아마존(AMZN) 2024-4Q 어닝콜 완벽 정리2 - Q&A

Q1. 2025년에 약 1,000억 달러(100 billion 달러)의 자본적 지출(CapEx)을 예상해도 되는지, 그리고 현재 클라우드(특히 AI) 부문의 성장이 공급 제약으로 인해 어느 정도 영향을 받고 있는지 궁금합니다.

 

2024년 4분기에 263억 달러의 CapEx가 발생했는데, 이를 기준으로 볼 때 2025년 전체 CapEx 지출도 비슷한 연간 규모를 보일 것으로 예상됩니다. 현재 지출의 대부분은 AI 관련 데이터 센터, 칩, 네트워킹 장비 등에 집중되고 있습니다. 성장 속도가 빨라질수록 이를 미리 준비해야 하는 특성상, 수요 증가 신호가 강할수록 CapEx도 늘어날 것으로 보입니다.

 

AI 부문은 "일생에 한 번 올까 말까 한 큰 기회"로 평가되고 있으며, 특히 inference(추론)을 위한 컴퓨팅 인프라 수요가 급증하고 있습니다. 이러한 대규모 투자는 장기적으로 고객과 회사, 주주 모두에게 긍정적인 결과를 가져올 것으로 예상됩니다.

 

공급망 측면에서는 칩 수급, 하드웨어 수율, 전력 부족, 특정 부품(마더보드) 등의 문제로 인해 더 큰 성장 잠재력을 완전히 실현하지 못하고 있습니다. 일부 AI용 칩(Trainium2 등)은 최근 출시되었지만, 대량 생산을 통한 물량 확보는 앞으로 몇 달에 걸쳐 진행될 예정입니다. 공급 문제는 2025년 하반기부터 완화될 것으로 예상되며, 만약 이러한 제약이 없었다면 현재보다 더 빠른 성장이 가능했을 것입니다.

 

• CapEx(자본적 지출): 회사가 장기간 사용하기 위해 투자하는 비용(예: 데이터 센터 구축, 장비 구입 등)
• Inference(추론): 학습된 AI 모델이 실제 데이터를 바탕으로 결과를 예측·생성·분류하는 과정
• Trainium2: AI 모델 훈련(Training)을 지원하기 위해 자체 개발한 전용 칩

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Q2. AI 비용 절감 및 배포 가속화에 대한 아마존의 전략은 무엇이며, 특히 DeepSeek와 같은 오픈소스 모델의 등장에 대한 견해는 어떠한가요?

 

DeepSeek의 훈련 기술과 추론 최적화는 인상적입니다. AWS와 같은 프론티어 모델을 구축하는 기업들은 서로에게서 배우며 발전하고 있습니다. AWS는 다양한 고객의 요구를 충족시키기 위해 Amazon Bedrock과 같은 서비스를 통해 다양한 프론티어 모델을 제공하고 있으며, DeepSeek도 빠르게 지원하여 고객들이 실험할 수 있도록 하고 있습니다.

 

추론 비용 감소는 기술 지출 감소로 이어지지 않을 것이라고 생각합니다. AWS 초기 S3 객체 스토리지 가격을 1GB당 0.15달러, 컴퓨팅을 시간당 0.10달러로 제공했을 때도 인프라 기술 지출이 줄 것이라는 예상이 있었지만, 실제로는 기업들이 단위당 인프라 비용을 절감하고, 이를 통해 이전에는 비용 때문에 불가능했던 새로운 서비스를 구축하면서 전체 기술 지출은 증가했습니다. AI도 마찬가지로 추론 비용이 감소하면 기업들이 더 많은 애플리케이션에 AI를 활용하게 되어 전체적인 AI 지출은 증가할 것입니다. AWS는 추론 비용 절감이 고객과 비즈니스에 긍정적인 영향을 미칠 것이라고 믿습니다.

 

• Amazon Bedrock: AWS에서 제공하는 완전 관리형 서비스로, 다양한 파운데이션 모델을 선택하여 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원
• SageMaker: 아마존에서 제공하는 기계 학습 개발 플랫폼

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Q3. 클라우드 부문의 마진이 최근 2년간 20% 중반에서 30% 후반까지 큰 폭으로 증가했습니다. AI에 대한 대규모 선행 투자로 인해 단기적으로 마진이 낮아질까요? 그리고 스토어(Stores) 사업에서 UPS 의존도가 줄어드는 현상을 어떻게 해석해야 하는지 궁금합니다.

