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아크릴, 충북 AI컴퓨팅 센터 운영...충북과학기술혁신원과 협약

AI전환(AX) 인프라 전문기업 아크릴은 충북과학기술혁신원(CBIST)과 충청북도 인공지능(AI) 인프라 활성화 및 지역산업의 AX 지원을 위한 업무협약(MOU)을 27일 체결했다. 이번 협약에 따라 아크릴은 충북과학기술혁신원이 운영하는 AI 컴퓨팅 인프라의 운영 및 기술지원을 담당한다. 지역 기업과 연구기관의 AI 활용 확대도 지원한다. 이번 협약은 양 기관의 기술력과 사업 수행 경험, 하드웨어 인프라 및 플랫폼 역량을 결합해 충북 특화산업의 AI 도입을 촉진하기 위해 마련됐다. 두 기관은 충북 AI컴퓨팅 자원의 효율적 활용 체계를 마련하고, 바이오 데이터 기반 AI 생태계 조성 및 후속 국책과제 연계 등을 단계적으로 추진할 계획이다. 충북과학기술혁신원은 충청북도의 과학기술·디지털 산업 육성을 지원하는 전문기관이다. 지역 AI 산업 생태계 조성과 디지털 혁신사업 발굴을 수행하고 있다. 충북 AI 인프라의 정책·거점 운영 주체로서 사업 관리, 운영 성과 및 이용실적 점검, 확산 전략 수립, 산·학·연·관 거버넌스 구축 등을 맡는다. 아크릴은 충북과학기술혁신원이 운영하는 AI 컴퓨팅 인프라의 GPU 클러스터, AI 개발 플랫폼, 운영시스템 전반에 대한 운영과 기술지원을 담당한다. GPU 자원 배분과 사용량 관리, 인프라 모니터링, 장애 대응, 보안관리 등 안정적인 AI 컴퓨팅 서비스 운영을 지원한다. 지역 기업과 연구기관이 AI 모델을 개발·학습·추론·배포하는 전 과정을 기술적으로 뒷받침한다. 특히 두 기관은 충북지역 기업의 AX를 촉진하기 위한 개념검증(PoC), 실증, 컨설팅, 기술교육도 공동으로 추진한다. AI·데이터·웰케어·헬스케어 등 충북 특화산업과 연계한 공동연구 및 정부과제 대응에 협력하고, 장기적으로 바이오 빅데이터센터 건립과 운영 기반 조성까지 협력 영역을 확대한다는 구상이다. 아크릴은 앞서 경북IT융합산업기술원(GITC), 대구테크노파크 등과 지역 특화 AI 인프라 사업을 수행하며 산업 현장의 AI 활용 확대와 인프라 운영 고도화 경험을 축적해왔다. 회사는 이번 협약을 통해 충북 산업구조에 적합한 AI 컴퓨팅 운영 모델을 구축하고, 바이오·헬스케어를 비롯한 지역 주력산업의 AI 활용 확산에 기여할 방침이다. 충북과학기술혁신원은 “이번 협약은 충북 AI인프라를 지역 기업과 연구기관이 실질적으로 활용할 수 있는 지원체계로 고도화하는 계기가 될 것”이라며 “바이오·헬스케어 등 충북 특화산업과 AI를 연계해 지역 산업 경쟁력을 높이는 생태계를 조성하겠다”고 말했다. 박외진 아크릴 대표는 “AI 컴퓨팅 인프라는 장비 구축 뿐 아니라 안정적인 운영과 기업·연구기관 대상 기술지원이 함께 뒷받침돼야 활용 가치를 높일 수 있다”며 “충북과학기술혁신원과 협력해 충북 AI 인프라가 지역산업의 실질적인 AX 기반으로 자리잡을 수 있게 지원하겠다”고 밝혔다.

2026.05.28 09:43방은주 기자

아크릴, 'GPUBASE' 최적화 검증 국산 DPU로 확대

AX(AI Transformation) 전문기업 아크릴은 인공지능(AI) 인프라 최적화 기업 망고부스트와 AI 인프라 공동 검증 및 사업 협력을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 15일 밝혔다. 이번 협약을 통해 아크릴의 GPU·NPU 클러스터 최적화 소프트웨어(SW) 'JONATHAN GPUBASE(GPUBASE)'는 글로벌 엔비디아 GPU와 국산 NPU에 이어 국산 DPU까지 결합 검증 범위를 넓혔다. 양사는 이번 MOU를 통해 ▲이더넷 기반 AI 인프라 네트워킹 관련 연구과제 공동 수행 ▲이기종 AI 가속기(GPU·NPU 등) 기반 AI 클러스터 공동 연구개발 및 성능 최적화 ▲양사 기술·제품을 결합한 통합 솔루션 공동 개발 ▲AX 인프라 분야 공동 사업기회 발굴 및 마케팅 활동 등 4개 영역에서 협력하기로 했다. 이번 협력은 아크릴이 추진해 온 '멀티벤더 AI 인프라 운영 SW' 전략의 연장선에 있다. GPUBASE는 특정 가속기나 벤더에 종속되지 않고 GPU·NPU·DPU 등 다양한 AI 가속기를 단일 클러스터 환경에서 운영·최적화하는 소프트웨어다. 이번 협약으로 아크릴은 AI 연산 가속 영역을 넘어 데이터·네트워크 처리 레이어인 DPU까지 GPUBASE의 적용 범위를 확대하게 됐다. 아크릴은 GPUBASE의 기술력과 시장성을 단계적으로 검증해 왔다. 지난 3월 미국 글로벌 1·2위 클라우드 사업자(CSP)와 대규모 성능 검증 프로젝트 'K-Scale evaluation'을 공식 착수했으며, 4월에는 248장 규모 실제 운영 GPU 클러스터에서 최대 25배 성능 개선을 확인했다. 지난해에는 차량용 국산 NPU 기반 실시간 도로 교통 관제 서비스와 리벨리온 NPU '아톰(ATOM)' 기반 대규모언어모델(LLM) 서비스 구동도 검증했다. 망고부스트는 서울대학교 연구실에서 출발한 AI 인프라 최적화 전문기업이다. 데이터센터 전반의 성능 병목을 해결하는 시스템 기술 개발에 집중하고 있으며, DPU 기반 하드웨어 'BoostX™', LLM 추론 최적화 소프트웨어 'LLMBoost™', AI 서버 플랫폼 'ALPHONSO', 스토리지 서버 플랫폼 'KESAR'를 핵심 기술 포트폴리오로 보유하고 있다. 특히 LLMBoost™는 MLPerf v6.0 벤치마크에서 세계 최초로 다중 리전 기반의 이기종 추론 시스템을 구현하며 주목받았다. 대규모 언어모델 추론 과정에서 발생하는 데이터 이동 및 처리 병목을 구조적으로 해결하는 기술력을 입증했다는 평가다. 망고부스트는 이러한 시스템 레벨의 네트워크·데이터 처리 가속 기술을 기반으로 AI 데이터센터 인프라의 운영 효율 개선에 주력하고 있다. 양사는 이번 협약을 기반으로 글로벌 학회에서 검증된 기술을 실제 AI 인프라 환경에 적용하는 공동 연구도 추진한다. GPUBASE의 핵심 기술은 USENIX ATC '24, IEEE Access 등 국제 학술지에서 검증됐으며, 멀티패스 NCCL 기반 분산 학습 가속과 RDMA 차등화 전송 기반 추론 안정성 확보 등이 주요 기술 축이다. 양사는 이더넷·RoCEv2 환경에서 망고부스트의 DPU 'BoostX™'와 GPUBASE를 결합해 AI 데이터센터 네트워크 및 시스템 효율을 높이는 연구도 진행할 계획이다. 이번 MOU는 국내 AI 인프라 생태계가 단일 연산장치 중심의 성능 경쟁을 넘어 GPU·NPU·DPU를 통합적으로 운영하는 'xPU' 인프라 최적화 단계로 진입하고 있다는 점에서 의미가 있다고 아크릴은 밝혔다. 특히 개별 하드웨어 성능 경쟁을 넘어 데이터센터 전체 운영 효율을 높이는 소프트웨어·시스템 결합형 인프라 기술의 중요성이 커지고 있는 만큼, 양사의 협력은 국산 AI 인프라 생태계 확장에도 기여할 것으로 기대된다. 김장우 망고부스트 대표는 “DPU와 시스템 가속만으로는 풀 수 없는 운영·관제 영역이 있다”며 “글로벌 학회에서 이미 검증된 아크릴의 GPUBASE와 결합하면 AI 데이터센터 효율을 한 단계 더 끌어올릴 수 있다고 판단했다”고 말했다. 박외진 아크릴 대표는 “AI 데이터센터의 경쟁력은 이제 더 빠른 GPU나 더 강한 서버만으로 결정되지 않는다”며 “데이터 이동, 네트워크 병목, 클러스터 운영 등 구조적 문제를 해결하기 위해서는 하드웨어 가속과 운영 최적화가 함께 이뤄져야 한다”고 말했다. 이어 “이번 MOU는 GPUBASE의 멀티벤더 운영 SW 역량과 망고부스트의 DPU 기반 시스템 가속 기술을 결합하는 전략적 협력”이라며 “엔비디아 GPU, 국산 NPU에 이어 국산 DPU 환경까지 검증 범위를 넓혀 한국형 AI 컴퓨팅 인프라의 표준 운영 SW로 입지를 강화해 나가겠다”고 말했다.

2026.05.15 16:31방은주 기자

"병원 온보딩 시간 단축"...아크릴, 'NADIA-AN' 출시

AX(AI Transformation) 전문기업 아크릴은 병원별로 상이한 '데이터베이스 구조(스키마)'에도 신속하게 적용 가능한 AI 네이티브 전자의무기록(EMR) 온보딩 플랫폼 'NADIA-ANE'를 공식 론칭했다고 6일 밝혔다. 이 플랫폼은 AI가 초기 구축 단계부터 내장된 차세대 EMR 환경, 즉 AI Native EMR(ANE)을 단기간에 구현할 수 있게 지원한다. 'NADIA-ANE'는 병원이 보유한 자체 스키마를 표준 포맷인 'nadia-ane-schema-v1'로 변환한 뒤, AI EMR 구축에 필요한 전 과정을 자동화된 파이프라인으로 수행하도록 설계됐다. 엑셀 메타데이터, 데이터베이스 정의 스크립트(DDL), 국제 표준 의료데이터 모델(OMOP CDM) 등 다양한 형태의 병원 스키마를 수용하며, 병원별 데이터 구조 차이로 발생하던 맞춤형 개발 부담과 운영 복잡도를 낮춘 것이 특징이다. 핵심 기술은 아크릴이 자체 개발한 의료 특화 거대언어모델(LLM) 패밀리 'ALLM.H'와 의미 해석 엔진이다. 의료진의 질문을 이해하는 'ALLM.H', 질문을 데이터베이스 구조에 연결하는 'ALLM.H-Schema', 실제 SQL 질의문을 생성하는 'ALLM.H-SQL'이 의료진의 질문 이해, 질의 생성, 실행 검증, 응답 불가 판정까지 자동 처리한다. 여기에 의미 매핑 엔진 'NADIA-SL-Engine(Semantic Layer Engine)'이 의료 어휘, 데이터 연결 경로, 동음이의어 규칙 등을 반영한 의미 매핑 구조(시멘틱 레이어)를 생성해 의료진의 표현을 실제 데이터베이스 속성과 정밀하게 연결한다. 'NADIA-ANE'는 환자 데이터 보호와 망분리 환경을 고려해 온프레미스 배포를 기본 전제로 한다. 아크릴의 AI 모델 운영 플랫폼(MLOps·LLMOps) '조나단(Jonathan)'을 통해 병원 내부 서버에 직접 배포되며, 스키마 업로드부터 시멘틱 레이어 생성, 모델 파인튜닝, 벤치마크 생성, 실시간 테스트와 디버깅까지 웹 인터페이스에서 시각화한다. 이를 통해 병원 IT 조직은 구조를 직접 이해하고 운영할 수 있는 AI-Native EMR 환경을 구축할 수 있다. 이번 플랫폼은 의료진이 자연어 질문을 데이터베이스 질의문(SQL)으로 변환하는 능력을 평가하는 국제 표준 벤치마크 'EHRSQL 2024'에서 세계 신기록(SOTA, State-of-the-Art)을 달성한 자체 AI 기술을 기반으로 한다. 아크릴은 지난 4월 의료 특화 파운데이션 모델 '아름.H(ALLM.H)'로 한국 의사 국가시험(KMLE) 기반 벤치마크 'KorMedMCQA Doctor Test'에서 96.78%의 정답률을 기록하며 앤트로픽 Claude Opus 4(96.55%), 오픈AI GPT-5.1(90.11%), 구글 Gemini 2.5 Pro(90.8%)를 앞선 'SOTA'를 달성한 바 있다. 이번 EHRSQL 2024에서도 NADIA-ANE는 LG AI Research·KAIST 공동팀의 기존 최고 기록을 경신했다. NADIA-ANE는 의료진의 질문에 정답 SQL을 생성하는 정확도에서 89.08%, 안전성을 가중치로 반영한 종합 점수에서 84.78%를 기록했다. 특히, 안전 가중 점수는 기존 최고 기록을 3.46%p 앞섰다. 또한 답할 수 없는 질문에 대해 무리하게 답을 만들어낸 비율은 0.43%(1,163건 중 5건)에 그쳐, 의료 현장에 요구되는 안전성과 신뢰성을 정량적으로 입증했다. 이는 통상적인 의료 LLM 환각률 5~15% 대비 10~30배 낮은 수준으로, '모르는 것은 답하지 않는'는 안전성을 입증한 결과라고 회사측은 설명했다. 아크릴은 현재 미국 MIT 중환자실 데이터베이스 'MIMIC-IV'에서 NADIA-ANE의 세계 신기록을 확인했으며, 국내 대형 대학병원 CDW(Clinical Data Warehouse)를 대상으로 실제 한국형 대형병원 환경 온보딩을 진행 중이다. 향 후 국책 의료 AI 사업('닥터앤서 3.0', 'K-ARPA')과 의료 AI 데이터 활용 바우처 지원사업 등 주요 정부 과제와 병원 협력 체계를 기반으로 국내 대형병원 적용을 확대하고, 망분리와 예산 제약으로 빅테크 클라우드 솔루션 도입이 어려운 미국 중소형 병원 시장 진출도 병행할 계획이다. 박외진 아크릴 대표는 “지난 4월 의사국시 SOTA로 ALLM.H가 '얼마나 알고 있는가'를 입증했다면, 이번 EHRSQL SOTA는 '얼마나 안전하게 답하는가'를 입증한 결과”라며 “31B 경량 모델로 글로벌 빅테크와 학계 최고 팀들을 동시에 넘어선 것은 의료 AI가 모델 크기 경쟁이 아니라 표준, 구조, 지식의 경쟁이라는 아크릴의 기술 전략이 정량적으로 입증된 성과”라고 말했다. 그는 이어 “NADIA-ANE의 진짜 의미는 벤치마크 1위가 아니라, 의료 AI를 개별 SI 용역에서 확장 가능한 제품으로 전환했다는 점”이라며 “병원별 온보딩 시간을 수개월 내 단기 실행으로 압축하고, 국내 병원들이 축적한 고품질 의료 데이터의 잠재력을 이끌어내는 기반을 마련해 의료 AX 인프라의 핵심 축으로 자리매김하겠다”고 덧붙였다.

