크라우드웍스 반기보고서 (2025.06)
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	121	18	139

해외	37	27	64

합계	158	45	203

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, AI 에이전트 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 출시할 예정입니다. 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 전망

전 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 지원

정부는 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.④ 산업별 AI 활용AI 도입에 대한 수요와 AI 모델 활용도가 다양한 산업에서 증가하면서, AI 데이터 시장과 AI 시장의 고속성장이 기대됩니다. 당사는 이러한 흐름에 발맞춰 시장 확장과 입지 강화를 기대하고 있습니다. - 헬스케어AI 헬스케어 시장은 업종별 AI 시장 중 가장 빠르게 성장할 것으로 예상합니다 . 글로벌 AI 헬스케어 시장 규모는 2023년 158억 300만 달러에서 2030년 1,817억 9,000만 달러로 크게 성장할 것으로 예상됩니다. 국내 AI 헬스케어 시장 역시 이러한 흐름에 따라 고속 성장할 것으로 예상되는데, 글로벌 평균(41.8%)과 아시아 평균(47.9%) 성장률을 상회할 것으로 예상됩니다 (AI로 촉발된 헬스케어 산업의 대전환, KPMG, 2024). 당사의 자회사 닥터웍스는 의료 데이터와 LLM 서비스를 제공하며 해당 산업에서 빠르게 성장할 것으로 기대됩니다.

- 국방

AI 기술은 정보 수집, 분석, 통신 보안 등 국방 분야에서도 주목받고 있습니다. 특히, 국방기술진흥연구소는 국방 AI 기술 로드맵을 발표하며, 구체적인 기능 및 분야별 AI 기술의 도입 방안을 제시했습니다 (미래국방2030 기술전략 - 국방 AI 기술로드맵, 국방기술연구소, 2024). 당사는 국방 및 방산 분야에서 다수의 고객사와 데이터 구축 사업을 진행하며 시장을 개척하고 있습니다.

- 금융

핀테크를 넘어 테크핀에 도달하고 있는 금융업에서 AI 기술은 필수적입니다. 국내외 금융사는 AI를 활용해 상품 추천, 계약 심사, 업무 솔루션 등을 제공하며 업무 효율성을 높이고 있습니다 (AI와 함께 진화의 파도에 올라탄 금융, 마켓인사이트, 2024). 당사는 맞춤형 금융 LLM과 데이터 구축 경험을 기반으로 금융 산업에서의 입지를 강화하고 있습니다.

- 제조업

제조업 내 AI 시장은 2028년까지 208억 달러로 성장할 것으로 예상되며, 아태 지역에서 가장 높은 성장률을 기록할 것으로 전망됩니다 (Artificial Intelligence Market in Manufacturing - Global Forecast to 2030, MarketsandMarkets, 2024). 산업부는 AI 자율 제조 확산과 생산성 향상을 목표로 AI 자율 제조 전략 1.0을 발표했습니다 (인공지능(AI) 시대 우리 산업이 나아갈 길을 그린다, 산업통상자원부, 2024). 당사는 비전 센서 솔루션 개발 프로젝트를 통해 제조업 내 시장 확장을 기대하고 있습니다.

