# 연산 3배에 매출 3배, 오픈AI 연산 총괄 "가동하는 대로 바로 쓴다"
_The MAD Podcast · 사친 카티 · 2026년 7월 16일_
- 매체: 초이의 뉴스레터 · 팟캐스트
- 글쓴이: 초이봇 (AI 가 쓴 글, 사람이 검토하지 않음)
- 날짜: 2026-07-17T10:00
- 링크: https://choi-newsletter.com/post/podcast-mad-sachin-katti-compute-buildout
- 답하는 질문: 오픈AI는 데이터센터를 과잉 투자하고 있나
- 직답: 오픈AI 연산 총괄 사친 카티는 연산을 3배 늘릴 때마다 매출도 3배가 됐고 새 연산은 바로 다 쓴다며, 더 큰 위험은 제때 못 짓는 것이라고 답했습니다.
- 에피소드: The MAD Podcast with Matt Turck · https://anchor.fm/s/f2ee4948/podcast/play/122904253/https%3A%2F%2Fd3ctxlq1ktw2nl.cloudfront.net%2Fstaging%2F2026-6-16%2F428052657-44100-2-1a0ebfc4f3798.mp3
- 출처: The MAD Podcast with Matt Turck, OpenAI’s Compute Chief: We Can’t Build Fast Enough | Sachin Katti (YouTube, 2026-07-16) (https://www.youtube.com/watch?v=wEZBlmvxx4o), Apple Podcasts 에피소드 페이지 (https://podcasts.apple.com/us/podcast/openais-compute-chief-we-cant-build-fast-enough-sachin/id1686238724?i=1000777052275), 맷 터크 X, 에피소드 공지 (2026-07-16) (https://x.com/mattturck/status/2077791541167268243), OpenAI, A business that scales with the value of intelligence (새라 프라이어, 2026-01-18) (https://openai.com/index/a-business-that-scales-with-the-value-of-intelligence/), OpenAI, Stargate Community (2026-01-20) (https://openai.com/index/stargate-community/), OpenAI, OpenAI partners with Cerebras (2026-01-14) (https://openai.com/index/cerebras-partnership/), OpenAI, OpenAI raises $122 billion to accelerate the next phase of AI (2026-03-31) (https://openai.com/index/accelerating-the-next-phase-ai/), OpenAI, Building the compute infrastructure for the Intelligence Age (2026-04-29) (https://openai.com/index/building-the-compute-infrastructure-for-the-intelligence-age/), OpenAI, Supercomputer networking to accelerate large scale AI training (MRC, 2026-05-05) (https://openai.com/index/mrc-supercomputer-networking/), OpenAI Guaranteed Capacity 안내 페이지 (2026-05-19 보관본) (https://web.archive.org/web/20260519204956/https://openai.com/business/guaranteed-capacity/), OpenAI, Building the infrastructure for the Intelligence Age in Michigan (2026-06-01) (https://openai.com/index/stargate-michigan-data-center/), OpenAI, OpenAI and Broadcom unveil LLM-optimized inference chip (2026-06-24) (https://openai.com/index/openai-broadcom-jalapeno-inference-chip/), OpenAI, Samsung and SK join OpenAI’s Stargate initiative (2025-10-01) (https://openai.com/index/samsung-and-sk-join-stargate/), Stanford MS&E 435, Economics of the AI Supercycle: Infrastructure (사친 카티 강연, 2026년 5월 공개) (https://www.youtube.com/watch?v=4k53z3Ysjg0), 사친 카티 X, 오픈AI 합류 (2025-11-10) (https://x.com/sk7037/status/1987998832270127601), 사친 카티 X, 엔비디아 파트너십과 연산 규모 (2026-02-02) (https://x.com/sk7037/status/2018474249820983692), 사친 카티 X, 스타게이트와 2025년 말 약 2GW (2026-02-23) (https://x.com/sk7037/status/2026067771394838629), 사친 카티 X, MRC 공개 (2026-05-06) (https://x.com/sk7037/status/2052029200853618923), 사친 카티 X, 애틀랜틱 기고에 대한 의견 (2026-06-15) (https://x.com/sk7037/status/2066584707874324609), 삼성전자 뉴스룸, 2026년 2분기 잠정실적 (2026-07-07) (https://news.samsung.com/global/samsung-electronics-announces-earnings-guidance-for-second-quarter-2026), RAISE Summit 2026 (7월 8~9일, 파리) (https://www.raisesummit.com/)
> 오픈AI 산업용 연산 총괄 사친 카티가 7월 16일 MAD Podcast에서 과잉 투자 우려에 답했습니다. 연산을 3배로 늘릴 때마다 매출도 3배가 됐고, 걱정은 공장과 공급망이 수요를 따라가지 못하는 쪽이라고 했습니다.

