와이즈넛 반기보고서 (2026.06)

1. 회사의 개요

가. 연결대상 종속회사 개황

주1) 상세 현황은 'XI. 상세표. 연결대상 종속회사 현황(상세)'를 참조하시기 바랍니다.주2) 주요종속회사 여부 판단 기준 1) 직전사업연도 자산총액이 지배회사 자산총액의 10% 이상 2) 직전사업연도 자산총액이 750억원 이상

가-1. 연결대상회사의 변동내용

나. 회사의 법적ㆍ상업적 명칭 당사의 명칭은 주식회사 와이즈넛 또는 (주)와이즈넛이며, 영문명은 WISEnut, Inc. 입니다. 다. 설립일자 당사는 2000년 05월 16일에 설립되었습니다. 라. 본사의 주소, 전화번호 홈페이지 주소

마. 중소기업 등 해당 여부

당사는 중소기업기본법 제2조에 의한 중소기업에 해당합니다. 당사는 벤처기업육성에 관한 특별법 제2조의2에 따라 벤처기업에 해당합니다.

바. 주요 사업의 내용 주식회사 와이즈넛은 자연어처리, 머신러닝, 텍스트마이닝 등 언어처리 관련 원천기술을 자체 확보한 인공지능(AI) 전문기업으로서, AI 에이전트를 핵심 사업으로 영위하고 있습니다. 당사는 검색·빅데이터 수집 및 분석 기술과 대규모 언어모델(LLM) 기반 생성형 인공지능 기술을 결합하여, 기업 및 공공기관의 업무 환경에서 정보 탐색부터 문서 생성, 업무 처리에 이르는 과정을 자율적으로 수행하는 AI 에이전트 솔루션을 개발·공급하고 있습니다. 회사는 기존의 검색, 인공지능 챗봇(Chatbot), 생성형 인공지능 사업도 지속 영위하고 있으며. 이에 대한 자세한 사항은 동 보고서의 'Ⅱ. 사업의 내용'을 참고하시기 바랍니다.

사. 신용평가에 관한 사항

* (주)이크레더블 신용등급 정의

* 한국기업데이터 신용등급 정의

* (주)나이스평가정보 신용등급 정의

아. 회사의 주권상장(또는 등록ㆍ지정) 및 특례상장에 관한 사항

2. 회사의 연혁

가. 회사의 본점소재지 및 그 변경

나. 경영진 및 감사의 중요한 변동

다. 최대주주의 변동당사는 보고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다.

라. 상호의 변경

당사는 2025년 01월 24일 코스닥상장을 진행하는 과정에서 유관기관의 권고에 따라상호를 정비하였습니다.

마. 회사가 화의, 회사정리절차 그 밖에 이에 준하는 절차를 밟은 적이 있거나 현재 진행중인 경우 그 내용과 결과당사는 보고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다. 바. 회사가 합병등을 한 경우 그 내용당사는 보고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다. 사. 회사의 업종 또는 주된 사업의 변화당사는 보고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다.

아. 그 밖에 경영활동과 관련된 중요한 사항의 발생내용

당사는 보고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다.

3. 자본금 변동사항

가. 자본금 변동추이

* 2026년 7월 15일 기 취득된 자기주식 1,291,728주를 배당가능이익에서 차감하는 형식을 통하여 소각처리하였으며, 자본금은 차감되지 않았습니다.

4. 주식의 총수 등

가. 주식의 총수 현황

주1) 해당 사항은 2005년 11월 11일 실시된 주식병합으로인한 무상감자를 반영합니다.주2) 주주명부 상 자기주식수는 786,000주이나, 당사는 보고의 목적적합성을 고려하여, 보고서 제출기준일인 6월 30일까지 실질적으로 거래가 완료된 1,048,000주를 기준으로 작성하였습니다.주2) 자기주식 보유비율은 2026년 6월 30일까지 체결완료된 매입수량을 반영하며, 회사는 7월 7일까지 자기주식 총 1,291,728주를 매입 후 소각완료하였습니다. ※ 기준일 이후 변동사항

주1) 해당 사항은 2005년 11월 11일 실시된 주식병합으로인한 무상감자를 반영합니다.주2) 회사는 7월 7일까지 자기주식 1,291,728주를 매입하여, 7월 15일 이익소각 처리하였습니다.

나. 자기주식 취득 및 처분 현황

주1) 취득수량은 2026년 6월 30일까지 체결완료된 매입수량을 반영하며, 회사는 7월 7일까지 자기주식 총 1,291,728주를 매입 후 소각완료하였습니다.주2) 주주명부 상 자기주식수는 786,000주이나, 당사는 보고의 목적적합성을 고려하여, 보고서 제출기준일인 6월 30일까지 실질적으로 거래가 완료된 1,048,000주를 기준으로 작성하였습니다. ※ 기준일 이후 변동사항

주1) 2026년 7월 7일 주식소각결정 공시사항을 반영하며, 7월 15일부 자기주식 전량 소각 완료되었습니다.

다. 자기주식 직접 취득ㆍ처분 이행현황

주1) 매입에 대하여는 2026년 6월 30일까지 체결완료된 매입수량을 반영하며, 회사는 7월 7일까지 자기주식 총 1,291,728주를 매입 후 소각완료하였습니다.주2) 주주명부 상 자기주식수는 786,000주이나, 당사는 보고의 목적적합성을 고려하여, 보고서 제출기준일인 6월 30일까지 실질적으로 거래가 완료된 1,048,000주를 기준으로 작성하였습니다.※ 기준일 이후 변동사항

주1) 당사는 주요사항보고서에 기재한 취득예정금액에 최대한 근접하여 주식 취득을 완료하였습니다. 금액간 차이는 1주 가격 미만(1,160원)입니다.

라. 자기주식 소각현황

보고서 작성 기준일 현재 해당사항 없습니다.

※ 기준일 이후 변동사항

*2026년 7월 7일 주식소각결정 공시사항을 반영하며, 7월 15일부 자기주식 전량 소각 완료되었습니다.

마. 자기주식 보유현황

주) 회사는 주가 안정 및 주주가치 제고 등의 목적을 위해 이사회 결의로 자기주식을 취득할 수 있으며, 해당 취득내역은 2026년 6월 17일 기공시된 주요사항보고서(자기주식 취득결정)를 반영합니다.※ 기준일 이후 변동사항

주) 당사는 7월 7일 기 공시된 자기주식 취득결과보고서와 같이 보통주식 1,291,728주를 취득완료 하였으며, 해당 자기주식은 7월 15일 소각을 완료하여 보고서 제출일 현재 자기주식 보유수량은 없습니다. 마. 단기 자기주식 취득ㆍ처분ㆍ소각 계획

바. 단기 자기주식 취득ㆍ처분ㆍ소각 계획 이행현황

주) 당사는 금번 최초 자기주식 취득으로 이전까지의 계획ㆍ이행 내역이 없습니다.

사. 자기주식 취득ㆍ처분ㆍ소각 관련 장기 계획

당사는 지속적인 주주환원 가치의 확대를 지향하며 장기적인 계획은 아래와 같습니다.

* 차년도(2027년도) 적용을 원칙으로 하되, 구체적 비중ㆍ규모ㆍ시행방안은 매 사업연도 경영성과 및 시장 상황 등을 고려하여 이사회 및 주주총회를 통해 결정

아. 기타 투자자 보호를 위해 필요한 사항

- 주주가치 제고, 대내외 경영 환경 및 자본시장 여건 등을 종합적으로 고려하여 합리적인 경영 판단에 따라 관련 법령이 허용하는 범위내에서 자기주식을 취득할 수 있습니다.

- 신규로 취득하게 되는 자기주식은 주주가치 제고를 위하여 소각 또는 회사의 경영상 목적 달성을 위하여보유ㆍ처분ㆍ소각 등을 위해 활용될 수 있습니다. 자. 다양한주식의 종류 현황- 당사는 보고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다.

5. 정관에 관한 사항

가. 정관 변경 이력 당사의 보고서 작성기준일 현재 공시대상기간 중 변경된 정관의 이력은 다음과 같습니다.

나. 사업목적 현황

라. 사업목적 변경 내용

라-(가) 변경 사유

라-(나) 정관상 사업목적 추가 현황표

(1) 그 사업 분야(업종, 제품 및 서비스의 내용 등) 및 진출 목적 주력 사업인 AI 에이전트 솔루션 사업입찰 시, 소프트웨어 납품 외 하드웨어(서버, 네트워크 등)설치가 포함된 통합 발주 사업의 입찰 자격 요건 충족을 위해서 진출하고자 합니다. 이를 통해 공공기관 및 정부 지자체의 정보화 사업 수주 경쟁력 강화 및 사업영역을 확대 하고자 합니다.

(2) 시장의 주요 특성ㆍ규모 및 성장성 특히 공공부문의 정보화 사업은 단순 소프트웨어 도입을 넘어 시스템 인프라 구축을 포함하는 통합 발주 형태가 증가하고 있습니다. 해당 사업 수행을 위해서는 '정보통신공사업' 면허 보유가 필수적인 상황입니다디지털 플랫폼 정부 구현 및 공공기관의 클라우드 전환, AI 도입 확대로 인해 관련 정보통신 인프라 구축 시장은 지속적인 성장세를 보이고 있습니다.

