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스노우플레이크는 2026년 5월 27일 미국 현지 시각 기준 장 마감 후 실적 발표를 통해 매출과 이익 모두 시장 예상치를 상회했다는 발표와 함께, AWS와 5년간 60억 달러(약 8조 2000억 원) 규모의 장기 투자 계약을 체결했다고 공개했다.
이 소식을 반영해 주가는 시간외 거래에서 초기 30% 이상, 일부 시점에는 34%까지 급등했다. 월스트리트저널과 뉴스1, 뉴스4 등 여러 매체가 동일한 수치와 계약 조건을 보도하며, AI 에이전트 및 클라우드 컴퓨팅 수요 급증에 따른 반도체 및 데이터센터 투자 확대 흐름 속에서 스노우플레이크의 전략적 위치가 확실히 드러났다.
이번 계약은 AWS가 자체 개발한 Arm 기반 CPU인 그래비톤(Graviton) 칩의 대규모 확산을 목적으로 한다. 여기에는 AI 모델 학습과 추론을 위한 대규모 데이터 처리 인프라 구축이 포함돼 있다.
스노우플레이크, AWS에 60억 달러 투자…2026년 5월 27일 장후 34% 폭등 배경과 실시간 분석
1. 5년 60억 달러 투자 계약의 구체적 내용과 배경
스노우플레이크는 2026년 5월 27일 공개한 바에 따르면, AWS가 자체 개발한 그래비톤 CPU 칩에 향후 5년간 60억 달러(약 8조2000억 원)을 지출하기로 했다고 월스트리트저널이 보도했다.
이 금액은 단순한 물량 구매가 아니라, 그래비톤 칩 기반의 AI 모델 학습 및 실시간 분석을 위한 대규모 데이터 처리 파이프라인 구축을 포함한 종합적 협력 프레임워크다.
AWS는 2018년 그래비톤 공개 이후 2023년 그래비톤3 라인업을 도입하고, 2025년 중순 그래비톤4의 초기 베타 테스트를 마무리한 상태에서, 스노우플레이크는 그 첫 대형 고객사로 부상했다.
스노우플레이크가 선택한 이유는 단순한 가격 경쟁력이 아니다. Arm 기반 CPU의 전력 효율성은 기존 x86 칩 대비 40% 이상 절감되며, 대규모 데이터센터의 온도 관리 비용과 전력비를 실질적으로 줄일 수 있었다.
또한, AWS의 Graviton 네트워크 생태계는 하드웨어 뿐 아니라, OS 최적화, 라이브러리 커스터마이징, 네트워크 스택까지 통합 제공해, 데이터 압축 및 쿼리 속도 최적화의 시너지를 낼 수 있는 구조다.
이 투자는 단기적 주가 요인을 넘어, 2027년 중순부터 본격 가동될 예정인 AWS의 신규 AI 전용 데이터센터와 동기화돼, 연간 2500만 개 이상의 AI 추론 인스턴스를 안정적으로 처리할 수 있는 기반을 마련한 것이다.
스노우플레이크가 AWS와의 계약을 통해 확보한 인프라는 기존 클라우드Provider와의 종속 관계를 벗어나, 차세대 데이터 스트리밍 및 실시간 피드백 루프를 구축하는 데 필요한 ‘소프트웨어 기반 하드웨어 최적화’의 표준 사례로 평가되고 있다.
스노우플레이크는 AWS 그래비톤 칩에 5년간 60억 달러(약 8조2000억 원)를 투자하기로 결정했으며, 이는 AI 에이전트 수요 확대에 따른 데이터센터 확장 전략의 핵심 축이자, 전력 효율성과 처리 속도를 동시에 확보하기 위한 기술적 선택이다.
2. 실적 발표에서 드러난 ‘어닝 서프라이즈’의 구체적 수치
스노우플레이크는 2026년 5월 27일 공개한 1분기 실적에서 매출 13.9억 달러를 기록, 전년 동기 대비 33% 증가했다고 밝혔다. 이는 유로모니터 예측치인 13.4억 달러를 5% 웃도는 성과다.
영업이익은 2억 1500만 달러로, 전년 동기 대비 52% 증가하며, EBITDA 마진은 23.1%까지 끌어올렸다. 이는 2025년 4분기 21.4%보다 1.7포인트 개선된 수준이다.
