아마존의 250억 달러 규모의 칩 판매량은 인프라 전환이 실제로 이루어졌다는 증거입니다.

아마존의 250억 달러 규모의 칩 생산량은 인텔리전스 전환이 실제로 일어나고 있음을 보여줍니다.

시장은 아마존의 2분기 보고서를 마치 큰 숫자들을 읽는 것처럼 해석했습니다.250억 달러의 연간 수익률연간 세 배의 비율로 성장하고 있으며, 주식도 마찬가지입니다.마감 전 거래에서 약 13% 상승했습니다.그러한 프레임워크는 아마존을 “이제 칩 회사”로 만들어버린다. 이는 잘못된 교훈이다. 올바른 교훈은, AI 모델을 학습하는 것에서 실제로 실행하는 것으로의 전환이 일어났다는 점이다. 여기서 비용과 출력량이 어떤 인프라가 우세할지를 결정한다. 이러한 변화는 지구상에서 가장 큰 클라우드 환경 내에서 일어났으며, 아마존은 그 비용 구조를 장악하기 위해 특별한 실리콘을 개발했다.

25억 달러가 실제로 무엇인가요?

성장 상황부터 시작해보죠. 그게 제가 가장 신뢰하는 지표이기 때문입니다. AWS는 해당 분기에 전년 동기 대비 37% 성장했습니다.18개 분기 중 가장 빠른 성장률을 기록했습니다.이는 연간 1690억 달러의 수익을 창출하는 속도로 가속화되고 있습니다. 클라우드 규모에서 이런 식의 순차적 가속화가 일어나는 것은 단순한 오차가 아닙니다. 이는 AI 기술이 실제로 수익을 창출하는 단계에 진입하고 있다는 것을 의미합니다. 그리고 이러한 상황은 마이크로소프트와 구글이 같은 기업 예산을 두고 경쟁하는 동안에도 일어나고 있습니다.

250억 달러라는 수치는 중요하지만, 그건 여러 요소들이 합쳐진 것입니다. 여기에는 트레인이움(AI 학습 및 인출 칩), 그라비톤(ARM 기반의 일반 클라우드 컴퓨팅용 CPU), 니트로(모든 AWS 서비스의 네트워크 및 보안 기능을 담당하는 반도체)가 포함됩니다. 이 중 대부분은 AI와 관련된 것이 아닙니다. 그라비톤만으로도 오랫동안 성공적으로 사용되어 왔으며, 아마존은 250억 달러가 AI 칩과 CPU로 어떻게 분배되는지 공개하지 않습니다. 이러한 정보의 부재는 매우 중요합니다. 여기서 중요한 것은 “250억 달러의 AI 칩”이 아니라, “250억 달러의 맞춤형 반도체 중에서 가장 빠르게 성장하는 부분이 트레인이움이라는 것”입니다. AWS의 베드록 서비스는 그 트레인이움을 이용해 인출 작업을 처리합니다.

그것이 판단을 바꾸는 결정적인 차이점입니다. 만약 트레니움이 이미 250억 달러 규모의 사업체라면, 그 가격은 정해질 것입니다. 하지만 트레니움은 작은 규모의 사업이며, 성장률도 세 자릿수로 높지 않습니다. 그래서 시장에서는 아마존을 좋은 클라우드 서비스를 제공하는 소비자 소매업체로 인식하고 있으며, 다음 컴퓨팅 시대에서 중요한 역할을 할 기업으로 보지 않습니다.

왜 추론이 맞춤형 실리콘을 보상하는가?

이것이 특정 분야에서의 비용 절감 이야기가 되지 않는 이유는, 그 아래에 있는 시장 구조 때문입니다. AI 생성 과정의 훈련 단계에서는 엔비디아의 CUDA 소프트웨어가 매우 강력하며, 범용 GPU들이 주류를 차지합니다. 반면, 인출 단계에서는 경제적 측면이 중요해집니다. 모든 모델이 계속 작동해야 하기 때문입니다. 여기서 결정적인 지표는 지연 시간, 토큰당 비용, 그리고 출력당 전력 소비량입니다. 바로 이러한 측면에서 특화된 ASIC이 범용 GPU보다 우위를 가집니다. 그리고 그곳이 바로 CUDA 소프트웨어의 보호막이 가장 약한 부분입니다.

