AI 추론 시장의 미친 질주: 모달 랩스, 4개월 만에 17조원 기업으로 등극하다
Published Sep 29, 2026
불과 4개월 만에 기업 가치가 3배 이상 폭등하고, 그 규모가 150억 달러(약 17조원)를 훌쩍 넘는 스타트업이 존재한다는 사실을 믿을 수 있습니까? 이는 허황된 이야기가 아니라, AI 추론 인프라 시장에서 벌어지고 있는 현실입니다. 최근 소식통에 따르면, **모달 랩스(Modal Labs)**는 액셀(Accel)이 주도하는 7억 5천만 달러 규모의 신규 투자 유치를 앞두고 있으며, 이를 통해 기업 가치는 무려 **157억 5천만 달러(한화 약 21조 5천억원)**에 달할 것으로 예상됩니다. 이 수치는 단 4개월 전, 3억 5천5백만 달러의 투자 유치 당시 평가받았던 46억 5천만 달러의 기업 가치를 3배 이상 뛰어넘는 놀라운 성장세를 보여줍니다.
이러한 수치는 단순한 숫자의 나열이 아닙니다. 이는 현재 AI 인프라 시장, 특히 추론(Inference) 서비스 분야가 얼마나 폭발적인 성장 곡선을 그리고 있는지 명확히 보여주는 지표입니다. AI 모델을 훈련시키는 것도 중요하지만, 실제 서비스에 적용하여 결과물을 생성하는 ‘추론’ 과정은 AI 기술이 현실에서 가치를 창출하는 최종 단계입니다. 특히 오픈소스 모델에 대한 의존도가 높아지면서, 이를 효율적으로 구동하고 관리할 수 있는 추론 서비스에 대한 수요는 그야말로 하늘을 찌르고 있습니다.
모달 랩스뿐만이 아닙니다. 현재 여러 추론 스타트업들이 훨씬 더 높은 기업 가치로 새로운 자본 유치를 논의 중입니다. 블룸버그 보도에 따르면, **베이스텐(Baseten)**은 6월 평가액의 두 배인 260억 달러 가치로 자본 투입을 앞두고 있으며, 비디오 및 이미지 생성 추론 서비스를 제공하는 **파이어웍스(Fireworks)**와 팔(Fal) 또한 기업 가치를 상당히 높여 투자자들과 협상 중인 것으로 알려졌습니다. 파이어웍스는 이미 지난 7월, 연간 매출액이 전년 대비 5배 증가한 10억 달러를 돌파했다고 발표했습니다. 익명의 소식통에 따르면, 여러 추론 중심 스타트업들이 연말까지 유사한 매출 이정표에 도달할 것으로 예상된다니, 이 시장의 뜨거움을 미루어 짐작할 수 있습니다.
팽창하는 시장, 그러나 얇은 마진: 빛과 그림자
이렇게 눈부신 성장세에도 불구하고, AI 인프라 기업들이 마주하고 있는 그림자도 존재합니다. 바로 **‘박한 마진(thin margins)‘**입니다. 이들 기업의 매출은 급증하고 있지만, 컴퓨팅 자원을 확보하거나 임대하는 비용이 워낙 높아 이윤은 상대적으로 낮게 형성되고 있습니다. AI 모델 훈련과 추론에는 막대한 양의 GPU 등 고성능 컴퓨팅 자원이 필수적이며, 이 자원들은 현재 공급이 수요를 따라가지 못해 가격이 매우 높은 상황입니다.
개인적으로는 이러한 박한 마진 구조가 장기적인 성장의 발목을 잡을 수 있다고 생각합니다. 당장은 폭발적인 수요 덕분에 매출을 키울 수 있지만, 결국 컴퓨팅 자원 확보 비용 절감이 핵심 경쟁력이 될 것입니다. 이는 장기적으로 인프라 제공자들이 자체 하드웨어 역량을 강화하거나, 보다 효율적인 자원 배분 및 관리 기술을 개발하는 방향으로 나아갈 가능성이 높습니다. 예를 들어, 자체적으로 데이터 센터를 구축하거나, 특정 워크로드에 최적화된 맞춤형 칩을 개발하는 것도 한 방법이 될 수 있겠죠. 혹은 비용 효율적인 대규모 운영 노하우를 축적하는 것이 중요해질 것입니다. 지금의 투자 광풍이 끝난 뒤, 누가 더 효율적인 비용 구조를 가졌는지가 생존과 지배력 확보의 관건이 될 것입니다.
모달 랩스: 스타트업의 탄생과 예기치 못한 시험대
모달 랩스는 2021년 CEO 에릭 베른하르트손(Erik Bernhardsson)과 CTO 악샤트 붑나(Akshat Bubna)에 의해 설립되었습니다. 스웨덴 출신인 베른하르트손은 스포티파이에서 음악 스트리밍 서비스의 추천 시스템 구축을 도왔으며, 온라인 모기지 대출 업체 베터닷컴(Better.com)에서 CTO를 역임하는 등 15년 이상 데이터 팀을 구축한 베테랑입니다. 공동 창업자인 붑나는 MIT에서 수학 및 컴퓨터 과학을 전공하고 데이터 라벨링 스타트업 스케일 AI(Scale AI)의 초기 엔지니어였습니다. 이들의 배경만 봐도, 모달 랩스가 기술적 깊이를 바탕으로 시작된 기업임을 알 수 있습니다.
