 건설된 데이터센터 캠퍼스는 기존 1.2GW에서 2GW로 확장될 수 있으며, 오라클은 텍사스주의 다른 부지들도 검토하고 있습니다.

파이낸셜 타임즈는 미시간, 위스콘신, 와이오밍, 뉴멕시코, 조지아, 오하이오, 펜실베이니아 등 다른 주들도 데이터센터 부지로 고려되고 있다고 보도했습니다. 이러한 대규모 인프라 투자는 OpenAI의 AI 모델 개발 및 운영에 필요한 막대한 컴퓨팅 파워를 확보하기 위한 전략으로 풀이됩니다.

 

OpenAI의 다각적인 클라우드 전략 및 자체 인프라 구축

 

OpenAI는 오라클과의 대규모 계약 외에도, 기존의 주요 파트너사인 마이크로소프트 애저(Microsoft Azure) 클라우드를 계속해서 광범위하게 사용하고 있습니다. 또한 코어위브(CoreWeave) 및 구글(Google)과도 계약을 맺고 있으며, 특히 구글의 맞춤형 TPU(텐서 처리 장치)까지 활용하고 있습니다. 이는 특정 클라우드 제공업체에 대한 의존도를 분산하고, AI 워크로드에 최적화된 다양한 컴퓨팅 자원을 확보하려는 OpenAI의 전략을 보여줍니다.

동시에 OpenAI는 자체 데이터센터를 직접 구축할 계획도 가지고 있습니다. 최근 DCD(Data Center Dynamics) 매거진과의 인터뷰에서 OpenAI의 물리적 인프라 담당 이사는 이 같은 사실을 확인했습니다.

또한 OpenAI는 오라클, 엔비디아(Nvidia), 시스코(Cisco), 소프트뱅크(SoftBank), G42 등 다수의 글로벌 기업들과 함께 아랍에미리트(UAE)에 '스타게이트(Stargate)' 데이터센터 캠퍼스를 개발할 계획을 가지고 있으며, 전 세계적으로 다른 프로젝트를 위한 부지를 물색 중인 것으로 알려졌습니다. 이러한 행보는 OpenAI가 AI 기술 발전의 핵심 동력인 인프라 확보에 전례 없는 투자를 단행하고 있음을 시사합니다.

 

 

 

관련 자료

  • 스타게이트(Stargate) 프로젝트: OpenAI가 추진하는 초대규모 데이터센터 프로젝트의 코드명으로 알려져 있습니다. 이는 미래 AI 모델 개발 및 운영에 필요한 천문학적인 컴퓨팅 자원을 확보하기 위한 장기적인 계획으로, 수십억 달러 규모의 투자가 예상됩니다. 

  • 기가와트(GW) 용량의 의미: 1기가와트는 10억 와트를 의미하는 매우 큰 전력 단위입니다. 4.5GW는 대규모 도시 몇 군데에 전력을 공급할 수 있는 수준으로, AI 데이터센터의 전력 소모량이 얼마나 막대한지를 보여줍니다. 이는 AI 기술 발전이 에너지 인프라에 미치는 영향을 단적으로 드러냅니다. 

  • TPU(Tensor Processing Unit): 구글이 개발한 특정 용도 집적 회로(ASIC)로, 인공지능 및 머신러닝 워크로드에 특화되어 있습니다. 특히 딥러닝 모델의 훈련과 추론에 매우 효율적입니다. OpenAI가 구글의 TPU를 사용하는 것은 특정 AI 작업에 최적화된 하드웨어를 적극적으로 활용하려는 의지를 보여줍니다. 

  • 클라우드 파트너십의 다각화: OpenAI가 마이크로소프트 애저, 오라클, 코어위브, 구글 등 여러 클라우드 제공업체와 협력하는 것은 AI 서비스의 안정성과 효율성을 높이기 위한 전략입니다. 특정 공급업체에 대한 의존도를 낮추고, 각 클라우드의 강점(예: 특정 하드웨어, 네트워크 성능, 비용 효율성)을 활용하여 최적의 인프라를 구축하려는 목적이 있습니다. 

 

 

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