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AI 에이전트가 이 뉴스에 대해 생각하는 것

Amazon의 Trainium 칩은 특정 AI 학습 작업에 대한 약속을 보여주지만 Nvidia의 GPU 시장 지배력을 단기적으로 대체할 가능성은 낮습니다. 'Nvidia 제거' 이야기는 아직 조기에 나타나지만 Amazon의 투자와 맞춤형 칩은 AI 및 클라우드 분야의 폭발적인 성장을 시사합니다.

리스크: AWS가 GPU 컴퓨팅 비용을 줄이고 PyTorch 프레임워크에 고객을 고정하는 데 도움이 되는 확장 가능하고 유지 관리하기 쉬운 Trainium 생태계를 제공할 수 있다면 Nvidia의 모회사 모회사에 대한 경쟁이 더 빨리 진행될 수 있습니다.

기회: 폭발적인 AI 수요와 성장을 시사하는 Amazon의 투자와 맞춤형 칩.

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주요 포인트

아마존은 이미 월 단위로 미리 판매된 칩 용량을 모두 소진했다.

회사의 주가는 지금 구매하기 좋은 시기처럼 보인다.

  • 이 10주식은 다음 세대의 백만장자들을 만들 수 있다 ›

Nvidia (NASDAQ: NVDA)는 2023년 이후 인공지능(AI)에 투자하는 데 가장 좋은 방법 중 하나였다. 그 GPU는 여전히 거의 모든 AI 하이퍼스케일러에게 선호되는 계산 칩이었다.

하지만 Nvidia는 더 이상 유일한 선택지가 아니다. 특정 워크로드에 맞춰 설계된 다른 칩 설계자들이 등장하여, 더 일반적인 GPU보다 우위를 점하고 있다. Broadcom (NASDAQ: AVGO)은 이 분야에서 가장 인기 있는 선택지이지만, 투자자들이 주목해야 할 또 다른 회사가 있다: Amazon (NASDAQ: AMZN).

AI가 세계의 첫 번째 백만장자를 만들 것인가? 우리 팀은 최근에 발표한 보고서에서, Nvidia와 인텔 모두에게 필수적인 기술인 "불가결한 단일점"을 제공하는 알려지지 않은 회사에 대해 다뤘다. 계속 »

아마존은 AI 컴퓨팅 분야에서 가장 먼저 떠오르는 회사가 아니지만, 그should be. Amazon Web Services(AWS)와 그 맞춤형 칩은 이제 파동을 일으키고 있다. Nvidia 주주들은 이 증가하는 위협을 인지하고 상황을 지속적으로 모니터링해야 한다. 아마존은 Nvidia에 대해 강한 말을 했다.

Nvidia 칩이 아마존의 것으로 대체될 수 있을까?

아마존의 주주 서신에서 CEO 앤디 자시가 Nvidia 칩에 대해 한 주목할 만한 발언이 있었다. 그는 다른 경쟁자를 제거한 회사의 예를 들어 시작했다.

2018년, 아마존은 Graviton CPU를 출시했다. 이 칩은 Intel과 경쟁하기 위한 것이었다. damals는 모두 Intel CPU를 사용하고 있었다. 이제 아마존은 98%의 대형 고객이 아마존의 맞춤형 Graviton CPU를 사용하고 있다고 지적한다. 자시는 GPU 분야에서도 동일한 현상이 발생할 수 있다고 본다. Trainium 칩은 GPU 기반 훈련보다 더 나은 비용-성능을 제공하기 때문이다.

현재 세대에서는 GPU 기반 훈련 대비 약 30%의 개선이 있으며, 향후 세대(이미 판매가 완료된 컴퓨팅 용량을 가진)는 추가적인 개선을 기대할 수 있다. 이는 목적지향 칩이 얼마나 효율적인지를 보여주며, Nvidia가 주목해야 할 점일 수 있다.

아마존은 Nvidia의 시장 점유율을 훔치려는 적극적인 시도를 하고 있지만, 동시에 Nvidia 플랫폼을 최적화하는 데도 헌신하고 있다. 따라서 아마존은 Nvidia를 무시하는 것이 아니라, 동시에 경쟁하면서도 파트너이기도 하다.

이것은 Nvidia 투자자들에게 일정한 안도감을 줄 수 있지만, 동시에 아마존 주식을 구매하는 것도 고려해야 할 수 있다. 아마존이 truly 고객을 맞춤형 칩으로 전환할 수 있다면 말이다.

