- Amazon, 커스텀 칩을 통해 생성형 AI 분야에서 추격에 박차: Inferentia와 Trainium.
- AWS는 클라우드 지배력과 다양한 도구를 활용해 생성형 AI를 확장하고 있습니다.
- 커스텀 실리콘이 Amazon에 우위를 가져다줄 수 있지만, 학습 분야에서는 여전히 Nvidia GPU가 주도권을 잡고 있습니다.
텍사스 오스틴에 자리 잡은 평범한 사무실 건물에서, 소수의 아마존 직원들이 생성형 AI의 훈련과 가속화를 위해 설계된 두 가지 고유한 마이크로칩을 설계하기 위해 열정적으로 작업하고 있습니다. Inferentia와 Trainium이라는 이름의 이 맞춤형 AWS 칩은 점점 더 희귀하고 비싼 Nvidia GPU에 의존하지 않고 거대한 언어 모델을 훈련하려는 AWS 고객들에게 실행 가능한 대안을 제시합니다.
아마존 웹 서비스(AWS)의 CEO 아담 셀립스키는 6월 인터뷰에서 생성형 AI를 구동하기 위한 칩에 대한 글로벌 수요가 급증하고 있다고 밝혔습니다. 아마존의 선제적 접근은 이 수요를 충족하려는 것으로, 회사는 고객들의 집단적 요구에 필요한 용량을 제공할 준비가 되어 있다고 밝혔습니다.
호황을 누리는 산업에서 뒤처지지 않기 위해 노력 중
그러나 다른 경쟁사들은 생성형 AI 붐을 활용하기 위해 막대한 투자를 통해 앞서 나가고 있습니다. 오픈AI가 11월 ChatGPT를 출시했을 때, 마이크로소프트는 이 바이럴 채팅봇을 호스팅하고 오픈AI에 약 130억 달러를 투자하며 큰 주목을 받았습니다. 마이크로소프트는 2월까지 생성형 AI 모델을 제품에 신속하게 통합하여 빙(Bing)에 적용했습니다. 같은 달, 구글은 대규모 언어 모델인 Bard를 출시하고 오픈AI 경쟁사인 앤트로픽(Anthropic)에 3억 달러의 거액을 투자했습니다.
아마존은 시장에 진입하는 데 다소 시간이 걸렸습니다. 아마존이 대규모 언어 모델 라인업인 '타이탄(Titan)'과 개발자들이 소프트웨어에 생성형 AI 기능을 추가하는 것을 돕기 위한 '베드록(Bedrock)' 서비스를 공개한 것은 4월이었습니다. 이러한 늦은 진입으로 인해, 일반적으로 시장을 선도하는 것으로 알려진 아마존이 이제 생성형 AI 분야에서 뒤처지기 위해 노력하고 있다는 전문가들의 제안이 나왔습니다.
맞춤형 실리콘을 통한 기술적 차별화
가트너의 수석 분석가 치라크 데카테는 아마존의 맞춤형 실리콘이 결국 생성형 AI 분야에서 경쟁 우위를 제공할 수 있다고 믿습니다. 인페렌티아(Inferentia)와 트레니움(Trainium)이라는 이러한 맞춤형 칩이 제공하는 독특한 기술적 능력은 아마존을 차별화할 수 있습니다. 특히 마이크로소프트는 트레니움과 인페렌티아에 해당하는 제품이 부족합니다.
아마존은 2013년 '니트로(Nitro)'라는 특수 하드웨어로 맞춤형 실리콘 여정을 시작했습니다. 시간이 지남에 따라 니토는 가장 많은 양의 AWS 칩이 되었으며, 2,000만 개 이상이 사용되어 모든 AWS 서버에 탑재되었습니다.
2015년, 아마존은 이스라엘 칩 스타트업인 앵푸르나 랩스(Annapurna Labs)를 인수했습니다. 2018년, 회사는 AMD와 인텔과 같은 업계 거대 기업들의 지배적인 x86 CPU에 대항하기 위해 ARM 기반 서버 칩인 '그라비톤(Graviton)'을 출시했습니다. 같은 해, 아마존은 AI 전용 칩 분야에 진출했습니다. 이는 구글이 최초의 텐서 프로세서 유닛(TPU)을 출시한 지 몇 년 후였습니다. 한편, 마이크로소프트는 AMD와 협력하여 개발한 '아테나(Athena)' AI 칩에 대해 침묵을 지키고 있습니다.
