AI 전문 기업 씨이랩이 일본 AI 인프라 시장 진출을 확대하기 위해 일본 산업 설비 기업 이화기계 Japan과 전략적 협력에 나선다.
씨이랩은 자사의 AI 인프라 솔루션 ‘AstraGo’ 공급과 공동 사업 개발을 위한 업무협약(MOU)을 이화기계 Japan과 체결했다고 17일 밝혔다.
이번 협력은 생성형 AI 확산으로 인해 GPU 수요가 급증하고 장비 확보와 운영 비용이 기업들의 주요 과제로 떠오른 상황에서 추진됐다. 시장조사업체 IDC에 따르면 일본 AI 인프라 시장은 정부 주도의 데이터센터 확충 정책 등에 힘입어 2026년 약 55억 달러 규모로 성장할 것으로 전망된다.
씨이랩은 이러한 시장 성장 흐름에 대응해 GPU 자원의 활용 효율을 높이는 기술 경쟁력을 앞세워 일본 시장 진출을 확대할 계획이다.
협력의 핵심 솔루션인 ‘AstraGo 2.0’은 Kubernetes 기반의 GPU 클러스터 관리 플랫폼으로, 다수의 GPU 자원을 통합적으로 관리할 수 있도록 설계된 AI 인프라 관리 솔루션이다. 지능형 스케줄링 기능을 통해 GPU 사용률을 높이고 유휴 자원을 줄이며, GPU 가상화 기술을 활용해 학습과 추론 환경의 운영 비용을 절감할 수 있는 것이 특징이다.
또한 씨이랩은 NVIDIA의 ‘Preferred Partner’로 선정된 기업으로, 관련 기술 역량을 기반으로 일본 제조기업과 연구기관의 AI 인프라 도입 수요에 대응할 수 있을 것으로 기대하고 있다.
양사는 이화기계 Japan이 보유한 일본 제조 산업 네트워크와 씨이랩의 AI 인프라 구축 기술을 결합해 현지 고객 발굴과 개념검증(PoC) 프로젝트를 추진할 계획이다. 이를 통해 일본 기업의 GPU 기반 AI 인프라 도입을 확대하고 사업 성과 창출로 이어지도록 협력을 강화한다는 방침이다.
씨이랩은 기존 비전 AI 중심 사업 구조에서 AI 인프라 영역까지 사업 범위를 확대해 수익 구조를 다변화하는 전략도 함께 추진하고 있다.
윤세혁 대표는 일본 기업들이 AI 도입 의지는 높지만 GPU 자원을 효율적으로 운영할 수 있는 관리 솔루션에 대한 수요가 크다고 설명하며, AstraGo 2.0을 통해 GPU 활용도를 높일 수 있는 환경을 제공하겠다고 밝혔다.
이종호 이화기계 Japan 대표 역시 일본 제조업의 디지털 전환 과정에서 AI 인프라 최적화가 중요한 과제가 되고 있다며, 씨이랩과의 협력을 통해 일본 시장에서 의미 있는 사업 성과를 만들어 나갈 계획이라고 말했다.
한편 최근 글로벌 AI 산업에서는 GPU 자원 부족 문제를 해결하기 위해 GPU 클러스터 관리와 가상화 기술을 활용한 AI 인프라 효율화 솔루션 도입이 확대되고 있다.
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CEELAB Collaborates with Ewha Machinery Japan to Target Japanese AI Infrastructure Market
C-Lab, an AI specialist company, is entering into a strategic partnership with Ihwa Machinery Japan, a Japanese industrial equipment company, to expand its presence in the Japanese AI infrastructure market.
CEELAB announced on the 17th that it has signed a memorandum of understanding (MOU) with Ewha Machinery Japan for the supply of its AI infrastructure solution 'AstraGo' and joint business development.
This collaboration was pursued amidst a surge in GPU demand driven by the spread of generative AI, where securing equipment and operating costs have emerged as major challenges for companies. According to market research firm IDC, the Japanese AI infrastructure market is projected to grow to approximately $5.5 billion by 2026, driven by government-led data center expansion policies.
In response to these market growth trends, CEELAB plans to expand its presence in the Japanese market by leveraging its technological competitiveness in enhancing GPU resource utilization efficiency.
'AstraGo 2.0', the core solution for collaboration, is a Kubernetes-based GPU cluster management platform and an AI infrastructure management solution designed to manage multiple GPU resources in an integrated manner. It is characterized by its ability to increase GPU utilization and reduce idle resources through intelligent scheduling functions, and to lower operating costs for training and inference environments by utilizing GPU virtualization technology.
In addition, as a company selected as NVIDIA's 'Preferred Partner,' CEELAB is expected to meet the demand for AI infrastructure adoption from Japanese manufacturing companies and research institutions based on its relevant technological capabilities.
The two companies plan to combine Ewha Machinery Japan's Japanese manufacturing industry network with CEELAB's AI infrastructure building technology to identify local customers and pursue proof-of-concept (PoC) projects. Through this, they intend to strengthen cooperation to expand the adoption of GPU-based AI infrastructure by Japanese companies and lead to the creation of business results.
