플리토 사업보고서 (2025.12)
7. 기타 참고사항

가. 지적재산권 보유현황

번호	구분	내용	출원일	등록일	적용제품	출원국

1	특허	장문 번역 서비스 장치 및 방법	'14.12.12	'16.08.01	Web 및 모바일App	대한민국

2	특허	전문 번역 서비스 플랫폼을 제공하기 위한 방법	'20.10.05	'21.04.20	"	대한민국

3	특허	이미지 번역 서비스를 제공하기 위한 방법 및 서버	'20.10.05	'21.04.20	"	대한민국

4	특허	복수의 사용자 단말들과의 연계를 통해 이미지 번역 서비스를 제공하기 위한 방법 및 서버	'21.04.07	'21.05.24	"	대한민국

5	특허	아케이드 이미지 파일을 통해 이미지 번역 서비스를 제공하기 위한 방법 및 서버	'21.04.07	'21.05.24	"	대한민국

6	특허	인공지능을 활용하여 이미지 번역 서비스를 제공하기 위한 방법 및 서버	'21.04.07	'21.05.24	"	대한민국

7	특허	글자 인식 모델을 활용하여 이미지 번역 서비스를 제공하기 위한 방법 및 서버	'21.04.07	'21.05.24	"	대한민국

8	특허	하나 이상의 글자 이미지들을 표시하는 사용자 인터페이스를 활용하여이미지 번역 서비스를 제공하기 위한 방법 및 서버	'21.04.07	'21.05.24	"	대한민국

9	특허	최적화된 번역 단말을 선별하여 전문 번역 서비스 플랫폼을 제공하기 위한 방법	'21.04.09	'21.09.06	"	대한민국

10	특허	번역 단말들의 연계를 통해 전문 번역 서비스 플랫폼을 제공하기 위한 방법	'21.04.09	'21.08.26	"	대한민국

11	특허	번역 단말들의 평가 정보에 기반하여 전문 번역 서비스 플랫폼을 제공하기 위한 방법	'21.04.09	'21.09.06	"	대한민국

12	특허	인공 신경망을 활용한 전문 번역 서비스 플랫폼을 제공하기 위한 방법	'21.04.09	'21.09.23	"	대한민국

13	특허	최적의 번역 모델을 활용하여 전문 번역 서비스 플랫폼을 제공하기 위한 방법	'21.04.09	'21.10.01	"	대한민국

14	특허	타겟 언어 번역을 위한 음성-텍스트 변환 정확성 최적화 방법, 서버 및 컴퓨터 프로그램	'24.03.27	'24.11.04	"	대한민국

15	특허	음성-텍스트 변환을 활용한 번역 서비스 제공방법, 서버 및 컴퓨터 프로그램	'24.03.27	'25.02.20	"	대한민국

16	특허	실시간 다중 언어 번역 서비스 제공 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램	'24.12.23	'25.08.20	"	대한민국

17	특허	개별 단말 연동형 실시간 번역 서비스 제공 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램	'24.12.23	'25.09.29	"	대한민국

나. 각 사업부문의 시장여건 및 영업의 개황 등 1) 산업의 특성(1) 산업의 특성

당사가 영위 하는 AI(인공지능; Artificial Intelligence) 학습용 언어 데이터 공급(데이터 판매 사업부문)과 AI 기반 실시간 번역 서비스(솔루션, 플랫폼 서비스 사업부문) 산업은 AI 기술과 언어 처리 기술의 융합으로 이루어진 고부가가치 산업입니다. 또한 이 산업은 AI 기술의 발달과 글로벌화로 인한 다국어 커뮤니케이션 수요 증가를 바탕으로 지속 성장하고 있습니다. 세분화된 주요 특징은 아래와 같습니다.

▲언어 데이터 산업 주요 특성- 데이터 품질의 중요성 : AI 모델 성능이 학습 데이터의 품질에 크게 의존함에 따라 고품질의 다양한 언어 데이터 확보 필요- 다국어 지원 : 글로벌 시장에서의 경쟁력을 위해 다양한 언어와 방언, 문화적 뉘앙스를 포함한 데이터 필요.
- 지속적인 업데이트: 언어는 계속 변화하므로, AI 모델을 최신 상태로 유지하기 위한 지속적인 데이터 업데이트가 필요
▲AI 기반 실시간 번역 서비스 산업 주요 특성- 기술 집약적 : AI 엔진, 기계학습, 자연어 처리 기술이 핵심
- 데이터 의존성 : 고품질의 다양한 언어 데이터가 성능 향상의 핵심 요소
- 지속적 혁신 : AI 알고리즘과 언어 모델의 지속적인 개선 필요
- 다양한 응용 분야: 비즈니스, 의료, 법률, 교육 등 광범위한 산업에 적용 가능