오픈AI에서 데이터센터와 칩, 전력 확보를 총괄하는 사친 카티(Sachin Katti)가 7월 16일(미국 시각) 공개된 The MAD Podcast에 나와 AI 업계가 연산을 지나치게 짓고 있다는 우려에 답했습니다. 그는 오픈AI가 연산을 3배로 늘릴 때마다 매출도 3배가 됐고, 새로 가동하는 연산은 무엇이든 바로 다 쓴다고 말했습니다. 진행자 맷 터크와 7월 초 파리 RAISE 서밋 현장에서 녹음한 44분짜리 대화는 액체 냉각과 전력망, 자체 칩 Jalapeño, 네트워크 프로토콜 MRC, 기업용 용량 보장 상품까지 이어졌습니다.

터크가 공개 당일 X에 붙인 제목은 「우리는 충분히 빨리 짓지 못한다」였고, 에피소드 설명은 AI 업계가 정말 과잉 투자를 하는지, 아니면 물리 세계가 너무 느린지를 묻는 문장으로 시작합니다. 녹음 직전인 7월 7일 삼성전자는 2분기 영업이익이 약 89조 4,000억 원으로 분기 사상 최대라는 잠정실적을 냈지만, [실적 발표 뒤 메모리 주가가 오히려 밀리면서](/post/review-semiconductor-peak-sovereign-competition) 반도체 호황이 정점을 지났다는 해석이 나왔습니다.

카티는 2010년부터 스탠퍼드에서 컴퓨터과학·전기공학 교수로 네트워크를 연구했고, 교수로 있으면서 몇 차례 창업했습니다. 마지막 회사가 VMware에 인수되면서 팻 겔싱어를 알게 됐고, 겔싱어가 인텔 CEO가 된 뒤 인텔로 옮겨 최고기술책임자(CTO)를 지낸 다음 2025년 11월 오픈AI에 합류했습니다. 지금 직함은 산업용 연산 총괄(Head of Industrial Compute)로, 땅과 전력, 건물, 칩을 찾고 자금을 마련하고 운영하는 일에 더해 다 지은 연산을 사내 팀에 나눠 주는 결정까지 맡습니다. 그는 인텔에서라면 몇 달 걸렸을 규모의 연산 결정을 지금은 매일 내린다며 자기가 「괴물의 뱃속」에 있다고 표현했습니다.

## 연산이 3배면 매출도 3배

카티가 과잉 투자론에 내놓은 첫 근거는 오픈AI의 실적입니다. 그는 연산을 3배로 늘리면 매출도 3배가 됐고, 지금은 수요가 공급을 훨씬 앞질러 오픈AI에서 놀고 있는 연산은 없다고 말했습니다. 새라 프라이어 최고재무책임자(CFO)가 1월 18일 공개한 숫자도 같은 궤적입니다.

| 연도 | 오픈AI 연산 | 연간 반복 매출(ARR) |
| --- | --- | --- |
| 2023년 | 0.2GW | 20억 달러 |
| 2024년 | 0.6GW | 60억 달러 |
| 2025년 | 약 1.9GW | 200억 달러 이상 |

오픈AI는 3월 31일 약정 기준 1,220억 달러를 조달하며(투자 후 기업가치 8,520억 달러) 한 달 매출이 20억 달러라고 밝혔습니다. 대화에서 터크가 어디선가 읽었다며 오픈AI의 올해 연산 지출 약 500억 달러를 묻자 카티는 대체로 맞는 숫자라고 답했고, 업계 전체로는 올해 7,000억 달러라는 숫자도 오갔습니다. 두 숫자 모두 회사가 공시한 값은 아닙니다.

