스노우플레이크는 AWS Marketplace를 통해 2012년 창업 이후 누적 $70억 매출을 기록했다. 2025년 한 해만 $20억을 AWS 마켓플레이스에서 팔았다. 이번 $60억 약정은 스노우플레이크가 단순 고객이 아닌 전략적 파트너로서 AWS 인프라에 더 깊이 통합된다는 선언이다.
스노우플레이크 AWS $60억 약정 완전 분석 — 5년 투자 추이, Graviton 전략, 에이전틱 AI 인프라
스노우플레이크 AWS 5년 $60억 약정 딜 구조, Graviton CPU 선택 이유, Cortex Code 외부 연동(Glue·Databricks·Postgres), Iceberg Catalog Federation, 주가 36% 급등 분석까지.
by Lee
2026년 5월 27일, 스노우플레이크(Snowflake)가 AWS에 5년간 $60억(약 8조 2천억 원)을 약정하는 계약을 체결했다. AWS Graviton CPU와 AI용 GPU 인프라를 사용하는 조건이다. 발표 당일 스노우플레이크 주가는 36% 급등했다.
단순한 클라우드 지출 계약이 아니다. $1.2B(2020년 IPO) → $2.5B(2023년) → $6B(2026년)으로 이어진 약정 규모 추이는 스노우플레이크가 AI 데이터 인프라 전쟁에서 AWS 진영에 완전히 올라탄 신호다. 개발자 입장에서 달라지는 것은 Cortex Code의 AWS Glue·Databricks·Postgres 연동, Iceberg 포맷 기반 Catalog Federation이다. 딜의 구조와 기술 변화를 구체적으로 다룬다.
딜 규모와 배경 — IPO부터 6년간 AWS 약정 추이
Graviton CPU를 선택한 이유 — AI 인프라에서 ARM의 역할
이번 계약의 핵심 기술 선택은 AWS Graviton이다. Graviton은 Amazon이 자체 개발한 ARM 기반 CPU로, x86(Intel/AMD) 대비 같은 성능에서 전력 소비가 낮고 가격 효율이 높다고 AWS는 설명한다.
스노우플레이크가 Graviton을 선택한 이유는 세 가지로 정리된다.
① 데이터 웨어하우스 쿼리 특성: 스노우플레이크의 핵심 워크로드는 대용량 데이터 스캔, 집계, 정렬이다. 이 패턴은 고클럭 CPU보다 병렬 코어 수가 많고 메모리 대역폭이 넓을수록 유리하다. Graviton4는 최대 96코어를 제공하며 이 패턴에 최적화됐다.
② AI 추론 비용 절감: Cortex AI의 소형 추론 모델(text-to-SQL, 요약, 감성 분석 등)은 GPU가 필요 없는 CPU 기반 추론으로도 충분하다. Graviton이 이 역할을 맡고, 대형 GenAI 모델 학습·추론에는 AWS GPU를 병행한다.
③ 벤더 락인 전략의 역전: Graviton은 AWS 전용 칩이다. 스노우플레이크가 Graviton에 깊이 최적화할수록 Azure, GCP 이전 비용이 올라간다. 반대로 AWS 입장에서는 스노우플레이크를 자기 인프라에 단단히 묶는 효과가 있다.
Cortex Code — AWS Glue·Databricks·Postgres 외부 연동
이번 협력 확대와 함께 스노우플레이크는 Cortex Code의 외부 데이터 시스템 연동을 공식 지원한다. Cortex Code는 AI가 코드·데이터를 이해하고 생성하는 개발 가속 도구다.
지원하는 외부 시스템은 다음과 같다.
- AWS Glue: AWS의 서버리스 ETL·데이터 카탈로그 서비스. Glue에서 관리하는 데이터를 Cortex Code가 직접 참조·분석할 수 있다.
- Databricks: 경쟁사지만 기업 현장에서 두 시스템을 함께 쓰는 경우가 많다. Cortex Code가 Databricks 데이터 자산도 이해하고 코드를 생성한다.
- Postgres: 온프레미스·SaaS 데이터베이스로 가장 많이 쓰이는 Postgres와 연동된다.
Cortex Code로 외부 데이터 소스에 쿼리 생성 예시 (Snowflake SQL)-- Snowflake Cortex Code: 자연어로 AWS Glue 연결 테이블 쿼리 생성 -- (Catalog Federation 설정 후) SELECT SNOWFLAKE.CORTEX.COMPLETE( 'snowflake-arctic-instruct', CONCAT( 'Generate a Snowflake SQL query to find the top 10 customers by revenue ', 'from the glue_catalog.sales_db.orders table for 2026' ) ); -- Cortex Code text-to-SQL 직접 사용 SELECT SNOWFLAKE.CORTEX.FINETUNE( 'llama3.1-70b', 'SELECT ... FROM ...', -- 외부 카탈로그 메타데이터 자동 참조 {catalog: 'aws_glue_catalog', database: 'sales_db'} );
Catalog Federation — Iceberg 형식으로 AWS Glue와 스노우플레이크 연결
이번 파트너십의 구체적인 기술 산출물 중 하나가 Catalog Federation이다. AWS Glue Data Catalog와 스노우플레이크 Catalogs를 Apache Iceberg 형식으로 연결한다.