(3) 신규사업과 관련된 투자 및 예상 자금소요액(총 소요액, 연도별 소요액), 투자자금 조달원천, 예상투자회수기간 등 기존 보유 인력 및 자금을 활용하여 면허를 취득하였으며, 별도의 시설 투자가 수반되지 않습니다.

(4) 사업 추진현황(조직 및 인력구성 현황, 연구개발활동 내역, 제품 및 서비스 개발 진척도 및 상용화 여부, 매출 발생여부 등) 등록기준을 충족하는 전문 기술 인력은 내부에서 확보하였으며, 관할 협회 등록을 완료하였습니다. 현재 즉시 입찰 참여 및 사업수행이 가능한 상태입니다. 신규 추가되는 목적사업으로 현재 직접적인 매출은 없으나, 향후 사업 수주를 통해 매출 발생을 기대하고 있습니다.

(5) 기존 사업과의 연관성 당사의 핵심 사업인 AI에이전트 솔루션 공급시, 최적화된 하드웨어 및 네트워크 환경 구축이 필수적입니다. 금번 사업목적 추가를 통해 SW(소프트웨어)와 HW(하드웨어)를 일괄 제공하는 통합 형태의 사업 수행이 가능해짐에 따라, 기존 사업의 수주 기회 확대 및 시너지 효과를 예상하고 있습니다.

(6) 주요 위험 정보통신공사 시장 내 다수 경쟁자가 존재하여 단순 공사 수주 시 수익성이 낮을 수 있습니다. 다만 당사는 단순 공사가 아닌 당사의 AI에이전트 솔루션과 연계된 고부가가치 사업 위주로 선별적으로 수주를 진행할 예정입니다.

(7) 향후 추진계획 주력 사업인 AI 에이전트 솔루션 사업입찰 시, 소프트웨어 납품 외 하드웨어(서버, 네트워크 등)설치가 포함된 통합 발주 사업의 입찰 자격 요건 충족을 위해서 진출하고자 합니다. 이를 통해 공공기관 및 정부 지자체의 정보화 사업 수주 경쟁력 강화 및 사업영역을 확대 하고자 합니다.

(8) 미추진 사유

해당사항 없습니다.

1. 사업의 개요

가. 기업소개

(주)와이즈넛은 2000년 5월 설립된 이래 26년간 자체 개발한 자연어처리기술을 바탕으로 성장해 온 국내 대표 AI 에이전트 전문 기업입니다.

설립 초기 기업용 검색엔진을 시작으로 인공지능 챗봇(Chatbot) 사업으로 확장하며 국내 6,500여 개 고객사를 확보, 시장 점유율 1위를 굳건히 지켜왔습니다. 현재는 축적된 기술력을 바탕으로 RAG(검색 증강 생성) 솔루션 및 에이전트 특화 LLM을 상용화하여, 급성장하는 생성형 AI 및 AI 에이전트 시장을 선도하고 있습니다.

당사는 단순 솔루션 공급을 넘어, 산업 특화형 LLM과 RAG 기술이 집약된 'AI 에이전트 플랫폼' 기업으로 도약했습니다. 고객 맞춤형 AI 에이전트를 생성·운영할 수 있는 플랫폼을 중심으로 기술 혁신을 지속하며 2025년 사업 구조 전환에 성공했습니다.

나. 주요사업

당사는 B2B 및 B2G 시장을 중심으로 AI 에이전트와 인공지능(챗봇/검색) 부문을 핵심 사업 영역으로 영위하고 있습니다.

검색 소프트웨어와 챗봇 솔루션은 당사의 안정적인 수익원(Cash Cow)으로, 10년 이상 장기 고객 비중이 전체의 81%에 달하며 견고한 매출 기반을 형성하고 있습니다. 또한 당반기 매출 기준 전체 매출의 약 55%를 차지하는 공공부문은 대외 경기 변동에도 흔들리지 않는 사업 안정성을 제공합니다.

2025년이 당사가 'AI 에이전트 사업'으로의 대전환(Agent Shift)을 선언한 원년이었다면, 당반기는 해당 전환이 실제 실적으로 확인된 시기입니다.

당사의 당반기 AI 에이전트 관련 매출은 61.5억 원으로, 전년 동반기(9.6억 원) 대비 539.01%(약 6.4배) 증가하였습니다. 이는 2025년 연간 AI 에이전트 매출(70.4억 원)의 87.4%에 해당하는 규모를 반기 만에 달성한 것입니다. 전체 매출 내 비중 또한 전년 동반기 7.11%에서 당반기 42.01%로 34.90% 확대되어, AI 에이전트 부문이 검색(14.49%)·챗봇(8.12%) 등 기존 주력 부문을 넘어 당사의 최대 사업부문으로 자리매김하였습니다.

이는 당사의 사업 포트폴리오가 레거시 솔루션 중심에서 AI 에이전트 중심으로 실질적으로 재편되었음을 보여주는 지표이며, 동 기간 전사 매출이 146.5억 원으로 전년 동반기 대비 8.22% 증가하는 가운데 이루어진 성장이라는 점에서 신규 수요 창출과 기존 사업의 고부가가치 전환이 동시에 진행되고 있음을 의미합니다.

이러한 성과는 ▲전담 조직 신설을 통한 기민한 시장 대응 ▲'WISE Agent Sphere', 'WISE iRAG' 등 신제품의 성공적인 런칭 ▲공공부문의 대형 프로젝트 수주 확대가 맞물린 결과입니다. 특히 'WISE iRAG'와 'Search Formula-1 V7 벡터 에디션'은 GS인증 1등급 획득 및 조달청 디지털서비스몰 등록을 완료하여 기술적 신뢰성을 입증받았습니다.

당사는 당반기까지 확보한 AI 에이전트 분야의 레퍼런스와 기술 경쟁력을 바탕으로,하반기에도 공공 및 민간 시장에서의 지배력을 더욱 강화해 나갈 것입니다.

2. 주요 제품 및 서비스

가. 부문별 매출 현황

* 연결 기준으로 작성되었습니다.** 주요 제품에 대한 자세한 설명은 아래 '나. 주요 제품 현황'을 참조하여 주시기 바랍니다.

나. 주요 제품 현황

다. 주요 제품 등의 가격 변동 추이

당사의 산업 특성상 서비스에 대한 가격은 일반적인 제조업의 경우와는 다르게 고객사가 자체적으로 직접 결정하는 구조로 표준화된 판매가격으로 운영되는 서비스가 아닌 관계로 해당 가격 변동 추이를 정확하게 기재하기는 어렵습니다.

3. 원재료 및 생산설비

가. 매입 현황 당사는 용역 제공 및 라이선스 매출을 주요 사업영역으로 영위하고 있으며, 별도의 원재료가 투입되지 않고 있으므로 해당사항 없습니다. 나. 생산설비에 관한 사항

당사는 용역 제공 및 라이선스 매출을 주요 사업영역으로 영위하고 있어 별도의 생산활동이 발생하지 않고 있으며, 이에 보고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다.

4. 매출 및 수주상황

가. 매출현황 2026년 반기 매출은 연결기준 146.5억원으로 전년 대비 8.22% 증가하였습니다. 부문별로 보면 AI 에이전트(AI Agent) 부문은 신규사업 수주 확대 및 레거시 사업의 전환 가속화로 전년대비 539.01% 증가, 인공지능 챗봇 부문과 검색(Search) 부문은 기존 사업의 재분류 및 생성형 AI로의 수요 이동 영향으로 각각 55.57%, 57.73% 감소하였고, 빅데이터 부문은 20.42% 증가하였습니다. 서비스 부문의 경우, 챗봇서비스는 10.65% 증가, 광고서비스는 0.73% 증가하였습니다. 유지보수 부문은 매출 증가에 영향으로 7.86% 증가하였습니다.

※ 당사는 코스닥 상장 예비심사 신청서 작성 중 매출 구분 기준을 변경하였습니다. 따라서 제25기 실적의 매출합계는 동일하나, 부문별 매출이 기공시된 자료와 상이할 수 있습니다.

나. 제품 판매 조직, 방법 및 전략

(가) 제품 판매 조직

당사는 제품군별 기술 전문성과 실행력을 기반으로 시장 대응력을 강화하기 위해, 영업, 개발, 컨설팅 조직이 유기적으로 협업하는 통합형 사업조직 체계를 운영하고 있습니다.현재 AX사업본부, Agent 솔루션사업본부, 밸류업사업본부 등으로 세분화된 전문 조직을 통해 다양한 산업 분야에 최적화된 AI 솔루션 및 서비스를 제공하고 있습니다. 또한, 중부 이남 지역의 효율적인 영업 활동 및 고객 대응 강화를 위해 세종사무소를 설치ㆍ운영하고 있습니다.