(2) 성장성 AI 기술의 발전과 함께 고품질의 언어 데이터에 대한 수요가 급증하고 있습니다. 글로벌 리서치(*1) 자료에 따르면 전 세계 인공지능 시장 규모는 2032년에 약 2조 4,070억 달러로 성장할 것으로 예상됩니다. 또한 AI 기반 번역 시장 역시 높은 성장세를 보이고 있습니다. 글로벌 AI 언어 번역 시장 규모는 2026년 약 42억 달러에서 2035년 약 165억 달러에 달할 것으로 예상되며, 10년간 연평균 성장률(CAGR)은 22.3%로 전망됩니다.(*2)

(*1) 인공 지능 시장 규모 및 동향, 성장 분석, 예측 [2032]_MarketsandMarkets

(*2) AI 언어 번역 서비스 시장 규모, 점유율, 성장 및 산업 분석_ Business Research INSIGHT 주요 성장 요인으로는 ▲글로벌 비즈니스 확장에 따른 다국어 커뮤니케이션 수요 증가 ▲AI 및 기계학습 기술의 지속적인 발전 ▲클라우드 기반 서비스의 확산으로 접근성 향상 ▲디지털 콘텐츠의 폭발적 증가와 로컬라이제이션 수요 등 입니다.

(3) 경기변동의 특성 및 계절성 당사가 영위하는 사업군은 경기변동에 덜 민감한 분야입니다. 더욱이 글로벌 빅테크 기업들의 AI 서비스 도입 및 개발의 대상과 범위가 모두 증가하고 있어 언어 데이터의 수요는 상승할 것으로 예상됩니다. 또한 특정 계절적 특성을 보이지 않습니다. 다만, 기업의 회계연도 종료 시점이나 신제품 출시 시기에 따라 수요가 일시적으로 증가할 수 있습니다.2) 국내외 시장여건(시장의 안정성, 경쟁상황, 시장점유율 추이)AI 학습용 언어 데이터 공급 시장은 AI 기술의 발전과 함께 급속도로 성장하고 있습니다. 또한 당사는 총 매출 중 수출 비중이 60%를 상회하는 등 글로벌 경쟁력을 갖추어 글로벌 시장을 공략합니다. 상기 언급한 글로벌 리서치(*1) 자료에 따르면 전 세계 AI 산업의 시장 규모는 2032년까지 약 2조 4,070억 달러로 성장할 것으로 예상하고 있습니다. 또한 국내 데이터산업 시장이 연평균 성장률인 8.4%와 같이 지속적으로 성장한다고 가정했을 때, 2029년(추정치)에 52조원을 넘어설 것으로 전망됩니다.

(단위: 억원)

2026년(E)	2027년(E)	2028년(E)	2029년(E)	CAGR

'26~'29

380,874	423,913	471,815	525,130	8.4%

(*) 과학기술정보통신부, 한국데이터산업진흥원 '2024년 데이터산업 현황조사_결과보고서' 참고

이를 종합하여 당사가 영위하는 AI 학습용 언어 데이터 공급과 AI 기반의 솔루션들은 글로벌 AI 산업 시장 성장 및 국내 관련 산업 성장 전망에 따라 안정성 있게 매출을 이어 나갈 것으로 기대하고 있습니다. 당사와 같이 AI 학습용 언어 데이터 공급과 AI 기반의 실시간 통번역 솔루션 제공 사업을 동시에 영위하는 경쟁회사가 뚜렷하지 않아 시장점유율은 별도로 기재하지 않습니다.

3) 회사의 현황(1) 사업 개황

플리토는 API를 통한 안정적인 데이터 구축과 지속적인 피드백으로 효과적인 AI 기술 및 생태계 발전을 선도하고 있습니다. 또한 AI 학습 목적의 다양한 유형의 데이터를 개발해 왔으며, 금융, 제조, 법률, IT 등 다양한 분야의 데이터부터 RLHF 및 멀티모달 데이터에 이르기까지 고품질의 활용도가 높은 데이터 셋을 글로벌 빅테크 기업 등에 제공하고 있습니다.

① 언어 데이터 경쟁력플리토는 언어 데이터 전문 프로젝트 매니저의 감독 하에 다양한 종류의 고품질 언어데이터를 제공합니다. 정제된 데이터는 99.8%의 정확도를 유지하며 개인정보 및 저작권 위험이 없습니다. 이러한 양질의 데이터와 서비스는 전 세계 글로벌 기업과 공공기관으로부터 신뢰를 받고 있습니다.

