2026년 1월 23일 기준 최근 실리콘밸리에서 가장 뜨거운 관심을 받는 기술은 단연 AI 추론 효율성입니다. 그 중심에 선 vLLM 상용화 스타트업 인퍼랙트가 시드 라운드에서 무려 1억 5천만 달러를 확보했다는 소식이 전해졌더라고요. 이번 투자는 단순히 자금 확보를 넘어 AI 인프라 시장의 판도를 바꿀 중요한 이정표가 될 것으로 보입니다.
vLLM 상용화 추진하는 인퍼랙트의 8억 달러 기업 가치
오픈소스 프로젝트로 전 세계적인 인기를 끌었던 vLLM이 드디어 비즈니스 모델을 갖춘 인퍼랙트로 거듭났습니다. 이번 투자에는 앤드리슨 호로위츠와 라이트스피드 벤처 파트너스가 공동 리드로 참여했는데요. 시드 단계임에도 불구하고 기업 가치를 8억 달러로 평가받은 점이 매우 인상적이었습니다. 이는 현재 시장에서 효율적인 AI 모델 구동 기술이 얼마나 절실한지를 증명하는 대목이기도 하죠.
왜 실리콘밸리 벤처캐피털은 인퍼랙트에 열광할까?
최근 AI 트렌드가 모델의 학습보다는 실제 서비스에 적용하는 추론 단계로 이동하고 있기 때문입니다. 아무리 뛰어난 인공지능이라도 구동 비용이 너무 비싸면 기업들이 대중화시키기 어렵거든요. 인퍼랙트는 이러한 비용 문제를 해결할 수 있는 핵심 기술력을 보유하고 있습니다.
- 모델 응답 속도의 획기적인 개선
- 운영 서버 비용의 대폭 절감
- 아마존 등 대형 기업의 기존 활용 사례 확보
AI 추론 효율을 높여주는 인퍼랙트만의 기술력
인퍼랙트의 수장인 사이먼 모는 UC 버클리 연구실에서 데이터브릭스 공동 창업자인 이온 스토이카와 함께 vLLM 프로젝트를 이끌어왔습니다. 이들은 복잡한 하드웨어 자원을 효율적으로 관리하는 독자적인 기술 체계를 갖추고 있었어요. 특히 대규모 언어 모델이 답변을 생성할 때 발생하는 병목 현상을 해결하는 데 탁월한 성능을 보여줍니다. 덕분에 이미 아마존의 클라우드 서비스나 다양한 쇼핑 앱 등 실제 현장에서 널리 쓰이고 있더라고요.
vLLM 상용화 모델을 비즈니스에 도입하는 방법
기업들이 인퍼랙트의 기술을 활용해 자체적인 AI 시스템을 구축하는 과정은 체계적인 단계를 거칩니다. 우선 오픈소스 버전을 통해 성능을 검증한 뒤 안정적인 기술 지원이 포함된 상용 라이선스로 전환하는 방식이 일반적이죠.
- 현재 운영 중인 AI 모델의 인프라 부하 현황 파악
- vLLM 엔진 적용을 통한 추론 가속화 성능 테스트
- 실서비스 배포 및 하드웨어 자원 최적화 수행
SGLang과 vLLM 기술 경쟁이 가져올 변화
인퍼랙트의 등장과 비슷한 시기에 에스지랭 프로젝트 또한 라딕스아크라는 이름으로 상용화를 시작했습니다. 두 프로젝트 모두 UC 버클리 연구실에서 태어난 형제 같은 존재라 앞으로의 경쟁 구도가 매우 흥미롭더라고요. 라딕스아크는 최근 액셀로부터 4억 달러의 가치로 투자를 유치하며 인퍼랙트를 추격하고 있습니다. 이러한 선의의 경쟁은 결과적으로 기업들이 더 저렴하고 빠른 AI 기술을 사용할 수 있는 토대가 될 것입니다.
기업용 AI 인프라 구축 시 고려해야 할 핵심 요소
성공적인 AI 도입을 위해서는 단순히 모델의 지능뿐만 아니라 이를 뒷받침하는 엔진의 안정성을 꼼꼼히 따져봐야 합니다. 인퍼랙트가 제공하는 솔루션은 대규모 트래픽 처리에 특화되어 있어 안정적인 서비스 운영에 큰 도움이 됩니다.
- 동시 접속자 처리 용량의 유연한 확장성
- 사용한 리소스만큼 지불하는 비용 구조의 효율성
- 지속적인 커뮤니티 피드백과 보안 업데이트 여부
정리하며
지금까지 vLLM 상용화 소식과 함께 인퍼랙트의 대규모 투자 유치 배경을 살펴보았습니다. 모델 학습의 시대를 지나 이제는 실제 서비스에서 얼마나 효율적으로 AI를 구동하느냐가 기업 경쟁력의 핵심이 된 것 같아요. 미래의 AI 인프라 혁신을 이끌어갈 인퍼랙트의 행보를 앞으로도 유심히 지켜봐야겠습니다.
출처: https://techcrunch.com/2026/01/22/inference-startup-inferact-lands-150m-to-commercialize-vllm/
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