류인태 베슬AI 부사장 "GPU 재판매 업체는 많지만, AI 작업을 이해하는 팀은 많지 않다"
핵심 요약
- 류인태 VESSL AI(베슬AI) 부사장은 GPU 클라우드의 차별점이 GPU 물량이 아니라 학습 작업을 끊기지 않게 돌리는 운영 역량이라고 말했어요.
- 베슬AI는 미국 고객이 소프트웨어와 함께 GPU까지 요청하면서 MLOps 회사에서 GPU 클라우드(VESSL Cloud) 회사로 전환했어요.
- VESSL Cloud는 한국과 미국의 전담 엔지니어가 이상 징후가 있는 노드를 찾아 교체하고, 고객이 쓰던 환경을 파악해 옮겨온 뒤 바로 학습을 이어가게 지원해요.
- 베슬AI의 미국 주요 고객은 대규모 AI 모델을 직접 연구하는 연구 중심 스타트업, 이른바 네오랩이에요.
이 글은 베슬AI, 미국 GPU 수요 확인...클라우드로 승부수, 류인태 베슬AI 부사장 "GPU 클라우드, 운영 기술로 차별화" 기사를 바탕으로 VESSL AI에서 정리했어요.
더벨이 실리콘밸리의 한국 AI 스타트업을 다루는 연재 'AI 스타트업 in 실리콘밸리'에서 베슬AI를 두 편에 걸쳐 소개했어요. 1편은 베슬AI가 미국 시장에서 사업 방향을 바꾼 과정을 다뤘어요. 2편은 제품을 총괄하는 류인태 부사장 인터뷰예요. 두 기사의 핵심을 정리했어요.
베슬AI는 왜 GPU 클라우드로 사업을 바꿨나요?
베슬AI는 2020년 MLOps(머신러닝 개발과 운영을 돕는 소프트웨어) 회사로 출발했어요. 2022년부터 미국 시장을 두드렸는데, 현지 고객들은 소프트웨어만이 아니라 GPU도 함께 달라고 했어요. 시리즈A 투자를 받은 뒤 샌프란시스코 거점을 넓혔고, 2025년 하반기에 GPU와 운영 환경을 함께 제공하는 VESSL Cloud를 만들면서 사업의 중심을 옮겼어요.
류 부사장도 연구하던 시절 같은 불편을 겪었어요. GPU가 모자라 "GPU를 가진 친구들에게 빌려 쓰기도 했다"고 해요. 그때 "분 단위로 GPU를 빌리고 사용한 만큼 비용을 내는 서비스가 있으면 좋겠다고 생각했다"고 말했어요.
GPU 클라우드의 차별점은 무엇인가요?
류 부사장은 미국에서 통하는 가치를 이렇게 설명했어요.
"미국에서는 당신의 AI 작업을 끊기지 않게 돌려주겠다는 하나의 가치를 제대로 전달하는 것이 중요하다. GPU를 재판매하는 업체는 많지만 AI 작업의 특성을 이해하는 팀은 많지 않다."
이유는 학습 작업의 길이에 있어요. "AI 학습은 하루 이틀 만에 끝나는 것이 아니라 길게는 일주일이나 한 달 동안 이어지기도 한다"는 거예요. 그사이 노드(서버) 하나에 문제가 생기면 학습 전체가 멈출 수 있어요.
베슬AI는 "한국과 미국의 전담 엔지니어가 고객의 작업이 계속 돌아갈 수 있도록 지원"해요. 이상 징후가 보이는 노드를 찾아 교체하는 일은 MLOps를 하던 시절부터 해왔던 일이에요. 류 부사장은 "베슬 클라우드로 사업을 바꿨지만 그 경험은 고스란히 자산으로 쌓여 있다"고 말했어요.
다른 클라우드에서 옮겨오면 무엇이 달라지나요?
클라우드를 옮기기 어려운 이유는 비용만이 아니에요. 류 부사장은 "클라우드를 바꾸면 비용뿐 아니라 환경을 옮기는 데도 시간이 든다"고 짚었어요.