[이미지: [사업 조직도]] 원문에서 확인할 수 있어요.

(나) 판매 경로와 방법

당사는 고객사와 직접 계약을 체결하거나, 파트너사와의 공동 사업 수주 및 연계 계약을 통해 제품 및 서비스를 제공합니다.제품판매는 고객 대상 직접 영업 중심으로 이루어지며, 자사 홈페이지, 홍보 콘텐츠, 세미나 등 온ㆍ오프라인 채널을 통한 간접 유입 기반의 판매도 병행하고 있습니다.공공 시장에서는 조달청 디지털서비스몰을 통해 제품을 공급하고 있습니다. 조달데이터허브를 통해 공개된 데이터 기반 2026년 상반기 계약금액 기준 AI 에이전트(71.5%), 인공지능 챗봇(51.8%), 인공지능 검색(35.7%) 등 집계 대상 전 부문에서 분야별 판매 1위를 기록했습니다.

[이미지: [2026년 상반기 조달청 기준 시장 점유율]] 원문에서 확인할 수 있어요.

※ 출처 : 조달데이터허브 데이터 기반 2026년 상반기 계약 실적

(다) 판매 전략

당사는 지난 26년간 축적한 인공지능 및 데이터 처리 기술 리더십과 6,500여개 고객사 기반을 바탕으로, 빠르게 성장하는 AI 에이전트 시장에서의 주도권을 확보하기 위한 핵심 판매 전략을 추진하고 있습니다.안정적인 수익 기반인 공공 부문의 지배력을 강화하는 동시에, 높은 성장 잠재력을 지닌 민간 부문으로의 사업 확장을 가속화하고, 장기적으로는 AI 에이전트 플랫폼 생태계를 구축하여 지속 가능한 성장을 도모하고자 합니다.

(1) AI 에이전트 시장 선도를 위한 사업 역량 집중

당사는 자체 개발한 검색증강생성(RAG) 기술 기반 에이전트 솔루션 'WISE iRAG'와 에이전트 특화 거대언어모델(LLM) 'WISE LLOA'를 중심으로 AI 에이전트 솔루션 'WISE Agent Sphere'를 본격적으로 전개하고 있습니다.시장의 검증된 수요에 기반하여 기술력과 사업 노하우를 결합하고, 기술검증(PoC) 및 실증 사업을 통해 확보한 성공 사례를 바탕으로 시장의 신뢰를 확보하며 사업 기회를 확대해 나가고 있습니다.이를 통해 기존 솔루션 중심의 사업 모델을 넘어, 고객과 파트너사가 AI 에이전트를 직접 개발하고 활용할 수 있는 플랫폼 기반의 고부가가치 사업으로 전환하는 기틀을 마련하고 있습니다.

(2) 공공 및 민간 시장별 맞춤형 전략을 통한 시장 확대

1) 공공 부문 리더십 강화

전체 매출의 약 55%를 차지하는 공공 부문은 당사의 안정적인 수익 기반입니다.주요 공공기관의 대규모 생성형 AI 사업 성공 사례를 바탕으로 타 기관으로의 확산을 적극 추진하고 있습니다.또한, 조달청 디지털서비스몰에서 AI 에이전트, AI 챗봇, 인공지능 검색분야 판매 1위를 기록한 경쟁력을 활용하여 생성형 AI 솔루션의 시장 점유율을 빠르게 높여나갈 계획입니다.더불어, 국내 유수의 대형 시스템 통합(SI) 기업들과의 전략적 파트너십을 강화하여 국가 단위의 대규모 프로젝트 수주 경쟁력을 지속적으로 확보해 나가고 있습니다.

2) 민간 부문 신규 성장 동력 확보

금융, 제조 등 당사가 강점을 보유한 산업을 중심으로 특화된 AI 에이전트 솔루션을 제공하여 고부가가치 시장을 공략하고 있습니다.이와 함께, 6,500여 기존 고객사를 대상으로 차세대 AI 솔루션으로의 전환을 유도하는 업셀링 및 크로스셀링 전략을 적극적으로 전개하고 있습니다.특히 노후화된 기존 검색 솔루션을 최신 벡터 검색 및 RAG 솔루션으로 업그레이드하도록 유도하고, 구축형 챗봇 고객에게는 생성형 AI 기반의 신규 솔루션을 제안하여 새로운 성장 기회를 창출하고 있습니다.

다. 주요 매출처2026년 반기 당사의 주요 매출처로는 경기도청, 네이버 주식회사, 싸이버로지텍, 엘지씨엔에스, KT (가나다 순)등이 있습니다. 당사의 주요 5대 매출처에 대한 매출비중은 전체 매출액 대비 약 27.0% 수준입니다.

라. 수주상황

당사의 고객은 주로 기업 또는 공공기관 등으로 수주상황은 영업기밀에 해당되어 관련 내용을 공시할 경우 영업에 현저한 손실을 초래할 수 있다고 판단되어 기재 생략합니다. 다만, 공시규정에 따라 사업보고서 기재 및 의무공시에 해당하는 계약은 기재 예정이며, 보고서 작성일 현황은 다음과 같습니다.

5. 위험관리 및 파생거래

가. 시장위험과 위험관리 당사는 여러 활동으로 인하여 시장위험, 신용위험 및 유동성위험과 같은 다양한 재무위험에 노출되어 있습니다.회사의 전반적인 위험관리정책은 금융시장의 변동성에 초점을 맞추고 있으며 재무성과에 미치는 부정적 영향을 최소화 하는데 중점을 두고 있습니다. (가) 위험관리 위험관리는 이사회에서 승인한 정책에 따라 재경부 주관으로 이루어지고 있습니다. 재경부는 영업부서들과의 긴밀한 협조 하에 재무위험을 식별하고 평가하고 관리합니다.이사회는 전반적인 위험관리에 대한 원칙과 외환위험, 이자율 위험, 신용 위험 및 유동성을 초과하는 투자와 같은 특정 분야에 관한 정책을 제공하고 있습니다.

(나) 시장위험 관리 (1) 외환위험 당사는 일부 외화 자산ㆍ부채를 보유하고 있으나, 대부분의 거래는 국내거래로 환율변동위험에 대한 노출은 제한적입니다. 당사는 투기적 목적의 외환관리는 수행하지 않고 있습니다.

(2) 가격위험

당사는 재무상태표상 당기손익-공정가치 측정 금융자산으로 분류되는 당사 보유 채무증권 및 지분증권의 가격위험에 노출돼 있습니다.중요한 채무증권 및 지분증권의투자는 개별적으로 관리되며 중요한 취득 및 매각 의사 결정에는 이사회의 승인이 필요합니다.당기손익-공정가치 측정 금융자산의 손익은 당기손익에 영향을 미칩니다. (3) 이자율 위험

이자율위험은 시장이자율의 변동으로 인하여 금융상품의 공정가치가 변동할 위험입니다.당사는 변동이자부 차입금이 없으므로 이자율위험에 노출되어 있지 않습니다.

(다) 신용 위험 관리

신용위험은 기업 및 개인 고객에 대한 신용거래 및 채권 뿐 아니라 현금성자산, 채무상품의 계약 현금흐름 및 예치금 등에서도 발생합니다. 당사는 신용등급 A 이상의 은행 및 금융기관과 거래합니다.기업 고객의 경우 외부 신용등급을 확인할 수 있는 경우 동 정보를 사용하고 그 외의 경우에는 내부적으로 고객의 재무상태와 과거 경험 등을 근거로 신용등급을 평가하여 신용이 우량한 고객에 한하여 신용매출을 제공하고 있습니다. 당사의 신용위험은 개별 고객, 산업, 지역 등에 대한 유의적인 집중은 없습니다.

(라) 유동성 위험 관리당사는 적정 유동성의 유지를 위하여 유동성에 대한 예측을 항시 모니터링하고 있습니다. 유동성을 예측하는데 있어 당사의 자금조달 계획, 약정 준수, 당사 내부의 목표재무비율 및 통화에 대한 제한과 같은 외부 법규나 법률 요구사항도 고려하고 있습니다.

(마) 자본 위험 관리

당사의 자본 관리 목적은 계속기업으로서 주주 및 이해당사자들에게 이익을 지속적으로 제공할 수 있는 능력을 보호하고 자본 비용을 절감하기 위해 최적의 자본 구조를 유지하는 것입니다.당사는 자본조달비율에 기초하여 자본을 관리하고 있습니다. 자본조달비율은 순부채를 총자본으로 나누어 산출하고 있습니다. 순부채는 총차입금에서 현금및현금성자산을 차감한 금액이며 총자본은 재무상태표의 자본에 순부채를 가산한 금액입니다.

나. 파생상품 등 거래현황당사는 보고서 작성기준일 현재 해당사항 없습니다.

6. 주요계약 및 연구개발활동

가. 경영상의 주요계약

보고서 작성기준일 현재 당사의 재무상태에 중요한 영향을 미치는 비정상적인 주요계약 및 사건은 없습니다.