② 언어 데이터 판매 당사는 플랫폼을 통해 수집한 언어 데이터를 LLM, 피지컬 AI, 로보틱스, ICT, AI 에이전트, 포털, 정보보안, 이커머스, 모빌리티 등 다양한 사업을 영위하는 국내외 글로벌 언어 데이터 수요 기업에 판매합니다.

이러한 글로벌 언어 데이터 수요 기업은 자신들이 속한 산업군 및 향후 지향하는 사업 계획의 특성에 맞는 높은 수준의 세분화된 데이터를 요구합니다. 자체 플랫폼으로 수집된 데이터는 Human-In-The-Loop(HITL) 시스템을 기반으로 플랫폼 사용자 및 전문가의 면밀한 검수 과정을 거쳐 가공됩니다. 이를 통해 고객사의 필요에 맞는 고품질의 언어 데이터를 제공하게 됩니다.③ 주요 서비스

서비스 명칭	주요 내용	비고

언어 데이터	아케이드 및 집단지성을 통해 생산된 데이터는 CMS(Corpus Management System)을 거쳐 병렬 코퍼스로 저장됩니다. 데이터는 종류(텍스트, 이미지, 음성)와 언어, 퀄리티, 생산자의 정보에 따라 체계적으로 분류/저장되어, 다양한 시장의 말뭉치 구매 수요에 유연하게 대처할 수 있는 경쟁력을 확보하고 있습니다.	데이터 판매

아케이드	아케이드는 플리토의 각 서비스에서 생성된 언어 데이터들을 사용자들의 참여를 통해 번역 및 검수하여 CMS(Corpus Management System)에 저장합니다.	언어 데이터통합/관리

집단지성	집단지성 번역은 다수의 사용자들이 번역에 참여하여 빠르고 정확한 결과를 얻을 수 있는 서비스입니다. 사용자는 텍스트, 이미지, 음성으로 번역을 요청할 수 있으며 최대 42개 언어에 대한 번역을 지원합니다.	사용자 확보

원어민 교정	원어민에 의한 문법교정 및 현지화된 문체 수정을 통해 더욱 완벽한 문장을 요청자에게 제공하는 서비스입니다.

실시간 이미지 번역	플리토는 사용자들의 이미지 번역 요청에서 OCR 기술을 활용하여 텍스트 값을 추출한 후, 데이터베이스에 저장해둡니다. 이후 비슷한 위치에서 유사한 요청이 있을 경우, 저장해두었던 번역을 보여주게 됩니다. 사용자는 별도의 포인트가 수반된 요청 없이 실시간으로 이미지의 정확한 번역 값을 얻을 수 있습니다.	다양한 유형의데이터 확보

Flitto Place	음식점, 박물관, 미술관, 관광명소 등 외국인 방문이 많은 장소에서 QR코드 스캔을 통해 메뉴판, 안내문 등 다양한 콘텐츠에 대한 번역 서비스를 제공합니다. 원본 이미지와 번역을 한 눈에 볼 수 있으며 번역된 사항에 대하여 AI 기반으로 상세한 설명을 제공합니다.

콘텐츠 번역	영상, 만화, 웹툰 등 다양한 콘텐츠의 자막을 생성하고 다국어로 번역할 수 있는 서비스입니다.

전문번역	요청자와 전문 번역가를 1:1로 매칭하는 서비스이며, 요청자는 번역가의 프로필과 번역 견적을 확인 후 선택할 수 있습니다. 이력서, 논문 및 업무에 사용하는 중요한 번역일 경우 1:1 전문번역을 사용하면 일정 수준 이상의 퀄리티를 보장받을 수 있게 됩니다.	번역가 확보

Open API	플리토의 다양한 번역 서비스를 외부 기업이 연동하여 사용할 수 있도록 표준화된 기술 형식의 API를 제공합니다. 기업은 Open API 연동을 통해 Flitto의 번역 기능을 해당 기업의 플랫폼에 쉽게 통합할 수 있으며, 상호간 협의에 의해 절차를 간소화하거나, 파일 포맷을 특정하는 등의 커스터마이징 서비스를 제공하고 있습니다.	데이터 수집 채널 다양화

