'AWS vs 애저 vs 구글클라우드' 맞춤형 데이터센터 칩 경쟁

[AI 요약]

AWS, 애저, 구글 클라우드가 데이터센터 환경과 운영 방식을 고려한 맞춤형 칩으로 인프라 경쟁을 하고 있다. 서버를 직접 설계하는 것을 넘어 이제는 칩까지 직접 만드는 시대가 되고 있다.

클라우드 3대 거두의 인프라 경쟁이 칩 분야로 확대되고 있다.

아마존웹서비스(AWS), MS 애저, 구글 클라우드의 인프라 서비스는 거기서 거기다. 사용자 눈에는 세 업체 모두 최고의 인프라를 제공한다. 비용 역시 경쟁이 심하다 보니 어느 한쪽의 가성비가 확실히 좋다고 말하기 어렵다.

결국 아주 작은 격차라도 만들기 위해 노력이 이어지고 있다. 몇 년 전까지만 해도 인프라 서비스 측면에서 세 업체가 강조한 것은 리전 확장이었다. "우리의 글로벌 인프라는 거대하고 빠르게 확장 중"이란 점을 앞세워 차별화를 꾀하였다. 

이미지=파크마이클라우드
이미지=파크마이클라우드

AWS · 애저 · 구글클라우드, '맞춤형 칩'으로 차별화 경쟁

2021년 현재 차별점으로 내세우는 것은 따로 있다. 바로 칩이다.

자사 데이터센터 환경과 운영 방식을 고려한 맞춤형 칩을 만들고 이를 통해 성능, 비용 모두를 잡고자 하는 움직임이 활발하다.

일찌감치 칩 쪽에 투자한 곳은 구글이다. 인공지능(AI)이 대세가 되면서 다들 GPU 서비스 강화할 때 구글은 GPU 외에 직접 개발한 ASIC인 TPU(Tensor Processing Unit)를 선보이며 다채로운 서비스 포트폴리오를 완성했다. 구글은 엣지 컴퓨팅 버전의 TPU까지 선보이며 데이터센터 환경에서 훈련을 마친 모델을 엣지 환경에 배포하여 추론 작업을 하는 것까지 모두 자사의 칩으로 서비스를 구성하고 있다.

구글은 보안 칩도 직접 만든다. 서버 보안을 위해 만든 타이탄(Titan) 칩을 2017년부터 적용하고 있다. 또한, 최근 유튜브 서비스를 위해 만든 VCU(Video Transcoding Unit)까지 공개하며 칩 분야의 강력한 역량을 뽐내고 있다. 

구글 VCU 
구글 VCU 

AWS와 애저는 가만히 있었을까?

두 기업의 자사 데이터센터 전용 칩 전략은 Arm이란 공통점이 있다. Arm을 기반으로 새로운 프로세서 기반 인스턴스를 제공하고 있다. AWS는 2018년 자체 설계한 Arm 기반 저전력 프로세서인 그래비톤(Gravition)을 발표했다. 경쟁력 있는 비용으로 스케일 아웃이 용이한 서비스를 제공하기 위해 만든 그래비톤은 현재 새로운 방향으로 진화하고 있다.

최근 열린 GTC 2021에서 엔비디아는 AWS와 협력해 그래비톤2에 GPU를 결합하는 작업을 진행 중이라고 밝혔다. Arm과 GPU를 결합합 새로운 칩은 AI와 게임 스트리밍 분야 고객을 위한 상품으로 기획될 예정이다. 

애저는 잰걸음을 하고 있다. 마이크로소프트(MS)는 윈도우 서버의 Arm 지원에 나섰다. 하지만 애저 데이터센터에 Arm 서버를 본격적으로 배치해 대고객 서비스 용도로 쓰는 데에는 더딘 행보를 보이다 지난 겨울에야 애저를 위한 자체 Arm 칩 개발에 나섰다는 보도가 나왔다. 

어디가 빠르고 어디가 늦었다고 당장 경쟁력에 영향을 끼친다고 말하기 좀 어려울 것 같다. 아직은 자체 설계한 칩 기반 서비스가 주류가 아니다. 하지만 언젠가는 꽤 중요한 역할을 할 것으로 보인다.

단순히 상품 구색을 갖추는 역할이 아니다. 가성비 경쟁에 있어 자체 칩 설계 역량이 갖는 잠재력은 무시할 수 없다. 서버를 직접 설계하는 것을 넘어 이제는 칩까지 직접 만드는 시대가 되고 있다.

시장은 다양성이 살아 있어야 소비자가 행복한 법인데, 빅3의 시장 지배력만 더 키우는 트렌드가 아닐까 싶다. 

박창선 기자

july7sun@tech42.co.kr
기자의 다른 기사보기
저작권자 © Tech42 - Tech Journalism by AI 테크42 무단전재 및 재배포 금지

관련 기사

[현장] “행동하지 않는 데이터 분석은 무용하다”…태블로, AI 시대 분석의 역할 다시 쓴다

데이터 분석 플랫폼 태블로(Tableau)의 제품 전략을 총괄하는 매튜 밀러(Matthew Miller) 글로벌 태블로 제품 관리 부문 부사장이 무대에서 던진 첫 화두는 역설적이었다. 하지만 곧 조건이 붙었다. 인사이트가 없다면 데이터 분석은 쓸모가 없고, 맥락을 이해하지 못해도 마찬가지다. 데이터를 이해했어도 사람의 판단이나 행동을 바꾸지 못한다면 결국 아무것도 달라지지 않는다는 것이다.

[현장] 농장·조선소·국방·병실을 겨눈 피지컬 AI…KAIST 스타트업이 보여준 ‘일하는 로봇’

지난 19일 서울 역삼동 TIPS타운 S6에서 열린 ‘2026년 제4회 KAIST Startup Tech Plaza(KSTP)’에서 확인한 피지컬 인공지능(Physical AI)의 모습이다. KAIST 창업원이 마련한 이번 행사는 드론·로보틱스를 주제로 기술 세미나와 스타트업 IR 피칭을 연결했다. (왼쪽 위부터 시계방향) 문정욱 노만 대표, 강동우 더로보틱스 대표, 김준하 디든로보틱스 대표, 황보제민 라이온로보틱스 대표. 구제민 비바트로보틱스 대표. (이미지=AI로 생성)

"AI 강국 명함도 못 내민 日本"…그들이 선택한 반격의 칼날

지난 6월, 일본 아이치현 스카이엑스포. 4년째 열린 '로봇 테크놀로지 재팬'에 한 번도 없던 풍경이 펼쳐졌다. 농구공을 집어 든 토요타의 AI 로봇 '큐7'이 3점 슛을 성공시키는 순간, 관람객들이 환호성을 질렀다.

[인터뷰] 유준하 오토랩스 대표, “제조공장의 ROI를 다시 설계하는 AI 검사 솔루션을 만들었습니다”

오토랩스는 롤투롤(Roll-to-Roll·R2R) 방식으로 생산되는 원단과 펄프·제지 등의 표면을 AI로 검사하는 솔루션을 선보인 제조 AI 스타트업이다. 기존 생산설비를 통째로 바꾸는 대신 카메라와 조명 등이 포함된 별도의 장치를 기존 가동 중인 라인에 추가하는 ‘레트로핏(Retrofit) 방식’의 ‘오토비전(AutoVision)’을 개발하고 있다. 이 솔루션의 특징은 단지 결함을 찾아내는 데서 끝나지 않는다. 결함 위치와 이미지를 남기고 검사 리포트를 생성해 사후 품질 분쟁 때 확인할 수 있는 데이터화가 핵심이다.