KAYTUS, MotusAI로 '추론 시대'의 과제를 해결하다!
- Chang Sun Park
- 8월 24일
- 3분 분량
AI 산업의 무게 중심이 모델 '훈련(Training)'에서 대규모 '추론(Inference)'으로 빠르게 옮겨가고 있습니다. 이제 기업은 훈련한 모델을 실제 프로덕션 환경에 배포해 가치를 만드는 '추론' 단계에 집중합니다. 추론은 AI 챗봇의 답변, 금융 사기 탐지, 의료 영상 분석처럼 AI 기술이 비즈니스 최전선에서 실질적인 역할을 하는 핵심 엔진입니다.
AI 인프라 솔루션 선도 기업인 KAYTUS는 '추론 시대'의 복잡한 요구에 대응하기 위해 하드웨어부터 소프트웨어까지 아우르는 통합 전략을 제시합니다. 특히 독일 함부르크 'ISC High Performance 2025'에서 공개한 최신 MotusAI AI DevOps 플랫폼은 단순한 업데이트를 넘어, 대규모 AI 추론 환경의 근본적인 문제를 해결하는 포괄적인 해답을 제시합니다. KAYTUS의 전략과 그 핵심인 MotusAI 플랫폼의 가치를 분석하고, 이번 최신 업데이트가 AI 인프라 시장에 던지는 의미가 무엇인지 알아보겠습니다.
'추론 시대', 기업의 현실적 과제
기업이 AI를 연구실 수준을 넘어 실제 비즈니스에 적용하면서 이전에는 몰랐던 현실적인 문제들이 드러나고 있습니다.
비용과 확장성: AI 추론은 GPGPU, 고속 메모리 같은 막대한 컴퓨팅 자원을 끊임없이 요구하며 이는 곧 전력 소비와 냉각 비용으로 이어집니다. 추론 비용은 서비스 사용량에 비례합니다. 따라서 기업은 막대한 초기 투자(CapEx)와 예측하기 힘든 운영비(OpEx) 사이에서 어려움을 겪을 수 있습니다.
성능의 딜레마(지연 시간 vs. 처리량): 실시간 챗봇 같은 대화형 서비스는 '낮은 지연 시간'이 절대적으로 중요하지만 데이터 일괄 분석 작업은 '높은 처리량'이 핵심입니다. 기존 시스템 대부분은 이 두 가지 상충하는 요구사항 사이에서 어느 한쪽을 희생해야 하는 비효율적인 선택을 해야 합니다.
운영 복잡성: AI 생태계는 빠르게 진화하는 만큼 극도로 파편화되어 있습니다. 모델 미세조정, 배포, 모니터링 등 단계마다 다른 오픈소스 도구를 통합하고 안정적으로 관리하는 일은 엄청난 운영 부담으로 이어집니다.
데이터 거버넌스와 보안: AI 모델이 민감한 기업 및 고객 데이터와 상호작용하면서 데이터 유출, 모델 무결성 훼손, 프롬프트 인젝션 같은 새로운 보안 위협이 등장했습니다. GDPR, EU AI Act 같은 엄격한 규제를 준수하는 것 또한 중요한 과제가 되었습니다.
하드웨어부터 플랫폼까지 포괄하는 KAYTUS의 풀스택 AI 접근법
KAYTUS는 이처럼 복잡하고 다층적인 문제를 해결하고자 AI 인프라, 리소스 플랫폼, LLM 도구를 모두 아우르는 '풀스택(Full-Stack) AI 솔루션' 전략을 추구합니다. 이는 기업이 AI 인프라를 구축하고 운영할 때 겪는 통합의 어려움을 없애고, 단일 창구에서 최적화된 '원스톱 서비스'를 제공하겠다는 철학을 담고 있습니다.
이러한 전략의 중심에는 MotusAI 플랫폼이 있습니다. MotusAI는 강력한 하드웨어 인프라 위에서 AI 라이프사이클의 모든 측면을 통합하고 지능적으로 조율하는 오케스트레이션 레이어(Orchestration Layer) 역할을 합니다. 즉, 강력한 AI 가속기들을 하나의 유기적이고 효율적인 'AI 인프라'로 바꾸는 핵심 소프트웨어입니다. MotusAI는 기업이 겪는 운영 복잡성과 자원 비효율 문제를 직접 해결하여 기업이 인프라 관리가 아닌 AI 혁신에 집중하도록 돕습니다.
전략의 핵심, MotusAI 플랫폼의 근본적 가치
MotusAI는 기업이 AI 인프라를 구축하고 운영하는 방식을 근본적으로 바꾸는 엔터프라이즈급 AI DevOps 플랫폼입니다.
AI DevOps 통합과 로우코드(Low-Code) 운영: 직관적인 시각적 인터페이스로 클러스터 상태와 워크로드를 종합적으로 모니터링하고 클릭 몇 번으로 서비스를 운영하는 환경을 제공합니다. 이는 AI 인프라 관리의 진입 장벽을 낮추고 운영 비용을 직접적으로 줄여줍니다.
