메타, 수백만 개의 아마존 자체 AI CPU 대규모 도입
메타가 아마존 웹 서비스(AWS)의 자체 설계 칩인 '그래비톤(Graviton)' 수백만 개를 도입하는 대규모 계약을 체결했습니다. 이는 AI 모델 학습이 아닌 실시간 추론 및 코드 작성 등 자원이 많이 필요한 'AI 에이전트' 작업을 처리하기 위한 것입니다. 이번 계약으로 아마존은 엔비디아 등 경쟁사를 제치고 거대 기업 고객을 확보하며 자체 칩의 가성비 우위를 입증할 수 있게 되었습니다.
아마존의 자체 개발 칩이 또 한 번의 대성과를 거두며 메타와 메가 딜을 성사시켰습니다. 아마존은 금요일 메타가 증가하는 AI 수요를 충족하기 위해 수백만 개의 AWS 그래비톤(Graviton) 칩을 사용하기로 계약했다고 발표했습니다. 여기서 AWS 그래비톤은 ARM 기반의 CPU(중앙 처리 장치, 일반적인 컴퓨팅 작업을 처리하는 칩)이지 GPU(그래픽 처리 장치)가 아님에 유의해야 합니다.
GPU가 여전히 대규모 모델 학습에 있어서는 최우선 선택지이지만, 이 모델들이 학습된 후 그 위에 구축되는 'AI 에이전트'들은 필요한 칩의 유형에 변화를 일으키고 있습니다. 에이전트는 실시간 추론, 코드 작성, 검색, 그리고 다단계 작업을 통해 에이전트를 관리하는 데 수반되는 조정 등 연산 집약적인 워크로드를 생성합니다. 아마존 측은 AWS의 최신 버전의 그래비톤이 AI 관련 컴퓨팅 요구를 처리하기 위해 특별히 설계되었다고 밝혔습니다.
이번 계약으로 구글 클라우드 등 경쟁사로 향하던 메타의 자금이 AWS로 더 많이 유입되었습니다. 작년 8월 메타는 구글 클라우드와 6년간 100억 달러 규모의 계약을 체결했지만, 그 전까지 메타는 주로 AWS 고객이었으며 마이크로소프트 애저(Microsoft Azure)도 함께 사용해 왔습니다. 우리는 AWS가 이 계약 발표 시점을 구글 클라우드 넥스트(Google Cloud Next) 컨퍼런스가 막을 내린 바로 그 직후로 맞춘 것을 보고, 마치 클라우드 경쟁자를 향한 가상의 비웃음처럼 느껴지지 않을 수 없었습니다. 물론 구글 역시 자체 맞춤형 AI 칩을 제조하며 이번 행사에서 새로운 버전을 발표했습니다.
사실 아마존 역시 '트레이니움(Trainium)'이라는 자체 AI GPU를 제조합니다. 이름과는 달리 이 칩은 학습과 추론(모델이 학습된 후 프롬프트를 실제로 처리하는 단계) 모두에 사용됩니다. 하지만 앤스로픽(Anthropic)이 이미 이달 초 발표된 계약을 통해 향후 수년간 사용할 해당 칩의 상당수를 선점했습니다. 클로드(Claude) 개발사는 AWS에서 워크로드를 실행하기 위해 10년간 1,000억 달러를 지출하기로 합의했으며(특히 트레이니움에 중점), 그 대가로 아마존은 앤스로픽에 추가로 50억 달러(총 투자액 130억 달러로 증가)를 투자하기로 했습니다.
※ 참고: TechCrunch Disrupt 2026 행사 안내 (원문 광고 및 행사 소개 부분은 요약 생략)
결국 이번 메타와의 계약을 통해 아마존은 거대 AI 고객을 사례로 삼아 자체 CPU의 성능을 증명할 수 있게 되었습니다. 이 칩들은 역시 ARM 기반이며 AI 에이전트 워크로드를 처리하도록 설계된 엔비디아의 새로운 베라(Vera) CPU와 경쟁합니다. 물론 가장 큰 차이점은 엔비디아가 기업 및 클라우드 제공업체(AWS 포함)에 칩과 AI 시스템을 직접 판매하는 반면, AWS는 자사 클라우드 서비스를 통해서만 칩에 대한 접근성을 판매한다는 것입니다.
이달 초 앤디 재시(Andy Jassy) 아마존 CEO는 연례 주주 서한에서 엔비디아와 인텔을 겨냥하며, 기업들은 AI를 위해 더 나은 가격 대비 성능비를 원하고 있으며 이를 바탕으로 거래를 따내겠다고 밝혔습니다. 이는 동시에 아마존의 내부 칩 개발팀이 이를 성공적으로 구현해 내야 한는 엄청난 압박을 의미하기도 합니다. 우리는 지난달 이 팀의 연구소를 단독으로 방문한 바 있습니다.