반도체株 흔들릴 때 래블업·엘리스는 상승?…'GPU 효율화' 부각[특징주]

美 데이터센터 증설 규제 우려에 기존 AI 인프라 운영 효율화 주목
래블업·엘리스, 6일 급락장에서도 나홀로 상승…이날도 주가 강세

[이데일리 신하연 기자] 미국 중간선거 이후 인공지능(AI) 데이터센터 신규 건설에 대한 규제 강화 가능성이 부각되면서 기존 인프라의 운영 효율성을 높이는 기술에 관심이 쏠리고 있다. 대규모 설비투자에 따른 비용 부담과 투자비 회수 우려가 맞물린 가운데 AI 인프라 투자의 평가 기준이 설비 확충 규모에서 운영 효율성과 수익성으로 확대될 수 있다는 관측이다. 국내 증시에서는 그래픽처리장치(GPU) 자원 관리와 클라우드 인프라 최적화 기술을 보유한 래블업과 엘리스가 최근 급락장에서도 상대적으로 강한 주가 흐름을 나타내고 있다.

9일 엠피닥터에 따르면 이날 오전 11시 35분 현재 래블업(0147B0)은 전 거래일 대비 14.21% 오른 1만2540원에 거래되고 있다. 같은 시각 엘리스(0158S0)도 4.30% 상승한 7만2800원에 거래 중이다.

두 종목은 지난 6일 국내 증시 급락 속에서도 상승 마감한 데 이어 이날도 강세를 이어가고 있다. 래블업은 지난 6일 전 거래일 대비 6.71% 오른 1만980원에 거래를 마쳤다. 장중에는 1만2570원까지 상승했다. 엘리스 역시 같은 날 18.91% 오른 6만9800원에 마감했으며 장중 한때 7만5500원까지 치솟았다.

AI 설비투자 확대에 대한 우려로 관련주 전반의 투자심리가 위축된 가운데 기존 GPU 인프라의 운영 효율성을 높이는 기업들이 상대적으로 견조한 주가 흐름을 보이는 것으로 풀이된다.

최근 글로벌 증시에서는 빅테크 기업들의 대규모 AI 설비투자(CAPEX)에 대한 경계감이 확산하고 있다. 특히 지난 3일(현지시간) 미국 중간선거를 계기로 데이터센터 건설에 대한 지역사회의 반발과 규제 강화 움직임이 부각되면서 신규 인프라 투자에 대한 불확실성이 커졌다.

미국 일부 지역에서는 데이터센터 신규 건설을 제한하는 주민투표가 통과되는 등 관련 규제를 강화하려는 움직임도 나타났다. 데이터센터 건설에 필요한 막대한 전력과 용수 확보 문제에 지역 주민들의 반발까지 더해지면서 신규 시설 확충에 대한 부담이 커지는 양상이다.

시장에서는 AI 인프라 투자에 대한 평가 기준이 단순한 설비 확보 규모에서 투자 대비 수익성과 운영 효율성으로 확대될 가능성에 주목하고 있다. 신규 데이터센터 건설에는 막대한 자본과 전력, 냉각시설이 필요한 반면 기존 GPU의 활용률과 연산 효율을 높이면 추가 설비투자 부담을 줄이면서 AI 연산 수요에 대응할 수 있기 때문이다.

이러한 흐름 속에 AI 인프라 운영 효율화 기술을 보유한 기업들이 관심을 받고 있다. 지난 3일 코스닥 시장에 신규 상장한 래블업은 AI 인프라 관리 소프트웨어 ‘Backend.AI’를 통해 GPU 자원을 통합 관리하고 연산 작업을 효율적으로 배분하는 기술을 제공한다.

회사 측에 따르면 고객사 적용 사례에서 GPU 활용률을 기존 30%에서 85%로 높이는 성과를 거뒀다. 대한민국 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트에서는 업스테이지의 ‘Solar Open 2’ 사전학습 기간을 기존 120일에서 66일로 단축했다고 설명했다. 학습 기간이 약 45% 줄어든 셈이다.

엔비디아와 AMD, 인텔의 GPU뿐 아니라 퓨리오사AI와 리벨리온 등 국산 신경망처리장치(NPU)를 포함해 11종 이상의 AI 가속기를 단일 플랫폼에서 지원한다는 점도 특징이다. 다양한 반도체 환경에서 인프라를 운영할 수 있도록 해 특정 하드웨어에 대한 의존도를 낮추는 구조다.

엘리스 역시 자체 개발한 클라우드 인프라 가상화 솔루션 ‘ECI’를 기반으로 GPU 자원을 통합 관리하고 있다. 유휴 자원을 효율적으로 배분해 인프라 이용 비용을 낮추는 기술을 제공하며, AI 교육·연구 환경에서 축적한 기술을 클라우드 인프라 사업으로 확대하고 있다.

두 기업은 주요 사업 영역에서 차이를 보인다. 래블업은 기업과 데이터센터의 AI 인프라 운영·관리 소프트웨어에 집중하는 반면 엘리스는 AI 클라우드 인프라와 교육·연구 및 기업 대상 AI 서비스를 함께 제공한다. 다만 기존 GPU 자원의 활용도를 높여 AI 연산 비용을 줄인다는 점에서는 공통점을 갖는다.

AI 인프라 효율화 기술에 대한 수요가 확대될 가능성도 제기된다. AI 모델의 규모가 커지고 학습·추론 수요가 증가할수록 단순히 GPU를 추가 확보하는 것뿐 아니라 기존 자원을 얼마나 효율적으로 배분하고 운영하는지가 비용 경쟁력을 좌우할 수 있기 때문이다.

다만 최근 주가 상승에는 신규 상장 종목 특유의 높은 변동성과 단기 수급도 영향을 미쳤을 가능성이 있다. 두 종목 모두 상장 이후 주가 변동 폭이 컸던 만큼 단기적인 주가 강세가 실제 실적 개선으로 이어질지는 지켜봐야 한다는 지적이다.

업계 관계자는 “향후 AI 산업의 경쟁력이 GPU 확보 규모뿐 아니라 이를 얼마나 경제적으로 운영하고 실질적인 수익으로 연결하느냐에 따라 달라질 것으로 보고 있다”며 “데이터센터 신규 증설에 대한 규제와 비용 부담이 확대될수록 기존 인프라의 활용도를 높이고 AI 학습·추론 비용을 절감하는 기술의 중요성도 커질 전망”이라고 짚었다.

신하연 (summer1@edaily.co.kr)