오픈AI 할라페뇨 벤치마크가 실제로 보여주는 것

오픈AI의 첫 상세 할라페뇨 결과는 범위가 분명한 주장입니다. 오픈AI가 직접 설계한 이 맞춤형 실리콘이 특정 대규모 언어 모델 추론 작업에서, 비교에 사용한 엔비디아 GB200·GB300 시스템보다 더 적은 전력으로 더 빠르게 응답할 수 있다는 내용입니다.

SemiAnalysis의 공개 InferenceX 벤치마크에서 오픈AI는 할라페뇨가 세 가지 오픈 웨이트 모델을 대상으로 피크 처리량 기준 와트당 AI 작업량 1.5~1.9배, 엔드투엔드 지연시간 1.7~3.6배 개선을 기록했다고 밝혔습니다.

다만 이는 ‘모든 AI 작업에서 GPU보다 빠르고 저렴하다’는 증명이 아닙니다. 테스트 범위가 제한적이고, 칩은 추론만을 위해 설계됐으며, 주요 수치는 오픈AI가 엔지니어링 샘플로 수행한 결과입니다. 14

핵심 벤치마크 결과

InferenceX는 단순히 칩의 연산 성능만 보는 것이 아니라, AI 요청을 받아 결과를 반환하는 전체 서빙 과정을 측정하는 벤치마크입니다. 오픈AI는 비교 시스템의 전력 효율을 계산할 때 각 가속기의 공개 전력 정격을 기준으로 수치를 정규화했습니다.

오픈AI가 발표한 비교 결과는 다음과 같습니다.

• 비교한 엔비디아 시스템보다 피크 처리량 기준 와트당 AI 작업량 1.5~1.9배.
• 엔드투엔드 지연시간 1.7~3.6배 개선.
• 상호작용이 매우 잦은 워크로드의 경우 선택한 운용 지점에서 2.1~4.1배 높은 성능. 4

가장 큰 지연시간 차이는 DeepSeek R1 670B 테스트에서 나왔습니다. 할라페뇨는 요청을 1.65초 만에 처리한 반면, GB300 기반 시스템은 5.99초가 걸렸다고 보고됐습니다. 1112

이 수치는 특정 조건에서의 상대적 벤치마크 결과입니다. 실제 ChatGPT 응답 속도나 API 가격이 같은 비율로 낮아진다는 의미는 아닙니다. 모델 종류, 서빙 소프트웨어, 배칭, 네트워크, 입력 문맥 길이, 출력 길이, 목표 처리량과 지연시간에 따라 결과는 달라질 수 있습니다.

어떤 모델과 조건에서 테스트했나

테스트에는 공개적으로 이용 가능한 오픈 웨이트 모델 세 가지가 사용됐습니다.

모델	비교 대상	보고된 할라페뇨 결과
GPT-OSS 120B	GB200	와트당 작업량 약 1.9배, 엔드투엔드 지연시간 1.03초 대 1.80초
DeepSeek R1 670B	GB300	와트당 작업량 약 1.7배, 지연시간 1.65초 대 5.99초
Kimi K2.5 1T	GB300	와트당 작업량 약 1.5배, 지연시간 1.56초 대 5.31초

위 수치는 공개된 벤치마크 요약과 오픈AI의 보고에 기반한 것이며, 전체 테스트 세트가 외부 기관에 의해 독립적으로 재현된 결과는 아닙니다. 61112

워크로드는 명목상 단일 턴, 입력 8,000토큰·출력 1,000토큰 조건이었습니다. 통제된 환경에서 시스템을 비교하기에는 적합하지만, 모든 실제 AI 트래픽을 대표하지는 않습니다. 여러 차례 이어지는 대화, 외부 도구 호출, 에이전트 작업, 길이가 제각각인 답변, 긴 문맥 요청, 여러 사용자의 요청을 한꺼번에 처리하는 배칭 성능은 충분히 드러나지 않습니다. 813

또한 벤치마크는 특정 하드웨어와 소프트웨어 조합을 측정합니다. 컴파일러, 커널, 양자화 방식, 스케줄링, 모델 구조 또는 엔비디아의 런타임 스택이 바뀌면 격차의 크기도 달라질 수 있습니다.

