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클라우데라, 배스트데이터와 기업용 'AI 팩토리' 구축…GPU 병목 해소

클라우데라가 배스트데이터와 함께 기업용 인공지능(AI) 팩토리 시장 공략에 나선다. 양사 데이터 플랫폼과 그래픽처리장치(GPU) 최적화 스토리지를 결합해 데이터 병목 현상을 해소하고 하이브리드 환경 전반에서 AI 학습·추론을 지원하는 통합 AI 인프라를 제공한다는 구상이다. 클라우데라는 배스트데이터와 전략적 파트너십을 체결하고 통합형 AI 팩토리 솔루션을 공동 제공한다고 15일 밝혔다. AI 팩토리는 데이터 수집부터 정제·관리, AI 모델 학습과 추론까지 단일 운영 체계에서 수행하는 확장형 AI 운영 환경이다. 양사는 온프레미스 데이터센터와 퍼블릭 클라우드 등 하이브리드 환경 어디서나 구축 가능한 AI 인프라를 함께 제공할 방침이다. 이번 협력은 클라우데라의 레이크하우스 데이터 서비스와 배스트데이터의 GPU 최적화 스토리지 및 AI 운영체제를 결합하는 것이 특징이다. 기업이 보유한 데이터를 AI 활용이 가능한 'AI 레디 데이터'로 전환하고 데이터 엔지니어링부터 분석, 머신러닝, 생성형 AI까지 하나의 플랫폼에서 지원한다는 목표다. 양사는 엔비디아 AI 데이터 플랫폼 레퍼런스 디자인을 기반으로 데이터 플랫폼을 구축할 예정이다. 배스트데이터의 AI 운영체제는 GPU 가속 벡터 데이터베이스와 고성능 스토리지, 글로벌 네임스페이스 기능을 제공하고 클라우데라는 데이터 엔지니어링과 거버넌스, AI 서비스를 담당한다. 기업들이 생성형 AI와 에이전틱 AI를 확대하는 과정에서 걸림돌로 꼽히는 GPU 병목 현상도 해결 대상으로 제시했다. GPU 클러스터가 데이터 공급 지연으로 충분히 활용되지 못하는 문제를 초고대역폭·저지연 데이터 파이프라인으로 개선해 GPU 가동률과 투자 대비 수익(ROI)을 높인다는 설명이다. 또 정형·비정형·멀티모달 데이터를 아우르는 대규모 스토리지와 데이터센터, 프라이빗 클라우드, 퍼블릭 클라우드 전반의 일관된 운영 환경을 제공할 계획이다. 원시 데이터 수집부터 모델 배포까지 단일 AI 팩토리 아키텍처를 지원해 기업이 단순 실험 단계를 넘어 실제 운영 환경의 AI 시스템을 구축할 수 있도록 돕는다는 방침이다. 아바스 리키 클라우데라 최고사업책임자(CBO) 겸 응용 AI 부문 총괄은 "기업들이 GPU에 수십억 달러를 투자하고 있지만, 데이터 병목으로 인해 충분한 가동률을 확보하지 못하는 경우가 많다"며 "이번 파트너십을 통해 GPU 병목 현상을 해소하고 데이터 수집부터 인사이트 도출까지 데이터가 원활하게 흐르는 진정한 AI 팩토리를 구현할 수 있도록 지원할 것"이라고 강조했다. 양사는 엔비디아 AI 인프라와 엔비디아 AI 엔터프라이즈 소프트웨어, 배스트데이터 AI 운영체제, 클라우데라의 데이터·AI 서비스를 결합해 프라이빗 AI와 소버린 AI 환경에 최적화된 AI 팩토리도 제공할 계획이다. 클라우데라 AI 인퍼런스 서비스는 엔비디아 NIM 마이크로서비스를 활용해 최신 AI 모델을 데이터가 있는 환경에서 직접 배포·운영할 수 있도록 지원한다. 아울러 엔비디아 cuDF를 활용해 아파치 스파크 기반 데이터 처리도 GPU로 가속한다. 이를 통해 데이터 엔지니어링 워크로드 성능을 높이고 AI 워크로드 최적화를 지원할 예정이다. 규제가 엄격한 산업에서도 프로덕션급 AI 시스템을 구축할 수 있는 통합 환경을 제공할 계획이다. 클라우데라는 이번 협력을 통해 약 60엑사바이트 규모 고객 데이터를 기반으로 새로운 사업 기회를 확보할 것으로 보고 있다. 프라이빗 AI 인프라 수요 확대와 함께 AI 팩토리 시장에서도 성장 기반을 마련한다는 구상이다. 제프 덴워스 배스트데이터 공동창업자는 "기업 대부분은 이미 AI에 필요한 데이터를 보유하고 있지만, 관건은 데이터 가치를 끌어내 AI 추론·파인튜닝·데이터 분석으로 이어지는 지속적인 파이프라인을 구축해 차세대 지능형 애플리케이션을 만드는 것"이라며 "양사는 고객이 데이터·인텔리전스·인프라를 하이브리드 환경 전반의 단일 AI 운영 플랫폼으로 연결하는 AI 팩토리를 구축할 수 있도록 지원하겠다"고 말했다. 최승철 클라우데라코리아 지사장은 "최근 데이터 준비 설문조사에 따르면 국내 기업의 56%가 인프라 제약을 겪고 있어 데이터 기반 이니셔티브가 저해되고 있다"며 "데이터 품질과 통합 부족도 AI 도입 확장과 ROI 극대화의 걸림돌로 작용하고 있는 상황"이라고 설명했다. 이어 "AI에 데이터를 막힘 없이 공급할 수 있는지가 관건이 되고 있다"며 "이번 파트너십을 통해 국내 고객사는 GPU 자원을 최대한 활용하고 AI 투자의 실질적인 성과를 거둘 수 있을 것"이라고 덧붙였다.