나. 연구개발활동

(가) 연구개발 조직

당사 연구소는 자율지능랩, 인공지능기술랩, AI솔루션랩, S&P랩으로 구분되어 운영되고 있습니다.

(나) 연구개발비용

*정부보조금(국고보조금)을 차감하기 전의 연구개발비용 지출총액을 기준으로 산정

(다) 연구개발실적

7. 기타 참고사항

가. 시장 현황

(가) 인공지능(AI) 시장 현황

인공지능(Artificial Intelligence, AI)은 인간이 지닌 인지능력, 학습능력, 추론능력, 이해능력 등과 같은 지적 능력의 일부 혹은 전체를 인공적으로 구현한 것으로, 컴퓨터가 인간의 고차원적인 정보처리 능력을 구현할 수 있도록 하는 것을 의미합니다.

인공지능(AI) 시장은 2000년대 들어 컴퓨팅 파워가 성장하고 우수한 알고리즘의 등장, 각종 네트워크 발전으로 데이터가 축적되면서 본격 진보하게 되었습니다. 2000년대 중반 이후에는 분류, 인식, 감지, 이해능력 개선 등을 통해 학습능력을 크게 향상시킨 딥러닝 (Deep Learning) 기술이 등장하면서 인공지능은 단순한 신기술이 아닌 산업 및 사회 구조의 광범위한 변화를 불러오는 혁신 기술로서 주목받게 되었습니다.

특히 2016년 인간과 인공지능의 대결로 전 세계를 놀라게 했던 알파고(AlphaGo)'를통해 인공지능이 인간을 넘어서는 시기가 올 것이라는 큰 기대와 함께 급속도로 성장하게 되었습니다. 현재 인공지능(AI)은 전산업에 없어서는 안 될, 명실상부 '모든 것이 연결되고 지능적인 사회로의 진화'를 지향하는 4차산업혁명의 핵심동력으로 작용하고 있습니다.

또한, 세계는 인공지능(AI)의 급속한 발전으로 인해 산업과 사회 전반에 걸친 거대한 문명사적 변화를 맞이하고 있습니다. 과거 산업화 과정에서는 기계가 인간의 육체노동을 대체했고, 이제 인공지능(AI)이 인간의 지적 능력을 수행하는 수준까지 발전했습니다. 이러한 AI 기술은 고령화 사회의 국민 건강, 노인 돌봄, 범죄 대응, 맞춤형 서비스 등 사회가 당면한 여러 문제의 해결에 활용할 수 있으며, 이미 제조, 금융, 국방, 복지, 의료, 교육, 농업, 운송, 치안 등 전 산업 분야에서 광범위하게 활용되고 있습니다.

인공지능 산업의 특징은 성장기 초기에 위치한 산업, 구매자 교섭력이 높은 산업, 신규기업의 진입장벽이높은 산업, 대체재로부터 위협이 낮은 산업, 기술집약적 산업 등으로 요약될 수 있습니다.

또한, 인공지능 산업의 가치사슬 측면에서 보면, 인공지능 산업은 인공지능 생산도구 제공, 인공지능을 활용한 제품 및 서비스 제공, 인공지능 시스템 구축 및 지원을 위한 서비스 제공으로 분류됩니다. 동일한 인공지능 분야 내에서도 AI 소프트웨어 기업, AI 서비스 기업, AI 알고리즘 기업, AI 데이터 기업, AI 플랫폼 기업 등 영역별 기업이 띠고 있는 성격의 정의에 따라 분류될 수 있습니다.

(나) AI 에이전트 시장

AI 에이전트는 생성형 AI 기술을 바탕으로 단순한 질의응답을 넘어 사용자의 의도를 이해하고, 목표 달성을 위해 스스로 계획을 수립하며, 외부 도구를 실행하여 과업을 완수하는 ‘자율형 지능 시스템’입니다.

AI 시장에서 자연어 처리(NLP) 분야는 과거 시나리오와 지도학습 기반의 챗봇(Chatbot)을 중심으로 성장해 왔으나, 현재는 대규모 언어모델(LLM) 기반의 생성형 AI를 넘어 AI 에이전트 단계로 기술적 패러다임이 진화하고 있습니다.

생성형 AI(Generative AI)가 자연어 텍스트·이미지·음성·영상 등의 데이터를 학습하여 패턴과 구조를 이해하고 이를 기반으로 새로운 콘텐츠를 생성하는데 집중한 기술이라면 AI 에이전트는 생성형 AI의 능력을 실제 실행과 연결시킵니다.

AI 에이전트는 시스템 전반에 걸쳐 인지(Perception) - 판단 및 계획(Reasoning & Planning) - 행동(Action)의 단계를 거치며 작동합니다. AI 에이전트는 학습과 적응 능력을 갖추고 있어 시간이 지날수록 경험이 축적되어 성능이 향상될 수 있고 필요에 따라 다중 에이전트 구조를 통해 각 에이전트가 전문 분야별 역할을 맡아 서로 협력하여 더욱 복잡한 문제도 해결할 수 있습니다. 이러한 AI 에이전트의 특징은 기업의 실질적인 업무 자동화와 생산성 혁신을 이끌어 내고 있습니다.

AI 에이전트 기술은 글로벌 빅테크 기업들을 중심으로 빠르게 발전하고 있으며, 각국 정부도 ‘AI 주권(Sovereign AI)’ 확보를 위해 AI 에이전트에 주목하고 있습니다. 따라서 글로벌 AI 에이전트 시장은 앞으로 고성장이 기대됩니다.

한국의 많은 기업들도 기업 차원의 업무 자동화와 고객 서비스 혁신을 위해 AI 에이전트를 도입하고 있으며, 이러한 흐름은 와이즈넛이 추구하는 엔터프라이즈 AI제품에 유리한 환경이 될 것으로 전망합니다.

나. 시장 규모 및 전망

(가) 인공지능(AI) 산업

글로벌 인공지능 시장은 전 산업군의 디지털 전환 가속화로 기하급수적인 성장세를 기록하고 있습니다. 글로벌 시장 규모는 2024년 6,382억 달러에서 2025년 7,576억 달러로 확대되며, 2033년에는 약 3조 4,973억 달러에 도달할 것으로 전망됩니다. 한국의 인공지능 시장은 2025년 106.1억 달러에서 2033년 1,758.1억 달러까지 글로벌 평균을 상회하는 연평균 41.0%의 성장률(CAGR)을 기록할 것으로 분석됩니다.

[이미지: [글로벌 AI 전체 시장 전망]] 원문에서 확인할 수 있어요.

출처: Grand View Research

[이미지: [국내 AI 전체 시장 전망]] 원문에서 확인할 수 있어요.

출처: Grand View Research

(나) AI 에이전트 산업

단순한 명령 수행을 넘어 실질적인 과업을 수행하는 AI 에이전트로의 패러다임 전환이 가속화되고 있습니다. 글로벌 시장 규모는 2025년 76 억 달러에서 2026년 109억 달러로 확대가 전망되고, 2033년에는 1,829억 달러에 도달할 것으로 예상됩니다. 국내 시장은 2025년 1.9 억 달러에서 2033년 76.5 억 달러로 연평균 59.1%의 가파른 성장이 전망됩니다.

[이미지: [글로벌 AI Agent 시장 전망]] 원문에서 확인할 수 있어요.

출처: Grand View Research

[이미지: [국내 AI Agent 시장 전망]] 원문에서 확인할 수 있어요.

출처: Grand View Research

다. 경쟁 현황

(가) 경쟁 현황

(1) 국내 동종업계 타사 현황

당사는 인공지능의 핵심 기술인 언어처리기술 기반으로 인공지능 사업을 지속 확장 및 성장시키고 있습니다.

이를 기반으로 지난 14년 연속 영업이익 흑자 경영을 지속해오며 안정적인 재무구조를 확보하고 있으며, 국내 대표 인공지능 SW기업으로서 시장을 선도하고 있습니다.

인공지능 시장에 대한 기대감과 성장 전망은 지속적으로 확대되고 있으며, 특히 2026년 정부 AI 예산이 역대 최대 규모로 편성되는 등 공공부문을 중심으로 투자가 본격화되고 있습니다. 그러나 시장 확대에 따른 경쟁 심화와 인공지능 인력·인프라에 대한 대규모 선행투자 부담으로, 실제 수익성 확보에 이르는 기업은 제한적입니다. 국내 동종업계 비교 대상 4개사는 2025년 기준 전 사가 영업손실을 기록하였으며, 당사는 동 기간 영업이익 흑자를 유지하며 업계 내 차별화된 재무 안정성을 확보하고 있습니다.

[이미지: [국내 동종업계 3개년 매출액]] 원문에서 확인할 수 있어요.

[이미지: [국내 동종업계 3개년 영업이익]] 원문에서 확인할 수 있어요.

(출처 : 전자공시시스템 자료 재구성)

(2) 해외 동종업계 현황

지난 2000 년 설립 이후, 와이즈넛은 빅데이터 검색 사업을 통해 외산 검색 솔루션을 대체하는 '대한민국 대표 검색 솔루션' 기업에서, 26년이 흐른 지금 인공지능 전문 기업으로 끊임없이 트랜스포메이션(Transformation)을 시도하며 빠르게 변화하는 시장에서 최상의 솔루션과 서비스를 제공해 왔습니다.

