크라우드웍스 주주총회소집공고

가. 이사회 출석률 및 이사회 의안에 대한 찬반여부

* 상기 표의 내용은 반기보고서를 통해 기공시된 2026.06.30까지의 내용을 기재하였습니다.

나. 이사회내 위원회에서의 독립이사 등의 활동내역

가. 업계의 현황

최근 인공지능(AI) 산업은 기술 발전 단계에 따라 Generative AI, Agentic AI, Physical AI 순으로 진화하며 산업 구조 전반에 걸쳐 패러다임 전환이 진행되고 있습니다.

초기 Generative AI 단계에서는 대규모 언어모델(LLM)을 중심으로 텍스트, 이미지 등 다양한 콘텐츠를 생성하는 기술이 확산되었으며, 이 과정에서 웹 기반의 방대한 데이터를 학습 가능한 형태로 가공ㆍ정제하는 데이터 구축 수요가 급격히 증가하였습니다.

이후 Agentic AI 단계에서는 AI가 단순 생성 기능을 넘어 기업의 업무를 직접 수행하는 방향으로 발전함에 따라, 기업 내부에 축적된 다양한 데이터 자산(보고서, 규정, 매뉴얼, 발표자료 등)을 AI가 활용 가능한 형태로 구조화하고 체계화하는 수요가 확대되고 있습니다. 이는 기업의 데이터 자산화 및 AI 내재화를 위한 핵심 과정으로 자리잡고 있습니다.

나아가 최근에는 로보틱스, 자율주행, 스마트팩토리 등 물리적 환경에서 AI가 직접 행동을 수행하는 Physical AI 단계로 진입하고 있으며, 이와 함께 고품질 행동 데이터에 대한 수요가 빠르게 증가하고 있습니다. Physical AI는 실제 환경에서의 인식, 판단, 제어가 핵심이므로, 정밀하고 신뢰도 높은 데이터 확보가 성능을 좌우하는 핵심 요소로 작용하고 있습니다.

이와 같이 AI 산업의 발전 단계가 고도화될수록 데이터의 중요성은 더욱 확대되고 있으며, 데이터 수집, 가공, 검증, 구조화 등 전주기 데이터 처리 역량이 산업 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로 부각되고 있습니다.

당사는 이러한 산업 변화 속에서 각 AI 발전 단계별로 요구되는 고품질 데이터를 공급하는 역할을 수행하고 있으며, AI 산업 전반의 기반을 지원하는 '데이터 파운드리(Data Foundry)'로서의 입지를 확보하고 있습니다.

구체적으로 당사는 Generative AI 단계에서는 웹 기반의 다양한 데이터를 대규모 언어모델 학습에 적합한 형태로 변환 및 가공하는 사업을 수행하였으며, Agentic AI 단계에서는 기업 내부 데이터의 구조화 및 자산화를 통해 AI 활용도를 극대화하는 서비스를 제공하고 있습니다. 또한 Physical AI 단계에서는 실제 환경 기반의 행동 데이터를 구축ㆍ공급함으로써 차세대 AI 산업의 핵심 인프라 역할을 수행하고 있습니다.

향후 AI 산업이 지속적으로 고도화됨에 따라 데이터의 품질과 활용 가능성을 확보하는 기업의 중요성은 더욱 확대될 것으로 전망되며, 당사는 이러한 산업 흐름에 부합하는 핵심 사업자로서 지속적인 성장이 기대됩니다.

① Agentic AI 시장 현황현재까지 AI 산업은 주로 공급자(AI 기술 관련 기업) 중심으로 발전해 왔으나, Agentic AI 시대가 도래하면서 수요자(전방 산업) 중심으로 변화될 것으로 예상됩니다. 이는 금융, 제조, 유통 등 다양한 산업에서 AI 도입이 가속화되면서, 각 기업의 특정 요구에 맞춘 맞춤형 AI 솔루션의 수요가 증가할 것으로 전망되기 때문입니다.

최근 AI 기술의 발전은 단순한 작업 자동화를 넘어, 보다 자율적이고 능동적인 의사결정을 수행하는 에이전틱 AI(Agentic AI)로의 패러다임 전환을 이끌고 있습니다. 이러한 변화 속에서 AI의 역할과 가치가 재정의되고 있으며, 기업들은 새로운 기회를 포착하기 위해 AI 도입 전략을 빠르게 조정하고 있습니다.

