인공지능 전환(AX) 인프라 기업 아크릴이 아마존웹서비스(Amazon Web Services·AWS)와 협력을 확대하며 GPU 클러스터 최적화 기술과 의료 인공지능 솔루션의 글로벌 시장 진출에 나선다. AWS 클라우드 환경과 파트너 생태계를 활용해 아시아태평양(APAC)과 미국 시장을 중심으로 사업 영역을 넓힌다는 계획이다.

아크릴은 4일 AWS와의 협력을 통해 자사 핵심 제품군의 해외 사업 확대 방안을 추진한다고 밝혔다. 대상은 GPU 클러스터 최적화 소프트웨어 ‘조나단 GPUBASE’, 의료기관용 AI 네이티브(AI-Native·인공지능 중심 설계) 전자의무기록(EMR) 온보딩 플랫폼 ‘NADIA-ANE’, 의료 특화 대형언어모델(LLM) ‘ALLM.H’ 등이다.

회사는 AWS 마켓플레이스 등 글로벌 유통 채널 활용 가능성을 검토하고 있다. 주요 공략 대상은 대규모 GPU 인프라를 운영하는 클라우드·기업 고객과 데이터 보안 규제가 엄격한 의료기관이다.

조나단 GPUBASE는 AI 연산에 사용되는 GPU 자원의 활용도를 높이기 위해 개발된 플랫폼이다. 회사에 따르면 GPU 사용 효율을 85% 이상 수준으로 끌어올리고 AI 모델 학습과 추론 과정에서 발생하는 병목 현상을 줄이는 데 중점을 두고 있다.

최근 AI 인프라 시장에서는 고성능 네트워크 기술인 인피니밴드(InfiniBand) 외에도 이더넷 기반 RDMA(RoCEv2) 환경이 확대되고 있다. 아크릴은 이러한 변화에 대응해 기존 인프라를 활용하면서도 운영 효율을 높일 수 있는 방안을 제공하는 데 초점을 맞추고 있다고 설명했다.

의료 분야 솔루션인 NADIA-ANE는 병원별로 서로 다른 전자의무기록(EHR) 데이터 구조를 표준화해 AI 활용 환경을 구축할 수 있도록 설계됐다. 환자 데이터 외부 반출이 어려운 의료기관 환경을 고려해 온프레미스(On-Premise·자체 구축형) 방식으로 개발됐으며, 망분리 시스템을 운영하는 병원에서도 AI 도입을 지원하는 것이 특징이다.

기술 성과도 이어지고 있다. NADIA-ANE는 의료 AI 평가 지표인 ‘EHRSQL 2024’ 벤치마크에서 최고 수준 성능(SOTA·State of the Art)을 기록했다. 회사 측은 기존 최고 기록을 보유했던 LG AI Research·KAIST 공동 연구팀의 성능을 넘어선 결과라고 설명했다.

의료 특화 언어모델 ALLM.H는 올해 4월 한국 의사 국가시험 벤치마크인 ‘KorMEDMCQA’에서 96.78%의 정확도를 기록했다. 이는 앤트로픽(Anthropic)의 ‘클로드 오퍼스 4(Claude Opus 4)’ 96.55%, 오픈AI(OpenAI)의 ‘GPT-5.1’ 90.11%, 구글(Google)의 ‘제미나이 2.5 프로(Gemini 2.5 Pro)’ 90.80%보다 높은 수치다.

이번 협력은 아크릴이 진행 중인 ‘K-Scale Evaluation’ 사업과도 연결된다. AWS의 GPU 인프라를 활용해 글로벌 클라우드 환경에서 AI 모델과 GPU 최적화 기술의 성능을 검증하고, 실제 의료 분야 업무 적용 가능성을 평가할 예정이다.