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[IT뉴스][인터뷰] "GPU 쌓아두면 낭비"…몬드리안에이아이가 그리는 한국형 네오클라우드

온카뱅크관리자

2026-06-24 06:07:29

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> SaaS 기반 '런유어' 3종으로 유휴 GPU·사내 인프라·토큰 비용 동시 공략 
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 [디지털데일리 박재현기자] 몬드리안에이아이가 한국형 네오클라우드를 선언하며 AI 인프라 비용 효율화 시장을 정면 공략한다. 유휴 GPU 연결·사내 클라우드 전환·에이전트 토큰 관리를 아우르는 SaaS인 '런유어(Runyour)' 시리즈가 핵심이다.
 최근 디지털데일리와 만난 홍대의 몬드리안에이아이 대표는 AI 인프라 비용 문제를 "쓸수록 적자가 나는 구조"로 규정하면서 "AI 기업의 생존은 워크로드 처리 비용을 얼마나 줄이느냐에 달려 있다"고 말했다. 런유어 시리즈로 이 문제를 정면 돌파하겠다고 강조했다.
 ◆ "쓸수록 적자"…AI 비용 구조의 역설
 AI 서비스 시장이 빠르게 커지고 있지만 정작 AI 기업들의 수익성은 악화되고 있다. AI 비즈니스의 비용 구조가 일반 SW 사업과 근본적으로 다르기 때문이다.
 홍대의 몬드리안에이아이 대표는 "소비자가 서비스 제공자에게 20달러를 결제하면 서비스 제공자는 모델 공급자에게 40달러를 주고, 모델 공급자는 클라우드 업자에게 100달러를 내는 구조"라며 "활용이 늘수록 돈을 더 내야 하는 비즈니스 모델이 현재 AI 생태계"라고 진단했다.
 이같은 구조가 지속되는 건 투자로 적자를 메우는 악순환 때문이다. 서비스 이용자도, 모델 공급자도, CSP도 수익보다 비용이 많은 구조에서 외부 투자에 의존할 수밖에 없다.
 문제는 AI 워크로드를 처리하는 인프라 비용 자체가 좀처럼 줄지 않는다는 점이다. 전통적인 CSP는 AI가 등장하기 10년 전에 설계된 플랫폼으로, 쇼핑몰·웹사이트 운영에 최적화돼 있어 GPU 서버 활용에는 구조적으로 불리하다. 전문 엔지니어 없이는 쓰기도 복잡하고, 트랜잭션·네트워크·데이터 사용량이 모두 과금에 산입되다 보니 그달 비용을 예측하기도 어렵다.
 더 나아가 AI 스타트업 입장에서 인프라 비용이 수익을 초과하는 구조는 서비스를 운영할 때뿐 아니라 개발할 때도 동일하다.
 이 틈새를 파고든 게 미국의 네오클라우드 기업들이다. 코어위브, 네비우스 등이 AI 특화 인프라로 수십조원대 기업가치를 자랑하며 최근 2년 사이 급부상했다. 코어위브는 95조원, 네비우스는 110조원을 돌파했다.
 홍 대표는 "결국 사용자는 CSP들이 제공하는 GPU서버를 쓰고 싶었던 게 아니라 단순히 원하는 수준의 GPU 서버를 저렴하게 쓰고 싶었던 것"이라며 "AI에 특화된 클라우드가 국내에는 아직 제대로 등장하지 않았다"고 말했다.
 ◆ 한국형 네오클라우드 사업자로 변모
 몬드리안에이아이가 지향하는 사업 모델은 '한국형 네오클라우드'다. 미국의 코어위브·네비우스는 천문학적인 CAPEX를 투입해 GPU 서버를 대규모로 사들이는 자본 집약형 모델이다.
 반면 몬드리안에이아이는 이미 존재하는 유휴 자원을 연결하고, 기존 인프라의 활용률을 높이는 방식으로 네오클라우드를 구현한다. 홍 대표는 "미국 네오클라우드와 방향성은 같지만 방법론이 다르다"며 "대규모 자본 없이도 AI 인프라 시장에 진입할 수 있는 전략"이라고 설명했다.
 차별화 포인트는 소프트웨어다. 미국 네오클라우드 기업들이 HW 자원 확보에 집중하는 반면, 몬드리안에이아이는 '런유어(Runyours)' 시리즈와 같은 SW 역량을 선제적으로 축적했다.
 몬드리안에이아이가 전면에 내세운 네오클라우드는 기존 CSP와 경쟁하는 방식이 아니다. 홍 대표는 "네이버클라우드, AWS, KT클라우드 등 기존 클라우드 사업자들과 경쟁하는 구도가 아니라 서로 협력해서 문제를 해결하는 구도"라고 설명했다.
 CSP들도 고성능 GPU 장비를 입고했지만 자체 플랫폼에 올리기 전 유휴 상태로 두는 경우가 있고, 반대로 고객은 있는데 장비가 없는 경우도 생긴다. 몬드리안에이아이는 이 미스매칭을 런유어라는 플랫폼으로 연결하는 역할을 하겠다는 설명이다. 실제로 국내 여러 클라우드 사업자들과 자원 공급·수요 양방향으로 협력 관계를 맺고 있다. 