Chat Translation	기업 및 기관을 대상으로 양방향 통역 솔루션을 제공합니다. 편의점, 드럭스토어, 백화점 뿐만 아니라 공항, 철도역사, 관광센터 등 다국어 통역이 필요한 곳에서 효과적으로 활용할 수 있습니다. B2C 대상으로는 플리토의 AI 엔진과 음성 기술을 활용해 사용자 맞춤형 번역을 제공합니다. 앱과 웹 기반으로 온라인 회의, 웨비나, 해외 출장 및 관광지에서의 다국어 대화 상황등 글로벌 커뮤니케이션이 필요한 모든 상황에서 활용될 수 있습니다.	AI 기반실시간 통번역

Live Translation	글로벌 컨퍼런스, 회의 및 행사를 위한 다국어 동시통역 솔루션입니다. 발표자의 언어를 실시간으로 인식해 텍스트로 변환하여 현장의 청중 및 전세계 각지의 사용자에게 제공합니다. 자체 플랫폼을 통해 생성한 전문 분야별 언어 데이터를 바탕으로 고품질의 솔루션을 제공하여 인간 통역사를 대체하는 역할을 하며, 최대 42개 언어를 앱과 웹을 통해 동시 지원합니다.

Image Translation	이미지 속 텍스트를 AI 기술을 통해 번역하는 서비스로 원본 디자인 요소를 보존할 수 있어 콘텐츠의 완성도가 높습니다. JPG, PNG, GIF, HTML 등 다양한 포맷을 지원해 글로벌 플랫폼에 최적화된 번역 이미지를 제공하며, 고객 전용 모니터링 시스템을 통해 번역과 디자인 최적화 작업을 한 번에 관리할 수 있는 원스톱 서비스도 제공합니다.	AI 기반이미지 번역

④ 신규 사업 가) 사업 분야당사는 자체 개발한 STT 번역 엔진을 활용한 AI 기반의 통번역 솔루션인 Chat Translation과 Live Translation을 개발하여, 현재 사업을 영위하고 있습니다. Chat Translation은 상호간 대화를 위한 실시간 온라인 미팅 AI 번역 솔루션으로, 맞춤형 초개인화 기술을 개발해 적용하고 있습니다. 또한 기업 및 기관 대상으로 맞춤형 채팅 및 상담 환경에 적용가능한 Chat Translation Enterprise를 제공하고 있습니다. 마지막으로 Live Translation은 국제 컨퍼런스, 세미나, 라이브 스트리밍 서비스 등에서 활용가능한 실시간 통번역 솔루션으로 서비스를 제공하고 있습니다.

당사의 CT엔진과 LT엔진은 플리토에서 자체 개발한 AI 번역엔진과 플랫폼 유저들의 데이터 생산을 통해 데이터 웨어하우스에 적재된 셋을 기반으로 구동됩니다. 이를 바탕으로 AI 번역 엔진을 고도화시키고, 고도화된 번역 엔진은 다시 빠르고 정확한 번역 을 제공할 수 있게 합니다. 이러한 선순환 구조는 단순한 기계번역기를 활용하는 기존 업체 대비 고품질의 서비스를 보다 적은 비용으로 제공할 수 있는 경쟁력입니다.

나) 시장의 주요 특성 Custom Market Insights 에 따르면 2025년 미국의 MICE (Meetings, Incentives, Conventions, Exhibitions) 산업 규모는 약 1,722억 달러에 도달한 것으로 추정되며, 2034년에는 약 3,558억달러 규모로 성장할 것으로 예상됩니다. 글로벌화의 가속화와 다국어 활용 수요가 증가함에 따라 해당 시장의 규모는 더욱 급성장할 것으로 예상됩니다. 국내에서도 이와 같은 추세의 성장이 예상됩니다. 또한 Chat Translation이 공급되는 시장은 기존 다국어 서비스가 필요한 관광 안내소, 공항, 관광지, 터미널, 전시회 매표소 등을 넘어 현재는 금융권, 의료 및 법률 분야 등 다국어를 사용하는 잠재적 고객이 있을 장소면 어디든 그 수요가 발생 합니다.다) 사업추진 현황당사는 2024년 부터 해당 솔루션의 판매를 시작했고, 글로벌 컨퍼런스, 세미나, 대학교, 공항, 은행, 병원 등에 진출했습니다. 2025년 12월에는 B2C 대상 초개인화 솔루션을 출시했습니다. 당사는 번역 서비스의 품질 향상을 위해 당사의 활용 가능한 언어 데이터를 통해 엔진을 지속적으로 고도화시키며, 고객 편의를 위한 UI/UX 개선 또한 병행하고 있습니다.4) 기타 산업에 대한 사항(1) 시장 동향① 언어 AI 시장 수요 확대 AI 시장의 지속적인 성장과 함께 대규모 언어모델(LLM) 시장 역시 높은 성장률을 지속할 것으로 예상됩니다. 자연어처리(NLP) 애플리케이션의 다양화, 기업의 디지털 전환 요구, 산업 전반의 기술 혁신이 수요 확대의 요인입니다. 특히 대화형 AI는 사용자의 의도를 자율적으로 판단하고 실행하는 AI 에이전트로 진화하였습니다. 콘텐츠 생성 분야에서는 텍스트 뿐만 아니라 이미지, 음성, 영상을 동시에 처리하는 멀티모달 기술이 구현됨에 따라 마케팅과 미디어 산업의 패러다임을 전환하고 있습니다. 마지막으로 데이터 분석 분야에서는 LLM의 고도화된 추론 능력을 바탕으로 방대한 비정형 데이터 속에 숨겨진 복합적인 맥락과 인사이트를 도출하는 핵심 도구로 자리매김하고 있습니다. 글로벌 주요 기업들의 AI 사업 전망 및 전략은 아래 표의 내용과 같습니다.