기존의 AI는 주로 정해진 작업을 수행하는 데 집중했습니다. 예를 들어, 금융산업에서는 사기 탐지, 고객 맞춤형 금융 솔루션 제공, 자산 관리 등의 업무에 활용되었으며 헬스케어 산업에서는 신약 개발, 질병 진단 및 환자 관리 등을 지원하는 등, AI는 사용자의 명령에 따라 데이터를 분석하고 결과를 도출하는 역할만 했습니다. 하지만 이러한 AI는 사용자가 요구하는 명확한 지시가 있어야만 제대로 작동하는 수동적이고 반응적인 특성을 가집니다. 이와 같은 흐름 속에서 당사는 다양한 산업의 주요 대기업을 대상으로 맞춤형 LLM 서비스 개발 프로젝트 레퍼런스를 쌓으며 시장 경쟁력을 확보하고 있으며, 이러한 경험은 AI 도입을 원하는 전방 산업의 다양한 기업들에게 최적화된 솔루션을 제공할 수 있는 중요한 자산이 되고 있습니다.

반면, 에이전틱 AI는 기존 AI 솔루션보다 더욱 자율적인 의사결정과 자동화된 문제 해결 기능을 제공해 기업의 업무 생산성을 극대화합니다. 기존 AI가 특정 작업을 수행하기 위해 사용자의 정확한 명령이 필요했다면, 에이전틱 AI는 사용자의 의도를 이해하고 다양한 환경을 분석해 필요한 정보를 스스로 찾아 행동할 수 있습니다. 예를 들면 의료기업의 경우 에이전틱 AI가 환자의 데이터를 분석하여 이를 바탕으로 자동으로 맞춤형 치료 계획을 제시하여 주거나, 유통 기업의 경우 공급망 데이터를 분석하여 자동으로 배송 일정을 최적화해 주며, 제조기업의 경우 공정 데이터를 실시간으로 분석해 설비 고장을 예측하고 자동으로 유지보수 작업을 실행하는 등, 사람이 일일이 분석하고 검토하여 진행하던 업무를 AI가 스스로 분석하고 업무진행방안을 제시하도록 할 수 있게 됩니다.

당사는 이러한 변화에 대응하여 2025년 2월 Agentic AI 종합 솔루션인 'Alpy'를 출시하였으며, 기업들이 보다 혁신적인 방식으로 AI를 활용할 수 있도록 필요한 역량과 인사이트를 확보하고 있습니다. 특히 'Alpy'솔루션 내에서도 기업 내부에 축적된 비정형·분산 데이터를 구조화하여 활용 가능한 지식 자산으로 전환하는 지능형 데이터 파서 솔루션인 'Alpy Knowledge Compiler'와 AI 모델 및 AI Agent의 성능·신뢰성·안정성을 종합적으로 검증하는 'Alpy Evaluation'을 중심으로 사업을 전개하고 있으며, 이는 에이전틱 AI가 실제 업무 환경에서 자율적으로 의사결정을 수행하는 단계로 진화함에 따라 데이터의 구조화 수준과 품질, 그리고 AI 결과에 대한 평가 및 검증 체계가 기업 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로 부상하고 있기 때문입니다.

당사의 'Alpy Knowledge Compiler' 솔루션은 기업 내 다양한 문서, 로그, 운영 데이터를 온톨로지 기반으로 연결하고 재구성하여 AI가 이해하고 활용할 수 있는 형태로 변환함으로써 데이터의 재사용성과 확장성을 극대화하고 있으며, 'Alpy Evaluation' 솔루션은 모델 및 에이전트의 응답 정확도뿐만 아니라 의사결정 과정의 일관성, 리스크, 실제 업무 적용 가능성까지 평가하여 기업이 AI를 보다 신뢰성 있게 도입하고 운영할 수 있도록 지원합니다.

이러한 솔루션 등을 통하여 결과적으로는 데이터의 구조화, 지식화, 그리고 실행까지 이어지는 전 과정을 통합적으로 지원할 수 있으며, 기업이 보유한 데이터를 실질적인 비즈니스 성과로 연결되는 전략적 자산으로 전환하는 데 핵심적인 역할을 수행하고 있습니다.

또한 에이전틱 AI 시대에서는 AI의 학습과 의사결정 과정에서 고품질 데이터가 더욱 중요한 요소로 자리 잡고 있습니다. 기업들은 AI 도입을 가속화하기 위해 정제된 데이터와 특화된 학습 데이터를 확보하는 데 주력하고 있으며, 이에 따라 데이터 가공, 정제, 맞춤형 데이터 구축 서비스에 대한 수요가 폭발적으로 증가하고 있습니다.