워크로드마다 쓰는 방식도 달라요. "피지컬 AI에서 시뮬레이션을 돌리는 고객과 언어 모델을 학습시키는 고객은 사용 패턴이 다르다"는 거예요. 그래서 베슬AI는 고객이 어떤 라이브러리와 구조를 쓰는지까지 먼저 파악해요. 고객이 넘어오자마자 바로 작업할 수 있게 하려는 거예요.
"고객이 하던 작업을 다음 주 월요일에도 그대로 돌릴 수 있게 해주겠다는 식으로 접근하고 있다."
네오랩은 왜 주요 고객이 됐나요?
베슬AI의 미국 주요 고객은 '네오랩'이에요. 네오랩은 대규모 AI 모델을 직접 연구하고 개발하는 연구 중심 스타트업을 말해요.
류 부사장은 제품 총괄로서 가장 중요한 목표로 "확보한 GPU를 고객이 빠르게 사용하도록 해 가동률을 높이는 것"을 꼽았어요. "그것이 매출을 늘리고 비용을 줄이는 길인데, 이 목표와 잘 맞아떨어진 고객군이 네오랩이었다"고 설명했어요. 긴 학습을 꾸준히 돌리는 네오랩은 GPU를 쉬지 않고 쓰는 고객이에요.
앞으로는 파운데이션 모델과 피지컬 AI를 연구하는 고객들의 사용 방식을 파악해서 제품을 계속 다듬어 갈 계획이에요.
GPU는 어떻게 확보하고, 다음 단계는 무엇인가요?
GPU를 확보할 때는 기존 클라우드 사업자와 손잡았어요. SK텔레콤과 협력해 엔비디아 B200 GPU를 확보한 것도 이 방식이에요. 류 부사장은 이 구조를 "그들이 확보한 GPU를 맡기면 그 위에 클라우드 소프트웨어를 깔고 해외 고객을 데려오는 것"이라고 설명했어요.
류 부사장은 "우리는 미국의 연구 중심 스타트업을 고객으로 데려올 수 있다는 점을 보여주고 있다"고 말했어요. 다음 단계로는 데이터센터를 직접 구축해 하드웨어부터 소프트웨어까지 수직계열화하는 것도 준비하고 있어요.
당장의 목표는 단순해요. "우선은 고객이 GPU가 필요하다고 생각할 때 베슬AI가 하나의 선택지로 떠오르도록 만들고 싶다."
몇 주씩 이어지는 학습을 안정적으로 돌릴 GPU 환경이 필요하다면 편하게 문의해 주세요. 정확한 사양이 정해지지 않아도 괜찮아요. 지금 돌리는 워크로드와 기간만 알려주시면 맞는 구성부터 같이 정리해 드릴게요.
자주 묻는 질문
VESSL AI(베슬AI)는 어떤 회사인가요?
VESSL AI는 AI 학습과 추론에 쓰는 GPU 클라우드 VESSL Cloud를 운영하는 네오클라우드 기업이에요. 한국과 미국 샌프란시스코에 거점을 두고, 대규모 AI 모델을 연구하는 스타트업과 기업에 GPU와 운영 환경을 함께 제공해요.
VESSL Cloud는 GPU만 제공하는 클라우드와 무엇이 다른가요?
VESSL Cloud는 GPU와 함께 학습이 끊기지 않게 하는 운영까지 맡아요. 한국과 미국의 전담 엔지니어가 이상 징후가 있는 노드를 찾아 교체하고, 몇 주씩 이어지는 학습이 멈추지 않게 지원해요.
다른 클라우드에서 VESSL Cloud로 옮기면 환경을 처음부터 다시 구성해야 하나요?
베슬AI가 고객이 쓰던 라이브러리와 구조를 먼저 파악해서 옮겨온 뒤 바로 작업할 수 있게 맞춰 드려요. 언어 모델 학습과 피지컬 AI 시뮬레이션처럼 워크로드별로 다른 사용 패턴도 반영해요.
네오랩(neolab)은 무슨 뜻인가요?
네오랩은 대규모 AI 모델을 직접 연구하고 개발하는 연구 중심 스타트업을 말해요. 긴 학습을 꾸준히 돌리기 때문에 GPU를 안정적으로 오래 쓰는 고객층이에요.
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