2026.07.15 15:50한정호 기자

누리하우스 '렙스' 배스밤 누적 판매 60만개 돌파

누리하우스의 K-뷰티 브랜드 '렙스(LEPS)'가 배스밤 누적 판매량 60만개를 넘어섰다. 회사는 콘텐츠 기반 마케팅과 글로벌 유통망을 앞세워 동남아에 이어 북미 시장 공략에도 속도를 낸다는 계획이다. 누리하우스는 자체 K-뷰티 브랜드 렙스의 배스밤 누적 판매량이 60만개를 돌파했다고 15일 밝혔다. 렙스는 2021년 출시된 입욕제 중심 브랜드로, 누리하우스가 지난해 인수한 이후 콘텐츠 마케팅과 크리에이터 네트워크를 활용해 브랜드 확장에 나섰다. 회사에 따르면 인수 이후 추가 판매량은 20만개 이상으로, 전체 누적 판매량의 30% 이상이 인수 이후 발생했다. 렙스 배스밤은 합성계면활성제를 사용하지 않고 EWG 그린등급 원료를 적용한 것이 특징이다. 현재 네이버 스마트스토어, 올리브영, 카카오톡 선물하기, 11번가, 롯데마트 등에서 판매되고 있으며 소비자 리뷰 3만건 이상과 평점 4.8점을 기록하고 있다고 회사는 설명했다. 해외 시장에서도 성장세를 보였다. 동남아시아에서는 쇼피 입욕제 카테고리 상위 5위권에 진입했으며, 회사는 프리미엄 가격대 기준으로 경쟁력을 확보했다고 밝혔다. 누리하우스는 이를 기반으로 스페셜 케어 제품군으로 브랜드를 확대할 계획이다. 필링 마스크와 마그네슘 스프레이는 미국 아마존과 틱톡샵 입점을 완료했으며, 뉴욕 브루클린의 K-뷰티 팝업 공간 '하우스 오브 K(Haus of K)' 등을 활용해 북미 시장 공략을 강화한다는 방침이다. 이달 중 렙스 공식 온라인몰도 개설해 국내외 소비자와의 직접 판매 채널도 확대할 예정이다. 백아람 누리하우스 대표는 "렙스의 배스밤 누적 판매 60만개 돌파는 콘텐츠 기반 커머스 인프라가 브랜드 성장으로 이어질 수 있다는 점을 보여준 사례"라며 "스페셜 케어 제품군을 확대하고 북미를 비롯한 글로벌 시장 공략을 본격화하겠다"고 말했다.

