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인피니틱스, 컴퓨텍스서 AI 인프라를 ‘클라우드 장사’로 바꾸는 전략 공개

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인피니틱스가 컴퓨텍스 2026에서 AI 인프라 관리부터 클라우드 서비스 운영·과금까지 묶은 전략을 공개한다. 쿠버네티스 기반 AI-Stack, 클라우드 운영 플랫폼 ixCSP, 워크로드 최적화 스케줄링 기술 CTAs를 앞세워 GPU 인프라를 서비스화하려는 방향이다.

  • 1

    AI 인프라, AI 플랫폼, AI 클라우드 서비스로 이어지는 3계층 구조 제시

  • 2

    AI-Stack은 엔비디아·AMD GPU, NPU, 파이슨 aiDAPTIV+ 같은 이기종 리소스를 통합 관리

  • 3

    CTAs는 워크로드별 최적화 스케줄링으로 병렬 처리 효율과 리소스 활용도를 높이는 기술

  • 4

    ixCSP는 GPU 서버 자원을 GaaS, MaaS, TaaS 같은 서비스 모델로 운영·과금하게 지원

  • 5

    일본, 한국, 동남아 등 아시아태평양 시장 공략 확대 계획

  • 인피니틱스가 컴퓨텍스 2026에서 AI 인프라 전략을 공개함. 주제는 ‘AI 인프라에서 AI 클라우드 경제로’임

    • 말 그대로 GPU 서버를 깔아주는 데서 끝내지 않고, 리소스 관리, 모델 배포, 서비스 운영, 과금까지 묶겠다는 방향
    • 전시는 AI 인프라, AI 플랫폼, AI 클라우드 서비스 3계층 구조로 구성됨
  • 핵심 제품은 AI-Stack과 ixCSP임. 하나는 인프라를 굴리고, 다른 하나는 그 인프라를 서비스로 팔 수 있게 해줌

    • AI-Stack은 AI 인프라 거버넌스를 맡는 플랫폼
    • ixCSP는 AI 클라우드 운영과 과금을 담당하는 플랫폼
    • 두 제품을 연결하면 리소스 관리부터 모델 배포, 서비스 운영, 과금까지 이어지는 구조가 됨
  • AI-Stack은 쿠버네티스 기반 엔터프라이즈 AI 인프라 관리 플랫폼임

    • 엔비디아·AMD 그래픽처리장치(GPU), 신경망처리장치(NPU), 파이슨 aiDAPTIV+ 같은 이기종 리소스를 통합 관리함
    • GPU 분할·통합, 멀티 노드 연산, 멀티 테넌시, 시각화 모니터링을 지원함
    • 주요 AI 개발 환경과도 연동된다고 함
  • 인피니틱스가 강조한 핵심 기술은 CTAs임. 워크로드마다 자원 배치를 최적화해서 효율을 올리는 스케줄링 기술임

    • 목표는 병렬 처리 효율과 리소스 활용도를 높이는 것
    • 비싼 GPU를 사놓고 대기열, 병목, 낮은 활용률 때문에 태우는 돈을 줄이겠다는 얘기임
    • 파이슨 aiDAPTIV+와 결합해 고대역폭 메모리(HBM) GPU 의존도를 낮춘 이기종 AI 인프라 아키텍처도 제시함

ℹ️참고

> AI 인프라에서 진짜 비용 문제는 GPU 구매 가격만이 아님. 어떤 작업을 어떤 가속기에 보낼지, 남는 자원을 어떻게 쪼개 팔지, 과금을 어떻게 붙일지가 점점 더 중요해지는 중임.

  • ixCSP는 GPU 서버 자원을 AI 클라우드 서비스로 운영하고 과금하게 해주는 플랫폼임

    • AI 게이트웨이, BOSS 과금 시스템, AI-Stack 리소스 관리 기능을 통합 제공함
    • 기업, 통신사, 데이터센터가 GaaS, MaaS, TaaS 같은 AI 서비스 모델을 만들 수 있게 지원함
    • 쉽게 말해 “GPU 인프라를 내부 장비”가 아니라 “팔 수 있는 클라우드 상품”으로 바꾸는 쪽임
  • 인피니틱스는 AI API 경제와 토큰 기반 과금 모델 확산도 보고 있음

    • 토큰 트래픽 관리, 추론 효율, 인프라 운영 기능을 강화할 계획
    • 생성형 AI 서비스가 많아질수록 사용량 기준 과금과 추론 효율이 수익성에 바로 연결됨
    • 엔비디아 솔루션 어드바이저, AMD GPU 생태계 파트너십을 기반으로 일본, 한국, 동남아 등 아시아태평양 시장 공략도 확대한다고 밝힘

기술 맥락

  • 인피니틱스가 잡은 문제는 AI 인프라를 “설치형 장비”에서 “운영 가능한 클라우드 상품”으로 바꾸는 거예요. GPU 서버가 있어도 고객별 자원 격리, 사용량 측정, 과금, 모델 배포가 안 되면 서비스 사업으로 확장하기 어렵거든요.

  • 쿠버네티스 기반 AI-Stack을 내세운 이유는 엔터프라이즈 운영 체계에 AI 워크로드를 얹기 좋기 때문이에요. 컨테이너 기반 배포, 멀티 테넌시, 모니터링이 있어야 여러 팀이나 고객이 같은 클러스터를 나눠 써도 관리가 가능해요.

  • CTAs 같은 스케줄링 기술은 비용 효율과 직접 연결돼요. 학습, 추론, 멀티 노드 연산은 자원 사용 패턴이 달라서 같은 GPU에 아무렇게나 넣으면 병목이 생기고 활용률이 떨어져요.

  • ixCSP의 과금 기능은 통신사나 데이터센터에 특히 중요해요. 이들은 GPU를 내부 개발용으로만 쓰는 게 아니라 GaaS, MaaS, TaaS 같은 형태로 외부 고객에게 팔아야 하니까요.

AI 인프라 시장이 이제 “GPU 서버 납품”에서 “리소스 운영, 모델 배포, 과금까지 되는 플랫폼”으로 넘어가는 중임. 특히 통신사나 데이터센터 입장에서는 남는 GPU를 어떻게 상품화하느냐가 진짜 돈 되는 포인트가 될 수 있다.

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