오픈AI가 2030년까지 AI 컴퓨트 규모를 30GW로 끌어올리는 계획을 세웠다. 2025년 약 1.9GW 수준과 비교하면 대폭 확대되는 수치다. 가속기와 HBM, 전력, 패키징, 데이터센터 인프라 전반에 걸쳐 수요가 폭증할 가능성이 커지면서, AI 경쟁의 무게중심이 모델 개발에서 산업 기반 확보로 빠르게 이동하고 있다.
OpenAI plans to expand AI compute capacity to 30GW by 2030, a sharp increase from current levels that would intensify demand for accelerators, HBM, power infrastructure and advanced semiconductor packaging across the global AI supply chain.
오픈AI가 2030년까지 AI 컴퓨트 규모를 30GW로 확대하는 목표를 제시했다. 2025년 약 1.9GW 수준과 비교하면 10배를 훌쩍 넘는 확장이다. 생성형 AI 수요가 모델 경쟁을 넘어 서비스 운영과 추론 인프라 경쟁으로 옮겨가는 국면에서, 오픈AI가 필요한 연산 자원을 장기적으로 얼마나 공격적으로 보고 있는지 드러낸 수치다.
AI 컴퓨트 30GW는 가속기 수급만으로 달성할 수 있는 수준이 아니다. 전력망 확충, 데이터센터 부지 확보, 냉각 설계, 패키징, HBM 공급까지 산업 전반이 함께 움직여야 가능한 목표다. AI 인프라 경쟁이 이제 반도체 기업 몇 곳의 생산 계획이 아니라, 에너지와 제조 기반 전체를 재편하는 문제로 번지고 있음을 보여준다.
오픈AI는 이미 컴퓨트 확장 속도를 빠르게 끌어올려 왔다. 챗GPT 출시 이후 수요가 급증하면서 매출과 연산 자원이 함께 확대됐고, 지난해 10GW 규모 컴퓨트 확보 계획을 내놓은 데 이어 이번에는 30GW라는 더 큰 숫자를 제시했다. 기존 계획보다 한 단계 높은 수준의 장기 인프라 청사진이 나온 셈이다.
문제는 공급망이다. AI 가속기에서 가장 먼저 병목이 되는 것은 메모리, 그중에서도 HBM이다. 연산칩이 고성능으로 갈수록 HBM 적층 수와 대역폭 요구도 함께 올라간다. 오픈AI가 자체 AI 칩과 대용량 HBM 구성을 염두에 둔 특허를 내놓은 것도 같은 흐름 안에 있다. 결국 30GW 확대 계획은 더 많은 GPU나 ASIC 확보에 그치지 않고, 이를 뒷받침할 HBM 공급망을 얼마나 안정적으로 확보하느냐에 달려 있다.
반도체 업계에는 분명한 압박이다. 삼성전자와 SK하이닉스를 비롯한 메모리 업체들이 HBM 증설에 속도를 내고 있고, 파운드리와 패키징 업체들도 AI 전용 생산능력을 늘리고 있다. 그러나 현재 진행 중인 증설 속도만으로는 장기 수요를 모두 흡수하기 어렵다는 시각이 적지 않다. 오픈AI 같은 대형 수요처가 공격적인 목표를 내놓을수록, 업계는 더 빠른 투자와 더 정교한 생산 재편을 요구받게 된다.
단, 부작용도 함께 커질 수 있다. AI 수요가 반도체 공급망을 선점할수록 PC와 스마트폰, 콘솔 같은 범용 전자기기 시장은 부품 가격 상승과 공급 압박을 감내해야 한다. 이미 메모리와 첨단 패키징 시장에서는 AI 중심 재편이 진행 중이다. 오픈AI의 30GW 목표는 이런 흐름을 더 가속할 가능성이 높다.
결국 승부처는 더 나은 모델만이 아니다. 얼마나 많은 컴퓨트를, 얼마나 안정적으로, 얼마나 긴 시간에 걸쳐 확보할 수 있느냐가 기업 경쟁력을 좌우하는 단계에 들어섰다. 오픈AI의 30GW 구상은 그 경쟁이 이제 본격적인 인프라 전쟁으로 넘어갔음을 보여주는 상징적인 수치다.
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