특히 AI 생태계 내에서 데이터는 단순한 입력 자료를 넘어, AI 모델의 성능을 극대화하고 비즈니스 결과에 직결되는 핵심 자산으로 평가받고 있습니다. 이에 따라 글로벌 시장에서는 데이터 전문 기업들과의 협력이 더욱 중요한 전략으로 부상하고 있으며, 기업들은 데이터 품질 관리 및 맞춤형 데이터 구축 능력을 AI 경쟁력의 핵심 요소로 삼고 있습니다.이러한 환경에서 당사가 설립 초기부터 쌓아온 방대한 데이터는 AI의 성장과 더불어 중요한 요소로 자리잡고 있습니다.

② Physical AI 시장 현황

최근 인공지능은 디지털 환경에서는 높은 성과를 보이고 있으나, 제조·물류·의료 등 실제 산업 현장에서 요구되는 물리적 작업과 환경 대응에는 한계를 보이고 있습니다. 이에 AI가 현실 세계를 직접 인지ㆍ판단ㆍ행동할 수 있는 'Physical AI'로의 진화가 가속화되고 있습니다. 이러한 변화에 따라 로보틱스, 자율주행, 스마트팩토리 등 실물 기반 산업에서 AI 도입이 본격화되고 있으며, 피지컬 AI 시장은 차세대 핵심 성장 산업으로 부각되고 있습니다.

글로벌 시장조사업체 Eximius Ventures는 2024년 기준 글로벌 Physical AI 시장 규모가 726억 달러(약 98조 원)에 이르며, 연평균 16.4% 성장해 2030년까지 약 1,660억 달러(약 224조 원)까지 성장할 것으로 전망하였습니다. 특히 그 중 아시아 태평양 지역이 2024년 30.5%의 시장점유율을 기록하며 가장 빠르게 성장하는 지역으로 평가되고 있습니다.

또한 피지컬 AI는 Vision-Language-Action(VLA) 기반으로 실제 환경에서 동작하는 AI 시스템으로, 기존의 LLM이나 Vision AI 대비 데이터 확보 난이도가 높고, 데이터 수집ㆍ검증ㆍ활용에 이르는 전 과정에서 높은 비용과 인프라가 요구되는 특징을 가지고 있습니다. 이로 인해 산업 경쟁력의 핵심 요소는 단순 모델 성능이 아닌, 고품질 행동 데이터의 확보 여부로 이동하고 있으며, 글로벌 주요 로봇 및 AI 기업들 또한 대규모 데이터 구축을 핵심 경쟁력으로 인식하고 투자를 확대하고 있습니다.

그러나 현재 피지컬 AI 데이터 구축 방식이 원격조종(Teleoperation), 모션캡처, 영상 기반 생성 등의 다양한 방법으로 활용되고 있음에도 불구하고, 높은 비용, 낮은 확장성, 데이터 품질 한계 등의 문제로 인해 대규모 고품질 데이터 확보에 구조적인 제약이 존재하는 상황입니다.

이와 같은 산업 환경에서 데이터 수집, 전처리, 검증, 평가, 운영에 이르는 전주기 관리 체계를 갖춘 데이터 플랫폼의 중요성이 급격히 확대되고 있으며, 데이터 기업은 피지컬 AI 생태계의 핵심 인프라 사업자로서의 역할을 수행하게 됩니다. 특히 실제 환경과 시뮬레이션 환경을 연계하여 데이터를 생성ㆍ검증ㆍ활용하는 통합 플랫폼은 향후 산업 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로 평가됩니다.

당사는 이러한 시장 변화에 대응하여 피지컬 AI 데이터의 수집-전처리-검증-평가-운영 전 과정을 통합 관리할 수 있는 데이터 플랫폼을 개발 중에 있으며, 기존 AI 데이터 구축 사업을 통해 축적한 기술력과 운영 경험을 기반으로 피지컬 AI 데이터 영역으로 사업을 확장하고 있습니다.

또한 당사는 현재 국내 민간 기업 중 최초로 피지컬 AI 데이터를 데이터 마켓플레이스를 통해 유통하고 있으며, 데이터 생산뿐만 아니라 유통까지 아우르는 '데이터 파운드리(Data Foundry)' 역할을 수행하고 있습니다. 이는 향후 데이터 기반 거래 시장 확대에 따라 추가적인 수익 창출 기회를 확보할 수 있는 차별화된 경쟁력으로 작용할 것으로 판단됩니다.

종합적으로, 피지컬 AI 시장은 고성장 산업임과 동시에 데이터 확보가 핵심 경쟁 요소로 작용하는 구조적 특성을 가지고 있으며, 당사는 데이터 플랫폼 및 데이터 유통 역량을 기반으로 해당 시장에서 핵심적인 인프라 사업자로서의 입지를 강화해 나갈 계획입니다.

