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[IT뉴스]“GPU 확보 다음은 운영”… 이노그리드, AI 플랫폼 사업 확대
온카뱅크관리자
조회:
10
2026-06-09 13:27:30
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">xPU 자원부터 AI 서비스까지 단일 컨트롤 플레인으로 관리</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="U9Q25AAiej"> <p contents-hash="49c116a973f63a94e902e258b55dd00aaccb86ebf4c742dd94cc0987c98fdd3a" dmcf-pid="u2xV1ccnLN" dmcf-ptype="general">이노그리드가 그래픽처리장치(GPU)를 확보한 공공·기업 고객을 겨냥해 인공지능(AI) 인프라 운영 플랫폼 사업을 확대한다. GPU를 도입해도 활용률이 낮고, 개발·배포·운영 환경이 나뉘면 AI 서비스를 안정적으로 운영하기 어렵다는 판단에서다. 이노그리드는 이기종 연산장치(xPU) 자원부터 AI 서비스까지 하나로 묶어 제어하는 플랫폼 전략을 앞세워 고객의 AI 인프라 운영 수요를 공략한다는 전략이다.</p> <p contents-hash="c69df2e5437e7c0d9c17b5356bcf8e0041d0cdc9352ef6295b181364628fd9d0" dmcf-pid="7VMftkkLea" dmcf-ptype="general">이노그리드는 9일 서울 종로구 포시즌스 호텔 서울에서 기술 전략 발표회 '이노그리드 테크 비전 데이 2026'를 열고, 차세대 기술 로드맵 '프롬 엑스피유 투 AI 플랫폼(From xPU to AI Platform)'을 공개하며 이 같이 밝혔다.</p> <div contents-hash="de5ffeb84e8625cf9efeb730d871a047e77e36962f828afe7dc9fa8c0cd180a0" dmcf-pid="zvZTAKKpJg" dmcf-ptype="general"> 이노그리드의 로드맵은 GPU, 신경망처리장치(NPU), 중앙처리장치(CPU), 양자처리장치(QPU) 등 다양한 xPU 연산 자원부터 클라우드 인프라, AI 개발·학습·배포·운영 환경까지 하나의 컨트롤 플레인(Control Plane)으로 연결하고 제어하는 AI 클라우드 전략이다. </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="79a6cda8b5cbb33b6b756ca18debb3bbcb60fd1cea27d5225e7ad0efb740372f" data-idxno="444853" data-type="photo" dmcf-pid="qT5yc99Uno" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="권경민 이노그리드 최고기술책임자(CTO) / 정종길 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/09/552810-SDi8XcZ/20260609132030610tghg.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="p79uTiiPLA" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/09/552810-SDi8XcZ/20260609132030610tghg.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 권경민 이노그리드 최고기술책임자(CTO) / 정종길 기자 </figcaption> </figure> <p contents-hash="53cf66640c49efcaa8d6c6839dbc8b11922d0901aaab96e592471719a1d9e7ab" dmcf-pid="By1Wk22udL" dmcf-ptype="general">이날 발표에서 권경민 이노그리드 최고기술책임자(CTO)는 "지난 2년이 GPU를 누가 더 많이 쌓느냐의 시기였다면, 이제는 쌓아둔 GPU를 누가 더 잘 부릴 수 있느냐의 시대로 넘어가고 있다"며 "AI 경쟁력은 얼마나 GPU를 구매했느냐가 아니라 얼마나 잘 운영하느냐에서 갈린다"고 말했다.</p> <p contents-hash="d92db7ca0b4d40fd66d3eb2788fcd990677dbeeb83140d83d2e571b4f87480c4" dmcf-pid="bWtYEVV7Jn" dmcf-ptype="general">권 CTO는 고객 현장의 문제를 GPU 부족보다 운영 체계 부재에서 찾았다. 기업과 공공기관이 GPU를 확보해도 실제 활용률이 낮고, AI 개발 환경과 운영 환경이 따로 움직이며, 배포 과정이 수작업에 머무는 경우가 많다는 것이다.</p> <p contents-hash="cdd860e9502b2ae83b03684f44a464dac02d594d914d5ae49c87b26617e1d66f" dmcf-pid="KYFGDffzRi" dmcf-ptype="general">그는 "고객 현장에 가보면 GPU는 어느 정도 확보돼 있지만 실제 활용률이 30~40%대에 머무는 경우가 흔하다"며 "GPU는 있는데 잘 활용하지 못하고, 환경은 제각각이며, 운영은 여전히 수작업 배포에 머무는 문제가 있다"고 말했다.</p> <p contents-hash="3b4a9e8405fa681db54c284023d20c82a3b5b259a1a374698130277e83d8123d" dmcf-pid="9G3Hw44qJJ" dmcf-ptype="general">이노그리드는 이 같은 고객 과제에 대응하기 위해 AI 플랫폼 구조를 제시했다. 핵심 원칙은 추상화, 통합 실행, 단일 제어다. 여러 하드웨어 가속기와 온프레미스, 퍼블릭 클라우드 자원을 하나의 자원 풀로 묶고, 가상서버·컨테이너·AI 워크로드 실행 환경을 쿠버네티스 기반으로 통합한다. 이후 자원, 워크로드, 비용, 정책을 단일 컨트롤 플레인에서 관리한다.