아마존은 자체 AI 칩의 연간 기준 매출액이 250억 달러에 달한다고 발표했으며, 이는 엔비디아의 시장 지배력에 의문을 제기한다.

아마존(AMZN)은 계속해서 업계의 벤치마크를 설정하고 있습니다. 아마존의 맞춤형 칩 부서는 클라우드 컴퓨팅 분야에서 Trainium AI 가속기와 Graviton 중앙처리장치(CPU)에 대한 급증하는 수요에 힘입어 연간 매출 실행률이 250억 달러를 돌파했습니다.

주요 동인은 명확합니다. AWS 맞춤형 칪은 더 저렴한 가격대를 제공하여 Nvidia(NVDA) 하드웨어 대비 저비용 대안에 대한 고객 수요를 충족시킵니다.

아마존은 이미 미국 전자상거래 시장에서 40.5%의 시장 점유율로 우위를 점하고 있습니다. 동시에 클라우드 컴퓨팅 산업의 선구자인 AWS는 올해 상반기 기준 전 세계 클라우드 인프라 공급업체 중 가장 크며, 글로벌 시장 점유율 28%를 차지하고 있습니다. 핵심 질문은 AWS가 Nvidia의 지배적인 80%에서 87%에 달하는 AI 칩 시장 점유율을 의미 있게 잠식할 수 있을 만큼 가치 중심의 고객이 충분히 존재하느냐는 것입니다.

가격 경쟁력이 여전히 주요 장점입니다. 아마존의 실리콘 기술은 경쟁력 있는 가격으로 높은 성능을 달성할 수 있는 것으로 보입니다. Dave Brown AWS 컴퓨팅 및 머신러닝 부사장은 "AWS 칩을 활용하는 AI 개발자는 성능을 희생하지 않고도 30%에서 40%의 비용 절감 효과를 얻을 수 있다"고 밝혔습니다. Yahoo Finance와의 인터뷰에서 Brown은 "고객들이 원하는 것은 지속적으로 더 많은 컴퓨팅 파워와 더 높은 성능, 그리고 무엇보다 더 낮은 가격"이라고 언급했습니다.

아마존은 특정 워크로드를 최적화하기 위해 실리콘을 '바닥부터 설계'합니다. 이 포트폴리오에는 Trainium AI 가속기, Graviton 클라우드 프로세서, 그리고 전용 스토리지, 네트워킹, 보안 기능을 통해 AWS 클라우드 인프라를 뒷받침하는 Nitro 칩이 포함됩니다. 이러한 맞춤형 AI 칩은 Nvidia의 그래픽 처리 장치(GPU)와 어떻게 다를까요? GPU가 범용 워크로드를 위해 설계된 반면, 아마존의 가속기는 고객의 특정 계산 작업을 실행하도록 목적에 맞게 제작되었습니다.

아마존이 자체 실리콘을 개발한 유일한 테크 거대 기업은 아닙니다. Alphabet(GOOGL)은 몇 년 전 Tensor Processing Units(TPU)를 통해 이 분야의 선구자가 되었으며, 이는 더 낮은 비용으로 GPU 수준의 성능을 제공합니다. Gartner 연구에 따르면 전 세계 AI 지출은 2026년까지 약 2.6조 달러에 가까워질 것으로 예상되므로, 비용 효율성이 매우 중요합니다. AI 인프라에서 절약되는 모든 달러는 기업의 순이익에 직접적으로 기여하며, 특히 투자자들이 통제되지 않는 기술 지출과 그로 인한 밸류에이션 악화에 점점 더 인내심을 잃어가고 있는 상황에서 더욱 그렇습니다.