[글로벌 주요 기업 AI 사업 전망 및 전략]

구글.jpg 구글	- AI 개발 및 적용 확대: Gemini 3.0, Project Astra와 같은 멀티모달 AI 시스템을 중심으로 검색, Gmail, Android, Chrome, Workspace 등 모든 핵심 제품 및 서비스에 AI를 기본 레이어로 통합.- AI 에이전트 및 검색 혁신: 챗봇을 넘어 복잡한 워크플로우를 자동화하고 비즈니스 프로세스를 간소화하는 AI 에이전트 개발에 집중하며, 내부 검색 엔진(Enterprise Search)에 이미지, 오디오, 비디오 및 대화형 프롬프트를 활용하여 정보 검색 기능 강화.- 인프라 및 클라우드 AI: Google Cloud는 최신 인프라(Ironwood TPUs 등)를 기반으로 데이터 클라우드 통합, 보안 강화, AI 지원 앱을 통한 생산성 및 협업 증진에 주력. Vertex AI Platform을 통해 ML 모델 및 생성형 AI를 위한 통합 플랫폼 제공.- 산업별 AI 솔루션: 소매, 소비재, 금융 서비스, 의료 및 생명 과학, 제조업, 공급망 및 물류, 정부 기관, 교육 등 다양한 산업별 맞춤형 AI 솔루션 제공.

마이크로소프트.jpg 마이크로소프트	- AI 플랫폼 및 에이전트 중심 전략: Microsoft AI 플랫폼 상에서 비즈니스 운영 방식을 재정립하는 AI 에이전트 개발에 집중. 사전 구축형 AI 솔루션을 사용자 정의형 또는 맞춤형 고급 AI 워크로드로 확장하려는 대부분의 기업들의 계획과 일치.- Copilot 통합 및 확장: Copilot과 같은 AI 도구를 통해 생산성 향상에 주력하며, 기업의 워크플로우에 AI를 심도있게 통합.- 클라우드 AI 및 인프라: Azure AI 및 AI 인프라 확장을 통해 기업 고객에게 강력한 AI 개발 및 운영 환경을 제공하며, 특히 생성형 AI를 위한 인프라 역량 강화에 투자.- 산업별 AI 적용: 다양한 산업 분야에서 AI를 통한 자동화, 최적화 및 혁신을 지원하며, 특히 소규모 비즈니스를 위한 AI 솔루션 제공에도 적극적.

메타 플랫폼즈.jpg 메타	- Llama 시리즈 모델 고도화: Llama 3에 이어 Llama 4 모델을 개발하며 AI 역량을 지속적으로 강화하고 있으며, 이를 Meta AI 앱의 핵심 엔진으로 활용.- AI 인프라 확장: 2026년까지 200만 개 이상의 GPU 컴퓨팅 용량 확보를 목표로 AI 인프라에 막대한 투자 진행.- 생성형 AI 및 광고 혁신: 광고주를 위한 생성형 도구 개선, 비즈니스 메시징 기능 향상, Advantage+ Campaigns를 통한 광고 자동화 등 AI 기반 광고 혁신에 집중.- AI 기반 하드웨어: Meta Glasses와 같은 AI 기반 하드웨어 개발을 통해 새로운 사용자 경험 제공.