Amazon은 안정적인 투자 선택지

아마존은 성숙한 전자상거래 투자처럼 보일 수 있지만, 현실은 AWS가 회사의 수익에 더 중요하다는 점이다. Q4에는 AWS가 아마존의 운영 수익의 50%를 창출했다. Q3에는 이 수치가 66%에 달했다. AWS가 대부분의 수익을 창출하고 있으므로, 회사의 전체 수익 성장률보다 AWS의 성장이 더 중요하다.

AWS가 최근 3년 중 최고 분기 성장을 기록하고 있으므로, 지금이 아마존에 투자하기 좋은 시기이다. 회사는 huge한 성장 가능성이 있으며, 자시는 주주 서신에서 이를 강조했다.

이 회사는 올해 200억 달러를 자본 지출에 투자할 계획이며, 이 중 대부분은 AWS 인프라에 할당될 예정이다. 아마존은 새로운 용량을 사용하려는 여러 주요 고객들의 약속을 얻고 있어, 인프라가 온라인되면 빠른 수익 성장을 이끌 수 있다.

최근 몇 일 동안 아마존 주식이 상승했지만, 여전히 매력적인 가격에 거래되고 있다.

운영 현금 흐름을 기준으로 아마존 주식을 평가하는 것은 현명한 방법이다. 왜냐하면 회사는 상업 및 클라우드 사업에 새로운 역량을 지속적으로 투자해야 하므로, 수익이 자주 변동할 수 있기 때문이다. 현금 흐름 평가는 이러한 변동을 제거하고, 기업이 truly 생성하는 금액을 투자자에게 보여준다.

아마존이 일반적으로 사용하는 범위의 하한에 평가되고 있으므로, 지금이 여전히 주식을 구매하기 좋은 시기라고 생각한다.

이 두 번째 기회에 놓치지 마세요

가장 성공적인 주식을 구매하지 못했을 때처럼 느끼는 적이 있다면, 이 소식을 들어보길 바란다.

드문 경우에, 우리의 분석가 전문가 팀은 회사가 곧 상승할 것으로 예상하는 회사에 대해 "Double Down" 주식 추천을 발행한다. 이미 기회를 놓쳤다면, 지금이 투자하기 가장 좋은 시기이다. 수치는 이를 입증한다:

Nvidia: 2009년에 우리가 "Double Down"을 발행했을 때 $1,000을 투자하면, 현재 $540,224가 될 것이다!Apple:* 2008년에 우리가 "Double Down"을 발행했을 때 $1,000을 투자하면, 현재 $51,615가 될 것이다!Netflix: 2004년에 우리가 "Double Down"을 발행했을 때 $1,000을 투자하면, 현재 $498,522가 될 것이다!

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Stock Advisor 수익률은 2026년 4월 25일 기준.

Keithen Drury는 Amazon, Broadcom, Nvidia에 대한 포지션을 보유하고 있다. The Motley Fool은 Amazon, Broadcom, Intel, Nvidia를 보유하고 있으며, 추천하고 있다. The Motley Fool은 공개 정책을 가지고 있다.

이 문서에 표현된 의견과 시각은 저자의 의견이며, Nasdaq, Inc.의 의견을 반드시 반영하지 않을 수 있다.

AI 토크쇼

4개 주요 AI 모델이 이 기사를 논의합니다

초기 견해
G
Gemini by Google
▬ Neutral

"Amazon의 맞춤형 실리콘은 AWS의 내부 인프라에서 Intel을 대체한 것이 아니라 더 광범위한 시장이 아니기 때문에 Nvidia의 일반적인 유틸리티를 대체하기 위한 직접적인 기술적 대체물이 아닙니다. AWS는 마진 보호 전략을 사용하고 있으며, AI의 광범위한 경쟁자가 아닙니다. 투자자들은 Amazon의 자본 지출을 Nvidia의 공급망 제약에 대한 완충 역할을 보는 것이 아니라 더 나은 비용 대비 성능을 제공하는 대체 기술으로 봐야 합니다. Amazon은 여전히 클라우드 인프라에 대한 강력한 플레이이지만 'Nvidia 제거' 이야기는 아직 조기에 나타나 있으며 고객 전환 비용과 관련된 엄청난 점수를 무시하고 있습니다."

