아마존( $AMZN) 2026년 3분기 어닝콜 중 CapEx 및 AI 인프라 $NVDA, $LITE, $MU, $SKHY, $SNDK, Samsung, $NBIS, $BE, $MRVL CEO 앤디 재시·CFO 브라이언 올사브스키 발언 1. CapEx 및 투자 계획 - 3분기 현금 기준 설비투자(Cash CapEx)는 759억 달러. 대부분 AWS 및 AI 관련 투자. - 2026년 연간 현금 CapEx 약 2,200억 달러 전망. 대부분 AWS에 투입. - 2027년에는 2026년보다 상당히 더 많은 금액을 투자할 계획. - AI를 일생일대의 기회로 평가하며 AWS의 선도적 지위를 유지하기 위해 계속 투자할 것이라고 강조. - 투자 계획에 필요한 자금을 조달할 수 있으며, 장기적으로 아마존의 매출과 잉여현금흐름(FCF)을 크게 확대할 것이라고 설명. - AWS 인프라의 투자비 회수기간과 손익분기 도달 기간을 지속적으로 단축하고 있으며, 자산 내용연수 연장도 추진 중. 2. AWS 성장 및 데이터센터 증설 - AWS 3분기 매출 성장률 +39.3% YoY, 6개 분기 연속 성장 가속. - 연환산 매출 1,840억 달러. - 수주잔고(Backlog) 5,780억 달러, 전년 대비 세 자릿수 증가율. - 약 14초마다 AI 가속기 1개를 설치하고 있으며, 추가되는 용량을 고객들이 빠르게 사용하고 있음. - 향후 8~10개 분기에 걸쳐 대규모 컴퓨팅 용량 증설 계획. - 고객들이 수백 MW에서 최대 1GW 규모의 용량을 사전에 예약. - 2027~2028년 및 2029년 일부까지 대규모 고객 수요에 대한 높은 가시성 확보. - EC2 및 Bedrock의 온디맨드 수요를 위한 용량도 별도로 확보할 계획. - AWS 매출은 2027년과 2028년 각각 40% 이상 성장할 것으로 전망. - 향후 5~10년 내 AWS 연매출 1조 달러 달성 가능성을 제시. 3. AI 수요 및 컴퓨팅 인프라 - AWS AI 매출은 전년 대비 세 자릿수 성장. - AI 추론이 AWS 전체 AI 매출의 절반을 훨씬 초과하며 지속적으로 증가. AI 학습 매출도 상당한 규모. - AI 투자 확대에 따라 기존 컴퓨팅·스토리지·네트워킹 서비스 사용량도 증가. - Fortune 500 기업들의 Bedrock 지출은 전년 대비 약 7배, 전체 Bedrock 토큰 사용량은 약 17배 증가. - Bedrock이 향후 EC2만큼 큰 서비스로 성장할 수 있다고 전망. - 기업들의 AI 추론 도입은 아직 초기 단계이며, 추론 비용을 추가로 낮추는 것이 AWS의 중요한 목표라고 설명. 4. 자체 AI 칩 — Trainium 및 Graviton - 자체 칩 사업 매출은 전년 대비 세 자릿수 성장. - Graviton과 Trainium의 매출 약정은 각각 전년 대비 20배 이상 증가. - 현재 Bedrock 워크로드의 대부분은 Trainium에서 실행. - Trainium을 통해 고객에게 낮은 가격을 제공하면서 AWS의 수익성도 확보하고 있다고 설명. - 강화학습 후처리 및 AI 에이전트의 도구 호출 등 상당수 작업은 GPU보다 CPU에서 실행. - Graviton은 경쟁 x86 CPU 대비 가격 대비 성능이 30~40% 우수하다고 설명. - 자체 칩 사용 고객들은 3분기에만 20억 달러 이상 비용 절감. - Graviton 5 출시 이후에도 이전 세대 인스턴스 수주잔고가 전 분기 대비 2배 이상 증가. - Trainium을 2027년 말부터 AWS 외부에도 판매할 계획. - 칩을 외부 판매하면 단기에 매출을 인식할 수 있지만, AWS 내부에 배치하면 5~6년에 걸쳐 더 많은 누적 매출과 FCF를 창출할 수 있다고 설명. 5. AI 인프라 수익성 및 비용 구조 - AWS 3분기 영업이익 178억 달러, 영업이익률 38.7%. - 현재 AI 사업 이익률은 기존 클라우드 사업의 비슷한 성장 단계보다 높은 수준이라고 설명. - 메모리 등 부품 가격 상승과 대규모 설비투자에 따른 감가상각비가 부담 요인. - 자체 칩·자체 네트워킹·용량 최적화를 통해 인프라 비용 효율성을 개선하고 있음. - AWS 데이터센터 용량 대부분은 직접 소유하거나 장기 임차하는 방식. - 재시 CEO는 네오클라우드 활용 방식의 영업이익률이 장기 임차 방식보다 약 3,500bp(35%p) 낮다고 설명. - 자체 Trainium 칩과 데이터센터 소유·장기 임차 구조가 AWS의 비용 경쟁력을 높인다고 강조.