외산 솔루션의 경우, 글로벌 패키지로 한국어 분석 처리에 대한 어려움과 다양한 요구사항에 대한 유연한 처리의 어려움 등 제품의 한계가 있습니다.해외 동종업계 타사의 경우, 국내 영세 협력사를 통한 대리 사업 수행 혹은 자체 수행을 위한 인력의 수행능력 검증이 미비한 것에 비해 당사는 사업수행을 위한 자체 전문 수행 인력을 보유하고, 다양한 사업수행을 통한 풍부한 경험과 노하우를 갖추고 있습니다.

당사는 외산 솔루션과 차별화된 언어처리 및 인공지능 기술 등 핵심기술의 적극적인 개발과 이에 대한 제품화를 성공하면서, 글로벌 외산 솔루션을 당사의 국산 솔루션으로 대체하거나 기술 우위를 선점하는 등 한국 기업의 위상을 높여왔습니다.

특히, 당사의 인공지능 챗봇은 기존 국내외 온톨로지 및 시나리오 방식의 타사 챗봇 소프트웨어 제품과 차별화된 하이브리드 방식을 적용함으로써, 국내 인공지능 챗봇 시장에서 압도적인 경쟁 우위를 점하고 있습니다.

(나) 경쟁구도 변경 가능성

현재는 AI 에이전트 계층의 주도권을 두고 경쟁구도가 재편되고 있습니다. 오픈 웨이트 LLM과 개발 프레임워크의 보급으로 신규 사업자의 진입이 용이해졌고, MCP·A2A 등 에이전트 연동 표준이 확산되며 연동 기능 자체는 범용화되고 있습니다. 또한 글로벌 빅테크의 스택 통합과 대기업 SI·통신사의 일괄 제안 확대로 경쟁이 심화되어, 단가 하락 및 수익성 압박 가능성을 배제할 수 없습니다.

다만 당사는 멀티 에이전트 협업 플랫폼 'WISE Agent Sphere'를 중심으로 에이전트 제작·운영 도구(WISE Agent Labs), 에이전트 특화 LLM(WISE LLOA), RAG 솔루션(WISE iRAG)을 단일 플랫폼으로 통합하였으며, 멀티 LLM 및 MCP 연동을 기본 지원하여 특정 모델·클라우드에 종속되지 않는 구조를 확보하고 있습니다. 또한 형태소 분석기부터 검색엔진, 벡터 DB에 이르는 원천기술과 6,500여 개 고객사 운영을 통해 축적한 한국어 업무 데이터, 인공지능 관련 지식재산권, 생성형 AI 사업 수행 경험은 단기간에 복제하기 어려운 경쟁력으로, 당사는 이를 기반으로 경쟁구도가 변화하더라도 국내 대표 AI 에이전트 전문기업으로서의 위상을 지켜나갈 것입니다.

라. 신규사업

(가) 시장여건 및 영업의 개황

(1) AI 에이전트

1) AI 에이전트 특성 및 성장성

AI 에이전트는 사용자 목적을 이해하고 스스로 판단해 목표를 달성하기 위한 필요한 작업을 수행하는 소프트웨어입니다. 자율성, 추론, 계획, 기억 능력을 갖추고 있으며 일정 수준의 자율성을 가지고 의사 결정, 학습 및 조정을 처리합니다. 전통적인 인공지능은 RPA, 챗봇처럼 명확하게 정의된 규칙 기반으로 작동하며, 단순 문제 해결, 단순 자동화 개념이었지만 AI 에이전트는 이를 넘어 지식기반, 맥락 이해를 바탕으로 작업을 수행한다는 점에서 큰 차이가 있습니다.

정보통신 기술을 기반으로 한 지식산업 시대에서는 공공기관이나 기업들이 IT투자, 또는 IT인프라 투자를 통하여 생산성과 효율성의 극대화를 추구하였다면, 최근 AI 기술의 발달로 촉발되고 있는 AX(인공지능 대전환)시대에서는 AI 기술의 도입과 적용이 기관과 기업의 생존 자체가 걸려있는 필수불가결한 투자라는 것은 주지의 사실입니다.

이러한 시대적 흐름 속에서 AI 에이전트는 제조, 의료, 법률 등 다양한 분야에서 수요가 증가하고 있습니다. 시장에서는 생성형AI를 이용한 사업 수익화 모델로 AI 에이전트를 개발하고 제품을 출시하며 최근 몇 년 사이 급격한 성장과 발전을 이뤄내 향후 발전 가능성이 있는 분야로 손꼽히고 있습니다.

최근 대규모 언어 모델(LLM)의 성능이 상향 평준화되고 기술 발전 속도가 급격히 빨라지면서, 자체 LLM 개발에 집중해오던 기업들도 전략을 전환하고 있습니다. 이제는 고도화된 LLM을 직접 개발하기보다는, 이를 활용한 AI 에이전트와 다양한 응용 서비스를 빠르게 출시하여 사업화를 가속화하는 방향으로 움직이는 사례가 증가하고 있습니다. CB인사이츠(CB Insights)가 발표한 보고서에 따르면 2025년 2분기 벤처 자금 조달 금액에서 AI 파운데이션 모델이 3%를 차지했다고 밝혔습니다. 2024년 4분기 29%와 2025년 1분기 36%에 비하면 큰 폭으로 투자규모가 축소되고 있습니다.

빅테크 기업은 AI 에이전트 제품과 서비스를 출시해 생성형 AI를 활용한 수익화 모델을 만들어내는데 집중하고 있습니다. 특히 AI 에이전트는 제조, 의료, 법률 등 기존 인적 전문성이 강해 기술이 침투하지 못했던 영역에서 빠르게 발전이 이뤄지고 있습니다.

2) 국내외 시장 여건

글로벌 AI 에이전트 시장은 최근 급격한 성장을 이뤄내고 있습니다. 2025년 12월 발간된 리서치 기관 Precedence Research의 보고서에 따르면, 2025년 75억 5천만달러로 평가되며, 2026년 108억 6천만 달러에서 2034년 약 1,990억 5천만 달러로 증가할 것으로 예측 됩니다. 2025년부터 2034년까지 연평균 성장률은 43.84%입니다.

[이미지: [AI Agent 글로벌 시장 규모]] 원문에서 확인할 수 있어요.

출처 : Precedence Research

Precedence Research의 보고서에 따르면, 2024년에 34%로 응용 분야별로 분석 했을 때 인지 에이전트(가상 비서, 보조) 부분이 가장 큰 시장 점유율을 차지 했습니다. 또한 미래에는 자율 시스템 부문이 예측 기간 동안 가장 빠른 성장을 보일것으로 예측했습니다. 에이전트형 AI 시장 주요 트렌드는 데이터 파이프라인 자동화, 도입 분야 확대, 자동화 니즈 증가입니다. 기업에서 AI를 통한 데이터 파이프라인 분석 기능을 요구함에 따라 데이터의 복잡성이 증가하고 있습니다. 이에따라 고품질의 데이터 관리가 중요합니다. 또한 고객 서비스, 의료, 금융, 제조 등의 분야에서 점차 에이전트 AI 도입이 증가하고 있으며 앞으로 다양한 분야에서 프로세스를 자동화 하려는 수요가 증가할 것으로 예측됩니다.

이와 같이 AI 에이전트 시장은 글로벌 및 국내 모두 높은 성장세가 예상되며 관련 산업 및 응용 서비스 전반의 매출이 확대될 것으로 전망됩니다. 당사는 이러한 시장 흐름에 발맞춰 고객 맞춤형 AI 에이전트사업을 확대 및 강화하고 더 나아가 AI 에이전트 플랫폼을 개발해 고객 맞춤 AI 서비스를 제공할 계획입니다.

(2) RAG

1) RAG 특성 및 성장성

RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성)는 대규모 언어 모델(LLM)출시 이후 LLM의 환각(Hallucination) 문제를 극복하고 신뢰성 있는 답변을 도출하기위해 도입된 기술입니다.RAG 아키텍처는 응답을 생성하기 전에 내부 데이터베이스, 벡터 저장소, 웹 등의 외부 소스에서 동적으로 관련 정보를 검색해 답변의 정확성과 최신성을 향상시킵니다.이러한 특성으로 인해 RAG는 검색 기술과 언어 생성 기술의 융합이 핵심이며, 특히임베딩 품질, 하이브리드 검색(키워드 검색 + 벡터 검색), 프롬프트 설계, Reranker 적용 여부가 성능에 직접적인 영향을 미칩니다.최근에는 단순한 검색+생성 구조에서 벗어나 멀티스텝 검색, 지식그래프 결합, 에이전트 기반의 'Advanced RAG'로 발전하고 있으며, LangChain, LlamaIndex, LangGraph 등 RAG 프레임워크를 활용한 개발과 SaaS·API 형태의 서비스 제공이 확산되고 있습니다.RAG는 의료(최신 임상연구·가이드라인 반영), 법률(판례·법령 검색), 금융(위험 분석ㆍ시장 보고서 반영), 제조(기술 매뉴얼·설비 진단) 등 최신 정보와 높은 정확도가 요구되는 산업에서 필수적인 기술로 자리잡고 있으며, 기업 내부 지식과 연계해 고객센터, 지식관리시스템(KMS), 맞춤형 챗봇 등 다양한 영역으로 적용 범위를 확대하고 있습니다.

