아마존, AI 칩 및 서버로 엔비디아에 도전하다

2024년 12월 3일, 아마존 웹 서비스(Amazon Web Services, AWS)는 라스베이거스에서 열린 연례 re:Invent 컨퍼런스에서 자사의 AI 칩 '트레이니움(Trainium)'을 기반으로 한 초대형 슈퍼컴퓨터와 새로운 서버를 발표했습니다. 이는 AWS가 엔비디아의 독점적 시장 지배에 도전하고, AI 비용 절감을 통해 고객들에게 더 나은 선택지를 제공하려는 전략적 움직임으로 평가됩니다.

 

AI 기술이 기업 혁신의 핵심으로 자리 잡으면서, AI 칩 시장은 그 어느 때보다 빠르게 성장하고 있습니다. 이 가운데 아마존 웹 서비스(AWS)는 엔비디아가 독점하다시피 한 AI 칩 시장에 도전장을 내밀며, 자체 설계한 트레이니움(Trainium) 칩과 이를 기반으로 한 슈퍼컴퓨터 및 서버를 통해 차별화된 솔루션을 제공하고자 합니다.

 

AWS의 발표는 단순히 하드웨어 성능을 강화하려는 데 그치지 않습니다. AI 학습과 추론(Training & Inference)의 비용 효율성을 높이고, 고객들에게 더 많은 선택권을 제공하며, 독자적인 AI 생태계를 구축하는 것이 그 궁극적인 목표입니다. AWS는 AI 모델 학습의 비용 절감과 성능 향상을 동시에 달성함으로써 기업들이 AI를 더 쉽게 도입하고 활용할 수 있도록 돕고자 합니다.

 

특히, 초대형 슈퍼컴퓨터인 ‘Project Rainier’와 64개의 트레이니움 칩을 탑재한 고성능 서버 ‘Ultraserver’는 AWS의 기술적 진보를 상징하는 대표적인 사례입니다. AWS는 이러한 혁신을 통해 클라우드 컴퓨팅과 AI 기술의 융합에서 새로운 기준을 세우고, AI 칩 시장에서 엔비디아의 독점적 지배를 완화하며 업계에 중요한 변화를 가져올 것으로 기대됩니다.

 

 

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1. AI 칩 기반 초대형 슈퍼컴퓨터 'Project Rainier'

AWS는 자체 설계한 트레이니움 칩 수십만 개를 묶어 초대형 AI 슈퍼컴퓨터 Project Rainier를 구축한다고 밝혔습니다.

AWS는 초대형 AI 슈퍼컴퓨터 'Project Rainier'를 발표하며, AI 모델 학습의 패러다임을 바꿀 준비를 하고 있습니다.

이 클러스터는 AWS의 자체 설계 AI 칩 **트레이니움(Trainium)**을 기반으로 구축되며, 수십만 개의 트레이니움 칩을 포함하여 엄청난 연산 능력을 제공합니다.

• 특징 및 규모
  • 2025년에 완공될 이 클러스터는 세계 최대 규모의 AI 모델 학습 클러스터 중 하나가 될 예정입니다.
  • 미국에 위치하며 AI 스타트업 안트로픽(Anthropic)의 AI 모델 훈련 및 실행을 지원할 것입니다.
  • 기존 클러스터보다 5배 이상 빠른 학습 속도를 제공하며, 효율성을 극대화하기 위해 설계되었습니다.
• AWS의 목표
  AWS는 클러스터를 통해 대규모 데이터와 모델 훈련에 소요되는 비용과 시간을 줄이고, 자체 칩 기반 기술의 우수성을 입증하려 합니다.