할라페뇨의 랙 단위 설계

할라페뇨는 오픈AI와 브로드컴이 대규모 언어 모델 추론을 위해 공동 개발한 **ASIC(주문형 반도체)**입니다. 다양한 작업을 처리하도록 설계된 범용 GPU와 달리, 이미 학습된 모델을 실행해 사용자에게 답변을 생성하는 추론 작업에 초점을 맞췄습니다. 15

공개된 시스템 사양은 다음과 같습니다.

• 랙 단위 시스템당 가속기 칩 128개.
• 약 1.7엑사플롭스의 4비트 연산 성능.
• 시스템 전체 약 27TB의 고대역폭 메모리(HBM).
• 칩 정격 전력 700W. 비교 대상의 공개 정격은 GB200 1,200W, GB300 1,400W입니다. 121419

칩 단위로는 B0 버전이 TSMC의 N3P 공정으로 제조된 레티클 스케일 연산 다이를 사용하며, MXFP4 기준 13.4페타플롭스 성능으로 보고됐습니다. 18

핵심은 단일 칩의 연산량만이 아닙니다. 초대형 모델은 여러 칩에 걸쳐 실행되는 경우가 많기 때문에 메모리, 칩 간 연결, 네트워크, 랙 내부 통신을 하나의 시스템으로 함께 최적화하는 접근이 중요합니다. 1819

9개월 만에 설계됐나? AI는 어떤 역할을 했나

오픈AI와 브로드컴은 개념 수립부터 테이프아웃까지 약 9개월이 걸렸다고 전해집니다. 고성능 맞춤형 반도체 개발 기간으로는 이례적으로 짧은 일정입니다. 720

설계 과정에는 AI 지원 도구가 활용됐지만, AI 모델이 반도체를 독자적으로 설계하고 제조했다는 뜻은 아닙니다. 아키텍처와 엔지니어링은 오픈AI와 브로드컴의 인력이 맡았고, 반도체 구현, 제조 파트너와의 협업, 시스템 통합도 여전히 사람과 기존 업계 조직의 작업이었습니다. 713

더 정확한 해석은 오픈AI가 대규모 언어 모델의 작동 특성에 대한 지식과 AI 지원 엔지니어링 도구를 활용해, 특정 추론 작업에 맞춘 하드웨어와 소프트웨어를 함께 설계했다는 것입니다. 이런 전문화는 효율성을 높일 수 있지만, 프로그램을 바꿔가며 다양한 작업을 처리할 수 있는 GPU보다 유연성은 낮습니다.

추론 전용이라는 점이 중요한 이유

할라페뇨는 새로운 프런티어 모델을 학습시키는 칩이 아니라, 학습이 끝난 모델을 사용자 요청에 맞춰 실행하는 칩입니다. 따라서 오픈AI는 새 모델 학습, 연구와 실험, 모델 구조 변경, 범용성이 필요한 작업을 위해 여전히 GPU와 같은 프로그래밍 가능한 가속기를 필요로 합니다. 813

이 차이 때문에 ‘엔비디아를 이겼다’는 표현에는 한계가 있습니다. 할라페뇨가 특정 추론 지표에서 비교 대상 엔비디아 시스템을 앞설 수는 있지만, 엔비디아 하드웨어는 오픈AI의 학습과 연구 인프라에서 여전히 중요한 역할을 합니다. 전문 ASIC은 예측 가능하고 반복량이 많은 한 가지 작업에는 뛰어날 수 있지만, 학습부터 모델 실험까지 지원하는 범용 플랫폼 전체를 대체하지는 않습니다.

이번 결과가 증명하지 않은 것

이번 발표는 **‘보고된 테스트에서 더 나은 결과를 냈다’**고 읽는 것이 정확합니다. **‘전체 AI 시스템 가운데 가장 뛰어나다’**는 의미는 아닙니다.

주요 한계는 다음과 같습니다.