2026.05.12 18:00방은주 기자

아크릴, 과기정통부 '생성AI 선도 인재 양성' 주관기관 선정

AX(AI Transformation) 전문기업 아크릴은 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 추진하는 2026년 '생성AI 선도 인재 양성 사업' 의료 분야의 허브(Hub) 주관기관으로 선정됐다고 7일 밝혔다. 이번 사업은 아크릴이 의료 AX 선도를 위해 향후 4년간 필요한 인재와 차세대 기술 토대를 산학협력으로 묶는 프로젝트다. 회사의 인공지능 병원(AI Hospital) 인프라 고도화에 필요한 중장기 동력으로 작용할 전망이다. 이번 사업은 서울대·연세대·경희대·성균관대·한국공학대 등 5개 대학을 연결하는 '허브 & 스포크' 산학 컨소시엄 형태로 운영한다. 사업 기간은 1단계 2년, 2단계 2년으로 총 4년이다. 총사업비는 약 72.5억원 규모다. 연구책임자는 박외진 아크릴 대표가 직접 맡는다. 컨소시엄은 4년간 의료 AX 풀스택 석·박사 인재 누적 160명 이상을 양성하고, 의료 AI 모델 경량화, 실시간 추론, 합성 데이터, VLA(Vision-Language-Action )로봇, 뇌-행동 인터페이스 등 차세대 핵심 기술 확보를 추진한다. 아크릴은 허브 기관으로서 의료 현장의 산업 난제 정의, 기술 인프라 제공, 임상 적용, 인허가 연계, 사업화 방향 설정을 총괄한다. 서울대는 의료 AI 모델 경량화, 연세대는 실시간 추론 최적화, 경희대는 합성 데이터 파이프라인, 성균관대는 VLA 기반 의료 로봇 기술, 한국공학대는 뇌-행동 인터페이스 기반 제어 기술 연구를 담당한다. 이를 통해 컨소시엄은 교육, 연구, 실증, 사업화가 연결되는 의료 AX 인재 양성 구조를 구축할 계획이다. 이번 사업 선정은 아크릴이 단순히 개별 연구과제를 수행하는 차원을 넘어, 의료 AX 인프라를 장기적으로 진화시킬 인재·기술 파이프라인을 확보했다는 점에서 의미가 크다. 의료 AX는 의료 도메인 지식, AI 모델링, 병원 시스템 이해, 의료기기 인허가 대응 역량이 동시에 필요한 분야다. 아크릴은 "이번 사업을 통해 현장형 석·박사 인재 풀을 확보하고, 우수 인재의 정규직 전환 트랙까지 연계함으로써 사업 확장 과정의 핵심 병목인 전문 인력 리스크를 낮출 수 있을 것"이라고 짚었다. 의료 AX 분야는 높은 성장성에도 불구하고 실제 병원 환경에 적용 가능한 전문 인재와 운영 기술 부족이 주요 한계로 꼽힌다. 병원마다 다른 전자의무기록(EMR) 구조, 의료 데이터의 민감성, 임상 현장의 복잡성, 의료기기 인허가 절차 등은 일반 AI 기술만으로 해결하기 어려운 장벽이다. 특히 시장조사기관 AMR(Allied Market Research)에 따르면 글로벌 의료 AI 시장은 2020년 82.3억달러에서 2030년 1944억달러로 연평균 성장률이 38.1%로 전망되는 가운데, 의료 현장 적용성과 사업화 역량을 동시에 갖춘 기업의 중요성은 더욱 커지고 있다. 아크릴은 그동안 'ALLM.H'(지능), 'NADIA-ANE'(구축), 'Esther'(의료기기), 'JONATHAN'(운영 인프라)등 자체 플랫폼을 중심으로 인공지능 병원(AI Hospital) 인프라 구축에 주력해 왔다. 또한 '닥터앤서 3.0', 'K-ARPA', '2026 의료 AI 데이터 활용 바우처 지원사업' 등 의료 분야 국책 연구개발(R&D)을 수행하며 의료 현장 적용형 AI 기술을 축적해 왔다. 이번 사업은 이 같은 기존 라인업을 단순 확장하는 것이 아니라, 향후 4년간 해당 인프라를 지속적으로 개선할 인재와 차세대 기술을 확보하는 과정이라고 회사 측은 설명했다. 아크릴은 이번 사업에서 도출되는 연구 성과를 NADIA-ANE, Esther, JONATHAN 등 주요 의료 AX 라인업 고도화에 활용할 방침이다. 이를 통해 의료기관 온보딩, 의료 AI 추론 최적화, 합성 데이터 기반 모델 고도화, 의료 로봇·인터페이스 등으로 적용 범위를 넓히고, 인공지능 병원 인프라의 완성도를 높인다는 전략이다. 4년간 검증된 인재와 기술은 국내 의료 AX 고도화를 넘어 글로벌 시장 진출을 위한 기반으로도 연결될 것으로 기대된다. 박외진 아크릴 대표는 “의료 AX 선도는 한 번의 모델 발표나 단일 R&D 수주로 끝나는 일이 아니라, 4년·10년 단위로 인재와 차세대 기술을 지속적으로 고도화해야 가능한 영역”이라며 “이번 사업은 ALLM.H, NADIA-ANE, Esther, JONATHAN 등 아크릴이 구축해 온 인공지능 병원 인프라를 다음 단계로 진화시킬 인재와 기술을 5개 대학과 함께 확보하는 작업”이라고 말했다. 이어 “한국은 세계적 수준의 EMR 보급률, 전 국민 건강보험, 정기 건강검진 데이터, 발달된 임상 시험 환경을 갖춘 글로벌 의료 AX의 인큐베이터”라며 “이번 사업 성과를 분기 단위 핵심성과지표(KPI)로 점검하고 시장과 투명하게 공유, 국내 의료 AX 고도화와 글로벌 진출 기반을 함께 강화해 나가겠다”고 덧붙였다.

2026.05.07 11:17방은주 기자

아크릴, 우즈벡 국영 IT기업과 헬스케어 AI 본계약

AX(AI Transformation) 인프라 전문기업 아크릴은 우즈베키스탄 국영 IT 기업 '우즈인포컴(UZINFOCOM)'과 헬스케어 분야 AI 기술·플랫폼·인프라·서비스 공동 개발 및 운영을 위한 본계약을 체결했다고 30일 밝혔다. 이번 계약을 기점으로 아크릴의 의료 AI 기술과 플랫폼의 해외 진출이 본격화할 전망이다. 이번 계약은 양사가 지난해 11월 체결한 양해각서(MOU)에 이은 후속 본계약이다. 양사는 이번 계약을 통해 우즈베키스탄 의료기관의 디지털 전환 수요에 대응해 의료정보시스템, AI 헬스케어 인프라, 인허가·인증 체계, 전문 인력 양성 등을 포괄하는 협력 모델을 단계적으로 구축할 계획이다. 양사는 먼저 우즈베키스탄 의료기관을 대상으로 차세대 병원정보시스템(HIS) 플랫폼을 공동 설계 및 구현한다. 또 현지 AI 헬스케어 연구개발(R&D) 거점 구축과 운영 노하우 이전을 추진하고, 소프트웨어 의료기기(SaMD) 인허가 프로세스도 공동으로 검토한다. 의약·의료기기 분야 현지 인증 체계 구축을 지원하는 한편 의료진과 기술인력을 대상으로 한 교육 프로그램도 함께 운영할 예정이다. 우즈베키스탄은 중앙아시아 주요 AI 신흥시장으로 주목받고 있다. 우즈베키스탄 정부는 교육, 헬스케어, 금융, 산업 등 다양한 분야에서 100여 개 이상의 AI 프로젝트를 추진 중이며, 'AI 기술 발전 전략 2030'을 통해 AI 기반 서비스 매출 15억 달러 달성을 목표로 제시했다. 특히, 헬스케어는 정부가 AI 적용 우선 분야로 제시한 영역으로, 의료 AI 기술을 보유한 기업의 성장 기회가 확대되고 있다. 아크릴은 우즈베키스탄에서 이미 의료 IT 관련 레퍼런스를 확보했다. 지난 2023년 200 병상 규모 우즈베키스탄 제4병원의 병원정보시스템(HIS) 구축 사업을 수행했고, 2024년에는 강원대학교병원과 컨소시엄을 구성해 '우즈베키스탄 카라칼팍스탄 모자보건 의료 IT 환경 조사 및 개선방안 수립 사업'을 진행했다. 아크릴은 이 같은 현지 트랙 레코드를 기반으로 우즈인포컴과 협력 범위를 확대하고, 우즈베키스탄을 거점으로 중앙아시아 헬스케어 AX 시장 진출에 속도를 낼 방침이다. 이와 더불어 자사 의료정보시스템 '나디아(NADIA)'와 AI 인프라 플랫폼 '조나단(JONATHAN)', 헬스케어 특화 AI 기술을 중심으로 글로벌 진출을 확대해 나갈 계획이다. 누슬란(Ruslan) 우즈인포컴 E-헬스 담당 이사는 “아크릴은 한국의 검증된 AI 인프라 기술력과 헬스케어 분야 실증 경험을 갖춘 신뢰할 수 있는 파트너”라며 “이번 협력을 통해 우즈베키스탄 헬스케어 AI 분야에서 실질적 성과를 창출하고, 중앙아시아 전역으로 확산 가능한 모델을 함께 구축하겠다”고 설명했다. 박외진 아크릴 대표는 “우즈인포컴은 지속가능한 성장을 위한 디지털 헬스 연구개발 파트너로 아크릴을 선택했다”며 “헬스케어와 AI 사업화 과정에서 축적한 전문성과 우즈베키스탄 현지 실적을 바탕으로 우즈인포컴과 함께 현지 헬스케어 AX 인프라 구축을 가속화하겠다”고 밝혔다.