1) 프로젝트의 주요 특징

• 세계 최대 규모:
  • 클러스터가 완공되면 세계 최대 AI 모델 학습 클러스터 중 하나가 될 것으로 예상됩니다.
  • 트레이니움 칩의 고효율성과 병렬 처리 성능을 극대화하여 기존 클러스터보다 5배 빠른 학습 속도를 제공합니다.
• 학습 효율성 강화:
  • AI 모델 학습은 대규모 데이터를 다루기 때문에 비용과 시간이 많이 소요됩니다.
  • Project Rainier는 이러한 문제를 해결하기 위해 설계되었으며, 고성능 클러스터와 효율적인 네트워크 연결로 학습 비용을 대폭 줄일 수 있습니다.
• AI 스타트업 안트로픽(Anthropic)의 활용:
  • Project Rainier는 AWS가 40억 달러를 투자한 AI 스타트업 안트로픽의 AI 모델 학습과 실행에 사용될 예정입니다.
  • 이는 AWS와 안트로픽 간 긴밀한 협업의 결과물로, 양사가 AI 기술 개발을 선도하는 데 중요한 기반이 될 것입니다.

2) AWS의 전략적 의도

AWS는 Project Rainier를 통해 AI 클라우드 시장에서의 영향력을 더욱 확대하고자 합니다.

• 엔비디아 의존도 감소:
  AWS는 트레이니움 클러스터를 통해 기존 엔비디아 GPU 기반 학습 클러스터 대비 더 낮은 비용으로 대규모 AI 모델 학습을 지원할 수 있습니다.
• 고객 유치:
  AWS는 고객들에게 단순히 하드웨어를 제공하는 것을 넘어, AI 학습 비용을 절감할 수 있는 포괄적인 솔루션을 제안하며 시장 점유율 확대를 목표로 하고 있습니다.

 

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2. 새로운 서버 'Ultraserver'

AWS는 64개의 트레이니움 칩을 결합한 대규모 서버 Ultraserver도 발표했습니다.

AWS가 발표한 Ultraserver는 기존 서버의 한계를 뛰어넘는 고성능 대규모 AI 서버로, 트레이니움 칩의 강력한 성능을 집약한 혁신적 제품입니다.

• 구조 및 성능
  • 4개의 서버가 각각 16개의 트레이니움 칩으로 구성되어 하나의 패키지로 통합되었습니다.
  • NeuronLink라는 고속 네트워크 기술을 통해 서버 간 데이터 통신 속도를 극대화했습니다.
  • 총 83.2 페타플롭(Petaflop)의 연산 성능을 제공하며, 기존 서버 대비 더 높은 에너지 효율성을 자랑합니다.
• 고객 혜택
  Ultraserver를 사용하는 기업은 엔비디아 GPU 서버보다 최대 40% 저렴한 비용으로 AI 모델을 훈련할 수 있습니다. 다만, 소프트웨어 적응에 시간이 소요된다는 점이 단점으로 지적됩니다.

1) Ultraserver의 설계와 성능

• 구조적 특징:
  Ultraserver는 4개의 독립된 서버를 결합하여 하나의 대형 서버로 통합한 제품입니다.
  • 각 서버는 16개의 트레이니움 칩으로 구성되어 있으며, 총 64개의 칩이 Ultraserver 한 대에 탑재됩니다.
  • NeuronLink라는 AWS 고유의 네트워크 기술을 활용해 서버 간 데이터 전송 속도를 극대화했습니다.
• 압도적인 연산 능력:
  • Ultraserver는 **83.2 페타플롭(Petaflop)**의 연산 성능을 제공하며, 이는 기존 GPU 서버보다 압도적인 처리량을 자랑합니다.
  • 예를 들어, 엔비디아 GPU 서버가 일반적으로 8개의 칩으로 구성되는 것과 비교할 때, Ultraserver는 같은 크기의 서버에서 훨씬 더 높은 성능을 제공합니다.
• 에너지 효율성과 설계 최적화:
  • AWS는 서버가 과열되지 않도록 설계하면서도 최대 성능을 발휘하도록 최적화를 이루었습니다.
  • 이는 AWS가 단순히 연산 능력만 추구하는 것이 아니라, 실제 고객 사용 환경에서의 효율성도 고려했음을 보여줍니다.

