비큐AI 반기보고서 (2025.06)
7. 기타 참고사항

가. 업계의 현황1) 산업의 특성

가) 생성형 AI 서비스의 확대와 미래 전망

최근 몇 년간 생성형 AI(Generative AI)는 급격한 발전을 이루며 다양한 산업에서 활용되고 있습니다. 텍스트, 이미지, 음성, 영상 등 다양한 콘텐츠를 생성하는 기술이 고도화되면서, 생성형 AI는 단순한 보조 도구를 넘어 독창적인 창작을 수행하는 수준까지 도달했습니다. 이에 따라 AI 서비스의 확대가 가속화되고 있으며, 기업과 개인 사용자 모두에게 새로운 가능성을 제공하고 있습니다.

기업의 AI 도입률도 증가하고 있습니다. 세계경제포럼의 최신 미래 일자리 보고서에 따르면 글로벌 기업의 77%가 AI를 업무에 도입하거나 계획이 있다고 답했으며(Straight Arrow News, 2025), 특히 생성형 AI의 도입 속도는 더욱 빠르게 증가하고 있습니다. (McKinsey Company, 2023) 또한, 마케팅, 고객 서비스, 소프트웨어 개발 등 다양한 분야에서 AI의 역할이 커지고 있으며, AI 기반 자동화 도구의 사용으로 기업의 생산성과 효율성이 향상되고 있습니다. (Statista, 2023)

나) AI 생태계에서 데이터의 중요성

AI의 신뢰성을 높이기 위해 검증된 데이터의 중요성이 더욱 부각되고 있으며, 이에 따라 뉴스 데이터를 활용하는 사례가 증가하고 있습니다. 특히, 언론사의 기사 및 공신력 있는 자료를 AI 모델이 참조하도록 하는 방식이 주목받고 있습니다. 그러나 이러한 경향과 맞물려 뉴스 콘텐츠 사용과 관련된 저작권 소송도 증가하고 있습니다. 뉴욕타임스는 2023년 OpenAI를 상대로 자사의 기사를 무단 사용했다며 소송을 제기했으며, 이에 앞서 AP, 가디언 등 주요 언론사들도 AI 기업들과 데이터 라이선스 협상을 진행하거나 법적 대응을 검토하고 있습니다. 이러한 소송이 증가함에 따라, AI 기업들은 언론사와의 협력 모델을 구축하거나 공정한 데이터 활용 방안을 모색하는 방향으로 나아가고 있습니다. 동시에, 데이터 신디케이터(Data Syndicator)와 MCP(Multi Contents Provider)와 같은 데이터 중개 기관의 역할도 중요해지고 있으며, AI 기업과 언론사 간의 원활한 협력을 조율하는 핵심적인 역할을 수행하고 있습니다.

다) 생성형 AI와 LLM + RAG 기술을 기반으로 하는 AI 서비스 시장 확대

생성형 AI 시장이 성장함에 따라, 최근 LLM + RAG(Retrieval-Augmented Generation) 서비스가 새로운 화두로 떠오르고 있습니다. RAG는 LLM의 한계를 보완하기 위해 개발된 기술로, 외부 데이터 소스에서 정보를 검색(Retrieval)하여 이를 기반으로 답변을 생성(Generation)하는 방식으로 LLM이 학습하지 않은 최신 정보나 전문 지식을 반영하여 단순한 생성형 AI보다 더 정확하고 신뢰할 수 있는 답변을 제공할 수 있다는 점이 강점입니다.

이에 따라 산업별 고객 지원, 법률 문서 검토, 기술 문서 생성, 뉴스 정보 검색 등에서 더욱 정밀하게 AI를 통한 질문과 답변이 가능해지고 있으며, AI의 실용성과 신뢰도를 동시에 강화하는 중요한 기술로 자리 잡고 있습니다.

2) 산업의 성장성가) 생성형 AI 시장의 성장세 지속

생성형 AI 시장은 빠르게 성장하고 있으며, 글로벌 시장 규모는 2025년 630억 달러에서 연평균 42% 성장하여 2030년에는 약 3,560억 달러에 이를 것으로 추정하고 있습니다. (Statista, 2025.)

[글로벌 생성형 AI 시장 규모]

단위 : $B

구분	2025년	2026년	2027년	2028년	2029년	2030년	CAGR

세계	62.72	88.76	125.62	177.79	251.62	356.10	41.53%

SOURCE : STATISTA

나) RAG 시장의 대두 RAG 시장 역시 빠르게 성장하고 있으며, 글로벌 RAG 시장 규모는 2025년 20억 달러에서 연평균 43% 성장하여 2030년에는 약 120억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.(KBV Research, 2023) 이는 AI 기반 정보 검색 및 응답 생성 기술에 대한 수요 증가와 맞물려 있으며, 특히 금융, 의료, 법률 등 고신뢰성이 요구되는 분야에서 적극적으로 도입되고 있습니다.

[글로벌 RAG 시장 규모]

단위 : $B

구분	2024년	2025년	2026년	2027년	2028년	2029년	2030년	2031년	CAGR

전체	1.36	1.96	2.80	4.02	5.77	8.27	11.85	17.00	43.40%

SOURCE : KBV Research

나. 회사의 현황1) 영업 개황

가) "Data + AI Tech + Service" 수직 계열화를 통한 각 단계별 개별 수익 성장 기반 마련

[Data→DataPipeLine→LLM→RAG→AI SaaS]

"DATA + AI Tech + Service"의 수직 계열화는 단순히 각 요소를 독립적으로 운영하는 것보다 훨씬 강력한 시너지를 만들어냅니다. 이는 마치 제조업에서 원료(데이터), 공정(AI 기술), 제품(서비스)이 하나의 생산 라인에서 통합되는 것과 유사합니다. AI 생태계에서 성공하려면 이 세 가지를 분리할 수 없는 유기적 관계로 보고, 통합적으로 설계해야 합니다. 이런 구조가 없다면 AI는 잠재력을 온전히 발휘하지 못하고 단편적인 도구에 머물 가능성이 큽니다.