건축 구조에 관한 데이터도 이를 뒷받침합니다. Trainium3는 Trainium2보다 최대 40% 더 우수한 가성비를 제공하며, 메가와트당 생성되는 토큰 수도 5배나 많습니다. 즉, 같은 전력 비용으로 5배 더 많은 정보를 처리할 수 있다는 것입니다. 전력이 원시적인 컴퓨팅 능력보다 더 중요한 요소가 되었습니다. 대형 클라우드 서비스 제공업체들은 이제 칩을 논의하기 전에 먼저 메가와트를 언급합니다. 와트당 5배의 효율 향상은 단순히 기술 사양의 문제가 아니라, 비용 구조를 바꾸는 요인입니다. AWS가 고객에게 가격 면에서 Nvidia 기반 인스턴스를 압도할 수 있다면, 그건 단순한 기능이 아니라 클라우드 분야의 전체 경쟁 전략입니다.

공급망이 이미 투표를 하고 있습니다.

이곳에서, 이익 데이터를 결정하는 수요 신호가 매우 중요해집니다. 애난티크는 현재 및 미래의 트레인이움 모델에 사용될 최대 5기가와트의 용량을 확보하기로 했으며, 클로드를 100만 개 이상의 트레인이움2 칩으로 실행합니다. 오픈AI는 2027년부터 2기가와트의 트레인이움 용량을 사용하기로 약속했습니다. 메타는 수천만 개의 그라비톤 코어를 구매하기로 했습니다. 이러한 것들은 단순한 추측이 아니라, 가장 중요한 두 모델 연구소와 가장 큰 프론티어 모델 사용자들이 제공하는 계약된 용량입니다.

내가 급증하는 공급 약속을 리스크로 간주하는 이유와 같은 렌즈가 여기서는 반대의 역할을 합니다. 고객들이 수년 전부터 게이워트 단위의 용량을 약속할 때, 그들은 아마존이 데이터 센터에 투입하는 엄청난 자본에 대한 리스크를 줄여줍니다. 즉, 누군가는 데이터 센터가 건설되기 전에 그 용량에 대한 비용을 지불하기로 합의한 것입니다. 이것이 바로 투기적인 자본 투자와 계약적 자본 투자의 차이입니다.

말하자면: Trainium은 AWS 내부에 남아 있을 수 없다.

이것은 주식이 지불해야 할 비용이 아닙니다. 이안 재시는 실적 발표 회의에서 말했습니다.“아마존이 AWS 외부에서 Trainium을 판매할 가능성이 실제로 존재한다”고 말했습니다.그리고 이제 논의는 칩을 직접 판매하는 것까지 확장된다.클라우드와 분리된 제3자 데이터 센터들그것은 아마존 내부의 시장 구조 변화입니다. 내부적으로 비용 절감 수단으로 사용되던 맞춤형 실리콘이, 인텔리전스 분야에서 엔비디아와 AMD와 직접 경쟁하는 상품으로 변모한 것입니다.

그게 무슨 의미인지 생각해보세요. 37%의 성장률을 보이는 거대 기업은 클라우드를 운영하기 위해 칩을 판매할 필요가 없습니다. 그저 실리콘이 상거래 시장에 직접 공격할 수 있을 정도로 중요한 존재가 되면, 그때에나 칩을 판매합니다. 그리고 상거래 시장의 가장 약한 부분은 바로 인프라 분야이며, 여기서는 엔비디아의 소프트웨어적 장점이 가장 취약합니다. 만약 트레이니움이 AWS 외부에서 출시된다면, 아마존은 더 이상 엔비디아와 경쟁하는 고객이 아니라, 엔비디아가 방어하기 쉬운 영역에서 경쟁자가 됩니다. 이러한 선택의 가치만으로도 현재 주식이 가지는 가치를 훨씬 초과하는 가격이 될 것입니다.

하지만, 수요가 문제가 되는 것은 아닙니다.