2) 고객 혜택과 활용 사례

• 비용 효율성:
  Ultraserver를 도입한 기업들은 기존 엔비디아 기반 GPU 서버 대비 최대 40%의 비용 절감 효과를 기대할 수 있습니다.
  • 예를 들어, AI 스타트업 Poolside는 AWS 서버로 전환하여 엔비디아 서버 대비 40% 저렴한 비용으로 AI 모델을 학습하고 있습니다.
• 확장성과 유연성:
  AWS는 고객들에게 Ultraserver를 기반으로 한 유연한 하드웨어 옵션을 제공하며, 기존의 GPU 기반 워크로드와 조화를 이룰 수 있도록 설계했습니다.
  • 고객은 엔비디아와 AWS 하드웨어를 조합해 사용하거나, AWS 하드웨어로 전환해 맞춤형 솔루션을 구현할 수 있습니다.

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3. AI 칩 시장에서의 AWS 전략

AI 칩 시장은 2024년 기준 약 1,175억 달러 규모로, 2027년까지 1,933억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.
AWS는 트레이니움 칩을 통해 엔비디아 의존도를 줄이고, 고객들에게 비용 효율적인 대안을 제시하며, 시장에서의 입지를 확장하려는 전략을 추진 중입니다.

 

AWS는 AI 칩 시장에서 엔비디아에 의존하지 않고 독자적인 생태계를 구축하려는 장기적인 전략을 펼치고 있습니다. 이 전략은 트레이니움(Trainium)과 같은 자체 설계 칩을 중심으로 진행되며, 엔비디아의 독점적인 시장 지배를 완화하려는 목적을 가지고 있습니다.

• 트레이니움의 장점
  AWS의 트레이니움 칩은 엔비디아 GPU 대비 저렴하면서도 경쟁력 있는 성능을 제공합니다.
  예를 들어, 애플은 트레이니움2 칩을 테스트한 결과 약 50%의 비용 절감 효과를 기대하고 있습니다.
• 산업 내 경쟁
  AWS뿐만 아니라 마이크로소프트와 구글도 자체 AI 칩을 개발하며 엔비디아 의존도를 낮추려는 움직임을 보이고 있습니다.

1) 시장 환경 분석과 AWS의 포지셔닝

• AI 칩 시장의 성장성:
  AI 칩 시장은 2024년 기준 약 1,175억 달러 규모에서 2027년에는 1,933억 달러에 이를 것으로 전망됩니다.
  엔비디아는 이 시장의 95%를 점유하며 압도적인 지배력을 유지하고 있지만, AWS는 이를 변화시키고자 합니다.
• 트레이니움 칩의 역할:
  트레이니움 칩은 AWS가 AI 학습과 추론(Training and Inference) 비용을 대폭 절감하도록 설계되었습니다.
  • 기존 엔비디아 GPU 대비 40~50%의 비용 절감 효과를 제공하며, 고객들에게 더 경제적인 선택지를 제시합니다.
  • AWS는 이러한 기술적 차별화를 통해 AI 칩 시장에서 점진적으로 점유율을 확대하려고 합니다.

2) AWS의 주요 전략 요소

• 다양한 고객 맞춤형 옵션 제공:
  AWS는 고객들이 엔비디아 GPU와 AWS의 트레이니움 칩을 혼합하여 사용할 수 있는 유연한 클라우드 환경을 제공합니다.
  • 고객들은 기존 하드웨어를 완전히 교체하지 않고도 트레이니움 기반 옵션을 활용할 수 있습니다.
  • 이는 새로운 기술 도입에 대한 고객들의 부담을 줄이는 동시에 AWS의 시장 확장 가능성을 높입니다.
• 비용과 성능 간 균형:
  AWS는 단순히 비용 절감만이 아니라, 성능에서 타협하지 않는 경제성과 효율성의 균형을 목표로 하고 있습니다.
  이는 대규모 AI 학습 모델을 다루는 기업들에게 매우 매력적인 제안입니다.

3) 경쟁사와의 차별화

AWS는 AI 칩 시장에서 마이크로소프트, 구글과 같은 경쟁사뿐만 아니라, Groq, Cerebras Systems 등과 같은 스타트업과도 경쟁하고 있습니다.
AWS의 차별화된 점은 자체 칩과 클라우드 플랫폼을 포괄적으로 통합한 서비스를 제공할 수 있다는 점입니다. 이는 고객들에게 더욱 안정적이고 비용 효율적인 솔루션을 제공합니다.