(1) Data

AI는 데이터를 기반으로 학습하고 작동합니다. 양질의 데이터가 없으면 AI 모델은 정확성이나 유용성을 보장할 수 없습니다. 수직 계열화에서는 데이터 수집, 정제, 관리 과정이 체계적으로 통합되어 있어, AI 기술이 필요로 하는 맞춤형 데이터를 지속적으로 공급할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 산업(의료, 금융 등)에 특화된 데이터를 확보하면 해당 분야에서 더 정교한 AI 솔루션을 개발할 수 있습니다.

(2) AI Tech

AI 관련 핵심 기술은 데이터를 분석하고, 패턴을 찾아내며, 예측하거나 의사결정을 지원하는 핵심 엔진입니다. 수직 계열화가 없으면 데이터와 AI 기술이 분리되어 비효율이 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터가 준비되어 있어도 이를 활용할 맞춤형 알고리즘이 없다면 활용도가 떨어집니다. 반대로, AI 기술이 데이터와 직접 연결되면 실시간으로 데이터를 학습하고 모델을 최적화할 수 있어 성능이 극대화됩니다.

(3) Service (SaaS DaaS)

AI 기반 사업의 궁극적인 목적은 사용자나 기업에 실질적인 가치를 제공하는 것입니다. 이를 위해서는 AI 기술이 다양한 서비스 형태로 구현되어야 합니다. 수직 계열화가 이루어지면 데이터와 AI 기술이 서비스에 맞춰 최적화되며, 사용자의 피드백을 통해 데이터와 기술을 다시 개선하는 선순환 구조가 만들어집니다.

(4) 수직 계열화를 통한 실질적 사업 경쟁력

① "효율성" : 데이터 수집부터 서비스 제공까지 단일 생태계에서 관리되므로 중간 단계에서의 손실(시간, 비용, 품질 저하)이 줄어듭니다.

② "맞춤화" : 특정 도메인에 특화된 데이터와 기술이 서비스에 반영되면서 경쟁력이 높아집니다.

③ "지속 가능성" : 서비스에서 나온 결과를 다시 데이터로 활용해 AI를 개선하는 피드백 루프가 가능해집니다.

④ "경쟁 우위" : 수직 계열화는 데이터와 기술의 외부 의존도를 낮추고, 독자적인 AI 생태계를 구축해 시장에서 차별화된 위치를 확보하게 합니다.

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.

다) LLM + RAG 기술과 뉴스, 데이터의 결합

RAG (Retrieval Augmented Generation, 검색증강생성) 기술은 생성형 AI 모델의 주요 문제인 환각 현상, 오래된 정보 제공, 답변 출처 부재를 해결하는 혁신적인 접근 방식입니다. 기존의 생성형 AI는 주로 사전 학습된 데이터에 의존하여 답변을 생성하는데, 이로 인해 최신 사건이나 구체적인 정보를 잘못 제공하거나, 출처를 명시하지 않는 문제가 발생합니다.

RAG는 생성형 AI가 답변을 생성하기 전에 외부 문서 데이터베이스에서 관련 정보를 검색하고, 이를 바탕으로 최종적인 답변을 생성하는 방식입니다. 즉, RAG는 사전 학습된 정보만을 사용하는 대신, 실시간으로 최신 정보를 검색하고, 사용자 질문에 담긴 맥락을 정확히 파악하여 최적의 답변을 제공합니다.

RAG 기술이 주목받는 이유는 두 가지입니다. 첫째, 정보의 정확성을 높일 수 있습니다. RAG는 실시간 데이터 검색을 통해 최신 정보를 빠르게 반영할 수 있습니다. 둘째, 사용자 맞춤형 답변을 제공할 수 있습니다. 검색기를 통해 사용자 질문에 적합한 정보를 선별하고, 그에 맞춰 생성기를 통해 고품질의 텍스트를 만들어냅니다.

이렇게 뉴스의 특성과 가치가 RAG 기술과 결합하면 매우 매력적인 대안이 됩니다. 당사가 보유한 뉴스 빅데이터를 중요한 자산으로 활용하여, RAG 기술을 통해 실시간으로 최신 정보를 검색하고, 이를 바탕으로 최적화된 답변을 제공하는 차별화된 서비스를 제공합니다. 뉴스 데이터는 최신 사건에 대한 정보를 즉시 반영할 수 있어, RAG 기술을 통해 사용자는 더욱 신뢰성 높고 시의적절한 답변을 받을 수 있습니다. 이는 뉴스의 빠르게 변화하는 정보를 바탕으로 AI 모델이 정확한 결과를 도출하는 데 중요한 역할을 하며, RAG 기술의 효과를 극대화하는 데 기여합니다.

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.

(3) 뉴스 통합 SaaS 플랫폼으로서 다양한 서비스로의 확장

AISURFER는 뉴스와 미디어 빅데이터 를 기반으로 실시간 뉴스 모니터링 및 분석, 인사이트 제공 뿐만 아니라, AI기술을 빅데이터를 접목하여 실시간 뉴스 검색, AI 기사 자동 생성 등 뉴스 통합 SaaS 플랫폼으로서 활용을 극대화 할 수 있는 다양한 서비스로 확장해 나가고 있습니다.

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	2025.05.07	2025.08.04	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	공고중	대한민국
(특허청)

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