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[AI 고속도로] AI에 클라우드 판 '흔들'…구글·MS 맹추격에 아마존 1위 수성 '비상'

글로벌 클라우드 시장을 주도하는 아마존과 마이크로소프트(MS), 구글의 경쟁이 인공지능(AI) 인프라를 중심으로 한층 치열해지고 있다. 아마존웹서비스(AWS)가 시장점유율 1위를 유지하고 있지만 MS와 구글이 AI 수요 확대에 힘입어 더 높은 매출 성장률을 기록하며 추격에 속도를 내고 있다. 자체 AI 반도체와 데이터센터에 대한 대규모 투자가 실적에 반영되면서 클라우드 시장의 주도권 경쟁도 한층 더 가열되는 모습이다. 30일 업계에 따르면 아마존과 MS, 구글은 지난 28~29일(현지시간) 발표한 분기 실적에서 모두 AI 수요에 힘입은 클라우드 사업 성장세를 확인했다. 특히 구글클라우드는 전년 동기 대비 매출이 두 배 이상 증가했고 MS 애저도 50%에 가까운 성장률을 기록했다. AWS 역시 최근 5년 만에 가장 높은 매출 증가율을 달성했지만 경쟁사들의 성장 속도에는 미치지 못했다. 시장조사업체 시너지리서치그룹에 따르면 올해 2분기 글로벌 클라우드 인프라 서비스 시장 규모는 1430억 달러로 전년 동기 대비 43% 증가했다. 최근 8년 사이 가장 높은 성장률이다. 이 시장에서 AWS는 점유율 28%로 선두를 유지했으며 MS가 20%, 구글이 15%로 뒤를 이었다. 3사의 합산 점유율은 63%에 달했다. 구글클라우드, 매출 103% 급증…AWS·MS 애저도 AI '특수' 3사 가운데 가장 높은 성장률을 기록한 곳은 구글클라우드다. 구글 모회사 알파벳의 올해 3분기 구글클라우드 매출은 307억 900만 달러로 전년 동기 대비 103% 증가했다. 영업이익도 111억 2100만 달러로 지난해 같은 기간보다 3배 이상 늘었다. 영업이익률은 23.7%에서 36.2%로 높아졌다. 이 같은 성장에는 AI 인프라와 기업용 AI 솔루션 수요 증가가 영향을 미쳤다. 특히 자체 AI 반도체인 텐서처리장치(TPU) 시스템 판매가 실적에 상당 부분 기여했다. 토마스 쿠리안 구글클라우드 최고경영자(CEO)는 실적 발표 콘퍼런스콜에서 "구글클라우드의 성장에 가장 크게 기여한 것은 AI와 기존 클라우드 서비스 모두에서 강세를 보인 GCP"라며 "TPU 시스템 판매 영향을 제외하더라도 클라우드 매출은 여전히 강한 성장세를 기록했다"고 밝혔다. MS도 클라우드 사업에서 높은 성장세를 이어갔다. 올해 7~9월에 해당하는 2027회계연도 1분기 애저 매출은 331억 6500만 달러로 전년 동기 대비 48% 증가했다. 마이크로소프트 클라우드 전체 매출은 639억 달러로 1년 새 30% 늘었다. 특히 AI 플랫폼인 애저 AI 파운드리의 매출이 전년 동기 대비 3배 이상 증가하며 성장에 기여했다. 기업용 클라우드 계약 잔여이행의무(RPO)는 6770억 달러로 73% 늘어 향후 매출 기반도 확대됐다. 