Mira Murati's Thinking Machines Lab signs a multi-billion Google Cloud GB300 deal featuring A4X Max 4-GPU VMs, anchoring a $12B company valuation.

$12B Mira Murati, Google Cloud 수십억 GB300 딜로 OpenAI 본진을 흔들었다

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Key Takeaways — Mira Murati × Google Cloud GB300 딜

Mira Murati가 이끄는 $12B 밸류 AI 스타트업 Thinking Machines Lab이 2026년 4월 22일 Google Cloud Next 2026에서 수십억 달러(single-digit billions) 규모 AI 인프라 계약을 체결했습니다. Google Cloud는 Nvidia의 최신 GB300 기반 A4X Max 가상머신과 Kubernetes Engine, Spanner 데이터베이스를 번들로 제공하며, 이는 Thinking Machines 사상 첫 클라우드 프로바이더 계약입니다. 3월 10일 NVIDIA와 맺은 1기가와트 Vera Rubin 공급 계약이 2027년 초 발효되기까지의 공백을 메우는 교두보이기도 합니다.

  • 계약 규모 수십억 달러(single-digit billions), 비독점, 2026-04-22 Google Cloud Next 공개
  • A4X Max VM — Nvidia Blackwell Ultra GPU 4장 + 72코어 CPU 2장, 이전 세대 대비 2배속
  • Thinking Machines Lab — 2025년 2월 창업, $2B 시드·$12B 밸류, 투자자 a16z·Accel·Nvidia
  • Vera Rubin 1GW 배포는 2027년 초, 그 사이 GB300이 브릿지 역할

Mira Murati $12B 베팅. Thinking Machines Lab 창업 14개월 만에 찍힌 숫자입니다. 전 OpenAI CTO Mira Murati의 스타트업이 Google Cloud와 수십억 달러(single-digit billions) 규모의 AI 인프라 계약을 맺으며 클라우드 AI 경쟁의 판을 다시 짰습니다.

TechCrunch가 2026년 4월 22일 단독 보도한 이번 계약은 Thinking Machines 사상 첫 클라우드 프로바이더 딜입니다. 계약의 핵심은 Nvidia의 최신 GB300 칩 기반 A4X Max 가상머신 사용권이며, Kubernetes Engine과 Spanner 데이터베이스까지 번들로 묶였습니다.

수십억 달러 딜의 실체 — Google Cloud Next 2026 발표

공개 무대는 Google Cloud Next 2026입니다. 2026년 4월 22일 메인 키노트에서 이번 계약이 공식화됐고, TechCrunch가 동시에 독점 보도로 수치 가이드라인을 제시했습니다.

계약 규모는 single-digit billions — 수십억 달러대로 특정됩니다. 정확한 금액은 미공개이지만 일회성 구매가 아닌 멀티이어 약정 형태입니다.

주목할 점은 계약이 비독점이라는 구조입니다. Thinking Machines는 Google Cloud를 주력 compute 파트너로 삼되 다른 클라우드와 병행할 수 있으며, 동시에 Google의 GB300 NVL72 시스템 first customer 그룹에 올라탔습니다.

Mira Murati Thinking Machines Lab × Google Cloud GB300 AI 인프라 (AI-generated)
Google Cloud Next 2026에서 공개된 Thinking Machines Lab × Google Cloud 수십억 달러 AI 인프라 계약의 상징적 구도 — AI-generated image by OpenAI DALL-E 3

$12B Thinking Machines Lab — Mira Murati의 14개월

Thinking Machines Lab은 2025년 2월 창업했습니다. 창립자 Mira Murati는 OpenAI 전 CTO로, 창업 시점부터 강화학습 기반 프런티어 모델 연구소 지향을 분명히 밝혔습니다.

창업 후 반년 만에 놀라운 속도로 자본이 몰렸습니다. $2B 시드 라운드를 $12B 밸류에이션에 마감했고, 투자자 명단에는 Andreessen Horowitz, Accel, Nvidia가 합류했습니다.

첫 제품은 2025년 10월 공개된 Tinker입니다. 오픈소스 LLM에 add-on 형태로 모듈을 붙여 커스텀 프런티어 모델을 자동 생성하는 클라우드 서비스이며, 아키텍처 자체가 강화학습 워크로드에 의존합니다.

핵심: Mira Murati는 OpenAI CTO 퇴사 14개월 만에 $12B 밸류 스타트업으로 OpenAI 본진을 직접 압박하는 위치에 올라섰습니다.