나. 회사의 현황

AI 시장은 생산성 향상, 비용 절감, 비즈니스 혁신을 주도할 잠재력을 갖춘 분야로, 전 세계적으로 빠르게 성장하고 있으며, 특히 다양한 산업에서 AI 도입이 가속화되고 있습니다. 이러한 시장 성장에 따라 새로운 비즈니스 모델이 생겨나고 있으며, 데이터 구조화 및 정제, 맞춤형 Agentic AI 솔루션 기획 및 개발, 피지컬 AI 데이터 공급과 같은 전문 서비스가 각광받고 있습니다. 이와 관련하여 미국의 대표적인 데이터 라벨링 및 AI 솔루션 기업인 Scale AI는 고품질 데이터 구축과 AI 모델 최적화 서비스로 급성장하며, AI 생태계의 필수적인 파트너로 자리 잡았습니다. 이후 2025년 메타(Meta)가 Scale AI의 지분 49%에 대한 전략적 투자를 단행하였으며, 해당 투자로 Scale AI는 약 290억 달러(약 39조 원) 기업가치로 평가받게 되었습니다. 이는 AI 데이터 기업의 전략적 가치가 빠르게 상승하고 있음을 보여주는 대표적인 사례로 평가됩니다.

당사는 Scale AI와 동일한 비즈니스 모델을 기반으로 국내 AI 생태계에서 핵심역할을 수행하고 있습니다. 특히, 다양한 산업의 요구를 충족할 수 있는 맞춤형 데이터와 솔루션 제공 능력을 바탕으로, AI 시장에서의 전략적 파트너로서의 입지를 강화해 나가고 있습니다.

[이미지: scale ai와 당사의 비교표 (출처-당사 자체 자료)] 원문에서 확인할 수 있어요.

당사 AI사업의 주요 비즈니스는 크게 데이터와 AI솔루션 두 개의 영역으로 구분되어 있으며, 두 사업 영역의 역량이 상호 시너지를 내고 있습니다. 데이터 영역에서는 인공지능 학습 및 맞춤형 LLM 개발에 필요한 고품질 데이터 구축 사업을, AI 영역에서는 자체개발한 Agentic AI 솔루션 Alpy를 활용한 (1) 맞춤형 AI Agent 개발, (2) AI 모델 및 AI Agent 평가 사업을 전개하고 있습니다.

[이미지: data & ai 솔루션 개요 (출처-당사 자체 자료)] 원문에서 확인할 수 있어요.

또한 당사는 전략적 파트너십을 통해 국내외 다양한 산업에 AI 솔루션을 제공하며 시장 내 영향력을 확대하고 있으며, 특히 네이버 하이퍼클로바 X의 첫 공식 파트너로서 활동하면서 해당 협력을 기반으로 AI 기술의 사업화를 가속화하고 있습니다.

당사는 국내 금융권을 중심으로 AI Agent 도입 프로젝트를 수행하며 유의미한 레퍼런스를 확보하고 있으며, 특히 대형 금융회사 및 증권사 등을 대상으로 AI Agent 기반 업무 자동화 및 데이터 활용 고도화 프로젝트를 수행하여 금융 산업 내 AI 도입 사례를 축적하고 있습니다.이에 대한 예시로 당사가 개발한 증시 정보 제공 챗봇은 금융보안원이 선정한 혁신 금융 서비스로 지정되었으며, AI 통번역 앱은 국제전기통신연합(ITU)이 주관한 '임팩트를 위한 프로젝트에 영향력 있는 AI 활용 사례'로 선정되는 등 대외 기관으로부터 기술력과 혁신성을 인정받고 있습니다.

금융 산업은 데이터 보안, 규제 준수, 시스템 안정성 등 높은 수준의 요구사항이 요구되는 대표적인 고난이도 산업으로, 해당 분야에서의 위와 같은 성공적인 사업 수행 경험은 당사의 기술력과 프로젝트 수행 역량을 검증하는 핵심 지표로 작용하고 있습니다.

당사는 이러한 금융권 레퍼런스를 기반으로 공공기관 및 준정부기관 등 높은 수준의 보안 및 규제 환경을 요구하는 영역으로 사업을 확대하고자 하며, 나아가 제조, 유통 등 다양한 산업으로 AI Agent 적용 범위를 확장하고자 합니다.

이를 통해 산업별 특화된 AI 도입 사례를 지속적으로 축적하고, 고난이도 산업에서 검증된 솔루션을 기반으로 사업 확장성을 강화하며 시장 내 입지를 더욱 공고히 해 나갈 계획입니다.

