래블업, 코스닥 상장예비심사 통과
AI 인프라 소프트웨어 기업 래블업(대표 신정규)은 한국거래소로부터 코스닥 상장을 위한 예비심사를 승인받았다고 30일 밝혔다. 이는 올해 5월 21일 상장예비심사 청구 이후 약 2개월 만에 받은 승인으로 올해 최단 기간이다. 대표 주관사는 NH투자증권이다.
2015년 설립된 래블업은 인공지능 기술에 필수적인 GPU를 비롯한 고성능 컴퓨팅 자원의 운영과 관리 효율을 높이는 AI 인프라 플랫폼 전문기업이다. 주력 제품인 ‘Backend.AI’는 AI 모델의 개발과 학습, 배포 및 운영에 필요한 컴퓨팅 자원을 통합 관리하는 소프트웨어로, 소규모 연구개발 환경부터 초거대언어모델(LLM)의 학습과 상용 서비스까지 다양한 AI 워크로드를 지원한다.
생성형 AI와 LLM의 확산으로 고가의 GPU 자원의 활용률을 높이는 운영 소프트웨어의 중요성이 커지고 있다. 래블업은 별도의 하드웨어 변경 없이 소프트웨어 설치만으로 물리적 GPU를 논리적으로 분할해 여러 작업이 동시에 활용할 수 있도록 하는 GPU 가상화 기술과 독자 개발한 ‘Sokovan 오케스트레이터’를 핵심 경쟁력으로 확보하고 있다. Sokovan 오케스트레이터는 작업별 우선순위와 자원 수요에 따라 GPU를 자동 배분해 다수의 사용자와 AI 작업이 한정된 컴퓨팅 자원을 효율적으로 공유할 수 있도록 지원한다.
제조사의 하드웨어에 종속되지 않는 범용성도 강점이다. Backend.AI는 엔비디아, AMD, 인텔의 GPU 및 AI가속기를 비롯해 국내외 NPU 등 다양한 이기종 연산 자원을 하나의 플랫폼에서 통합 관리할 수 있다. 온프레미스와 퍼블릭 클라우드, 하이브리드 환경을 모두 지원해 공공·금융·통신·제조·연구기관 등 고객의 인프라 환경에 맞춰 적용할 수 있다.
래블업은 최근 정부가 주도하는 ‘독자 AI 파운데이션 모델 개발’ 사업의 업스테이지 컨소시엄에 인프라 파트너로 참여하며 대규모 AI 인프라 운영 역량을 입증했다. 1차수에서 500여장 이상, 2차수에서 880여장 이상의 엔비디아 B200 및 H100 GPU로 구성된 클러스터 운영을 지원해 업스테이지의 솔라오픈 100B, 솔라오픈 2 250B의 학습을 뒷받침하였고, Backend.AI를 통해 128장 규모의 GPU를 컨소시엄 파트너들에게 안정적으로 제공했다.
래블업은 현재 국내외 120개 이상의 사이트에 Backend.AI를 공급하며 다양한 산업과 운영 환경에서 레퍼런스를 확보하고 있다. kt·삼성전자·신한은행· 현대모비스·LG전자·대한민국 해군·삼성서울병원 등 국내 대표 기업들과 기관이 연구개발부터 실서비스 운영까지 다양한 환경에서 플랫폼을 활용하고 있으며, 해외에서도 미국·영국·브라질·태국 등에 고객을 확보하며 글로벌 기반을 넓혀가고 있다.
글로벌 기술기업과의 협력 기반도 확대하고 있다. 래블업은 아시아·태평양 지역 최초로 엔비디아 DGX-레디 소프트웨어 파트너로 선정됐으며, 인텔, 델테크놀로지스, VAST DATA 등 글로벌 기술기업과 협력 관계를 구축하고 있다. 래블업은 2019년부터 엔비디아 GTC에서 기술 세션 발표와 스폰서 참가를 이어왔으며, 2024년부터 3년 연속 실버 스폰서로 참가했다. 2026년에는 국내 기업 중 삼성전자, SK하이닉스, 래블업 3사만 메인홀 전시에 선정돼 부스를 운영했다.
래블업은 상장예비심사 청구에 앞서 한국거래소가 지정한 전문평가기관 두 곳으로부터 모두 A등급을 획득했다. 예비심사도 45영업일 만에 통과하면서 본격적인 공모 절차에 돌입하게 됐다.
회사는 향후 상장을 통해 확보하는 자금을 ▲연구개발 고도화 ▲글로벌 시장 확대 ▲인프라 확장 등에 활용할 계획이다. 특히 글로벌 AI 인프라 투자 확대와 소버린 AI 정책 강화에 대응해 북미·일본·동남아시아·유럽·중동을 중심으로 해외 사업을 확대할 계획이다.
신정규 래블업 대표이사는 “래블업이 축적해 온 AI 인프라 기술력과 사업화 역량을 인정받아 올해 코스닥 일반기업 가운데 가장 짧은 기간에 상장예비심사 승인을 받게 돼 매우 기쁘다”며 “이번 승인을 계기로 남은 공모 절차도 차질 없이 준비해 성공적인 코스닥 상장을 추진하겠다”고 밝혔다.
글. 바이라인네트워크
<김우용 기자>yong2@byline.network