2026.04.30 10:04방은주 기자

아크릴, '2026 의료AI 데이터 활용 바우처 지원사업' 선정

AI 상장기업 아크릴(대표 박외진)은 보건복지부 산하 한국보건의료정보원이 주관하는 '2026년 의료AI 데이터 활용 바우처 지원사업'에 최종 선정돼 국내 최초 다기관 응급 파운데이션 모델(FM) 개발에 착수한다고 16일 밝혔다. 이번 과제를 통해 아크릴은 응급의료 분야에서 데이터 기반 의사결정을 혁신하고, 의료 현장의 실질적 AI 전환을 가속화할 계획이다. '2026년 의료AI 데이터 활용 바우처 지원사업'은 정부가 병원 임상데이터를 안전하게 활용할 수 있도록 AI 기업에 데이터 가공·분석 비용을 바우처 형태로 지원하는 국책 프로젝트다. 의료데이터 중심병원과 AI 기업 간 협력을 촉진해 실제 임상데이터 활용의 병목을 해소하는 것이 핵심 목표다. 아크릴은 이 사업을 통해 다기관 응급 데이터를 통합 분석하는 새로운 AI 패러다임을 제시할 예정이다. 이번 과제의 기술적 기반은 아크릴이 자체 개발한 한국어 의료 특화 거대언어모델(LLM) '아름.H(A-LLM.H, Gemma4-31B 기반)이다. 이 모델은 '한국 의사 국가시험(KMLE) 공식 벤치마크(KorMEDMCQA)' 테스트에서 96.78%를 기록하며 앤트로픽의 'Claude Opus4(96.55%)', 오픈AI의 'GPT-5.1(90.11%)', 구글 Gemini 2.5 Pro(90.8%)' 등 글로벌 상용 모델을 능가하는 최고 성능을 달성했다. 병원 망분리 환경에서도 온프레미스 설치가 가능해, 클라우드 접근이 제한된 국내 병원 시장에서 실질적인 대안으로 주목받고 있다. 아크릴은 2018년부터 2025년까지 수집된 응급실 방문 에피소드 50만 건과 ECG·CT·흉부 X-ray 등 5종 멀티모달 데이터를 통합해 학습시킨다. 환자 도착부터 퇴원 교육까지 6단계 진료 흐름을 시간 순서대로 학습시키는 '타임어댑티브(Time-Adaptive)' 구조를 도입해, 동일한 생체 신호라도 발생 시점에 따라 임상적 의미가 달라지는 응급실 환경의 특성을 정교하게 반영한다. QA 에이전트는 의료진 질의에 즉시 중증도 참고정보, 감별진단 후보 및 관련 가이드라인을 제공함으로써 현장 대응 속도와 정확도를 동시에 향상시킬 예정이다. 아크릴은 이번 프로젝트를 단순한 응급실 솔루션 개발이 아닌 '인공지능병원(AI Hospital)' 구축의 핵심 인프라로 발전시킬 계획이다. 중증도 분류부터 처분 결정, 퇴원 교육까지 전 진료 과정을 AI가 지원하는 구조를 내과·외과 등 타 진료과로 확장해 병원 전체 AX(AI Transformation) 기반을 마련한다는 구상이다. 아크릴은 해당 프로젝트로 글로벌 시장도 진출할 계획이다. 특히, 미국 헬스케어 AI 시장을 주요 타깃으로 온프레미스 12B 경량 모델을 통해 클라우드 연결이 어려운 중소형 병원에도 적용 가능한 솔루션으로 차별화할 방침이다. 아크릴은 “응급실은 초 단위 의사결정이 필요한 고속 환경으로, 이번 과제를 통해 의료진이 즉시 임상 정보를 확인하고 대응할 수 있는 AX 인프라를 구축하겠다”며 “온프레미스 배포가 가능한 A-LLM.H와 우리가 개발한 조나단(Jonathan) 플랫폼간 결합은 글로벌 경쟁사가 단기간 내 모방하기 어려운 독자적 경쟁력”이라고 말했다.

2026.04.16 16:29방은주 기자

아크릴 "국산 소형AI로 클로드 오퍼스4와 GPT 5.1보나 나은 성능 구현"

AI전문 상장사인 아크릴(대표 박외진)은 자체 개발한 의료 특화 파운데이션 모델 '아름.H(ALLM.H)'가 한국 의사국가시험(KMLE)의 기출문제 기반 의료 AI 평가 벤치마크인 'KorMedMCQA Doctor Test'에서 96.78%의 정답률을 기록, 현존 최고 성능(SOTA)을 달성했다고 15일 밝혔다. 이는 앤트로픽의 'Claude Opus4(96.55%)', 오픈AI의 'GPT-5.1(90.11%)', 구글 Gemini 2.5 Pro(90.8%)'를 모두 웃도는 수준이다. 한국 의료 특화 AI 모델의 경쟁력을 입증한 사례로 의미가 크다고 회사는 설명했다. 오픈소스 의료 AI 분야에서도 이번 결과는 주목할만 하다. 'ALLM.H'는 서울대병원이 개발한 오픈소스 의료 모델 'HARI(89.2%)'를 7.58%p 앞섰다고 회사는 밝혔다. 특히, K-Med.ai가 실제 KMLE에서 달성한 96.4%에 비견되는 수준의 성능을 72B(파라미터가 720억개) 이상의 초대형 모델이 아닌 31B 규모의 경량 오픈소스 모델로 구현했다. 모델 규모를 키우는 방식이 아니라, 고품질 데이터 구성과 정교한 학습 및 추론 파이프라인 설계를 통해 특화 분야 성능을 끌어올린 것이다. 또 'ALLM.H'는 아크릴이 독자 개발한 산업 특화 파운데이션 모델 '패밀리 ALLM(Acryl LLM)'의 첫 번째 결과물이기도 한데, 이는 의료·헬스케어 분야에 특화해 개발했다. 아크릴은 2024년 Weights & Biases(W&B)가 운영하는 한국어 LLM 리더보드 '호랑이 벤치(Open Ko-LLM Leaderboard)'에서 오픈소스 부문 1위를 기록하며 파인튜닝 역량을 입증한 바 있다. 이후 축적한 고성능 모델 학습 노하우를 바탕으로 산업별 특화 파운데이션 모델 개발에 착수했으며, 'ALLM.H'는 그 전략의 첫 성과물이다. 'ALLM.H'는 구글의 최신 오픈소스 모델 'Gemma 4(31B)'를 기반으로 국내 최초 파인튜닝을 거쳐 개발했다. 2022년부터 2024년까지의 KMLE 공식 기출 435문항으로 구성된 KorMedMCQA Doctor Test에서 최고 수준의 성능을 낸 배경에는 아크릴이 보유한 데이터 정제 역량과 도메인 특화 학습 설계 역량이 있다. 아크릴은 "이번 성과를 통해 국내 특화 파운데이션 모델이 해외 빅테크의 대형 상용 모델과도 충분히 경쟁할 수 있음을 입증했다"고 강조했다. 아크릴은 'ALLM.H'를 단일 모델에 그치지 않고, 진료과별 특성을 반영한 패밀리' 구조로 확장해 나갈 계획이다. ALLM.H를 앵커 모델로 삼아 각 전문 진료과에 최적화된 AI 생태계를 구축하고, 후속 모델들의 성능과 벤치마크 결과도 순차적으로 공개할 예정이다. 이를 통해 실제 의료 현장에서 활용 가능한 전문 의료 AI 체계를 단계적으로 고도화한다는 방침이다. 'ALLM.H'와 'ALLM.H 패밀리' 모델은 현재 아크릴이 수행 중인 보건복지부·과학기술정보통신부 주관 '닥터앤서 3.0' 및 'K-ARPA' 사업을 기반으로 국내 대형 병원에서 실증에 돌입할 예정이다. 연세의료원, 경북대학교병원 등 협력 병원을 중심으로 의료진의 임상 의사결정 지원, 의료 데이터 분석, 전문 진료과 상담 보조 등에 활용하며, 온프레미스 방식으로 배포, 환자 데이터 보안까지 확보할 계획이다. 연구실 수준의 데모를 넘어 실제 임상 환경에서 작동하는 의료 AI로 검증하겠다는 것이 회사측 설명이다. 박외진 아크릴 대표는 “ALLM.H는 아크릴이 보유한 대규모 모델 학습·평가 인프라와 우리가 개발해 확보하고 있는 LLM 평가 플랫폼 '조나단(Jonathan)'을 통해 축적한 모델 최적화 노하우를 결합한 결과물”이라며 “31B 규모 모델로 Claude Opus 4와 GPT-5.1을 넘어서는 성능을 달성한 것은 모델의 크기보다 데이터 전략과 학습 파이프라인 설계가 핵심이라는 점을 보여준다”고 말했다. 이어 “이번에 검증한 특화 파인튜닝 기술은 향후 '조나단' 플랫폼에 탑재해 의료 뿐 아니라 금융, 법률, 제조 등 다양한 산업 도메인으로 확장할 예정”이라며 “고객이 자체 도메인 데이터만 보유하면 특화 모델의 학습부터 평가, 배포까지 가능한 엔드투엔드 파이프라인을 제공, 산업별 AI 내재화를 앞당길 것”이라고 밝혔다.

2026.04.14 10:19방은주 기자

아크릴 'GPU 베이스', 데이터센터 GPU 성능 25배 향상 입증

AX 인프라 소프트웨어 전문기업 아크릴(대표 박외진)은 자사의 GPU 클러스터 최적화 기술 '조나단 GPU베이스(JONATHAN GPUBASEGPUBASE)'가 실제 GPU 클러스터 운영 환경에서 최대 25배의 성능 개선 효과를 확인했다고 7일 밝혔다. 이번 성과는 미국 소재 글로벌 탑티어 클라우드 서비스 제공사(CSP) 환경에서 수백 대 규모 GPU 클러스터를 대상으로 진행한 'K-Scale evaluation' 사전 평가를 통해 확인됐다. 아크릴은 총 7개 시험 항목에 대한 정량 검증을 완료, 실제 운영 환경에서의 성능 안정성과 운용 역량을 입증했다. 이번 평가는 다양한 학습·추론 워크로드가 동시에 작동하는 실제 AX 인프라 부하 환경에서 성능 유지 여부를 검증하는 데 초점을 맞췄다. 실제 AI 데이터센터에서는 네트워크 부하가 GPU 활용률을 떨어뜨리고 학습 시간을 늘리며 추론 응답 시간을 지연시키는 주요 원인으로 작용하는 만큼, 이를 제어하는 기술이 핵심 경쟁력으로 꼽힌다. 아크릴은 학술 논문(ACM IMC'24, IEEE ICNP'18)을 바탕으로 정의한 4단계 부하 수준(없음·하·중·상)을 적용해 GPUBASE 비적용 환경과 적용 환경을 A/B 방식으로 비교했다. 그 결과 GPUBASE가 없는 환경은 부하가 높아질수록 성능이 급격히 저하돼 '상' 수준에서 최대 95%까지 성능이 떨어진 반면, GPUBASE 적용 환경은 모든 부하 조건에서 무부하 상태와 동일한 성능을 유지했다. 이에 따라 기준선 대비 최대 25배의 성능 향상 효과가 확인됐다. 이 같은 성과는 실제 파운데이션 모델 학습 환경에서도 재현됐다. 한국어 특화 대규모 언어모델(11B 파라미터)과 자사 의료 AI 모델(27B 파라미터)을 활용한 학습 벤치마크 결과, 부하 수준에 따라 2배에서 최대 25배까지 학습 속도 향상이 측정됐다. 학습과 추론이 동시에 이뤄지는 혼합 부하 환경에서도 GPUBASE 효과는 뚜렷했다. GPUBASE 적용 환경은 기준선 대비 6배 빠른 학습 속도를 기록하는 동시에 추론 응답 시간 SLA(서비스 수준 계약)도 충족했다. 반면 기준선 환경은 동일 기준을 만족하지 못했다. GPU 장애 대응 검증에서도 전 시나리오에 대한 자동 감지와 복구가 이뤄졌으며, 플랫폼 핵심 기능 8종에 대한 정확성 검증 역시 100% 통과했다. 아크릴은 이번 사전 평가 결과를 바탕으로 Horizontal K-Scale(복수 CSP에서 누적 1000+GPU 검증)과 Vertical K-Scale(단일 CSP에서 1000+GPU 단일 클러스터 검증)을 병행 추진할 계획이다. 1단계(Phase 1, GPU 1000장)는 올 상반기, 2단계(Phase 2, GPU 3000장+)는 연내 착수할 예정이다. 염익준 아크릴 CTO는 “대부분의 GPU 벤치마크는 트래픽이 없는 환경을 전제로 하지만 실제 데이터센터는 다양한 트래픽이 상시 발생하는 구조”라며 “GPUBASE는 이런 실제 운영 환경에서도 성능을 안정적으로 보장할 수 있음을 이번 평가를 통해 정량적으로 입증했다”고 말했다. 한편 'JONATHAN GPUBASE'는 아크릴이 독자 개발한 GPU 클러스터 최적화 소프트웨어다. 다중경로 전송, PeRF(트래픽 차등화), GPU 동적 할당, 멀티벤더 GPU 통합 관리 등 4대 핵심 기술을 기반으로 한다. 인피니밴드(InfiniBand)에서 이더넷(Ethernet)/RoCEv2 중심으로 전환하려는 AX GPU 클러스터 시장에서 성능 간극 해소를 지원하는 소프트웨어 솔루션으로 주목받고 있다.

