국내 첫 AX인프라 기업 상장 앞둔 아크릴은 어떤 기업?

2011년 설립 '조나단'과 '나디아'로 국내 AI시장 견인...2023년 매출 100억 돌파

국내 최초 AX 인프라 기업을 표방한 아크릴(대표 박외진)이 1일 상장을 앞두고 기자간담회를 개최했다. 이날 행사에는 박외진 아크릴 대표와 염익준 CTO(성대 컴퓨터공학과 교수), 신현경 CFO 겸 부사장 등이 참석했다.

아크릴은 이번 상장을 통해 총 180만 주를 공모한다. 공모가 밴드는 1만7500~1만9500원이다. 총 공모금액은 315억~351억 원이다. 일반 청약은 오는 4~5일 이틀이다. 예정대로 진행되면 아크릴은 오는 16일 코스닥 시장에 상장할 예정이다.

아크릴은 2011년 설립됐다. 이후 감성인식엔진을 개발하며 국내 인공지능 산업을 개척해왔다. 지난 2017년 LG전자와 감성AI 기술 개발 계약을 체결하며 기술 경쟁력을 인정받았다. 이후 AI를 실제 산업 현장에 적용하는 과정에서 단순 모델 개발만으로는 실제 경험으로 이어지지 못하는 구조적 한계를 확인했고, 이를 기반으로 AX(AI-Experience) 영역으로 확장하며 국내 AX 산업의 확산을 주도하고 있다. 이날 아크릴은 회사를 둘러싼 환경을 분석하고 지속 성장 전략을 밝혔다.

아크릴 박외진 대표가 1일 열린 기자간담회에서 발표를 하고 있다.

시장 기회 및 위기

AI 인프라 시장은 빠르게 GPU 중심 하드웨어에서 AX(AI Experience) 중심 소프트웨어 인프라 경쟁으로 전환하고 있다. GPU 투자는 세계적으로 폭증하고 있지만 실제 활용률은 5~30% 수준에 불과, GPU–데이터–모델–서비스를 연결해 실효성을 높이는 AX 인프라가 새로운 가치 축으로 부상하고 있다는게 아크릴 판단이다.

또 헬스케어 AI는 글로벌 2400조원 규모 시장 중 가장 빠르게 성장하는 분야로, 의료데이터·임상 흐름·AI 기술을 통합적으로 이해하는 기업 부족이 시장의 구조적 공백으로 지적되고 있다. 아크릴은 글로벌향 헬스케어 특화 AI 플랫폼 '나디아'로 이 글로벌 헬스케어 시장을 공략할 계획이다.

한국은 소버린 AI 정책에 따라 인공지능 3대 강국, 대기업 및 지역 데이터센터 확충, 공공·산업 분야 AI 전환을 본격화하고 있는데, 이는 아크릴이 주력으로 하고 있는 비즈니스인 'AX 인프라' 수요를 단기간에 폭발적으로 증가시키는 요인으로 작용할 전망이다.

 AX 인프라 시대 선도 기업, 아크릴

아크릴은 GPU 자원 최적화 기술과 파운데이션 모델 개발·학습·운영 자동화, 헬스케어 AI 상용화 기술을 하나의 플랫폼으로 통합한 국내 유일의 AX(AI Experience) 인프라 전문 기업으로 포지셔닝했다.

핵심 제품이자 플랫폼인 '조나단(JONATHAN)'은 GPU 성능을 극대화해 동일 자원으로 더 많은 모델을 빠르게 개발·배포·운영할 수 있게 해준다. 그만큼 기업의 AI 비용과 효율 구조를 개선해준다. 또 헬스케어 특화 플랫폼 '나디아(NADIA)'는 병원정보시스템(HIS) 연동부터 SaMD 기반 진단·예측까지 실제 임상 환경 및 기업에서 작동하는 AI 의사결정지원을 제공한다.

아크릴은 "하드웨어 중심 AI 경쟁을 넘어 AI 활용성과 운영 효율을 결정하는 AX 인프라 생태계를 주도하는 기업, 즉 인공지능 개발의 필수 인프라제품으로 자리 잡을 것"이라고 강조했다.

 '조나단'과 '나디아'의 이중 성장축

아크릴은 2011년 3월 설립됐다. 이후 감성 인식 AI를 시작으로 GPU 최적화, Agentic-AI 운영 체계, 자체 파운데이션 모델 A-LLM(아름) 개발까지 핵심 기술을 단계적으로 내재화, 단일 제품이 아닌 AI 인프라 생태계를 설계·운영할 수 있는 AX 인프라 기업으로 성장해왔다.

핵심 플랫폼 '조나단(JONATHAN)'은 GPU Direct 기반 다중경로 기술과 모델 운영 자동화를 결합해 AI 개발·학습·배포·추론 전 주기를 고도화하는 'AX 엔진이'다. GPU 비용이 AI 도입의 가장 큰 제약인 상황에서, 조나단은 '동일 GPU로 더 많은 모델을 더 빠르고 안정적으로 운영'하는 명확한 ROI를 제공한다고 회사는 설명했다.