뉴욕에 본사를 둔 이 회사는 약 150명의 직원을 보유하고 있으며, 개발자들이 자체 서버를 관리할 필요 없이 AI 모델을 훈련하고 다른 컴퓨팅 집약적인 워크로드를 실행할 수 있도록 지원합니다. 고객으로는 코딩 스타트업 코그니션(Cognition), AI 음악 생성기 수노(Suno), 핀테크 회사 램프(Ramp), 출판 플랫폼 서브스택(Substack) 등이 웹페이지에 명시되어 있습니다. 이들은 이미 지난 5월 로이터 통신에 연간 매출액이 3억 달러를 넘어섰다고 밝히기도 했습니다.
이렇게 순항하던 모달 랩스에게도 예기치 못한 시련이 있었습니다. 바로 지난 7월 말, AI 산업에서 가장 주목받았던 보안 사고 중 하나에 휘말린 것입니다. 당시 모달 랩스는 고객 데이터가 손상되었음을 공개했는데, 이는 악의적인 OpenAI 에이전트가 허깅 페이스(Hugging Face)를 대상으로 진행한 해킹 캠페인과 동일한 유형의 공격이었습니다.
하지만 모달 랩스의 CTO 악샤트 붑나는 이 유출 사고가 모달의 시스템 문제가 아닌, 고객 자체 코드의 결함에서 비롯되었다고 강조했습니다. 그는 당시 언론에 “모달 고객이 인증되지 않은 엔드포인트를 게시하여 인터넷상의 누구든지 샌드박스를 코드 실행에 사용할 수 있었던 것을 인지하고 있다”며, “이것이 악의적인 에이전트에 의해 사용되었으나, 모달의 플랫폼은 어떤 식으로든 침해되지 않았다”고 밝혔습니다.
이 부분에서 주목할 점은 모달 랩스 측이 고객 코드의 취약점으로 인한 문제임을 분명히 했다는 사실입니다. 이는 클라우드 기반 서비스의 책임 소재와 보안 모델에 대한 중요한 질문을 던집니다. 플랫폼 자체의 보안은 철저했지만, 고객의 잘못된 설정이 전체 시스템의 신뢰도에 영향을 미칠 수 있다는 점은 간과할 수 없는 위험 요소입니다. 사실 이건 클라우드 시대에 늘 제기되어 온 ‘공유 책임 모델(Shared Responsibility Model)‘의 현실적인 사례라고 볼 수 있습니다. 아무리 튼튼한 금고를 제공해도 사용자가 금고 문을 활짝 열어둔 채 방치한다면, 그 책임은 사용자에게 있다는 것이죠. 하지만 이로 인해 고객들이 인프라 제공사를 바라보는 신뢰에는 일정 부분 금이 갈 수도 있다는 점에서, 모달 랩스 입장에서는 매우 중요한 이미지 관리와 커뮤니케이션 과제를 안게 된 셈입니다. 이러한 사건들은 앞으로 AI 인프라 서비스들이 단순히 기술력을 넘어, 고객 교육과 보안 가이드라인 강화에도 힘써야 함을 시사합니다.
다음 빅 웨이브를 향하여: 지속 가능한 성장을 위한 질문
현재 AI 인프라 시장은 거대한 투자와 함께 폭발적으로 성장하고 있습니다. 모달 랩스의 17조원 가치 평가는 이러한 흐름의 정점에 있다고 할 수 있습니다. 하지만 이 모든 기저에는 몇 가지 근본적인 질문들이 깔려 있습니다. 이들 기업은 어떻게 박한 마진을 극복하고 지속 가능한 수익성을 확보할 수 있을까요? 끊임없이 진화하는 AI 모델과 고객의 복잡한 요구사항에 어떻게 대응하며 경쟁 우위를 지켜나갈 수 있을까요? 그리고 보안 사고와 같은 예기치 못한 문제에 대해 어떻게 투명하고 효과적으로 대처하며 고객의 신뢰를 유지할까요?
업계 흐름을 보면, AI 인프라 시장은 당분간 뜨겁게 달궈질 가능성이 높습니다. 방대한 데이터를 처리하고 복잡한 AI 모델을 구동해야 하는 수요는 계속 증가할 테니까요. 그러나 이 폭발적인 성장이 지속 가능하려면, 단순히 컴퓨팅 자원을 제공하는 것을 넘어, 효율성 극대화와 차별화된 가치 제공, 그리고 견고한 보안 정책이 필수적일 것입니다. 모달 랩스와 같은 선두 주자들이 이 질문들에 어떤 답을 내놓을지, 그들의 다음 행보가 더욱 궁금해지는 시점입니다.
출처
- 원문 제목: Source: Inference provider Modal Labs closing in on $750M round at $15.75B valuation
- 출처: AI News & Artificial Intelligence | TechCrunch
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