에이미 후드 MS 최고재무책임자(CFO)는 실적 콘퍼런스콜에서 "AI 컴퓨팅 자원 공급이 일부 지연됐다"면서도 "하지만 GPU 운영 효율을 높이고 활용도가 낮았던 CPU 자원을 매출로 연결하면서 애저 실적이 예상치를 웃돌았다"고 설명했다. AWS 역시 성장세가 가팔라졌다. 아마존의 3분기 AWS 매출은 459억 8400만 달러로 전년 동기 대비 39.3% 증가했다. 영업이익은 177억 7300만 달러로 55% 늘었다. 아마존 전체 영업이익에서 AWS가 차지하는 비중은 63%에 달했다. AWS의 매출 증가율은 지난해 3분기 20%에서 올해 1분기 28%, 2분기 37%, 3분기 39%로 높아졌다. AI 인프라 확충과 기업 고객의 사용량 증가가 실적 개선을 이끌고 있는 것으로 풀이된다. 앤디 제시 아마존 최고경영자(CEO)는 실적 발표 콘퍼런스콜에서 "AWS의 매출 성장률이 6개 분기 연속 높아졌으며 수주잔고도 전년 동기 대비 세 자릿수 증가한 5780억 달러에 달한다"며 "약 14초마다 AI 가속기를 설치하고 있지만 신규 컴퓨팅 자원이 확보되는 속도만큼 고객 수요도 빠르게 늘고 있다"고 말했다. 아마존, 트레이니엄 외부 판매 본격화…구글 TPU에 맞불 최근 클라우드 3사의 경쟁은 자체 AI 반도체와 기업용 AI 플랫폼으로 확대되고 있다. 아마존은 자체 AI 반도체인 트레이니엄을 2027년 말부터 외부에 판매할 계획이다. 기존에는 AWS 클라우드 서비스에 주로 활용했지만 외부 고객에게 칩을 직접 공급하는 사업도 병행하겠다는 전략이다. 앤디 제시 아마존 CEO는 "AI 반도체를 외부에 판매하는 것과 클라우드 서비스에 활용하는 것은 수익 구조가 크게 다르다"며 "외부 판매는 단기적으로 매출을 확보할 수 있지만 AWS에 투입하면 5~6년에 걸쳐 더 많은 누적 매출과 잉여현금흐름을 창출할 수 있다"고 설명했다. 구글 역시 TPU 사업을 확대하고 있다. 순다르 피차이 알파벳 CEO는 콘퍼런스콜에서 자체 데이터센터뿐 아니라 외부 데이터센터에도 TPU 시스템을 공급하는 전략이 반도체 생산 규모 확대와 비용 경쟁력 개선에 기여할 것으로 기대했다. 또 구글은 올해 4분기에도 TPU 시스템 판매가 늘고 2027년에는 관련 매출이 본격적으로 확대될 것으로 예상했다. 이를 위해 최근 자체 AI 모델인 제미나이와 TPU, 클라우드 플랫폼을 결합해 인프라부터 AI 서비스까지 공급 범위를 넓히고 있다. MS도 자체 AI 반도체인 '마이아(Maia)'를 앞세워 AI 인프라 경쟁력 강화에 나서고 있다. 엔비디아 GPU와 자체 개발한 AI 칩을 함께 활용해 애저의 AI 연산 수요에 대응하고 데이터센터 운영비와 추론 비용을 낮추는 데 주력하고 있다. 사티아 나델라 MS 최고경영자(CEO)는 3분기 실적 컨퍼런스콜에서 "마이아 200은 이미 팀즈와 코파일럿 등 AI 서비스에서 전력당 토큰 처리량을 최대 1.7배 높이고 있다"며 "마이아 300은 주요 GPU 기반 시스템보다 전력당 토큰 처리량을 40% 더 높여 효율성을 개선할 것"이라고 밝혔다. AI 설비투자 경쟁에 수익성 부담…3사, 내년 투자 확대 예고 클라우드 사업의 고성장과 함께 AI 인프라 확보를 위한 3사의 설비투자도 빠르게 늘고 있다. 