이노그리드, AI 클라우드 플랫폼으로 탈바꿈…"2030년 국내 1위" 예고

[파이낸셜뉴스] 이노그리드가 인공지능(AI) 클라우드 플랫폼 기업으로의 체질 개선을 선언했다.

AI 인프라가 확산될수록 데이터, 컴퓨팅 자원, AI 플랫폼, 보안 정책, 운영 체계가 여러 환경에 분산되면서 발생하는 개발과 운영의 단절, 자원 활용 비효율, 보안 및 정책 관리의 복잡성, 비용 증가 등의 문제를 해결하는 방식이다. 김명진 이노그리드 대표는 "오는 2030년까지 국내 클라우드 솔루션 1위 기업으로의 면모를 만들겠다"고 밝혔다.

이노그리드는 9일 서울 종로구 포시즌스 호텔 서울에서 열린 '이노그리드 테크 비전 데이 2026'에서 차세대 기술 로드맵 '프롬 xPU 투 AI 플랫폼'을 발표했다. 클라우드와 AI가 전 산업의 핵심 인프라로 자리 잡는 흐름 속에서 기업의 AI 경쟁력이 단일 솔루션을 넘어 인프라, 플랫폼, 운영관리, AI 서비스를 유기적으로 연결하는 통합 역량에서 결정된다는 게 김 대표의 판단이다.

김 대표는 "GPU를 누가 더 많이 쌓느냐에서 쌓아둔 GPU를 어떻게 더 잘 굴릴 수 있느냐는 시대로 넘어가고 있다"며 "불과 몇 년 전까지만 해도 좋은 모델을 직접 만드는 것이 경쟁력이었는데 대표적인 모델을 잘 활용하는 시대로 넘어가고 있다"고 강조했다.

그는 "고객사 데이터센터에 가보면 GPU는 어느 정도 확보가 돼 있지만, 활용률은 30~40%대에 그치는 경우가 흔하다"면서 "GPU를 잘 활용하지 못하거나 환경이 제각각이어서 비용이 자기도 모르게 계속 늘어나는 상황"이라고 설명했다. 이어 "요새는 인프라 구축보다 운영에서 실패가 많이 일어나고 있으며, 이런 부분들이 이노그리드가 풀려는 문제"라고 전했다.

이노그리드는 차세대 AI 아키텍처 'TAFA(Trusted AI Fabric Architecture)'를 앞세워 AI 인프라 전체 구조를 설계하고 제어하는 AI 클라우드 플랫폼 기업으로 기술 포지셔닝을 확장한다는 전략이다.

이를 위해 이노그리드는 다양한 AI가속기(xPU) 연산 자원부터 클라우드 인프라, 인공지능(AI) 개발·학습·배포·운영 환경까지 하나의 컨트롤 플레인으로 연결하고 제어하는 전략을 제시했다.

이날 행사에서는 이노그리드의 AI 인프라 기술 로드맵 뿐 아니라, 주요 연구개발(R&D) 과제와 연계된 핵심 기술 방향도 함께 소개됐다. 주요 R&D 기술로 가상머신(VM)과 컨테이너가 혼재된 단일 노드 환경에서 그래픽처리장치(GPU) 자원의 분할·재구성 및 간섭을 최소화하는 공유 기술, AI 워크로드 특성을 고려해 대규모 GPU 클러스터 자원을 효율적으로 운영·관리하는 GPU 오케스트레이션 기술, 이더넷 기반의 GPU 클러스터 네트워크 패브릭 시스템 및 최적화 기술, AI 연산 특화 데이터 경로 최적화 초고대역폭 병렬 스토리지 소프트웨어(SW) 솔루션, AI반도체 클라우드 자원관리 및 서비스 제공 플랫폼 기술, AI 학습·추론을 위한 분산 AI 가속기 연동 기술 표준 등을 소개했다.

이노그리드 관계자는 "앞으로 자체 클라우드 풀스택 기술과 공공·금융·엔터프라이즈 구축 경험, 클라우드 운영관리 역량, R&D 수행 경험을 기반으로 AI 인프라 시장에서 통합 플랫폼 사업자로서의 기술 포지셔닝을 강화해 나갈 방침"이라고 말했다.

[e-mail] 장민권 기자