와탭랩스 "폭증하는 AI 워크로드, GPU 가시성이 기업 성패 가른다"

"인공지능(AI) 시대, 그래픽처리장치(GPU)는 이제 단순한 컴퓨팅 자원이 아닌 기업 경쟁력의 핵심입니다. AI 워크로드가 폭증하는 지금 GPU 상태를 파악하지 못하면 운영 손실로 직결됩니다."

이동인 와탭랩스 대표는 17일 서울 서초구 블록77에서 열린 미디어 간담회에서 이와 같이 말하며, AI 인프라 최적화를 위한 GPU 모니터링 기능을 공개했다.

이 대표는 "GPU는 더 이상 단순한 컴퓨팅 자원이 아니라 기업 경쟁력의 핵심 자산"이라며 "AI 워크로드가 폭증하는 상황에서 GPU의 상태를 제대로 파악하지 못하면 운영 손실로 직결된다"고 강조했다.

이어 "와탭랩스는 GPU 사용률, 메모리 점유율, 전력 소비, 온도 등 주요 지표를 통합 모니터링할 수 있는 기능을 자체 SaaS 플랫폼으로 구현했다"며 "이를 통해 복잡한 쿠버네티스 환경, 온프레미스, SaaS를 아우르는 하이브리드 인프라 환경에서도 실시간 통합 가시성을 제공한다"고 밝혔다.

GPU는 고가의 인프라 자산임에도 불구하고 클라우드에서 가상화돼 활용되면 자원 사용 현황을 정확히 파악하기 어렵다는 점이 문제로 지적됐다.

이동인 대표는 "올해 기준 국내 공공 분야 GPU 인프라 투자 규모만 약 1조8천억 원, 민간 포함 2조 원이 넘는다"며 "기존 서버보다 40배 이상 비싼 GPU 인프라는 반드시 자원 최적화와 낭비 방지 체계를 전제로 운용돼야 한다"고 강조했다.

이번에 출시된 GPU 모니터링 솔루션은 멀티 인스턴스 GPU(MIG)기술과 쿠버네티스 환경을 통합적으로 분석할 수 있도록 설계됐다. 파드(Pod), 노드(Node), GPU의 관계를 시각화해 자원 흐름을 추적하고 실시간 장애 알림은 물론 근본 원인 분석까지 지원한다.

와탭랩스는 이날 행사에서 'AI 네이티브 옵저버빌리티'라는 비전을 공개했다. 이는 AI 시대에 맞춰 수집, 해석, 자동화, 사용자 경험 전반을 AI 중심으로 재설계하는 운영 패러다임이다.

이동인 대표는 이 전략을 구성하는 세 가지 핵심 축으로 ▲AI 인프라(GPU 등 리소스 관측) ▲AI Ops(AI 기반 운영 자동화) ▲AI 데이터 플랫폼(LLM 학습용 구조화 데이터 제공)을 제시했다.

그는 "와탭랩스는 단순히 AI 기능을 제품에 접목하는 수준이 아닌 AI가 직접 데이터를 읽고 분석할 수 있는 SaaS 데이터 플랫폼을 구축하고 있다"며 "이를 통해 기업 고객이 자사 데이터를 기반으로 LLM과 AI 분석 에이전트를 직접 활용할 수 있는 기반을 제공할 것"이라고 밝혔다.

이를 기반으로 공공기관 및 대기업들과 기술검증를 진행하는 중이다. 최진식 개발 총괄은 "현재 여러 공공기관과 대기업들과 협업하고 있다"며 "최근 정부에서 적극적으로 GPU를 확보하는 등 대규모 AI인프라 확보를 위한 행보를 보이고 있는 만큼 관련 사업 기회가 앞으로 늘어날 것으로 기대한다"고 말했다.