AI 스타트업 김렛랩스, 248억 원 시드 투자 유치…기업용 모델 이식성 혁신

김민준 기자

2025.10.23 (목) 10:32

김렛랩스가 1,730만 달러 규모의 시드 투자 유치와 함께 공식 출범했으며, AI 모델 이식성 강화를 위한 무코딩 플랫폼으로 주목받고 있다. 인텔·피그마·브이엠웨어 전현직 CEO 등도 투자에 참여했다.

AI 스타트업 김렛랩스, 248억 원 시드 투자 유치…기업용 모델 이식성 혁신 / TokenPost.ai

AI 스타트업 김렛랩스(Gimlet Labs)가 1,730만 달러(약 248억 원) 규모의 시드 투자 유치와 함께 공식 출범했다. 김렛랩스는 기업용 AI 모델의 이식성 향상을 목표로, 칩 간 AI 에이전트 전환을 무코딩(no-code)으로 구현하는 획기적인 소프트웨어 플랫폼을 개발했다.

이번 투자 라운드는 벤처캐피털 '팩토리(Factory)'가 주도했으며, 인텔(Intel) CEO 립부 탄(Lip-Bu Tan), 피그마(Figma) CEO 딜런 필드(Dylan Field), 전 브이엠웨어(VMware) CEO 라구 라구람(Raghu Raghuram) 등도 엔젤 투자자로 참여한 점이 주목된다.

AI 모델은 보통 훈련에 사용된 GPU에서만 최적의 성능을 보인다. 그러나 시간이 흐를수록 더 뛰어난 성능의 칩이 등장하면서 기존 GPU의 비효율성이 문제로 떠오르고 있다. 김렛랩스는 이 같은 문제를 해결하고자, AI 에이전트를 구성 요소 단위로 분해한 뒤 각 요소를 가장 적합한 칩에 자동으로 배치하는 기능을 핵심 기술로 내세운다. 덕분에 메모리 대역폭이 중요한 연산은 메모리 지향 아키텍처에서, 연산 집약 작업은 고성능 GPU에서 각각 실행된다.

김렛랩스는 이 과정에서 칩별 최적화를 적용하는 커스텀 컴파일러를 자체 개발해, 사용자가 일일이 하드웨어별 성능 튜닝을 하지 않아도 자동으로 최적화가 가능하도록 했다. 특히, 연산 단계를 결합해 메모리 접근 횟수를 줄이는 운영자 결합(Operator Fusion) 방식도 플랫폼 내에서 자동 구현돼 속도와 비용 측면에서 모두 효율성을 끌어올린다.

이 플랫폼은 즉시 머신코드를 생성하는 대신, MLIR이라는 오픈소스 기반 중간 표현 형식으로 모델을 변환한 뒤 병렬 처리에 최적화된 커널 코드로 빌드하는 구조다. 이런 방식은 코드를 다양한 칩 아키텍처에 쉽게 적용할 수 있게 해준다.

주목할 점은 이번 투자 발표와 함께 김렛랩스가 이미 수백억 원대의 매출을 창출 중이라고 공개한 것이다. 회사는 현재 플랫폼을 클라우드 기반 SaaS 형태로도 제공하며, 주요 고객으로는 포춘 500대 기업과 AI 서비스 기업들이 포함됐다.

AI 칩 성능이 급변하는 상황에서 김렛랩스의 기술은 기업들의 AI 운영비 절감과 성능 최적화를 동시에 실현할 수 있도록 돕는다. 앞으로 클라우드와 온프레미스 환경 전반에서 칩 선택의 자유도를 높일 수 있는 툴로 자리 잡을 가능성이 크다.

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