맞춤형 칩과 그 역할
오스틴에 위치한 아마존의 칩 연구소를 둘러보면 트레니움과 인페렌티아의 개발 및 테스트 과정을 볼 수 있습니다. 제품 담당 부사장인 맷 우드는 이들의 역할을 설명합니다. 머신러닝은 모델을 학습시키고 학습된 모델에 대한 추론을 실행하는 두 단계로 구성됩니다. 2021년에 도입된 트레니움은 AWS에서 머신러닝 모델을 학습시키는 다른 방법에 비해 가격 대비 성능이 50% 향상된 것을 제공합니다. 2019년에 출시되어 현재 두 번째 세대에 있는 인페렌티아는 높은 처리량과 낮은 지연 시간을 가진 머신러닝 추론 처리에 뛰어납니다.
아마존의 노력에도 불구하고, 엔비디아의 GPU는 현재 모델 학습을 지배하고 있습니다. 7월, AWS는 엔비디아 H100을 기반으로 한 AI 가속 하드웨어를 도입하여 AI 환경에서 엔비디아의 강력한 입지를 강조했습니다.
클라우드 지배력을 활용한 우위
클라우드 영역에서의 아마존의 지배력은 그들을 차별화합니다. 막대한 클라우드 설치 기반을 갖춘 아마존의 강점은 기존 고객이 생성형 AI를 사용하여 가치 창출로 확장할 수 있도록 하는 데 있습니다. 플랫폼에 이미 익숙한 수백만 명의 AWS 고객은 기존 애플리케이션과 데이터 저장소를 기반으로 생성형 AI 작업을 위해 아마존의 서비스를 사용할 유혹을 느낄 수 있습니다.
AWS는 2022년 기준 클라우드 컴퓨팅 시장의 40%를 차지하며 과반수 이상의 점유율을 보유하고 있습니다. 최근 운영 수익이 다소 하락했음에도 불구하고, AWS는 아마존의 전체 운영 이익의 상당 부분인 70%를 기여합니다. 광범위한 운영 마진은 구글 클라우드를 능가합니다.
확장되는 AWS의 생성형 AI 도구 모음
AWS는 ChatGPT에 직접 도전하기보다는 생성형 AI를 위한 다양한 도구 모음에 집중합니다. 7월에 공개된 AWS HealthScribe는 생성형 AI를 사용하여 의사가 환자 방문 요약을 작성하는 것을 돕습니다. 머신러닝 허브인 SageMaker은 알고리즘과 모델을 제공합니다. 코딩 동반자인 CodeWhisperer는 평균적으로 개발자 생산성을 57% 향상시켰습니다. 지난해 마이크로소프트는 GitHub Copilot로부터 유사한 생산성 향상 보고를 했습니다.
6월, AWS는 1,000만 달러 규모의 생성형 AI 혁신 센터를 발표했습니다. 이 회사는 전문가들의 개인화된 지원을 제공하여 고객들이 비즈니스 컨텍스트 내에서 생성형 AI의 잠재력을 이해하도록 안내하는 것을 목표로 합니다.
보안 우려 해소
AI의 확산은 특히 공개 언어 모델의 학습 데이터에 포함된 독점 정보와 관련하여 보안 우려를 제기합니다. AWS는 베드록(Bedrock) 서비스를 통해 접근하는 생성형 AI 모델이 격리된 가상 사설 클라우드(VPC) 환경 내에서 작동하도록 보장하여 이러한 우려를 해결합니다. 이 설정은 암호화와 일관된 AWS 액세스 제어를 보장하여 데이터 유출에 대한 걱정을 덜어줍니다.
생성형 AI 분야에서의 아마존의 지속적인 추진
아마존은 생성형 AI 분야에서 계속 전진하고 있습니다. 현재 10만 명 이상의 고객이 AWS에서 머신러닝을 사용하고 있지만, 이는 AWS의 방대한 고객 기반 중 일부에 불과합니다. 그럼에도 불구하고 분석가들은 아마존의 신뢰할 수 있는 제공업체로서의 명성과 평판이 기업들이 아마존의 생성형 AI 생태계를 더 광범위하게 탐색하도록 설득할 수 있다고 믿습니다.
치라크 데카테는 기업들이 경쟁사의 생성형 AI 진보 solely(단순히)에 기반하여 인프라 전략을 전환할 가능성이 낮다고 강조합니다. 기존 아마존 고객들에게는 아마존의 광범위한 생태계의 매력이 그들의 결정에서 중요한 역할을 할 수 있습니다.
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존 팰머
John Murangiri는 시장 분석 기술을 갖춘 채 Cryptopolitan에 합류했습니다. John(별명 JP)은 나이로비 대학교에서 대중 매체 및 미디어 연구 학사 학위를 취득했으며, 이전에는 InsideBitcoins.com과 Metacoingraph에 암호화폐 시장 인사이트를 기여한 바 있습니다.
