디램 수출단가 401% 상승, 오픈AI 추론칩 실측

오픈AI의 자체 추론칩 실측 결과와 한국 DRAM 수출 단가 상승이 동시에 확인되면서 AI 인프라 확장이 연산칩과 메모리 공급망을 함께 압박하는 흐름이 수치로 드러났다.

오픈AI(OpenAI)는 공개문서에서 자체 추론칩 할라페뇨(Jalapeno)가 세 가지 공개 대형 모델 실험에서 비교 시스템보다 피크 처리량 기준 전력당 AI 작업량을 1.5~1.9배 더 냈다고 밝혔다. 엔드투엔드 지연시간은 1.7~3.6배 낮았다고 설명했다.

실험에는 세미애널리시스(SemiAnalysis)의 공개 추론 벤치마크 인퍼런스엑스(InferenceX)가 쓰였다. 오픈AI는 GPT-OSS 120B, 딥시크 R1 670B, Kimi K2.5 1T를 대상으로 할라페뇨를 엔비디아($NVDA) GB200·GB300 비교 시스템과 대조했다.

할라페뇨의 정격 전력은 700W로 제시됐다. 오픈AI는 실험 중 지속 측정 전력이 550W 이하였다고 밝혔다.

다만 이 수치는 오픈AI가 제시한 결과다. 세미애널리시스는 오픈AI 연구실에서 벤치마크 실행을 현장 확인했지만, 전체 벤치마크 묶음을 독립적으로 재현한 것은 아니라고 밝혔다.

추론칩은 학습을 마친 AI 모델이 이용자의 질문에 답을 생성할 때 쓰는 반도체다. AI 서비스가 커질수록 학습용 가속기뿐 아니라 추론 단계의 전력 효율과 지연시간도 비용 구조를 좌우하는 변수로 커진다.

메모리 쪽에서는 한국 수출 통계가 AI 인프라 확대의 다른 단면을 보였다. 한국무역통계진흥원 집계에 따르면 8월 1~20일 한국 DRAM 수출 단가는 모듈 제외 기준 kg당 9만2183달러로 전년 동기보다 401.0% 올랐다.

같은 기간 DRAM 수출액은 98억662만 달러(약 13조5622억원)로 504.8% 증가했다. 수출 단가는 제품 세대, 전송 속도, 저장 용량, 수출 품목 구성에 따라 달라질 수 있어 kg당 단가만으로 현물·계약 가격을 그대로 단정하기는 어렵다.

조선비즈는 고대역폭메모리(HBM)와 서버용 고용량 DRAM이 제한된 생산능력을 흡수하면서 범용 DRAM 공급까지 조이는 구조라고 전했다. HBM은 여러 개의 DRAM 칩을 수직으로 쌓아 데이터 처리 속도를 높인 메모리로, AI 가속기 성능을 뒷받침하는 핵심 부품으로 쓰인다.

국내 투자자에게도 메모리 업황은 AI 인프라 투자와 직접 맞물린다.

장신커지(ChangXin Memory Technologies)는 상장공고서에서 DRAM 업종이 AI 수요와 글로벌 주요 업체의 생산능력 조정에 영향을 받고 있다고 밝혔다.

자금 조달 부담도 함께 거론된다. 블룸버그는 모건스탠리 보고서를 인용해 알파벳(Alphabet), 아마존($AMZN), 메타(Meta), 마이크로소프트($MSFT), 오라클(Oracle) 등 5개 초대형 클라우드 사업자와 엔비디아, 브로드컴(Broadcom)의 AI 인프라 관련 장기 약정이 3조1000억 달러(약 4287조3000억원)를 넘었다고 보도했다.

이 약정에는 구매, 임대, 보증, 기타 금융 지원이 포함됐다. AI 인프라 경쟁이 당기 설비투자뿐 아니라 장기 구매 계약과 금융 약정으로 확장되고 있다는 의미다.

네트워크 장비 기업 실적에서도 데이터센터 수요가 확인됐다. 셈텍(Semtech)은 2027회계연도 2분기 매출이 3억4190만 달러(약 4728억원)로 전년 동기 대비 33% 증가했다고 밝혔다.

셈텍의 데이터센터 매출은 1억 달러(약 1383억원)로 91% 늘었다. 회사는 3분기 데이터센터 매출이 전분기보다 45% 증가할 것으로 예상했다.

오픈AI의 실측은 추론 비용을 낮추려는 AI 기업의 자체 칩 전략을 보여준다. 한국 DRAM 수출 단가는 같은 전략이 메모리 공급망에 남기는 압력을 보여주는 지표로 해석된다.