2026.04.07 14:51방은주 기자

아크릴, 국산SW 기반 AI칩 1000~3000장 성능 검증

AX 인프라 전문기업 아크릴(대표 박외진)이 글로벌 1, 2위 미국 클라우드기업과 자사 GPU 최적화 기술의 대규모 성능 검증에 착수했다. 31일 아크릴은 자사 GPU 클러스터 최적화 기술 '조나단 GPU베이스(GPUBASE)'를 활용한 대규모 성능 검증 프로젝트 'K-Scale evaluation'에 착수했다고 밝혔다. 이번 프로젝트는 GPU 248장 규모로 글로벌 클라우드 환경에서 'GPUBASE'의 성능·확장성·안정성을 7개 항목으로 정량적으로 검증한다. 'GPUBASE'는 아크릴이 독자 개발한 GPU 클러스터 최적화 소프트웨어다. AI 모델 학습·추론 워크로드를 활용해 실제 운영 환경과 유사한 조건에서 검증이 이뤄진다. 특히 한국어 특화 대규모 언어모델과 아크릴의 의료 AI 모델 '아름.H(ALLM.H)'가 테스트 워크로드로 활용된다. 아크릴은 이번 프로젝트를 'Horizontal K-Scale'과 'Vertical K-Scale' 두 축으로 설계했다. 'Horizontal K-Scale'은 복수의 클라우드 환경에 각각 수백 대 규모 GPUBASE를 배치, 누적 1000장 이상의 GPU에서 환경 호환성과 운영 안정성을 검증하는 방식이다. 현재 3개 이상의 클라우드 기업과 협력 중이다.인피니벤드(InfiniBand), 이더넷 기반 RDMA(Ethernet/RoCEv2)' 등 서로 다른 네트워크 환경과 엔비디아, AMD 등 다양한 GPU를 적용한다. 'Vertical K-Scale'은 단일 클라우스 서비스업체에서 1000장 이상의 GPU를 하나의 클러스터로 구성해 극한의 성능과 확장성을 검증한다. 특히 GPUBASE의 핵심 기술인 다중경로 전송 기술의 효율성을 GPU 1000장 규모에서 공식 검증할 계획이다. 아크릴은 향후 'Vertical K-Scale'에 대한 공인 시험기관 성적서 발급도 추진할 예정이다. 박외진 아크릴 대표는 "이번 평가는 두 개의 축을 중심으로 클라우드 전반을 입체적으로 검증한다는 점에서 관련 생태계에 큰 의미를 준다"면서 “Horizontal 축은 다양한 클라우드 환경을 가로지르고 Vertical축은 성능의 한계를 세로로 확장한 개념으로 두 축이 교차하는 지점에서 클라우드 종류와 규모에 관계없이 안정적으로 동작할 수 있음을 입증할 것”이라고 말했다. 아크릴은 이번 검증을 시작으로 상반기 중 Phase 1(GPU 1000장, 단일 클러스터)을 착수하고, 연내 Phase 2(GPU 3000장 이상)로 확대할 계획이다. 'GPUBASE'는 아크릴이 독자 개발한 GPU 클러스터 최적화 소프트웨어로, 다중경로 전송, PeRF(트래픽 차등화), GPU 동적 할당, 멀티벤더 GPU 통합 관리 등 4대 핵심 기술이 적용됐다. 우리나라는 26만대 규모의 GPU를 미국에서 순차적으로 도입, 국가 전략 AI 클러스터 구축을 목표로 하고 있는데, 이런 국내 AI 전략 실행에 힘입어 'GPUBASE'에 대한 업계 관심이 더욱 커질 것이라고 아크릴은 예상했다. 박 대표는 “세계 AI GPU 클러스터 네트워크 시장이 인피니벤드에서 이더넷 기반 RDMA 기술로 빠르게 전환하고 있는 가운데, 업계의 핵심 과제인 성능 간극 해소를 'GPUBASE'가 소프트웨어로 해결할 수 있을 것을 기대한다”며 “이번 프로젝트를 통해 GPUBASE가 국가 규모 GPU 클러스터에서 안정적으로 동작할 수 있다는 점을 검증하겠다”고 강조했다.

2026.03.31 17:54방은주 기자

"AI개발사 넘어 AI산업 선도"...아크릴, 창립 15주년 기념식

인공지능(AI) 인프라 전문기업 아크릴(대표 박외진)이 독보적인 'AX(AI 전환) 풀스택 역량'을 바탕으로 AI 개발사를 넘어, AI 산업 트렌드를 선도하고 미래 방향을 제시하는 기업으로 자리매김하고 있다. 인공지능 전환(AX) 인프라전문 기업 아크릴(대표 박외진)이 24일 120여명의 임직원과 업계 주요 관계자들이 참석한 가운데 창립 15주년 기념행사를 개최했다. 아크릴은 2011년 3월 설립 이후 자체 개발한 통합 AX 플랫폼 '조나단(Jonathan)'을 기반으로 공공, 의료, 보험 등 다양한 산업군의 AI 전환(AX)을 이끌어왔다. 특히, 단순한 AI 모델 개발을 넘어 데이터 전처리부터 모델 학습, 배포, 운영(MLOps)까지 AI 도입의 전 과정을 지원하는 '엔드투엔드(End-to-End)' 기술력을 인정받아 기술특례상장으로 작년 12월 코스닥 시장에 입성했다. 이 회사의 가장 큰 경쟁력은 '실질적인 수익화가 가능한 도메인 특화 AX 솔루션'이다. 아크릴은 삼성서울병원, 카톨릭 성모 병원, 연세의료원, 경북대 병원 등 국내 주요 대학 병원들과 협력해 식약처로부터 품목 허가를 받은 의료 인공지능 기반 소프트웨어 의료 기기 개발에도 성공했다. 이날 행사에서 아크릴은 AX 인프라 솔루션 '조나단(Jonathan)'의 기술 업데이트 계획도 발표하고, 실제 기업 경영 환경에서의 AI 활용 사례와 함께 아크릴이 지향하는 AX 내재화의 가치 및 미래 전략을 공유했다. 특히 아크릴은 전 임직원을 대상으로 한 '바이브 코딩 해커톤 대회'도 별도 부대행사로 진행하며 AI의 효용성을 증명했다. 개발자와 비개발자 구분 없이 전 임직원이 AI를 손쉽게 활용할 수 있음을 보여주는 한편, 조나단이 차세대 AI 표준 모델로 기능할 수 있는 가능성도 제시했다. 이 대회는 35분이라는 짧은 시간 안에 AI 도구만을 활용해 서비스를 구현하는 것을 목표로 진행됐다. 이를 통해 AI 기반 업무 방식의 확장 가능성과 1인당 생산성 극대화의 잠재력을 보여줬다. 바이브 코딩은 대규모 언어 모델(LLM)에 프롬프트(명령어)를 입력해 프로그램을 구현하는 방식이다. 아크릴은 “현재 AI는 업무와 실생활 전반에서 폭넓게 활용되는 실질적인 도구로 자리 잡기 시작했다”며 “당사는 이러한 AI 구현의 핵심이 되는 다양한 인프라 구축 솔루션을 전문적으로 제공하고 있다”고 설명했다. 이어 “우리 회사는 개발자 뿐 아니라 인사, 재무, 마케팅 등 비개발 직군을 포함한 120명 전 임직원이 실무에 AI를 적극 활용하고 있다”며 “전 구성원이 각자의 업무 영역에서 AI를 활용해 문제 해결, 의사결정, 실행 속도 향상을 이끄는 'AI 디렉터형 조직'으로 진화하고 있다”고 덧붙였다. 아크릴은 앞으로도 내부에서 검증한 AI 활용 경험과 기술력을 바탕으로 조나단 등 주력 솔루션을 지속 고도화하고, 실효성 높은 AX 모델을 제시함으로써 산업 전반의 AI 기반 디지털 혁신을 이끄는 기업으로 성장해 나갈 방침이다.

2026.03.26 21:56방은주 기자

염익준 아크릴 CTO "GPU 관리기술 독보적...한국판 쿠다 생태계 구축"