데이터센터와 자체 AI 반도체에 대한 대규모 투자가 이어지면서 수익성 관리와 투자비 회수 부담도 커지고 있다. 아마존은 올해 연간 현금 기준 설비투자 규모를 약 2200억 달러로 예상했다. 최근 12개월 기준 영업현금흐름은 1683억 달러로 전년 동기 대비 29% 증가했지만 설비투자 확대 영향으로 잉여현금흐름은 423억 5700만 달러 적자를 기록했다. 제시 CEO는 컨퍼런스콜에서 2027년에도 올해보다 투자를 상당히 확대할 계획이라고 밝혔다. AI 수요가 빠르게 늘고 있지만 실제 공급 능력은 여전히 제한적인 만큼 데이터센터와 컴퓨팅 자원 확보를 지속한다는 구상이다. 다만 AI 사업 확대에 따른 수익성 부담도 인정했다. AWS 경영진은 AI 사업의 이익률이 기존 핵심 클라우드 사업보다 낮아 전체 이익률에 부담을 주고 있다고 설명했다. AWS의 3분기 영업이익률은 38.7%로 직전 분기 39.4%보다 소폭 하락했다. 구글도 설비투자 확대 기조를 유지하고 있다. 올해 연간 설비투자를 1950억~2050억 달러로 예상했으며 2027년에는 투자 규모가 상당히 늘어날 것으로 전망했다. 3분기 설비투자는 514억 달러에 달했다. 알파벳 경영진은 콘퍼런스콜에서 외부 컴퓨팅 자원 활용 확대와 데이터센터 감가상각 비용 증가가 단기 수익성에 부담을 줄 수 있다고 설명했다. 실제 구글클라우드는 공급 부족에 대응하기 위해 3분기 말부터 외부 컴퓨팅 자원을 활용하기 시작했으며 4분기에는 이를 확대할 계획이다. MS 역시 올해 7~9월 분기 설비투자가 452억 달러에 달했다. 일부 외부 컴퓨팅 자원 공급이 지연됐음에도 AI 수요가 공급 능력을 웃돌고 있어 데이터센터 투자를 지속할 계획이다. 에이미 후드 MS 최고재무책임자(CFO)는 지난 28일 실적 발표 콘퍼런스콜에서 "현재 잉여현금흐름이 흑자를 유지하고 있으며 설비투자에 투입하는 자금의 수익 창출 능력에도 자신이 있다"며 "이미 리스를 자금조달 수단으로 활용하고 있으며 필요할 경우 유리한 조건에서 채권시장 등 다양한 자금조달 방식을 이용할 수 있다"고 말했다. 이처럼 글로벌 클라우드 시장의 AI 투자 경쟁이 확대되면서 3사의 성장 전략도 차별화되고 있다. AWS는 기존 클라우드 사업의 수익성과 자체 반도체를 활용한 비용 경쟁력에, 구글은 TPU와 AI 모델을 결합한 인프라 공급 확대에, MS는 기업용 AI 플랫폼과 기존 소프트웨어 고객 기반을 활용한 매출 성장에 무게를 두고 있다. 이 중 아마존은 대규모 투자가 장기적인 성장으로 이어질 것이라는 전망을 유지하고 있다. AI 모델 학습과 추론 수요가 늘어나면서 컴퓨팅뿐 아니라 스토리지와 네트워킹 등 기존 클라우드 서비스의 이용량도 증가할 것으로 기대하고 있다. 제시 CEO는 "AI 추론을 대규모로 활용하는 기업은 아직 초기 단계에 있지만 이미 AWS AI 매출의 절반 이상이 추론에서 발생하고 있다"며 "베드록은 현재 AWS의 대규모 서비스인 EC2만큼 성장할 수 있는 잠재력을 갖고 있다"고 밝혔다.