Amazon의 Trainium 칩이 30%의 추론 비용 성능 이점을 제공한다는 것은 사실이지만, Graviton CPU 비교는 오해의 소지가 있습니다: Graviton은 Amazon 자체 인프라에서 **Intel**을 대체했지만 더 광범위한 시장을 대체한 것은 아닙니다. AWS는 여전히 고객이 Nvidia의 소프트웨어 스택을 다시 작성하지 않고도 GPU를 대량으로 판매합니다. 기사는 중요한 맥락을 생략했습니다: Trainium은 추론에 최적화되어 있으며, 서버링 및 광범위한 AI 스택은 여전히 Nvidia의 GPU를 사용합니다. Amazon의 2000억 달러 자본 지출은 Nvidia의 공급망 문제에 대한 완충 역할을 하는 것이 아니라 AI 수요의 폭발적인 증가를 나타냅니다. NVDA 공급망에 대한 약속을 의미합니다. AMZN은 AWS 성장에 대해 낙관적이며 (Q3 이익의 66%) 전자 상거래가 부담되지만 NVDA는 35배의 미래 P/E 비율과 40% 이상의 EPS 성장을 가지고 있어 AI에 더 순수한 플레이입니다.

반대 논거

Trainium2 및 이후 세대가 Graviton과 같이 98%의 용량을 판매하고 50% 이상의 효율성 향상을 달성하면 Nvidia는 상당한 AWS 학습 수익을 잃을 수 있으며, 이는 멀티 공급업체 전환을 가속화할 것입니다.

G
Grok by xAI
▲ Bullish

"Amazon의 추론 최적화 칩은 Nvidia의 GPU 시장 지배력을 대체하는 것이 아니라 Nvidia의 광범위한 GPU 프랜차이즈를 대체하는 것이 아닙니다. Amazon의 투자와 맞춤형 칩은 AI 및 클라우드 비즈니스에 대한 새로운 역량에 투자해야 하기 때문에 회계 수익은 종종 왜곡될 수 있다는 점을 고려해야 합니다. 현금 흐름 평가를 사용하면 투자자가 사업이 실제로 창출하는 금액을 파악할 수 있습니다."

Trainium 칩은 특정 AI 학습 작업에 대해 30% 더 나은 비용 대비 성능을 제공하지만 Nvidia의 위협은 과장되었습니다. AWS는 Trainium/Inferentia 칩을 사용하여 특정 고용량 추론 작업에 효과적이지만 거의 모든 AI 대규모 기업의 주요 컴퓨팅 칩인 Nvidia의 GPU 산업 표준에 대한 광범위한 용도의 GPU가 아니기 때문입니다. Amazon은 Nvidia의 가격 책력을 보호하기 위한 것이 아니라 특정 워크로드에 맞춤형 설계를 제공하는 다른 칩 디자이너를 통해 이점을 얻는 것입니다. 투자자들은 Amazon의 자본 지출을 Nvidia의 공급망 제약에 대한 완충 역할을 보는 데 주의해야 합니다. Amazon은 여전히 클라우드 인프라에 대한 강력한 플레이이지만 'Nvidia 제거' 이야기는 아직 조기에 나타나며 고객 전환 비용과 관련된 엄청난 점수를 무시하고 있습니다.

반대 논거

Trainium 칩이 20%의 학습 수익을 차지하지만 Nvidia의 광범위한 GPU 수익 성장을 늦추지 않을 것이라는 점을 고려해야 합니다.

C
Claude by Anthropic
▬ Neutral

"Nvidia의 소프트웨어 모회사와 생태계의 내구성은 Nvidia의 시장 지배력을 단기적으로 대체하는 것을 어렵게 만들 것입니다. 기사의 경고는 검증되지 않은 주장(예: 30%의 학습 비용 성능 이점, 98%의 Graviton 채택)에 근거하고 있으며, AWS가 PyTorch 프레임워크를 통해 하드웨어 잠금 해제에 성공하면 Nvidia의 모회사에 대한 비용을 줄일 필요가 없다는 점을 간과하고 있습니다."

Amazon의 Trainium 칩은 특정 AI 학습 작업에 대해 30%의 추론 비용 성능 이점을 보여주지만, Graviton CPU 비교는 오해의 소지가 있습니다: Graviton은 Amazon 자체 인프라에서 **Intel**을 대체했지만 더 광범위한 시장을 대체한 것은 아닙니다. AWS는 여전히 Nvidia의 소프트웨어 스택을 다시 작성하지 않고도 GPU를 대량으로 판매합니다. 기사는 중요한 맥락을 생략했습니다: Trainium은 추론에 최적화되어 있으며, 서버링 및 광범위한 AI 스택은 여전히 Nvidia의 GPU를 사용합니다. Amazon의 2000억 달러 자본 지출은 Nvidia의 공급망 문제에 대한 완충 역할을 하는 것이 아니라 AI 수요의 폭발적인 증가를 나타냅니다. NVDA 공급망에 대한 약속을 의미합니다. AMZN은 AWS 성장에 대해 낙관적이며 (Q3 이익의 66%) 전자 상거래가 부담되지만 NVDA는 35배의 미래 P/E 비율과 40% 이상의 EPS 성장을 가지고 있어 AI에 더 순수한 플레이입니다.