• 고정된 비교적 단순한 단일 턴 워크로드를 사용했으며, 실제 서비스 트래픽 전체를 반영하지 않습니다. 1112
• 수치는 오픈AI가 엔지니어링 실리콘으로 수행한 테스트에서 나온 것입니다. SemiAnalysis 관련 보도에 따르면 엔지니어들이 오픈AI 연구실에서 실행을 확인했지만, 기초 수치 자체는 오픈AI가 제공했습니다. 214
• 전력 효율은 공개된 칩 전력 정격으로 정규화됐습니다. 이는 비교에 유용하지만 데이터센터 전체의 에너지 소비나 총소유비용을 분석한 결과와는 다릅니다. 11
• 컴파일러, 커널, 런타임, 양자화, 배칭, 네트워크, 엔비디아 소프트웨어가 업데이트되면 결과가 바뀔 수 있습니다.
• 엔비디아의 차세대 제품이나 구글, 아마존, 마이크로소프트, AMD의 최신·향후 가속기 등 모든 경쟁 제품과의 비교는 이뤄지지 않았습니다. 238

따라서 이번 결과만으로 보편적인 비용 50% 절감, API 가격 인하, 엔비디아의 즉각적인 퇴출을 주장할 근거는 없습니다. 확인된 것은 명시된 조건에서의 성능과 효율성이지, 광범위한 상업적 결론이 아닙니다.

언제, 어떻게 배치되나

오픈AI는 할라페뇨를 2026년 말부터 자체 인프라에 배치하고, 2027년 양산과 확대 배치를 추진할 계획입니다. 장기적으로는 마이크로소프트와 다른 인프라 파트너들과 함께 여러 세대에 걸쳐 기가와트급 데이터센터에 투입하는 구상입니다. 16

이 칩은 외부 고객에게 판매하는 상용 프로세서가 아니라 오픈AI의 내부 수요를 우선 충족하기 위한 제품입니다. 따라서 이번 발표만으로 외부 기업이 할라페뇨 하드웨어를 구매하거나, 공개 클라우드에서 할라페뇨 인스턴스를 임대할 수 있다고 보기는 어렵습니다. 16

하드웨어를 내부에 한정하면 오픈AI는 자사 모델, 커널, 서빙 시스템에 맞춰 칩을 최적화할 수 있습니다. 동시에 일반 반도체 공급업체가 감당해야 하는 고객 지원, 생태계 구축, 판매, 고객사와의 경쟁 같은 부담도 피할 수 있습니다. 다만 이러한 내용은 배치 모델에서 도출되는 전략적 해석이며, 확인된 계획은 내부 배치와 사용입니다. 16

AI 칩 경쟁에서 할라페뇨가 차지하는 자리

할라페뇨는 오픈AI의 전체 컴퓨팅 포트폴리오 가운데 한 축으로 보는 편이 적절합니다. 오픈AI는 마이크로소프트와 다른 클라우드·데이터센터 역량, 학습과 유연한 작업에 적합한 엔비디아급 GPU, 그리고 안정적인 대규모 추론 작업을 위한 자체 실리콘을 함께 활용하는 전략을 취하고 있습니다. 오픈AI가 설명한 포트폴리오에는 마이크로소프트, 엔비디아, AWS, AMD, 브로드컴, 세레브라스, 코어위브, 오라클, SB Energy, 소프트뱅크 등이 포함됩니다.

이는 업계 전반의 흐름과도 맞닿아 있습니다. 구글은 TPU를, 아마존은 Trainium과 Inferentia를, 마이크로소프트는 Maia를 개발하고 있습니다. AMD는 범용 AI GPU 시장에서 경쟁하고 있으며, 엔비디아는 폭넓게 프로그래밍할 수 있는 시스템을 계속 공급하고 있습니다. 앤트로픽 역시 클라우드 파트너십을 통해 점점 더 맞춤화된 인프라를 추구하고 있지만, 이번 자료만으로 앤트로픽 시스템과의 직접적인 성능 비교를 할 수는 없습니다.

결국 단기적인 의미는 ‘GPU 대체’보다 ‘추론 인프라의 선택지 확대’에 가깝습니다. 할라페뇨는 오픈AI가 추론 비용, 응답 지연시간, 공급망, 하드웨어 로드맵을 더 직접 통제하도록 도울 수 있습니다. 반면 학습과 유연한 연구 작업에서는 엔비디아를 비롯한 범용 가속기가 계속 핵심으로 남을 가능성이 큽니다. 813