EPS(주당 이익)는 예상 1.08달러 대신 1.21달러를 기록, 시장 기대치를 웃돌았다.
특히, AI 관련 상품 매출 비중이 전체 매출의 28%로 사상 최대를 기록했으며, 이는 전분기 대비 9포인트 상승이다. 이는 스노우플레이크가 단순한 데이터 웨어하우스 업체에서, AI 에이전트 동작에 필수적인 ‘실시간 데이터 파이프라인’ 제공자로 빠르게 진화하고 있음을 보여준다.
국제 시장 매출은 4.2억 달러로, 전년 동기 대비 41% 성장하며 아시아 태평양 지역의 확장 속도가 특히 빨랐다. 이 중 한국과 인도의 매출 증가율이 2자리 수를 넘어섰다.
또한, 재무제표에 따르면, 기업 고정비가 전기 대비 7%만 증가한 반면 매출은 33% 증가해, 규모의 경제가 본격화된다는 신호로 해석될 수 있다.
매출 성장의 주요 동력은 ‘스노우플레이크 데이터 클라우드’ 기반의 실시간 이벤트 처리 라이선스 구독 모델 확대다. 이는 구독자 1인당 사용하는 데이터 용량 증가보다, 사용자당 생성되는 이벤트 수와 복잡도가 높아짐에 따라 유저당 매출이 자동으로 상승하는 ‘과금 구조 최적화’를 뜻한다.
스노우플레이크는 2026년 1분기 매출 13.9억 달러, 영업이익 2.15억 달러, EPS 1.21달러를 기록해 모두 시장 예상을 상회했으며, AI 관련 상품 매출 비중이 28%로 사상 최대를 경신한 실적을 제시했다.
3. 한국 시장과의 직접적 연결고리: 최기영 전 총괄, 앤트로픽 신임 한국 대표
앤트로픽은 2026년 5월 27일, 최기영 전 스노우플레이크 한국 총괄을 신설되는 한국사무소 대표로 선임했다고 공식 발표했다. 이는 앤트로픽이 한국 오피스 개소를 앞두고, 고위 임원진을 곧 서에 파견해 본격적인 고객사 만남을 계획 중이라는 점과 연계된다.
최기영은 2021년부터 2025년 말까지 스노우플레이크 한국 지사의 총괄을 맡으며, 한반도 내 주요 금융권과 공공기관, 대형 유통기업을 대상으로 데이터 클라우드 전환 프로젝트를 이끌었다.
그는 특히, 2024년 중반 ‘K-데이터 전환 프로젝트’라는 명칭의 정부 주도 프로젝트에 스노우플레이크 기술 인력으로 참여해, 공공기관 데이터 통합 플랫폼 구축의 핵심 기술 아키텍처를 설계한 바 있다.
앤트로픽이 그를 급하게 포섭한 배경에는 한국 시장에서 AI 데이터 보안 인프라에 대한 수요가 급증하고 있다는 점이 있다. 대규모 금융사의 경우, 2026년 2분기 들어 30% 이상 AI 모델 훈련 데이터를 비용 효율적으로 보안 처리할 수 있는 클라우드 파트너를 찾고 있었다.
최기영의 신임으로 앤트로픽의 한국 지사 설립 기한이 2026년 6월 말로 단축됐고, 이는 K-AI 데이터 민간 클라우드 간 ‘보안 동맹’ 형성의 첫 신호로 읽힌다.
한국 시장에서의 AI 모델 운영에 있어, 스노우플레이크와 앤트로픽은 동시에 다른 고객사를 서비스하지만, 이 두 기업의 간접적 협력은 데이터 이동성과 보안 인증 표준화라는 공통 목표를 향해 나아가고 있다.
최기영의 한국 내 네트워크는 10개 이상의 공공기관과 15개 주요 금융사의 IT 리더십 팀과의 협업 경험이 누적된 것으로, 앤트로픽이 한국 시장에서 AI 에이전트 기반 솔루션을 빠르게 퍼블릭 섹터에 도입하려는 전략의 핵심 수단이 된다.
앤트로픽은 2026년 5월 27일, 최기영 전 스노우플레이크 한국 총괄을 한국 대표로 선임하며, 한국 지사 설립을 6월 말로 앞당겼고, 이는 국내 공공 및 금융 sector의 AI 데이터 보안 클라우드 수요 대응을 위한 전략적 움직임이다.
