씨이랩이 13일 상반기 실적을 발표했다. 2분기 연결기준 매출액은 7억2000만 원으로 전년 동기 3억5000만 원 대비 약 106% 증가했다. 영업손실은 23억 원으로 전년 동기 대비 39% 줄었다. 씨이랩은 상반기 수주한 신규 사업이 3분기부터 본격적으로 이행되며 매출 인식이 확대될 것이라고 밝혔다. 상반기 기준 수주잔고는 전년 동기 9억8000만 원에서 160% 증가한 25억5000만 원으로 집계됐다. 영업손실 축소는 운영 효율화와 수익성 높은 사업군 집중의 결과로 보인다. R&D 투자와 산업별 사업 확장을 유지하면서도 비용 효율을 높였다. 디지털트윈 사업부문 매출은 전년 대비 592% 늘었다. 해당 부문은 반도체 산업을 중심으로 시뮬레이션과 공정 최적화 솔루션을 제공하고 있다. 또한 AI 컴퓨팅 인프라 확충 수요에 맞춰 GPU 최적화 솔루션 ‘아스트라고(AstraGo)’ 공급이 확대됐다. 산업 안전 특화 AI 영상분석 솔루션의 신규 프로젝트 수주도 늘었다. 이를 통해 솔루션 중심의 공급 구조로 전환하며 수익성이 개선됐다. 씨이랩 관계자는 “하반기에는 계약 이행과 AI 기반 솔루션 공급이 본격화될 것”이라며 “SW 사업 비중 확대와 효율성 제고로
출범 3개월 이후, 비전 AI 분야에서 5개사, AI 인프라 분야에서 6개사와 협약 맺어 씨이랩이 산업 맞춤형 AI 확산을 위한 전략적 파트너십 프로그램 ‘XPN(XIILAB Partner Network)’을 통해 본격적인 협업 생태계 구축에 나섰다. 단순 기술 공급을 넘어 현장의 문제 해결과 실질적 성과 창출에 집중하며, 산업별 AI 고도화에 속도를 내고 있다. XPN은 올해 4월 공식 출범한 협력 기반의 파트너 네트워크로, 씨이랩의 AI 기술과 파트너사의 산업 전문성을 결합해 고객 맞춤형 AI 솔루션을 공동 기획·개발하는 것이 핵심이다. 기존의 재판매나 단순 유통 모델과는 다른 구조로, 파트너와 함께 시장 기회를 공동 발굴하고 수익을 공유하는 구조로 설계됐다. 출범 3개월 만에 씨이랩은 비전 AI 분야에서 5개사, AI 인프라 분야에서 6개사와 협약을 맺으며 총 11개 파트너사를 확보했다. 이들 협력사는 반도체, 바이오, 자동차, 금융 등 고부가가치 산업군을 중심으로 현장 실증을 빠르게 확대하고 있다. 대표적인 사례로, 반도체 제조 공정에서는 산업용 카메라 및 AI 센서 전문 기업과의 협업을 통해 웨이퍼 이미지에서 0.5픽셀 이하의 결함을 자동 탐지하는
Vision AI·AI 인프라 중심 파트너사 모집… 리셀러 수수료·공동 마케팅 지원 포함 씨이랩이 전략적 파트너십 프로그램 ‘XPN(XIIlab Partner Network)’을 공식 출범하면서 5월 13일까지 전국 단위의 파트너사 모집을 시작한다. 이번 프로그램은 산업별 맞춤형 AI 솔루션 수요 증가에 대응하기 위한 전략적 행보로, 단순 기술 공급을 넘어 파트너사와의 공동 혁신을 통해 버티컬 AI 시장 공략을 본격화할 계획이다. XPN은 씨이랩의 AI 핵심 기술과 파트너사의 산업 전문성을 결합해 고객 현장의 문제를 해결하고 공동 비즈니스 기회를 창출하는 협력적 혁신 모델이다. 씨이랩은 이를 기반으로 산업별 AI 수요 증가에 선제적으로 대응하고, 파트너사와 함께 시장 선점과 경쟁력 확보에 나선다. 모집 분야는 Vision AI와 AI 인프라 두 가지로 구분된다. Vision AI 분야에서는 제조품질관리(GMP) 컨설팅 기업, 품질관리시스템(QMS) 솔루션 기업, 산업용 카메라 및 센서 제조사를 모집한다. 해당 파트너사는 씨이랩의 AI 영상분석 솔루션을 기반으로 제조 품질, 안전 및 재고 관리 등 현장 맞춤형 AI 솔루션을 함께 개발하고 확산한다. AI 인프라
MI300X GPU 32개 활용한 4노드 구성에서 H100 기반 시스템 대비 24% 높은 성능 보여 망고부스트가 글로벌 AI 성능 평가 벤치마크인 MLPerf Inference v5.0에서 새로운 추론 성능 기록을 달성하며, AI 인프라 솔루션 경쟁력을 입증했다. 망고부스트는 AMD Instinct MI300X GPU 기반의 추론 최적화 소프트웨어 ‘Mango LLMBoost’로 Llama2-70B 모델의 오프라인 시나리오에서 역대 최고 TPS(초당 토큰 처리량)를 기록했다. 이번 결과는 MI300X GPU 32개를 활용한 4노드 구성에서 나왔으며, NVIDIA H100 기반 시스템 대비 24% 높은 성능을 보여주며 AI 인프라 시장에 새로운 대안을 제시했다. 특히 비용 대비 성능비에서 2.8배의 경쟁력을 보이며, 특정 하드웨어에 의존하지 않고 고성능·고효율 AI 추론을 구현할 수 있는 가능성을 입증했다. 망고부스트의 Mango LLMBoost는 서버 시나리오에서 9만3039 TPS, 오프라인 시나리오에서 10만3182 TPS를 달성했다. 이는 이전 최고 기록인 8만2749 TPS를 크게 웃도는 수치다. 하드웨어 가격 또한 MI300X가 H100 대비 최대