「ラベルアップは顧客の問題を解決するだけでなく、顧客が気づいていない問題も先に見つけ出す会社である。市場より先に問題を定義することで、市場が開いたときにすぐに使えるソリューションを提供できる。」
先月28日、ソウル江南区のラベルアップオフィスで新正規代表に会った。新代表は会社の核心競争力について語った。AIインフラ市場がモデル学習から推論、再びエージェントAIに変化することを予想し、関連技術を先行開発してきたという。ラベルアップは今月10月のコスダック上場を目指している。上場資金でAIインフラの研究開発とグローバル市場攻略に加速を図ると明らかにした。
新正規ラベルアップ代表との一問一答。
- コスダック上場予備審査を通過した。感想は。
「AI分野に対する市場の高い関心を確認できた。ラベルアップはAIインフラ運営体系を開発する会社として、国内外のAI企業に最適化したインフラを供給し、インフラ構築・運営にかかる社会的コストを削減することに貢献する。」
- 市場でラベルアップのどの部分が高く評価されたと思うか。
「市場より先にAIインフラの変化を予測し、技術を準備してきた点が高く評価されたと思う。ラベルアップは創業以来、技術的に約4年、事業化の面では約1年先行して対応してきた。過去には大規模モデル学習のためのGPU運営が重要だったが、チャットGPTの登場以降は多数のモデルと利用者を同時に処理する推論が核心能力として浮上した。最近では強化学習に基づく後学習が普及し、学習と推論の境界も消えている。ラベルアップはこのような変化が実際の市場需要として現れる前に関連プラットフォームを準備した。」
- 具体的な上場日程は。
「先週火曜日に証券申告書を提出した。計画通りであれば、今月10月末にコスダック上場を完了する予定である。」
- 上場で確保した資金はどこに優先的に投資するのか。
「研究開発インフラとソリューション高度化に優先的に投資する計画である。良いインフラソリューションを作るためには、大規模インフラを運営し、新しい機器を直接検証した経験が必要である。エヌビディアB200システムを一台整えるのに約1億5000万円かかる。次世代ベラルービンシステムはラックあたり約6億円が必要になると予想している。」
- 主力製品であるバックエンドドットAIは、既存のGPU管理ソリューションと何が違うのか。
「最大の差別点は、AIインフラ全般を網羅するエンドツーエンド技術を自社で保有している点である。複数のオープンソースを組み合わせたソリューションは、インフラ、機械学習運営、推論など各層が分離されているため、全体システムを有機的に最適化するのに限界がある。ラベルアップのバックエンドドットAIは、利用者が急増する状況でもGPUを再配置し、追加リソースを確保する作業を一つのプラットフォームで処理できる。」
- バックエンドドットAI導入によって顧客が得られる効果はどの程度か。
「個別顧客の数値は公開できないが、独自AIファウンデーションモデルプロジェクトで障害対応時間を従来の46分の1に短縮したと記憶している。仮想化環境でもベアメタルに対して約97%の性能を達成した。オペレーティングシステムの動作に必要なリソースを除けば、ハードウェアの限界に近いレベルまでGPU性能を引き出していると考えている。」
- GPU中心の事業モデルは長期的に限界があるとの指摘もあるが。
「ラベルアップの強みは汎用性である。AI半導体市場は一つの企業が全領域を掌握するには技術変化が早く、需要も多様である。ラベルアップは現在約14～15種類のAI半導体をサポートしている。2018年にグーグルTPUを皮切りに、さまざまなAI半導体に対応してきた。国内ではフュリオサAIとリベリオンの神経網処理装置（NPU）実証事業も行っている。」
- グローバル市場でどの地域を優先的に攻略する計画か。
「東南アジア、アメリカを優先的に攻略し、その後ヨーロッパに市場を広げる計画である。アメリカはビッグテックがAIインフラ市場を掌握しており、大手AI企業も数千人規模の自社インフラ要員を抱えているため、外部ソリューションが入り込むのは容易ではない。ただし、市場がさらに固定化される前にラベルアップ独自の進入経路を確保する必要がある。東南アジアでは現在、大規模ネオクラウド事業者が急速に登場している状況である。市場成長のスピードが速いため、現地事業者と早期に進出し、協力関係を築くことが重要だと考えている。」
- 海外競合他社と比較した場合のラベルアップの差別点は。
「一言で表現すれば『ただ動作する(It just works)』という点である。AIインフラ市場では製品が出た後、顧客とテストしながら安定性を高めるソリューションが多い。ラベルアップはこれまでの経験、特に企業市場で長期間製品を運営し、ハードウェアから実際のAIサービスまでさまざまな例外状況を経験してきた。この経験を基に、顧客が即座に導入できる『デイワンレディ(Day-one ready)』ソリューションを提供できる点が差別点である。」
- KTとみんなのAI事業コンソーシアムに参加した経緯と役割は。
「ラベルアップは企業と開発者中心のAIワークロード運営経験は豊富だが、不特定多数が使用する大規模AIサービスの経験は不足している。みんなのAIプロジェクトを通じて一般利用者の使用パターンでどのような技術的問題が発生するかを把握し、これを解決できると考えている。特に大規模サービスのボトルネックを発見し、AIシステムとコストを最適化する経験を得られると思う。」
- 3年後のラベルアップは。
「各所に分散したAIエージェントを管理し、統合・運営するプラットフォームとしての地位を確立することが目標である。3年後には人間レベルの知能を持つAIエージェントの数が人間よりもはるかに多くなるだろう。相当数の事務業務もAIが処理することが予想される。ラベルアップは人間とAIが共存する環境でAIが活動する『プレイグラウンド』を提供する会社になろうとしている。市場が予想通り成長すれば、3年後の売上は現在の6倍になると見込んでいる。ラベルアップの目指すところはソフトウェアにある。直接クラウドインフラを保有するのではなく、ソフトウェアとインテリジェンスに集中し、どのハードウェアでも効率的に活用できるようにする。」
* この記事はAIによって翻訳されました。
亜洲日報の記事等を無断で複製、公衆送信 、翻案、配布することは禁じられています。