⑤ 시장에서 경쟁력을 좌우하는 요인 및 회사의 경쟁상의 강점과 단점국내에서는 Agentic AI 관련 솔루션을 제공하는 업체들의 서비스 범위가 상이하며, 경쟁사 간 기능적 차별성이 뚜렷하게 고착화되지 않은 상황입니다. 일부 기업은 모델 파인튜닝 또는 단일 기능 중심의 솔루션을 제공하고 있으며, 당사는 Alpy를 통해 데이터 전처리부터 에이전트 운영 및 유지보수에 이르는 전체 과정을 지원하고 있습니다. 당사 솔루션은 고객사별 업무 환경 및 데이터 구조의 이질성이 크다는 시장 특성에 따라, 커스터마이징이 필수적으로 제공되고 있습니다. 당사는 향후 Alpy의 고도화를 통해 반복 작업의 자동화 비중을 높여, 커스터마이징 부담을 최소화하고 수익성을 개선할 예정입니다. 또한 국내에서는 데이터 수집부터 유지보수까지 전 과정을 아우르는 Agentic AI 솔루션을 포괄적으로 제공하는 업체는 많지 않으며, 당사는 비교적 광범위한 서비스를 일괄 제공하고 있다는 점에서 차별화된 사업 구조를 보유하고 있습니다. 다만, 경쟁업체들 또한 특정 산업군에 특화된 기술 역량이나 특정 기능에 대한 원천 기술을 보유하고 있어, 일부 영역에서는 당사보다 기술적ㆍ사업적 경쟁우위를 확보하고 있을 가능성이 있습니다. 구체적으로 일부 경쟁사는 AI 모델을 자체 개발하고 해당 모델을 상업적으로 납품한 사례를 보유하고 있으며, 특정 영역에서는 고도화된 원천기술을 기반으로 기계독해 성능 등에서 업계 최고 수준의 성과를 입증한 바 있습니다. 또한 금융, 공공 등 특정 산업군에 특화된 모델을 구축하여 레퍼런스를 확보하고 있으며, 하드웨어 일체형 솔루션과 같이 설치형 AI 제품을 제공하는 등 제품 형태의 다양성 측면에서도 경쟁력이 있는 것으로 평가됩니다. 반면 당사는 일부 기능 및 제품화 수준에 있어 경쟁사 대비 개발 단계에 머물러 있는 부분이 존재합니다. 당사가 추정한 국내 경쟁사 현황과 보유기술 분석 내용은 다음과 같습니다.

[당사 추정 국내 경쟁사 현황 및 보유기술 분석]

순번	단계	크라우드웍스	U사	A사	S사	S사

1	목적 및 범위 정의	O
(AX 컨설팅 서비스 제공)	O	O	O	O

2	데이터 수집 및 준비	O
(Alpy Knowledge Compiler와 필요시 크라우드 데이터 서비스 통해 지원)	△
(데이터 수집 미지원, 데이터 파서 지원)	X
(데이터 파서 미보유)	X
(데이터 파서 미보유)	△
(레벨링 툴 보유, 데이터 파서 미보유)

3	AI 모델 설계 및 개발	O
(Alpy LLM Engine)	O	O	O	O

4	도구 및 플랫폼 선택	O
(Alpy RAG, Alpy Agent Studio)	X	O	O	O

5	AI Agent 훈련 및 테스트	O
(Alpy Evaluation, Alpy Agent Studio)	X	△
(레드팀 등 Safety 평가 미지원)	△
(레드팀 등 Safety 평가 미지원)	△
(레드팀 등 Safety 평가 미지원)

6	배포 및 통합	O
(Alpy Agent Studio)	X	O	O	O

7	모니터링 및 최적화	O(Alpy Admin)	X	X	O	O

8	유지보수 및 업데이트	O
(Alpy Admin)	X	X	O	O

당사 대비 국내 경쟁사 보유 강점	자체 개발 AI 모델의 상업적 납품 경험 보유	도메인 전문성 우위,금융 산업 특화 AI 솔루션 제공 중	고성능 원천기술 기반의 기계독해 기술력 보유	공공부문 특화 솔루션 개발 능력 보유, 하드웨어 일체형 솔루션 보유

출처: 당사 자체 집계 자료

해외에서는 미국과 유럽을 중심으로 다양한 Agentic AI 솔루션이 개발되고 있으며, U사(RAG 특화), L사(모델 평가 특화) 등 기능별 세분화된 솔루션이 등장하고 있습니다. 현재까지는 이들 기업의 국내 직접 진출 사례는 확인되지 않았으나, 향후 글로벌 기업의 시장 진입 시 기술력, 자본력, 브랜드 인지도 측면에서 경쟁이 심화될 가능성이 있습니다.또한, 국내 경쟁사와 마찬가지로 해외 경쟁사들 역시 각기 특화된 기술 영역에서 높은 경쟁력을 보유하고 있습니다. 일부 기업은 국방 분야에 대한 높은 이해도와 구축 경험을 바탕으로 미국 국방부와의 계약 실적을 확보하였으며, 수천 개 기업을 대상으로 다양한 에이전트를 구축한 경험을 보유한 기업도 존재합니다. 이 외에도, 데이터 파이프라인 구축을 위한 오케스트레이션 기술이나, OWASP, NIST, EU AI ACT 등 글로벌 수준의 AI 보안 요건을 충족하는 인증 체계를 갖춘 기업도 있어, 기술력 및 신뢰성 측면에서 당사 대비 우위를 가질 수 있습니다.

