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TL;DR
아마존은 우버가 자사의 자체 설계 칩인 Graviton과 Trainium3를 활용하기 위해 AWS 클라우드 서비스 계약을 확대했다고 발표했다. 우버는 기존에 오라클 및 구글과 대규모 클라우드 계약을 체결했으나, 비용 효율적인 ARM 기반 CPU와 엔비디아의 대안인 AI 학습용 칩을 테스트하기 위해 다시 아마존의 비중을 높이고 있다. 이번 협력은 단순한 칩 공급을 넘어 구글, 오라클과의 클라우드 점유율 경쟁에서 아마존이 자체 칩 기술력을 앞세워 우위를 점하려는 전략적 움직임으로 풀이된다. 특히 앤스로픽, 애플에 이어 우버까지 트레이니움 생태계에 합류하면서 아마존의 자체 AI 가속기 사업은 수십억 달러 규모로 성장하고 있다.
배경
클라우드 컴퓨팅의 기본 개념, CPU 및 가속기(GPU/NPU)의 역할, ARM 아키텍처에 대한 이해
대상 독자
클라우드 인프라 전략가 및 AI 하드웨어 도입을 검토하는 개발자
의미 / 영향
아마존의 자체 칩 성공은 클라우드 시장의 경쟁 축을 소프트웨어 서비스에서 하드웨어 수직 계열화로 이동시키고 있습니다. 이는 엔비디아 의존도를 낮추려는 테크 기업들에게 실질적인 대안을 제공하며 클라우드 비용 구조를 근본적으로 변화시킬 것입니다.
섹션별 상세
우버는 라이드셰어링 기능을 강화하기 위해 AWS의 저전력 ARM 기반 CPU인 Graviton 사용을 확대하고 차세대 AI 칩인 Trainium3 테스트를 시작한다. 기존 x86 중심 환경에서 ARM 기반 컴퓨팅으로의 전환을 가속화하여 운영 효율성을 높이려는 목적이다. 우버는 2023년 오라클 및 구글과 대규모 계약을 맺었음에도 불구하고 특정 워크로드에서 아마존 칩의 성능 우위를 인정한 셈이다. 이 결정은 클라우드 인프라 선택 시 하드웨어 최적화가 비용 절감의 핵심 변수가 되었음을 시사한다.
근거
- 우버는 AWS의 Graviton 사용을 확대하고 Trainium3 테스트를 시작한다. — 본문 첫 번째 문단: 'Uber will particularly expand its use of AWS’s Graviton... and start a new trial testing Trainium3'
이번 계약은 엔비디아에 대한 장기적 위협보다는 아마존이 클라우드 경쟁사인 구글과 오라클에 대해 기술적 우위를 과시하는 성격이 강하다. 우버는 과거 자체 데이터센터를 운영하다가 오라클과 구글 클라우드로 이전 중이었으나, 아마존의 맞춤형 하드웨어가 제공하는 비용 절감 혜택에 다시 주목하게 되었다. 이는 클라우드 서비스 선택 시 자체 칩 설계 능력이 핵심 차별화 요소가 되고 있음을 보여준다. 아마존은 이를 통해 시장 점유율을 다시 확보하려는 전략을 취하고 있다.
오라클이 투자했던 칩 제조사 Ampere의 변화도 이번 협력의 배경이 되었다. Ampere는 전 인텔 임원 르네 제임스가 설립하고 오라클이 주요 주주였으나, 최근 소프트뱅크에 인수되면서 오라클은 지분을 매각하고 엔비디아 칩 구매에 집중하기로 전략을 수정했다. 오라클이 자체 칩 설계의 경쟁 우위가 낮다고 판단한 틈을 타 아마존이 자사 칩의 효율성을 무기로 우버를 다시 끌어들인 것이다. 실리콘밸리의 복잡한 지분 관계와 전략 수정이 클라우드 파트너십에 직접적인 영향을 미쳤다.
아마존의 AI 가속기인 Trainium은 이미 수십억 달러 규모의 비즈니스로 성장하며 시장 점유율을 빠르게 확대하고 있다. 앤스로픽, 오픈AI, 애플 등 주요 기술 기업들이 비용 절감과 공급망 안정화를 위해 엔비디아 대신 AWS의 자체 칩을 채택하거나 사용량을 늘리는 추세다. 이는 AI 인프라 시장이 엔비디아 독점 체제에서 클라우드 제공업체의 자체 칩 중심으로 다변화되고 있음을 시사한다. 아마존은 자체 칩 생태계를 통해 클라우드 서비스의 수익성을 극대화하고 있다.
근거
- 아마존 CEO 앤디 재시는 트레이니움이 이미 수십억 달러 규모의 사업이라고 밝혔다. — 본문 마지막 문단: 'Amazon CEO Andy Jassy said Trainium was already a multibillion-dollar business.'
용어 해설
- Graviton
- — AWS가 자체 설계한 ARM 기반 64비트 CPU로, 기존 x86 프로세서 대비 높은 가성비와 에너지 효율을 제공하여 클라우드 운영 비용을 절감하는 데 기여한다.
- Trainium
- — AWS의 머신러닝 학습 전용 가속기로, 엔비디아 GPU 대비 낮은 비용으로 대규모 AI 모델을 학습시킬 수 있도록 설계된 자체 칩이다.
- ARM Architecture
- — 저전력 고효율이 특징인 프로세서 설계 방식으로, 최근 데이터센터와 AI 연산 분야에서 전력 소모를 줄이기 위해 x86을 대체하는 주요 기술로 부상했다.
- In-house Chip
- — 기업이 외부에서 범용 칩을 구매하지 않고 특정 소프트웨어 워크로드에 최적화하여 직접 설계한 반도체로, 성능 극대화와 비용 절감을 동시에 달성할 수 있다.
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원문 발행 2026. 04. 08.수집 2026. 04. 08.출처 타입 RSS
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