염익준 아크릴 CTO는 성균관대학교(성대) 소프트웨어학과 교수이기도 하다. 20년 넘게 대학에서 후학을 양성해 온 그는 소프트웨어(SW)와 네트워크 전문가다. 2021년부터 AI전문기업 아크릴 CTO도 맡고 있다. 아크릴은 AI 인프라·플랫폼 전문 기업이다. 기업과 기관이 AI를 효율적으로 개발·운영·확장할 수 있게 도와준다. 2년 연속(2024년, 2025년) 포브스코리아가 선정한 '대한민국 AI 50대 기업'에 뽑힐만큼 시장성과 기술력을 인정받았다. 작년 투자 시장이 부진했음에도 12월 코스닥에 당당히 상장했다. 1일 염 교수는 아크릴 CTO 겸직 배경에 대해 "첫 교수 임용(2002년) 후 20년 넘게 강단에서 수많은 국책 과제를 수행, 논문과 특허를 발표해 왔다. 하지만 연구실에서 탄생한 기술은 논문 속에만 머물러 있고, 실제 우리 삶을 바꾸는 데까지 이어지지 못했다. 늘 이에 대한 아쉬움과 갈증이 있었다. 아크릴 합류는 바로 그 '연결'에 대한 열망 때문이었다. 학교에서 쌓은 이론적 깊이를 실제 서비스와 제품으로 구현해낼 수 있다는 점에서 기쁘고 흥분된다"고 말했다. 아크릴 주력 제품(솔루션)은 '조나단(Jonathan)'과 '나디아(NADIA)'다. '조나단'은 AI 개발·배포·운영을 자동화한 통합 AI 플랫폼이다. 데이터 수집부터 모델 학습, 배포까지 전 과정을 지원, 기업이 AI를 쉽게 도입할 수 있게 해준다. 특히 '조나단'에 탑재한 GPU 운영 최적화 기술은 1개당 수천만원 하는 GPU 자원 활용률을 효율 및 극대화해준다. '나디아'는 의료 헬스케어 특화 AI 솔루션이다. 의료 데이터를 구조화 및 표준화했고 다국어를 지원한다. 병원정보시스템(Hospital Information system, HIS) 기반 운영부터 SaMD(Software as a Medical Device, 의료기기 분류 소프트웨어)급 진단·예측까지 하나의 흐름으로 연결하는 글로벌 헬스케어 특화 AX 플랫폼이다. 염 CTO는 교수와 CTO와 교수 '투잡'이 힘들지 않냐는 질문에 "두 역할의 시너지 효과가 명확하다"는 말로 대답을 대신했다. 그에 따르면 두 역할을 함으로써 얻는 플러스 효과는 첫째, '인재 연결'이다. 실제, 염 CTO 연구실 출신 고의열 박사(이사)와 이수기 박사(본부장)를 필두로, 다수의 유능한 염 교수 석, 박사 제자들이 현재 아크릴 연구소 핵심 인력으로 활약하고 있다. 염 CTO는 "내가 학교에서 직접 가르치며 손발을 맞춘 제자들이 이제는 든든한 동료가 돼 학교 밖에서도 같은 목표를 향해 뛰고 있다는 사실이 무엇보다 큰 자산"이라고 반색했다. 또 다른 매력은 '경험의 선순환'이다. 염 CTO는 "아크릴이라는 산업 현장에서 겪는 생생한 문제 해결 경험과 최신 트렌드는 다시 학교로 돌아가 학생들을 가르치고 연구를 지도하는 데 귀중한 밑거름이 된다. 이론이 현장을 이끌고, 현장의 경험이 다시 교육을 풍성하게 만드는 구조가 완성된 셈"이라고 들려줬다. 염 CTO는 연세대(전자공학과)를 졸업했다. 석사와 박사 학위는 미국 텍사스 A&M 대학교에서 컴퓨터 공학 전공으로 받았다. 박사 학위 취득후 KAIST에서 전산학과 교수(2002~2008)로 처음 교수 생활을 시작, 이 곳에서 7년간 있다 2008년 현재의 성대로 자리를 옮겼다. 아크릴 최고경영자(CEO)이자 설립자인 박외진 대표와는 '특별한 인연'이 있다. 고교(개포고) 동문이다. 두 사람 모두 고3때 반장을 맡을만큼 공부를 잘하고 리더십도 있었다. 고교 졸업후 각자의 길(박 대표는 KAIST 입학, 염 교수는 연세대 입학)을 걷다 2002년 KAIST에서 다시 만났다. 당시 염 교수는 막 부임한 전산학과 교수였고, 박 대표는 전산학과 박사과정 학생이자 스타트업을 이끄는 창업가였다. 염 CTO는 "우린 배경이 서로 달랐다. 나는 '네트워크'를 전공한 교수였고, 박 대표는 '소프트웨어 공학'을 전공한 사업가였다. 전공 분야도, 사회적 역할도 달랐다. 그러기에 더 완벽한 파트너가 될 수 있었다"면서 "이 때문에 서로의 부족한 점을 채워주는 상호 보완적인 관계가 자연스럽게 형성됐다. 이런 신뢰를 바탕으로 2011년 아크릴이 창업했을때 연구개발에 더 적극 참여했고, 기술 비전을 공유하던 중 2021년 자연스레 CTO라는 중책까지 맡게 됐다. 오랜 친구이자 동료로서 쌓아온 시간이 지금의 탄탄한 팀워크를 만든 셈"이라고 들려줬다. 아래는 염 CTO와 인터뷰 일문일답. 그는 이번 인터뷰에서 "대한민국 시스템 소프트웨어(SW) 기술이 글로벌 인공지능(AI) 인프라의 표준이 되는 것, 이것이 학자이자 CTO로서 내가 꿈꾸는 최종 목표"라고 강조했다. -[전문성 융합] 교수로서 주 연구 분야가 '네트워크'와 '시스템'이다. 보통 AI기업은 모델 연구자를 영입하려 한다. 인프라 전문가가 AI 기업인 아크릴에 합류한 배경은? "아크릴은 최근 우후죽순 생겨난 일반 AI 스타트업과 결이 다르다. 2011년 창업 당시에는 '인공지능'이 지금처럼 주목받던 시절이 아니었다. 당시 우리 핵심 아이템은 '감성 컴퓨팅(Affective Computing)'이었다. 텍스트, 음성, 표정 등 다양한 멀티모달(Multi-modal) 데이터를 융합해 사람의 감정을 이해하는 것이 목표였다. 이를 가장 잘 구현하기 위해 딥러닝과 인공지능 기술을 적극 도입했다. AI는 목적이 아닌 문제 해결을 위한 필수 도구였던 셈이다. 내 전공인 네트워크와 시스템 기술이 필수인 이유도 여기 있다. 감성 인식을 위해 대용량의 영상과 음성 데이터를 처리하다 보니, 데이터를 나르는 '네트워크'가 느리면 아무리 비싼 GPU를 써도 데이터가 도착할 때까지 GPU가 멈추는(Idle) 비효율이 발생했다. 나는 이 병목 현상을 해결하기 위해 시스템 최적화에 집중했고, 결과적으로 'AI 성능은 모델 뿐 아니라 이를 뒷받침하는 인프라(system & Network)에 달려있다'는 것을 체감했다. 최근 글로벌 산업계에도 모델 경쟁을 넘어 'AI 인프라'의 중요성을 재조명하고 있다. 아크릴은 태생부터 이러한 시스템적 사고를 바탕으로 성장해 온 기업이라 할 수 있다." -[R&D 철학] 아크릴은 스타트업임에도 매년 세계 최고 권위 학회에 논문을 발표한다. 제품 개발 속도전이 치열한 시장에서, 원천 기술 연구에 주력하는 이유는 "역설적이지만, '가장 빠르게 변하는 시장에서 살아남기 위해' 깊이 있는 연구를 한다. AI 기술은 어제 나온 신기술이 오늘은 구식이 될 정도로 발전 속도가 빠르다. 단순히 남들이 만든 기술을 가져와 제품화하는 데만 급급하다 보면, 제품을 출시하기도 전에 이미 도태되는 악순환에 빠질 수밖에 없다. 이 악순환의 고리를 끊는 유일한 방법은 '남보다 앞선 원천 기술'을 확보하는 것이다. 우리가 매년 권위 있는 학회에 논문을 발표하는 것은 학술 성과를 넘어, 우리가 확보한 기술적 우위를 글로벌 무대에서 객관적으로 검증받고 인정받기 위한 과정이다. 또 우리는 이 기술을 독점하기보다 시장에 공개함으로써 생태계의 파이를 키우는 것을 지향한다. 우리가 자체 개발한 '조나단(Jonathan)' 플랫폼을 '탱고2(Tango 2)'라는 이름으로 오픈소스로 공개한 것이 대표적인 사례다. 다행히, 이러한 R&D 철학이 실제 성과로 이어지고 있다. LLM이 처음 등장했을 때, 모두가 모델 튜닝에만 몰두했지만, 우리는 그 이후를 내다보고 '자원 효율적인 추론을 위한 인프라 기술' 연구에 집중했다. 현재 시장은 정확히 우리가 준비한 '비용 절감과 효율성' 방향으로 움직이고 있다. 남들이 보지 못한 곳을 먼저 연구하고 준비한 덕분에 시장을 선도할 수 있었다고 생각한다. 솔직히 말하면, 개인적인 '사심'도 조금 섞여 있다(웃음). 기업의 CTO이기도 하지만 20년 넘게 연구에 주력해 온 학자다. 그러다보니 세상에 의미 있는 연구 결과를 내놓아 인정받고 싶은 '연구자로서의 욕심'은 어쩔 수가 없더라(웃음)." -[제품 소개] 아크릴 핵심 제품인 'GPUBase'는 어떤 솔루션인가. 클라우드 운영자(CSP)와 사용자에게 어떤 가치를 제공하나? "GPUBase는 내 전공인 네트워크, 시스템 기술과 아크릴의 AI 기술 역량을 총망라해 탄생시킨 아크릴의 대표 플래그십 제품이다. 한마디로 'AI 인프라의 성능을 극대화해 주는 GPU 관리 및 운영 플랫폼'이라 정의할 수 있다. AI 현장에는 심각한 비효율이 존재한다. 1개당 수천만원 하는 비싼 GPU를 구매해 놓고도 실제 사용률(Utilization)이 50~60%에 불과한 경우가 많다. 데이터가 제때 도착하지 않거나, 스케줄링이 꼬여서 GPU가 놀고 있는 시간이 많기 때문이다. 'GPUBase'는 이 '숨겨진 비효율'을 찾아내 성능으로 바꿔주는 역할을 한다. 핵심 기술은 크게 '컴퓨팅 최적화'와 '통신 최적화' 두 축이다. 컴퓨팅 측면에서는 엔비디아의 MPS(Multi-Process Service)나 MIG(Multi-Instance GPU) 기술을 고도화해 결합했다. 이를 통해 하나의 고성능 GPU를 여러 개의 논리적 단위로 정교하게 쪼개 쓰거나, 작업 부하에 따라 동적으로 할당함으로써 자원 낭비를 원천 차단한다. 이보다 더 강조하고 싶은 것은, 내 주력 분야인 네트워크(통신) 기술이다. 수백 대의 GPU가 동시에 데이터를 주고받을 때 발생하는 병목 현상을 해결하기 위해 '다중 경로 전송(Multipath Transport)' 기술과 '트래픽 차등화(Traffic Differentiation)' 기술을 적용했다. 이는 데이터 고속도로를 여러 개 뚫고, 중요한 데이터에 우선순위를 부여, 전송 지연을 최소화한 기술이다. 덕분에 GPU가 멈추지 않고 끊임없이 연산을 수행할 수 있다. 이러한 기술적 안정성은 대외적으로도 입증받았다. 최근 '엔비디아 커넥트(NVIDIA Connect) 프로그램' 멤버로 합류했다. 이는 우리 솔루션이 엔비디아 생태계 안에서 기술적 호환성을 공식적으로 검증받았다는 의미다. 고객 입장에서는 안심하고 도입할 수 있는 근거가 하나 더 생긴 셈이다. 결과적으로, 사용자는 같은 비용으로 더 많은 AI 모델을 학습 및 추론할 수 있어 TCO(총소유비용)를 크게 절감할 수 있다. 또 클라우드 운영자(CSP)는 단순 인프라 임대를 넘어 고객에게 고성능 AI 환경을 보장하는 프리미엄 서비스를 제공할 수 있다." -[차별화] 시중에 다양한 GPU 관리 도구들이 존재한다. 경쟁 제품 대비 GPUBase만이 가진 기술적 차별점이나 독창적인 아키텍처는 무엇인가 "가장 결정적인 차별점은 바로 '네트워크 기술 독립성과 최적화'에 있다. 현재 시중의 대부분 경쟁 제품들은 네트워크 성능을 전적으로 엔비디아 기술(NVLink, InfiniBand 등)에 의존하고 있다. '엔비디아 장비를 썼으니 빠르겠지'라고 막연히 믿는 것이다. 하지만 이런 수동적인 접근에는 두 가지 치명적인 한계가 있다. 첫째, '기술 종속(Lock-in)' 문제다. 특정 벤더 기술에만 의존하면, 향후 인프라 확장이나 변경 시 유연성이 크게 떨어지고 비용 통제가 불가능해진다. 둘째, 더 중요한 것은 '추가적인 효율화 부재'다. 엔비디아는 아주 빠른 속도의 '도로(네트워크 장비)'를 깔아줄 뿐, 그 위에서 차들(데이터)이 어떻게 다녀야 막히는 않는 지에 대한 '교통 정리(토폴로지 최적화)'까지 완벽하게 해주지 않는다. 같은 장비를 써도 데이터센터 구조나 연결 방식(Topology)에 따라 성능 차이가 천차만별인데, 경쟁사들은 이를 간과하고 있다. GPUBase는 바로 이 지점을 파고들었다. 우리는 하드웨어 성능에만 기대지 않고, 주어진 토폴로지 환경을 분석해 데이터 흐름을 소프트웨어적으로 정교하게 제어한다. 즉, 남들이 '빠른 도로'만 믿고 달릴 때, 우리는 '최적의 내비게이션'까지 제공, 하드웨어가 가진 잠재력을 100% 이상 끌어낸다. 이것이 네트워크 전문가로서 내가 자부하는 아크릴 GPUBase만의 독보적인 기술력이다." -[시장 전망] 최근 AI 인프라 시장에서 고비용의 인피니밴드(InfiniBand) 대신 '이더넷 기반의 RoCE(로키로 발음)'가 주목받고 있다. 네트워크 대가로서 이 흐름을 어떻게 전망하며, 아크릴은 이에 대해 어떤 기술적 준비를 하고 있나? "인피니밴드는 전용 고성능 네트워크고, RoCE(RDMA over Converged Ethernet)는 인피니밴드 경쟁인 이더넷 기반 RDMA 기술이다. 많은 사람들이 인피니밴드에서 RoCE로 넘어가는 이유를 단순히 '비용 절감' 때문이라고 생각하지만, 네트워크 전문가 입장에서 볼 때 본질적인 문제는 바로 '기술 종속(Vendor Lock-in)'이다. 인피니밴드는 특정 벤더가 주도하는 폐쇄적인 생태계에 가깝다. 하지만 지금 AI 시장은 엔비디아 GPU뿐만 아니라 다양한 NPU와 가속기들이 등장하며 하드웨어 춘추전국시대로 가고 있다. 특정 회사 네트워크 기술에 종속돼 있다면, 이런 다양한 차세대 가속기들을 자유롭게 도입하고 활용하는 데 큰 제약이 따를 수밖에 없다. 최근 리눅스 재단을 중심으로 AMD, 인텔, 메타 등 글로벌 빅테크 기업들이 '울트라 이더넷 컨소시엄(UEC, Ultra Ethernet Consortium)'을 결성한 것도 바로 이러한 이유 때문이다. 폐쇄적인 인피니밴드 대신, 개방형 표준인 이더넷을 통해 고성능 AI 네트워크 생태계를 만들겠다는 거대한 흐름이 시작된 것이다. 아크릴은 이러한 변화를 이미 수년 전부터 예측하고 준비해 왔다. 실제, 나는 지난 2021년, 세계 최고 권위 네트워크 학회인 'IEEE INFOCOM'에 'GPU-Ether: GPU-native Packet I/O for GPU applications on Commodity Ethernet'이라는 논문을 발표했다. 이 논문은 그동안 인피니밴드 전유물로만 여겨지던 'GPU Direct RDMA(GPU 간 직접 데이터 전송)' 기술을 일반적인 이더넷 환경에서도 구현할 수 있음을 학술적으로, 그리고 기술적으로 입증한 선행 연구였다. 남들이 인피니밴드에 안주할 때, 우리는 이미 이더넷 위에서 GPU 성능을 극대화할 수 있는 원천 기술을 확보하고 있었던 셈이다. 결론적으로, 아크릴은 고객이 인피니밴드를 쓰든, RoCE를 쓰든 상관없이 그 하드웨어 위에서 최적의 성능을 낼 수 있는 '준비된 기술력'을 갖추고 있다." -[확장성] 엔비디아 GPU 품귀 현상으로 다양한 AI 반도체(NPU 등)가 등장하고 있다. 아크릴의 GPUBase는 이러한 비(非)엔비디아 칩셋 환경에서도 적용 가능하나 "물론이다. 우리는 엔비디아 GPU 품귀 현상이 오기 전부터, 포스트 엔비디아 시대를 대비해 국내 주요 NPU 기업들과 협력하며 기술적 준비를 꾸준히 해왔다. 우선 소프트웨어 호환성 측면에서 이미 다양한 국책 과제를 통해 검증을 마쳤다. 리벨리온이 주관하는 'PIM-NPU 기반 거대인공신경망 처리 플랫폼' 과제와, 딥엑스·모빌린트와 함께하는 '상용 엣지 AI SoC 반도체 SW 플랫폼' 개발에 참여해 2027년까지 차세대 반도체를 위한 시스템 소프트웨어를 함께 만들고 있다. 또 아크릴이 주관해 '데이터센터와 엣지 NPU 간의 연합 학습 및 추론 프레임워크'를 개발하는 과제도 수행하며 NPU 지원 역량을 탄탄히 다져왔다. 여기에 더해, 아크릴이 가진 강력한 무기인 '네트워크 기술' 또한 큰 강점이다. 경쟁 제품들이 엔비디아 전용 네트워크 기술에 의존하고 있어 확장이 어려운 반면, 우리 네트워크 최적화 기술은 엔비디아 하드웨어에 종속되지 않는 독자적인 기술이다. 그렇기 때문에 향후 어떤 종류의 AI 반도체가 시장에 나오더라도, 하드웨어 특성에 구애받지 않고 최적의 성능을 지원할 수 있다." -[미래 트렌드] AI가 가상 공간을 넘어 로봇 등 물리 세계로 나오는 '피지컬 AI(Physical AI)'가 화두다. 이에 대한 아크릴의 대응 전략이나 비전은? "피지컬 AI 시대 핵심은 AI가 단순히 보고(Vision) 말하는(Language) 것을 넘어, 물리적인 행동(Action)까지 수행하는 VLA(Vision-Language-Action) 모델에 있다. 아크릴은 우리 핵심 플랫폼인 '조나단(Jonathan)'을 통해 이 흐름을 선도하고자 한다. 현재 우리는 조나단이 다양한 VLA 모델을 효과적으로 지원하고 탑재할 수 있도록 고도화 작업을 진행 중이다. 하지만 피지컬 AI에서 '지능(Brain)'만큼 중요한 것이 바로 네트워크다. 로봇이 현장에서 실시간으로 움직이려면 데이터 지연이 0.1초라도 발생해서는 안 되기 때문이다. 여기서 아크릴만의 비기(秘機)인 'GPUBase'가 빛을 발한다. 우리가 보유한 '트래픽 차등화 기술'은 수많은 데이터 중에서 로봇 제어에 필요한 핵심 신호를 골라내 최우선으로 전송해 준다. 덕분에 대규모 피지컬 AI를 호스팅하더라도 끊김 없는 실시간 제어(Real-time Control)가 가능하다. 이런 기술 개발을 위해 현재 피지컬 AI 분야 대가인 성균관대학교 우홍욱 교수 연구팀과 긴밀히 협력하고 있다. 학교의 원천 기술과 아크릴의 인프라 기술을 결합, 다가올 로봇 시대의 표준 운영체제(OS)를 만드는 것이 목표다." -[최종 목표] 아크릴의 CTO로서, 그리고 강단에 서는 학자로서 궁극적으로 달성하고 싶은 기술적 목표는 무엇인가? "냉정하게 현실을 볼 필요가 있다. 대한민국이 AI 3대 강국(G3)이라고 불리지만, 1, 2위 국가와의 격차는 여전히 크다. 특히 LLM처럼 압도적인 데이터 양이 승패를 가르는 분야에서는 우리가 모든 전선에서 경쟁하기가 현실적으로 어렵다. 따라서 지금 우리에게 필요한 전략은 '선택과 집중'이다. 나는 그 승부처가 바로 '시스템 소프트웨어'라고 확신한다. 엔비디아가 지금의 AI 제국을 건설할 수 있었던 것은 단순히 하드웨어 성능 때문이 아니라, '쿠다(CUDA)'라는 강력한 소프트웨어 생태계가 있었기 때문이다. 우리나라도 경쟁력 있는 AI 반도체(NPU)들이 나오고 있지만, 이것이 글로벌 시장에서 성공하려면 하드웨어를 완벽하게 제어하고 뒷받침할 '시스템 소프트웨어' 역량이 필수다. 내 목표는 명확하다. 아크릴의 기술로 '한국판 쿠다(CUDA)' 생태계를 구축하는 것이다. 국산 AI 반도체가 세계 어디서든 막힘없이 사용할 수 있게 탄탄한 소프트웨어 토양을 만들고, 학교에서는 이 소프트웨어와 하드웨어를 모두 꿰뚫어 보는 융합형 인재를 길러내는 것, 이 두 가지가 나의 궁극적 목표다." ◆염익준 아크릴 CTO 겸 성대 교수는... ◆학력 -Texas A&M University 컴퓨터 공학 박사 (2001) -Texas A&M University 컴퓨터 공학 석사 (1998) -연세대학교 전자공학 학사 (1995) ▲경력 -아크릴 CTO (2021~현재) -성균관대학교 소프트웨어학과 교수(2008~현재) -KAIST 전산학과 교수(2002~2008) ▲관련 주요 논문 -Perf: Preemption-enabled RDMA FRAMEwork, USENIX ATC, 2024 -I-NVMe: Isolated NVMe over TCP for a containerized environment, IEEE Infocom, 2023 -GPU-Ether: GPU-native packet I/O for GPU applications on commodity Ethernet, IEEE Infocom, 2021 -Efficient user-level multi-path utilization in RDMA network, IEEE Access, 2021