AI 성능과 효율성의 미미한 개선이라도 연간 수백만 달러의 절감 효과로 이어질 수 있습니다. 2025년 클라우드 인프라 최적화 기업인 CloudExpat은 AWS Trainium1 칩을 Microsoft(MSFT) Azure의 ND H100 인스턴스 및 Nvidia GPU와 벤치마킹했습니다. (Google의 TPU도 평가 대상에 포함되었으나, 본 분석은 AWS와 Nvidia 비교에 집중합니다.) 수십 건의 엄격한 기술 평가를 통해 CloudExpat은 GPT-4 규모 모델을 훈련하는 조직이 Nvidia GPU에서 AWS Trainium 칩으로 전환함으로써 클라우드 지출을 수백만 달러 절감할 수 있다고 결론지었습니다.

아마존은 세대에 걸쳐 Trainium의 효율성과 가격 대비 성능 비율을 꾸준히 향상시켜 왔습니다. Tech Buzz에 따르면 Trainium2는 Trainium1보다 속도가 4배 빠르며, Nvidia H100 대비 약 35% 비용을 절감합니다. 아마존은 후속 Trainium3 아키텍처가 Trainium2 대비 가격 대비 성능을 최대 40% 개선했다고 밝혔습니다.

이러한 장점은 훈련 단계를 넘어 확장됩니다. 쿼리당 비용이 빠르게 누적되는 추론(Inference) 워크로드의 경우, 아마존은 Inferentia2 칩이 GPU 기반 대안 대비 최대 50%까지 추론 비용을 낮춘다고 보고합니다. AWS가 매일 수십억 건의 추론 쿼리를 처리한다는 점을 고려하면, 이 효율성 격차는 상당한 운영 비용 절감을 의미합니다.

수용 과정에는 장애물도 존재합니다. Nvidia GPU에서 AWS Trainium으로 마이그레이션하려면 기업들은 Nvidia의 확고하게 자리 잡은 CUDA 생태계에서 벗어나 AWS의 Neuron 소프트웨어 스택을 채택해야 하는데, 이는 비현실적이지 않은 공학 및 통합 비용을 수반합니다. 그럼에도 불구하고 실리콘의 원천 성능과 경제적 이점은 종종 마이그레이션을 정당화합니다.

기업들의 수용 속도가 가속화되고 있습니다. 2월 OpenAI는 2027년부터 최전선 모델을 구동하기 위해 Trainium 용량 2기가와트(GW)를 사용하겠다고 약속했으며, 기존 다년간 파트너십을 바탕으로 이전에 발표된 380억 달러의コミ트먼트 위에 8년 동안 1,000억 달러를 추가로 투입하기로 했습니다. Anthropic도 4월에 이를 따랐으며, AWS 기술 전반에 걸쳐 10년 동안 1,000억 달러 이상을 투자하기로 약속했고, 이는 주로 Trainium 및 Graviton 용량에 집중되었습니다. 아마존은 Anthropic이 "Trainium3 용량을 포함한 고급 AI 모델 훈련 및 구동에 필요한 최대 5[GW]의 용량을 확보할 것"이라고 확인했습니다.

모멘텀은 초거대 기업들(Hyperscalers)을 넘어 확장되고 있습니다. TwelveLabs, Neura Robotics, Odyssey, Poolside, Decart, Karakuri, NetoAI, Splash Music, Metagenomi Therapeutics(MGX)를 비롯한 스타트업들은 Nvidia 하드웨어의 비용 효율적인 대체재로서 AWS 맞춤형 실리콘을 점차적으로 도입하고 있습니다. Trainium3 용량은 사실상 매진되었으며, 2027년 또는 2028년 출시 예정인 Trainium4의 사전 예약은 이미 많이 확정된 상태입니다.

Graviton 프로세서 역시 마찬가지로 견고한 수용세를 보이고 있습니다. 아마존은 현재 13만 명 이상의 고객이 Graviton 기반 서버를 운영 중이며, 이는 새로 배포되는 모든 AWS 처리 용량의 절반 이상을 차지한다고 보고합니다. 4월 Meta Platforms(META)은 Graviton의 최대 기업 고객 중 하나로 부상하여, 에이전트형 AI 워크로드를 지원하기 위해 수천만 개의 Graviton 코어를 배포하기로 계약했습니다. 유사하게 Uber Technologies(UBER)는 AWS Trainium3 및 Graviton4 프로세서를 활용하여 인프라를 최적화하고 고객Facing 애플리케이션의 속도를 높이고 있습니다.

