Snowflake가 AWS와 60억 달러 규모의 5년 계약을 체결하며, AI 에이전트 확산에 따른 CPU 수요 급증과 클라우드 기업의 자체 칩을 통한 인프라 경쟁 가속화를 보여주고 있습니다.
이번 Snowflake의 계약은 AI 산업의 무게 중심이 '거대 모델 구축'이라는 거대 담론에서 '실질적인 업무 자동화'라는 실행 단계로 이동하고 있음을 명확히 보여줍니다. AI 에이전트가 확산될수록 GPU는 두뇌의 사고를 담당하지만, 그 사고를 실제 업무 프로세스로 연결하는 근육 역할은 CPU가 담당하게 됩니다. Snowflake가 AWS의 Graviton 칩 활용을 확대하는 것은 데이터가 있는 곳에서 저비용·고효율의 연산을 수행하려는 매우 영리한 전략입니다.
스타트업 창업자들은 이제 '어떤 모델을 쓰느냐'만큼이나 '어떤 인프라 위에서 어떻게 비용을 최적화하느냐'에 집중해야 합니다. Nvidia GPU의 높은 비용은 AI 스타트업의 가장 큰 재무적 리스크 중 하나입니다. 따라서 특정 하드웨어에 종속되지 않고, 클라우드사가 제공하는 가성비 높은 커스텀 인프라를 적극적으로 탐색하며, 이에 최적화된 아키텍처를 설계하는 역량이 곧 기업의 수익성과 직결될 것입니다.
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