한편 '나디아(NADIA)'는 HIS 기반 운영부터 SaMD급 진단·예측AI까지 하나의 흐름으로 연결하는 글로벌 헬스케어 특화 AX 플랫폼이다. 의료데이터–임상 프로세스–AI 예측–상용화를 통합한 구조로, 실제 임상 환경에서 작동하는 의료 AI 생태계를 구현한다는 점에서 모방이 쉽지 않은 영역이라고 회사는 덧붙였다.

아크릴은 이 두 플랫폼을 기반으로 헬스케어·제조·공공 분야에서 170건 이상의 AX 프로젝트를 수행, 단순 솔루션 제공사가 아니라 AX 인프라 표준을 제시하는 기업으로 시장 위상을 확고히했다.

국내 Top-tier 기업과 협업 및 글로벌 시장 진출

정부의 GPU 26만 장 확보 계획과 지역데이터센터 확충 등 국가 차원의 인프라 투자가 본격화되면서, 아크릴의 '조나단(JONATHAN) GPU베이스'는 데이터센타 및 클라우드 사업자 중심으로 빠르게 확대하고 있다.

조나단은 GPU 최적화, Agentic-AI, LLMOps 등 AX 구현에 필요한 핵심 기술을 단일 플랫폼에 통합해 기업의 AI 도입 효율을 높이고, 초기 레퍼런스 확보 단계부터 산업별 Top-tier 기업·기관을 중심으로 공급 전략을 펼치고 있다. 삼성웰스토리, 삼성이엔에이, 씨젠, 코스메카코리아, 등 주요 기업과의 협업은 기술 검증과 시장 신뢰도 확보로 이어지며 아크릴의 산업 확장 기반을 강화하고 있다.

한편, 아크릴은 중앙아시아를 중심으로 글로벌 헬스케어 시장 진출을 본격화하고 있다. 우즈베키스탄 등 해외 주요 병원에 오픈소스 모듈형 의료정보시스템 '나디아(NADIA)'를 공급하고 있다. 특히, 미국·유럽 중심의 높은 규제 장벽을 우회해 개도국 실증 → 선진시장 확산 전략을 적용하고, ODA 사업을 기반으로 해외 의료데이터·병원 레퍼런스를 확보하며 글로벌 AX 인프라 표준화를 추진하고 있다.

아크릴은 향후 조나단·나디아 기반의 산업별 AX 모듈을 클라우드 기반 SaaS로 전환해 반복 매출 구조를 강화하고, 북미시장을 진출을 통해 수출형 AX 기업으로의 성장을 가속화할 계획이다.

어떤 제품(솔루션)을 갖고 있나

아크릴의 '조나단(Jonathan)'은 대규모 GPU 환경에서 AI 모델의 개발·학습·추론·배포 전 주기를 최적화하는 차세대 AX 인프라 플랫폼이다. 크게  ▲GPU베이스(GPUBase) ▲에이전트베이스(AgentBase) ▲플라이트베이스(FlightBase) 등 세 분야로 구성돼 있다.

'GPU베이스(GPUBase)'는 GPU 자원을 세밀히 분할하고 처리 경로를 최적화해 대규모 연산 환경의 효율을 극대화한다. 엔비디아 기반 클러스터는 물론 AMD·인텔 GPU까지 포괄하는 폭넓은 호환성을 갖췄다. 국내 지능형 반도체 기업 리벨리온과의 공동 연구를 통해 NPU 기반 연산까지 확장 가능한 범용성을 확보 중이다.

'에이전트베이스(AgentBase)'는 Agentic AI 기반의 LLM 개발·운영 자동화 엔진으로, 기업이 복잡한 워크플로를 에이전트 중심으로 재구성해 신속하게 대화형·분석형 서비스를 구축하도록 지원한다.

'플라이트베이스(FlightBase)'는 머신러닝·딥러닝 파이프라인 전 과정을 자동화해 모델 학습·평가·배포의 반복 작업을 최소화하고, 대규모 모델 운영의 안정성을 보장한다.

또 헬스케어 플랫폼 '나디아(NADIA)'는 임상 데이터 정규화부터 글로벌 병원정보시스템(HIS) 확산, SaMD 의료기기까지 아우르는 의료 AI 통합 플랫폼이다. '나디아'는 '나디아 코어'와 '나디아 글로벌' '나디아 에스더'로 구성됐다.

'나디아 코어(NADIA Core)'는 임상 데이터를 표준화·구조화하는 엔진이다. 한국보건의료정보원 인증을 획득한 의료정보시스템을 기반으로 다양한 병원 환경에서 상호운용성을 보장한다.

'나디아 글로벌(NADIA Global)'은 오픈소스 기반 모듈형 구조로 설계돼 국가별 보건의료 체계에 맞춰 기능을 조정할 수 있으며, 5개 국어 지원을 통해 해외 의료기관의 빠른 도입을 가능하게 한다.

'나디아 에스더(NADIA Esther)'는 생활 다빈도 질환 전립선질환, 욕창, 화상, 우울증 등 다수의 임상 영역에서 검증된 AI 디지털 의료기기(SaMD) 제품군으로, 총 7종이 개발돼 있다. 이 중 4종은 식품의약품안전처에서 품목허가를 완료, 상용화 단계에 진입했다.