비큐AI 사업보고서 (2025.12)
7. 기타 참고사항

가. 업계의 현황1) 산업의 특성

가) 생성형 AI에서 에이전틱 AI(Agentic AI)로의 발전

최근 생성형 AI 기술은 단순한 콘텐츠 생성 기능을 넘어 복잡한 추론과 업무 수행을 지원하는 AI 에이전트 형태로 발전하고 있습니다. 과거에는 개별 정보를 생성하는 수준에 머물렀다면, 최근에는 다양한 도메인의 데이터를 통합적으로 분석하여 의사결정을 지원하는 방향으로 기술이 발전하고 있습니다. 이에 따라 AI 서비스는 단순한 업무 보조 도구를 넘어 기업의 핵심 디지털 인프라로 활용되고 있으며, 다양한 산업 분야에서 AI 중심의 디지털 전환이 확산되고 있습니다.

기업의 AI 도입 또한 초기 검토 단계를 넘어 실무 적용 단계로 확대되고 있습니다. 시장 조사 기관의 보고서에 따르면 글로벌 기업의 상당수가 생성형 AI를 업무 프로세스에 도입하거나 도입을 추진하고 있으며, 단순 챗봇 기능을 넘어 업무 자동화 및 워크플로우 처리 영역으로 AI 활용이 확대되고 있는 것으로 나타나고 있습니다.

나) 데이터 중심(Data-Centric) AI 환경의 확대

AI 기술의 발전과 함께 데이터의 중요성도 크게 증가하고 있습니다. AI 모델의 성능은 알고리즘뿐만 아니라 학습 데이터의 품질과 신뢰성에 크게 영향을 받습니다. 최근들어 AI 모델이 다양한 의사결정 과정에 활용되면서 이러한 데이터의 특성은 더욱 중요한 요소로 부각되고 있습니다. 이에 기업들은 AI 서비스의 신뢰성과 정확성 확보를 위해 검증된 원천 데이터를 활용하는 데이터 거버넌스 체계를 구축하고 있습니다.

또한, AI 기술 발전과 함께 데이터 저작권 및 데이터 활용 규제에 대한 관심도 높아지고 있습니다. 글로벌 주요 콘텐츠 기업과 AI 기업 간 데이터 라이선스 계약 사례가 증가하고 있으며, 이러한 흐름 속에서 합법적으로 확보된 데이터를 기반으로 서비스를 제공하는 데이터 공급 기업의 역할이 중요해지고 있습니다.

다) 기업의 AX 전환과 AI 서비스 구조 변화

최근 기업들은 AI 도입을 단순한 기술 적용 수준을 넘어 데이터, 모델, 서비스가 통합된 구조로 구축하는 방향으로 전환하고 있습니다.

일반적으로 AI 서비스 구조는 다음과 같은 계층으로 구성됩니다.

① 데이터 계층(Data Layer) : 다양한 비정형 데이터를 수집/정제하여 AI 모델 학습 및 검색 증강 생성(RAG)에 활용 가능한 형태로 관리

② 모델 및 추론 계층(Model / Inference Layer) : 특정 도메인에 최적화된 AI 모델을 활용하여 데이터 분석 및 추론 수행

③ 서비스 및 거버넌스 계층(Application / Governance Layer) : AI 결과의 데이터 출처 관리 및 규제 준수를 위한 운영 체계 구축

이러한 구조를 기반으로 기업들은 데이터 관리, AI 모델 운영, 서비스 제공까지의 전 과정을 통합적으로 운영하는 방향으로 AI 인프라를 구축하고 있으며, 이를 통해 AI 서비스의 안정성과 효율성을 높이고 있습니다.