2026.07.15 10:06안희정 기자

배스트데이터 "AI 경쟁력, 학습 아닌 추론 중심 데이터 구조가 결정한다"

"기업이 그래픽처리장치(GPU) 구축에 막대한 비용을 투입해도 인공지능(AI) 학습에만 활용해서는 실제 성과와 연결되지 않습니다. 앞으로의 경쟁력은 추론 중심 데이터 활용 구조를 얼마나 빨리 갖추느냐에 달려 있습니다." 배스트데이터 송성환 이사는 11일 서울 중구 신라호텔에서 열린 'AI & 클라우드 컨퍼런스 2025(ACC 2025)'에서 AI 시대 데이터 플랫폼의 중요성에 대해 이같이 밝혔다. 송 이사는 올해 AI 시장 변화의 핵심 키워드를 추론 확장으로 규정했다. 또 최근 GPU 세대 교체 주기가 빨라지고 모델링 개발 속도가 비약적으로 높아지는 가운데 기업들이 여전히 학습 중심 사고방식에 갇혀 있다고 지적했다. 그는 "데이터 활용성이 뒷받침되지 않으면 AI 투자 대비 기업 생산성은 올라가지 않는다"며 실시간 서비스와 맞닿은 AI 데이터 파이프라인의 중요성을 강조했다. 특히 AI 활용을 위한 데이터 파이프라인을 입수·가공·저장이 아닌 사용자·에이전트가 즉시 활용할 수 있는 마지막 액션 단계까지 이어지는 구조로 재정의해야 한다고 주장했다. 샘플링 데이터나 가공 데이터로 학습을 수행하는 것을 넘어 고객 요청에 대한 즉각적 응답성과 실시간 추론이 핵심이라는 설명이다. 송 이사는 이같은 요구를 해결하기 위한 배스트데이터의 'AI 운영체제(OS)' 전략을 소개했다. 배스트데이터는 창립 초기 스토리지 기업으로 출발해 현재는 데이터 수집부터 변환·쿼리·임베딩·검색증강생성(RAG)까지 연결하는 AI 데이터 플랫폼으로 영역을 확장했다. 배스트데이터는 AI OS를 기반으로 어떠한 AI 인프라와 솔루션 환경에서든 투입된 데이터를 자동 변환하고 대형 클라우드 서비스 사업자(CSP) 및 엔비디아가 제공하는 서비스와의 직접 연동과 아웃풋을 창출한다. 배스트데이터 핵심 기술은 독자적으로 개발한 '분리 자원 공유 구조(DASE)' 아키텍처다. DASE는 컨트롤러와 데이터 노드가 완전히 분리된 구조로 기업의 모든 데이터 풀을 공유한다. 이를 통해 장애가 발생해도 운영 영향이 없고 스토리지 컨트롤러·쿼리 엔진·데이터 엔진 등 다양한 역할을 하나의 노드에 유연하게 배치할 수 있도록 지원한다. 이 구조는 최근 글로벌 벤더들이 뒤따라 채택하고 있는 방식이라는 게 송 이사의 설명이다. DASE 위에는 '엘리멘트 스토어'라는 통합 데이터 레이어가 구축돼 있다. 이는 정형·비정형·반정형 데이터를 어떤 프로토콜로 받아도 동일한 방식으로 저장·관리할 수 있도록 설계된 구조다. 투입된 데이터는 자동으로 표준 데이터베이스(DB) 포맷으로 변환할 수 있고 빠른 인덱싱을 위한 카탈로그 기능도 제공해 실시간 데이터 쿼리·분석을 지원한다. 아울러 배스트데이터는 DB 기능을 OS 레벨에서 기본 제공한다. 사용자는 별도 설치 없이 콘솔에서 몇 번의 클릭만으로 스키마와 테이블을 구성할 수 있다. 주요 쿼리 엔진이 내장돼 데이터 이동 없이 데이터 앞쪽에서 직접 연산을 수행할 수 있다. 벡터 네이티브 DB 기능도 포함돼 있어 멀티모달 AI·검색증강생성(RAG)·임베딩 서비스 구축에 필요한 모든 요소를 단일 플랫폼으로 통합했다. 아울러 '싱크엔진', '인사이트엔진', 멀티 콘텍스트 프로토콜(MCP) 오퍼레이터 등도 단일 플랫폼 내에서 서비스한다. 해당 기능들은 외부 솔루션, 내부 스토리지, 로그·이벤트 데이터 등 다양한 소스를 자동 통합하고 여러 AI 모델을 OS 수준에서 연동해 엔드투엔드 AI 파이프라인 자동화를 구현한다. 이러한 기술력을 앞세워 글로벌 시장에서 가파른 성장세를 보이고 있다. 배스트데이터는 올해 포브스 'AI 50'에 선정됐으며, 세계 최대 GPU 클라우드 기업 중 하나인 코어위브가 약 2조5천억원 규모의 투자를 단행해 데이터 플랫폼으로 채택했다. 송 이사는 "AI 운영의 성패는 데이터를 얼마나 빠르고 일관되게 활용 가능한 형태로 전환하느냐에 달려 있다"며 "이 전환의 모든 과정을 하나의 데이터 플랫폼 OS로 통합해 기업이 AI 생산성을 극대화할 수 있도록 지원하겠다"고 강조했다.

