브릭섬, 1MW급 NPU 추론 클라우드 ‘네오클라우드’ 하반기 오픈 추진

• 브릭섬이 NPU 기반 LLM 추론 전용 클라우드 ‘네오클라우드’를 추진함

  • 시작 규모는 1MW이고, 올해 하반기 공식 오픈 예정
  • 이후 6MW, 20MW까지 단계적으로 인프라를 키우겠다는 계획

• 핵심은 학습용이 아니라 ‘추론 전용’ 클라우드라는 점임

  • 엑사원, 솔라, GLM, 미니맥스 같은 오픈소스 모델을 토큰 단위 API로 제공
  • AI 반도체가 들어간 고성능 서버를 통째로 빌리는 베어메탈 서비스도 같이 제공

• 브릭섬은 엔비디아 GPU 일변도에서 벗어난 벤더 중립 설계를 내세움

  • 추론 효율이 높은 NPU를 중심에 두고, 여러 종류의 가속기를 함께 운영하는 구조
  • 자체 개발한 클루마가 모델 배치, 장애 대응, 자원 스케줄링을 통합 관리

• 회사의 문제의식은 꽤 명확함. 오픈소스 모델 성능이 올라오면, 남는 병목은 추론 비용과 안정성임

  • 박종찬 대표는 “AI 경쟁의 다음 무대는 누가 더 싸고 안정적으로 토큰을 공급하느냐”라고 봄
  • 국내에서 NPU와 운영 자동화 소프트웨어를 묶어 추론 시대 인프라를 만들겠다는 포지션

• 브릭섬은 2025년 4월 설립된 광주 소재 딥테크 스타트업임

  • 대규모 AI 인프라 운영 경험을 바탕으로 AI 인프라 구축·운영 사업을 전개
  • 이종 NPU·GPU 환경을 위한 운영 소프트웨어도 개발·공급 중

---

기술 맥락

• 이번 선택의 핵심은 GPU 범용 클라우드가 아니라 NPU 추론 전용 클라우드예요. 학습보다 추론 호출이 많아지는 서비스 단계에서는 토큰당 비용과 전력 효율이 바로 경쟁력이 되거든요.

• 브릭섬이 벤더 중립을 강조하는 이유는 특정 칩 수급이나 가격에 묶이면 인프라 사업자가 너무 취약해지기 때문이에요. 여러 NPU와 GPU를 섞어 쓰려면 모델 배치, 장애 대응, 스케줄링을 한 레이어에서 잡아주는 운영 플랫폼이 필요해요.

• 토큰 API와 베어메탈을 같이 내놓는 것도 고객층을 나누려는 선택으로 보여요. 빠르게 모델을 호출하고 싶은 팀은 API를 쓰고, 성능·보안·환경 제어가 중요한 팀은 서버 단위 임대를 고를 수 있거든요.