나나로살
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나는 새로운 것을 좋아하고, 배우는 것을 좋아하며, 등산과 여행을 좋아하며, 책 읽기와 경제와 주식 공부하는데 재미를 느낍니다. 아침에는 수영과 피트니스를 번갈아 하고 있으며 많은 사람들과 어울리기 보다는 소수의 사람들과의 주기적인 만남 이외에 새로운 만남을 추구하지는 않습니다. 나는 내가 진정으로 좋아하는 것이 무엇인지 알아내고 그것을 실행하려고 합니다. 나는 나로 살기로 했다.
아마존에 대하여 생각해 본다.
아마존이란 기업에 대해 본격적으로 관심을 가지게 된 건 전적으로 Seeking alpha의 아마존에 대한 글이다.
2024년 6월 24일 쓰여진 위 글의 내용은 다음과 같다.
Amazon dominates the cloud business with AWS.
Nvidia is leveraging its chips to build its own cloud business within AWS.
The two companies, though showcasing a strong collaboration, are getting ready to fight and compete against each other.
I explain how this battle is being fought and the consequences I see for the rest of the year.
아마존(AMZN)이나 엔비디아(NVDA) 같은 대기업을 분석할 때, 널리 퍼져있는 정보의 홍수 속에서 옥석을 가려내는 것은 매우 중요한 과제입니다. 이러한 기업들은 우리 포트폴리오에서 상당한 비중을 차지하는 경우가 많기 때문에, 혼란스러운 정보를 걸러내고 기업의 본질을 깊이 이해하는 것이 필수적입니다. 이를 위해 '프랙탈 분석'이라는 방법을 제안합니다. 프랙탈은 어떤 스케일로 확대하거나 축소해도 자기 유사성을 갖는 기하학적 형태를 말합니다. 거대한 기업을 프랙탈에 비유하는 이유는, 특정 제품, 사업 또는 문제를 깊이 들여다보면(즉, 작은 부분에 초점을 맞추면) 기업 전체의 운영 방식을 더 잘 이해할 수 있고, 때로는 전체 그림에 대한 이해도를 높일 수 있기 때문입니다. 다시 말해, 작은 부분을 깊이 파고들어 전체 그림이 어떻게 작동하는지 파악하는 것입니다.
이 프랙탈 분석에서 영감을 얻은 연구 방식은 눈송이에서 삼각형이 반복적으로 나타나는 것처럼, 작은 규모에서 반복되는 유사한 패턴을 발견하는 데 도움이 됩니다. 거대 기업에서도 종종 이와 같은 현상이 나타납니다.
이러한 접근 방식을 사용하여, 저는 먼저 아마존이 "반지의 제왕 시리즈"를 출시했을 때 그 가치를 이해하기 위해 아마존을 조사했습니다. 이 투자는 경제적으로 의미가 없는 것처럼 보였지만, 실제로는 회사에 도움이 되었습니다. 그런 다음 코스트코(COST)가 아마존 프라임에 미치는 영향을 고려하고 아마존이 코스트코의 비즈니스 모델을 어떻게 확장했는지 설명했습니다. 이제 제목에서 알 수 있듯이 지난 한 달 동안 뉴스에서 널리 퍼지고 있지만 Seeking Alpha에서는 아직 다루지 않은 주제에 대해 이야기할 때입니다. 저는 아마존과 엔비디아의 관계에 대해 이야기하고 있습니다. 언뜻 보기에는 강력한 협력 관계처럼 보입니다. 그러나 표면 아래에서는 두 회사가 AI 인프라 시장 지배력을 놓고 팔씨름 경기에서 서로를 능가하려고 노력하고 있습니다. 우리가 보게 될 것처럼 두 회사 모두 상대방의 지배력을 일부 차지하려고 합니다. 그리고 "놀랍게도, 아마존이 지금 타격을 입고 있는 것 같습니다."
lo and behold, it seems Amazon is taking a hit right now.
ChatGPT가 처음 출시되었을 때 AI 빅뱅이 일어났습니다. 투자자들은 처음에 침체되어 있던 마이크로소프트 주식에 몰려들어 빠르게 사상 최고치로 끌어올렸습니다. 하지만 곧 시장을 완전히 뒤흔드는 새로운 승자가 등장했습니다. 엔비디아는 GPU 아키텍처 덕분에 가속 컴퓨팅 분야의 선두 주자로서 곧 AI의 대표 주자가 되었습니다. 처음에 GPU는 인간의 상상력을 시뮬레이션하기 위해 비디오 게임과 영화에 사용되었습니다. 이제는 딥 러닝 알고리즘 덕분에 기능을 확장하여 인간의 지능을 시뮬레이션합니다.
... 방대한 양의 데이터를 학습하여 스스로 소프트웨어를 작성하고, 세상을 인지하고 이해할 수 있는 컴퓨터, 로봇 및 자율주행 자동차의 두뇌 역할을 할 수 있습니다. GPU 기반 딥 러닝은 수천 개의 기업에서 채택되어 기존 코딩으로는 엄청나게 어려웠을 서비스와 제품을 제공하고 있습니다.
