요약:
Amazon과 Nvidia의 협력은 더욱 심화되고 있습니다. 두 회사는 지난 8월 26일 파트너십을 확대한다고 발표했다. Amazon은 인공 지능 시장의 증가하는 컴퓨팅 성능 수요에 대처하기 위해 향후 2년 동안 데이터 센터에 200만 개 이상의 Nvidia GPU를 추가로 배치할 예정입니다.
새롭게 구매한 제품에는 NVIDIA Blackwell Ultra, Rubin 및 Rubin Ultra GPU가 포함되어 있으며, 이는 주로 대규모 모델 훈련 및 추론의 고성능 컴퓨팅 요구를 충족하는 데 사용됩니다. 관련 칩은 2027년과 2028년에 Amazon Cloud Technology(AWS) 데이터 센터에 배포될 예정입니다.
이 소식은 Nvidia의 분기별 수익 보고에서 발표되었습니다. 불과 5개월 전, Amazon은 올해부터 AWS 인프라에 100만 개 이상의 Nvidia GPU를 배포하기로 약속했습니다. 엔비디아는 이후 시장 수요가 이전 예상보다 빠르게 증가했다고 밝혔습니다.
양측은 구체적인 거래 금액을 공개하지 않았다. 하지만 하이엔드급 AI GPU의 단가와 조달 규모 등을 고려하면 이번 신규 수주의 잠재적 가치는 수백억 달러에 달할 것으로 예상된다.
이번 협력 확대가 단지 아마존의 GPU 추가 구매에만 국한되지 않는다는 점은 주목할 만하다. Nvidia는 고속 네트워크 하드웨어, 개방형 모델, CPU, 데이터 처리 소프트웨어 및 로봇 플랫폼을 포함한 전체 기술 역량도 AWS의 서비스 시스템에 더욱 광범위하게 통합될 것이라고 밝혔습니다. NVIDIA의 네트워크 기술은 수천 개의 GPU를 통합 컴퓨팅 시스템으로 상호 연결할 수 있으며 대규모 AI 인프라를 구축하는 데 중요한 부분입니다.
두 회사는 스타트업, 대기업, AI 연구실, 심지어 정부 기관의 '수요 급증'이 협력을 심화시키는 원동력이 됐다고 밝혔습니다. 생성적 AI가 실험 단계에서 프로덕션 배포로 이동함에 따라 클라우드 서비스 제공업체는 데이터 센터 컴퓨팅 리소스의 확장을 가속화하고 있습니다.
이번 협력 업그레이드는 Amazon이 자체 개발한 AI 칩의 레이아웃을 가속화하는 맥락에서 발생합니다. Amazon은 자체 프로세서를 개발하여 Nvidia에 대한 의존도를 줄이고 일부 영역에서는 Nvidia와 경쟁하기를 희망합니다. AWS의 인공 지능 사업 책임자인 Peter DeSantis는 이전에 AWS가 Trainium 칩을 외부 회사에 판매하는 것을 논의하고 있다고 말했습니다. 이 제품은 딥 러닝 워크로드를 대상으로 하며 Nvidia의 H100 및 Blackwell 시리즈 칩의 대안으로 간주됩니다.
동시에 Arm 아키텍처를 기반으로 한 Amazon의 Graviton CPU도 기존 서버 프로세서 시장에서 Intel과 AMD의 위치에 도전하고 있는 것으로 간주됩니다. Amazon은 이전에 Anthropic 및 OpenAI와 같은 AI 연구소의 누적 2,250억 달러 약속의 지원을 받아 맞춤형 칩 사업이 빠르게 발전하여 연간 매출 실행률이 250억 달러를 초과했다고 밝혔습니다.