나. 회사의 현황1) 영업 개황

가) 데이터-AI 기술-서비스 통합 구조

비큐AI는 데이터, AI 기술, 서비스의 세 가지 영역을 통합한 사업 구조를 구축하고 있습니다. 이를 통해 데이터 수집부터 AI 서비스 제공까지의 전 과정을 하나의 구조로 연결하여 운영하고 있습니다.(1) Data : 실시간 데이터 및 고품질 데이터 공급회사는 매일 생성되는 뉴스 및 다양한 멀티모달 데이터를 수집ㆍ정제하여 데이터베이스를 구축하고 있으며, 이를 AI 학습 및 데이터 서비스에 활용하고 있습니다. 이러한 데이터는 특정 산업 및 서비스 환경에 맞춘 형태로 가공되어 제공됩니다.(2) AI Tech : RAG 기반 AI 기술회사는 데이터 검색과 추론을 결합한 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술과 경량화된 sLLM 기반 AI 모델을 활용하여 데이터 분석 및 AI 서비스를 제공하고 있습니다. 이러한 기술을 통해 실시간 데이터 활용과 서비스 효율성을 높이고 있습니다.(3) Service : AI 기반 데이터 서비스회사는 데이터 분석 및 활용을 지원하는 AI 기반 서비스 플랫폼을 제공하고 있으며, 기업 고객의 데이터 분석 및 정보 활용 환경을 지원하고 있습니다.(4) 사업 구조의 특징회사의 사업 구조는 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다. ·데이터 수집부터 서비스 제공까지의 통합 운영 구조 ·특정 산업에 맞춘 데이터 및 AI 기술 적용 ·서비스 운영 과정에서 축적되는 데이터의 지속적 활용이를 통해 회사는 데이터 기반 AI 서비스 역량을 지속적으로 확대하고 있습니다.

나) 뉴스 및 다양한 데이터의 중요성

뉴스는 가장 사실에 가까운 정보를 다루며, 실시간으로 변동하는 정보를 포함하고 있습니다. 이 특성 덕분에 뉴스는 빠르게 변화하는 사회적, 경제적, 정치적 사건들에 대한 신뢰할 수 있는 기록을 제공합니다. 특히, 뉴스 콘텐츠는 사실을 기반으로 하여 사용자가 필요한 정확한 정보를 즉시 제공할 수 있는 중요한 역할을 합니다. 이런 점에서 뉴스는 AI 모델 학습에 매우 중요한 자원으로 여겨집니다. 최신 사건에 대한 정확한 정보를 제공하는 뉴스는 그 자체로 높은 정보 가치를 지니며, 변화하는 세계의 동향을 실시간으로 반영하는 특성 덕분에 AI가 최적의 답변을 도출하는 데 중요한 기반이 됩니다.

2) 각 사업에서의 경쟁우위 전략가) AIROOT

(1) 데이터 처리에 높은 효율성을 제공하는 Annotation Tool

AIROOT는 매일 수집되는 대량의 컨텐츠들을 NLP, OCR, VISION, Clustering 과 같은 기술을 사용해 자동화된 방식으로 빠르고 효율적으로 대량의 데이터들을 처리하고 있으며, 다양한 데이터 섹터로의 확장에도 무리가 없습니다.

(2) High Value 검색 데이터 베이스

당사는 활자화된 높은 가치의 정보 데이터(High value informative data)를 대량으로 누적하고 최신성을 유지하여, 다양한 분야의 수요자들에게 맞춤형 데이터를 제공하며 새로운 가치를 창출하는 것을 목표로 하고 있습니다.

(3) News, Media Market 내 독보적 위치

AISURFER는 20년 이상의 안정적 수익을 기반으로 성숙된 시장에서 핵심 서비스로 자리잡고 있으며, 타 업체들과 비교해 운영 안정성과 서비스 집중도가 높습니다. 이에 따라 뉴스 및 미디어 시장에서 독보적인 위치에 있으며, 정부와 미디어 기관에서 수주한 독자적인 전처리 사업도 진행하며 성과를 내고 있습니다.

나) RDPLINE

(1) 국내 최대 규모의 뉴스/매거진 컨텐츠 MCP

당사는 3,000여 개 언론사와의 계약을 통해 누적 7억 건과 매일 생성되는 20만 건의 뉴스 콘텐츠를 빠르고 쉽게 공급하며, 수요 고객의 데이터 확보에 대한 개별 계약 및 콘텐츠 정제 부담을 덜어줍니다. 또한, 다양한 콘텐츠에서도 데이터를 확보하며 MCP로서의 영향력을 확장하고 있습니다.

(2) 생성형 AI 데이터 공급 시장의 First Mover

RDPLINE은 2023년 말부터 국내 대기업과 공급 계약을 체결하며, 생성형 AI 학습 데이터 공급이라는 새로운 시장을 개척했습니다. 또한, AI 에이전트를 위한 실시간 데이터 수요가 증가하는 가운데, 이를 빠르게 반영하여 고객 맞춤형 실시간 데이터 공급에 특화된 서비스로 발전하고 있습니다.

(3) 데이터를 합법적으로 유통할 수 있는 공급 플랫폼

당사는 RDPLINE 얼라이언스 사업을 통해 AI 학습 및 서비스 고도화에 필요한 데이터를 실시간으로 연결하고 합법적으로 거래할 수 있는 플랫폼을 구축하였습니다. 이를 통해 데이터 공급자와 수요자를 쉽고 빠르게 연결하는 중추적인 역할을 할 것으로 기대하고 있습니다.

