피로에 살고 피로에 죽자

어제(2026년 8월 26일) AWS랑 엔비디아가 같이 낸 발표를 봤는데, 숫자를 보고 좀 멍해지더라고요. 2027년부터 2028년 사이에 엔비디아 GPU를 200만 개 더 AWS 글로벌 인프라에 배치하겠다는 내용이거든요.

더 재밌는 건 이게 새로 시작하는 얘기가 아니라는 점이에요. 올해 GTC 2026에서 AWS가 이미 2026년부터 100만 개 이상을 추가하겠다고 발표했었는데, 그 뒤로 수요가 그 예상을 넘어서 버려서 200만 개를 또 얹은 거더라고요. 들어가는 칩도 Blackwell Ultra, Rubin, Rubin Ultra로 세대가 섞여 있고요. 젠슨 황은 "수요가 모든 전망을 앞서 달리고 있다"고 표현했는데, 보통 이런 말은 홍보용 수사로 흘려듣게 되잖아요. 그런데 물량이 물량이라 이번엔 좀 설득력이 있네요.

GPU 개수 말고 딸려 온 것도 꽤 많아요. 엔비디아 Vera CPU 기반 인프라를 AWS에 들여오고, NVLink Fusion에 커스텀 고대역폭 메모리(NVHBM)를 붙여서 Trainium이랑 GPU를 같은 랙 구조 안에서 굴리겠다는 계획도 있고요. 미국 정부용으로는 보안 인프라 위에 GPU 10만 개짜리 AI 팩토리를 따로 짓는다고 해요.

개인적으로 제일 눈이 갔던 건 오히려 조용히 끼어 있던 데이터 처리 쪽 수치였어요. Amazon EMR에서 cuDF 라이브러리로 GPU 가속을 걸면 CPU 구성 대비 처리 속도가 최대 3.7배, 가격 대비 성능이 30% 좋아진다고 하고요. Amazon OpenSearch의 벡터 인덱싱은 인덱스 생성을 아예 GPU로 넘겨서 최대 9배 빠르면서 비용은 4분의 1 수준이라고 하거든요. RAG 파이프라인 만들다가 인덱싱 시간에서 한 번이라도 막혀본 분이라면 이 숫자가 200만 개보다 훨씬 와닿을 것 같아요.

결국 이번 발표는 AI 인프라 수요가 아직 안 꺾였다는 신호로 읽히는 것 같아요. 200만 개라는 숫자야 저 같은 개인 개발자한테는 실감이 잘 안 나지만, EMR이나 OpenSearch 요금이 앞으로 어떻게 움직일지는 꽤 현실적인 얘기라서 저도 좀 궁금해지네요. 이 정도 물량이 실제로 깔리고 나면 GPU 인스턴스를 지금처럼 비싸게만 볼 필요가 없어지는 날도 오지 않을까 싶고요.

출처: NVIDIA Newsroom - AWS and NVIDIA to Deliver 2 Million Additional GPUs and Next-Generation Infrastructure for Agentic and Physical AI (2026.08.26)

https://nvidianews.nvidia.com/news/aws-and-nvidia-to-deliver-2-million-additional-gpus-and-next-generation-infrastructure-for-agentic-and-physical-ai