아마존이 NVIDIA제 GPU를 추가 200만 대로 확대, AWS가 노리는 "AI 인프라 패권"의 거대한 투자

생성 AI 경쟁이 모델의 성능을 겨루는 단계에서 "얼마나 거대한 계산 자원을 확보할 수 있는가"를 겨루는 단계로 이동하고 있다.

그 상징적인 대형 계획을 발표한 것이 Amazon이다.

이 회사의 클라우드 부문인 Amazon Web Services(AWS)는 NVIDIA와의 전략적 협력을 대폭 확대하여, 2027년부터 2028년에 걸쳐 NVIDIA제 GPU를 추가로 200만 개, AWS의 글로벌 인프라에 전개할 계획을 밝혔다.

대상에는 Blackwell Ultra에 더해, 그 다음 세대가 될 Rubin, Rubin Ultra 등이 포함된다.

게다가 AWS는 이미 2026년부터 100만 개를 넘는 NVIDIA제 GPU를 추가할 계획을 밝히고 있다. 이번 발표는 그것에 추가로 200만 개를 더하는 것이다.

이는 단순히 "Amazon이 대량의 GPU를 구매한다"는 뉴스가 아니다.

Amazon이 앞으로 몇 년간 AI를 클라우드 사업, 전자상거래, 물류, 로봇, 정부용 시스템 등 여러 사업의 공통 인프라로 통합하고, 그 중심에 거대한 계산 기반을 두려는 움직임이기 때문이다.

AI 경쟁의 주역이 "모델"에서 "인프라"로

생성 AI 붐이 시작된 초기에는 시장의 관심이 OpenAI나 Anthropic, Google 등이 개발하는 대규모 언어 모델의 성능에 집중되어 있었다.

그러나 AI 서비스가 실험 단계에서 실제 업무나 소비자 서비스로 들어가기 시작하면 상황은 변한다.

AI 에이전트가 기업의 업무를 자동화하고, 프로그램을 작성하며, 데이터를 분석하고, 고객 대응을 하게 되면 AI가 소비하는 계산량은 급증한다.

더 나아가 로봇이나 자율주행, 과학 연구 등 "Physical AI"라고 불리는 분야까지 AI가 확장되면, 필요한 계산 자원은 현재와 비교할 수 없는 규모가 될 가능성이 있다.

AWS와 NVIDIA의 이번 제휴 확대는 바로 그러한 미래를 선취한 것이다.

양사는 GPU뿐만 아니라, CPU, 네트워크, AI 모델, 데이터 처리, 로보틱스까지 포함한 "풀 스택"으로의 연계를 강화한다.

클라우드 기업에게 중요한 것은 최신 GPU를 소유하는 것만이 아니다.

수십만, 수백만이라는 GPU를 고속 네트워크로 연결하고, 대량의 전력을 공급하며, 냉각하고, 장애 없이 운영하며, 기업이나 연구 기관이 필요할 때 즉시 이용할 수 있는 환경을 구축할 필요가 있다.

즉, AI 시대의 클라우드 경쟁에서는 반도체 그 자체보다 "거대한 AI 공장을 운영할 수 있는 능력"이 경쟁력이 되기 시작하고 있다.

Amazon이 이번에 내놓은 200만 GPU라는 숫자는 그 경쟁의 규모가 한 단계 올라갔음을 상징한다.

자사 칩 "Trainium"이 있는데도, 왜 NVIDIA를 사는가

이번 뉴스에서 특히 흥미로운 점은 Amazon이 자사 AI 칩을 적극적으로 개발하고 있는 기업이라는 점이다.

Amazon은 산하의 Annapurna Labs를 통해 AI용 가속기 "Trainium"을 개발하고 있다.

일반적으로 생각하면, 자사 칩을 확장하면 NVIDIA에 대한 의존도를 낮출 수 있을 것이다.

그럼에도 불구하고 AWS는 NVIDIA제 GPU를 추가로 200만 개 더한다.

겉보기에는 모순처럼 보일 수도 있다.

그러나 AWS의 전략을 "NVIDIA냐 Trainium이냐"라는 양자택일로 생각하면 본질을 오해할 가능성이 있다.

Amazon이 노리는 것은 특정 반도체에만 의존하는 것이 아니라, 고객이 용도에 따라 다양한 계산 자원을 선택할 수 있는 거대한 AI 플랫폼이 되는 것일 것이다.

AI 개발자들 사이에서는 NVIDIA의 CUDA를 중심으로 한 소프트웨어 환경이 널리 사용되고 있다. 따라서 전 세계의 AI 기업을 AWS로 끌어들이려면, NVIDIA의 최신 GPU를 대량으로 준비하는 것이 여전히 중요하다.