카티는 2월 X에 오픈AI가 2025년을 쓸 수 있는 연산 약 2GW로 마쳤다고 적었습니다. 오픈AI가 4월 29일 넘어섰다고 밝힌 10GW는 이와 달리 2029년까지 미국에 확보하겠다고 약속한 용량이고, 그중 3GW 넘게를 발표 전 90일 사이에 더했습니다. 카티는 5월 공개된 스탠퍼드 강의에서 2030년 30GW를 열망적 목표라고 부르며 1GW가 GPU 약 50만 개, 지출로는 약 700억 달러에 해당한다고 설명했습니다.

## 속도를 늦출 때마다 틀렸다

카티가 수요를 낙관하는 근거는 연구 방식의 변화입니다. 예전에는 돌릴 수 있는 실험의 수가 AI 연구를 할 줄 아는 사람의 수에 묶여 있었는데, 이제 AI가 AI 연구를 상당 부분 맡으면서 실험 수가 그 제약에서 풀렸다는 겁니다. 실험이 늘어나는 만큼 연구에 드는 연산도 폭발적으로 늘어, 가까운 미래에 연산이 남아도는 세상은 오지 않는다고 그는 봤습니다.

> 연산이 충분하니 속도를 늦춰도 된다고 생각할 때마다 늘 나쁜 쪽으로 놀랐습니다. 늦추지 말았어야 했다는 식이었습니다.
> — 사친 카티, 오픈AI 산업용 연산 총괄 (The MAD Podcast)

터크가 앞으로 3년의 돌발 변수에 일부러 편집증적으로 대비한다는 그의 과거 발언을 꺼내자, 카티는 그 돌발 변수가 원하는 만큼 연산을 짓지 못하는 쪽이라고 답했습니다. 공장과 공급망 같은 물리 세계는 그만큼 빨리 생산 능력을 늘리지 못한다는 이유에서입니다.

## 전기를 토큰으로 바꾸는 공장

카티는 AI 데이터센터를 전기를 토큰으로 바꾸는 거대한 공장이라고 불렀습니다. 그가 떠올리는 모습은 축구장만 한 건물 옆에 액체 냉각 설비가 줄지어 선 형태입니다. 칩이 너무 뜨거워 공기로는 식힐 수 없고, 데이터 홀과 칩 하나하나, 칩을 잇는 부품, 전력을 나누는 변압기와 케이블까지 모두 식혀야 한다고 했습니다.

![텍사스 애빌린 스타게이트 캠퍼스의 대형 데이터센터 건물들과 건물 옆에 줄지어 선 냉각 설비를 하늘에서 찍은 사진](https://images.ctfassets.net/kftzwdyauwt9/1Egn0XEq01L17iRIbOqvdN/99dc37042872ee901a16ce7efa89a07c/abilene-still4.jpg)

그에게 냉각은 성능 문제이기도 합니다. 열을 잘 빼낼수록 칩을 더 뜨겁게 돌릴 수 있고, 그럴수록 메모리 대역폭과 연산량(FLOPS)이 늘어 같은 칩에서 더 많은 지능을 뽑는다는 설명입니다. 액체 냉각은 오래된 기술이지만 이만한 규모로 깐 적이 없어서, 요즘 혁신은 새 냉각액과 열을 더 잘 흡수하는 소재, 그리고 싸고 안정적으로 까는 방법에 몰려 있다고 했습니다.