최근 당사는 피지컬 AI(Physical AI) 생태계 확장을 위해 국내외 로봇 기업들과의 전략적 파트너십을 강화하고 있습니다. 마음AI, 클로봇, 엔닷라이트 등과의 협력을 통해 생성형 AI, 로보틱스, 데이터 구축 역량을 통합한 협력 체계를 구축하였습니다.

당사는 이러한 파트너십을 기반으로 데이터 구축, 관리, 운영에 이르는 전 과정을 아우르는 통합 데이터 솔루션을 주도적으로 설계·제공하고 있으며, 이를 통해 실제 산업 현장에서의 실증 및 사업화 기회를 확대하고 있습니다. 특히 피지컬 AI 구현에 필수적인 데이터 전주기 관리 역량을 중심으로 각 참여 기업의 기술을 연결함으로써 차별화된 경쟁력을 확보할 계획입니다.이와 같은 협력 구조는 개별 기술 단위의 결합을 넘어, 피지컬 AI 서비스 구현에 필요한 핵심 요소를 통합 제공하는 사업 모델로 확장되고 있습니다. 당사는 파트너십을 기반으로 피지컬 AI 분야의 사업 기회를 선제적으로 확보하고, 생태계내 전략적 입지를 지속적으로 강화해 나갈 계획입니다.

이처럼 당사는 전략적 파트너십을 기반으로 영업 네트워크를 확장하고 있으며, 이를 통해 신규 서비스 개발에도 박차를 가하고 있습니다. 특히 2026년 AI 사업의 영업 전략을 파트너십 중심의 채널 영업으로 설정하고, 다양한 글로벌 기업과의 협력을 확대하고 있습니다.

이와 관련하여 오라클과의 OPN(Oracle PartnerNetwork) 파트너십을 체결하였으며, 오라클 주요 벤더사들과의 공동 사업 기회를 적극적으로 논의하고 있으며, 오라클 AI Summit에 참여하여 협력 기반을 강화하고 관련 시장 내 파트너들과의 접점을 확대하고 있습니다.

이러한 국내외 파트너들과의 긴밀한 협력은 단순히 사업 확장에 그치지 않고 고객사에 대한 AI 솔루션 제공을 더욱 최적화하여 시장 내 입지를 더욱 강화하는 중요한 역할을 하고 있습니다. 앞으로도 당사는 이러한 파트너십을 기반으로 국내외 다양한 산업에 걸쳐 맞춤형 AI 솔루션을 제공하며, AI 도입을 가속화하는 핵심 파트너로서의 역할을 지속적으로 확대할 계획입니다.

위와 같이 당사는 글로벌 시장에서도 기술력과 경쟁력을 인정받으며 빠르게 인지도를 높이고 있으며, 2022년부터 2025년까지 4년 연속 글로벌 IT 자문기관 가트너(Gartner)의 보고서에 이름을 올리며 생성형 AI 기술 생태계에서의 기술력을 입증받았습니다. 특히 최근 가트너의 '금융권 생성형AI 플랫폼' 관련 리포트에서는 글로벌 AI 선도 기업들과 함께 언급되며 국내 대표 공급기업으로 선정되었으며, 동 기관의 '생성형 AI 도입을 위한 혁신 보고서'에서 LLMOps 서비스 부문의 유일한 한국 기업으로 AWS, 마이크로소프트와 함께 등재되면서 글로벌 시장에서 당사의 기술력과 경쟁력이 세계적인 수준임을 입증하고 있습니다. 또한, CB 인사이트(CB Insights)가 발표한 'LLMOps Market Map' 리포트에서 '데이터 가공' 부문 대표기업으로 구글, 오픈AI, 메타, Scale AI와 함께 등재되었으며, 글로벌 IT 리서치ㆍ컨설팅 기업 가트너(Gartner)의 하이프 사이클(Hype Cycle) 보고서에서도 데이터과학 및 머신러닝 부문과 AI 부문에서 2년 연속으로 '데이터 라벨링 및 가공' 샘플 벤더로 선정되었습니다. 이외에도 MWC, Japan IT Week 등 주요 글로벌 컨퍼런스에 참여하여 솔루션 해외 영업을 강화하고 글로벌 시장에서의 입지를 더욱 확고히 다지고 있습니다.

이와 더불어 당사는 CWJ, 디더블유컴퍼니, 크라우드데이터, 크라우드아카데미, 가디언즈웍스 등의 종속회사를 운영하며 당사의 사업 역량을 더욱 극대화 하고 있습니다.

