OCP 2026에서는 에이전틱 AI가 칩부터 전력망까지 데이터센터 전반을 변화시키는 방향에 대한 논의가 중심을 이뤘다.

Open Compute Project 글로벌 서밋에서 AMD, Meta, Arm, Broadcom, NVIDIA는 CPU 집약적 에이전트 컴퓨팅과 개방형 랙 아키텍처부터 기가와트 규모의 건설, 광 네트워킹, 전력망 통합에 이르기까지 AI 인프라 전반의 광범위한 변화를 제시했습니다.

**핵심 요약**

- OCP는 표준화 임무를 서버와 랙에서 실리콘, 냉각, 전력 분배, 시설, 전력망 통합을 포함한 AI 인프라 전체 스택으로 확대하고 있습니다.

- AMD는 Helion 에이전트형 AI 랙을 공개했으며, Arm과 NVIDIA는 빠르게 늘어나는 자율형 워크로드를 위한 새로운 CPU 아키텍처와 인프라 요구사항을 제시했습니다.

- Meta는 오하이오주 Prometheus AI 클러스터의 엔지니어링 세부 사항을 공개했습니다. 여기에는 패브릭 구조, 새로운 광 네트워킹, 오픈소스 전송 소프트웨어, AI에 최적화된 콘크리트가 포함됩니다.

- Broadcom과 NVIDIA는 가속기 클러스터의 물리적 제약 증가를 극복하기 위해 설계된 이더넷 네트워킹과 광 상호연결 기술의 진전을 발표했습니다.

- 새로운 OCP 데이터센터 및 전력망 복원력 사양과 NVIDIA의 동적 전력 관리 기술 발전은 AI 팩토리를 조율되고 전력망을 인식하는 인프라 시스템으로 다루는 방향으로의 전환을 보여줍니다.

샌호세에서 열린 OCP 2026의 패브릭 지붕 기조연설장은 오하이오주 Meta의 Prometheus AI 캠퍼스에 대규모 엔지니어링 외피를 공급한 Sprung Structures가 건설했습니다. Meta의 Santosh Janardhan은 이 방식이 기존 건설 방식이 수년 걸리는 데 비해 데이터센터 용량을 단 3~5개월 안에 가동하는 데 도움이 될 수 있다고 설명했습니다.

2026년 샌호세에서 열린 Open Compute Project(OCP) 글로벌 서밋 개막식에서 수천 명의 엔지니어와 기술 경영진 앞에 선 Meta의 Santosh Janardhan은 청중을 둘러싼 거대한 패브릭 구조물을 가리켰습니다.

그는 이것이 Meta가 대규모 AI 인프라 구축을 가속하기 위해 도입하기 시작한 것과 같은 건설 기술의 사례라고 설명했습니다.

오하이오주 뉴올버니의 Prometheus AI 클러스터에서는 데이터센터 건설에 대한 기존의 전제가 긴급한 질문으로 바뀌었습니다. 차세대 AI 인프라를 콘크리트와 철골로 된 전통적 건물 대신 엔지니어링된 패브릭 구조물을 사용해 수년이 아닌 수개월 만에 지을 수 있다면 어떨까?

"우리는 건설하면서 동시에 모델을 학습시키고 있었습니다." Meta의 인프라 책임자 Janardhan이 말했습니다.

이 발표는 월요일 개막 기조연설에서 드러난 더 큰 메시지를 잘 보여주었습니다. AI 팩토리는 근본적으로 다른 종류의 데이터센터가 되어가고 있다는 것입니다.

AMD, Meta, Arm, Broadcom, NVIDIA의 발표 전반에 걸쳐 공통된 주제가 나타났습니다. AI 추론과 자율 에이전트의 급속한 확장으로 인해 컴퓨팅, 네트워킹, 건설, 전력 분배, 운영 전반에서 새로운 접근 방식이 필요해지고 있습니다. 동시에 실리콘 아키텍처의 다양성과 배포 규모의 거대한 물리적 크기 때문에 공통 인프라 사양의 중요성이 점점 커지고 있습니다.

그 결과 OCP의 본래 임무는 크게 확장되고 있습니다. 조직이 오픈소스 원칙을 하드웨어 설계에 적용하기 시작한 지 15년이 지난 지금, 업계의 다음 과제는 프로세서 아키텍처에서 전력망 연결까지 데이터센터 전체에 걸쳐 상호운용 가능한 인프라를 개발하는 것입니다.

## OCP의 새로운 임무: 칩에서 전력망까지

OCP CEO George Tchaparian은 조직의 규모가 업계의 변화를 점점 더 반영하고 있다고 설명하며 서밋을 시작했습니다.

올해 행사에는 약 15,000명이 참가했으며, 대기자 명단에 3,000명이 더 있었습니다. Tchaparian은 OCP가 연말까지 회원사가 700개 조직을 넘어설 것으로 예상하며, 기술 기여는 연간 약 30%씩 늘어나고 있다고 말했습니다.

조직은 이미 성장에 대응하기 위해 2027년 글로벌 서밋을 샌프란시스코의 Moscone Center로 옮긴다고 발표했습니다.

그러나 참가자 수보다 더 중요한 것은 OCP 업무 범위의 확대입니다. 원래 개방형 서버 설계, 랙, 관련 하드웨어에 중점을 두었던 이 조직의 로드맵은 이제 시설 인프라, 액체 냉각, 전력 분배, 펌웨어, 보안, 네트워킹, 그리고 데이터센터와 전력망 사이의 점점 복잡해지는 연결까지 포괄합니다.

Tchaparian은 이러한 새로운 접근 방식을 "칩에서 전력망까지(chip-to-grid)" 인프라라고 표현했습니다.