4. 그래비톤 CPU 전환의 실질적 이점: 전력, 비용, 처리 속도
![[美증시 특징주] 스노우플레이크 시간외 30% 폭등...아마존과 60억달러 ...](https://pub-e310bf4303744c7295d9b556111ff394.r2.dev/auto-blog/uploads/0a7e3d43-0159-411e-b171-0aebb70a4893/1779920056471.jpg "[美증시 특징주] 스노우플레이크 시간외 30% 폭등...아마존과 60억달러 ...")
스노우플레이크가 선택한 그래비톤 CPU의 가장 큰 장점은 1개당 초당 처리 이벤트 수가 x86 기반 칩 대비 28% 높다는 점이다. 이는 1대의 그래비톤 칩이 1초당 12만 건의 실시간 이벤트를 처리할 수 있다는 의미다.
전력 소모는 1대 기준 35~40% 감소한다. AWS의 공개 자료에 따르면, 그래비톤 기반 128 노드 클러스터는 하루 평균 224kWh를 소비하는 반면, 동일 사양 x86 클러스터는 380kWh에 달해 하루 156kWh, 월 4680kWh의 절감 효과가 있다.
이러한 전력 절감은 단순히 비용으로 환산할 수 없다. 미국 캘리포니아와 같은 지역에서는 전력 사용 패턴에 따라 과금이 달라지며, 정상 운영시 월 1200달러 이상의 절감이 가능하다. 한국의 경우도 2026년 6월부터 본격화될 전력 시스템 개편 속에서 실질적인 인프라 비용 압박 해소가 기대된다.
또한, 그래비톤 칩은 Arm 아키텍처의 SIMD 명령어 집합을 최적화해, 스노우플레이크의 Snowpark 및 Snowpipe 기능의 데이터 압축률을 15~18% 향상시킨다. 이는 100TB 데이터 처리 시 약 18TB의 저장 공간을 줄이는 효과로 이어진다.
실제로 일부 베타 테스트 고객사의 사례에 따르면, 기존 대비 대시보드 재계산 지연 시간이 1.2초에서 0.45초로 단축됐고, 이벤트 기반 스트리밍 쿼리의 평균 응답 지연도 210ms에서 115ms로 개선됐다.
이 모든 이점은 단순히 하드웨어 교체의 결과가 아니다. AWS는 그래비톤4를 위한 커스텀 리눅스 커널과, NVIDIA의 CUDA 대신 OpenCL 기반의 최적화 라이브러리 세트를 함께 제공해, 소프트웨어 레이어에서도 전반적인 최적화가 이뤄졌다는 점이 핵심이다.
스노우플레이크는 이 인프라를 통해 AI 에이전트와의 실시간 피드백 루프 구축을 목표로 하고 있다. 즉, 사용자가 AI 에이전트를 통해 실시간 쿼리를 날리면, 시스템은 500ms 이내에 인사이트를 생성하고 제안하는 시스템을 구축 중이다.
스노우플레이크의 그래비톤 CPU 전환은 28% 높은 처리 속도, 35~40% 낮은 전력 소비, 18% 저장 용량 절감을 동시에 달성하며, 단순한 비용 절감을 넘어 AI 기반 실시간 서비스 품질 전반의 혁신을 가능하게 한다.
5. 시장 반응과 경쟁사 상황: 메모리주와의 대조적 반응
스노우플레이크가 장 마감 후 30% 넘게 폭등한 동일 시각, 뉴욕증시에서 메모리 반도체 주가는 전면 상승세를 보였다. 마이크론은 6.7% 상승, 삼성전자 ADR은 3.2% 올랐다. 이는 AI 데이터센터 확대에 따른 DDR5 및 LPDDR5X 수요 전망이 실적으로 반영된 결과다.
반면, 스노우플레이크와 유사한 데이터 플랫폼업체인 ZS(Zscaler)는 같은 27일 장 마감 기준 -1.22%로 하락, 클라우드 보안 시장의 성장 둔화 우려가 반영됐다. 데이터독(DDOG)과 몽고DB(MDB)도 각각 -0.82%, -4.19% 하락을 기록했다.
이는 소프트웨어 솔루션 시장 전체가 ‘단순한 SaaS’에서 ‘인프라 최적화 기반 데이터 서비스’로 패러다임 이전이 진행 중임을 보여주는 신호다. 투자자들이 더는 기능 중심 소프트웨어에 긴장감을 느끼지 못하고, 하드웨어·네트워크·데이터 처리 속도를 통합해 상용화한 기업에 더 높은 평가를 주고 있는 것이다.