두 방향이 모두 지원된다.
① Glue → Snowflake: Snowflake Horizon Catalog가 관리하는 Iceberg 형식 데이터를 AWS Glue Data Catalog에서 직접 접근할 수 있다. Glue 기반 ETL 파이프라인에서 스노우플레이크 데이터를 별도 복사 없이 읽는다.
② Snowflake → Glue: 스노우플레이크 중심 환경에서 데이터베이스를 AWS Glue Data Catalog에 링크할 수 있다. 개별 외부 관리 Iceberg 테이블을 일일이 생성하지 않아도 된다.
이 통합의 핵심 가치는 데이터 복사(copy) 없는 연동이다. 민감한 기업 데이터를 다른 시스템으로 이동하지 않고, 각 시스템이 원본 위치에서 데이터를 읽는 방식이다.
AWS 마켓플레이스 $70억 누적 — SaaS 유통 채널의 현실
스노우플레이크가 AWS Marketplace를 통해 올린 누적 매출은 창업 이후 $70억(약 9조 7천억 원)이다. 2025년 한 해에만 $20억 성장했다.
이 수치가 개발자에게 의미하는 바는 명확하다. 기업 구매팀이 이미 AWS 계약에 포함된 예산으로 스노우플레이크를 구매한다는 것이다. AWS와 기업이 체결한 EDP(Enterprise Discount Program) 약정 잔액을 소진하는 데 스노우플레이크 구매를 활용하는 패턴이 정착됐다.
이 구조는 스타트업이 엔터프라이즈 시장에 진입할 때 참고할 수 있다. AWS 마켓플레이스 등록만으로 기업 구매 결재 프로세스가 단축되고, EDP 예산을 쓰려는 고객의 자연 수요가 생긴다. 다만 마켓플레이스 수수료(통상 3~5%)와 AWS 의존도 심화는 트레이드오프다.
주가 36% 급등 — AI 데이터 인프라 경쟁 지형에서의 위치
스노우플레이크 주가는 발표 당일 36% 올랐다(CNBC 기준). 단순 공급 계약 발표로 이 정도 주가 반응이 나온 이유는 세 가지로 해석된다.
① 실적 동반 호조: CNBC 헤드라인은 "earnings beat and plan to spend $6B"이다. 딜 발표와 함께 분기 실적도 예상을 상회했다. 두 호재가 겹친 결과다.
② AI 인프라 약정으로 성장 내러티브 강화: 데이터 웨어하우스 기업에서 에이전틱 AI 인프라 기업으로의 전환을 $60억 약정이 신호한다고 시장이 읽었다. 단기 비용 지출이 아니라 장기 성장 투자로 해석됐다.
③ Databricks 경쟁 구도에서의 차별화: 스노우플레이크의 경쟁자 Databricks는 AWS 외에 Azure, GCP에도 균등하게 투자한다. 스노우플레이크가 AWS에 집중 베팅함으로써 AWS 고객 기반에서의 경쟁 우위를 선택한 것으로 시장이 반응했다.
데이터 엔지니어·개발자가 주목해야 할 변화 3가지
① Iceberg 기반 멀티 카탈로그가 표준이 된다: AWS Glue ↔ 스노우플레이크 Catalog Federation은 데이터를 한 곳으로 모으는 것이 아니라 원본 위치에서 통합하는 방향이다. Apache Iceberg가 사실상 개방형 테이블 포맷 표준으로 자리잡는 흐름이 이번 딜로 가속된다. 새 파이프라인 설계 시 Iceberg를 기본 포맷으로 채택하는 편이 유리하다.
② Cortex AI로 데이터 웨어하우스 안에서 AI를 돌린다: 데이터를 꺼내 외부 AI 서비스에 보내는 대신, 스노우플레이크 내부에서 Cortex가 직접 AI를 처리한다. 데이터 거버넌스와 보안 요구사항이 높은 금융·의료 조직에서 이 아키텍처의 수요가 늘어날 전망이다. Cortex Code, Cortex Analyst 등을 스택에 추가하는 것을 검토할 시점이다.
③ AWS EDP 예산으로 스노우플레이크를 구매하는 패턴이 강화된다: 기업 고객이 AWS EDP 약정을 갖고 있다면 스노우플레이크를 마켓플레이스에서 구매하는 것이 별도 계약보다 간단하다. 사내에서 클라우드 도구 도입을 추진할 때 이 경로가 결재를 빠르게 통과하는 방법이 될 수 있다.
