래블업, GPU 효율화 넘어 글로벌 AI 인프라 시장 정조준[IPO출사표]

GPU 자원 관리부터 AI 모델 운영 지원 통합 플랫폼 개발반복매출 비중 94.7%…구독형 사업 기반 확보공모자금 절반 하드웨어 투자…美·日 등 해외 진출 확대GPU 활용률 개선 기술 앞세워 글로벌 AI 시장 공략 등록 2026-10-19 오후 2:54:49 수정 2026-10-19 오후 2:57:08 가 가 [이데일리 김형일 기자] 인공지능(AI) 산업의 경쟁 축이 모델 개발을 넘어 대규모 연산 인프라의 효율적 운영으로 확장하면서 래블업이 기업공개(IPO)를 통해 글로벌 시장 공략에 나선다. 그래픽처리장치(GPU) 자원 관리부터 AI 모델의 개발·학습·추론·서비스 운영까지 지원하는 소프트웨어를 앞세워 해외 고객을 확보한다는 전략이다. 상장을 계기로 기술 검증 역량을 강화하고 GPU 중심의 인프라 관리에서 AI 모델과 토큰 운영까지 사업 영역을 넓힌다는 목표다. 19일 서울 여의도에서 진행된 래블업 IPO 기자간담회에서 신정규 래블업 대표가 발언하고 있다.(사진=래블업)19일 서울 여의도에서 진행된 래블업 IPO 간담회에서 신정규 대표는 AI 인프라가 기존 정보기술(IT) 인프라와 다른 점으로 복잡한 운영 환경을 꼽았다. 대규모 AI 모델을 학습시키려면 수백 대의 서버와 수천 개의 GPU가 장기간 가동돼야 한다. 이 과정에서 장비 장애가 발생하면 작업이 중단되고 복구에도 시간이 걸린다. 신 대표는 “AI 인프라 같은 경우에는 언제나 항상 어딘가가 망가져 있는 게 일반적인 상태”라며 “장애가 생겼을 때 어떻게 빨리 자동으로 복구하는지 등에 적당한 정도의 운영률을 계속 유지하는 것이 굉장히 중요한 문제”라고 말했다. 2015년 설립된 래블업은 이 같은 문제를 소프트웨어로 해결하는 AI 인프라 운영 플랫폼 ‘Backend.AI’를 개발했다. GPU와 신경망처리장치(NPU) 등 AI 가속기 자원 관리부터 모델 개발·학습·추론·서빙까지 하나의 플랫폼에서 지원한다. 엔비디아뿐 아니라 AMD와 인텔 제품 및 국산 신경망처리장치(NPU) 등 11종 이상의 가속기를 지원해 다양한 하드웨어 환경에 대응한다. 고객별로 별도 시스템을 구축하는 프로젝트성 사업보다 여러 환경에 적용할 수 있는 제품형 플랫폼을 공급하는 데 주력하고 있다. 래블업에 따르면 플랫폼을 적용한 환경에서 GPU 활용률은 30%에서 85%로 높아졌다. 독립 AI 파운데이션 모델 개발사 업스테이지의 학습 사례에서는 작업 기간이 120일에서 66일로 단축됐다. 엔비디...