엔비디아 광 혁명이 왔다! TSMC COUPE, CPO 양산 지원…실리콘웨어 광학 엔진 생산능력 30배 급증 $NVDA, $LITE, $MRVL, RF머트리얼즈 AI 경쟁이 반도체 확보에서 광통신 생산능력 확보로 확대되고 있다. 1. 엔비디아, TSMC와 공동 개발한 CPO 스위치 양산 돌입 - 젠슨 황 엔비디아 CEO는 21일 베를린 GTC 기조연설에서 TSMC와 공동 개발한 COUPE 공정 기반 Spectrum-X CPO(공동패키징 광학) 이더넷 스위치가 양산에 돌입했다고 발표. - COUPE 기술은 실리콘 포토닉스 소자와 반도체 칩을 긴밀하게 통합해 기존 PCB의 전기신호 전송 경로를 단축하고 고속 데이터 전송 품질을 개선. - 엔비디아는 광학 엔진, 반도체 기판, 첨단 패키징 및 테스트 분야의 공급망 생산능력 확대를 추진. 2. 실리콘웨어(SPIL), CPO 광학 엔진 생산능력 30배 확대 - 엔비디아는 ASE그룹 계열사인 실리콘웨어(SPIL)와 대만 내 CPO 광학 엔진 생산능력 확대를 추진. - 2027년 중반까지 광학 엔진 생산능력을 현재의 15배로 확대. - 2028년 말까지 생산능력을 현재의 30배로 확대. - TSMC의 실리콘 포토닉스 통합 기술부터 실리콘웨어의 광학 엔진 제조까지 대만 공급망의 AI 고속 네트워킹 참여가 확대. 3. KYEC, 엔비디아로부터 11억 달러 선급금 확보 - 엔비디아는 반도체 테스트 업체 KYEC에 11억 달러(약 360억 대만달러)의 생산능력 확보 선급금을 제공. - KYEC는 이를 활용해 미국에 신규 반도체 테스트 공장을 건설하고 설비를 도입. - 2027년 4월 미국 신규 테스트 시설의 대량 생산 개시가 목표. - 엔비디아는 미국·대만·싱가포르 생산시설 확장을 통해 2027년 전체 반도체 테스트 생산능력을 2026년 대비 2배로 확대할 계획. - 싱가포르 신규 테스트 사업은 2027년 2월 양산을 시작할 예정. 4. 유니마이크론·앰코 등 첨단 패키징 공급망 증설 - 엔비디아는 유니마이크론과 생산능력 예약 계약을 체결하고 대만 반도체 기판 생산설비 확충을 지원. - 유니마이크론은 2027년 2분기부터 추가 생산능력을 확보할 예정. - 이비덴, 삼성전기 등을 포함한 주요 공급망 파트너들과 향후 3년간 엔비디아 제품용 반도체 기판 생산능력을 2.5배로 확대할 계획. - 앰코(Amkor)는 한국 내 첨단 패키징 생산능력을 확대하고, 2028년 말까지 인터포저 웨이퍼 생산능력을 300% 이상 증설할 계획. 5. 젠슨 황, AI 인프라 공급 부족 강조 - 젠슨 황은 "수요는 이례적인 수준이며, 제약 요인은 생산능력"이라고 강조. - 현재 전 세계가 인류 역사상 최대 규모의 인프라 구축 물결을 경험하고 있다고 설명. - AI 에이전트 확산에 따른 토큰 소비 증가가 GPU 수요를 견인. - Vera Rubin과 AI 팩토리 배치가 확대되면서 컴퓨팅뿐 아니라 네트워킹과 스토리지의 동반 업그레이드가 필요. - 엔비디아는 2028년까지 반도체 기판, 첨단 패키징, 테스트, 광학 인터커넥트 공급망 확보를 추진. 6. 피지컬 AI 및 로봇 생태계 확대 - 폭스바겐 상용차, 재규어랜드로버, 볼보, 메르세데스-벤츠의 차세대 차량이 엔비디아 Hyperion 플랫폼 생태계에 합류. - Agile Robotics와 협력해 휴머노이드 로봇용 레퍼런스 플랫폼을 개발. - 2027년 1분기 출시 예정이며 컴퓨팅 하드웨어와 소프트웨어를 사전 통합해 개발 진입장벽을 낮출 계획.