Nvidia explains in its annual report
하지만 우리 주제와 더 관련 있는 것은 몇 줄 후에 나오는 내용입니다 :
세계 최고의 클라우드 서비스 제공업체(CSP)와 소비자 인터넷 기업들은 검색, 추천, 소셜 네트워킹, 온라인 쇼핑, 라이브 비디오, 번역, AI 비서, 내비게이션, 클라우드 컴퓨팅 등 수십억 명의 최종 사용자에게 제공하는 서비스를 지원, 가속화 또는 강화하기 위해 당사의 GPU와 더 광범위한 데이터 센터 규모의 가속 컴퓨팅 플랫폼을 사용합니다.
Nvidia explains in its annual report
AWS는 세계 최대 클라우드 서비스 제공업체이며 엔비디아의 GPU를 사용합니다. 엔비디아는 현재 AI 컴퓨팅에 필수적인 GPU 시장을 거의 독점하고 있으며, 이를 통해 높은 가격을 책정할 수 있는 힘을 가지고 있습니다. 그러나 엔비디아는 이러한 상황이 영원히 지속될 수 없다는 것을 알고 있으며, 하드웨어 분야의 지배력을 소프트웨어 및 클라우드 서비스 분야로 확장하려고 시도하고 있습니다.
엔비디아는 DGX 클라우드를 출시하여 AWS와 같은 클라우드 서비스 제공업체의 데이터 센터를 활용하고 자체 칩으로 구동되는 서버를 임대하여 고객에게 제공하고 있습니다. 이는 엔비디아가 AWS 인프라를 사용하여 AWS와 경쟁하는 상황을 만들고 있습니다. 아마존은 엔비디아 칩에 대한 의존도가 높기 때문에 이를 받아들일 수밖에 없지만, 엔비디아의 영향력에서 벗어나기 위해 Inferentia 및 Trainium이라는 자체 칩을 개발하고 있습니다.
최근에는 아마존이 엔비디아의 Hopper 칩 주문을 중단했다는 소문이 돌았지만, 아마존은 최신 Blackwell GPU 출시까지 구매를 연기했을 뿐이라고 해명했습니다. 그러나 이러한 사건은 두 거대 기업 간의 관계가 순탄치 않음을 보여주는 신호일 수 있습니다.
아마존은 자체 칩을 사용하여 AI 서버를 운영하고자 하지만, 엔비디아는 현재의 지배력을 이용하여 경쟁 클라우드 서비스 사업을 구축하고 있습니다. 이는 서로에게 이익이 되는 윈윈 상황이 아니라, 서로를 끌어안으면서도 독을 품고 있는 "죽음의 키스"와 같은 관계입니다.
엔비디아는 GPU 시장 지배력을 바탕으로 클라우드 서비스 시장 진출 시도
아마존은 엔비디아 칩 의존도를 낮추기 위해 자체 칩 개발 중
두 회사의 관계는 복잡하고 경쟁적이며, 미래는 불확실
지금까지 엔비디아의 기술이 더 우수해 보이지만, 아마존은 더 나은 가격 대비 성능 비율을 제공하기 위해 노력하고 있습니다. 이러한 노력은 부분적으로 이미 성과를 거두고 있습니다.
지난 가을, 선도적인 FM 제작 업체인 Anthropic은 향후 자사의 FM을 구축, 교육 및 배포하는 데 Trainium과 Inferentia를 사용할 것이라고 발표했습니다. Anthropic, Airbnb, Hugging Face, Qualtrics, Ricoh 및 Snap을 포함하여 이미 여러 고객이 당사의 AI 칩을 사용하고 있습니다.
2023 shareholder letter, Andy Jassy
하지만 서한 전체는 AI와 AI가 아마존에 제공하는 기회를 다루었습니다. 실제로 Jassy CEO는 아마존이 이 새로운 기술에 대해 어떻게 생각하는지 설명하고 싶어 했습니다. 그는 거의 처음부터 아마존에게 소중한 개념인 "프리미티브"를 소개하여 이 문제를 다룹니다. Jassy CEO가 설명한 아마존의 사고방식에 따르면 AI 스택의 세 가지 레이어에는 세 가지 종류의 투자가 필요합니다.
맨 아래 레이어는 우리 주제에서 가장 중요하며, Jassy의 말을 빌리면 (굵게 표시된 부분은 내가 강조) 다음과 같습니다.
... 가장 아래 레이어는 개발자와 기업이 기본 모델("FM")을 구축하려는 레이어입니다. 주요 요소는 모델 훈련 및 추론(또는 예측) 생성에 필요한 컴퓨팅과 이러한 모델 구축을 용이하게 하는 소프트웨어입니다. 컴퓨팅부터 시작하면 핵심은 그 안에 있는 칩입니다. 현재까지 거의 모든 선도적인 FM은 Nvidia 칩에서 훈련되었으며, 당사는 계속해서 모든 공급업체 중 가장 광범위한 Nvidia 인스턴스 컬렉션을 제공합니다. 즉, 공급이 부족했고 고객이 모델과 애플리케이션을 확장함에 따라 비용은 여전히 문제로 남아 있습니다. 고객은 범용 CPU 칩인 Graviton과 마찬가지로 AI 칩의 가격 대비 성능을 더욱 ...