 

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4. 아마존 AI 칩 설계팀 'Annapurna Labs'의 혁신

AWS의 AI 칩 개발의 중심에는 2015년 아마존이 3억 5천만 달러에 인수한 이스라엘 기반의 아나푸르나 랩스(Annapurna Labs)가 있습니다.

AWS의 AI 칩 설계와 개발의 중심에는 이스라엘 기반의 **아나푸르나 랩스(Annapurna Labs)**가 있습니다.
2015년 약 3억 5천만 달러에 인수된 이 팀은 AWS의 AI 칩 혁신을 이끄는 핵심 조직으로 자리 잡았습니다.

• 독특한 설계 방식
  아나푸르나 팀은 칩, 보드, 서버를 동시에 설계하며 설계와 개발 속도를 혁신적으로 단축하고 있습니다.
  • 예를 들어, 칩이 완성되기를 기다리지 않고 보드 및 서버 설계 작업을 병행합니다.
• 다양한 전문성 요구
  팀은 단순히 칩 설계만 하는 것이 아니라, 신호 무결성, 전력 전달, 소프트웨어 코딩까지 모든 작업을 수행할 수 있는 엔지니어를 선호합니다.

1) 독특한 설계 철학

• 동시 설계 방식:
  아나푸르나 랩스는 칩, 보드, 서버를 각각 별도로 개발하는 기존 방식에서 벗어나, 모든 구성 요소를 동시에 설계합니다.
  • 칩이 완성되기를 기다리지 않고 보드와 서버 설계 작업을 병행해 개발 속도를 혁신적으로 단축합니다.
  • 이 방식은 클라우드 환경에서 더 빠르게 제품을 상용화할 수 있도록 돕습니다.
• 다재다능한 엔지니어 육성:
  아나푸르나 랩스는 특정 분야에만 특화된 전문가보다는, 다양한 기술을 결합적으로 이해하는 엔지니어를 선호합니다.
  • 예를 들어, 보드 설계를 담당하는 엔지니어가 신호 무결성, 전력 전달, 소프트웨어 코딩에도 능숙해야 합니다.
  • 이러한 스타트업식 조직 문화는 대기업에서 보기 드문 유연성과 속도감을 제공합니다.

2) 주요 성과

• Inference 칩에서 Training 칩으로 확장:
  • 2018년에는 추론 작업에 특화된 Inferentia 칩을 발표하며 AI 칩 시장에 첫발을 내디뎠습니다.
  • 2020년에는 AI 모델 학습(Training)에 최적화된 트레이니움 칩을 선보였으며, 2023년에는 트레이니움2 칩을 출시했습니다.
  • 현재 트레이니움3 칩을 개발 중이며, 이전 세대 대비 4배 더 강력한 성능을 제공할 것으로 기대됩니다.
• 울트라서버와 같은 혁신적인 서버 설계:
  아나푸르나 랩스의 설계 팀은 트레이니움 칩과 서버를 통합한 울트라서버를 개발하며 AWS의 AI 솔루션을 한 단계 업그레이드했습니다.

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5. AWS의 AI 시장 내 입지와 미래 전략

AWS는 트레이니움 칩과 Ultraserver를 통해 AI 학습 비용 절감 및 성능 향상을 목표로 합니다.

AWS는 트레이니움 칩과 관련 기술을 통해 AI 클라우드 시장에서 독자적인 입지를 구축하고, 더 나아가 AI 생태계 전체를 선도하려는 포부를 가지고 있습니다.

• 차별화된 경쟁력
  AWS는 단순히 엔비디아의 대안으로 자리매김하는 것뿐만 아니라, Bedrock 플랫폼과 같은 다양한 AI 모델 활용 솔루션을 통해 고객들에게 포괄적인 서비스를 제공합니다.
• 현실적인 목표
  AWS는 AI 칩 시장에서 엔비디아의 점유율을 당장 크게 빼앗는 것이 아닌, 특정 워크로드에 최적화된 대안을 제공하며 지속 가능한 성장을 추구하고 있습니다.