CEELAB is also pursuing a strategy to diversify its revenue structure by expanding its business scope from its existing vision AI-centric business structure to the AI infrastructure sector.
CEO Yoon Se-hyeok explained that while Japanese companies have a strong desire to adopt AI, there is a high demand for management solutions that can efficiently operate GPU resources, and stated that they would provide an environment to increase GPU utilization through AstraGo 2.0.
Lee Jong-ho, Representative of Ewha Machinery Japan, also stated that optimizing AI infrastructure is becoming a critical task in the digital transformation process of the Japanese manufacturing industry, and that he plans to achieve meaningful business results in the Japanese market through cooperation with CEELAB.
Meanwhile, in the global AI industry, the adoption of AI infrastructure efficiency solutions utilizing GPU cluster management and virtualization technologies is expanding to address the issue of GPU resource shortages.
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シーラップ、梨花機械ジャパンと協力…日本AIインフラ市場の攻略推進
AI専門企業CiLabが日本AIインフラ市場への進出を拡大するため、日本産業設備企業理化機械ジャパンと戦略的協力に乗り出す。
シーラップは同社のAIインフラソリューション「AstraGo」供給と共同事業開発のための業務協約（MOU）を梨花機械ジャパンと締結したと17日明らかにした。
今回の協力は、生成型AIの拡散によりGPU需要が急増し、機器の確保と運営コストが企業の主要課題として浮上した状況で推進された。市場調査会社IDCによると、日本AIインフラ市場は政府主導のデータセンター拡充政策などに支えられ、2026年に約55億ドル規模に成長すると見込まれる。
シーラップはこのような市場成長の流れに対応し、GPU資源の活用効率を高める技術競争力を前面に出し、日本市場進出を拡大する計画だ。
コラボレーションのコアソリューションである「AstraGo 2.0」は、KubernetesベースのGPUクラスタ管理プラットフォームで、多数のGPUリソースを統合的に管理できるように設計されたAIインフラ管理ソリューションです。インテリジェントスケジューリング機能により、GPU使用率を高めアイドルリソースを削減し、GPU仮想化技術を活用して学習と推論環境の運用コストを削減できることが特徴だ。
また、シイラップはNVIDIAの「Preferred Partner」に選ばれた企業であり、関連技術力量に基づいて日本製造企業と研究機関のAIインフラ導入需要に対応できるものと期待している。
両社は梨花機械ジャパンが保有する日本製造産業ネットワークとシラップのAIインフラ構築技術を組み合わせて現地の顧客発掘と概念検証(PoC)プロジェクトを推進する計画だ。これにより、日本企業のGPUベースのAIインフラ導入を拡大し、事業成果創出につながるように協力を強化する方針だ。
シーラップは既存ビジョンAI中心事業構造からAIインフラ領域まで事業範囲を拡大し、収益構造を多様化する戦略も共に推進している。
ユン・セヒョク代表は日本企業がAI導入意志は高いが、GPUリソースを効率的に運営できる管理ソリューションに対する需要が大きいと説明し、AstraGo 2.0を通じてGPUの活用度を高めることができる環境を提供すると明らかにした。
イ・ジョンホ梨花機械日本代表も日本製造業のデジタル転換過程でAIインフラの最適化が重要な課題となっているとし、シーラップとの協力を通じて日本市場で意味のある事業成果を作っていく計画だと述べた。
一方、最近のグローバルAI産業では、GPUリソース不足の問題を解決するため、GPUクラスタ管理と仮想化技術を活用したAIインフラ効率化ソリューションの導入が拡大している。
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CEELAB与梨花机械日本公司合作，瞄准日本人工智能基础设施市场
人工智能专业公司 C-Lab 与日本工业设备公司 Ihwa Machinery Japan 建立战略合作伙伴关系，以扩大其在日本人工智能基础设施市场的份额。
CEELAB 于 17 日宣布，已与日本梨花机械公司签署谅解备忘录 (MOU)，为其提供人工智能基础设施解决方案“AstraGo”并开展联合业务开发。
此次合作正值生成式人工智能（GI）普及推动GPU需求激增之际，而设备保障和运营成本已成为企业面临的主要挑战。市场研究公司IDC预测，在政府主导的数据中心扩建政策的推动下，日本人工智能基础设施市场预计到2026年将增长至约55亿美元。
为了应对这些市场增长趋势，CEELAB计划利用其在提高GPU资源利用效率方面的技术竞争力，扩大其在日本市场的份额。
AstraGo 2.0 是协作的核心解决方案，它是一个基于 Kubernetes 的 GPU 集群管理平台和 AI 基础设施管理解决方案，旨在以集成的方式管理多个 GPU 资源。其特点在于能够通过智能调度功能提高 GPU 利用率并减少资源闲置，并通过利用 GPU 虚拟化技术降低训练和推理环境的运行成本。
此外，作为 NVIDIA 选定的“首选合作伙伴”，CEELAB 有望凭借其相关的技术能力，满足日本制造企业和研究机构对人工智能基础设施的需求。
两家公司计划将梨花机械日本公司的日本制造业网络与CEELAB的人工智能基础设施建设技术相结合，以识别本地客户并开展概念验证（PoC）项目。通过此举，他们希望加强合作，扩大日本企业对基于GPU的人工智能基础设施的应用，并最终创造商业成果。
CEELAB 也在推行一项战略，即通过将其业务范围从现有的以人工智能为中心的业务结构扩展到人工智能基础设施领域，来实现收入结构的多元化。
CEO尹世赫解释说，虽然日本企业对采用人工智能有着强烈的愿望，但对能够高效运行GPU资源的管理解决方案的需求很高，并表示他们将通过AstraGo 2.0提供一个提高GPU利用率的环境。
梨花机械日本公司代表李钟浩也表示，优化人工智能基础设施正在成为日本制造业数字化转型过程中的一项关键任务，他计划通过与 CEELAB 的合作，在日本市场取得有意义的商业成果。
与此同时，在全球人工智能产业中，利用 GPU 集群管理和虚拟化技术的人工智能基础设施效率解决方案正在不断普及，以解决 GPU 资源短缺的问题。
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CEELAB collabore avec Ewha Machinery Japan pour cibler le marché japonais des infrastructures d'IA