 구체적인 솔루션은 세 가지다. 먼저 '런유어AI'다. 데이터센터·대학·기업에 분산된 유휴 GPU 자원을 하나의 매칭해 제공하는 SaaS다. 자체 인스톨러를 실행하면 자동으로 몬드리안에이아이의 네오클라우드에 등록되는 구조로, 공급자가 시간당 단가를 직접 설정하면 수요자가 역경매 방식으로 가져간다.
 회사 측은 AWS·구글 대비 70% 이상 비용 절감 효과가 있다고 회사 측은 설명한다. 데이터센터 입장에서도 감가상각이 진행 중인 재고 자산을 수익으로 전환할 수 있어 공급자·수요자 모두에게 유리한 구조다.
 홍 대표는 "에어비앤비가 호텔을 짓지 않고 기존 자원을 연결했듯, 선구매됐거나 활용되지 않는 GPU 재고를 실수요자와 연결한다"고 설명했다.
 다음으로 '런유어클라우드'는 기업·대학이 보유한 GPU 서버를 사내 프라이빗 클라우드로 전환해주는 솔루션이다. GPU 인프라를 구매해놓고도 제대로 활용하지 못하는 기관이 많다는 데에서 착안했다.
 홍 대표는 현재 기업 및 조직들이 직면한 구조적 문제를 세 가지로 진단했다. 우선 사용 현황이 불투명하고, 자원 배분이 불공평하며, 전담 관리 인력이 없다는 점이다. 인프라 담당자는 자원을 배분한 사실만 알 뿐 실제 사용 현황은 모르며, 각 부서는 언제 회수될지 몰라 쓰지 않아도 자원을 쌓아두는 구조가 반복된다.
 홍 대표는 "GPU 한 대 가격이 10억원을 넘는 지금, 이 구조적 문제를 방치하면 매년 새 인프라에 계속 투자하는 악순환이 반복된다"고 지적했다.
 런유어클라우드는 자원 배분·회수를 자동화하고 실시간 사용률을 시각화해 관리자가 직접 통제할 수 있게 한다. 내부 자원이 부족할 때는 런유어AI 네트워크와 연동해 탄력적으로 확장할 수 있다.
 ◆ 60억에서 100억으로…"IPO는 흐름 끊기 전에"
 세 번째 '런유어에이전트'다. 런유어에이전트는 120개 이상의 LLM 모델을 단일 플랫폼에서 통합 제공하고, 구성원별 토큰 사용량을 실시간으로 모니터링·통제하는 기업용 SaaS 에이전트 관리 플랫폼이다.
 GPU 서버 자원 관리 문제와 본질적으로 같은 문제가 토큰 비용에서도 반복되고 있다는 판단에서 고안한 서비스다. 관리자는 누가 얼마나 어디에 토큰을 쓰는지 모르고, 한 개발자가 월 수천만원의 토큰을 태우는 사례도 나오고 있다.
 AI 에이전트가 확산될수록 구독제로는 감당이 안 되는 토큰 비용 폭증 문제는 더 심화될 것으로 전망되는 가운데 이 수요를 공략한다는 계획이다.
 홍 대표는 "젠슨 황 엔비디아 CEO가 직원 연봉의 절반만큼 토큰을 써야 할 시대가 온다고 말한 바 있다. 이제 기업 입장에서 이를 통제하고 관리할 수단이 필요해지기 시작할 것"이라고 강조했다.
 몬드리안에이아이의 재무 성장세는 가파르다. 매출은 2022년 5.5억원에서 2025년 60억원으로 늘었고, 지난해 영업이익 13억원으로 흑자 전환했다. 대규모 출혈 경쟁 없이 흑자를 낸 AI 기업은 국내에서 보기 드물다는 게 홍 대표의 설명이다.
 흑자를 낼 수 있었던 배경은 자본 효율성이다. 홍 대표는 "자체 자본으로 뭉텅이 투자를 계속하는 게 아니라 타인의 자본을 활용해 영업이익을 남길 수 있는 구조를 계속 고민했다"며 "그게 오히려 확장성을 더 크게 가져갈 수 있는 구조였다"고 말했다.
 올해 목표는 매출 100억원 돌파다. 2분기 기준 계약 실적만 50억원 수준으로 달성 가능성이 높다고 보고 있다. AI 소프트웨어 기업 중 매출 50억원 이상을 달성한 곳이 많지 않고, 100억원을 넘긴 곳은 더욱 드물다. 영업이익 흑자를 유지하면서 매출을 키우는 AI 기업은 국내에서는 전무한 상황이다.
 IPO는 속도가 관건이다. 마키나락스·노타AI 등 AI 1세대 기업들이 이미 상장에 나선 만큼 타이밍에서 뒤처지지 않겠다는 판단이다. 내부 목표는 2027년이고, 현실적으로는 2028년을 준비하고 있다. 기술특례 상장을 우선 검토하되, 매출 200억원 이상 달성 시 일반 상장도 가능하다고 보고 있다.
 특히 IPO를 위해 국내 1세대 AI 기업에서 상장을 주도했던 인물을 CFO로 영입하는 등 상장에 총력을 기울인다는 목표다.
 홍 대표는 "GPU 서버를 사는 것보다 있는 GPU 자원을 잘 쓰는 게 먼저"라며 "AI 인프라 효율화 문제를 해결하는 플랫폼 기업으로 자리매김하겠다"고 말했다.
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