Trainium의 궤적을 반영하듯, Graviton 수용은 전통적인 x86 CPU 대비 약 40% 우수한 가격 대비 성능 지표와 45%의 비용 절감에 의해 주도되고 있습니다. Tech Buzz는 클라우드 관리 플랫폼 분석을 기반으로 "AWS에서 10,000개의 인스턴스를 실행하는 일반적인 포춘 500대 기업은 Intel 기반 인스턴스에서 Graviton3으로 마이그레이션함으로써 연간 800만~1,200만 달러를 절감할 수 있다"고 추정합니다.

이러한 지속적인 모멘텀은 아마존의 맞춤형 실리콘 부서가 연간 매출 250억 달러 마일스톤을 넘어서도록 이끌었습니다. 이 250억 달러 실행률을 단순히 ' impressive(압도적이다)'라고 표현하는 것은 그 전략적 중요성을 과소평가하는 것입니다. 아마존의 성취는 반도체 및 AI 인프라 부문 모두를 적극적으로 재편하고 있습니다. AWS는 제3자 실리콘을 재판매하는 역할에서 근본적으로 전환하여 자체 프로세서 용량을 설계, 제조, 상업화하고 있습니다. 단일 Nvidia GPU 비용의 극히 일부로 맞춤형 하드웨어를 엔지니어링함으로써, 아마존은 이제 매우 특정한 워크로드에 대해 실리콘을 최적화할 수 있게 되었는데, 이는 산업 전체의 변혁적인 변화입니다.

동등하게 중요한 점은 Nvidia나 Intel(INTC)과 같은 외부 공급자에 대한 아마존의 의존도가 줄었다는 것입니다. AWS는 다양한 클라이언트 요구사항을 충족하기 위해 계속 제3자 실리콘을 구매하겠지만, 자체 칩은 이제 해당 부서를 광범위한 반도체 시장의 직접적인 경쟁자로 위치시키고 있습니다.

AWS의 2026년 2분기 재무 결과는 맞춤형 실리콘 전략이 시장에 미친 심대한 영향을 강조합니다. 주요 하이라이트는 다음과 같습니다:

맞춤형 칩 판매는 AWS를 높은 마진의 수익 엔진으로서의 지위를 한층 더 강화합니다. 북미 전자상거래에서의 아마존의 지배적 위치에도 불구하고, AWS는 2025년 총 영업 이익의 약 60%를 발생시켰습니다.

아마존의 실리콘 부서는 Nvidia, Advanced Micro Devices(AMD), Intel과 같은 업계 리더들과 어떻게 비교될까요? 주목할 만한 점은 Andy Jassy CEO가 만약 회사가 용량 임대에서 물리적 칩을 외부 구매자에게 직접 판매하는 방식으로 전환한다면 AWS 맞춤형 칩 매출이 현재의 250억 달러 기준에서 두 배가 될 것이라고 시사했다는 것입니다. 4월 주주 서한에서 Jassy는 다음과 같이 말했습니다:

"우리가 독립적인 칩 회사라면, 우리의 칩은 연간 500억 달러 이상의 매출을 발생시킬 것입니다."

아마존의 자체 실리콘이 아직 500억 달러 임계값에 도달하지는 않았지만, 그 효과적인 실행률은 주요 경쟁사와 경쟁 가능한 수준에 근접해 있습니다. Nvidia는 최근 분기(2027 회계연도 2분기) 데이터 센터 부문에서 AI 기반 매출 기록인 890억 달러를 보고하며 리더십 위치를 유지하고 있습니다. 아마존의 궤적은 Advanced Micro Devices 및 Intel과 어깨를 나란히 하고 있습니다. Advanced Micro Devices의 연간 데이터센터 실행률 추정치는 약 269억 달러(실제 2분기 매출 67억 2천만 달러 기반)로