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아마존의 트레이니움3 생산은 누가 할까?

#AWS 트레이니움3 #아마존 #TSMC #퀄리티투자

오늘은 2025년 하반기에 양산을 시작할 아마존의 학습용 칩인 트레이니움3에 대한 이야기에서 시작합니다.


생성형 AI 성능 향상을 위해 필요한 것은 충분한 양의 데이터 학습과 추론의 누적 반복입니다.


고성능 AI를 만들어내기 위해서는 고성능의 연산칩이 필수이며, 현재 엔비디아는 이 시장을 과점하고 있습니다.


미국의 빅테크 기업들은 AI 성능 향상 및 인프라 투자를 위해 엔비디아게 높은 가격을 주고 칩을 구입합니다.


그런데, 미국의 빅테크 기업은 엔비디아의 칩에 높은 가격을 지불하는 한편, 가성비 연산칩을 개발하여 상용화하길 원합니다.


결국, 고가의 원자재를 계속 구입하게되면, 기업의 비용 압박이 커짐으로써 이익에 도움이 되지 않기 때문이죠.


자체 칩 개발을 위해 아마존 AWS는 지금까지 그랬듯이 자체 칩을 개발하고 업데이트하는 중입니다.


그 결과물 중 하나는 AI 학습용 칩인 트레이니움3입니다.


001.png?type=w1 ©한국경제신문 2024년 12월 5일


2024년 12월에 열린 AWS 리인벤트 2024에 따르면, 트레이니움3의 성능은 트레이니움2와 비교해 2배 향상되고, 효율성은 40% 높아질 것이라고 합니다.


트레이니움3는 3nm 공정에서 제작될 것입니다.


고성능 연산칩을 엔비디아에 전적으로 의존하지 않고, 연구 개발을 통해 비용을 절감하려는 아마존 AWS의 혁신은 매 순간 박수를 보낼만 합니다.




그렇다면, 2025년 하반기 트레이니움3는 아마존 자체 공장에서 생산되는 것일까요?


아마존은 매 순간 비용 절감을 위해 노력하며, 절감된 자본을 고객 경험 향상을 위해 집중하는 기업입니다.


아마존은 자체 칩 생산 공장을 위해 CAPEX 지출을 늘리는 건 아마존의 장기적인 주주 가치 창출에 도움이 되지 않습니다.


트레이니움3는 TSMC 공장에서 제조될 확률이 높습니다.

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TSMC는 글로벌 파운드리 시장에서 65%의 점유율을 차지하고 있으며, 첨단 공정에서 점유율은 더욱 압도적입니다.


2025년 1월 기준, 5nm 이하 최첨단 공정에서 TSMC의 점유율은 90%에 달합니다.


3nm로 공정 난이도가 높아질수록 수율이 낮아질 수 밖에 없는데, 퀄리티 있는 칩을 생산할 수 있는 파운드리 기업은 미국 기업 중에는 전무하며, 아시아에는 2개 기업이 있을 뿐입니다.


아마존은 분명 3nm 공정의 트레이니움3를 퀄리티를 안정적으로 보장받길 원할 것이며, TSMC는 부응할 수 있는 거의 유일한 기업입니다.


고성능 AI칩의 최강자인 엔비디아의 GPU 블랙웰 시리즈는 TSMC의 3nm 공정을 통해 제조되고 있으며, 향후 출시될 루빈 GPU에서도 TSMC의 3nm 공정을 채택할 가능성이 높습니다.


고성능 AI칩 시장의 최강자 엔비디아를 필두로 아마존 AWS, MS 애저, 구글, 메타 등 빅테크 기업들은 비용 절감을 위해서라도 자체칩 개발을 계속할 것이며, AI 시장에서 실사용이 가능한 3nm 이하 고성능칩 공정이 적용될 것입니다.


TSMC 입장에서는 엔비디아의 주도권이 계속되든지, 엔비디아를 제외한 빅테크 기업이 자체 개발 고성능칩을 개발하든지 둘다 꽃놀이패일 가능성이 높습니다.


물론, TSMC의 연초 대비 주가는 -8% 하락한 모습으로 투자 심리가 좋다고 볼 수 없는 양상이죠.

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상황은 어떤 면을 바라보느냐에 따라 정반대로 해석할 수도 있습니다.


TSMC를 깊게 공부한 가치 투자자에게 8% 하락은 8%의 할인 가격일 수 있습니다.


퀄리티 기업이라면 현재의 가격이 5년 뒤에서 바라봤을 때 비싼지, 합리적인지, 저렴한지 독립적으로 생각해볼 수 있어야 합니다.


물론, 질문은 스스로 던지고 충분히 사유한 후 독립적인 답을 도출해야겠습니다.


TSMC는 여전히 글로벌 파운드리 시장의 최강자이며, 3nm이하 최첨단 공정에서 대만 기업의 우위는 더욱 압도적일 것입니다.


감사합니다.




한 번 사는 인생 진심을 다했으면 좋겠습니다. 흘러간 돈은 다시 벌면 되지만, 지나간 시간은 다시 돌아오지 않습니다. 당신은 행동할 수 있는 사람입니다.


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