오늘은 [준의 테크 노트]를 통해 AI 사업 확대를 위해 가장 많은 자본지출(CAPEX)을 쏟는 기존 빅테크 기업들의 현황을 살펴봅니다. 알파벳과 아마존 그리고 마이크로소프트와 메타는 모두 자신들의 기존 사업과 플랫폼을 어떻게 확장해야 하는지가 관건이기도 하죠. 

즉, 기존 사업의 경쟁력을 유지하기 위해서도 AI 기능과 인프라에 대한 막대한 투자가 이루어지는 것입니다. AI 투자를 위한 현재의 경쟁적인 지출은 멈출 수 없는 필수 지출입니다.

최근 주요 빅테크 기업들의 2025년 3분기 실적 발표가 모두 완료되었죠. 어쨌거나 모두 두 자릿 수의 매출 성장을 보여주면서 여전히 그 위용을 이어갔는데요.

이번 실적의 키워드는 "AI에 대한 투자"라고 봐도 될 정도로, 이들 모두 연간 자본지출(CAPEX)을 공격적으로 더 높이는 모습을 보였습니다. 물론 이는 AI 붐이 시작 된 이래로 지난 2년여간 지속되어 온 트렌드이기도 합니다.

하지만 "AI 투자"라는 큰 틀은 같을지언정 빅테크 기업들마다 그 투자의 영역과 의미가 다릅니다. 어떤 기업은 반도체 칩을, 어떤 기업은 인프라를, 또 어떤 기업은 소프트웨어와 직원들의 생산성에 대한 투자를 말하기도 합니다. 이 모든 개념들이 자본지출에 포함 되기에, "자본지출이 늘었다"를 섣불리 "AI 투자가 늘었다"고 해석하면 안되기도 합니다.

예를 들어, 아마존은 클라우드 컴퓨팅 사업인 AWS와 AI 인프라 투자 외에도 본업인 이커머스의 물류, 배송, 풀필먼트 등에 대한 투자도 광범위하게 진행하고 있습니다. 다만, 최근 AWS에 대한 투자를 공격적으로 늘리면서 "AI 투자"에 속하는 금액도 늘어 가고 있는 것이죠.

뉴스에서는 이들의 자본지출을 뭉뚱그려 이야기하지만, 같은 "AI 투자"라는 단어 속에, 각 기업들은 무엇을 보고 있으며, 어떻게 이러한 투자에 대한 수익을 거둘 전략을 가지고 있는지 살펴야 할 때입니다. 

"AI 투자"의 의미를 좀 더 깊게 파악하기 위해선, AI 투자가 어떤 층위로 구성되어 있는지 먼저 알아야 합니다. AI 투자를 구분하는 다양한 기준이 있겠지만, 크게는 1) 반도체 칩, 2) 인프라, 3) 모델, 4) 서비스로 나눠볼 수 있습니다. 

모든 기업들은 기본적으로 이 4가지 분야에 모두 큰 금액을 투자 하고 있습니다. 하지만 시장에서 두각을 드러 내고 있는 분야는 각기 다릅니다.

우선 AI 학습 및 추론을 위한 반도체 칩(Chip)에서는 구글과 아마존이 앞서고 있습니다. 구글은 자체 개발한 TPU로, 아마존 또한 '트레이니움(Trainium)'과 '인퍼런시아(Inferentia)' 라는 이름으로 엔비디아의 GPU를 대체할 수 있는 방법을 찾고 있죠.

구글의 TPU는 이미 6, 7세대까지 나올 정도로 오랫동안 개발/개선된 칩이기도 하고, 대부분의 구글 AI 프로젝트들이 TPU를 적극 활용하고 있습니다. 아마존의 칩 또한 2세대까지 나왔지만, 아직 성능은 구글의 TPU까지 못 올라왔다는 평이 많습니다. 마이크로소프트와 메타 또한 자체 칩을 개발하고 있지만, 시장에서 유의미한 파급력을 내고 있지는 못합니다.

자체 개발 칩들의 명확한 차별화 지점은 가격입니다.

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트렌드가 아닌 각 산업의 구조를 살핍니다. 비즈니스의 맥락과 새로운 관점을 전해드려요.

글쓴이: 준. O2O 스타트업에서 일했고, 현재는 글로벌 콘텐츠 회사에서 일하고 있습니다. 스타트업, 웹3, AI 등 새로운 기술이 바꾸어 나가는 세상의 모습을 관찰하고 기록합니다.

[준의 테크 노트]는 테크 기업과 그들이 새로이 개발하는 기술과 현상에 대한 이야기를 전합니다.