2026.02.01 20:06방은주 기자

아크릴, 로봇 제어 기술 확보…피지컬 AI 시장 공략

아크릴이 인공지능(AI) 플랫폼을 로봇 시스템과 연결해 피지컬 AI 시장 공략에 나섰다. 아크릴은 통합 AI 플랫폼 '조나단'을 로봇 시스템에 연동했다고 28일 밝혔다. 이번 프로젝트는 성균관대 우홍욱 교수 연구팀과 진행됐다. 이 연구팀은 과학기술정보통신부가 주관한 '2026 한국 인공지능 연구 동료 경진대회'에서 AI 에이전트 개발 지원 대상 10개 팀 중 하나로 선정된 바 있다. 우 교수 연구팀은 지난해 뉴립스 등 주요 AI 학회에 피지컬 AI 관련 논문 12편을 발표하며 연구 역량을 축적해 왔다. 아크릴은 이런 학술 성과 바탕으로 조나단의 피지컬 AI 기술 고도화를 추진할 방침이다. 피지컬 AI는 실제 물리 환경에서 인지, 판단, 행동이 동시에 요구되는 영역이다. 멀티모달 데이터 처리와 초저지연 추론, 실시간 제어가 핵심 경쟁력으로 꼽힌다. 업계에서는 시각-언어-행동 모델 기반 정교한 학습과 안정적인 실시간 운영 능력이 성공 요건으로 제시된다. 아크릴은 조나단을 통해 데이터 전처리, 모델 미세조정, 인프라 최적화로 이어지는 풀스택 구조를 로봇 구동 환경에 연결했다. 이를 통해 피지컬 AI 상용화에 필요한 핵심 요소를 통합적으로 구현했다는 평가다. 조나단의 '플라이트베이스'는 영상, 센서, 행동 데이터 등 멀티모달 데이터를 정제해 VLA 모델 학습에 활용하도록 설계됐다. 로봇이 물리 환경을 정밀하게 인지하고 특정 작업과 환경에 빠르게 적응할 수 있도록 지원한다. '에이전트베이스'는 VLA 모델 파인튜닝을 통해 범용 모델을 산업, 서비스 환경에 맞게 최적화한다. 멀티 에이전트 파이프라인을 적용해 복합 미션 수행 과정에서 역할 분담과 협업 구조를 구현했다. 'GPU베이스'는 초저지연 인프라 최적화를 통해 로봇 제어에 필요한 실시간성을 확보한다. 페어런팅 LLM 기술로 추론 정확도를 관리하고, 트래픽 차등화를 적용해 네트워크 혼잡 상황에서도 로봇 제어 신호 전달을 안정적으로 유지한다. 박외진 아크릴 대표는 "피지컬 AI는 단순한 연산 능력을 넘어, 데이터 흐름부터 실시간 물리 제어까지 한 유기체처럼 연결되는 구조가 핵심"이라며 "조나단은 데이터, 지능, 인프라가 유기적으로 결합된 플랫폼으로, 피지컬 AI 시대의 표준 운영체제로 자리매김할 것"이라고 말했다.

2026.01.28 16:02김미정 기자

아크릴, 피지컬AI 풀스택 지원...'조나단' 로봇과 연동 성공

인공지능(AI) 전문기업 아크릴(Acryl)은 자사의 통합 AI 플랫폼 '조나단(Jonathan)을 로봇 시스템과 연동하는 데 성공했다고 28일 밝혔다. 이번 성과를 계기로 아크릴은 조나단 생태계를 소프트웨어 중심에서 로봇·자율 시스템 등 피지컬 AI(Physical AI) 영역으로 본격 확장한다는 계획이다. 이번 프로젝트는 성균관대학교 우홍욱 교수 연구팀과 협업으로 진행했다. 우 교수 연구팀은 국내 피지컬 AI 분야 주요 연구 그룹이다. 최근 과학기술정보통신부 주관 '2026 한국 인공지능 연구 동료 경진대회(AI Co-Scientist Challenge Korea)'에서 AI 에이전트 개발 지원 대상 10개 팀 중 하나로 선정, 연구 역량을 입증했다. 또 해당 연구진은 지난 2025년 한 해 동안 NeurIPS(신경정보처리시스템학회) 등 주요 인공지능 학회에 12편의 피지컬 AI 관련 논문을 발표하는 등 학계에서 활발한 연구 활동을 이어오고 있다. 아크릴은 이와 같은 연구 성과를 바탕으로 '조나단'의 피지컬 AI 기술 고도화를 추진할 예정이다. '피지컬 AI'는 텍스트 기반 생성형 AI와 달리, 실제 물리 환경에서 인지·판단·행동이 동시에 요구되는 분야다. 복잡한 멀티모달 데이터 처리와 초저지연 추론(Inference), 실시간 제어가 핵심 경쟁력으로 꼽힌다. 업계는 피지컬 AI 성공 요건으로 시각-언어-행동 모델(VLA, Vision-Language-Action)의 정교한 학습과 안정적인 실시간 운영 능력을 강조한다. 아크릴은 이번 연동을 통해 조나단 기반의 ▲데이터 전처리 ▲모델 미세조정(Fine-tuning) ▲인프라 최적화로 이어지는 '풀스택(Full-stack)' 구조를 로봇 구동 환경에 연결, 피지컬 AI 상용화에 필요한 핵심 요소를 통합적으로 구현했다. 특히 조나단의 'FlightBase(플라이트베이스)'는 VLA 모델 학습에 필요한 영상·센서·행동 데이터 등 비정형 멀티모달 데이터를 효율적으로 정제·가공하도록 설계한 데이터 처리 기반이다. 대용량 데이터를 고품질 학습 데이터로 전환해 로봇이 물리적 환경을 보다 정밀하게 인지할 수 있게지원하며, 특히 VLA 파인튜닝에 필요한 전처리 과정에 최적화, 로봇이 특정 작업과 환경에 빠르게 적응할 수 있는 기반을 제공한다. 또 'AgentBase(에이전트베이스)'는 VLA 모델의 파인튜닝을 지원, 범용 모델을 산업 현장 및 서비스 환경에 맞게 최적화할 수 있게 돕는다. 특히 '멀티 에이전트 파이프라인(Multi-Agent Pipeline)' 기술을 적용, 복합적인 미션 수행 과정에서 역할을 분담하고 협업하는 구조를 구현, 피지컬 AI의 실행 가능성을 높였다. 또 'GPUBase'는 로봇 제어에 필요한 실시간성을 확보하기 위해 초저지연 인프라 최적화 기술을 적용했다. 아크릴은 '페어런팅 LLM(Parenting LLM)' 기술을 활용해 VLA 모델의 추론 과정을 감독함으로써 정확도를 높이고, 추론 시간이 일정 데드라인을 넘지 않도록 제어해 로봇이 정해진 시간 내 의사결정을 수행할 수 있도록 지원한다. 여기에 트래픽 차등화(Traffic Differentiation) 기술을 적용해 네트워크 혼잡 상황에서도 추론 트래픽을 우선 처리하도록 설계, 중앙 서버의 판단이 로봇 제어 구동부로 지연 없이 전달될 수 있도록 구현했다. 박외진 아크릴 대표는 "피지컬 AI는 단순한 연산 능력을 넘어, 데이터 흐름부터 실시간 물리 제어까지 하나의 유기체처럼 연결되는 구조가 핵심”이라며 “조나단은 데이터(FlightBase)·지능(AgentBase)·인프라(GPUBase)를 유기적으로 결합한 플랫폼으로, 피지컬 AI 시대의 표준 운영체제(OS)로 자리매김할 것”이라고 강조했다.