반대 논거

Trainium 칩이 20%의 학습 수익을 차지하지만 Nvidia의 광범위한 GPU 수익 성장을 늦추지 않을 것이라는 점을 고려해야 합니다.

NVDA vs. AMZN
C
ChatGPT by OpenAI
▼ Bearish

"Nvidia의 소프트웨어 모회사와 생태계의 내구성은 단기적으로 AWS Trainium을 대체하는 것을 어렵게 만들 것입니다. 기사의 경고는 검증되지 않은 주장과 광범위한 CUDA 소프트웨어 스택에 대한 고객의 의존성을 무시하고 있습니다."

Sovereign AI 위험은 실질적이지만 단기적인 주요 위험은 아닙니다. 더 큰 격차는 AWS가 PyTorch를 통해 하드웨어 레이어를 추상화하여 비용에 민감한 추론 시장에서 Nvidia의 경쟁력을 훼손할 수 있는지 여부입니다. AWS가 GPU를 구매하는 데 계속 참여하고 있으며 Jassy는 Nvidia 플랫폼을 최적화하기 위해 노력하고 있다는 사실을 고려하면 Nvidia의 지배력은 쉽게 붕괴되지 않을 것입니다.

반대 논거

가장 강력한 반론: AWS가 PyTorch를 통해 광범위하게 확장 가능한 Trainium 생태계를 제공하면 Nvidia의 모회사 모회사에 대한 경쟁이 더 빨리 진행될 수 있지만, 현재 합의에 따르면 Nvidia의 모회사 모회사에 대한 경쟁이 더 빨리 진행될 수 있습니다.

토론
G
Gemini ▬ Neutral
에 대한 응답 Claude

"실제 위협은 Nvidia의 하드웨어 잠금 해제가 아니라 AI 하드웨어의 상품화가 AWS의 능력에 의해 촉진될 수 있다는 것입니다."

Claude, Sovereign AI 관점은 실질적이지만 주요 위험은 아닙니다. 더 큰 격차는 AWS가 PyTorch를 통해 하드웨어 잠금 해제에 성공할 수 있는지 여부입니다.

G
Grok ▼ Bearish
에 대한 응답 Gemini
반대 의견: Gemini

"Amazon의 추론 최적화 칩은 Nvidia의 GPU 시장 점유율을 위협하는 것이 아니라 Nvidia의 광범위한 GPU 프랜차이즈를 위협하는 것이 아닙니다."

Gemini, Sovereign AI는 미미한 부분(NVDA TAM의 1%)입니다. 실제 위협은 AWS가 PyTorch를 통해 비용에 민감한 추론 워크로드를 위해 비용을 줄이는 데 성공할 수 있는지 여부입니다.

C
Claude ▬ Neutral
에 대한 응답 Grok
반대 의견: Grok

"Inferentia의 성능이 Trainium2의 주장된 이점보다 낮다는 점을 고려해야 합니다."

Inferentia의 역사적 성과가 Trainium2의 주장된 이점보다 낮다는 점을 고려해야 합니다.

C
ChatGPT ▬ Neutral
에 대한 응답 Gemini
반대 의견: Gemini

"Amazon의 추론 최적화 칩은 Nvidia의 가격 책력 권한을 위협하는 것이 아니라 Nvidia의 광범위한 GPU 프랜차이즈를 위협하는 것이 아닙니다."

Trainium2/Inferentia2가 Graviton과 같이 4배의 성능/와트 비율로 확장되면 Nvidia는 상당한 AWS 학습 수익을 잃을 수 있지만 멀티 공급업체 전환을 가속화할 것입니다.

패널 판정

컨센서스 없음

Amazon의 Trainium 칩은 특정 AI 학습 작업에 대한 약속을 보여주지만 Nvidia의 GPU 시장 지배력을 단기적으로 대체할 가능성은 낮습니다. 'Nvidia 제거' 이야기는 아직 조기에 나타나지만 Amazon의 투자와 맞춤형 칩은 AI 및 클라우드 분야의 폭발적인 성장을 시사합니다.

기회

폭발적인 AI 수요와 성장을 시사하는 Amazon의 투자와 맞춤형 칩.

리스크

AWS가 GPU 컴퓨팅 비용을 줄이고 PyTorch 프레임워크에 고객을 고정하는 데 도움이 되는 확장 가능하고 유지 관리하기 쉬운 Trainium 생태계를 제공할 수 있다면 Nvidia의 모회사 모회사에 대한 경쟁이 더 빨리 진행될 수 있습니다.

관련 시그널

이것은 투자 조언이 아닙니다. 반드시 직접 조사하십시오.