이 중 디더블유컴퍼니를 통해 고품질 의료 AI 데이터 구축 사업을 진행하고 있으며, 의료진을 위한 LLM 서비스를 신규사업으로 추진하고 있으며, 글로벌 사업과 관련해 종속기업 CWJ(크라우드웍스 일본법인)를 통해 일본 시장에 AI 데이터 및 LLM 개발 비즈니스를 개척하기 위해 노력하고 있습니다. 또한 AI 및 데이터 전문가를 양성하기 위한 실무 중심의 온라인 교육 플랫폼을 운영하는 크라우드아카데미를 통해 산업 현장에서 필요한 기술을 습득할 수 있는 과정들을 제공하고 있으며, AI 데이터 수집, 가공, 모델 개발 및 맞춤형 솔루션 구축 등 AI 도입 전반의 역량을 갖출 수 있도록 다양한 산업의 실제 사례를 기반으로 한 교육을 제공하고 있습니다. 또한 2024년 하반기 부터는 B2B 교육 프로그램도 제공하고 있습니다.

(2) 산업의 성장성① 국내외 AI 시장 성장 전망- 국내외 시장규모 전망중소벤처기업부에서 2025년 12월에 발간한 '중소기업 전략기술로드맵(2026-2028)'에 따르면(이하 "중소기업 전략기술로드맵") 전 세계 AI 시장 규모는 2024년 2,576억 달러에서 2030년에 1조 2,786억 달러로 연평균 30.6% 성장률로 성장할 것으로 예상하고 있으며, 국내시장 역시 2024년 7조 8,078억원에서 2030년에 44조 15억원 규모로 33.4%의 성장률로 성장할 것으로 전망하고 있습니다.

[이미지: ai 세계시장 성장 전망] 원문에서 확인할 수 있어요.

[이미지: ai 국내시장 성장 전망] 원문에서 확인할 수 있어요.

또한 2024년 2월 디지털데일리에서 게재한 [국내 기업인 88% "AI 도입했거나 도입할 계획"]기사 내 EY한영의 조사에 따르면, 국내 경영진 10명 중 9명이 운영 효율화와 미래 성장을 위해 AI를 이미 도입했거나 도입할계획을 세우고 있다고 밝히며 기업에서의 AI수요가 크게 증가할 것으로 예상하고 있으며, 국내외 정부도 공격적인 정책을 통해 AI 산업의 성장을 적극적으로 지원하고 있습니다.당사는 이러한 AI 시장의 지속적인 성장과 변화에 주목하며, Agentic AI와 Physical AI 시장이 창출할 새로운 기회를 일찍이 예견하고 이에 대응할 수 있는 혁신적인 솔루션을 계속해서 개발 및 발전해오고 있습니다.- 국내외 정부 AI 사업 지원정부는 인공지능 3대 강국으로 도약하기 위해 도약을 지원하기 위해 AI 컴퓨팅 인프라 확충, 차세대 AI 모델 개발, AI 전환 가속화 등 3대 추진 전략과 6대 핵심 과제를 제시했습니다. 특히 고품질 데이터 제공을 확대하고, 공공부문 데이터 활용 여건을 개선해 AI 기반 디지털 전환 가속화 시대에 대응하고 AI 경쟁력을 확보하겠다는 방안을 선보였습니다.(AI 데이터 확충 및 개방 확대방안, 2025 국가인공지능위원회)또한 2024년 9월, 국가인공지능위원회가 출범하면서 국가 전반에 AI 활용 전면화를 기치로 내세웠습니다. 특정 분야에 한정된 AI를 넘어 민관합작으로 산업, 공공, 사회, 지역, 국방에 이르는 국가 전반의 AI 대전환을 추진중에 있으며, 여러 정부 부처도 이에 맞춰 여러 사업을 검토중에 있습니다. 산업통상자원부는 2027년까지 200개 선도 과제를 통해 제조 AI 도입을 위해 20조원 이상 투입할 것이라 밝혔으며, 금융위원회는 생성형 AI를 활용한 10개 혁심금융서비스를 처음으로 지정하였습니다.글로벌 AI 시장에서 가장 큰 점유율을 차지하며 시장을 이끌고 있는 미국 또한 2020년 국가 인공지능 구상법(National AI Initiative Act)을 제정해 연방 차원의 AI 전략을 마련하고 산업 간 협력을 촉진하고 있습니다.

유럽연합(EU)은 'AI 기가팩토리 프로젝트'를 비롯한 AI 산업 전반에 총 2,000억 유로(약 300조 원)를 투자할 계획을 밝혔습니다.② 국내외 AI 에이전트 시장 성장 전망중소벤처기업부에서 2025년 12월에 발간한 '중소기업 전략기술로드맵(2026-2028)'에 따르면 글로벌 AI Agent의 시장 규모는 2024년 52.5억 달러에서 2030년 514.7억 달러로 성장하여 연평균 46.3%의 성장률(CAGR)을 기록할 것으로 전망하고 있으며, 미국의 정보 기술 연구 및 자문 회사인 Gartner는 2025년 10대 전략 기술 동향 중 하나로 AI 에이전트를 선정했습니다.