2026.01.28 12:16방은주 기자

아크릴, AI교육 시장 진출...에듀테크 3사와 'K-AI 교육 플랫폼' 구축

AI전문 상장기업 아크릴(대표 박외진)이 교육 시장에 진출한다. 교육 관련 전문기업 3개사와 손잡고 '한국형 AI 교육 플랫폼' 개발에 나선다. 5일 아크릴은 에듀윌, 유니와이드, 폭스커넥트 등 에듀테크 3사와 'K-AI 교육 플랫폼' 공동 개발을 위한 전략적 파트너십을 체결했다고 밝혔다. 이번 4사간 협력은 단순 기술 실증이나 개별 서비스 연계를 넘어, 실제 교육 현장에서 즉시 적용 가능한 AI 교육 플랫폼 개발을 골자로 한다. 4사 협력에서 아크릴은 자사 AX 인프라 '조나단(Jonathan)'기반 플랫폼 구축 총괄과 경량화한 AI 개발 교육도구 'AI 튜터링 시스템' 개발 등 AI 기술을 총괄한다. 프로젝트가 성공적으로 완료할 경우, 교육 현장에서 범용적으로 활용 가능한 '표준화된 AI 교육 플랫폼 모델'이 구축될 전망이다. 특히, 국내를 넘어 미국·인도·케냐 등 글로벌 교육 시장을 대상으로, 현지 환경에 맞춘 AI 교육 플랫폼 모델 개발까지 추진한다는 계획이다. 아크릴과 파트너십을 체결한 에듀윌은 500만명 이상 누적 회원을 보유한 국내 대표 평생교육 기업이다. 성인·직장인 대상 교육 콘텐츠 및 운영 역량을 활용해 관련 시장을 타깃으로 한 AI 교육 서비스를 론칭할 예정이다. 유니와이드는 학습용 컴퓨터 및 교육용 디바이스 개발 전문기업으로, 경남교육청 미래교육지원플랫폼 구축 사업을 포함해 다수의 교육 인프라 구축 레퍼런스를 보유하고 있다. 아크릴은 유니와이드와 함께 AI 학습 환경에 최적화한 디바이스·서버 통합 솔루션 개발을 추진할 계획이다. 또 폭스커넥트는 하이브리드 러닝 플랫폼을 기반으로 학교 및 공교육기관과 협력해 미래교육 모델을 제시해 온 에듀테크 기업이다. 초·중·고(K-12)부터 성인 교육까지 연계하는 생애주기 맞춤 AI 학습 서비스 개발에 나설 예정이다. 아크릴은 이번 사업을 계기로 K-AI 교육 플랫폼을 SaaS 형태의 범용 교육 AX 인프라로 고도화해 나갈 계획이다. 최근 AI 디지털교과서 선정과 디지털 선도학교 확대 등 교육 분야에서 AI 도입이 가속화하고 있는 만큼, 관련 시장을 선점하겠다는 전략이다. 아크릴은 이미 다수의 공공기관 대상 AI 구축 사업 레퍼런스를 보유하고 있으며, 에듀테크 3사 역시 교육청 교육지원플랫폼 사업을 통해 공동 구축 및 운영 경험을 확보하고 있어 경쟁 우위를 점하고 있다는 게 회사측 설명이다. 시장조사업체 '홀론IQ(HolonIQ)'에 따르면 글로벌 에듀테크 시장은 2025년 기준 약 4000억달러(한화 약 600조원) 규모로 성장할 전망이다. 챗GPT 등장이후 관련 업계에선 AI 기술 도입에 대한 움직임이 빠르게 확산되는 추세다. 아크릴은 “이번 협력은 교육 분야에서도 AX 인프라가 실질적인 사업 모델로 작동함을 보여주는 사례”라며 “교육을 시작으로 공공·제조·의료 등 다양한 산업으로 AI 전환을 지속 확대해 나갈 것”이라고 말했다. 한편, 정부의 '소버린 AI' 정책 기조에 따라 각 부처는 최근 'AI 대전환(AX)'을 위한 청사진을 속속 공개하고 있다. AI 대전환은 AI를 단순 도입하는 수준을 넘어 기업과 기관의 조직, 업무 방식, 비즈니스 모델 전반이 AI 중심으로 재편되는 구조적 변화를 의미한다. 이는 AI 데이터 라벨링부터 플랫폼 구축·운영까지 전주기 서비스를 제공하는 AI 전환(AX) 인프라 전문기업 아크릴에 우호적으로 작용할 전망이다.

2026.01.05 17:00방은주 기자

아크릴, '의료 피지컬 AI' 진출…강원대병원과 협력

아크릴이 '피지컬 AI'를 의료산업에 도입한다. AI 전환(AX) 토탈 솔루션 기업 아크릴은 강원대학교병원과 '인공지능(AI) 기반 헬스케어 서비스 협력 고도화'를 위한 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다고 30일 밝혔다. 아크릴은 이번 협약을 통해 강원대병원과 △의료 특화 파운데이션 모델 구축 및 상용 서비스화 △인공지능(AI) 헬스케어 R&D 고도화 △헬스케어 빅데이터 집적·표준화 기반 데이터 센터 구축 △글로벌 공공의료 ODA 패키지 모델 공동 추진 △강원권 AI 지역 혁신 생태계 조성 등을 추진한다. 이번 협약의 핵심은 AI 기술과 의료 인프라를 결합해 물리적 환경에서 즉각 반응하는 '미래형 능동 의료 AI 서비스'를 개발하는 데 있다. 아크릴은 의료 분야 AI 기술 도입을 위해 강원대병원과 오랜 기간 긴밀한 협력 관계를 이어왔으며, 이번 의료산업 피지컬 AI 도입 역시 해당 협력 관계를 바탕으로 추진됐다. 아크릴과 강원대병원은 그간 △환자 맞춤형 AI 식이 관리 솔루션 △닥터앤서 AI 중증 아토피질환 관리 △ 카라칼팍스탄 모자보건 정보화사업 등 다양한 공동 사업을 수행하며, 임상 현장에 실제 적용 가능한 AI 헬스케어 협력 모델을 지속 발굴해 왔다. 현재 강원대병원은 AI 기반 암치유센터 조성 사업 일환으로 식이관리, 통증관리, 건강관리·라이프로그 등 분야별 AI 서비스를 각각 개발·운영하고 있다. 병원 EMR 연계, 나아가 피지컬 AI 로봇과의 연동을 위해 이번 협약을 체결했다는 게 회사 측 설명이다. 이번 협업이 성공적으로 마무리될 경우, 환자의 진료부터 치료, 회복, 생활관리 전 과정에 대한 데이터 관리와 함께 현실 세계에서의 케어까지 아우르는, 궁극적 의미의 '피지컬 AI 기반 통합형 맞춤형 환자 관리 플랫폼'이 구축될 전망이다. 아크릴은 이번 사업을 시작으로 서비스 영역에서 표준적·확장형 선도 사례를 성공적으로 창출하고, 향후 다양한 서비스 산업 분야로 피지컬 AI 구축을 확대해 나갈 계획이다. '조나단'은 데이터 라벨링부터 플랫폼 구축과 운영에 이르기까지 AI 전환의 핵심 기술을 보유하고 솔루션을 제공하고 있다. 남우동 강원대병원장은 “이번 협약은 강원대병원이 축적해온 임상 노하우와 데이터가 첨단 AI 기술과 만나 환자들에게 실질적인 혜택으로 돌아가는 '의료 피지컬 AI'의 첫걸음이 될 것”이라며 “강원도가 대한민국 디지털 헬스케어의 중심지로 도약하는 데 기여하겠다”고 말했다. 박외진 아크릴 대표는 “인공지능이 실험실을 벗어나 병원이라는 물리적 공간에서 환자와 의료진을 돕는 진정한 파트너가 되기 위해서는 견고한 데이터 생태계가 필수”라며 “강원대병원과 함께 세계적 수준의 의료 AI 레퍼런스를 만들어내겠다”고 강조했다.

2025.12.30 14:07방은주 기자

아크릴, 올해 공공부문 12건 수주..."방대한 데이터 안정 처리 등 인정"

AI전문기업 아크릴이 공공부문 AI사업에서 연이은 성과를 내며 존재감을 입증했다. 아크릴은 자체 개발한 AI전환(AX) 플랫폼 '조나단'을 기반으로 올해 정부 및 공공기관으로부터 12건의 AI 도입 및 운영 국책사업'을 수주했다고 23일 밝혔다. 해당 사업들은 방대한 데이터를 안정적으로 처리하고, 고신뢰 분석결과를 도출해야하는 전략 프로젝트다. AI 모델 성능뿐 아니라 GPU 자원 관리, AI 운영 자동화, 보안 및 감사 체계 등 AX 인프라 구축 전반에 대한 종합적인 전문 역량이 필수적이다. 아크릴의 '조나단'은 단순한 AI 모델 개발을 넘어 데이터 전처리(라벨링), 학습, 배포, 운영(ML/LLMOps), 검증 및 재학습까지 아우르는 엔드투엔드(End-to-End) 플랫폼이다. 특히 '조나단'에 탑재한 GPU 운영 최적화 기술은 고가의 GPU 자원 활용률을 극대화해 AI 운영 비용을 낮출 수 있다는 점이 강점으로 꼽힌다. 아크릴은 올해 ▲AI 바우처 사업을 시작으로 ▲닥터앤서 3.0(2건) ▲한국형 ARPA-H ▲강원대학교병원 사업 ▲가천대학교 사업 ▲KOICA 카라칼팍스탄 사업 등을 수주했다. 특히, 최근에는 통일부로부터 2건의 국가 프로젝트도 수주했다. 해당 사업은 정보 시스템의 운영·관리부터 AI 기술도입을 통한 분석 고도화와 신규 서비스 구축을 포함한다. 아크릴은 시스템 운영과 함께 조나단을 적용, 데이터 자산화와 기술적 고도화를 추진할 계획이다. 아크릴은 “통일부 사업 수주를 통해 우리 회사의 AI 모델과 플랫폼이 국가 핵심 공공 시스템을 장기간 안정적으로 운영할 수 있다는 점을 다시 한번 입증했다”며 “지속적인 수익원을 창출하고 있다는 점에서 공공 AI 시장에서 다른 기업과 차별화된다”고 밝혔다. 이어 “공공사업을 통해 검증된 기술력을 바탕으로 조나단의 적용 영역을 다방면으로 확대해 나갈 계획”이라며 “범국가적 차원에서 각 국가만의 소버린 AI 구축이 시급한 만큼, 우리가 핵심 플레이어로 자리잡을 것으로 예상한다"고 덧붙였다. 최근 소버린 AI 시대가 본격화되면서 기초적인 데이터 라벨링부터 플랫폼 설계까지 AI 구축의 모든 영역이 중요해졌다. 나스닥 상장 데이터 라벨링 전문기업 '이노데이터'는 최근 기업 가치가 급격히 상승해 2조원을 넘어섰으며, '메타'는 지난 6월 미국 데이터 라벨링 스타트업 '스케일AI'에 약 20조원을 투자하며 공동창업자를 영입했다. 아크릴은 "정부·군·정보기관을 대상으로 대규모 데이터 통합과 AI 기반 의사결정 지원 플랫폼을 구축·제공하는 '팔란티어' 역시 실질적인 성과를 창출하며 올해 큰 주목을 받았다"면서 "아크릴은 AI 전환(AX) 전주기 인프라를 갖춘 기업으로, 데이터 라벨링부터 플랫폼 구축과 운영까지 모든 솔루션을 제공하며 국내 소버린 AI 시대를 이끄는 핵심 기업"이라고 밝혔다.