GB300 NVL72 하드웨어 스펙 — A4X Max VM 공개

Thinking Machines가 사용할 Google Cloud 제품이 바로 A4X Max 가상머신입니다. 같은 날 공개된 스펙이 이름값을 합니다.

A4X Max VM 한 대는 Nvidia Blackwell Ultra GPU 4장과 각 72코어 CPU 2장으로 구성됩니다. 이 VM은 액냉 GB300 NVL72 어플라이언스 안에서 작동하며, 어플라이언스 레벨에서 AI 인프라 업계 최신 표준인 37TB 메모리와 130Tbps 내부 대역폭을 제공합니다.

네트워크 아키텍처도 파격적입니다. Rail-aligned 토폴로지가 GPU 사이 데이터 홉을 최소화하도록 전용 링크를 깔고, Nvidia ConnectX 네트워크 카드와 Google 자체 개발 Titanium NIC가 트래픽을 함께 조율합니다. Google 측은 이 구성이 이전 GPU 세대 대비 훈련·추론에서 2배 속도를 낸다고 밝혔습니다.

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액냉 GB300 NVL72 어플라이언스는 37TB 메모리와 130Tbps 내부 대역폭으로 A4X Max VM 다수를 하나의 연산 유닛처럼 작동시킨다 — Photo by Tanner Boriack on Unsplash

왜 Google인가 — Tinker와 강화학습 워크로드

Mira Murati의 선택이 Microsoft Azure도 Amazon AWS도 아닌 Google이었던 이유는 Tinker의 아키텍처에 있습니다. Tinker는 사용자 주문에 맞춘 커스텀 LLM을 강화학습으로 튜닝하는 구조여서, 학습 가중치를 GPU 사이에서 끊임없이 주고받아야 합니다.

Google은 자사의 Jupiter 네트워크가 이런 RL 워크로드에 최적화됐다고 밝혔습니다. 단순 GPU 판매가 아니라 Tinker의 병목을 타깃팅한 인프라 번들이며, Kubernetes Engine과 Spanner 데이터베이스가 묶인 것도 그 연장선입니다.

Thinking Machines 창립 리서처 Myle Ott은 TechCrunch 인터뷰에서 이 궁합을 함축적으로 표현했습니다. “Google Cloud got us running at record speed with the reliability we demand” — 속도와 신뢰성을 동시에 얻었다는 얘기입니다.

쉽게 말하면: Tinker는 매 학습 단계마다 GPU끼리 무거운 짐(가중치)을 실시간으로 주고받는 구조입니다. 이 짐 운반 전용 고속도로가 바로 Jupiter 네트워크이고, Google이 바로 이 포인트를 자랑 포인트로 내세운 겁니다.
A4X Max VM server room close-up
Rail-aligned 토폴로지 + Nvidia ConnectX + Google Titanium NIC 3종 조합이 training·inference 2배속을 만든다 — Photo by Kier in Sight Archives on Unsplash

Nvidia 1GW Vera Rubin — 3월 10일 체인의 완성

사실 이번 Google 딜은 단독 사건이 아닙니다. 2026년 3월 10일 NVIDIA와 Thinking Machines Lab이 멀티이어 전략 파트너십을 공동 발표했고, 그 안에 최소 1기가와트(GW)의 차세대 NVIDIA Vera Rubin 시스템 공급이 약속돼 있습니다.

NVIDIA는 Thinking Machines에 “significant investment”도 단행했다고 밝혔습니다. 정확한 금액은 미공개이지만 유의미한 지분 투자라는 점이 명시됐고, 이것이 Thinking Machines를 엔비디아 진영 핵심 파트너로 끌어올렸습니다.

Jensen Huang 당시 성명은 방향성을 명확히 보여줍니다. “AI is the most powerful knowledge discovery instrument in human history. Thinking Machines has brought together a world-class team to advance the frontier of AI.” Mira Murati는 같은 공동 성명에서 “NVIDIA’s technology is the foundation on which the entire field is built”라며 화답했습니다.

Vera Rubin 배포는 2027년 초 예정입니다. 이번 Google Cloud GB300 딜은 그 공백을 메우는 교두보 역할이며, 2026~2027년 사이 Tinker 유료 전환과 모델 학습을 GB300으로 돌리는 명확한 시나리오가 성립합니다.

OpenAI에 보내는 신호 — 전 CTO의 반란

Thinking Machines의 이번 딜은 개별 계약 이상의 파장을 남겼습니다. Google은 같은 4월 22일 Cloud Next 2026에서 8세대 TPU 8t(훈련)과 TPU 8i(추론) 공개, Gemini Enterprise Agent Platform, 그리고 $750M 엔터프라이즈 AI 펀드를 함께 발표했습니다.