2) 국내외 시장 여건

글로벌 리서치 기관 Grand View Research는 2025년 12월 발간한 보고서를 통해 2024년 글로벌 RAG 시장은 12억 4천만 달러의 매출이 발생한 것으로 추산했습니다. 전세계 RAG 시장 규모는 2025년 18억 5천만 달러에서 2034년 약 674억 2천만 달러로 증가할 것으로 예측됩니다. 2025년부터 2034년까지 연평균 성장률(CAGR)은 49.12%입니다.

[이미지: [RAG 글로벌 시장 규모]] 원문에서 확인할 수 있어요.

출처 : Grand View Research

2024년 문서 검색 기능이, 콘텐츠 생성 부문이 시장을 주도했으며, 고객 지원 및 챗봇, 추천 엔진 부문은 예측 기간동안 가장 큰 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 전자상거래, 금융, 의료, 통신 분야 기업이 RAG기반 가상 비서를 도입하고 있고 기존 챗봇과 달리 기업의 데이터베이스나 자주 묻는 질문에서 최신 정보를 수집해 질문에 답변을 제공하므로 사용자 만족도와 문제 해결율을 향상시킬 것으로 예측 합니다.

아시아 태평양 지역을 분석했을때 예측 기간 동안 RAG시장에서 가장 빠른 연평균 성장률을 기록할 것으로 예상됩니다. 기업, 교육, 정부 등 다양한 산업에서 AI 기반 개인화에 대한 수요 증가가 성장을 견인하고 있습니다.

3) 경쟁우위 요소

당사의 WISE iRAG는 한국어에 최적화된 국산 제품으로 고도화된 검색 정확도와 높은 응답 신뢰도를 바탕으로 차별화된 RAG 성능을 제공합니다.핵심 기술인 하이브리드 검색 방식(키워드 + 벡터)을 기반으로, 각각의 검색 결과를 리랭킹(Re-ranking)하여 최종 검색 정밀도를 극대화하며, 이를 통해 질의와 높은 연관성을 갖는 응답을 생성하는 고성능 RAG 솔루션을 구현하였습니다.이러한 성능의 기반에는 당사가 설립 초기부터 독자적으로 개발해온 국산 형태소 분석기 및 검색엔진 기술력이 있습니다. 자체 개발한 형태소 분석기는 한국어 언어 특성에 최적화된 정밀 분석이 가능하며, 이를 토대로 구축된 검색엔진은 20년 이상 축적된 기술과 운영 노하우가 집약된 고도화된 솔루션입니다.

대표 검색 솔루션인 Search Formula-1 V7은 한국어 검색에 최적화된 기능을 지속적으로 업그레이드하고 있으며, 이는 RAG 시스템의 핵심인 검색 성능의 정확도를 높이는 데 핵심적인 역할을 합니다. 또한 벡터 검색 성능을 좌우하는 벡터 DB 또한 자사 기술로 자체 개발되었으며, 내부 성능 검증 결과 오픈소스 DB 우수한 처리 능력을 확인하였고, 특히 대용량 데이터 환경에 강점을 갖고 있습니다.

이와 같이 당사는 검색엔진부터 벡터 DB까지 전 영역에 걸친 독자 기술력을 바탕으로, 생성형 AI 시장에서 경쟁사 대비 차별화된 RAG 제품 경쟁력을 확보하고 있습니다.

(나) 경기변동 특성 및 경쟁시장

당사 주요 고객은 공공기관으로 공공 사업의 특성상 사업 종료가 4분기에 집중되어 있어 매출이 4분기에 집중되는 경향이 있습니다.

(1) 경쟁시장

AI 에이전트와 RAG는 글로벌 AI 기업뿐만 아니라 국내ㆍ외 중소규모 업체에서 사업화되어 제품과 서비스가 출시되고 있습니다. 글로벌 빅테크 기업인 Open AI, 마이크로소프트(MS, Microsoft), 구글(Google) 등의 기업에서 자체 LLM 뿐만 아니라 RAG를 통해 기존 LLM의 단점을 보완하고, AI 에이전트를 이용해 매출 확대 전략을 펼치고 있습니다. 또한 국내 대기업, 통신사인 삼성SDS, LG CNS, KT 그리고 중소규모의 기업인 코난테크놀로지 등 다양한 기업이 시장에 참여해 경쟁하고 있습니다.

이러한 경쟁 구도 속에서 AI 에이전트와 RAG의 결합은 단순 생성형 AI 대비 산업 적용성과 부가가치 창출 측면에서 뚜렷한 우위를 보입니다. RAG는 벡터 검색, 하이브리드 검색, Reranker 등 고도화 기술을 통해 AI 에이전트의 의사결정 품질을 높이고, Agent는 이를 바탕으로 자율적으로 업무를 실행해 고객지원, 지식관리시스템(KMS), 보고서 생성, 추천 엔진 등 다양한 산업 영역에서 고부가가치 서비스를 창출합니다. 생성형 AI는 국내외 기업간 경쟁이 치열해질 것으로 예상됩니다.

당사는 14년 연속 영업이익 흑자 경영을 지속해오며 안정적인 재무 구조를 확보하고 있습니다. 치열한 생성형 AI 시장에서 자사 기술력을 바탕으로 한국 대표 인공지능 SW기업으로 시장을 선도해 나갈것입니다.

마. 지식재산권 보유현황

(가) 특허권

(나) 컴퓨터 프로그램 및 소프트웨어권

(다) 상표권

(라) 인증실적

1. 요약재무정보

당사는 기업공시서식 작성기준에 따라 소규모기업에 해당하므로 요약재무정보를 기재하지 않습니다.

2. 연결재무제표

2-1. 연결 재무상태표

2-2. 연결 포괄손익계산서

2-3. 연결 자본변동표

2-4. 연결 현금흐름표

3. 연결재무제표 주석

1. 일반적 사항

주식회사 와이즈넛(이하 "지배기업")과 종속기업(이하 그 종속기업을 일괄하여 "연결회사")의 일반적인 사항은 다음과 같습니다.(1) 회사의 개요

주식회사 와이즈넛(이하 "지배기업")은 2000년 5월 16일 설립되어 자연어처리, 머신러닝, 텍스트마이닝 등 언어처리 관련 원천기술을 자체 확보한 인공지능(AI) 전문기업으로서, AI 에이전트를 핵심 사업으로 영위하고 있습니다. 회사는 검색·빅데이터 수집 및 분석 기술과 대규모 언어모델(LLM) 기반 생성형 인공지능 기술을 결합하여,기업 및 공공기관의 업무 환경에서 정보 탐색부터 문서 생성, 업무 처리에 이르는 과정을 자율적으로 수행하는 AI 에이전트 솔루션 및 플랫폼을 개발·공급하고 있습니다.

최근 지배기업은 이러한 축적된 원천기술에 검색 증강 생성(RAG) 및 생성형 AI 기술을 융합하여, 고객 맞춤형 AI 에이전트를 생성하고 운영할 수 있는 'AI 에이전트 플랫폼' 기업으로서 사업 구조를 전환하였으며, 기존의 검색, 인공지능 챗봇 및 빅데이터 분석 사업도 지속 영위하고 있습니다.

지배기업은 경기도 성남시 분당구 대왕판교로644번길 49에 본사를 두고 있으며, 대전광역시에 중부지사를 운영하고 있습니다. 한편, 지배기업는 2009년 3월 17일자로 상호를 주식회사 코리아와이즈넛에서 주식회사 와이즈넛으로 변경하였으며, 2025년1월 24일자로 한국거래소 코스닥시장에 주권을 신규 상장하였습니다.

지배기업은 2025년 1월 24일 대한민국 코스닥 시장에 상장하였습니다.당반기말 현재 지배기업의 주요 주주는 윤여걸(20.55%), 주식회사 솔본인베스트먼트(9.43%) 및 삼성증권(3.43%) 등으로 구성되어 있습니다.

(2) 종속기업의 개요1) 당반기말 현재 연결대상 종속기업의 현황은 다음과 같습니다.

2) 당반기 및 전기 중 연결대상 종속기업의 요약 재무정보(내부거래제거전)는 다음과 같습니다.[당반기]

[전기]

2. 재무제표 작성기준

연결회사의 반기연결재무제표는 '주식회사 등의 외부감사에 관한 법률'에 따라 제정된 한국채택국제회계기준 기업회계기준서 제1034호에 따라 작성되었습니다. 중간재무제표는 연차재무제표에 기재할 것으로 요구되는 모든 정보 및 주석사항을 포함하고 있지 아니하므로, 2025년 12월 31일로 종료되는 회계기간에 대한 연차재무제표의 정보도 함께 참고하여야 합니다.

