크라우드웍스 분기보고서 (2026.03)
7. 기타 참고사항

가. 지적재산권 보유 현황 보고서 작성 기준일 현재 당사가 보유한 주요 지적재산권(특허권, 상표권) 출원 및 등록 현황은 아래와 같습니다.

(단위 : 건)

구분	특허권	상표권	합계

국내	120	18	138

해외	24	27	51

합계	144	45	189

보유특허는 당사 사업에 적용되거나 향후 사업 전략적 활용가능성이 있는 기술을 특허로 확보하여, 당사 사업을 보호하고 경쟁사에 대한 기술 및 사업적 경쟁력을 강화하는 역할을 하고 있습니다.그리고 당사는 특허 뿐만 아니라 안정적인 해외 시장 진출을 위해 전 세계 주요 국가에서 선제적으로 상표 등록 및 출원을 진행하고 있습니다.

※상세 현황은 '상세표-4. 지적재산권 현황(상세)' 참조

나. 법률/규정 등에 의한 규제사항 당사는 보고서 작성기준일 현재 정부나 지방자치단체의 법률, 규정 등에 의한 규제사항이 회사의 영업활동, 비용 또는 경쟁상의 지위 등 사업의 영위에 중요한 영향을 미치는 경우가 없습니다. 다. 환경관련 규제 및 준수당사는 보고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다. 라. 시장여건 및 영업의 개황 (1) 산업의 성장성 당사는 AI 데이터 및 AI 시장의 지속적인 성장과 변화에 주목하며, Agentic AI와 Physical AI 시장이 창출할 새로운 기회를 일찍이 예견하고 이에 대응하는 혁신적인 솔루션을 개발해왔습니다. ① 국내외 AI 에이전트 시장 성장 전망 글로벌 AI Agent의 시장 규모는 2024년 51억 달러에서 2034년 1,966억 달러로 성장하여 연평균 43.8%의 성장률(CAGR)을 기록할 전망입니다.Gartner는 2025년 10대 전략 기술 동향 중 하나로 AI 에이전트를 선정했으며, AI 에이전트는 사용자 요청을 이해하고 자동으로 작업을 수행하는 지능형 시스템으로 주목받고 있습니다. 주목받고 있습니다. 반복적인 업무를 자동화하여 생산성을 높이고 비용을 절감할 수 있으며, 금융, 의료, 전자상거래 등에서 맞춤형 서비스와 추천을 제공하는 데 활용됩니다.

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). AI 에이전트는 생성형 AI와 결합해 더욱 고도화된 기능을 제공하며, 기업의 경쟁력을 높이는 핵심 기술로 자리 잡을 것입니다.

기업들은 AI 에이전트를 도입하여 비용을 절감하고 운영 효율성을 높이며, 데이터 분석을 통한 실시간 의사결정 지원을 받을 수 있습니다. AI 기술 도입을 통해 경쟁력을 강화하고 시장 변화에 빠르게 대응할 수 있으며, AI 에이전트 시장은 기업들의 자동화 도입이 증가함에 따라 급성장할 전망입니다. 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. 본 솔루션은 기업이 AI 도입의 장벽을 낮추고 운영 효율성을 극대화하여 비용 절감과 경쟁력 강화를 돕습니다.

② 국내외 AI 데이터 시장 성장 전망 AI 데이터의 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 것이며, 도메인별 LLM이 동일 기간 가장 빠른 성장률을 기록할 것으로 전망됩니다. 의료, 금융 등 특정 분야의 데이터를 훈련한 모델이 일반적인 LLM보다 우수하다는 평가를 받으며, 데이터에 대한 수요는 지속적으로 증가할 것입니다 (Large Language Model Market Global Forecast to 2030, MarketsandMarkets, 2024).당사는 이러한 수요 증가에 대응하기 위해 데이터 파트너 생태계를 구축하고, 저작권 이슈를 해결한 대량의 고품질 데이터를 확보하였습니다. 또한 풍부한 데이터 가공 및 구축 경험과 산업별 데이터 전문 프로젝트 매니저 및 작업자 풀을 바탕으로, 뛰어난 데이터 설계, 구조화, 구축까지의 종합적인 서비스를 제공합니다.③ 국내외 AI 시장 성장 전망전 세계 AI 시장 규모는 2024년 2,146억 달러에서 2030년 1조 3,391억 달러로 성장할 것으로 예상되며, 연평균 35.7% 성장률을 기록할 것으로 보입니다 (Artificial Intelligence Market Global Forecast to 2030, MarketsandMarkets, 2024). EY한영 조사에 따르면, 국내 경영진 10명 중 9명이 운영 효율화와 미래 성장을 위해 AI를 도입했거나 도입할 계획입니다 (국내 경영진 10명 중 9명 "AI 도입했거나 도입할 계획”, 디지털데일리, 2024). 국내외 정부도 공격적인 정책을 통해 AI 산업의 성장을 적극적으로 지원하고 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) 경기 변동성의 특성 및 계절성 ① 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 나타납니다.

AI 사업의 경우, 2023년 하반기부터 다수의 대기업을 대상으로 프로젝트를 수행하며 레퍼런스를 지속적으로 축적하고 있습니다. 특히 금융 산업을 중심으로 사업을 전개하고 있으며, 이는 금융권이 국내에서 AI 도입을 가장 선도적으로 추진하고 있는 산업이기 때문입니다. 국내 AI 도입은 주로 대기업 중심으로 이루어지고 있어, 데이터 사업과 마찬가지로 하반기 매출이 집중될 것으로 예상됩니다. B2G 매출 역시 동일한 패턴을 보이며, 대부분의 공공기관이 1분기에 사업을 기획하고 2분기에 발주를 시작하기 때문에, 당사 B2G 매출은 주로 3분기 이후 발생합니다.