오픈ai.jpg 오픈AI	- AGI 개발 및 안전성 강조: 안전하고 인류에게 이로운 인공일반지능(AGI) 개발을 최우선 목표로 삼고 있으며, 시스템의 안전성 및 책임감 있는 배포에 중점.- GPT 시리즈 모델 발전: GPT-5에 이어 새로운 대규모 언어 모델을 지속적으로 개발하며, 특히 멀티모달 기능 강화.- AI 서비스 확장: ChatGPT, Sora 등 다양한 AI 서비스를 제공하며, 특히 Sora와 같은 비디오 생성 모델의 상용화에 박차.- 지배 구조 변화 및 규제 준수: 비영리 조직으로서의 설립 목표를 유지하면서도 상업적 성장을 위한 유연성을 확보하는 하이브리드 지배 구조 모색. EU AI Act 등 증가하는 AI 규제에 대응하여 투명성 및 책임성 강화를 위한 노력 (C2PA 가입, 워터마킹 연구 등)

애플.jpg 애플	- 개인 정보 보호 중심의 AI: WWDC 2025에서 "Apple Intelligence" 공개하며 기기 내 AI 처리(On-device AI)를 통한 강력한 개인 정보 보호를 AI 전략의 핵심으로 내세움.- AI 통합 및 생태계 강화: iOS, iPadOS, macOS 등 핵심 운영체제에 AI 기능을 깊이 통합하여 사용자 경험 향상 및 Siri 지능 강화. 다양한 Apple 제품 간의 유기적인 AI 연동 목표.- 선택적 클라우드 AI 연동: 온디바이스 AI를 우선시하면서도, 복잡하거나 대규모 연산이 필요한 경우 사용자 동의 하에 OpenAI의 ChatGPT와 같은 클라우드 기반 AI 모델과 연동하여 기능 확장.- 반도체 역량 강화: Apple Silicon (자체 칩) 개발을 통해 AI 워크로드 처리에 최적화된 하드웨어 성능 확보.

엔비디아.jpg 엔비디아	- 가속 컴퓨팅 및 차세대 인프라 (Blackwell Rubin): 2025년 Blackwell 아키텍처가 데이터센터의 주류로 안착, 차세대 Rubin 아키텍처 로드맵을 통해 1년 단위의 신제품 출시 주기를 공식화. GB200 NVL72 등 고효율 랙 스케일 솔루션은 LLM 학습 및 추론 비용을 대폭 절감하며 시장 지배력을 공고화.- 피지컬 AI 및 범용 로보틱스 (Project GR00T): 휴머노이드 파운데이션 모델인 Project GR00T와 Cosmos 플랫폼을 통해 로보틱스 생태계를 선도. 가상(Omniverse)과 물리 세계를 연결하는 인프라는 전 세계 제조·물류 현장에 투입되는 '피지컬 AI'의 핵심 두뇌 역할을 수행.- AI 소프트웨어 및 플랫폼 고도화 (NIM AI Enterprise): 수주가 걸리던 AI 배포를 분 단위로 단축하는 NVIDIA NIM(마이크로서비스)을 통해 소프트웨어 수익 모델을 강화.

팔란티어 로고.jpg 팔란티어 테크놀로지스	- AIP(AI Platform) 중심의 엔터프라이즈 확산: 기업용 AI 플랫폼인 AIP가 산업 전반의 표준으로 자리 잡으며, 단순 분석을 넘어 AI가 직접 의사결정을 내리고 실행하는 '에이전틱 워크플로우' 주도.- 부트캠프 기반의 시장 점유율 가속화: 단기간에 고객사 환경에 맞춤형 AI 모델을 구축하는 부트캠프 전략을 통해 군사·정부 기관은 물론 의료, 제조 등 민간 부문에서 압도적인 고객 확장세를 유지.- 소프트웨어 기반 AI 가치 증명: 하드웨어 부족 상황에서도 기존 데이터를 실질적인 비즈니스 가치로 전환하는 최적화 능력을 통해, 가장 수익성 높은 AI 소프트웨어 기업으로서의 입지 공고화.

아마존(aws) 로고.jpg 아마존(aws)	- 자체 칩(Trainium/Inferentia) 생태계 강화: 엔비디아 의존도를 낮추기 위한 자체 AI 가속기인 Trainium3를 본격 투입하며, 클라우드 고객들에게 성능 대비 최적의 비용 효율성을 제공.- 베드록(Bedrock) 기반의 멀티 모델 전략: 고객이 앤스로픽(Anthropic)의 Claude 등 다양한 고성능 모델을 쉽게 선택하고 조합할 수 있는 통합 플랫폼 경쟁력을 강화하여 B2B AI 시장의 점유율을 확보.- 물리 AI 및 물류 로보틱스 혁신: AWS의 클라우드 기술과 아마존 로보틱스의 하드웨어를 결합하여, 창고 자동화 및 배송 로봇에 적용되는 피지컬 AI 솔루션을 그룹 전체의 새로운 성장 동력으로 확보.