이는 근본적인 엔지니어링 문제를 반영합니다. 하이퍼스케일러와 AI 인프라 사업자가 점점 더 특화된 프로세서를 배포하면서, 그 설계 결정이 초래하는 전기적, 열적, 기계적 영향은 개별 서버를 훨씬 넘어서 확산됩니다. 가속기 집적도가 높아지면 새로운 냉각 전략이 필요합니다. 새로운 전력 아키텍처는 랙 구성과 전기 분배에 영향을 줍니다. 더 빠른 네트워크는 장비 배치와 케이블 요구사항을 바꿉니다. 서로 다른 실리콘 설계는 시설 수준에서 완전히 새로운 제약을 만들어낼 수 있습니다.

컴퓨팅 장비를 설계하고 이에 맞춰 데이터센터를 조정하는 기존 방식은 AI 규모에서 점점 지속하기 어려워지고 있습니다.

따라서 OCP는 Tchaparian이 "공동 최적화된 데이터센터(co-optimized data centers)"라고 부른 방향을 강조하고 있습니다. 실리콘, 랙, 네트워킹, 냉각, 전력 시스템이 공통 인터페이스와 공유된 설계 목표를 가지고 개발되는 인프라를 뜻합니다.

이 과제는 실리콘 다양성의 증가로 더 복잡해지고 있습니다. 하이퍼스케일러는 상용 GPU 및 CPU와 함께 자체 가속기를 개발하고 있으며, 이는 서로 비슷한 시설에서도 반복적인 엔지니어링을 요구하는 파편화된 하드웨어 생태계의 위험을 키우고 있습니다.

OCP는 또한 하이퍼스케일에서 비롯된 표준을 네오클라우드 사업자, 콜로케이션 운영사, 기업, 지리적으로 분산된 추론 인프라를 포함하는 이른바 AI 컴퓨팅 연속체로 확장할 계획입니다.

목표는 아키텍처상의 차별화를 없애는 것이 아닙니다. 기반 컴퓨팅 기술이 바뀔 때마다 다시 설계해야 하는 인프라의 양을 줄이는 것입니다.

## 에이전트형 AI가 CPU에 새로운 역할을 부여하다

개막 기조연설의 가장 중요한 주제 중 하나는 범용 컴퓨팅의 중요성이 다시 커졌다는 점입니다.

AMD 회장 겸 CEO Lisa Su는 2026년을 추론의 해로 규정하며, 추론이 현재 AI 컴퓨팅 시장의 약 60%를 차지한다고 추정했습니다. 그는 올해 에이전트형 AI 트래픽이 약 14배 증가했다고 밝히며, 이것이 단일 프롬프트에 응답하는 것 이상의 일을 하는 시스템의 도입이 가속화되고 있음을 보여준다고 말했습니다.

자율 에이전트는 작업을 계획하고, 소프트웨어 도구를 호출하고, 코드를 실행하며, 정보를 검색하고, 여러 모델 상호작용을 조율할 수 있습니다. 이러한 작업은 GPU가 모델 학습과 추론에 여전히 필수적이더라도 CPU에 상당한 수요를 만들어냅니다.

인프라 설계자에게 이는 AI 토큰을 생성하는 일과 그 토큰이 시작한 작업을 실행하는 일을 구분해야 한다는 뜻입니다. 에이전트는 GPU 가속 언어 모델을 사용해 다음 행동을 결정할 수 있지만, 그 행동에는 전용 CPU 자원, 메모리, 네트워킹, 스토리지, 보안 실행 환경이 필요할 수 있습니다.

이러한 활동을 수백만 개의 지속형 에이전트로 확장하면, 컴퓨팅 요구사항은 기존 챗봇 서비스의 것과 매우 달라 보이기 시작합니다.

Su는 AMD가 9개월 동안 데이터센터 CPU의 추정 총 유효 시장 규모를 세 차례 상향 조정했다고 말했습니다. 회사는 이제 2030년까지 2,000억 달러를 넘고 연간 성장률이 50%에 가까울 것으로 전망합니다.

이는 공격적인 기업 전망이지만, 에이전트형 컴퓨팅이 데이터센터 하드웨어 수요에 대한 기대를 얼마나 크게 바꾸고 있는지 잘 보여줍니다.

"대규모 AI는 팀 스포츠입니다." Su는 CPU, GPU, 전용 가속기, 네트워킹, 소프트웨어 전반의 상호운용성이 중요하다고 강조하며 이같이 말했습니다.

## AMD, 에이전트형 인프라용 Helion 공개

AMD는 이번 서밋에서 에이전트형 AI 워크로드를 위해 특별히 설계된 개방형 랙 규모 참조 설계인 Helion을 발표했습니다.

GPU 가속을 긴밀하게 통합하는 데 중점을 둔 회사의 Helios AI 랙과 달리, Helion은 배포되는 애플리케이션에 따라 CPU와 GPU 자원을 다양한 조합으로 수용하도록 설계되었습니다.

하이퍼스케일 구성은 CPU 전용 랙과 별도의 GPU 추론 시스템을 함께 사용할 수 있습니다. 기업 구성은 단일 랙 안에서 CPU와 AMD Instinct GPU를 결합할 수 있습니다.

이 아키텍처는 CPU 전용 최고 집적도 구성에서 최대 32,768개의 6세대 EPYC CPU 코어를 지원하며, 혼합 구성에서는 AMD Instinct MI350P GPU를 포함할 수 있습니다.

또한 모델 요청을 적절한 컴퓨팅 자원으로 보내도록 설계된 토큰 라우터가 통합되어 있어, 개별 AI 작업을 적합한 모델 및 하드웨어와 맞추는 일의 중요성이 커지고 있음을 반영합니다.

OCP 랙 사양을 기반으로 Helion은 다음 두 가지를 모두 지원하며