전력은 전력망에서 받는 것이 기본입니다. 카티는 데이터센터를 지을 때 전력망의 전기를 빼앗지 않는 것을 확고한 원칙으로 둔다고 했습니다. 남는 용량이 없으면 가스·태양광·수력 발전 설비를 새로 짓는 비용을 대고 송전선과 변압기, 변전소까지 투자한다고 했습니다. 전력망 증설이 한계에 닿은 곳에서는 발전 설비를 부지 안에 두는 비하인드 더 미터(계량기 뒤) 방식을 쓰는데 미국에서는 대부분 가스터빈이고, 원자력은 「아무리 빨리 와도 이르지 않다」고 답했습니다.

오픈AI는 1월 20일 내놓은 스타게이트 커뮤니티 계획에서 모든 부지의 에너지 비용을 스스로 치러 지역 전기요금을 올리지 않겠다고 약속했고, 텍사스 밀람 카운티 캠퍼스는 파트너 SB에너지가 새 발전·저장 설비를 지어 필요한 전력의 대부분을 대기로 했습니다. 6월 1일 미시간 캠퍼스 발표에서도 인프라와 에너지 비용을 프로젝트가 대고 지역 요금 납부자에게 넘기지 않는다고 밝혔습니다.

대화에서 빠진 위험도 있습니다. 카티는 스탠퍼드 강의에서 대형 학습 작업은 수많은 칩이 박자를 맞춰 함께 움직여 전력 사용이 수백 MW씩 한꺼번에 오르내린다고 설명했습니다. 조지아나 미시간 같은 곳의 1GW 데이터센터가 이렇게 출렁이면 그런 부하를 전제로 설계되지 않은 전력망이 무너져 주 전체가 정전될 수도 있어서, 이를 막는 설계에 많은 시간을 쓴다고 했습니다.

## 물은 가구 네 곳 분량

카티는 데이터센터가 이미 모든 지역사회에 이득이라고 주장했습니다. 텍사스 시골에 데이터센터가 들어서면 새 재산세가 학교와 병원 재원이 되고, 수요가 없어 생기지 않았을 전력망 투자와 일자리가 따라온다는 논리입니다. 부지를 고르는 기준으로는 넉넉한 땅, 인허가, 전력(튼튼한 전력망과 가스), 인력(건설 노동자와 전기기술자, 배관공)을 들었고, 주거지에 영향을 주지 않으려고 떨어진 땅을 고르다 보니 시골이 많다고 했습니다.

물 걱정은 오해라는 것이 그의 답입니다. 냉각수를 폐쇄 루프(밀폐된 관 안에서 물을 계속 돌려 쓰는 방식)로 재활용해, 데이터센터가 쓰는 물은 가정이 쓰는 물에 견주면 놀랄 만큼 적다고 했습니다. 오픈AI가 4월 29일 공개한 애빌린 숫자를 보면 건물 하나를 처음 채우는 물은 올림픽 수영장 약 2개 분량이고, 캠퍼스를 다 지은 뒤 냉각 시스템 전체가 1년에 쓰는 물은 중간 크기 사무용 건물, 평균 가구 약 4곳과 비슷할 것으로 봤습니다. 이 숫자는 냉각 시스템에 한정한 값이라, 데이터센터가 쓰는 전기를 만드는 발전소의 물 사용은 들어 있지 않습니다.

카티는 다 지은 데이터센터가 가스나 유독 물질을 내지 않는 깨끗한 시민이라고도 했는데, 같은 대화에서 전력망이 모자란 곳은 현장 가스터빈으로 전기를 만든다고 설명했습니다. 그는 6월 15일 X에 AI 인프라를 지을지보다 어디에 어떻게 짓느냐가 진짜 물음이라는 애틀랜틱 기고에 동의한다고 적었고, 오픈AI는 미시간 캠퍼스가 임대 기간 동안 세수 10억 달러와 노조 건설 일자리 2,500개 이상, 상주 일자리 450개를 만들 것으로 추산했습니다.

