나무기술이 보는 기업 AI 인프라: 결국 프라이빗 클라우드와 컨테이너 싸움

• 나무기술은 AI 시대의 핵심 인프라를 ‘클라우드’로 보고 있음

  • 정철 대표는 AI를 실질적으로 쓰려면 데이터를 안전하게 보호하면서도 운영 가능한 프라이빗 클라우드와 PaaS가 필요하다고 말함
  • 회사는 기존 가상화 사업에 클라우드와 AI를 결합해 ‘풀스택 AI 인프라 기업’으로 전환하겠다는 그림을 그리고 있음

• 숫자로 보면 아직 AI 스타트업 느낌보다는 인프라 회사의 체질 개선에 가까움

  • 지난해 연결 기준 매출은 1023억원
  • 영업이익은 흑자 전환에 성공했고, 가상화 솔루션 매출 성장이 실적 개선을 이끌었음
  • 2003년부터 시작한 VDI 사업이 망분리 의무화 이후 금융권·공공 시장 수요를 만나 캐시카우가 됐다는 설명임

• 흥미로운 건 ‘10년 버틴 기술’이 AI 시대에 다시 쓰인다는 관점임

  • 가상화 시장은 급격히 폭발하진 않지만 가트너 기준 2035년까지 연평균 5%대 성장이 예상됨
  • 나무기술은 국내 대기업 재택근무 환경에 자체 가상화 기술 ‘나무 클라우드 센터(NCC)’를 공급한 경험도 내세움
  • 클라우드 사업은 2016년부터 PaaS 기반으로 투자했고, 긴 적자 구간 끝에 지난해 손익분기점(BEP)을 넘겼다고 함

• 정 대표가 보는 AI 인프라의 핵심 키워드는 컨테이너, MSA, 프라이빗 클라우드임

  • AI 파일럿은 작은 GPU와 오픈소스 조합으로도 굴러갈 수 있음
  • 하지만 데이터와 서버 규모가 커지면 통합 운영, 장애 대응, 자동화가 필요해짐
  • 그래서 멀티·하이브리드 클라우드를 통합 관리하는 PaaS ‘칵테일 클라우드’를 AI 운영 플랫폼으로 밀고 있음

• 브로드컴의 VM웨어 인수 이후 서버 가상화 시장 재편도 기회로 보고 있음

  • 대기업 시장은 NCC-젠과 뉴타닉스 협력 모델로 공략할 계획임
  • 공공·중견 시장에는 자체 개발 중인 ‘나무-버트’를 투입하겠다고 밝힘
  • VM웨어 대안 수요를 노리는 전형적인 윈백 전략임

• GPU 관리도 별도 축으로 잡고 있음

  • 현재 GPU 오케스트레이션 기능을 수행하는 ‘GPU 매니저’를 개발 중임
  • 공공 GPU 인프라 사업과 기업 AI 환경에서 활용할 수 있게 고도화하는 방향임
  • 엔비디아 쿠다(CUDA) 기반 기술과 연계해 GPU 활용 최적화 기능을 강화하고, 내년 본격 상용화를 목표로 함

• AI 에이전트 전략은 범용 모델 경쟁이 아니라 산업 특화 쪽임

  • B2B 특화 종합 AI 플랫폼 ‘나무 AI 에이전트(NAA)’와 제조·IoT용 ‘나무 엣지 AI(NEA)’를 내세움
  • 집중 분야는 제조, 바이오, 금융 세 곳임
  • 제조는 자회사 에스케이팩과 협업하고, 바이오는 연구·데이터 분석 환경, 금융은 기존 가상화 사업 경험을 활용한다는 구상임

• 정 대표는 진짜 시장이 2028년 전후에 열린다고 봄

  • 지금은 정부와 대기업 중심의 초기 투자 단계라는 진단임
  • 2028~2029년쯤 AI 거품론이 정리되고 중견·중소기업 도입이 본격화될 것으로 전망함
  • 그 시점엔 인프라부터 서비스까지 제공하는 풀스택 역량과 산업 도메인 이해가 경쟁력이 된다는 주장임

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기술 맥락

• 이 기사에서 나무기술이 고른 방향은 퍼블릭 클라우드 올인보다 프라이빗 클라우드와 PaaS를 묶는 쪽이에요. 왜냐하면 국내 기업은 핵심 데이터, 망분리, 규제, 보안 요구 때문에 AI 워크로드를 전부 외부 클라우드로 보내기 어려운 경우가 많거든요.

• 컨테이너와 MSA를 강조하는 이유도 운영 단계에서 나와요. AI 파일럿은 노트북이나 몇 대의 GPU 서버로 가능하지만, 실제 서비스가 되면 배포, 장애 대응, 로그, 스케일링, 권한 관리가 같이 붙어요.

• GPU 매니저 개발은 비용 문제와 연결돼요. GPU는 비싸고 수급도 민감해서, 중견·중소기업 입장에선 있는 자원을 얼마나 촘촘하게 나눠 쓰느냐가 AI 도입 가능성을 좌우할 수 있어요.

• VM웨어 대안 전략은 인프라 시장의 타이밍을 노린 선택이에요. 브로드컴 인수 이후 가상화 비용과 라이선스 정책에 민감해진 기업들이 생기면, 뉴타닉스나 자체 가상화 조합이 검토 테이블에 올라올 수 있거든요.

• 결국 이 회사의 베팅은 ‘AI 앱을 잘 만든다’보다 ‘기업이 AI를 운영할 수 있는 바닥을 깐다’에 가까워요. 모델보다 운영 체계가 먼저 막히는 조직이라면 꽤 현실적인 접근이에요.