그러나 이번 대규모 추가 주문으로 볼 때 엔비디아는 여전히 AI 칩 시장에서 확실한 지배력을 유지하고 있다. Nvidia는 200만 개의 GPU 외에도 공개되지 않은 수의 Vera CPU를 Amazon에 제공할 계획이며, 그 중 일부는 Rubin GPU와 통합되고 일부는 독립형 프로세서로 제공될 예정입니다. Nvidia 최고 재무 책임자(CFO) Colette Kress는 관련 배포가 3분기에 시작될 것이라고 말했습니다.
Nvidia CEO Jensen Huang은 이전에 Vera CPU가 회사에 약 2,000억 달러 규모의 새로운 시장을 열 것으로 예상된다고 밝혔습니다. Kress는 최근 실적 발표에서 Vera가 주요 하이퍼스케일 클라우드 공급업체, 새로운 클라우드 서비스 제공업체, AI 연구소 및 시스템 제조업체에 채택될 것으로 예상되며 현재 Oracle 및 SpaceXAI를 포함한 주요 파트너에게 배송을 시작했다고 밝혔습니다.
양 당사자 간의 협력은 Amazon의 창고 자동화 및 기업 수준의 클라우드 서비스로도 확대될 것입니다. Amazon은 시뮬레이션 및 디지털 트윈을 위한 Omniverse, 세계 모델 플랫폼 Cosmos, 로봇 개발 플랫폼 Isaac, 로봇 및 엣지 AI를 위한 Jetson 컴퓨팅 하드웨어를 포함하여 Nvidia의 전체 "물리적 AI" 기술 스택을 사용하여 로봇 함대를 지원할 계획입니다. Nvidia는 또한 이번 주에 보급형 엣지 AI 및 로봇 공학 개발의 장벽을 낮추는 것을 목표로 하는 새로운 버전의 Jetson Orin Nano를 출시했습니다.
엔터프라이즈 서비스 측면에서 AWS는 Amazon Bedrock 및 SageMaker를 통해 NVIDIA Nemotron 시리즈 개방형 모델을 제공할 예정입니다. 전자는 AWS가 호스팅하는 기본 모델 플랫폼이고 후자는 클라우드 기계 학습 서비스입니다.
같은 날 공개된 엔비디아 재무 보고서에 따르면 회사의 2분기 매출은 시장 기대치를 뛰어넘는 962억 달러에 달했습니다. 이 중 데이터센터 사업 매출은 890억 달러로 전년 동기 대비 117% 증가해 해당 분기 회사 매출의 대부분을 차지했다. Nvidia는 3분기 매출이 1,080억 달러에 이를 것으로 예상하며, 성장의 일부는 차세대 Rubin GPU에서 비롯됩니다. 회사는 루빈이 이번 분기에 대량 생산을 시작했다고 밝혔다.
향후 몇 년 동안 AI 인프라에 대한 수요를 충족하기 위해 Nvidia는 데이터 센터 프로젝트에 필요한 공급 및 제조 용량을 고정하는 데 2,790억 달러를 투자하기로 약속했습니다. 이는 이전 분기의 1,190억 달러보다 크게 증가한 수치입니다. 이 중 920억 달러는 이번 회계연도 남은 기간 동안 지출될 것으로 예상되며, 2028회계연도에는 870억 달러가 추가로 투자될 예정이다.
Huang Renxun은 컨퍼런스 콜에서 AI가 생산 가치를 지닌 실제 작업을 수행하고 수익성 있는 "토큰" 출력을 가져오기 시작했다고 말했습니다. 그는 더 많은 컴퓨팅 성능이 더 가치 있는 AI 서비스를 창출하고 더 나아가 서비스 제공업체의 이익으로 이어질 수 있다고 믿습니다. 이것이 업계의 모든 당사자가 인프라에 대한 투자를 계속 늘리는 이유입니다.
그러나 시장은 여전히 핵심적인 이슈에 세심한 주의를 기울일 것입니다. AI 기업이 컴퓨팅 파워와 데이터 센터에 수천억 달러를 투자한 후, 새로운 컴퓨팅 자원이 예상대로 안정적으로 새로운 수익으로 전환될 수 있는지 여부입니다.
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