2025.12.11 16:15한정호 기자

배스트데이터-래블업, 韓 AI 모델 개발 지원 가속

배스트데이터가 래블업 손잡고 '독자 파운데이션 인공지능(AI) 모델' 개발 지원을 위한 인프라를 구축했다. 배스트데이터는 '백엔드닷AI' 개발사 래블업과 협업해 국가 AI 컨소시엄이 대규모 언어 모델을 국내 인프라에서 직접 학습·배포할 수 있도록 데이터 기반을 구축했다고 21일 밝혔다. 래블업은 정부가 추진하는 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트의 참여 기업이다. 백엔드닷AI는 그래픽처리장치(GPU)와 중앙처리장치(CPU) 자원을 아우르는 통합형 모델 학습·배포·추론 환경을 제공한다. 이번 협력으로 백엔드닷AI에 배스트 AI 운영체제가 결합되면서 학습 데이터, 체크포인트, 모델 아티팩트를 높은 처리량과 복원력으로 관리하고 실시간 서비스까지 이어지는 데이터 흐름을 확보하도록 설계됐다. 래블업은 초거대 모델 학습에서 기존 스토리지 인프라가 요구 성능을 충족하기 어렵다고 판단해 배스트데이터를 선택했다고 밝혔다. 두 기업은 멀티테넌트 연구 환경에서 필요한 성능·통제·신뢰성을 유지하면서도 병목을 제거해 데이터 레이어를 현대화했다. SK텔레콤 소버린 AI 클러스터에서 구동되는 백엔드닷AI·배스트 AI OS 통합 환경은 고성능 GPU 전반에 걸쳐 모델 학습을 자동화·가속화한다. 국내 연구기관은 이를 기반으로 훈련부터 추론까지 아우르는 통합 AI 컴퓨팅 환경을 확보한다. 백엔드닷AI는 배스트의 분리형 공유(DASE) 아키텍처 기반으로 컴퓨팅과 스토리지를 독립적으로 확장한다. 단일 글로벌 네임스페이스 '배스트 데이터스페이스'를 통해 연구자들은 체크포인트와 데이터셋, 출력물을 프로젝트 간 지연 없이 공유할 수 있다. 통합 환경은 소버린 데이터 통제, 고처리량 데이터 액세스, 단일 네임스페이스 제공, 안전한 멀티테넌트 확장성 등을 구현한다. 국가 컨소시엄 내부 협업은 간소화되고 GPU 전반의 일관된 성능이 확보되며, 정부·학계·기업은 독립적 확장성과 예측 가능한 품질을 보장받는다. 또 이 기반은 향후 추론·에이전틱 AI까지 대비하는 구조다. 배스트 데이터엔진은 대규모 데이터셋을 실시간으로 오케스트레이션하며, 고객이 고정형 모델 학습을 넘어 지속 학습·적응·서비스가 가능한 지능형 시스템으로 확장하도록 돕는다. 배스트 AI OS는 래블업의 자체 인프라에도 적용됐다. 이를 통해 모델 개발·테스트·오케스트레이션을 지원한다. 양사는 초기 지연 문제를 공동 엔지니어링으로 해결해 안정적이고 확장 가능한 학습 환경을 구축했다. 현재 백엔드닷AI와 배스트 AI 운영체제는 한국형 파운데이션 모델 컨소시엄에서 초거대 규모 데이터를 처리하며 대형 사전 트레이닝과 파인튜닝을 수행하는 인프라로 활용되고 있다. 알론 호레브 배스트데이터 공동 창업자 겸 최고기술책임자(CTO)는 "우리는 컴퓨트 오케스트레이션과 데이터 인텔리전스를 통합해 병목을 제거할 수 있을 것"이라며 "한국이 AI 혁신을 스스로 소유하고 통제하며 가속할 수 있는 단일 패브릭을 구축했다"고 말했다.