3. 중요한 회계정책

(1) 연결회사가 채택한 제ㆍ개정 기준서중간재무제표를 작성하기 위하여 채택한 중요한 회계정책은 다음의 2026년 1월 1일부터 적용되는 기준서 및 해석서를 제외하고는 2025년 12월 31일로 종료되는 회계기간에 대한 연차재무제표 작성시 채택한 회계정책과 동일합니다.

① 기업회계기준서 제1109호 '금융상품', 제1107호 '금융상품:공시' 개정실무에서 제기된 의문에 대응하고 새로운 요구사항을 포함하기 위해 기업회계기준서 제1109호 '금융상품'과 제1107호 '금융상품: 공시'가 개정되었습니다. 주요 개정내용은 다음과 같으며, 해당 기준서의 개정이 연결회사의 연결재무제표에 미치는 중요한 영향은 없습니다.ㆍ특정 기준을 충족하는 경우, 결제일 전에 전자지급시스템을 통해 금융부채가 결제된 것으로(제거된 것으로) 간주할 수 있도록 허용ㆍ금융자산이 원리금 지급만으로 구성되어 있는지의 기준을 충족하는지 평가하기 위한 추가 지침을 명확히 하고 추가함ㆍ계약상 현금흐름의 시기나 금액을 변경시키는 계약조건이 기업에 미치는 영향과 기업이 노출되는 정도를 금융상품의 각 종류별로 공시ㆍ기타포괄손익-공정가치금융자산(지분상품)에 대한 추가 공시

(2) 당사가 적용하지 않은 제ㆍ개정 기준서제정 또는 공표되었으나 시행일이 도래하지 않아 적용하지 아니한 제ㆍ개정 기준서 및 해석서는 다음과 같습니다.

① 기업회계기준서 제1118호 ‘재무제표 표시와 공시’ 제정

기업회계기준서 제1118호 '재무제표 표시와 공시'는 제1001호 '재무제표 표시'를 대체하며, 유사 기업 간 재무성과의 비교가능성을 높이고 이용자에게 더욱 목적적합한 정보를 제공하기 위한 새로운 요구사항을 포함합니다. 재무제표 항목의 인식이나 측정에는 영향을 미치지 않지만, 손익계산서와 '경영진이 정의한 성과측정치'의 공시 를 포함해 표시와 공시에 미치는 영향은 광범위할 것으로 예상합니다.

기업회계기준서 제1118호는 2027년 1월 1일 이후 시작하는 회계연도부터 적용되며,조기도입이 가능합니다. 기준서의 소급 작성 요구에 따라, 2026년 12월 31일로 종료되는 회계연도의 비교정보는 기업회계기준서 제1118호에 따라 재작성됩니다. 연결회사는 기업회계기준서 제1118호의 적용이 연결회사의 재무제표에 미치는 영향을 검토 중에 있으며, 기준서의 채택이 연결회사의 순손익에 미치는 영향은 없으나 손익계산서의 수익과 비용을 새로운 범주로 분류하게 되어 영업손익의 계산 및 보고 방식에 영향을 미칠 것으로 예상합니다. 연결회사가 기업회계기준서 제1118호를 적용하여 재무제표를 작성하는 경우 현행 재무제표와 유의적인 차이를 발생시킬 것으로 예상되는 주요 회계정책은 다음과 같습니다. ㆍ손익계산서 표시 등 변경기업회계기준서 제1118호는 손익계산서에 포함된 모든 수익과 비용을 영업 범주, 투자 범주, 재무 범주, 법인세 범주, 중단영업 범주의 다섯 가지 범주 중 하나로 분류하도록 합니다. 동 기준서는 투자, 재무, 법인세, 중단영업으로 분류되지 않은 모든 수익과 비용을 영업 범주로 분류하며 영업손익을 잔여 개념의 손익으로 정의하고 있습니다.연결회사는 수익과 비용의 범주 분류를 위하여 주된 사업활동을 평가하여야 하며, 연결회사가 특정 유형의 자산 투자 또는 고객에 대한 금융제공을 주된 사업활동으로 영위하는 경우 해당 사업활동이 주된 사업활동이 아니었다면 투자 또는 재무 범주로 분류하였을 일부 수익과 비용을 영업 범주로 분류합니다.이에 따른 영업손익은 영업수익에서 영업비용을 차감한 것으로 정의되는 현행 기업회계기준서 제1001호에 따른 영업손익과는 유의적인 차이가 있습니다. 기업회계기준서 제1118호는 현행 기업회계기준서 제1001호에 따라 산정된 영업손익을 주석으로 공시할 것을 요구하고 있으며, 기업회계기준서 제1118호에 따른 영업손익과 현행기업회계기준서 제1001호에 따른 영업손익과의 차이 조정내역도 주석으로 공시해야합니다.

또한, 기업회계기준서 제1118호는 손익계산서에 영업 범주로 분류되는 모든 수익과 비용으로 구성되는 '영업손익', 영업손익과 투자 범주로 분류된 모든 수익과 비용으로 구성되는 '재무손익및법인세비용차감전손익', 그리고 '당기순손익'을 표시하도록 요구하고 있습니다. 다만, 연결회사가 주된 사업활동으로 고객에게 금융을 제공하는 경우 회계정책 선택에 따라 '재무손익및법인세비용차감전손익' 표시는 적용되지 않을 수 있습니다.ㆍ경영진이 정의한 성과측정치 공시 도입기업회계기준서 제1118호는 경영진이 정의한 성과측정치를 기업이 재무제표와 구분하여 공개적인 의사소통에 사용하고, 기업 전체의 재무성과 측면에 대한 경영진의 견해를 재무제표 이용자에게 전달하기 위해 사용하며, 기업회계기준서 제1118호 문단 118에서 열거하지 않거나 기업회계기준서에서 표시ㆍ공시를 명시적으로 요구하지 않는 수익과 비용의 중간합계로 정의하고 이와 관련된 공시 요구사항을 새롭게 도입하였습니다.

경영진이 정의한 성과측정치가 있는 경우 해당 지표를 보고하는 이유, 해당 지표의 산정 방법, 해당 지표와 기업회계기준서 제1118호에서 명시하는 가장 직접적으로 비교가능한 중간합계와의 조정내역, 각 조정항목의 법인세 효과, 비지배지분에 미치는 효과 등을 공시하여야 합니다.ㆍ현금흐름 분류 등 변경기업회계기준서 제1118호의 제정에 따라 기업회계기준서 제1007호 '현금흐름표'에 대한 일부 개정이 이루어졌으며, 동 개정에 따라 간접법에 따른 영업활동현금흐름 산정의 출발점이 당기순손익에서 영업손익으로 변경되었고, 이자 및 배당 관련 현금흐름에 대한 분류 선택권이 삭제되었습니다. 4. 중요한 회계추정 및 가정한국채택국제회계기준에서는 중간재무제표를 작성함에 있어서 회계정책의 적용이나, 중간보고기간말 현재 자산, 부채 및 수익, 비용의 보고금액에 영향을 미치는 사항에 대하여 경영진의 최선의 판단을 기준으로 한 추정치와 가정의 사용을 요구하고 있습니다. 중간보고기간말 현재 경영진의 최선의 판단을 기준으로 한 추정치와 가정이 실제 환경과 다를 경우 이러한 추정치와 실제 결과는 다를 수 있습니다. 반기연결재무제표에서 사용된 당사의 회계정책 적용과 추정금액에 대한 경영진의 판단은 2025년 12월 31일로 종료되는 회계연도의 연차 연결재무제표와 동일한 회계정책과 추정의 근거를 사용하였습니다.

5. 금융상품 공정가치 5.1 금융상품 종류별 공정가치 당반기말 및 전기말 현재 금융상품의 종류별 장부금액 및 공정가치는 다음과 같습니다.

(*1) 상각후원가로 측정되는 금융자산 및 금융부채로서 장부금액은 공정가치의 합리적인 근사치입니다.

5.2 공정가치 서열 체계

공정가치로 측정되는 금융상품은 공정가치 서열체계에 따라 구분되며 정의된 수준들은 다음과 같습니다.

당반기말 및 전기말 현재 공정가치로 측정되는 금융상품의 공정가치 서열체계 구분은 다음과 같습니다.

6. 영업부문 정보

연결회사는 기업회계기준서 제1108호(영업부문)에 따른 보고부문이 단일부문으로 기업전체 수준에서의 부문별 정보는 다음과 같습니다.(1) 수익의 세부내역

(2) 지역별 정보당반기와 전반기의 지역별 매출현황은 다음과 같습니다.

(3) 주요 고객에 대한 정보당반기와 전반기 중 연결회사 매출액의 10% 이상을 차지하는 외부고객 없습니다.

7. 범주별 금융상품

(1) 당반기말 및 전기말 현재 금융상품 범주별 장부금액은 다음과 같습니다.