[이미지: ai 에이전트 세계시장 성장 전망] 원문에서 확인할 수 있어요.

이와 같이 AI 에이전트는 사용자 요청을 이해하고 자동으로 작업을 수행하는 지능형 시스템으로 주목받고 있습니다. 반복적인 업무를 자동화하여 생산성을 높이고 비용을 절감하며, 금융, 의료, 전자상거래 등에서 맞춤형 서비스와 추천을 제공하는 데 활용할 수 있어 미래산업으로 많은 투자와 관심이 이어지고 있습니다.

한국 IDC는 2025년까지 국내 조직의 60%가 특정 비즈니스 기능을 지원하는 AI 에이전트를 도입할 것으로 전망하였으며, LangChain 조사에 따르면 응답자의 78%가 AI 에이전트 도입을 계획 중이며, 주요 활용 분야로 연구 및 요약(58%), 개인 생산성 향상(53.5%), 고객 서비스(45.8%)를 꼽았습니다 (State of AI Agents 2024, LangChain, 2024). 이와 같이 AI 에이전트는 생성형 AI와 결합해 더욱 고도화된 기능을 제공하며, 기업의 경쟁력을 높이는 핵심 기술로 자리 잡을 것으러 예상됩니다.이와 더불어 앞서 예시로 제시한 '중소기업 전략기술로드맵(2026-2028)'에 따르면 국내 AI Agent의 시장 규모는 2024년 1,825억원에서 2030년 2조 6,413억원으로 성장하여 연평균 56.1%의 성장률(CAGR)을 기록할 것으로 전망하여 해외 시장보다 더 높은 성장률을 보일 것으로 예측하였습니다.

[이미지: ai 에이전트 국내시장 성장 전망] 원문에서 확인할 수 있어요.

이와 같은 상황에서 AI 에이전트를 도입하여 비용을 절감하고 운영 효율성을 높이며 데이터 분석을 통한 실시간 의사결정 지원을 받기 위해 기업들은 적극적으로 도입을 검토하고 있으며, AI 에이전트 시장은 기업들의 자동화 도입이 증가함에 따라 급성장할 것으로 전망됩니다. 또한 AI 에이전트가 생성형 AI와 결합되면서 더욱 고도화된 기능을 제공하며, 기업의 경쟁력을 높이는 핵심 기술로 자리 잡을 것입니다.

당사는 오랜 데이터 구축 경험과 AI 기술력을 바탕으로 AI 에이전트 시장의 변화를 선제적으로 준비해왔으며, 2025년 1분기에 기업이 AI 에이전트를 손쉽게 도입하고 효율적으로 운영할 수 있는 환경을 제공하는 솔루션을 출시하였습니다. 이러한 솔루션을 통해 당사는 기업이 AI 도입의 장벽을 낮추고 운영 효율성을 극대화하여 비용 절감과 경쟁력 강화를 할 수 있도록 돕고 있습니다.

③ 국내외 AI 데이터 시장 성장 전망AI 데이터의 글로벌 시장 규모는 2024년 29억 2천만 달러에서 2032년 170억 4천만 달러로 성장하여 연평균 24.7%의 성장률(CAGR)이 예상됩니다. AI 데이터는 초거대 언어 모델(LLM), 컴퓨터 비전, 생성 모델 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 비즈니스 전략의 정확성을 높이고 있습니다 (AI Training Dataset Market Size, Share | Global Report [2032], Fortune Business Insights, 2024). 더불어, 산업 도메인에 최적화된 LLM에 대한 수요가 높아지며 학습데이터, 파인튜닝 데이터에 대한 수요가 증가하고 있습니다. LLM 분야는 2024년부터 2030년까지 연평균 33.2% 성장할 것으로 예측되고 있으며, 도메인별 LLM이 동일 기간 가장 빠른 성장률을 기록할 것으로 전망됩니다. 특히 의료, 금융 등 특정 분야의 데이터를 훈련한 모델이 일반적인 LLM보다 우수하다는 평가를 받고 있으며, 여러 기관들이 예측하고 있듯이 이와 같은 특수한 AI 데이터에 대한 수요는 지속적으로 증가할 것으로 전망 됩니다 (Large Language Model Market Global Forecast to 2030, MarketsandMarkets, 2024).당사는 이러한 수요 증가에 대응하기 위해 데이터 파트너 생태계를 구축하고 있으며, 저작권에 위배되지 아니한 대량의 고품질 데이터를 계속적으로 확보하고 있습니다. 또한 풍부한 데이터 가공 및 구축 경험과 산업별 데이터 전문 프로젝트 매니저 및 작업자 풀을 바탕으로, 뛰어난 데이터 설계, 구조화, 구축까지의 종합적인 서비스를 제공하고 있습니다.(3) 경기 변동성의 특성 및 계절성① 경기 변동과의 관계당사 서비스에 대한 수요는 AI 기술 및 서비스에 대한 수요에서 발생하며, 정부와 민간기업의 AI에 대한 공격적인 투자로 인해 경기 변동과 관계없이 지속적인 성장이 예상됩니다. 특히, 기업들의 AI 활용 전략 확대에 따라 AI 데이터와 맞춤형 모델에 대한 수요가 꾸준히 증가할 것으로 보입니다.

