오픈AI, 7월 23일 대규모 부분 장애…모델 종료까지 겹쳐 혼란 가중

2026년 7월 23일(목), 오픈AI(OpenAI)가 수시간에 걸친 부분 장애를 겪었다. 챗GPT, 코덱스, 커스텀 GPT, 워크스페이스 분석 등 여러 서비스에서 오류율이 급격히 높아졌다. 여기에 오픈AI가 같은 날 계획했던 구형 모델 지원 종료까지 겹치면서 이용자와 개발자들은 '지금 겪는 오류가 장애 때문인지, 모델이 사라져서인지' 분간하기 어려운 혼란에 빠졌다 .

영향받은 서비스

이번 장애는 오픈AI의 다양한 서비스를 광범위하게 덮쳤다. 주요 영향 서비스는 챗GPT(ChatGPT), 코덱스(Codex), 커스텀 GPT(Custom GPTs), 워크스페이스 분석, 대화 검색 등 엔터프라이즈 도구였다 . 일부 사용자는 이미지 생성 기능과 DALL·E에서도 문제를 겪었다고 보고했다 . 장애 추적 사이트 다운디텍터(Downdetector)에는 미국 동부 시간 기준 오전 10시 30분경부터 신고가 급증하기 시작했다 .

장애 대응 과정

오픈AI의 공식 상태 페이지는 이번 사고를 여러 단계로 추적했다. 회사는 약 4시간 동안 '조사 중(Investigating)' 상태를 유지하다가 오류 완화 조치를 적용했다 . 이후 '모니터링(Monitoring)' 상태로 전환해 회복 과정을 지켜봤다. 9to5Mac이 보도할 당시 장애는 약 4시간째 계속되고 있었고, 완화 조치는 약 2시간 전에 적용된 상태였다 . 완화 조치 이후 다운디텍터의 사용자 신고는 감소 추세로 돌아섰지만, 일부 사용자는 소셜 미디어에서 여전히 문제를 겪고 있다고 전했다 .

같은 날 오픈AI는 '챗GPT 및 API에서 이미지 생성 불가'라는 별도의 사고 건도 자체적인 조사, 완화, 모니터링 단계를 거쳐 대응한 것으로 나타나, 하루에 여러 문제가 동시에 처리되고 있었음을 알 수 있다 .

최근 잇단 장애 사례

7월 23일 장애는 단독 사건이 아니었다. 오픈AI 시스템은 그 전주에도 여러 차례 중단 사태를 겪었다:

• 2026년 7월 21일 (14시간 장애): FedRAMP 로그인 및 API 성능에 영향을 미친 주요 사고가 약 14시간 25분 동안 지속됐다 .
• 2026년 7월 20일 (FedRAMP 워크스페이스 문제): FedRAMP 워크스페이스에서 코덱스, 워크스페이스 분석, 대화 검색, 커스텀 GPT 검색, 챗GPT 사용자 초대, 규정 준수 로그 플랫폼 다운로드 엔드포인트가 모두 작동하지 않았다 .
• 2026년 7월 19일 (오류율 상승): 챗GPT에서 대화를 불러오거나 이어갈 때 오류율이 높아졌다 .
• 2026년 7월 7일 (챗GPT 장애): 챗GPT, 코덱스, 커스텀 GPT, 워크스페이스 분석에 걸친 또 다른 광범위한 장애가 발생했다 .
• 2026년 7월 14~15일 (로그인 문제): 챗GPT에 영향을 미친 로그인 문제와 간헐적 오류가 약 1시간 만에 해결됐다 .
• 2026년 6월 3일 (API + 챗GPT 중단): 오픈AI API, 챗GPT, 코덱스 모두가 다운됐으며, API 엔드포인트에서 5xx 오류가 반환됐다 .
• 2026년 4월 20일 (코덱스 + 챗GPT 대규모 장애): 전 세계 수천 명의 사용자가 웹 및 모바일 버전의 챗GPT와 코덱스에서 광범위한 장애를 보고했다 .

혼란을 더한 예정된 모델 종료

장애가 발생한 바로 그날, 오픈AI는 사전에 공지된 대규모 모델 지원 종료를 단행했다. 2026년 7월 23일, 오픈AI는 약 15개의 모델 스냅샷과 별칭을 API에서 제거했다. 주요 대상은 다음과 같다:

• computer-use-preview-2025-03-11
• gpt-5-chat-latest, gpt-5-codex
• gpt-5.1-chat-latest, gpt-5.1-codex
• gpt-5.2-codex
• gpt-4o-search-preview
• o3-deep-research, o4-mini-deep-research

개발자들은 gpt-5.5, gpt-5.4-mini, gpt-5.5-pro 같은 최신 모델로 이전할 것을 안내받았다 . 이번 제거는 오픈AI가 이미 2026년 4월 22일에 개발자들에게 공지한 사항이었지만 , 예상치 못한 장애와 시기가 겹치면서 많은 사용자와 개발자들은 서비스 중단으로 인한 오류 메시지와 API에서 익숙한 모델 이름이 갑자기 사라져 발생한 오류를 구분하는 데 어려움을 겪었을 것으로 보인다 .