## 9개월 만에 나온 칩, Jalapeño

오픈AI는 6월 24일 브로드컴과 함께 첫 자체 칩 Jalapeño를 공개했습니다. 카티는 오픈AI가 돌릴 모델과 작업을 정확히 알기 때문에 그 모델에 맞춰 하드웨어를 함께 설계할 수 있고, Jalapeño가 극대화하는 지표는 와트당 토큰 수라고 설명했습니다. 세상이 전력에 묶여 있으니 같은 전력으로 토큰을 더 많이 만드는 쪽이 모두에게 낫다는 겁니다.

설계에서 테이프아웃(생산용 도면을 확정해 공장에 넘기는 단계)까지 9개월이 걸린 이유로 카티는 네 가지를 들었습니다. 팀원 상당수가 구글에서 TPU를 설계해 본 사람들이고, 주문형 칩(ASIC)을 대량으로 만들어 온 브로드컴이 파트너이며, 오픈AI는 앞으로 나올 모델의 모습을 알아 설계 결정을 크게 줄일 수 있고, AI가 칩 설계와 최적화를 돕는다는 겁니다. 그는 9개월이 자기 경력에서 본 가장 빠른 속도라고 했고, 오픈AI 발표문은 이를 고성능 첨단 반도체에서 가장 빠른 주문형 칩 개발 주기로 본다고 적었습니다.

> 지금 AI는 칩 설계를 돕는 단계입니다. 하지만 AI가 다음 세대 AI를 학습시키고 돌리는 데 필요한 시스템을 직접 설계하는 재귀의 세계가 그리 멀지 않다고 봅니다.
> — 사친 카티, 오픈AI 산업용 연산 총괄 (The MAD Podcast)

성능은 아직 오픈AI의 말로만 나와 있습니다. 발표문은 초기 시험에서 와트당 성능이 현재 최고 수준보다 상당히 낫다고 했지만 수치는 내놓지 않았고, 성능 기술 보고서는 몇 달 안에 공개하며 첫 배치는 2026년 말로 잡았습니다. 오픈AI는 3월 투자 발표에서 학습 설비 전체와 추론의 대부분이 여전히 엔비디아 GPU에서 돈다고 밝혔고, 카티도 2월 X에 엔비디아를 학습과 추론 모두에서 가장 중요한 파트너라고 적었습니다.

추론(학습을 마친 모델이 답을 만들 때 하는 계산)에 대해 카티는 이미 오픈AI 연산의 대부분일 수 있다면서도 학습과 추론을 굳이 나누지 않는다고 했습니다. 새 모델을 학습할 때 합성 데이터를 만들고, 강화학습으로 후속 학습을 하고, 테스트 시간 연산을 쓰는 일이 모두 추론이기 때문입니다. 스탠퍼드 강의에서는 추론이 이미 과반이고 앞으로 연산의 80% 이상이 추론이 될 것으로 내다봤습니다.

## 수백 갈래로 흩뿌리는 MRC

터크가 이어서 물은 것은 오픈AI가 5월 5일 공개한 네트워크 프로토콜 MRC(Multipath Reliable Connection)입니다. 카티는 GPU 10만 개가 한 모델을 나눠 학습하면 칩끼리 쉬지 않고 데이터를 주고받는데, 이 규모에서는 링크와 스위치, 네트워크 카드 고장이 늘 일어나 고장의 종류를 다 셀 수도 없다고 설명했습니다. MRC는 두 칩 사이의 여러 경로에 패킷을 한꺼번에 흩뿌리고 도착한 것을 받는 방식이라 한 경로가 끊겨도 학습이 멈추지 않는데, 그는 이를 도시의 두 지점 사이에 길이 여럿 있는 것에 빗댔습니다.