 

클라우드 부문의 마진은 투자 시점과 사업 확장 속도에 따라 변동성을 보일 수 있습니다. AI는 아직 초기 단계이고 고가의 인프라 투자가 선행되어야 하므로, 단기적으로는 마진에 압박을 줄 수 있습니다. 다만 장기적으로는 기존 비즈니스와 비슷한 수준의 마진을 기대할 수 있을 것으로 보입니다.

 

배송 관련해서는 UPS와 오랜 파트너십을 유지해왔지만, 최근 자체 물류 네트워크가 빠르게 확장되면서 자체 배송 비중이 증가하고 있습니다. UPS 입장에서는 아마존 물량이 상대적으로 낮은 마진을 의미한다고 판단해 규모를 조정했고, 아마존은 자사 물류 역량을 강화해 이를 문제없이 처리하고 있습니다.

• Stores 사업: 아마존의 전자상거래(이커머스)를 중심으로 하는 사업 부문
• UPS: 글로벌 배송·물류 기업으로, 한때 아마존 물량을 상당히 처리해 왔음
• 물류 네트워크: 물건을 창고에 보관, 포장, 배송하는 전 과정을 조직화·최적화한 시스템

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Q4. 슈리브포트(Shreveport) 시설에 도입된 로보틱스 관련해서, 실제 비용 절감과 생산성 향상을 어느 정도로 기대할 수 있는지, 그리고 AI·GPU 기반 기술이 2025년 전반에 리테일 쇼핑 경험을 어떻게 바꿀지 궁금합니다.

 

물류 센터에서는 이미 다양한 로보틱스를 적용해 생산성과 안전성을 높이고 비용을 절감해왔습니다. 최근 여러 로보틱스 솔루션을 종합 운영 중인 슈리브포트 시설의 경우, 속도와 효율 측면에서 긍정적인 결과를 보여주고 있습니다. 향후 신규 센터 건립이나 기존 센터 리뉴얼 시에도 이 기술을 적용할 예정이며, 아직 도입 초기이므로 장기적으로 더 큰 효과가 기대됩니다.

 

AI 활용은 크게 두 영역으로 나눌 수 있습니다.

1. 생산성 및 비용 절감: 고객 서비스 챗봇, 상품 정보 자동화, 재고·물류 예측, 로보틱스의 시각·판단 알고리즘 등 전 영역에서 이미 상당한 개선 사례가 있습니다.
2. 새로운 사용자 경험: AI 쇼핑 어시스턴트(Rufus), 이미지 기반 상품 검색(Amazon Lens), 맞춤형 사이즈 추천, 실시간 스포츠 중계 분석 등 완전히 새로운 서비스가 확대되고 있습니다. 현재 1,000개 이상의 생성형 AI 프로젝트가 진행 중입니다.

• Shreveport 시설: 여러 로보틱스 기술을 통합 운영 중인 물류 센터
• 레트로핏(Retrofit): 기존 시설이나 장비에 새로운 기술을 추가해 개선하는 작업
• Rufus: 생성형 AI 기반 쇼핑 어시스턴트로, 상품 정보 조회·리뷰 요약·개인화 추천 등을 지원
• Amazon Lens: 이미지를 업로드하면 해당 상품이나 유사 제품을 찾아주는 컴퓨터 비전 기반 기능

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Q5. 현재 배송 속도와 개선 여지는 어떻게 되나요? 일상 필수품 비즈니스에 미치는 영향은 무엇인가요? 또한, 비용 절감을 위한 인바운드 네트워크 효율성 개선 계획은 무엇인가요?

 

배송 속도가 향상될수록 상품 상세 페이지를 본 고객의 실제 구매 전환율이 높아지는 경향이 있습니다. Prime Air는 일부 품목에 대해 1시간 이내 배송을 목표로 하고 있으며, 이는 일상 필수품과 약국 비즈니스에 큰 영향을 미치고 있습니다. 대부분의 경우 더 빠른 배송은 구매 빈도를 높이고, 일상 필수품 구매를 늘리는 데 기여합니다.

 

Inbound Network(제품 입고 과정)는 최근 아키텍처를 대폭 재설계했으며, 2025년에도 추가적인 비용 절감 기회가 있을 것으로 예상됩니다. 대규모 네트워크 최적화의 특성상 실제 운영 과정에서 발견되는 개선점이 많기 때문에, 앞으로도 점진적인 효율 향상이 이루어질 것으로 보입니다.