한편, 특정 용도에서는 Trainium의 가격 성능비를 무기로 할 수 있다.

AWS와 NVIDIA는 더 나아가 NVIDIA의 고속 연결 기술 NVLink Fusion과 Amazon 측의 커스텀 실리콘을 결합하는 시도도 진행한다.

즉, Amazon이 그리는 것은 "NVIDIA와 경쟁하는 AWS"가 아니라, "NVIDIA도 자사 반도체도 포함한 거대한 AI 계산 시장"일지도 모른다.

10만 GPU의 "AI 팩토리", 미 정부도 중요한 고객으로

이번 제휴에서 또 하나 놓칠 수 없는 것은 미 정부를 위한 AI 인프라다.

AWS와 NVIDIA는 미 정부 기관을 위해 안전성이 높은 AI 팩토리를 구축하고, 그 안에는 10만 GPU 규모의 인프라도 포함할 계획을 밝혔다.

AI가 국가 안보, 사이버 보안, 정보 분석, 연구 개발 등에 사용되게 되면, 정부 기관이 필요로 하는 계산 자원도 급증할 가능성이 있다.

여기서 중요한 것은 AWS의 강점이다.

AWS는 기업용 클라우드뿐만 아니라, 정부 및 공공 부문을 위한 클라우드 기반에서도 오랜 실적을 쌓아왔다.

여기에 NVIDIA의 AI 기반을 결합하면, Amazon에게 정부용 AI 시장은 거대한 성장 분야가 될 가능성이 있다.

AI 인프라 경쟁은 Microsoft Azure나 Google Cloud와의 기업용 클라우드 경쟁만이 아니다.

국가 규모의 AI 인프라를 누가 제공할 것인가라는, 더 큰 시장으로 확장되고 있다.

NVIDIA에게도 "수요 감소론"을 부정하는 자료

물론 이번 계약은 NVIDIA에게도 매우 중요하다.

AI 반도체 시장에서는 오랫동안 "거대 테크 기업의 설비 투자는 결국 정점에 이를 것이다"라는 우려가 제기되어 왔다.

Google은 TPU, Amazon은 Trainium, Microsoft도 독자 AI 반도체를 개발하고 있다.

그 때문에 장기적으로는 하이퍼스케일러가 NVIDIA제 GPU에 대한 의존도를 낮출 것이라는 견해도 있다.

그러나 이번에 독자 반도체를 개발하고 있는 Amazon 자체가, 차세대를 포함한 NVIDIA제 GPU를 200만 개 추가하기로 결정한 것은 주목할 만하다.

적어도 현재 시점에서는, 자사 칩의 보급과 NVIDIA 수요는 반드시 상반되지 않는다.

AI 시장 자체가 급속히 확대되고 있기 때문에, 자사 반도체를 늘려도 그 이상의 속도로 GPU 수요가 증가하고 있을 가능성이 있기 때문이다.

NVIDIA의 젠슨 황 CEO도 AWS와의 협업에 대해 AI 수요가 기존 예상을 초과하는 속도로 확대되고 있다는 인식을 나타내고 있다.

만약 이 구도가 계속된다면, NVIDIA에게 가장 큰 성장 요인은 "경쟁자를 배제하는 것"이 아니라 "AI 계산 시장 전체가 계속 거대화하는 것"이 될 것이다.

AI의 다음 주요 전장, "에이전트"가 Amazon의 EC를 변화시킨다

Amazon에게 더 중요한 것은 AI 인프라 투자가 AWS의 매출로만 끝나지 않는다는 것이다.

Amazon 본체의 EC 사업에서도 AI 에이전트가 소비 행동을 변화시키기 시작했을 가능성이 있다.

Evercore ISI가 실시한 미국 온라인 소매 조사에서는, Alexa의 AI 기능을 이용하는 사용자의 57%가 "그전에는 몰랐던 상품을 구매했다"고 답한 것으로 알려졌다.

더 나아가 36%는 AI 기능의 이용으로 인해 구매량 자체가 증가했다고 답했다.

이는 Amazon에게 매우 중요한 숫자다.

기존의 EC에서는 사용자가 "무엇을 살지" 어느 정도 결정한 상태에서 검색하고, 그 상품을 Amazon이 판매하는 구조가 중심이었다.

그러나 AI 에이전트에서는 사용자의 모호한 요구를 이해하고, 후보를 비교하며, 새로운 상품을 제안하고, 그 자리에서 구매까지 유도할 수 있다.

즉, Amazon은 "원하는 상품을 찾는 장소"에서 "무엇을 사야 할지 AI에게 상담하는 장소"로 변할 가능성이 있다.

이것이 실현되면, AI는 Amazon에게 단순한 비용 절감 기술이 아니라, 소비 자체를 창출하는 판매 장치가 된다.

