씨이랩, GPU 진단 솔루션 아스트라몬 공개

씨이랩이 그래픽처리장치(GPU) 운용 진단 솔루션 ‘아스트라몬(AstraMon)’을 파트너 영업 체계 전면에 세웠다. 고가 GPU 확보 경쟁을 넘어 기존 자원의 유휴율과 전력 낭비를 줄이는 운영 효율이 AI 인프라 시장의 쟁점으로 떠오른 흐름을 겨냥한 전략이다.

씨이랩은 19일 서울 강남구 오크우드 프리미어 코엑스 센터에서 ‘아스트라고 파트너 서밋 2026 인 서머(AstraGo Partner Summit 2026 in Summer)’를 열고 하반기 파트너 정책과 영업 시나리오를 공유했다고 20일 밝혔다. 행사에서는 GPU 운용 진단 솔루션 아스트라몬과 GPU 오케스트레이션 플랫폼 아스트라고(AstraGo)를 연결한 2단 영업 구조가 제시됐다.

아스트라몬은 고객사의 유휴 GPU, 대기 전력, 좀비 프로세스 등 운영 비효율 요소를 데이터로 식별하고 이를 비용 관점에서 진단하는 솔루션이다. 파트너사는 진단 결과를 바탕으로 고객에게 GPU 낭비 요소를 수치로 제시하고, 이후 아스트라고 도입 제안으로 이어갈 수 있다는 설명이다.

이번 발표의 핵심은 ‘측정은 아스트라몬, 최적화는 아스트라고’라는 역할 분리다. 아스트라몬이 인프라 상태를 진단하면 아스트라고가 자원 배분과 활용을 최적화하는 방식이다.

GPU는 인공지능(AI) 모델 학습과 추론에 필요한 병렬 연산을 처리하는 핵심 장비다. 다만 장비 단가와 전력 사용량이 크기 때문에 실제 사용률이 낮거나 불필요한 작업이 자원을 점유하면 데이터센터 운영 비용이 빠르게 늘어날 수 있다.

좀비 프로세스는 GPU 자원을 점유하지만 실제 연산 기여도가 낮은 비효율 작업을 뜻한다. 이런 작업이 누적되면 새 장비를 추가하지 않아도 될 상황에서 추가 투자가 필요한 것처럼 보일 수 있어, 운영 진단 도구의 필요성이 커진다는 분석이다.

씨이랩이 제시한 파트너 영업 방식은 고객의 문제를 먼저 수치로 보여준 뒤 최적화 솔루션을 제안하는 구조다. 단순 제품 소개보다 비용 절감 가능성을 앞세우는 방식이어서 AI 인프라 예산을 검토하는 기업 고객을 겨냥한 접근으로 풀이된다.

AI 인프라 시장에서는 GPU 수급뿐 아니라 전력, 냉각, 스토리지, 클러스터 운영 역량이 함께 병목으로 지목돼 왔다. 본지도 앞서 AI 연산 공급 부족과 클라우드 가격 상승 흐름을 전하며 즉시 투입 가능한 고부가 GPU 자원의 가격 재평가가 먼저 나타나고 있다고 보도했다.

국내 기업들도 AI 데이터센터와 GPU 활용 기반을 사업 기회로 보고 있다. 삼성SDS가 AI 인프라와 GPUaaS 매출을 점검 대상으로 제시한 사례처럼, 장비 확보 이후의 가동률과 반복 매출이 실적 반영의 관건으로 거론된다.

아스트라몬이 진단 도구라면 아스트라고는 운영 단계의 플랫폼 역할을 맡는다. 고객 입장에서는 현재 GPU 자원이 얼마나 낭비되는지 확인한 뒤, 자원 배분과 활용 최적화가 실제 비용 절감으로 이어질지를 따져보게 된다.

파트너사에는 신규 영업의 진입점이 생긴다. 초기 상담에서 GPU 증설 필요성을 바로 논의하기보다 기존 인프라의 유휴 자원, 대기 전력, 비효율 작업을 먼저 보여줄 수 있기 때문이다.

채정환 씨이랩 대표는 “AI 데이터센터 구축 수요가 급증하면서 확보한 GPU 자원의 효율적 배분이 핵심 과제로 떠올랐다”며 “AI 데이터센터 시대로의 전환에 발맞춰 아스트라몬과 아스트라고를 필두로 파트너 생태계와 함께 AI 인프라 운영의 새로운 기준을 만들어 가겠다”고 말했다.

이번 행사는 씨이랩이 하반기 파트너 정책과 영업 시나리오를 공유한 자리였다. 아스트라몬과 아스트라고를 묶은 영업 체계가 실제 고객 도입과 매출로 이어질지는 향후 파트너 영업 성과에서 확인될 전망이다.