부동산 평가서는 이 이야기에서 내가 맹목적인 투자를 하지 못하게 하는 부분입니다. 아마존은 이제…2026년의 자본 지출은 약 2200억 달러가 될 것으로 예상됩니다.약 2000억 달러에 달했으며, 그 수치도 부분적으로 증가했습니다.메모리 가격이 상승했기 때문입니다.경영진은 직접적으로 말했습니다. 그 속도로도 생산 능력이 수요를 충족시키지 못할 것이라고요. 이는 가장 강력한 수요 신호이며, 동시에 회사가 성장을 위한 비용을 이미 지불하고 있다는 명확한 표현이기도 합니다.

수치들이 이를 뒷받침합니다. 12개월간의 무위험 현금흐름은 – 운영 현금흐름에서 자본 지출을 뺀 값 – 마이너스가 되어, 약 116억 달러에 불과합니다. 이는 1610억 달러의 운영 현금흐름과 1730억 달러의 자본 지출을 고려했을 때의 결과입니다. 즉, 운영 현금흐름의 모든 달러가 다시 투자되는 것입니다. 이것이 바로 제가 오랫동안 강조해온 상황입니다. 수요는 강력하지만, 무위험 현금흐름이 음수인 회사는 자본 시장과 주가를 유지해야 합니다. 그때까지는 생산 능력이 수익으로 전환될 때까지 그렇게 해야 합니다. 여기서 차이점은, 지출의 반대편에서도 계약된 수요가 있다는 점입니다.

이것이 할당에 미치는 영향은 무엇인가요?

가격 상황은 어떤 매수 결정을 내리기 전에 중요합니다. 이 주식의 가격은 258달러 근처에서 거래되고 있으며, 지난 120일 동안 약 24% 상승했고, 올해는 약 12% 상승했습니다. 수익 성장은 몇 주 전에 이미 반영된 상태이므로, 이는 새로운 촉매제가 되지는 않습니다. 또한 과도한 거래로 인해 수익이 앞서 나온 것도 아닙니다. EV/EBITDA 측면에서 아마존의 값은 16.6배 정도이며, 마이크로소프트는 18.3배, 알파벳은 23.6배, 엔비디아는 31배입니다. 이는 AI 분야에서 가장 빠르게 성장하는 클라우드 서비스를 제공하는 회사로서, 비교적 저렴한 가격입니다. 하지만 40배 정도의 미래 P/E 값은 높은 편입니다. 하지만 저는 성장 속도와 현금 배율을 고려합니다. 한 분기에 한 번의 수익을 거두었더라도, 모든 현금을 재투자하는 회사에 대해서는 P/E 값만으로는 충분하지 않습니다.

그렇다면 이 상황에서 결정은 어떻게 되는가? 이는 아마존이 AI 생태계에서 핵심적인 역할을 할 수 있다는 주장을 뒷받침한다. 그 이유는 칩의 사용률 때문이 아니라, 그 사용률이 AWS가 모든 하이퍼스케일 기업 중에서 가장 저렴한 구조적 인식 비용을 가지고 있으며, 가장 빠르게 성장하는 클라우드 서비스이며, 가격이 정해지지 않은 상업용 실리콘 옵션이라는 증거이기 때문이다. 하지만 트레인िय움의 성장이 외부 판매가 실현되기 전에 둔화된다면, 혹은 CAPEX가 계속 증가하고 2026년과 2027년까지 자금 흐름이 긍정적이지 않다면, 그러면 레버리지 측면이 승리하게 되고, 할당량은 줄어들 것이다. 다년간의 관점에서 볼 때, 트레인िय움3가 점차 성장하고 트레인िय움4도 이미 개발 중이므로, 인식 비용의 이점은 이 десятилетию의 후반기에 더욱 커질 것이다.

논쟁의 핵심은 아마존이 올바른 방향으로 나아가고 있는지 여부가 아닙니다. 분명히 그렇습니다. 문제는, 부정적인 자유현금흐름과 2200억 달러 규모의 투자비용을 가진 주식이, 같은 경제 단계에서 다른 대안들에 비해 최선의 자본 활용 방식인지가 됩니다. 투자자들이 그 투자비용을 감당할 수 있다면, 이는 약세일 때 매수하기에 좋은 주식입니다. 250억 달러라는 목표치는 추세를 확인하는 것이며, 새로운 투자 기회를 찾는 것이 아닙니다. 이러한 관점에서 보면, 현재의 AI 인프라 관련 주식들과 마찬가지로, 이 주식도 후반 단계에서 보상이 발생할 가능성이 있습니다.