 

• Delivery Speed(배송 속도): 주문부터 고객에게 도착하기까지 걸리는 시간
• Inbound Network: 판매자나 공급자로부터 물품을 인수해 물류 창고에 입고하는 프로세스 전반
• Pharmacy(의약품 배송): 온라인 약국 서비스를 통한 의약품 배송으로, 빠른 배송이 중요함

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Q6. AI 에이전트나 어시스턴트가 전자상거래(이커머스) 고객 유입 경로를 변화시킬 수 있다는 가능성이 제기되는데, 내부 AI 어시스턴트를 계속 강화하는 것 외에 다른 방향성도 고려하고 있는지 궁금합니다.

 

전자상거래 흐름이 AI 에이전트나 어시스턴트에 의해 변화할 수 있다는 점은 중요한 고려사항입니다. 대형 리테일러들은 각자의 서비스 제공 방식과 정책에 따라 AI 에이전트와 협업할 것으로 예상됩니다. 특히 자사의 경우, 물류 네트워크와 웹사이트, 다양한 상품 구성 등에 대한 기존 투자를 고려할 때, AI 에이전트와의 협업 과정에서 자사의 인프라를 효과적으로 활용할 수 있는 방향으로 전략을 수립하고 있습니다. 

 

내부적으로는 "Rufus"와 같은 AI 기반 챗봇을 지속적으로 발전시켜, 고객이 원하는 제품 정보를 더욱 빠르고 정확하게 찾을 수 있도록 지원하고 있습니다. 방대한 상품 리뷰나 상세 정보에 대한 AI의 요약·분석 기능이 더욱 정교해질 것이며, 개인화 추천을 통한 편의성도 높아질 것으로 예상됩니다.

 

• AI 에이전트/어시스턴트: 자연어 대화나 개인 비서 역할 등을 수행하는 소프트웨어(예: 챗봇, 음성 비서 등)
• 전자상거래(이커머스) 고객 유입 경로: 소비자가 상품을 발견하고 구매하는 과정 전반
• 개인화 추천: 고객의 취향·이력 등을 분석해 상품이나 콘텐츠를 맞춤형으로 제안하는 기능

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결론

아마존의 2024년 4분기 실적 발표를 통해 회사의 핵심 사업 영역인 AI, AWS, 물류, 전자상거래 전반에 걸친 성장 전략을 살펴보았습니다.

 

우선 AI 분야에서는 클라우드 이후 최대 성장 기회로 판단하고 대규모 투자를 진행하고 있습니다. 2024년 4분기 263억 달러의 자본 지출이 이루어졌으며, 2025년에도 이러한 투자 규모가 유지될 것으로 예상됩니다. 현재는 일부 칩 수급과 전력, 부품 수율 등의 제약이 있지만, 2025년 하반기부터는 이러한 문제가 점차 해소될 것으로 전망됩니다.

 

AWS는 공급망 제약에도 불구하고 견고한 성장세를 보이고 있으며, 특히 생성형 AI 분야에서 높은 성장이 기대됩니다. AI 추론 비용이 지속적으로 낮아지면서 더 많은 기업들이 다양한 AI 프로젝트를 시도할 것으로 예상되며, 이는 전체 시장 규모 확대로 이어질 것입니다.

 

물류 부문에서는 슈리브포트 시설을 중심으로 로보틱스 기술을 적극 도입하여 생산성과 효율성을 높이고 있습니다. 배송 속도 개선과 인바운드 네트워크 최적화를 통해 비용 절감과 고객 만족도 향상을 동시에 달성하고 있으며, 자체 물류 네트워크의 확대로 외부 의존도도 낮추고 있습니다.

 

전자상거래 경험에서는 'Rufus'와 같은 AI 쇼핑 어시스턴트를 통해 고객 서비스를 혁신하고 있습니다. 현재 1,000개 이상의 생성형 AI 프로젝트가 진행 중이며, 이미지 기반 상품 검색, 맞춤형 추천 등 다양한 AI 기술을 활용해 쇼핑 경험을 개선하고 있습니다.

 

이러한 전방위적인 투자와 혁신은 단기적으로는 마진에 부담이 될 수 있지만, 장기적으로는 아마존의 핵심 경쟁력을 강화하는 중요한 토대가 될 것입니다. 특히 AI 기술의 보편화와 함께 새로운 서비스 모델이 등장하면서, 아마존은 클라우드와 전자상거래를 아우르는 종합 기술 기업으로서의 입지를 더욱 공고히 할 것으로 전망됩니다.