Google이 Nvidia 진영(A4X Max)과 자사 실리콘(TPU 8t·8i) 양쪽을 한 키노트에서 선보인 건 명백한 전략 이중화입니다. TPU 8t 슈퍼팟은 9,600 칩으로 121 exaflops, 2PB 공유 메모리를 제공합니다.

Google Cloud AI infrastructure network diagram
Google은 같은 키노트에서 TPU 8t·8i와 $750M Gemini Enterprise 펀드를 함께 발표하며 Nvidia·자사 실리콘 이중화 전략을 드러냈다 — Photo by Growtika on Unsplash

포인트는 Thinking Machines가 이 구도에서 Nvidia 진영을 택했다는 점입니다. OpenAI가 여전히 Microsoft Azure 의존을 심화하는 사이, Mira Murati의 스타트업은 Google+Nvidia 스택을 선택해 AI 에이전트 경제의 인프라 패턴을 답습하지 않겠다는 신호를 보냈습니다.

같은 시기 Anthropic도 Google/Broadcom TPU 계약과 Amazon 용량 딜을 체결했습니다. “frontier lab”이 멀티 클라우드를 넘어 멀티 실리콘 전략으로 이동하는 흐름이 2026년 2분기에 본격화된 셈입니다.

무엇을 봐야 하나 — 체크포인트 4가지

이번 계약의 본격적인 영향은 앞으로 몇 분기에 걸쳐 드러납니다. 투자자와 업계 종사자가 추적해야 할 구체적 지표는 네 가지입니다.

  • GB300 배포 일정 — Thinking Machines가 언제 A4X Max 상용 워크로드를 시작하는지가 첫 신호입니다. Google Cloud의 분기 컨퍼런스콜 remarks에서 확인 가능합니다.
  • Tinker 유료 전환 시점과 가격 — 현재 beta 단계인 Tinker의 수익화 시나리오가 공개되는 시점이 $12B 밸류의 실질 근거를 결정합니다.
  • Vera Rubin 전환 타이밍 — 2027년 초 예정된 1GW 배포가 지연되지 않는지, 그리고 Google Cloud와의 병행 운영이 유지되는지가 멀티클라우드 리스크의 핵심입니다.
  • OpenAI 대응 수순 — Azure 외 제3의 인프라 파트너십을 공개할지, 아니면 Stargate 같은 자체 인프라 카드에 집중할지가 “frontier lab” 지형을 결정합니다.

정리하면, 이번 딜은 단일 계약이 아니라 2026~2027년 AI 인프라 시장 재편의 신호탄입니다. Mira Murati가 내세운 $12B 밸류가 수치적 자만인지, 아니면 GB300 + Vera Rubin 이중 스택이 만들어낼 기술적 차별화의 선지불인지는 위 네 지표가 대답할 것입니다.

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Q1. Thinking Machines Lab이 Google Cloud와 체결한 계약 규모는 얼마인가요?

TechCrunch에 따르면 계약 규모는 single-digit billions(수십억 달러대) 수준이며 정확한 금액은 공개되지 않았습니다. 이는 Thinking Machines Lab 사상 첫 클라우드 프로바이더 계약이며 비독점 구조입니다.

Q2. GB300 NVL72와 A4X Max VM의 주요 사양은 무엇인가요?

A4X Max 가상머신은 Nvidia Blackwell Ultra GPU 4개와 각 72코어 CPU 2개로 구성됩니다. 액냉 GB300 NVL72 어플라이언스는 37TB 메모리와 130Tbps 내부 대역폭을 제공해 이전 세대 대비 2배 속도로 학습과 추론을 수행합니다.

Q3. Mira Murati는 누구이며 Thinking Machines Lab은 언제 창업됐나요?

Mira Murati는 OpenAI 전 CTO로, 2024년 9월 OpenAI 퇴사 후 2025년 2월 Thinking Machines Lab을 창업했습니다. 2025년 중반 $2B 시드 라운드를 $12B 밸류에이션에 마감했고 Andreessen Horowitz, Accel, Nvidia 등이 투자자로 참여했습니다.

Q4. Nvidia와의 1기가와트 Vera Rubin 파트너십은 이번 Google 딜과 어떻게 연결되나요?

2026년 3월 10일 NVIDIA는 Thinking Machines에 최소 1GW Vera Rubin 시스템을 공급하고 유의미한 지분을 투자한다고 발표했습니다. Vera Rubin 배포는 2027년 초 예정이므로, 이번 Google Cloud GB300 딜은 그 공백을 메우는 교두보 역할입니다.

참고 자료

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