Snowflake, 실적 호조와 Amazon 클라우드에 60억 달러 투자 계획 발표로 30% 급등

Amazon은 수요일, 자사의 클라우드 부문이 Snowflake로부터 60억 달러 규모의 지출 약속을 확보했다고 밝혔으며, 여기에는 인공지능 (AI)을 위한 회사의 맞춤형 실리콘 및 칩 사용이 포함됩니다.

해당 계약에 관한 보도 자료에 따르면, Snowflake의 Amazon Web Services (AWS) 서비스 및 기술 구매는 5년에 걸쳐 이루어질 예정입니다. Snowflake는 Amazon의 Graviton 범용 칩뿐만 아니라 AI를 위한 클라우드 기반 그래픽 처리 장치 (GPU)의 사용을 확대할 계획입니다.

이는 고객들이 더 진보된 기술을 위해 시장 선도적인 클라우드로 눈을 돌리면서, AWS가 AI 분야에서 모멘텀을 얻고 있다는 최신 신호입니다. 지난 4월, Claude의 개발사인 Anthropic은 향후 10년 동안 AWS에 1,000억 달러 이상을 지출하는 것을 목표로 한다고 밝혔습니다. Amazon은 OpenAI와도 계약을 맺고 있습니다.

두 AI 모델 기업과의 계약에는 모두 지분 투자 (Equity investment)가 포함되어 있지만, Snowflake와의 계약에는 포함되지 않았습니다. 2020년에 상장한 Snowflake는 600억 달러가 조금 넘는 시가 총액을 보유하고 있으며, 오랫동안 AWS에 의존해 왔습니다.

Snowflake는 4월 30일에 종료된 회계연도 1분기 실적을 발표한 후 시간 외 거래에서 최대 30% 상승했습니다. 이 회사는 전년 대비 33% 증가한 13억 9,000만 달러의 매출과 주당 조정 순이익 39센트를 기록했습니다. LSEG가 조사한 분석가들은 주당 32센트와 13억 2,000만 달러의 매출을 예상했습니다. Snowflake는 또한 AI 스타트업인 Natoma를 미공개 금액으로 인수한다고 밝혔습니다.

Snowflake의 IPO 당시, 회사는 익명의 클라우드 제공업체와 5년간 12억 달러를 지출하는 수정된 계약을 공개했으며, 그중 3억 5,000만 달러가 마지막 해에 발생할 예정이었습니다. Snowflake 대변인은 CNBC에 해당 제공업체가 Amazon이었다고 말했습니다. 2023년에 이 계약은 25억 달러로 증가했습니다.

새로운 60억 달러 규모의 계약은 연평균 12억 달러의 지출을 의미합니다.

AWS는 2018년에 첫 번째 Arm 기반 Graviton 칩을 발표했으며, 이는 현재까지 회사의 가장 성공적인 맞춤형 칩으로 남아 있습니다. Snowflake는 2022년에 Graviton 도입에 대해 처음 논의했습니다.

Snowflake는 또한 2023년에 발표된 파트너십에 따라 Nvidia와 긴밀한 관계를 맺고 있습니다. 지난 11월, Snowflake는 Nvidia GPU에서 AI 워크로드 (AI workloads)를 실행하는 프로세스를 단순화하기 위한 업데이트를 홍보했습니다.

이번 계약은 또 다른 대형 기술 기업이 전통적인 x86 아키텍처 (architecture) 기반 프로세서 대신 맞춤형 Arm 기반 프로세서를 선택했음을 의미합니다.

수십 년 동안 서버 칩은 1970년대 Intel이 개척하고 그로부터 수십 년 후 Advanced Micro Devices가 발전시킨 x86 명령어 세트 (instruction sets)를 기반으로 구축되어 왔습니다. Arm의 대안적인 전력 효율적 아키텍처는 Apple이 2007년 첫 iPhone에 이를 채택하면서 주류가 되었습니다. 하지만 Arm 칩을 데이터 센터로 가져온 것은 Graviton을 통한 Amazon이었습니다. 클라우드 경쟁사인 Google과 Microsoft도 Amazon을 따라 맞춤형 Arm 칩을 출시했습니다.

2026년으로 빠르게 넘어가 보면, 대규모 AI 도입이 질의응답형 챗봇 (chatbots)에서 작업 지향적인 에이전트형 앱 (agentic apps)으로 전환됨에 따라 Graviton과 같은 중앙 처리 장치 (CPUs)에 대한 수요가 다시 한번 급증하고 있습니다.

Nvidia의 GPU와 같은 장치들이 수천 개의 작은 코어를 통해 수많은 연산을 동시에 수행하는 데 특화되어 AI 모델 학습에 탁월한 반면, CPU는 순차적인 범용 작업을 실행하는 더 적은 수의 강력한 코어를 가지고 있습니다. 에이전트형 AI (Agentic AI)는 AI 워크플로 (workflows)를 위해 대량의 데이터를 이동시키고 여러 에이전트 간을 조율하기 위해 많은 범용 컴퓨팅 전력을 필요로 합니다.

지난 4월, Meta는 수십만 개의 Graviton 칩을 활용할 것이라고 밝혔습니다.

Amazon의 CEO Andy Jassy는 회사의 4월 실적 발표에서 "Graviton은 업계 선도적인 CPU 칩으로, Meta가 에이전트형 AI (Agentic AI) 이면의 CPU 집약적인 워크로드를 그들의 규모에 필요한 성능과 효율성으로 실행할 수 있게 해줍니다"라고 말했습니다.

시청하기: Amazon 칩이 어떻게 Nvidia 없이 Anthropic에 동력을 공급하고 있는가