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[IT뉴스]신정규 래블업 대표 "에이전트 운영 플랫폼으로 확장… 지능 민주화 이루겠다"

온카뱅크관리자

2026-09-29 15:37:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> AI GO 2.0 내달 공개 로컬 AI서 에이전트 운영 플랫폼으로 
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 [디지털데일리 구아현기자] 래블업이 그래픽처리장치(GPU) 신경망처리장치(NPU) 자원 관리 중심의 인공지능(AI) 인프라 사업을 AI 에이전트 실행과 통제 영역까지 넓힌다. 모델 학습과 추론에 필요한 연산 자원을 관리하는 데서 나아가 에이전트가 실제 업무를 수행할 때 필요한 CPU 자원과 권한 실행 환경 성능 평가까지 하나의 플랫폼에서 관리하겠다는 전략이다.
 신정규 래블업 대표는 29일 서울 코엑스에서 열린 연례 기술 콘퍼런스 '래블업 컨퍼런스 2026' 기조연설에서 AI 산업 시대의 엔드투엔드에 대하여를 주제로 이 같은 사업 방향을 공개했다. 신 대표는 "AI가 실제 기업 업무로 들어오면서 인프라의 관리 대상도 GPU와 모델에서 에이전트가 실제로 일을 수행하는 과정 전체로 넓어지고 있다"고 설명했다.
 ◆ 모델은 GPU가 돌리고 에이전트 일은 CPU가 한다
 신 대표는 에이전트 확산으로 AI 인프라의 병목도 달라지고 있다고 봤다. AI 모델을 추론하는 작업은 주로 GPU가 담당한다. 하지만 에이전트가 파일을 읽고 코드를 빌드하거나 테스트하고 웹에서 정보를 수집하는 실제 업무는 CPU에서 이뤄진다. 신 대표는 "지난해 말부터 대규모 에이전트를 운영하면서 GPU보다 CPU와 메모리 디스크 네트워크 자원 관리가 새로운 과제로 떠올랐다"고 설명했다.
 여러 에이전트가 동시에 작동하면 특정 에이전트가 디스크나 네트워크를 과도하게 사용해 다른 작업에 영향을 줄 수도 있다. 기존 컨테이너는 프로세스와 CPU·메모리 격리에는 유리하지만 디스크 입출력과 네트워크 대역폭까지 세밀하게 통제하기 어렵다. 반면 가상머신(VM)은 자원을 확실히 나눌 수 있지만 에이전트마다 VM을 띄울 경우 운영 부담이 커진다.
 래블업은 이를 해결하기 위해 누빔(Neuvm)을 개발하고 있다. 마이크로 가상머신(microVM)과 컨테이너를 결합해 VM이 에이전트별 자원을 나누고 컨테이너가 내부 프로세스를 격리하는 방식이다.
 래블업은 지난 4월부터 개인용 PC와 사무실의 여러 컴퓨터에서 AI 모델을 실행할 수 있는 로컬 AI 플랫폼 에이아이 고(AI:GO)에 관련 기술을 적용했다. 별도 프로젝트로도 개발해 연말 베타 공개를 목표로 하고 있다. 이후에는 기업이 GPU와 NPU 등 AI 연산 자원을 통합 관리하는 기업용 플랫폼 백엔드닷에이아이(Backend.AI)에도 에이전트 자원 격리 기능으로 적용할 계획이다.
 ◆ AI GO 2.0 내달 공개 모델 실행서 에이전트 운영으로
 로컬 AI 플랫폼 ' 에이아이 고(AI GO)'도 에이전트 중심으로 재편된다. 기존 AI GO는 개인용 PC에서 AI 모델을 실행하거나 여러 PC를 연결해 하나의 AI 클러스터처럼 사용하는 데 초점을 맞췄다. 새 버전에서는 여기에 에이전트 실행과 협업 기능을 더한다.
 래블업은 AI GO 2.0을 다음 달 공개할 계획이다. 에이전트 시스템 통합과 A2A(Agent to Agent) 기능 개선 사용자경험 UX 개편 등을 적용한다. 여러 PC에 서로 다른 AI 모델을 나눠 배치하고 에이전트가 필요에 따라 이를 불러 실제 업무를 수행하도록 하는 구조다.
 기업용으로는 래블업 AI 에이전트 플랫폼도 개발하고 있다. 에이전트 생성부터 실행 외부 도구 호출 권한 관리 상태 관제 성능 평가까지 한 플랫폼에서 관리하는 방식이다.
 쉽게 말해 기업이 에이전트를 만든 뒤 어떤 도구를 쓸 수 있는지 얼마나 자원을 쓰는지 제대로 업무를 수행했는지까지 중앙에서 관리하는 체계다. 래블업은 사람과 여러 AI 에이전트가 함께 일하는 협업 공간도 구현했다.
 ◆ 기존 AI 인프라 위에 에이전트 계층 얹는다
 에이전트 전략의 기반에는 래블업의 기존 AI 인프라 기술이 있다. 주력 제품 백엔드닷에이아이는 GPU NPU 등 AI 가속기 자원을 관리하고 대규모 모델 학습과 추론 이기종 클러스터 운영을 지원한다. 최근에는 엔비디아 GB200 NVL72 지원을 마쳤으며 차세대 베라 루빈 아키텍처 대응도 준비하고 있다.
 업스테이지의 대형언어모델 솔라 오픈 100B(Solar Open 100B) 학습 과정에서는 래블업의 인프라 자동화와 업스테이지의 학습 코드 최적화를 결합해 당초 120일로 예상했던 학습 기간을 66일로 줄였다.
 모델 요청과 토큰 사용량을 관리하는 컨티넘(Continuum)은 외부 AI 서비스와 자체 모델을 연결해 비용과 서비스 상태에 따라 요청을 분배한다. 독립형 컨티넘 라우터도 10월 초 공개할 예정이다.
 래블업은 이를 통해 백엔드닷에이아이의 학습·추론 인프라, 컨티넘의 모델·토큰 관리, AI GO와 래블업 에이아이 에이전트 플랫폼의 에이전트 실행·통제 기능을 하나로 연결한다는 구상이다.
 신 대표는 "AI가 아무리 크고 좋고 코드가 많아져도 실제로 쓰이기 시작하면 이를 돌릴 수 있는 인프라는 지속적으로 필요하다며 복잡해지는 AI 인프라를 단순화하고 누구나 필요한 지능을 쓸 수 있도록 하는 지능의 민주화가 장기 목표이다"고 제시했다.
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