맷 가먼 아마존웹서비스(AWS) CEO. Amazon Web Services (AWS) CEO Matt Garman speaks at AWS re:Invent 2025 in Las Vegas ⓒ 로이터=뉴스1


(서울=뉴스1) 김민석 기자 = 아마존웹서비스(AWS)가 오픈AI·앤트로픽·엔비디아 등 인공지능(AI) 선두 기업과 구글·마이크로소프트(MS) 등 빅 클라우드 기업까지 손잡는 '백화점 전략'을 강화하고 있다.
최신 AI·하드웨어 기술에 AWS가 보유한 확장성·보안·배포 서비스를 결합, 다양한 니즈를 가진 고객사들에 독보적인 바다이야기게임사이트 선택권과 유연성을 제공해 AI·클라우드 시장 주도권을 잡으려는 포석으로 풀이된다.
7일 IT 업계에 따르면 AWS는 엔트로픽에 이어 오픈AI를 고객사로 확보하며 다양한 LLM 학습 인프라 지원 역량을 높이고 있다. 이외에도 퍼플렉시티AI·리코·스플래시뮤직 등은 트레이니움과 아마존 베드록 등을 기반으로 AI 학습·훈련 환경을 효율화하고 있 릴게임오션파라다이스 다.
AWS는 지난해 11월 오픈AI와 380억 달러(약 54조 원) 규모 7년 파트너십을 체결했다. 오픈AI는 AWS와 협력으로 최신 엔비디아 GPU를 포함한 '아마존 EC2 울트라서버' 컴퓨팅 인프라를 즉시 활용하고 있다.
AWS 관계자는 "오픈AI 전용 인프라는 엔비디아 GB200·GB300 GPU를 동일 네트워크에 바다이야기pc버전다운 서 클러스터링해 초저지연 AI 처리 성능을 구현한다"고 설명했다.



젠슨 황 엔비디아 CEO US-AI-TECH-COMPUTERS-TELECOM ⓒ AFP=뉴스1


AWS는 오픈AI 등의 니즈를 충족하기 위해 차세대 A 알라딘릴게임 I 칩(ASIC) '트레이니움4'(Trainium4) 개발에 엔비디아의 'NV링크 퓨전 인터커넥트'와 MGX(Modular GPU eXtended) 랙 아키텍처를 통합한다고 발표했다.
엔비디아도 기존 고객사들이 자체 생태계를 별도로 꾸리려는 움직임을 지속 강화하자 기존 폐쇄형 생태계에서 일부 협력 생태계로 전략을 선회하고 있다.
바다이야기합법 AWS는 앞서 앤트로픽과 손잡고 미국 인디애나주에 초대형 AI 클러스터 '프로젝트 레이니어'를 구축했다. 지난해 10월 말 가동을 시작한 프로젝트 레이니어는 7개 이상(최종 30개 예정) 대형 데이터센터를 기반으로 '트레이니엄2' 칩 약 100만 개를 탑재했다.
AWS의 행보는 유통업의 백화점 및 PB 전략과 닮았다는 분석이 나온다. 최전선에 엔비디아·오픈AI 등 네임벨류를 앞세워 고객을 끌어들인 후 자체 생태계에 묶는 전략이다.
이후 고객사가 엔비디아 GPU 대비 30~40% 비용을 줄인 트레이니움 기반 클라우드 서비스와 자체 AI 모델 '노바'(NoVA)로 전환하도록 유도해 수익을 극대화하는 구조라는 분석이다.
AWS는 클라우드 분야 경쟁 관계인 구글과도 멀티 클라우드 협력을 강화하고 있다.
양사는 지난해 11월 30일(현지시간) '크로스 클라우드 인터커넥트'를 발표하고 고객사가 AWS와 구글 클라우드 간 초고속 프라이빗 연결을 수 분 내 설정할 수 있는 기능을 지원하고 있다. 과거 수 주가 걸리던 작업을 단축했다는 설명이다.
마이크로소프트(MS) 애저도 올해 클라우드 초고속 프라이빗 연결에 합류할 예정이다.
최근 전 세계 주요 기업들은 지난해 글로벌 단위 대규모 서비스 장애 반복 및 단일 클라우드 종속 우려에 '멀티 클라우드 전략'을 채택하고 있다.
ideaed@news1.kr<용어설명>■ 트레이니움트레이니움(Trainium)은 AWS가 설계한 AI 학습용 칩으로 대규모언어모델(LLM)·파운데이션 모델(FM) 학습에 최적화한 가속기다.■ 아마존 베드록아마존 베드록(Amazon Bedrock)은 AWS가 제공하는 생성형 AI(Generative AI) 서비스다. 앤트로픽·코히어·메타·미스트랄AI·아마존 등이 개발한 다양한 고성능 파운데이션 모델(Foundation Model·FM)을 단일 API로 통합 제공한다.■ ASICASIC(Application-Specific Integrated Circuit·주문형 반도체)은 특정 용도 맞춤으로 제작된 집적 회로를 의미한다. 범용으로 쓰이는 GPU와 달리 특정 기능이나 특정 애플리케이션에 최적화 설계돼 고성능·저전력을 구현한다.