[ 아마존 4Q23 실적, 클라우드/AI : 비용 최적화 마무리 + AI 모멘텀 📈 ]
😏 클라우드
비용 최적화는 계속 줄어들고 있는 반면, 대규모 신규 거래는 가속화되었습니다.
이는 최근 Salesforce, BMW, NVIDIA, LG, 현대, Merck, MUFG, Axiata, Cathay, BYD, Akkor, Amgen, SAIC와의 계약 체결에서 알 수 있습니다.
기존 고객이 장기간에 걸쳐 더 큰 약정으로 재계약하는 마이그레이션이 증가함에 따라 고객 파이프라인은 여전히 견고합니다.
고객들이 혁신을 추진하고 새로운 워크로드를 클라우드로 이전하는 데 계속 초점을 맞추고 있는 가운데, 비용 최적화의 영향이 계속 줄어들고 있습니다.
AI 대중화에 대한 우리의 접근 방식이 고객들에게 좋은 반응을 얻고 있습니다.
AWS에서 익숙한 프라이버시, 안정성, 보안을 유지하면서 생성형 AI 애플리케이션을 실행하고 대규모 언어 모델과 기반 모델을 구축하고자 하는 고객들의 관심이 매우 높습니다.
😏 AI 서비스 – 3 Layer 업데이트
1) 인프라
다른 X86 대안보다 40% 더 뛰어난 가격 대비 성능을 자랑하는 CPU 칩용 Graviton과 마찬가지로 AI 칩에서도 가격 대비 성능의 한계를 뛰어넘기를 원하는 고객들이 있습니다.
그 결과 맞춤형 AI 트레이닝 칩인 Trainium과 추론 칩인 Inferentia를 개발했습니다.
Re:Invent 행사에서는 1세대 Trainium에 비해 4배 빠른 훈련 성능과 3배 더 많은 메모리 용량을 제공하는 Trainium 2를 발표하여 다른 대안에 비해 가격 대비 성능 면에서 우위를 점할 수 있게 되었습니다.
이미 앤트로픽, 에어비앤비, 허깅페이스, 퀄트릭스, 스냅 등 여러 고객이 현재 저희의 AI 칩을 사용하고 있습니다.
2) 베드락
기업이 기존의 대규모 언어 모델을 활용하고, 자체 데이터로 맞춤화하며, AWS의 보안 및 기타 기능을 모두 관리형 서비스로 활용하고자 하는 영역입니다.
현재 생성형 AI의 초기 단계에서 볼 수 있는 또 다른 흥미로운 점 중 하나는 질문을 챗봇에 연결하고 답변을 얻는 것에서 고객 경험과 평판에 필요한 품질로 프로덕션 품질의 애플리케이션으로 전환하는 것이 매우 반복적인 과정이라는 점입니다.
특히 성공적인 생성형 AI 애플리케이션을 구축하는 방법을 배우는 첫 몇 년 동안은 이러한 다양한 전환과 변화를 관리하여 자신에게 가장 적합한 것이 무엇인지 파악할 수 있는 기능이 매우 중요합니다.
현재 고객들은 애플리케이션마다 다른 모델을 원합니다. 모델마다 비용 구조와 지연 시간 특성이 다르기 때문에 다양한 크기의 모델을 모두 실험해보고 싶어 합니다.
고객들은 이러한 실험과 반복을 단순하게 해주는 서비스를 원하며, 이것이 바로 많은 고객들이 Bedrock 서비스에 열광하는 이유입니다.
3) 애플리케이션
Re:Invent에서는 고객의 다양한 데이터 저장소를 쿼리하고 질문에 답변하고, 이 데이터를 요약하고, 일관된 대화를 이어가고 조치를 취할 수 있는 Amazon Q를 출시했습니다.
Q는 처음부터 보안과 개인 정보 보호를 염두에 두고 설계되었기 때문에 조직에서 생성형 AI를 안전하게 사용할 수 있습니다.
보안은 클라우드 제공업체 간의 중요한 차별화 요소입니다. 이러한 모델의 데이터는 회사의 가장 민감하고 중요한 자산 중 일부입니다.
다른 공급업체와 비교했을 때 AWS의 고급 보안 기능과 실적에 힘입어, AWS에서 장기적인 생성형 AI 작업을 수행하려는 고객이 계속 증가하고 있습니다.
기업에서 Q와 같은 코딩 컴패니언 도입을 고려할 때 매력적인 점은 개발자의 생산성을 30%, 40% 향상시킬 수 있다는 점인데, 많은 경우 기업에서 가장 부족한 자원인 개발자의 생산성을 향상시킬 수 있다면 이는 게임 체인저입니다.
물론 코딩 컴패니언이 모든 코드를 배포하지는 않을 것입니다. 하지만 코딩 컴패니언이 80% 이상의 코드를 빠르게 배포하는 데 도움이 된다면 이는 큰 의미가 있습니다.
그리고 Q의 독특한 점 중 하나는 단순한 코딩 예제가 아니라 AWS의 전문가라는 점입니다. 코드 작성뿐만 아니라 코드 디버깅, 코드 테스트, 변환, 다단계 기능 구현 방법을 파악하는 데도 도움이 됩니다.
상당히 차별화된 기능입니다. 기업에서는 개발자의 생산성을 가장 잘 높일 수 있는 방법을 찾고 있습니다. 그들은 다양한 코딩 옵션에 어떤 기능이 있는지 살펴봅니다.
일반적으로 이러한 기업들은 다양한 옵션을 실험하고 직원들을 위한 결정을 내리고 있으며, 그 과정에서 매우 좋은 모멘텀이 나타나고 있습니다.
😇 CAPEX
2023년에 자본 지출은 $48B으로 전년 대비 $10B가 감소했습니다.
2023년 투자 중 상당 부분은 인프라, 주로 AWS 지원과 관련된 것이지만, 핵심 Amazon 비즈니스 지원도 전체 지출의 약 60%에 달했습니다. 이러한 추세는 2024년에도 계속될 것으로 예상됩니다.
2024년에는 자본 지출이 증가할 것입니다.
오늘 구체적인 수치를 말씀드리지는 못하지만, 지역 확장을 위해 AWS에 용량을 추가함에 따라 CapEx가 증가할 것으로 예상되며, 주로 생성형 AI 프로젝트에서 수행 중인 작업이 증가할 것으로 예상됩니다.
주문 처리 센터와 물류 분야에서는 현재로서는 추가 수요에 따라 용량을 증설하는 것이 더 많다고 할 수 있습니다.
당일 배송 사이트와 자동화 로봇에 대한 추가 투자가 일부 이루어지고 있긴 하지만, 하지만 대부분의 지출이 인프라에 집중되는 추세는 2024년까지 계속될 것입니다.
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