② 피지컬 AI 도입에 따른 시장 변화음성데이터의 전략적 가치는 피지컬 AI 시장의 확대에 따라 급증하고 있습니다. 당사는 음성 데이터 수집 및 정제 시스템을 선제적으로 구축하여 시장 수요에 대응할 수 있는 역량을 보유하고 있습니다. 음성 데이터는 텍스트 데이터 대비 단가가 높게 형성되어 있으며, 발화자의 어조, 성별, 연령 및 대화 맥락에 따라 입체적인 데이터셋 구성이 가능하다는 특징이 있습니다. 특히 자율주행, 로보틱스, 스마트 홈 등 물리적 환경과의 상호작용이 필수적인 산업군에서 고도화된 음성 인터페이스 수요가 집중됨에 따라, 정밀한 음성 데이터셋을 요구하는 기업이 계속해서 증가할 것으로 예상됩니다.

(2) 규제환경 당사가 영위하는 언어 데이터 관련 사업에 대한 직접적인 규제 환경은 없는 것으로 파악됩니다. 다만, 저작권 및 개인정보 보호와 관련한 법적 리스크 관리의 중요성은 점차 증대되고 있습니다. 특히 음성 데이터는 개인의 고유한 목소리와 발화 내용을 포함하므로, 텍스트 데이터보다 권리과 의무를 더욱 세밀하게 규정하는 절차가 필요합니다. 이러한 잠재적인 위험을 해소하고자 당사는 플랫폼 참여자가 생성한 언어 데이터를 당사가 활용할 수 있음을 약관상 명시하였으며, 이를 참여자들로부터 사전에 동의받고 있습니다. 또한, 권리 양도 및 데이터 활용에 대한 명시적 사전 동의를 획득하는 프로세스를 표준화하여, 저작권 및 개인정보 분쟁 가능성을 원천적으로 차단하고 있습니다. 이러한 규제 대응 프로세스는 국내 뿐만 아니라 미국 및 유럽의 벤치마크를 준수합니다.

[ 서비스 이용약관 제15조 (회사와 이용자 간 저작권 등의 귀속) 중 일부 ]

③ “이용자”가 제공한 “원문 데이터” 내에 “이용자”의 저작물이 있는 경우 “이용자”는 그 저작물 부분에 대하여는 이를 “회사”가 “가공 데이터”를 만들거나, 제3자에게 사용권을 부여하는 등 영리 목적으로 사용하는 것을 허락한 것으로 봅니다.
④ “이용자”가 데이터 “가공”을 의뢰하면서 제공하는 “원문 데이터” 내에 어떠한 사유로 “이용자” 또는 제3자의 저작물 또는 개인정보를 입력한다고 하더라도 “회사”는 이와 같은 저작물 또는 개인정보의 입력을 “회사”의 저작물 복제 또는 개인정보 수집으로 간주하지 아니합니다.
⑤ “회사”는 “원문 데이터”에 개인정보로 의심되는 내용이 발견된 경우에는 당해 부분의 개인정보성 여부에 관계없이 이를 임의로 수정하거나 삭제할 수 있지만, 그것이 “회사”가 “이용자”가 제공한 원문에 존재하는 개인정보와 관련한 책임을 인수하는 것이 아닙니다.
⑥ "이용자"는 "회사"에게 “데이터”를 제공함으로써 회사가 회사에 제공된 “데이터”(제5항에 따라 수정된 원문 데이터 포함, 이하 같다)를 “가공 데이터”를 만드는 데에 사용하거나, "이용자"의 권리를 부당하게 해치지 않는 범위 내에서 "회사"가 영리 목적으로 복제, 배포, 공연, 전시, 표시 및 제3자에게 서브라이선스를 부여할 수 있는 라이선스를 무상으로 부여하는 것에 동의합니다. 이 라이선스는 전 세계적으로 효력이 미치며, 해당 "이용자"가 플리토 서비스의 사용을 중지한 후에도 존속합니다.
⑦ “회사”는 서비스를 통하여 발생한 모든 “데이터” 일체의 저작권 및 저작재산권, 저작인격권을 원시적으로 취득하고, “이용자”가 본인이 제공한 데이터에 대한 “원문 데이터” 및 “가공 데이터”를 기간 및 방법의 제한 없이 이용할 수 있는 라이선스를 부여합니다.