2026.10.30 11:38장유미 기자

MS, 자체 AI칩 '마이아300' 공개...내년 대규모 배치

마이크로소프트(MS)가 자체 개발한 3세대 AI 가속기 '마이아 300(Maia 300)'을 공개했다. 내년부터 데이터센터에 배치해 자사 AI 제품과 서비스의 주요 추론 인프라로 활용한다. 엔비디아를 비롯한 외부 반도체 업체에 대한 의존도를 낮추고 AI 서비스 운영 비용을 줄이려는 전략이다. 12일(현지시간) MS 공식 발표에 따르면, 마이아 300은 대규모 AI 모델의 추론 작업에 특화된 자체 설계 반도체다. MS는 2027년부터 애저 마이아 제품군의 배치를 확대해 코파일럿과 애저 기반 AI 서비스에 활용할 계획이다. 스콧 거스리 MS 클라우드·AI부문 총괄부사장은 “2027년부터 애저 마이아 제품군을 수 기가와트 규모로 확대해 MS 제품과 서비스의 주요 AI 추론 시스템으로 만들겠다”고 밝혔다. GPU보다 전력당 토큰 처리량 40% 개선 MS는 마이아 300이 주요 GPU 기반 시스템보다 메가와트당 토큰 처리량을 40% 높일 수 있을 것으로 예상했다. 같은 전력으로 더 많은 AI 추론 작업을 처리해 데이터센터의 운영 효율을 개선하겠다는 구상이다. 거스리 부사장은 “시스템 전반의 효율을 개선해 마이아 300이 주요 GPU 기반 시스템보다 메가와트당 40% 더 많은 토큰을 처리할 것으로 예상한다”고 설명했다. 다만, 비교 대상인 GPU 제품이나 구체적인 시스템 구성을 지목하지 않았다. 40% 개선 수치 역시 실제 대규모 운영 결과가 아닌 회사 측 예상치다. 마이아 300은 반도체뿐 아니라 소프트웨어, 서버 랙, 네트워크, 데이터센터 인프라까지 함께 설계한 것이 특징이다. 개별 칩 연산 성능보다 데이터센터 전체 AI 처리량과 전력 효율을 높이는 데 초점을 맞췄다. MS에 따르면 마이아 300 가속기 96개로 구성된 서버 랙은 이전 세대인 마이아 200 기반 시스템보다 7배 높은 랙 단위 토큰 처리량을 제공한다. 거스리 부사장은 “마이아 300은 긴 문맥 처리와 메모리 집약적 작업, 디코딩 비중이 높은 AI 작업에 최적화된 추론 중심 아키텍처로 설계됐다”고 밝혔다. 코파일럿·애저 적용 확대, 자체 반도체 투자 강화 MS는 현재 마이아 200을 MS 365 코파일럿과 애저에서 구동하는 오픈AI 모델 등 실제 AI 서비스에 활용하고 있다. 마이아 300은 이러한 운영 경험을 토대로 추론 처리량과 전력 효율을 높인 차세대 제품이다. MS의 자체 AI 가속기 확대는 AI 인프라 투자 규모가 커지는 가운데 외부 GPU 구매 부담을 줄이고 반도체 공급망을 다변화하려는 움직임으로 풀이된다. 자체 반도체가 엔비디아나 AMD의 GPU를 전면 대체하는 수준에 이를 것으로 보이지는 않다. MS는 자체 가속기와 외부 GPU를 함께 활용하는 인프라 전략을 유지하면서 AI 서비스별로 적합한 시스템을 배치할 계획이다. MS는 마이아 300을 2027년부터 대규모로 배치해 AI 추론 인프라의 핵심 축으로 활용한다는 방침이다.

2026.10.13 08:46박수형 기자

MS, '마이아 300' 생산 늘리나…"AI칩 주도권 확보할 것"