C-Lab, une entreprise spécialisée dans l'IA, conclut un partenariat stratégique avec Ihwa Machinery Japan, une entreprise japonaise d'équipements industriels, afin d'étendre sa présence sur le marché japonais des infrastructures d'IA.
CEELAB a annoncé le 17 avoir signé un protocole d'accord avec Ewha Machinery Japan pour la fourniture de sa solution d'infrastructure d'IA « AstraGo » et le développement commercial conjoint.
Cette collaboration s'est inscrite dans un contexte de forte demande en GPU, alimentée par l'essor de l'IA générative, où la sécurisation des équipements et les coûts d'exploitation constituent des défis majeurs pour les entreprises. Selon le cabinet d'études de marché IDC, le marché japonais des infrastructures d'IA devrait atteindre environ 5,5 milliards de dollars d'ici 2026, sous l'impulsion des politiques gouvernementales d'expansion des centres de données.
En réponse à ces tendances de croissance du marché, CEELAB prévoit d'étendre sa présence sur le marché japonais en tirant parti de sa compétitivité technologique pour améliorer l'efficacité d'utilisation des ressources GPU.
AstraGo 2.0, solution de collaboration centrale, est une plateforme de gestion de clusters GPU basée sur Kubernetes et une solution de gestion d'infrastructure d'IA conçue pour gérer de multiples ressources GPU de manière intégrée. Elle se caractérise par sa capacité à optimiser l'utilisation des GPU et à réduire les ressources inactives grâce à des fonctions d'ordonnancement intelligentes, ainsi qu'à diminuer les coûts d'exploitation des environnements d'entraînement et d'inférence grâce à la virtualisation des GPU.
De plus, en tant qu'entreprise sélectionnée comme « partenaire privilégié » de NVIDIA, CEELAB devrait pouvoir répondre à la demande d'adoption d'infrastructures d'IA des entreprises manufacturières et des instituts de recherche japonais grâce à ses capacités technologiques pertinentes.
Les deux entreprises prévoient d'associer le réseau industriel japonais d'Ewha Machinery Japan à la technologie de développement d'infrastructures d'IA de CEELAB afin d'identifier des clients locaux et de mener des projets de validation de concept (PoC). Elles entendent ainsi renforcer leur coopération pour favoriser l'adoption d'infrastructures d'IA basées sur les GPU par les entreprises japonaises et générer des résultats commerciaux concrets.
CEELAB poursuit également une stratégie de diversification de sa structure de revenus en étendant son champ d'activité de sa structure commerciale actuelle axée sur l'IA au secteur des infrastructures d'IA.
Le PDG Yoon Se-hyeok a expliqué que si les entreprises japonaises ont une forte volonté d'adopter l'IA, il existe une forte demande pour des solutions de gestion capables d'exploiter efficacement les ressources GPU, et a déclaré qu'ils fourniraient un environnement pour augmenter l'utilisation des GPU grâce à AstraGo 2.0.
Lee Jong-ho, représentant d'Ewha Machinery Japan, a également déclaré que l'optimisation de l'infrastructure d'IA devenait une tâche essentielle dans le processus de transformation numérique de l'industrie manufacturière japonaise, et qu'il prévoyait d'obtenir des résultats commerciaux significatifs sur le marché japonais grâce à sa coopération avec CEELAB.
Parallèlement, dans le secteur mondial de l'IA, l'adoption de solutions d'efficacité des infrastructures d'IA utilisant la gestion des clusters GPU et les technologies de virtualisation se développe pour remédier au problème de la pénurie de ressources GPU.
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