자원 효율성 극대화: AI 인프라에서 가장 비싼 자원인 GPGPU가 쉬는 것은 심각한 비용 낭비입니다. MotusAI는 단일 GPGPU를 여러 작업(최대 64개)으로 나누거나 NVIDIA의 MIG(Multi-Instance GPU) 기술을 지원하는 등 세분화된 GPU 스케줄링 기능을 제공합니다. 또한, 지능형 스케줄링으로 GPGPU 사용률을 90% 이상으로, 자원 활용률은 최대 400%까지 끌어올립니다.
엔드투엔드 워크플로우와 개발 생산성 향상: 데이터 관리부터 모델 미세조정, 배포, 운영까지 LLM의 전체 수명주기를 지원하는 통합 워크플로우를 제공합니다. 데이터 가속화, A/B 테스팅, 롤링 릴리즈, 자동 장애 복구(체크포인트) 같은 기능으로 개발 생산성과 시스템 안정성을 극대화합니다.
MotusAI의 진화
ISC 2025에서 발표된 MotusAI의 최신 업데이트는 '추론 시대'의 가장 까다로운 요구사항을 해결하는 야심 찬 기술적 진보를 담고 있습니다. 이번 업데이트의 핵심은 업계 표준으로 자리 잡은 고성능 LLM 추론 엔진인 vLLM과 SGLang을 플랫폼에 깊숙이 통합한 것입니다. 두 엔진의 통합으로 MotusAI는 간단한 질의응답부터 복잡한 AI 에이전트까지 현대 AI 애플리케이션의 모든 스펙트럼을 최적의 성능으로 지원하는 강력한 차별점을 갖췄습니다.
vLLM: 'PagedAttention'과 'Continuous Batching' 기술로 메모리 파편화를 해결하고 GPGPU 유휴 시간을 최소화합니다. 덕분에 수많은 사용자가 동시 접속하는 대화형 챗봇 같은 대규모 요청을 효율적으로 처리합니다.
SGLang: AI 에이전트나 RAG 파이프라인처럼 여러 단계의 LLM 호출이 필요한 복잡한 워크플로우에 특화됐습니다. 공통 프롬프트의 계산 결과를 재사용하는 'RadixAttention' 기술로 복잡한 AI 애플리케이션을 기존 시스템보다 높은 처리량으로 실행합니다.
한편, 최신 MotusAI는 AI 라이프사이클 전반에 널리 쓰이는 주요 오픈소스 도구들을 사전 통합해 환경을 제공합니다.
데이터 준비: LabelStudio, OpenRefine을 연계해 데이터 준비 효율을 높입니다.
모델 미세조정: LLaMA-Factory로 거대 언어 모델을 손쉽게 파인튜닝합니다.
애플리케이션 개발: Dify, Confluence로 LLM 기반 애플리케이션을 신속하게 개발합니다.
이미지 생성: Stable Diffusion을 활용해 이미지 생성 모델을 운영합니다.
이러한 포괄적인 도구 지원 덕분에 개발자들은 인프라 설정 부담에서 벗어나 본연의 업무에 집중할 수 있고, 기업은 AI 기술 도입 속도를 높일 수 있습니다.
가장 혁신적인 기능은 단일 노드 안에서 훈련과 추론 작업을 동시에 스케줄링하는 '하이브리드 훈련-추론 스케줄링'입니다. 기존 운영 방식의 문제였던 자원 사일로(Silo) 현상을 해결하고, 전체 GPGPU 자원 풀을 유연하게 활용해 자원 효율성을 극대화합니다.
이 새로운 하이브리드 스케줄러는 기존 커뮤니티 버전보다 작업 처리량을 높이고 지연 시간은 단축하는 놀라운 성능을 보여줍니다. 이 기능은 GPGPU 하드웨어의 투자수익률(ROI)을 극적으로 높이는 게임 체인저이며, 특히 한정된 자원으로 개발부터 배포까지 모두 해결해야 하는 AI 스타트업이나 중소기업에게 매우 매력적인 솔루션입니다.
시대에 맞게 진화하는 도구
AI 산업의 무게 중심이 추론으로 이동하면서 기업의 성공은 AI 서비스를 얼마나 빠르고 안정적이며 비용 효율적으로 운영하는가에 달렸습니다. KAYTUS가 ISC 2025에서 선보인 MotusAI 최신 버전은 이러한 시대적 요구에 대한 명확하고 강력한 응답입니다.
최첨단 추론 엔진 통합으로 성능을 한 차원 높이고, 포괄적인 오픈소스 도구 지원으로 개발 복잡성을 낮췄으며, 하이브리드 스케줄링으로 AI 인프라 경제성의 새로운 표준을 제시했습니다. 정리하자면 최신 MotusAI는 단순한 인프라 관리 도구를 넘어, 교육, 금융, 에너지, 자동차 등 다양한 산업 분야의 기업이 AI 혁신을 이루도록 돕는 촉매제로 진화하고 있습니다.
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