마이크로소프트가 인공지능(AI) 반도체 생산을 대폭 늘리며 엔비디아 의존도를 낮추는 데 속도를 낸다. 11일 디인포메이션 보도에 따르면 마이크로소프트는 차세대 AI 칩 '마이아 300'을 이르면 다음 달 공개할 예정이다. 내년에는 30만개 이상을 공급받기 위해 대만 TSMC와 협상 중이다. 장기적으로는 연간 100만개 이상 확보하는 것이 목표다. 외신은 마이아 300 생산 규모가 이전 세대인 '마이아 200'보다 크게 늘어나는 것으로 봤다. 마이크로소프트는 그동안 TSMC를 통해 마이아 200을 수만개 생산했다. 자체 칩 확대는 사티아 나델라 마이크로소프트 최고경영자(CEO)가 추진하는 핵심 과제 중 하나다. AI 반도체 분야에서 엔비디아 의존도를 낮추고 자체 인프라 경쟁력을 높이려는 전략이다. 나델라 CEO는 2022년 작성한 이메일에서 마이크로소프트가 엔비디아 기술에 의존하고, AI 핵심 지식재산권은 오픈AI가 보유하고 있다는 데 우려를 나타낸 바 있다. 해당 이메일은 이후 법원 제출 자료를 통해 공개됐다. 마이크로소프트는 자체 AI 칩 경쟁에서는 후발주자로 꼽힌다. 구글은 자체 텐서처리장치(TPU)로 대형 고객을 확보했고 아마존도 AI 칩 '트레이니엄'을 공급하고 있다. 구글은 최근 TPU를 자사 데이터센터 밖에도 공급하기 시작했다. 모건스탠리는 구글의 TPU 생산량이 올해 300만개를 넘고 내년에는 500만개 수준까지 늘어날 것으로 예상했다. 마이크로소프트가 추진하는 마이아 생산 규모는 아직 이에 크게 못 미친다. 마이크로소프트는 가격 경쟁력을 앞세워 고객 확보에 나설 방침이다. 회사는 지난달 투자자들에게 마이아 200으로 오픈AI나 자체 AI 모델을 구동하면 최신 엔비디아 칩을 사용할 때보다 운영비용을 30~40% 줄일 수 있다고 설명했다. 외부 AI 기업도 마이아 도입을 검토하고 있다. 앤트로픽은 마이아 칩 사용을 놓고 마이크로소프트와 수개월간 협상을 이어온 것으로 전해졌다. AI 기업들이 특정 클라우드나 반도체에 의존하지 않고 여러 하이퍼스케일러의 컴퓨팅 자원을 비교해 선택하는 움직임이 확산하는 모습이다. 메모리 공급망 확보에도 나섰다. 마이아 200에는 SK하이닉스의 HBM3E가 단독 탑재됐으며 마이크로소프트는 SK하이닉스와 장기 메모리 공급도 논의하고 있다. 다만 마이아 200은 초기 테스트에서 내부 목표치에 미치지 못해 출시가 늦어졌다. 이후에도 일부 데이터센터에서 제한적으로 사용됐다. 자체 개발 서버용 중앙처리장치(CPU) '코발트'는 마이아보다 빠르게 고객사를 확보하고 있다. 오픈AI, 어도비 등은 전 세계 25개 이상 데이터센터에서 코발트를 사용하고 있다. 앤드루 월 마이크로소프트 마이아 담당 총괄매니저는 구체적인 생산 계획에는 답하지 않으면서도 "우리는 AI 인프라 장기 전략으로 커스텀 반도체에 계속 투자하고 있다"며 "마이아가 AI 워크로드 수요를 뒷받침할 것"이라고 밝혔다.

2026.08.11 15:13김미정 기자

MS, 차세대 AI 추론칩 '마이아 200' 공개…"아마존보다 3배 빨라"

