코어위브, 전략 전환: GPU 임대에서 엔지니어링 워크플로우 소유로
뉴저지 리빙스턴 — 기업 인공지능(AI) 시장을 장악하기 위한 경쟁은 더 이상 누가 가장 강력한 하드웨어를 가졌는지에만 달려 있지 않다. 한때 그래픽 처리 장치(GPU) 임대로 이름을 알렸던 코어위브(CoreWeave)는 진정한 성장이 엔지니어들이 매일 사용하는 도구를 제어하는 데 있다고 크게 베팅하고 있다.
월요일, 이 클라우드 서비스 제공업체는 런던에 본사를 둔 스타트업 모노리스 AI(Monolith AI)를 인수할 계획을 발표했다. 모노리스 AI는 머신러닝을 엔지니어링 테스트 및 검증 작업의 핵심에 통합하는 기업이다. 인수 가격은 공개되지 않았지만, 이번 인수는 코어위브가 7개월 만에 세 번째 소프트웨어 회사를 인수한 사례다. 이 같은 거래 속도는 코어위브가 아마존이나 마이크로소프트와 같은 하이퍼스케일러들과 단순히 GPU 공급만으로 경쟁하려 하지 않는다는 것을 보여준다. 이는 자본력이 막강한 기업이 보통 승리하는 싸움이다.
이번 최신 인수는 산업 AI 분야가 재편되는 시점에 이루어졌다. 시뮬레이션 및 클라우드 서비스 분야의 거대 기업들은 경쟁사보다 먼저 고객 관계를 확보하기 위해 경쟁하고 있다. 예를 들어, 지멘스(Siemens)는 최근 수십억 달러 규모의 거래로 알테어 엔지니어링(Altair Engineering)을 인수했다. 코어위브는 분명히 뒤처지는 것을 피하고 싶어 한다.
GPU 가격 함정에서 벗어나기
코어위브는 상품화된 인프라에 의존하는 것의 위험성을 잘 알고 있다. 실제로, 이 회사의 주요 계약 규모는 엄청났다. 지난 9월 오픈AI(OpenAI)와 65억 달러, 며칠 뒤에는 메타(Meta)로부터 142억 달러의 투자를 유치했다. 그러나 이러한 계약들은 또한 회사에 매우 낮은 마진을 안겨준다. GPU를 임대하는 것은 막대한 자본 비용, 예측 불가능한 사용량, 그리고 다른 곳에서 쉽게 임대할 수 있는 고객에 대한 협상력 부족을 의미한다.
바로 이 지점에서 모노리스가 판도를 바꾼다. 모노리스의 소프트웨어는 BMW, 닛산, 하니웰과 같은 기업의 엔지니어링 부서에서 사용되고 있다. 이 소프트웨어는 테스트 데이터를 분석하여 팀이 어떤 실험을 수행할지 결정하고, 이상 징후를 조기에 발견하며, 심지어 다음 단계를 제안하는 데 도움을 준다. 물리적 테스트를 조금이라도 줄이면 제조업체는 수백만 달러를 절약하고 개발 기간을 몇 달 단축할 수 있다.
자동차 R&D 분야의 한 연구원은 이렇게 말했다. "엔지니어링 분야는 항상 많은 데이터를 가지고 있었지만, 좋은 모델이 충분하지 않았습니다. 소프트웨어가 그 격차를 줄이고 작업 시간을 단축할 수 있다면 빠르게 채택될 것입니다."
실험 추적을 위한 웨이츠 & 바이아시스(Weights & Biases)와 강화 학습을 위한 오픈파이프(OpenPipe) 등 이전 인수를 통해 코어위브는 고객 이탈을 어렵게 만드는 소프트웨어 계층을 조용히 구축해 왔다. 전략은 간단하다. 단순히 워크로드를 실행하는 기계가 아니라, 워크로드를 생성하는 도구를 소유하는 것이다.
거대한 산업 시장의 기회
잠재 시장은 엄청나다. 맥킨지(McKinsey)는 AI가 복잡한 제조 분야의 연구 및 개발 효율성을 최대 80%까지 높일 수 있다고 추정한다. 이 수치는 수십 년간의 제품 주기와 수천만 달러에 달하는 테스트 예산을 감독하는 경영진에게 중요하다. 배터리 개발, 항공우주 인증, 자동차 안전을 생각해 보라. 이 모든 분야에서 수천 번의 물리적 테스트를 더 스마트한 모델로 대체할 수 있다.
코어위브는 애스턴 마틴 아람코 포뮬러 원 팀과의 파트너십 덕분에 이미 고성능 환경에 대한 가시성을 확보하고 있다. 이러한 성공 사례를 모노리스가 산업 엔지니어링 팀 내에서 매일 활용되는 현장과 결합하면, 제조업체에 설득력 있는 이야기를 전달할 수 있게 된다.
