「ラボ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を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用できるソリューションを提供できる。」
先月28日、ソウル江南区のラボアップオフィスで新代表に会った。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へと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。ラボアップは今月10月のコスダック上場を目指している。上場資金はAIインフラの研究開発とグローバル市場攻略に注力する意向を示した。
新代表との一問一答。
- コスダック上場の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。ラボアップは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。」
- 市場でラボ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。ラボアップは創業以来、技術的には約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運用が重要だったが、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てきた。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。ラボアップはこうした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の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。NVIDIA B200システム一台を整備するのに約1.5億ウォンがかかる。次世代ベラ・ルービンシステムはラックあたり約6億ウォン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、機械学習運用、推論など各層が分離されており、全体システムを有機的に最適化するには限界がある。ラボ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、独自のAIファ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言える。」
- 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。
「ラボ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ての領域を支配するには技術変化が早く、需要も多様である。ラボアップは現在約14〜15種類のAI半導体をサポートしている。2018年にGoogle TPUを皮切りに、様々な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）実証事業も共に行っている。」
- 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インフラ市場を支配しており、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参入しにくい。しかし、市場がさらに固定化される前にラボアップ独自の参入経路を確保する必要があると考えている。東南アジアでは現在、大規模な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、協力関係を構築することが重要だと思う。」
- 海外競合と比較した場合のラボアップの差別点は。
「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、製品が出た後に顧客とテストし、安定性を高めるソリューションが多い。ラボ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用し、ハードウェアから実際のAIサービスまで様々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化要因である。」
- 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。
「ラボ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、そ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年後のラボアップはどうなっているか。
「あらゆる場所に分散した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と予想している。かなりの数の事務業務もAIが処理するだろう。ラボアップは人間と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3〜4倍になると見込んでいる。ラボ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、どんな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。
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