마이크로소프트가 자체 개발한 2세대 인공지능(AI) 가속기를 공개했다. 경쟁사 보다 높은 성능을 강조하며 AI 인프라 시장 리더십 강화에 나설 전망이다. 이번 신제품은 AI 추론(Inference) 효율성을 극대화하는 데 초점을 맞췄으며 오픈AI의 최신 모델인 'GPT-5.2'를 지원하는 핵심 동력이 될 것으로 주목받고 있다. 26일 마이크로소프트는 자사 블로그를 통해 TSMC의 3나노(nm) 공정을 기반으로 제작된 새로운 AI 칩 '마이아200(Maia 200)'을 발표했다. 마이아 200은 대규모언어모델(LLM) 구동의 핵심인 '토큰 생성' 비용을 절감하는 데 방점을 두고 설계됐다. TSMC의 3나노(nm) 공정을 적용해 칩 하나에 1천400억 개 이상의 트랜지스터를 집적해 연산 밀도를 극대화했다. 메모리 아키텍처 또한 대규모 모델 처리에 최적화됐다. 초당 7테라바이트(TB)의 데이터 전송 속도를 자랑하는 216GB 고대역폭메모리(HBM3e)를 탑재했으며 272MB의 온칩 SRAM을 더해 데이터 병목 현상을 최소화하고 처리 속도를 높였다. 연산 성능은 750와트(W) 전력 소모 범위 내에서 4비트(FP4) 정밀도 기준 10 페타플롭스(PFLOPS), 8비트(FP8) 기준 5 페타플롭스 이상의 성능을 발휘한다. 마이크로소프트 측은 마이아 200은 아마존웹서비스(AWS)의 '트레이니움(Trainium) 3세대' 대비 4비트 성능에서 3배 앞서며 구글의 '7세대 TPU'보다 뛰어난 8비트 연산 능력을 확보하며 추론 가속기 시장의 새로운 기준을 제시했다고 강조했다. 마이크로소프트 클라우드 및 AI 그룹의 스콧 거스리 수석 부사장은 "마이아 200은 하이퍼스케일러가 만든 칩 중 가장 강력한 성능을 자랑하는 퍼스트 파티 칩"이라며, "오늘날 가장 큰 모델을 쉽게 구동할 뿐만 아니라 미래의 더 거대한 모델까지 감당할 수 있는 여유 성능을 갖췄다"고 강조했다. 마이아 200은 출시 후 마이크로소프트의 거대 AI 생태계를 지탱하는 중추적인 역할을 맡게 된다. 오픈AI 최신 모델인 GPT-5.2를 포함한 다양한 모델을 서비스하는 데 투입되며 마이크로소프트 파운드리와 마이크로소프트 365 코파일럿의 가격 대비 성능 효율을 크게 개선할 예정이다. 또 마이크로소프트 초지능팀은 마이아 200을 활용해 차세대 자체 모델을 위한 합성 데이터 생성 및 강화 학습을 수행한다. 고품질의 도메인 특화 데이터를 더 빠르고 효율적으로 생성하여 AI 모델 훈련 파이프라인을 가속화하겠다는 전략이다. 시스템 수준에서의 혁신도 돋보인다. 마이아 200은 표준 이더넷 기반의 독자적인 2계층 스케일업 네트워크 설계를 도입했다. 칩당 2.8TB/s의 양방향 대역폭을 제공하며, 최대 6,144개의 가속기를 하나의 클러스터로 묶어 효율적인 대규모 추론 작업을 가능케 한다. 마이크로소프트는 개발자들을 위한 마이아 소프트웨어 개발 키트(SDK) 프리뷰도 함께 공개했다. 이 SDK는 파이토치(PyTorch) 통합, 트리톤(Triton) 컴파일러, Maia 전용 저수준 프로그래밍 언어 등을 포함하여 개발자가 하드웨어 성능을 최대로 끌어내면서도 이기종 하드웨어 간 모델 이식을 쉽게 할 수 있도록 돕는다. 마이아200은 미국 아이오와주 디모인 인근의 'US 센트럴' 데이터센터 리전에 이미 배치되었으며 이어 애리조나주 피닉스 인근의 'US 웨스트 3' 리전으로 확장될 예정이다. 이번 마이아200의 출시는 AI 인프라 시장에서 엔비디아 의존도를 낮추고 자체 칩 경쟁력을 통해 AI 서비스의 수익성을 극대화하려는 마이크로소프트의 강력한 의지가 반영된 것으로 풀이된다. 스콧 거스리 부사장은 "마이아 200은 칩 설계부터 데이터센터 배포까지 엔드-투-엔드(End-to-End) 검증을 통해 실리콘 출시 후 며칠 만에 실제 AI 모델을 구동하는 데 성공했다"며 "이는 타사 대비 절반 이하의 시간으로 단축된 획기적인 성과"라고 밝혔다.

2026.01.27 09:46남혁우 기자

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