1) AI 클라우드에서의 경쟁력 강화

AWS는 단순히 AI 칩을 제공하는 것을 넘어, AI 모델 학습과 추론을 위한 통합 솔루션을 제공합니다.

• AWS의 Bedrock 플랫폼은 고객들이 AI 모델을 쉽게 활용할 수 있도록 지원하며, 이는 AI 도입 초기 단계의 기업들에게 특히 유용합니다.
• NeuronLink와 같은 고유 네트워크 기술은 트레이니움 칩과 서버를 기반으로 하는 워크로드의 성능을 최적화합니다.

2) 시장의 현실적 접근

• AWS의 CEO는 "AI 칩 시장에서 당장은 엔비디아가 여전히 99%의 워크로드를 차지할 것"이라고 언급하며, 시장의 현실을 인정합니다.
• 그러나 AWS는 특정 워크로드에 최적화된 솔루션을 제공하며, 엔비디아가 커버하지 못하는 틈새 시장에서 경쟁력을 확보하려고 합니다.
• 이는 AWS가 시장 점유율을 단번에 확대하기보다는, 점진적으로 고객 신뢰를 쌓아가는 장기 전략을 취하고 있음을 보여줍니다.

3) 지속 가능한 기술 혁신

AWS는 기술적으로 독립적인 AI 칩 생태계를 구축하며, AI 모델 학습 비용 절감, 성능 향상, 고객 맞춤형 서비스라는 세 가지 목표를 동시에 달성하려 합니다.

• 이를 통해 AWS는 경쟁사들과 차별화된 가치를 제공하고, AI 클라우드 시장에서 지속 가능한 성장을 이룰 것으로 기대됩니다.

 

 

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결론

AWS는 트레이니움 칩과 Ultraserver를 통해 AI 시장에서 혁신을 이끌고, 고객들에게 더 나은 선택지를 제공하려 합니다. 이는 단순한 비용 절감뿐만 아니라, 엔비디아 독점에 대한 대안 마련이라는 점에서 큰 의미가 있습니다. 앞으로 AWS가 AI 칩 시장에서 얼마나 영향력을 확대할지 주목됩니다.

 

AWS의 트레이니움 칩과 이를 기반으로 한 Project Rainier, Ultraserver는 단순한 기술적 발전을 넘어, AI 기술의 민주화라는 비전을 담고 있습니다. AWS는 이러한 기술 혁신을 통해 고객들에게 엔비디아 외의 대안을 제시하며, AI 학습 비용 절감과 성능 향상을 동시에 제공하려는 명확한 전략을 보여주고 있습니다.

 

또한, AWS의 AI 칩 설계팀인 아나푸르나 랩스의 독창적인 설계 방식과 스타트업 문화는 대기업으로서의 관료적 한계를 넘어서, 기술 개발 속도를 혁신적으로 단축하며 시장 변화에 빠르게 대응하고 있습니다. AWS는 엔비디아의 GPU가 주도하는 시장에서 점유율을 단번에 빼앗으려 하기보다는, 특정 워크로드에 최적화된 솔루션을 통해 점진적으로 시장을 확대하는 현실적이고 지속 가능한 접근법을 취하고 있습니다.

 

AI 칩 시장이 빠르게 성장하고 있는 가운데, AWS는 고객 중심의 기술 혁신과 비용 효율성이라는 두 가지 가치를 통해 AI 시장에서의 독창적인 입지를 구축하고 있습니다. 앞으로 AWS의 이러한 전략이 AI 기술 도입 장벽을 얼마나 낮추고, AI 기술의 보편화를 가속화할지 주목됩니다. 이는 클라우드 컴퓨팅 산업뿐 아니라 AI 생태계 전체에 걸쳐 큰 영향을 미칠 것으로 기대됩니다.

 

AWS의 혁신적인 접근 방식은 단순히 경쟁사들과의 경쟁을 넘어, AI 클라우드 기술의 새로운 표준을 제시하며 AI 시대의 핵심 플레이어로 자리매김할 가능성을 보여주고 있습니다.