Evercore ISI의 애널리스트 마크 마하니 씨는 이러한 조사 결과 등을 바탕으로 Amazon 주식의 목표 주가를 315달러에서 355달러로 상향 조정했다. 보도 당일의 Amazon 주식은 상승하며, AI 에이전트가 소매 사업의 새로운 성장 재료로 인식되었다.

"클라우드 AI"와 "쇼핑 AI"를 동시에 잡는 Amazon

이번 일련의 뉴스를 개관하면, Amazon의 AI 전략에는 두 가지 거대한 수익 기회가 존재함을 알 수 있다.

첫 번째는 AWS다.

전 세계의 기업, AI 스타트업, 정부, 연구 기관에 GPU나 AI 모델, 스토리지, 네트워크 등을 제공하고, "AI를 작동시키기 위한 인프라"로 수익을 올린다.

두 번째는 Amazon.com이다.

Alexa나 쇼핑 에이전트를 통해, 소비자의 상품 발견, 비교, 구매 자체를 AI화하여 EC 거래를 확대한다.

더 나아가 그 사이에는 광고, 물류, 로보틱스 등의 사업이 존재한다.

예를 들어 AI가 상품 구매를 늘리면 광고 가치가 상승할 가능성이 있다.

주문량이 늘어나면 물류 센터의 처리 능력이 중요해지고, 그곳에서 AI 로봇의 도입이 진행된다.

로봇이나 AI를 작동시키기 위해 AWS의 계산 자원이 사용되면, 다시 클라우드 투자로 이어진다.

Amazon이 가진 "클라우드·EC·광고·물류"라는 거대한 사업이 AI를 통해 연결되면, 다른 AI 기업이 쉽게 재현할 수 없는 경제권이 형성된다.

이번에 Amazon Robotics가 NVIDIA의 Physical AI 플랫폼을 이용할 방침을 밝힌 것은 그 구상을 상징하고 있다.

SNS에서는 "초강세"와 "거액 투자에 대한 경계"가 교차

이번 발표에 대한 SNS의 반응은 한 방향이 아니다.

NVIDIA의 공식 X 계정은 200만 GPU뿐만 아니라, Vera CPU, 네트워크, Nemotron, Amazon의 로보틱스까지 협업이 확장된다는 점을 강조하며, "단순한 GPU 판매가 아니라, AWS와의 AI 스택 전체의 통합"이라는 위치를 전면에 내세웠다.

X상의 투자자나 기술 관계자의 게시물에서도 "200만 GPU라는 규모는 이제 단순한 제품 뉴스가 아니라, AI 인프라 투자가 그 자체로 거시 경제 규모가 되고 있다"는 목소리가 확인된다.

또한, "Amazon은 Trainium을 가지고 있는데도, 여전히 NVIDIA를 대량 조달한다"는 점을 NVIDIA의 경쟁력의 강함으로 평가하는 의견도 있다.

Reddit의 Amazon 관련 커뮤니티에서는 "장기적으로는 강재료"라는 반응이 있는 한편, "이렇게 좋은 뉴스에도 불구하고 주가가 반응하지 않는다"는 불만을 나타내는 게시물도 보였다.

또한, 거액 투자를 둘러싸고 "순환적인 자금의 흐름이 아닌가"라고 경계하는 댓글이나, GPU 구매액에 대해 AWS가 장기적으로 얼마나 수익을 회수할 수 있을지를 시산하는 게시물도 등장하고 있다.

다른 주식 커뮤니티에서는, 200만 GPU에 의한 장기적인 AWS 매출을 독자적으로 시산하고, "한 번의 설비 구매가 아니라, 미래의 클라우드 매출을 창출하는 파이프라인으로 봐야 한다"는 강세 의견도 나오고 있다.

그러나 이러한 개인에 의한 매출 시산은 공식 예측이 아니며, GPU 가격이나 이용률 등 여러 가정에 의존하기 때문에, 그대로 기업 가치 계산에 사용할 수 있는 숫자는 아니다.

한편, Amazon 주식에 대한 개인 투자자의 센티멘트는 반드시 전면적으로 강세는 아니다.

Stocktwits에서는 Evercore에 의한 목표 주가 상향을 받아 Amazon 주식이 상승한 국면에서도, 개인 투자자의 센티멘트는 "Bearish"로 보도되고 있다.

이 반응은 AI 투자에 대한 기대와는 별개로, 시장이 Amazon의 거액 설비 투자나 이익률, 투자 회수까지 신중하게 보고 있음을 시사한다.

"AI 투자액이 클수록 주가가 오른다"는 단순한 시장이 아니라, "그 투자가 몇 년 후에, 얼마나 많은 현금 흐름을 창출할 것인가"가 그 어느 때보다 중요해지고 있다.