2026.08.26 / 이데일리 신수정 기자
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1. 핵심 한 줄
① 오픈AI가 자체 개발한 AI 반도체 '잘라페뇨(Jalapeno)'가 공개 성능 시험에서 엔비디아 GB300보다 전력 효율과 응답속도에서 앞섰다고 밝혔다.
② 올해 말부터 잘라페뇨를 자사 AI 모델 운영에 투입할 계획이다.
③ 다만 최신 '베라 루빈'과는 비교하지 않았고, 학습이 아닌 추론 전용 칩이다.
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2. 시험 결과
① 리처드 호 오픈AI 반도체 책임자는 잘라페뇨가 공개 벤치마크에서 AI 작업의 전력당 처리량과 응답속도 두 부문에서 GB300보다 좋은 성능을 냈다고 블룸버그에 밝혔다.
② GB300은 해당 시험에 사용된 공개 벤치마크 시스템에서 가장 성능이 높은 제품이었다.
③ 호 책임자는 블룸버그TV '블룸버그 테크'에서 정말 좋은 칩이며 비용을 크게 낮출 수 있을 것이라고 말했다.
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3. 결과 해석의 한계
① 이 결과를 엔비디아의 모든 최신 제품보다 우수하다는 의미로 보기는 어렵다고 이데일리는 짚었다.
② 잘라페뇨는 최근 출하를 시작한 엔비디아 차세대 베라 루빈 칩과는 비교하지 않았다.
③ AI 모델을 학습시키는 용도로 설계된 칩도 아니다. 학습을 마친 모델이 질문에 답하거나 작업을 수행하는 추론 단계에 특화됐다.
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4. 설계 특성
① 잘라페뇨는 브로드컴과 공동 개발했다. 양사는 지난해 협력 사실을 공개했고 지난 6월에는 칩 개발 기간을 크게 단축했다고 밝혔다.
② 통상 AI 반도체는 대규모 작업 처리 능력과 빠른 응답속도 중 한쪽에 강점을 보이지만, 잘라페뇨는 높은 처리량과 낮은 지연시간을 동시에 확보했다는 것이 회사 측 주장이다.
③ 700와트의 낮은 전압 조건에서 높은 성능을 냈다고 밝혔다. 전력비가 데이터센터 운영비의 주요 부분을 차지하는 만큼 자체 칩 도입이 확대되면 AI 서비스 비용을 낮출 수 있다는 설명이다.
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5. 시험 대상과 확장성
① 소형 오픈소스 모델 한 종과 딥시크, 문샷AI의 외부 모델을 이용해 공개 시험했다.
② 시험 대상 중 가장 큰 모델인 문샷AI의 '키미(Kimi)'에서 성능 우위가 더 넓게 나타났다고 밝혔다.
③ 아직 공개하지 않은 오픈AI 대형 모델을 이용한 내부 시험에서도 좋은 성능을 냈다고 설명했다.
④ 오픈AI는 모델 규모와 연산량이 커질수록 설계상 장점이 더 커질 수 있다고 보고 있다. 현재 일부 모델에는 세레브라스 시스템스 기술을 쓰고 있으나 잘라페뇨가 더 큰 모델까지 처리할 수 있다고 했다.
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6. 공급망과 후속 계획
① 기존 반도체 공급사를 단기간에 대체할 계획은 아니라고 선을 그었다. 호 책임자는 필요한 컴퓨팅 자원이 너무 많아 여러 공급사와 계약했으며 이런 방식이 당분간 이어질 것이라고 말했다.
② 엔비디아에 대해서는 아주 좋은 파트너이며 앞으로도 엔비디아 칩이 많이 필요하다고 강조했다.
③ 잘라페뇨 2세대 개발은 상당 부분 진행됐으며, 향후 몇 달 안에 설계를 확정해 생산 단계로 넘기는 테이프아웃이 예상된다. 3세대 기본 설계도 시작했다.
④ 자체 칩 담당 범위를 넓히려면 생산량을 충분히 늘리고 예상한 수준의 비용 절감 효과를 거둬야 한다고 덧붙였다.
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7. 한 줄 요약
이데일리는 오픈AI가 브로드컴과 공동 개발한 추론용 칩 잘라페뇨가 공개 벤치마크에서 엔비디아 GB300보다 전력당 처리량과 응답속도에서 앞섰다고 밝혔다고 보도했다. 700와트 저전력으로 AI 인프라 비용을 낮추는 것이 목표이며 올해 말부터 자사 모델 운영에 투입된다. 다만 최신 베라 루빈과는 비교하지 않았고 학습용 칩도 아니며, 오픈AI는 엔비디아 칩이 앞으로도 많이 필요하다고 밝혔다.
https://n.news.naver.com/article/018/0006358007
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