(2) 당반기와 전반기 중 금융상품 범주별 순손익은 다음과 같습니다.

8. 현금및현금성자산과 단기금융상품(1) 당반기말 및 전기말 현재 연결회사의 현금및현금성자산 및 단기금융상품의 내역은 다음과 같습니다.

(2) 당반기말 및 전기말 현재 연결회사의 사용제한 예금은 없습니다.

9. 매출채권 및 기타채권(1) 당반기말 및 전기말 현재 매출채권 및 손실충당금의 내역은 다음과 같습니다.

(2) 당반기말 및 전기말 현재 기타채권의 내역은 다음과 같습니다.

(3) 당반기와 전반기 중 손실충당금의 변동내역은 다음과 같습니다.

10. 계약자산 및 계약부채(1) 당반기말 및 전기말 현재 계약자산의 내역은 다음과 같습니다.

(2) 당반기와 전반기 중 계약자산의 변동내역은 다음과 같습니다.

(3) 당반기와 전반기 중 손실충당금의 변동내역은 다음과 같습니다.

(4) 당반기말 및 전기말 현재 계약부채의 내역은 다음과 같습니다.

(5) 당반기와 전반기 중 계약부채의 변동내역은 다음과 같습니다.

(6) 당반기와 전반기 중 계약부채와 관련하여 인식한 수익은 다음과 같습니다.

(7) 당반기말 및 전기말 현재 나머지 수행의무(이행되지 않거나 부분적으로 미이행된)에 배분된 거래가격은 다음과 같습니다.

11. 당기손익-공정가치금융자산(1) 당반기말 및 전기말 현재 당기손익-공정가치금융자산의 내역은 다음과 같습니다.

(2) 당반기와 전반기 중 당기손익-공정가치금융자산의 변동내역은 다음과 같습니다.

12. 기타자산당반기말 및 전기말 현재 기타자산의 내역은 다음과 같습니다.

13. 관계기업투자(1) 당반기말 및 전기말 현재 관계기업투자의 내역은 다음과 같습니다.

(*)전기중 관계기업인 IZENE TECH, Inc.에 대한 제3자의 출자전환으로 인해 연결회사의 지분율이 30.93%에서 20.94%로 감소하였습니다.

(2) 당반기 및 전반기 중 관계기업투자의 변동내역은 다음과 같습니다.1)당반기

2)전반기

(3) 당반기말 및 전기말 현재 관계기업의 재무정보를 관계기업에 대한 지분의 장부금액으로 조정한 내역은 다음과 같습니다.1)당반기말

2)전기말

(4) 당반기와 전기 관계기업의 요약재무정보는 다음과 같습니다.

1) 당반기

2) 전기

(5) 투자계정의 잔액이 "0"이 되어 지분법적용의 중지로 인하여 인식하지 못한 당기의지분변동액과 전기이전의 지분변동누적액은 다음과 같습니다.

14. 유형자산(1) 당반기말 및 전기말 현재 유형자산의 내역은 다음과 같습니다.

(2) 당반기 및 전반기 중 유형자산의 변동내역은 다음과 같습니다.

(3) 당반기 및 전반기 중 유형자산 감가상각비의 구성 내역은 다음과 같습니다.

(4) 당반기말 및 전기말 현재 연결회사의 유형자산 중 담보로 제공되어 있는 건은 없습니다. 15. 투자부동산(1) 당반기말 및 전기말 현재 투자부동산의 내역은 다음과 같습니다.

(2) 당반기 및 전반기 중 투자부동산의 변동내역은 다음과 같습니다.

(3) 당반기 및 전반기 중 투자부동산 관련한 수익과 비용으로 인식한 내역은 다음과 같습니다.

(4) 당반기말 및 전기말 현재 연결회사의 투자부동산 중 담보로 제공되어 있는 건은 없습니다.

16. 리스

(1) 당반기말 및 전기말 현재 리스와 관련해 재무상태표에 인식된 금액은 다음과 같습니다.

(2) 당반기와 전반기 중 리스와 관련해서 손익계산서에 인식된 금액은 다음과 같습니다.

(3) 당반기와 전반기 중 사용권자산의 증감 내역은 다음과 같습니다.

(4) 당반기와 전반기 중 리스부채 관련 증감 내역은 다음과 같습니다.

(5) 당반기말 현재 리스부채의 연도별 상환계획은 다음과 같습니다.

17. 무형자산(1) 당반기말 및 전기말 현재 무형자산의 내역은 다음과 같습니다.

(*) 손상차손누계액을 합산한 금액입니다.

(2) 당반기 및 전반기 중 무형자산의 변동내역은 다음과 같습니다.

(3) 당반기 및 전반기 중 무형자산상각비는 전액 판매비와관리비에 배부되어 있습니다.(4) 당반기와 전반기 중 연결회사가 비용으로 인식한 경상연구개발비의 내역은 다음과 같습니다.

(5) 당반기말 및 전기말 현재 연결회사의 무형자산 중 담보로 제공되어 있는 건은 없습니다.

18. 정부보조금(1) 당반기말 및 전기말 현재 자산의 차감항목으로 계상된 정부보조금의 내역은 다음과 같습니다.

(2) 당반기와 전반기 중 자산취득에 사용된 정부보조금의 변동내역은 다음과 같습니다.

19. 매입채무및기타채무당반기말 및 전기말 현재 매입채무및기타채무의 내역은 다음과 같습니다.

20. 기타부채당반기말 및 전기말 현재 기타부채의 내역은 다음과 같습니다.

21. 확정기여제도 및 장기종업원급여부채(1) 당반기 및 전반기 확정기여제도와 관련하여 비용으로 인식한 내역은 다음과 같습니다.

(2) 당반기와 전반기 중 장기종업원급여부채의 변동내역은 다음과 같습니다.

22. 법인세 비용

법인세비용은 전체 회계연도에 대해서 예상되는 최선의 가중평균 연간법인세율의 추정에 기초하여 인식하였으며, 당반기 및 전반기 모두 세전손실이 발생하였으므로 유효세율을 산정하지 않았습니다.

23. 자본금과 자본잉여금(1) 당반기말 현재 지배기업이 발행할 주식의 총수는 50,000,000주이고, 발행한 주식수는 보통주식 13,106,609주이며 1주당 액면금액은 500원입니다.

(2) 당반기와 전반기 중 자본금 및 자본잉여금의 변동은 다음과 같습니다.

24. 기타자본당반기말 및 전기말 현재 기타자본의 내역은 다음과 같습니다.

25. 기타포괄손익누계액당반기말 및 전기말 현재 기타포괄손익누계액의 내역은 다음과 같습니다.

26. 주식기준보상(1) 연결회사는 주주총회 결의에 의거해서 연결회사의 임직원 등에게 주식선택권을 부여했으며, 당반기말 현재 주요 내용은 다음과 같습니다.

(2) 연결회사는 부여된 주식선택권의 보상원가를 이항모형을 이용한 공정가치접근법을 적용하여 산정했으며, 보상원가를 산정하기 위한 제반 가정 및 변수는 다음과 같습니다.

(3) 당반기와 전반기 중 주식선택권의 변동은 다음과 같습니다.1) 당반기

2) 전반기

(4) 당반기와 전반기 중 주식선택권의 변동내역은 다음과 같습니다.

27. 이익잉여금당반기말 및 전기말 현재 이익잉여금의 구성내역은 다음과 같습니다.

28. 고객과의 계약에서 생기는 수익

(1) 연결회사는 수익과 관련해 포괄손익계산서에 다음 금액을 인식하였습니다.

(2) 당반기와 전반기 중 고객과의 계약에서 생기는 수익은 다음과 같습니다.

1) 당반기 누적

2) 당반기 3개월

3)전반기 누적

4) 전반기 3개월

29. 판매비와관리비당반기 및 전반기 중 판매비와관리비 내역은 다음과 같습니다.

30. 비용의 성격별 분류 당반기 및 전반기 중 비용의 성격별 분류 내역은 다음과 같습니다.

31. 기타수익 및 기타비용당반기 및 전반기 중 기타수익과 기타비용의 내역은 다음과 같습니다.

32. 금융수익 및 금융원가

(1) 금융수익

당반기 및 전반기 중 금융수익의 내역은 다음과 같습니다.

(2) 금융원가당반기 및 전반기 중 금융원가의 내역은 다음과 같습니다.

33. 주당손익기본주당손익은 지배기업의 보통주반기순이익을 해당 기간의 가중평균 유통보통주식수로 나누어 산정하였습니다.(1) 기본주당순이익(손실)

(*1) 당기와 전기 중 가중평균 유통보통주식수의 산정내역은 다음과 같습니다.

(2) 희석주당순이익(손실)희석주당손실은 모든 희석성 잠재적보통주가 보통주로 전환된다고 가정하여 조정한 가중평균 유통보통주식수를 적용하여 산정하고 있습니다.

(*1) 당기와 전기 중 가중평균 희석유통보통주식수의 산정내역은 다음과 같습니다.