다) AISURFER

(1) 긴 시간 시장을 점유하고 있는 마켓의 Key Player

당사는 국내 뉴스 저작권 사업의 공식 유통사로서 지난 20여 년간 국내 뉴스 저작물 보호를 위한 건전한 생태계를 조성해왔습니다. 국내 언론사들과 콘텐츠 제휴 계약을 체결하여, 당사의 고객들은 저작권 침해 없이 합법적인 뉴스 등의 콘텐츠를 업무에 활용하고 있습니다.

(2) 안정적인 Cash-Cow

AISURFER는 뉴스 저작권 보호를 위한 필수적인 시장으로 경기 변동에 비탄력적이며, 강력한 Lock-in 효과로 고객 이탈률이 낮습니다. 앞으로 기업 고객군의 확대와 신규 서비스의 확장으로 매출 증대가 기대되며, 안정적인 매출을 기반으로 지속적인 현금 창출이 가능합니다.

다. 지적재산권 보유 현황

번호	구분	내용	권리자	출원일	등록일	출원국

1	특허권	전자문서의 레이아웃 자동인식 시스템 및 레이아웃 자동인식방법	비큐AI	2013.12.17	2015.01.13	대한민국
(특허청)

2	특허권	이슈에 대한 미디어지수를 산출하는 장치 및 방법	비큐AI	2018.10.29	2021.05.03	대한민국
(특허청)

3	특허권	문장 데이터의 감성 분석을 처리하는 시스템 및 방법	비큐AI	2021.02.16	2021.12.17	대한민국
(특허청)

4	특허권	문서 데이터를 비교하는 장치 및 방법	비큐AI	2021.02.16	2022.04.29	대한민국
(특허청)

5	프로그램등록	원시소스등록관리	비큐AI	2015.01.28	2015.01.28	대한민국
(한국저작권 위원회)

6	프로그램등록	동적컨텐츠 편집저작도구	비큐AI	2015.01.28	2015.01.28	대한민국
(한국저작권 위원회)

7	프로그램등록	뉴스미디어 컨텐츠데이터베이스 저작권	비큐AI	2016.01.29	2016.01.29	대한민국
(한국저작권 위원회)

8	프로그램 등록	e-NIE (이앤아이)	비큐AI	-	2015.11.19	대한민국
(한국저작권 위원회)

9	프로그램 등록	Eyesurfer (아이서퍼)	비큐AI	-	2015.11.20	대한민국
(한국저작권 위원회)

10	프로그램 등록	Eyesurfer First Edition(아이서퍼초판)	비큐AI	-	2015.11.20	대한민국
(한국저작권 위원회)

11	프로그램 등록	Eyesurfer Mobile (아이서퍼 모바일)	비큐AI	-	2015.11.20	대한민국
(한국저작권 위원회)

12	프로그램 등록	Eyesurfer DID (아이서퍼 디아이디)	비큐AI	-	2015.11.20	대한민국
(한국저작권 위원회)

13	상표	위고 WIGO (상품분류 42)	비큐AI	2019.09.19	2019.09.19	대한민국
(특허청)

14	상표	위고 WIGO (상품분류 09)	비큐AI	2019.09.19	2019.09.19	대한민국
(특허청)

15	상표	PAOIN (상품분류 41)	비큐AI	2011.01.18	2011.12.12	대한민국
(특허청)

16	상표	Eyesurfer (상품분류 09,35,38)	비큐AI	2024.03.14	2025.07.31	대한민국
(특허청)

17	상표	RDPLINE (상품분류 09,35,38)	비큐AI	2024.03.14	2025.07.31	대한민국
(특허청)

18	상표	ROZEUS (상품분류 09,35,38)	비큐AI	2024.03.14	2025.07.31	대한민국
(특허청)

19	상표	AIROOT (상품분류 09,35,38)	비큐AI	2024.03.14	2025.07.31	대한민국
(특허청)

20	상표	AISURFER (상품분류 09,35,38)	비큐AI	2024.03.14	2025.07.31	대한민국
(특허청)

21	상표	BECUAI (상품분류 35,38,42)	비큐AI	2024.03.14	2025.10.31	대한민국
(특허청)

22	상표	비큐AI (상품분류 35,38,42)	비큐AI	2024.03.14	2025.10.31	대한민국
(특허청)