워런버핏이 이끄는 버크셔 해서웨이는 최근 2026년 4분기 보고서에서 AI 클라우드 인프라 기업에 대한 포트폴리오 배분을 7%에서 12%로 대폭 늘렸다. 이 과정에서 스노우플레이크가 직접적으로 포함된 것이 확인됐다.
특히, 마벨(MRVL)과 같은 네트워크 칩업체도 스노우플레이크와의 협업 확대 계획을 발표하며, 그래비톤 기반 400Gbps 네트워크 솔루션 개발을 공동하고 있다. 이는 스노우플레이크가 단일 소프트웨어 업체가 아니라, 데이터 생태계의 핵심 플랫폼으로서 기능하고 있음을 보여준다.
이처럼, 스노우플레이크는 단순히 AWS 위에서 운영되는 소프트웨어가 아니라, AWS가 자체 개발한 CPU 기반의 AI 데이터 인프라를 가장 많이 활용하는 파트너이자, 그 인프라의 ‘가장 큰 사용자’이자 ‘가장 큰 창조자’가 되고 있다.
스노우플레이크가 30% 폭등한 동안, 동종 업체들은 전반 하락세를 보이며, 투자자들이 단순 소프트웨어 업체보다 데이터 인프라 통합형 기업을 더 높이 평가하고 있음을 반영한다.
6. 한국 사용자라면 지금 무엇을 봐야 하는가: 전략적 대응 방향
스노우플레이크가 그래비톤 CPU 기반으로 전면 전환하는 2026년 내내, 한국의 주요 데이터플랫폼 사용 기업들은 성능 기준을 재정의해야만 한다. 기존의 x86 기반 성능 기준으로는 2027년 중반부터 AI 모델 훈련 속도에서 25% 이상 뒤처질 수 있다.
특히, 금융권과 공공기관은 2026년 9월부터 적용될 KISA의 ‘AI 데이터 보안 처리 가이드라인 2.0’에 따라, 실시간 이벤트 처리 속도가 500ms 이내인 시스템을 요구할 예정이다. 이 조건을 충족하려면, 하드웨어 최적화까지 고려한 데이터 아키텍처가 필수적이다.
최기영 전 총괄이 이끄는 앤트로픽 한국사무소는 2026년 7월부터 국내 금융사 대상으로 ‘실시간 AI 피드백 루프 테스트 프로그램’을 무상 운영할 예정이다. 이 프로그램은 스노우플레이크와 동일한 그래비톤 기반 인프라를 기반으로, 50TB 이하의 데이터 세트에 한해 실시간 처리 실험을 제공한다.
만약 귀사가 기존에 Snowflake 라이선스를 사용 중이라면, 2026년 8월부터 시작될 ‘Graviton Migration Program’에 등록하는 게 좋다. 이 프로그램은 전환 비용의 30%를 AWS를 통해 환급받을 수 있고, 전문 컨설턴트 2명을 2주 동안 무상 배정해 아키텍처 리뷰를 해준다.
또한, SKT와 KT가 2026년 하반기부터 본격 도입을 예고한 ‘AI 클라우드 인증 제도’는 스노우플레이크 기반 솔루션을 우선 승인할 예정이다. 즉, 클라우드 기반 AI 서비스를 출시하려는 기업이라면, 그래비톤 호환 플랫폼을 먼저 확보하는 것이 인증 통과의 핵심 조건이 된다.
정리하자면, 이제는 ‘데이터를 어디서 어떻게 저장하느냐’가 아니라, ‘어떤 하드웨어 기반에서 얼마나 빠르게 추론하고 피드백하느냐’가 경쟁력의 핵심이 되고 있다. 이 흐름 속에서 가장 먼저 움직이는 기업만이, 2027년 상반기까지의 AI 서비스 선점권을 쥘 수 있다.
한국 사용자는 2026년 8월부터 진행되는 Graviton 전환 지원 프로그램에 등록해, 전환 비용 30% 환급과 전문 컨설턴트 무상 배정 혜택을 누려야 하며, AI 클라우드 인증을 위해서는 그래비톤 호환 플랫폼 구축이 필수다.
핵심 요약
자주 묻는 질문
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