</p> <p contents-hash="eda883ea440bfabad2e2e6ae91eafa1edaecd0897419711f9e5ac4207d36223f" dmcf-pid="2H0Xr88Bid" dmcf-ptype="general">권 CTO는 "AI 플랫폼이라고 말하는 회사는 많지만 클라우드를 직접 구축하고 공공·금융 현장에서 수년간 운영한 회사는 많지 않다"며 "이노그리드의 AI 플랫폼 전략은 새 출발이 아니라, 기존 클라우드 풀스택 역량을 AI로 자연스럽게 확장하는 것"이라고 말했다.</p> <p contents-hash="4925a629f74083fea59979614ca0edae267df20f0817ed7ae75b76e5cdc58bfa" dmcf-pid="VXpZm66bLe" dmcf-ptype="general">이노그리드가 제시한 AI 플랫폼 구조의 핵심은 '신뢰 기반 AI 패브릭 아키텍처(TAFA·Trusted AI Fabric Architecture)'다. TAFA는 흩어진 데이터, 컴퓨팅 자원, AI 플랫폼, 보안 정책, 운영 체계를 하나의 구조로 연결하는 AI 아키텍처다. 이노그리드는 TAFA를 기반으로 xPU 자원, 인프라, 서비스형 GPU(GPUaaS), 개발운영(DevOps), AI 플랫폼 서비스(AI PaaS), AI 클라우드 관리 플랫폼(AI CMP)을 계층별로 연결한다.</p> <p contents-hash="232e21f34139743106654f6985874004e11c8ae01e3d2119f20b3b0d1da4f0d4" dmcf-pid="fZU5sPPKdR" dmcf-ptype="general">서비스형 GPU는 고가의 GPU를 특정 서버에 고정하지 않고 필요한 만큼 신청·배포·회수하는 방식이다. 이노그리드는 다중 인스턴스 GPU(MIG), 가상 GPU(vGPU), 타임 슬라이싱(Time-Slicing) 기반 GPU 분할·공유 기술을 적용해 여러 AI 워크로드가 GPU 자원을 함께 쓰도록 지원할 계획이다.</p> <p contents-hash="bdfc1cb1b9418e58668915de09660fd0daa4b218855c6e1c03573682d35dd5ee" dmcf-pid="45u1OQQ9MM" dmcf-ptype="general">권 CTO는 "전기를 쓰려고 발전소를 사는 사람은 없다"며 "GPU도 특정 서버에 고정해두는 것이 아니라 필요한 만큼 신청하고 배포받아 쓰고 회수하는 서비스형 자원으로 바꿔야 한다"고 말했다.</p> <p contents-hash="2a49c34b014a524b990f2b56d2577b5f1522e2a26a9f70884169432809137d7d" dmcf-pid="817tIxx2Jx" dmcf-ptype="general">AI PaaS는 AI 모델 개발부터 배포·운영까지 이어지는 과정을 지원한다. 이노그리드는 데이터 준비, 모델 개발, 학습 파이프라인, 배포·서빙, 모니터링, 피드백 기능을 갖춘 AI PaaS 솔루션을 6월 말 공개할 예정이다. 개발자는 셀프서비스 방식으로 개발 환경을 쓰고, 운영자는 배포 이력과 권한, 모델 상태를 관리할 수 있다.</p> <p contents-hash="fbfd5142790b53dba13b13f0fe4387f910a50918979c4599ed17760b107491dd" dmcf-pid="6tzFCMMVnQ" dmcf-ptype="general">AI CMP는 기존 클라우드 관리 플랫폼을 AI 인프라 환경에 맞춰 확장한 것을 말한다. GPU 클러스터, AI 워크로드, 쿠버네티스, 비용, 보안 정책, 운영 자동화를 함께 다룬다. 이노그리드는 여기에 인공지능 운영(AIOps), 거대언어모델 운영(LLMOps), 비용 최적화(FinOps) 기능을 더해 사전 예측 중심 운영 체계를 만들겠다는 방침이다.</p> <p contents-hash="6cc31c1f13c1f811d12c41fb54ec39d40791440f17fb34c268a837238bb5448e" dmcf-pid="PFq3hRRfRP" dmcf-ptype="general">이노그리드는 공공, 금융, 제조, 관리형서비스사업자(MSP), 연구기관 등 고객군별로 플랫폼 구성을 달리 제공할 계획이다. 공공은 보안과 표준 운영, 금융은 내부 통제와 비용 관리, 제조는 반복 가능한 모델 운영, MSP는 GPUaaS 기반 상품화, 연구기관은 빠른 실험 환경이 주요 수요로 꼽힌다.</p> <p contents-hash="66e0925084c4ff6014b85619f421bce78fe27e05700abf215a1c9d3929626850" dmcf-pid="Q3B0lee4n6" dmcf-ptype="general">권 CTO는 "같은 플랫폼이라도 고객과 도메인에 따라 쓰는 방식은 달라진다"며 "필요한 블록만 골라 조립해 쓰는 조합형 구조로 대응하겠다"고 말했다.</p> <p contents-hash="4d5ee18043ab959bc1cb626f61f974362083a90fb9ade871915d0a28800eb85f" dmcf-pid="xzfqYooMM8" dmcf-ptype="general">김명진 이노그리드 대표는 "AI 인프라 경쟁력은 이제 단순히 고성능 연산 자원을 얼마나 확보했는지가 아니라, 확보한 자원을 어떻게 연결하고 제어하며 고객의 AI 서비스 운영까지 안정적으로 확장할 수 있는가에서 결정된다"며 "차세대 기술 로드맵과 TAFA 아키텍처를 바탕으로 xPU 인프라부터 AI 서비스까지 하나의 컨트롤 플레인으로 연결하는 AI 클라우드 플랫폼 전략을 본격화하겠다"고 말했다.</p> <p contents-hash="0f7c199ab6c9c2cb0b2b34cb4e3ab170496ad65aa8a95569a1fe653eb19d5e34" dmcf-pid="yECDRttWR4" dmcf-ptype="general">정종길 기자<br>jk2@chosunbiz.com</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © IT조선. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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