2025.11.21 15:52김미정 기자

LS일렉, 관세리스크 줄인다…美 공략 전초기지 준공

LS일렉트릭이 미국 텍사스주에 현지 생산시설을 구축하고 북미 전력시장 공략에 본격 시동을 걸었다. LS일렉트릭은 14일(현지시간) 텍사스주 배스트럽시에 생산과 연구, 설계 등 북미 사업 지원 복합 캠퍼스 'LS일렉트릭 배스트럽 캠퍼스' 준공식을 개최했다고 밝혔다. 이날 준공식은 구자균 LS일렉트릭 회장과 존 커클랜드 배스트럽 시장 등 LS일렉트릭과 텍사스 주정부, 지역 산업계 관계자 200여 명이 참석한 가운데 진행됐다. 구자균 회장은 환영사에서 “미국 시장과 배스트럽 캠퍼스는 LS일렉트릭의 글로벌 기업 도약의 확실한 디딤판이 될 것”이라며 “오는 2030년까지 2억4천만 달러를 추가 투자해 생산 시설을 확충하는 것은 물론 현지 인력을 채용해 지역사회와 상생하는 북미 전력 솔루션 허브로 키워가겠다”고 밝혔다. 이어 “미국 전역에 생산·기술·서비스 인프라를 촘촘하게 확장해 제품과 솔루션은 물론 공급 체계와 서비스까지 사업 밸류체인 전 분야에서 철저한 현지화를 추진해 차별화된 고객 가치를 제공할 것” 이라며 “이번 투자는 LS일렉트릭의 해외매출 비중 70%, 미국 톱4 전력기업이라는 목표의 첫 출발점이다”고 강조했다. 배스트럽 캠퍼스는 면적 4만6천㎡ 부지에 건물 연면적 약 3천300㎡ 규모로 조성돼 '생산-기술-서비스'를 아우르는 북미 사업 복합 거점 역할을 맡게 된다. LS일렉트릭은 지난 2023년 해당 부지 및 부대시설을 확보해 건물 증축, 리모델링 등을 진행하고 생산설비를 단계적으로 구축해 왔다. LS일렉트릭은 올해부터 현지 빅테크 기업 데이터센터에 납품하는 중·저압 전력기기와 배전시스템 등을 본격 생산할 계획이다. 북미 전력사업 전략 제품을 현지에서 생산함으로써 최근 미국 정부의 상호관세부과 등 관세 압박도 어느정도 해소할 수 있을 것으로 기대된다. LS일렉트릭은 이번 배스트럽 캠퍼스와 유타주 시더시티에 위치한 배전시스템 생산 자회사 'MCM엔지니어링Ⅱ'을 양대 거점으로 공격적인 사업 확대에 속도를 낸다는 전략이다. LS일렉트릭은 지난해 북미에서 약 1조 3천억 원의 매출을 기록했다. 특히 지난달에는 1,600억 원 규모 메이저 빅테크 기업 데이터센터 배전시스템 공급 사업도 수주하는 등 현지 전력 인프라 수요 확대에 힘입어 가파른 상승세를 이어가고 있다. LS일렉트릭은 미국 법인을 중심으로 북미 전역에 구축된 자체 유통망과 신속한 서비스 인프라를 구축해 해외 메이저 기업(슈나이더, 지멘스, 이튼, ABB)과의 격차를 좁히고 점유율을 확대해 글로벌 리더로 도약한다는 전략이다. LS일렉트릭 관계자는 “과감한 투자를 통한 생산 기반 구축은 공급 안정성 확보는 물론 점점 심화되는 수입 규제와 관세 리스크 대응에도 긍정적일 것으로 보인다”며 “이번 배스트럽 캠퍼스 준공을 통해 북미 시장에서 LS일렉트릭의 입지를 공고히 할 것”이라고 말했다.

2025.04.16 09:00류은주 기자

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