② 계절적 요인

당사는 네이버, LG AI 연구원 등 대기업부터 다양한 산업군의 중소ㆍ중견기업, 공공기관, 연구소에 이르기까지 580여 개의 고객을 확보하고 있으며, 이들과 장기적인 거래 관계를 통해 매출의 안정성과 성장성을 유지하고 있습니다.

AI 데이터 구축 사업의 경우, 2020년부터 국내 주요 대기업들과 PoC(Proof-of-Concept) 프로젝트를 통해 데이터 품질을 입증하였으며, 이후 거래 금액이 지속적으로 증가하고 있습니다. 대기업은 대규모 데이터 수집ㆍ가공 프로젝트 또는 장기 프로젝트를 주로 요청하며, 이러한 특성으로 인해 당사의 매출은 대기업 예산 집행 절차에 일부 영향을 받습니다. 일반적으로 대기업들은 1분기에 예산을 확정하고, 2분기부터 프로젝트를 기획ㆍ실행하는 경향이 있어, 하반기 매출이 상반기 대비 더 높게 나타나는 추이를 보입니다.

AI 사업의 경우, 2023년 하반기부터 다수의 대기업을 대상으로 프로젝트를 수행하며 레퍼런스를 지속적으로 축적하고 있으며, 특히 금융권이 국내에서 AI 도입을 가장 선도적으로 추진하고 있는 산업인 금융 산업을 중심으로 사업을 전개하고 있습니다. 또한 현재 국내 AI 도입은 주로 대기업 중심으로 이루어지고 있어 데이터 사업과 마찬가지로 하반기에 매출이 집중될 것으로 예상하고 있으며, 공공기관 및 정부를 대상으로 하는 B2G 매출 역시 대기업 매출과 동일한 패턴으로 주로 3분기 이후 실제 매출이 발생할 것으로 예측하고 있습니다.(4) 경쟁요소 및 회사의 경쟁상 강점과 위험요인

① 주요 경쟁 요소

AI 데이터 시장에서는 고객의 요구사항에 적합한 데이터를 설계하고, 정해진 기간 내에 대규모 데이터를 구축·검수할 수 있는 운영역량이 주요 경쟁요소로 작용합니다. 데이터 품질과 정보보안, 산업별 전문성, 프로젝트 수행경험 및 가격 경쟁력도 사업자 선정에 중요한 영향을 미칩니다.

Agentic AI 시장에서는 기업 내부 데이터와 업무시스템의 연계, 고객별 업무에 적합한 AI Agent 개발, 결과의 정확성과 안전성 평가 및 도입 이후의 운영·유지관리 역량이 중요합니다.

Physical AI 데이터 시장에서는 원격 조종, 센서, 영상 및 시뮬레이션 등 다양한 방식으로 로봇 행동데이터를 수집하고, 서로 다른 데이터의 시간 정보를 동기화하여 학습 가능한 형태로 가공·검증하는 역량이 주요 경쟁 요소입니다. 또한 산업 현장과 로봇에 대한 이해, 데이터 보안 및 로봇·모델·수요기업과의 협력기반도 중요하게 작용합니다.

② 당사의 강점

③ 위험요인 및 한계

□ 이사의 선임

가. 후보자의 성명ㆍ생년월일ㆍ추천인ㆍ최대주주와의 관계ㆍ독립이사후보자 등 여부

나. 후보자의 주된직업ㆍ세부경력ㆍ해당법인과의 최근3년간 거래내역

다. 후보자의 체납사실 여부ㆍ부실기업 경영진 여부ㆍ법령상 결격 사유 유무

라. 후보자의 직무수행계획(독립이사 선임의 경우에 한함)

마. 후보자에 대한 이사회의 추천 사유

※ 기타 참고사항