(3) 산업 내 경쟁 형태 비교우위

국내외 AI 시장은 모델 개발 위주에서 데이터 중심으로 재편되고 있습니다. 2025년 현재 고품질의 데이터 확보는 AI 업계의 핵심 생존 전략이 되었습니다. 글로벌 빅테크 기업들은 LLM의 품질 경쟁에 대응하기 위해 계속해서 언어 데이터를 요구하고 있습니다. 또한, 시각·음성 기반의 멀티모달 AI와 로보틱스 시장이 급팽창하면서, 인간과 소통할 수 있는 정밀한 음성 데이터의 수요가 향후에는 폭발적으로 증가할 것으로 예상됩니다.

당사는 1,400만 유저가 참여하는 집단지성 플랫폼을 기반으로 173개국 42개 언어를 지원하고, 다양한 분야의 병렬 말뭉치를 생성합니다. 당사의 방식은 전문가 생산 방식에 비해 여러 장점이 있습니다. 먼저, 저렴한 비용으로 언어 데이터를 생산할 수 있습니다. 또한, 고객사의 조건에 맞는 참여자를 선택할 수 있어 더 정확하고 전문적인 데이터를 얻을 수 있습니다. 마지막으로, 모바일 앱의 편리한 사용성 덕분에 더 많은 데이터를 수집할 수 있습니다. 이러한 특징들로 인해 당사는 AI 언어 데이터 시장에서 강력한 경쟁력을 갖추고 있으며, 앞으로도 시장의 수요에 효과적으로 대응할 수 있을 것으로 예상합니다. 더욱이 이러한 강점은 단순 음성 수집을 넘어 발화자의 감정, 연령, 지역별 방언 및 소음 등 세분화된 맥락 정보가 결합된 '고품질·고단가 음성 데이터셋' 구축 또한 가능하도록 합니다.

[ 당사와 타사의 언어 데이터 구축방식 비교 ]

구분	당사 플랫폼 통한 데이터 구축	타사(전문가 기반) 데이터 구축

속도	모바일 및 웹을 통하여 장소/시간에 상관없이누구나 구축할 수 있어 매우 빠름	소수의 전문가에 의해 제한적으로 생산되기 때문에 구축 속도가 매우 느림

확장성	텍스트 뿐만 아니라 음성 및 이미지 데이터로 확장 가능하며, 다양한 전문 분야의 데이터 수집 가능	확보된 전문가의 상황에 따라 정해진 분야 및 형태의 데이터만 수집 가능

구축비용	다수의 참여자가 경쟁방식으로 구축을 진행하기 때문에 비용이 낮음	전문가의 요구비용이 높아 언어 데이터의 구축비용이 높음

정확도	다수의 참여자를 통해 상호 견제 및 검증이 이루어지므로 정확도가 매우 높음	소수의 전문가의 구축 이후 검증이 이루어지지 않는다면 인적오류(Human Error)의 가능성이 높음

구축규모	다수의 참여자를 통해 제약없이 하루에 수만개의데이터를 상시 구축 가능	소수의 인원이 진행하여 제한조건 내 생산가능한 데이터 규모가 적음

[ 주요 글로벌 IT 기업의 AI 서비스 / 번역 서비스 현황 ]

국가	기업명	서비스

미국	Apple	Apple Intelligence

미국	Google	Gemini, Google translate

미국	Microsoft	Microsoft Copilot

미국	OpenAI	ChatGPT

미국	Meta	Meta AI, Llama

미국	Anthropic	Claude

미국	Perplexity	Perplexity AI

미국	Reverso	Reverso Translation

독일	DeepL	DeepL translate

한국	Naver	Papago

한국	SKT	A.(에이닷)

한국	LG	EXAONE

다. 사업부문별 주요 재무정보(단위: 천원)

구분	제14기(2025년)	제13기(2024년)	제12기(2023년)

매출액	35,979,642	20,300,590	17,761,268

1) 데이터 판매	21,775,557	13,988,448	8,903,119

2) 플랫폼 서비스	6,496,354	4,202,355	4,649,729

3) 솔루션	4,905,274	1,708,483	392,402

4) 기타	2,802,457	401,304	3,816,018

영업비용	29,825,824	20,696,935	22,855,293

1) 인건비	10,495,020	8,817,497	8,361,692

2) 지급수수료	12,981,936	7,348,275	10,041,270

3) 포인트비용	1,801,842	953,980	402,541

4) 기타비용	4,547,026	3,577,183	4,049,790

영업손익	6,153,818	(396,345)	(5,094,025)

※ 해당 표는 연결재무제표를 기준으로 작성되었습니다.