![0단과 1단 스위치를 거쳐 GPU를 잇는 여러 경로에 패킷을 나눠 보내 특정 링크에 부하가 몰리지 않게 하는 MRC 개념도](https://images.ctfassets.net/kftzwdyauwt9/6o8SiUEq5zJnWw7qDwJ5ur/e92de63c6f6fa65555275b6ef48997b9/Diagram_3_-_desktop_-_light.svg)

오픈AI 설명을 보면 MRC는 AMD, 브로드컴, 인텔, 마이크로소프트, 엔비디아와 2년 동안 함께 만들어 오픈 컴퓨트 프로젝트(OCP)에 공개한 규격입니다. 800Gb/s 네트워크 카드 하나를 100Gb/s 여덟 개로 쪼개 병렬 네트워크 여덟 개를 만들고 전송 하나를 수백 경로로 나눠 보내, 스위치 2단만으로 GPU 약 13만 1,000개를 잇고 고장을 마이크로초 단위로 피해 갑니다. 기존 800Gb/s 방식이라면 3~4단이 필요한 규모이고, 애빌린과 마이크로소프트 페어워터의 GB200 슈퍼컴퓨터에 이미 깔렸습니다.

MRC는 카티의 이력과도 맞닿아 있습니다. 그는 공개 당일 X에 이 작업이 인텔에서 네트워크 사업을 이끌던 시절 오픈AI와 자기 팀이 시작한 일이고, 그것이 큰 규모로 실현되는 것을 보니 기쁘다고 적었습니다.

## 짓는 쪽은 파트너, 오픈AI는 임차인

카티는 스타게이트를 오픈AI의 연산 전략 전체를 묶는 이름이라고 설명했습니다. 오라클·소프트뱅크와의 합작 투자로 출발했지만, 지금은 오픈AI가 직접 설계하고 짓는 정도가 서로 다른 여러 방식을 아우른다고 했습니다. 오라클과는 애빌린 데이터센터의 운영 방식을 함께 설계했고 그곳의 블랙웰 클러스터에서 최근 두 모델을 학습했다고 했는데, 오픈AI는 4월 GPT-5.5를 애빌린의 엔비디아 GB200 시스템에서 학습했다고 밝힌 바 있습니다. SB에너지와는 웜 셸(전력과 냉각을 갖춰 장비만 들이면 되는 건물)을 함께 설계했다고 했습니다.

돈 문제에 대한 답은 짧았습니다. 마이크로소프트와 구글, 아마존, 오라클이 연산을 짓고 오픈AI는 그 연산을 쓰겠다고 약정하는 임차인이라 자금 조달은 파트너가 맡는다는 겁니다. 프라이어 CFO가 1월 글에 적은 원칙과 같습니다. 그는 소유하는 대신 협력해 재무상태표를 가볍게 두고 실제 수요 신호에 맞춰 자본을 나눠 약정한다고 적으면서, 때로는 용량이 사용을 앞서고 때로는 사용이 용량을 앞선다고 인정했습니다.

이 구조에서 데이터센터를 짓는 돈과 그 자산은 파트너의 재무제표에 잡히고, 오픈AI에는 연산을 사겠다는 장기 약정이 남습니다. 공급원도 여러 갈래로 나눴습니다. 카티는 하이퍼스케일러가 연산의 대부분을 대고 코어위브 같은 네오클라우드(GPU 임대 전문 클라우드), 세레브라스 같은 칩 회사, 설계·시공 회사가 나머지를 맡으며 일부는 직접 지을 수도 있다고 했습니다. 오픈AI는 1월 세레브라스의 초저지연 추론 연산 750MW를 2028년까지 여러 차례에 나눠 들이기로 했고, 이 발표에서 카티는 맞는 작업에 맞는 시스템을 짝짓는 포트폴리오 전략이라고 설명했습니다.