2025.12.23 09:11방은주 기자

아크릴, 디지털헬스케어 유공 과기부총리상 수상

AX 인프라 기업 아크릴(대표 박외진)이 18일 과학기술정보통신부가 주최한 '2025년 디지털헬스케어 유공표창 및 성과보고회'에서 '닥터앤서' 등의 의료AI 생태계 조성과 AI기술의 산업적 확산에 기여한 공로를 인정받아 과기부총리상을 수상했다. 정보통신산업진흥원(NIPA)이 주관한 이날 행사는 과학기술·정보통신 분야에서 국가 경쟁력 강화와 산업 발전에 기여한 기업과 기관을 대상으로 수여하는 정부 공식 포상이다. 산자부 장관상·중기 R&D 우수성과 50선 등 수상...기술력과 사업성 동시 입증 아크릴은 과학기술정보통신부가 추진한 의료AI혁신생태계 조성 사업인 '닥터앤서'를 비롯해 보건복지부 '한국형 ARPA-H 프로젝트' 등 주요 정부 R&D 및 실증 사업에 참여, 디지털헬스케어를 포함한 AI 기술의 현장 적용과 확산에 기여한 공로를 인정받아 이번에 과기부총리상 수상 기업으로 선정됐다. 특히, '중소기업 R&D 우수성과 50선'은 최근 5년간 정부 R&D 과제를 성공적으로 수행한 기업 중에서 기술 성과와 사업화 가능성을 기준으로 선정되는 제도이며, 'AI 플랫폼 혁신대상' 역시 전문가 평가를 통해 기술 혁신성과 서비스 경쟁력을 종합적으로 평가하는 시상이다. 산업통상자원부 장관상과 이번 과기부총리상은 이러한 개별 성과를 종합적으로 인정받은 결과로, 아크릴의 AI 기술이 정책·산업 전반에서 활용 가능한 수준에 도달했음을 보여준다고 회사는 진단했다. GPU 효율성과 안정성 기반 공공과 민간 AX 인프라 시장 선점 본격화 또 이러한 연속 수상은 아크릴이 단순한 기술 보유 기업을 넘어, 정부 정책과 산업 수요를 연결할 수 있는 검증된 AX 인프라 기업으로 포지셔닝되고 있음을 보여주는 평가다. 특히 정부가 내년도 예산과 중장기 국가 전략을 통해 AI 분야에 대한 투자를 확대하겠다고 예고한 가운데, 이미 기술 검증과 레퍼런스를 확보한 기업들이 정책 연계 사업과 공공시장 확대의 수혜를 받을 가능성이 높다는 분석이 나온다. 이러한 분석을 뒷받침하는 근거가 이번 수상의 배경이 된 '닥터앤서' 사업 성과다. 방대한 의료 데이터를 처리하고 정교한 AI 모델을 운영해야 하는 '닥터앤서' 사업의 성공은 곧, 이를 지탱하는 아크릴의 'GPU베이스(GPUBase)' 제품이 고성능 연산 자원을 얼마나 효율적이고 안정적으로 관리할 수 있는지를 기술적으로 방증하기 때문이다. 아크릴은 의료 분야에서 입증된 이러한 기술적 신뢰도를 바탕으로, AI 도입 비용과 운영 효율성 문제로 고민하는 공공 및 민간 시장에 'GPU 베이스' 공급을 본격화, 내년도 AX 인프라 시장을 선점한다는 전략이다. 아크릴은 “의료 AI 생태계 조성 공로로 받은 이번 표창은, 아크릴의 AX 인프라 기술이 가장 엄격한 기준이 요구되는 의료 분야에서도 통한다는 사실을 입증한 것”이라며 'GPU베이스'의 자원 효율화 기술과 운영 안정성을 앞세워 AX 인프라 사업을 본격적으로 확대할 계획'이라고 밝혔다

2025.12.19 09:57방은주 기자

AX 전문 아크릴 코스닥 데뷔...공모가 3배 급등

국내 인공지능 전환(AX) 인프라전문 기업 아크릴(대표 박외진)이 16일 코스닥 시장에 상장했다. 상장 첫날부터 공모가 대비 3배 넘게 급등하며 강세를 보였다. 이날 한국거래소에 따르면 오전 9시 10분 기준 아크릴은 공모가(1만9500원) 대비 105.90%(2만650원) 오른 4만150원에 거래됐고, 장중 한때 6만6600원까지 치솟았다. 아크릴은 2011년 설립 이후, 자체 개발한 통합 AX 플랫폼 '조나단(Jonathan)'을 기반으로 공공, 의료, 보험 등 다양한 산업군의 AI 전환(AX)을 이끌어왔다. 특히, 단순한 AI 모델 개발을 넘어 데이터 전처리부터 모델 학습, 배포, 운영(MLOps)까지 AI 도입의 전 과정을 지원하는 '엔드투엔드(End-to-End)' 기술력을 인정받아 기술특례상장으로 코스닥 시장에 입성했다. 아크릴의 가장 큰 경쟁력은 '실질적인 수익화가 가능한 도메인 특화 AX 솔루션'이다. 아크릴은 삼성서울병원, 카톨릭 성모 병원, 연세의료원, 경북대 병원 등 국내 주요 대학 병원들과 협력해 식약처로부터 품목 허가를 받은 의료 인공지능 기반 소프트웨어 의료 기기 개발에 성공했다. 이를 통해 조기 검진부터 예후 예측 및 관리까지 이어지는 '인공지능 병원' 실현을 위한 특화형 AX 인프라 시장을 선점, 견인하고 있다. 최근 세계적 이슈로 떠오른 'AI 인프라 비용 절감' 기술도 아크릴의 핵심 성장 동력이다. 아크릴의 '조나단'에 탑재된 GPU 운영 최적화 기술은 고가의 GPU 자원 활용률을 극대화, 기업들의 AI 운영 비용을 크게 낮춰준다. 이는 엔비디아(NVIDIA) 중심의 AI 하드웨어 시장이 경쟁력을 갖춘 AX 인프라 기술 보유 기업으로서 아크릴을 주목받고 있는 이유다. 이번 상장을 통해 확보된 공모 자금은 ▲차세대 LLM(거대언어모델) 기반 AX 인프라 고도화 ▲글로벌 헬스케어 시장 진출 ▲우수 AI 인력 확보에 집중 투자된다. 아크릴 박외진 대표는 "아크릴은 지난 14년간 '누구나 쉽게 사용할 수 있는 AX 솔루션'을 목표로 기술의 깊이를 다져왔다"며 "코스닥 상장을 계기로 투명한 경영과 지속적인 기술 혁신을 통해 주주 가치를 극대화하고, 대한민국을 대표하는 글로벌 AX 인프라 기업으로 자리 매김하겠다"고 밝혔다.

2025.12.16 12:39방은주 기자

"AX 인프라 혁신 가속"...아크릴, 'GPU베이스' 새 버전 내년 출시

AI 전문기업 아크릴(대표 박외진)은 고비용 GPU 기반 AI 인프라 활용도를 극대화하기 위한 솔루션 'GPU베이스 (제품명)'의 신규 버전을 내년 초 출시할 예정이라고 8일 밝혔다. 'GPU베이스(GPUBASE)'는 아크릴이 제공하는 통합 인공지능 플랫폼 '조나단(JONATHAN)'을 구성하는 핵심 솔루션으로, MLOps 솔루션 '플라이트베이스(FLIGHTBASE)', LLMOps 솔루션 '에이전트베이스(AGENTBASE)'와 함께 조나단 생태계를 이루고 있다. 'GPU베이스'는 온프레미스와 클라우드 환경 전반의 GPU 자원을 클러스터 단위로 통합 관리하며, 다양한 AI 학습·추론 워크로드가 요구하는 GPU 자원을 안정적으로 제공하는 역할을 수행한다. 아크릴의 자체 GPU 가상화 기술을 기반으로 GPU를 유연하게 분할하거나 여러 작업이 효율적으로 공유할 수 있게 설계했으며, 수백~수천 장 규모의 대규모 GPU 클러스터에서도 안정적인 자원 운영이 가능한 구조를 갖췄다고 회사는 설명했다. 또 'GPU베이스'에는 아크릴이 자체 개발한 다중 GPU 통신 최적화 기술을 적용했다. 이 기술은 NCCL, Horovod, DeepSpeed, vLLM 등 널리 사용하는 분산 학습·추론 프레임워크 활용 시 발생할 수 있는 GPU 간 통신 지연과 비효율을 최소화, 대규모 LLM 학습·추론 환경에서도 안정적인 분산 처리 성능을 제공한다. 내년 초 공개할 'GPU베이스' 신규 버전은 이러한 기술 기반 위에서 멀티클라우드까지 확장한 GPU 통합 운영 기능을 추가한 것이 핵심이다. 아크릴은 온프레미스 GPU와 AWS·GCP(구글)·Azure(MS) 등 주요 클라우드 GPU를 단일 GPU 풀처럼 통합 관리하고, 워크로드 특성·비용·지연 시간에 따라 최적의 GPU를 자동 배정하는 하이브리드 운영 체계를 구현할 계획이다. 'GPU베이스' 확장은 조나단 플랫폼 전체의 서비스 구조 변화와도 연결된다. 아크릴은 '플라이트베이스'와 '에이전트베이스'를 SaaS 형태로 제공하는 방안을 추진하고 있으며, 이를 통해 별도의 인프라 구축 없이도 웹 기반으로 AI 학습·추론·배포 기능을 이용할 수 있는 체계를 마련하고 있다. 더 나아가 'GPU베이스'는 GPU 리소스를 호출 기반으로 사용하는 'FaaS(Function as a Service)' 구조로 발전할 계획이다. GPU를 '필요할 때 함수처럼 호출하는' 서버리스(serverless) 기반의 GPU 활용 모델을 지향한다. 박외진 아크릴 대표는 “GPU는 AI 개발과 운영 전체 비용에서 가장 큰 비중을 차지하는 자원인 만큼, 이를 어떻게 관리하고 활용하느냐가 기업 경쟁력의 핵심”이라며 “내년 출시할 GPU베이스 신규 버전은 멀티클라우드 GPU 통합 운영과 SaaS·FaaS 기반 확장성을 바탕으로 AI 인프라 운영 방식의 새로운 기준을 제시할 것”이라고 말했다. 이어 “조나단 플랫폼의 발전을 통해 누구나 고성능 AI 인프라를 쉽게 활용할 수 있는 환경을 만들어가겠다”고 덧붙였다. 아크릴은 GPU 기반 인프라 최적화뿐 아니라 NPU 기반 환경으로의 확장성 확보에도 속도를 내고 있으며, 이러한 기술 개발은 과학기술정보통신부·정보통신기획평가원(IITP)이 추진하는 'PIM-NPU 기반 거대인공신경망 처리 플랫폼 SW 기술개발' 사업 일환으로 수행하고 있다. 아크릴은 앞으로 GPU·NPU 혼합 운영 기술을 고도화하고 산업·공공 분야 실증을 확대해 국산 AI 인프라 생태계 강화에 기여할 계획이다.

2025.12.08 09:25방은주 기자

아크릴, 일반 청약서도 대흥행…"AX 인프라 리더십 입증"

AX 인프라 전문기업 아크릴(대표 박외진)은 일반투자자 대상으로 4~5일 양일간 청약을 진행한 결과, 총 청약 경쟁률 1130.33대 1(비례경쟁률 2259대1), 청약 증거금 5.95조 원을 기록하며 큰 관심을 끌었다고 5일 밝혔다. 앞서 진행한 수요예측에서 아크릴은 국내 유일의 GPU 최적화 기술 기반 AX 인프라 기업이라는 프리미엄을 인정받아 공모가를 밴드 최상단으로 확정한 바 있다. 15일 이상 의무보유확약률은 총 52.8%를 기록했다. 특히, 공모가 제시에서 참여 수량 기준 100%(가격 미제시 0.45% 포함)가 밴드 상단 이상 가격을 제시하며 기관투자자들의 높은 기대감을 반영했다. 이런 기대감에 힘입어 아크릴은 당초 180만 주였던 공모주식 수를 기관 수요를 충족하기 위해 216만 주로 20% 확대했다. 이에 따라 확정 공모가 1만9500원 기준 아크릴의 총 공모 금액은 기존 351억 원에서 421억 원으로 증액됐고, 상장 후 시가총액은 1556억 원 규모로 커졌다. 아크릴 IPO 주관사인 신한투자증권 관계자는 “수요예측 과정에서 국내 유일 AX 인프라 기업으로서 경쟁력에 대해 국내외 기관투자자들의 압도적인 호응을 얻었다"며 “이에 따라 규정상 가능한 범위 내에서 공모 주식수를 최대인 20%까지 확대했고, 확보된 공모자금은 안정적 재무구조 확보를 통한 성장 전략 구축 및 상장 이후 발생할 수 있는 단기적인 추가 자금 조달 이슈 리스크를 최소화하는데 사용할 것”이라고 전했다. 국내 GPU 유입은 최근 이뤄진 엔비디아 젠슨 황 CEO 방한 이후 향후 수년간 26만장으로 확대 된 바 있다. 아크릴은 이 수요에 선제적으로 대응하기 위해 공모자금을 R&D 투자와 시설 확대에 집중 투자할 계획이다. 구체적으로는 ▲GPU서버 및 스토리지 구입, 클라우드 인프라 확장 ▲국내외 마케팅 및 인증, 해외 지사 설립 ▲AX 인프라 고도화, NPU 특화 플랫폼, SaMD 개발 등에 사용한다. 박외진 아크릴 대표는 “수요예측에 이어 청약에서 많은 투자자분들이 아크릴의 기업가치를 긍정적으로 평가해줘 심으로 감사드린다”며 “이번 코스닥 상장을 계기로 급성장 중인 GPU 시장 수요에 적극 대응하고 기업 AX를 지원하는 국내 1호 AX 인프라 기업으로서 확고한 리더십을 구축하겠다”고 밝혔다.

2025.12.06 16:44방은주 기자

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