하지만 실행은 쉽지 않을 것이다. 엔지니어링 기업들은 지멘스(Siemens), 앤시스(Ansys), 다쏘 시스템즈(Dassault Systèmes)와 같은 기존의 소프트웨어에 의존하는 경우가 많다. 코어위브는 새로운 인수 기업을 이러한 생태계에 편입시키려 할 때 기존 기업들과 마찰을 빚을 위험이 있다. 지멘스가 최근 AI 기반 시뮬레이션을 통합하려는 움직임은 또 다른 난관을 추가한다. 성공하려면 코어위브는 모노리스가 다양한 플랫폼에서 작동할 수 있도록 충분히 중립적인 상태를 유지하면서도, 고객들을 자사의 클라우드로 유도해야 한다.
그리고 회사 자체의 실적 문제도 있다. 올해 초 일부 고객에게 제품 인도에 차질이 있었다는 보고서가 나왔다. 안전에 민감한 산업은 지연을 쉽게 용납하지 않으며, 조달팀은 다년 계약을 체결하기 전에 이러한 위험을 신중하게 고려할 것이다.
안정적인 수익 추구
사업적인 관점에서 산업 워크로드의 매력은 바로 안정성이다. 대규모 언어 모델 훈련은 한 분기에 엄청난 수요를 보이다가 다음 분기에는 조용해지는 등 급증과 급감의 특성을 가진다. 반면 엔지니어링 테스트는 제품 수명 주기 전반에 걸쳐 꾸준히 진행된다. 이러한 예측 가능한 수요는 코어위브의 활용률을 안정시키고, 롤러코스터 같은 수치를 좋아하지 않는 투자자들을 안심시킬 수 있다.
경제성 또한 더 좋아 보인다. 엔지니어들은 매일 사용하는 소프트웨어에 의존하며, 이는 순수 컴퓨팅 시간보다 더 높은 마진을 의미한다. 만약 코어위브가 웨이츠 & 바이아시스, 오픈파이프, 그리고 현재 모노리스와 같은 인수 기업들을 통합 솔루션으로 묶는다면, GPU 시간당 요금 부과에서 결과에 따른 요금 부과로 전환할 수 있을 것이다. 컴퓨팅 시간 대신 "배터리 검증 가속화 프로그램"을 판매한다고 상상해 보라. 그것은 완전히 다른 비즈니스 모델이다.
시장 관측자들은 코어위브가 내년 안에 산업별 맞춤형 번들을 출시할 것으로 예상한다. 배터리 개발이나 항공우주 인증 분야에서의 초기 성공은 신중한 구매자들을 설득할 강력한 입증 자료가 될 것이다.
위험, 경쟁사, 그리고 다음 단계
투자자들은 기회뿐만 아니라 많은 위험도 보고 있다. 1년도 채 안 되는 기간에 세 개의 소프트웨어 회사를 통합하는 것은 결코 쉬운 일이 아니다. 코어위브는 고객 이탈을 방지하면서 제품 로드맵을 계획대로 추진해야 한다. 성공한다면, 회사는 하이퍼스케일러들에 대한 진정한 방어책을 구축할 수 있을 것이다. 실패한다면 경쟁자들이 달려들 것이다.
그리고 경쟁사들도 가만히 있지 않을 것이다. 지멘스, 앤시스, 다쏘 시스템즈는 모두 경쟁 도구를 개발하거나 인수할 자원을 가지고 있다. 한편, PhysicsX와 Neural Concept 같은 소규모 물리-AI 스타트업들은 대규모 벤처 투자를 유치하고 있으며, 다른 대기업들의 인수 대상이 빠르게 될 수 있다.
분석가들은 몇 가지 징후를 주시할 것을 권고한다. 코어위브가 새로운 소프트웨어를 얼마나 빠르게 통합하는지, 모노리스의 기존 고객층 외에 주요 고객을 확보하는지, 그리고 산업 워크로드가 사용량 지표에 나타나기 시작하는지 등이다. 제조업 고객을 위한 강력한 현장 지원을 구축하는 것도 회사가 이 분야에 얼마나 진지한지를 보여주는 신호가 될 것이다.
더 넓은 차원에서, 코어위브의 움직임은 산업 AI 전반에 걸친 통합을 가속화할 가능성이 높다. 시뮬레이션, 테스트 최적화, 클라우드 인프라를 연결하는 스타트업들이 갑자기 인기를 얻고 있다. 완전한 엔지니어링 워크플로우를 소유하는 기업은 높은 가치 평가를 받게 될 것이다.
모노리스 인수는 궁극적으로 수직 통합이 코어위브에게 지속적인 우위를 제공할지, 아니면 하이퍼스케일러들이 수요를 확인하면 단순히 기능을 모방할지에 대한 시험대가 될 것이다. 산업 고객들에게는 그 결과가 혁신의 미래 자체를 좌우할 수 있다. 더 빠른 제품 주기와 효율적인 테스트를 가져올 것인지, 아니면 단지 하나의 의존성에서 다른 의존성으로의 전환에 그칠 것인지가 결정될 것이다.
이 기사는 투자 조언이 아닙니다.