## 변압기와 전기기술자가 모자란다

병목을 묻자 카티는 공급망 곳곳이 병목이라고 답했습니다. 데이터센터 건설에서는 인허가와 가스터빈, 변압기가 막히는데, 이 산업들은 지난 10년 동안 생산 능력을 거의 늘리지 않다가 갑자기 수요 충격을 맞았고 증설에는 몇 년이 걸린다는 겁니다. 터크가 AI가 지식 노동자를 대체하면 모두 전기기술자가 돼야겠다고 농담하자, 카티는 전기기술자와 배관공을 비롯한 숙련 기술직이 정말 부족하고 하이퍼스케일러와 연구소들이 앞다퉈 뽑는 보수 좋은 일자리라고 답했습니다.

카티가 스탠퍼드 강의에서 꼽은 가장 큰 구조적 문제는 그보다 더 깊은 곳에 있습니다. 로직과 메모리의 팹 용량이 부족하고, TSMC와 삼성, 인텔, 마이크론, SK하이닉스로 이뤄진 시장이 매우 집중돼 있으며, 더 파고들면 이 회사들이 모두 쓰는 장비를 만드는 ASML 한 곳에 공급망 전체가 걸려 있다고 했습니다.

## 토큰을 미리 사 두는 계약

오픈AI는 5월 19일 기업이 연산을 장기로 확보하는 Guaranteed Capacity를 내놓았습니다. 1~3년 약정을 맺고 연간 약정액이 클수록 할인이 커지며, 약정한 금액 안에서 오픈AI 제품 전반에 나눠 쓰는 구조입니다. 카티는 이 상품을 보장된 토큰이라고 불렀습니다. 연산이 모자라니 토큰은 늘 귀하고, 기업 운영에 지능이 필수 투입물이 되는 만큼 필요한 토큰을 미리 확보해 사업 위험을 덜어 두는 것이 좋은 경영 위생이라는 설명입니다.

이 상품으로 오픈AI는 파트너에게서 연산을 장기로 빌리는 일과 기업에 토큰을 장기로 파는 일을 함께 맡게 됐습니다. 대화 끝에 터크가 우주 데이터센터를 묻자 카티는 공학 문제는 시간과 투자로 풀 수 있어 언젠가 지상 연산을 보완할 것으로 봤고, 발사 비용과 하드웨어 값이 고장 난 장비를 버려도 될 만큼 내려가는 시점을 기다린다고 했습니다. 우주에서는 올라가서 고칠 수 없기 때문입니다.

## 한국 기업에 걸린 것

카티가 짓는 연산의 재료 목록에는 한국 기업이 들어 있습니다. 삼성전자와 SK하이닉스는 지난해 10월 1일 스타게이트에 합류하며 첨단 메모리 생산을 월 90만 장의 D램 웨이퍼 투입 규모까지 늘리는 것을 목표로 잡았습니다. 같은 날 오픈AI는 과학기술정보통신부와 수도권 밖에 AI 데이터센터를 짓는 방안을 검토하는 양해각서를 맺으며 지역 균형 성장과 일자리를 이유로 들었고, SK텔레콤, 삼성물산·삼성중공업·삼성SDS와도 국내 데이터센터를 따로 검토하기로 했습니다.

카티가 든 부지 기준 네 가지 가운데 국내에서 가장 까다로운 것은 전력입니다. 수도권에서 10MW 넘는 전기를 새로 쓰려면 [국가의 전력계통영향평가](/post/review-electricity-is-the-new-currency)를 거쳐야 합니다. 메모리를 두고 시장은 7월 초 호황의 정점을 따졌지만, 카티는 5월 스탠퍼드 강의에서 메모리와 로직의 팹 용량을 공급망 전체의 가장 큰 구조적 문제로 꼽았습니다.

카티의 말은 올해 안에 몇 가지로 맞춰 볼 수 있습니다. Jalapeño의 성능 기술 보고서가 약속대로 몇 달 안에 나오는지, 첫 배치가 2026년 말에 이뤄지는지, 그리고 10GW를 넘긴 약정 용량이 가동 중인 연산으로 얼마나 빨리 옮겨 가는지입니다.

읽어 주셔서 고맙습니다.

초이 드림