참고 자료
- Snowflake Expands AWS Collaboration with $6B Commitment — Snowflake 공식 보도자료 (2026-05-27)
- Snowflake Expands AWS Collaboration — Amazon Press Center (2026-05-27)
- Snowflake rockets 36% on earnings beat and plan to spend $6B on Amazon cloud — CNBC
- Snowflake signs $6B deal with AWS for AI CPU chips — TechCrunch
- Snowflake commits $6B to Amazon Web Services over 5 years — GeekWire
자주 묻는 질문
스노우플레이크의 $60억 약정은 AWS에 지불하는 건가요, 수익인가요?
AWS에 지출하는 약정입니다. 스노우플레이크가 5년간 AWS 인프라(Graviton CPU, GPU 등)를 $60억어치 구매하겠다는 계약입니다. 이와 별도로 스노우플레이크는 AWS Marketplace를 통해 고객에게 서비스를 판매해 수익을 올리는데, 이 누적 매출이 $70억입니다. 지출과 수익은 다른 항목입니다.
AWS Graviton은 일반 x86 서버와 어떻게 다른가요?
Graviton은 Amazon이 자체 설계한 ARM 아키텍처 기반 CPU입니다. AWS 주장에 따르면 x86(Intel Xeon, AMD EPYC) 대비 같은 성능에서 전력 소비가 최대 60% 낮고 가격 대비 성능이 우수합니다. 다만 x86 전용 바이너리를 그대로 실행할 수 없어 ARM 호환 빌드가 필요한 소프트웨어는 별도 컴파일이 필요합니다. 스노우플레이크처럼 전 스택을 자체 관리하는 플랫폼에서는 이 마이그레이션 비용이 사실상 없습니다.
Apache Iceberg가 중요한 이유가 뭔가요?
Iceberg는 데이터 레이크하우스의 개방형 테이블 포맷 표준입니다. 파케이(Parquet) 파일 위에 ACID 트랜잭션, 스키마 발전, 타임 트래블, 파티션 프루닝 등을 지원합니다. 핵심은 벤더 중립성입니다. Iceberg로 저장된 데이터는 Snowflake, Databricks, Apache Spark, AWS Glue 등 다양한 시스템에서 직접 읽을 수 있습니다. 특정 플랫폼 전용 포맷에 데이터를 가두지 않으므로 멀티 클라우드·멀티 플랫폼 아키텍처를 유지하기 좋습니다.
Cortex AI와 외부 LLM API(오픈AI, 클로드 등)는 어떻게 다른가요?
외부 LLM API는 데이터를 API 서버로 보내야 합니다. Cortex AI는 스노우플레이크 내부에서 실행되므로 데이터가 외부로 전송되지 않습니다. 금융·의료처럼 데이터 외부 전송이 규제되거나 PII가 포함된 데이터를 AI로 처리할 때 Cortex가 적합합니다. 반면 최신 대형 모델(GPT-5, 클로드 Opus 등) 접근은 외부 API가 앞서므로 용도에 따라 선택이 달라집니다. Cortex Code처럼 코드 생성·text-to-SQL은 Cortex가, 복잡한 추론·창의적 작업은 외부 LLM을 쓰는 혼합 패턴이 현실적입니다.
Databricks와 스노우플레이크 중 어떤 것을 선택해야 하나요?
단순화하면 이렇습니다. 데이터 사이언티스트·ML 엔지니어 중심 팀은 Databricks가 유리합니다. Spark 기반, 노트북 워크플로우, MLflow, Delta Lake 생태계가 강점입니다. 데이터 분석가·비즈니스 인텔리전스 중심 팀은 스노우플레이크가 유리합니다. SQL 기반, 관리 편의성, 마켓플레이스 데이터 공유가 강점입니다. 두 플랫폼을 혼용하는 기업도 많으며, 이번 Cortex Code의 Databricks 연동 지원이 그 현실을 반영합니다.
AWS EDP 예산으로 스노우플레이크를 구매하면 어떤 이점이 있나요?
기업이 AWS와 체결한 EDP(Enterprise Discount Program)는 일정 금액을 약정하고 할인을 받는 계약입니다. EDP 약정 잔액 내에서 AWS 마켓플레이스 구매가 자동 처리됩니다. 이는 별도 벤더 계약 없이 기존 구매 채널로 처리된다는 의미입니다. 결재 과정이 단축되고, IT 예산 관리 측면에서 AWS 통합 청구서로 관리됩니다. 단, 마켓플레이스 수수료(통상 3~5%)가 붙으며 AWS 의존도가 높아지는 트레이드오프가 있습니다.
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