-AWS ‘Trainium3’ 출시로 가격경쟁·성능 우위 전략

-빅테크, 공급 다변화 움직임 가속

아마존이 자체 개발한 맞춤형 AI 칩 '트레이니움3(Trainium3)'를 공개했다.

2일(현지 시각) 월스트리트저널(WSJ)에 따르면 아마존 웹 서비스(AWS)는 트레이니움3가 이전 세대 대비 최대 4배 빠른 속도를 제공하며, 기존 GPU 시스템 대비 AI 모델 훈련 및 운영 비용을 최대 50%까지 절감할 수 있다고 밝혔다.

이는 AI 기업들이 칩 공급망을 다각화하려는 움직임과 맞물려, 엔비디아의 독점적 지위에 도전하는 새로운 위협으로 작용하고 있다.

▲ AWS, Trainium3 공개...“4배 빠른 속도, 비용 50% 절감”

AWS는 자사의 맞춤형 칩 설계 부문인 안나푸르나 랩스를 통해 개발한 트레이니움3를 공식 출시했다.

이 칩의 핵심 경쟁력은 가격 대비 성능에 있다.

AWS는 트레이니움3가 동급의 GPU(그래픽 처리 장치) 시스템을 사용하는 것과 비교해 AI 모델을 훈련하고 운영하는 데 드는 비용을 절반까지 줄일 수 있다고 강조했다.

실제로 AI 비디오 스타트업 데카르트의 공동 창업자이자 CEO인 딘 라이터스도프는 트레이니움3를 사용한 후 자사의 AI 비디오 생성 애플리케이션 '루시(Lucy)'를 실시간으로 오류 없이 렌더링하는 데 성공하는 '돌파구'를 맞았다고 밝혔다.

데카르트 CEO는 엔비디아 프로세서를 포함한 여러 경쟁사의 칩을 시험했으나, 트레이니움3를 통해 다른 칩들이 제공할 수 있는 프레임 속도보다 4배 더 빠른 속도로 일관되게 영상을 생성할 수 있었다고 언급했다.

▲ 빅테크의 '탈(脫)엔비디아' 움직임 가속화

최근 몇 달간 기술 업계에서는 AI 칩 공급사를 엔비디아 외의 다른 회사로 다각화하려는 일련의 움직임이 포착되고 있다.

메타는 구글과 수십억 달러 규모의 텐서 처리 장치(TPU)를 구매하기 위한 협상을 진행 중이다.

오픈AI는 엔비디아의 경쟁사인 AMD 및 맞춤형 칩 설계업체인 브로드컴과 칩 공급 계약을 체결했다.

AWS는 앤트로픽이 자사의 클로드(Claude) AI 모델 구축 및 배포에 100만 개 이상의 트레이니움2 칩을 사용하고 있다고 밝혔다.

동시에 엔비디아 역시 한 달 뒤 앤트로픽에 100억 달러를 투자하는 대규모 계약을 발표하며 칩 공급 파트너십을 이어갔다.

이러한 움직임은 AI 기업들이 엔비디아 칩 사용을 중단하는 것을 의미하지는 않지만, 새로운 경쟁자들이 AI 칩 시장에서 영향력을 확대하고 있으며 엔비디아의 독점 구도가 영원하지 않을 수 있다는 인식이 확산되고 있음을 보여준다.

실제로 구글과 메타 간 논의 소식 후 엔비디아 주가는 급락한 바 있다.

▲ AWS, 주요 AI 기업 포트폴리오 공개

AWS는 트레이니움3의 경쟁력을 입증하기 위해 앤트로픽 외에도 카라쿠리, 메타게노미, 네토.ai, 리코, 스플래시 뮤직 등 강력한 고객사 명단을 공개했다.

하지만 엔비디아는 이에 대해 "업계보다 한 세대 앞서 있다"라고 반박하며, 자사의 칩이 구글이나 AWS의 맞춤형 칩보다 "더 뛰어난 성능, 다용성, 대체 가능성"을 제공한다고 강조했다.

엔비디아는 자사 플랫폼이 모든 AI 모델을 실행할 수 있는 유일한 플랫폼임을 내세우고 있다.

그럼에도 불구하고 AWS 부사장 겸 트레이니움 칩 수석 설계자인 론 디아만트는 트레이니움 칩의 핵심 목표는 "궁극적으로 가격 대비 성능"이며, 고객에게 다양한 컴퓨팅 워크로드에 대한 더 많은 선택지를 제공하는 것이라고 설명했다.

그는 "우리가 엔비디아를 대체하려는 게 아니라 고객에게 다양한 옵션을 제공하는 것"이라고 선을 그었다.

트레이니움3는 144개 칩 울트라서버(UltraServer)당 362 FP8 PFLOPs, 706 TB/s 메모리 대역폭을 제공하며, 트레이니움4 개발로 6배 FP4 성능을 예고한다.

▲ 맞춤형 칩의 부상 클라우드 기업의 수직 통합 전략 심화

AWS는 2015년 이스라엘 스타트업 안나푸르나 랩스를 인수한 이래, 네트워크 보안 칩, CPU 등 데이터 센터 서버용 자체 칩을 설계해 왔으며, 인퍼런시아와 트레이니움으로 이어지는 AI 프로세서 시리즈를 개발해 왔다.

이는 클라우드 서비스 제공업체들이 자체 데이터센터 운영의 효율성과 AI 성능을 극대화하기 위해 하드웨어부터 소프트웨어까지 수직 통합하는 전략을 심화하고 있음을 보여준다.

자체 칩 개발은 비용 절감뿐만 아니라, 고객의 특정 워크로드에 최적화된 성능을 제공함으로써 클라우드 시장에서 경쟁 우위를 확보하는 핵심 수단이 되고 있다.

▲ 시장 전망

AWS의 트레이니움3 출시는 AI 반도체 생태계의 경쟁을 본격화시키는 분기점이 될 것으로 보인다.

AI용 GPU와 커스텀 AI 칩이 병존하는 구도 속에서, 가격·에너지 효율을 중시하는 스타트업·중소기업은 AWS 칩을 선택할 수 있고, 고성능·범용성·확장성을 요구하는 대형 프로젝트는 여전히 엔비디아에 의존하는 하이브리드 조달 구조가 당분간 지속될 전망이다.