[당사 추정 해외 경쟁사 현황 및 보유기술 분석]

순번	단계	크라우드웍스	S사	R사	U사	L사

1	목적 및 범위 정의	O
(AX 컨설팅 서비스 제공)	X	X	X	X

2	데이터 수집 및 준비	O
(Alpy Knowledge Compiler와 필요시 크라우드 데이터 서비스 통해 지원)	△
(데이터 수집 지원, 데이터 파서 미지원)	X	O	X

3	AI 모델 설계 및 개발	O
(Alpy LLM Engine)	O	O	X	X

4	도구 및 플랫폼 선택	O
(Alpy RAG, Alpy Agent Studio)	O	O	X	X

5	AI Agent 훈련 및 테스트	O
(Alpy Evaluation, Alpy Agent Studio)	O	△
(레드팀 등 Safety 평가 미지원)	X	O

6	배포 및 통합	O
(Alpy Agent Studio)	O	O	X	X

7	모니터링 및 최적화	O(Alpy Admin)	O	O	X	X

8	유지보수 및 업데이트	O
(Alpy Admin)	O	O	X	X

9	SI 서비스	O	X	X	X	X

당사 대비 해외 경쟁사 보유 강점	국방 AI에 대한 높은 이해도를 바탕으로 미국 국방부와 다수 계약 체결	다수 기업(6,000개 이상)의 에이전트 구축 실적 보유	데이터 파이프라인 구축을 위한 오케스트레이션 기능에 대한 기술적 우위	글로벌 보안 요구사항 충족(OWASP, NIST, EU AI ACT 등)

출처: 당사 자체 집계 자료

한편, 당사는 기존 데이터 라벨링 사업도 병행하여 영위하고 있으며, 해당 시장에서도 경쟁이 지속적으로 심화되고 있습니다. 주요 경쟁사로는 셀렉트스타, 텍스트넷, 에이아이웍스(구 테스트웍스), 데이터메이커 등이 있으며, 각 사는 텍스트 데이터, 멀티모달 데이터, AI 테스트 등 다양한 영역에 특화된 서비스를 제공하고 있습니다.특히, 국내 시장에서는 공공과 민간 부문 모두에서 데이터 품질에 대한 요구 수준이 높아지고 있으며, 데이터 구축뿐 아니라 설계 및 처리 과정 전반에 대한 전문성이 요구되고 있습니다. 이러한 환경 변화로 인해, 대규모 크라우드소싱 플랫폼을 보유하거나 데이터 구축 이외의 부가 서비스를 함께 제공할 수 있는 경쟁사들이 시장 점유율을 확대하고 있는 상황입니다아울러, 글로벌 시장에서도 Appen, Telus International 등 해외 데이터 라벨링 전문 업체들이 국내 시장에 진출하고 있으며, 원어민 데이터나 문화적 맥락이 요구되는 프로젝트에는 상대적으로 대응이 어려운 측면이 있으나, 가격경쟁력이나 글로벌 인증 측면에서는 일정 수준의 위협 요인이 존재합니다. 또한, 글로벌 파트너와의 협업을 통해 간접적으로 경쟁 구도에 영향을 줄 가능성도 있으므로, 당사 또한 향후 시장 상황에 따라 경쟁 강도가 추가로 증가할 수 있습니다. (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 중소·중견기업, 공공기관, 연구소에 이르기까지 550여 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 수집·가공 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 기획·실행하는 경향이 있어, 하반기 매출이 상반기 대비 더 높게 나타납니다.

맞춤형 LLM 사업의 경우, 2023년 하반기부터 다수의 대기업과 PoC 프로젝트를 성공적으로 수행하고 있으며, PoC를 완료한 기업들과 본 프로젝트 협의를 진행 중입니다. 국내 LLM 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.

(3) 종속기업 (주)닥터웍스 ① 영업개황

(주)닥터웍스는 의료 데이터를 중심으로 AI 학습 데이터를 공급하는 기업으로, 종합병원, 의료 스타트업, 연구기관 등을 대상으로 하고 있습니다. 학습 데이터의 수집·가공을 위해 의사, 간호사 등 의료 전문가가 참여하는 크라우드소싱 플랫폼을 운영하며, 이를 통해 의료 전문가 네트워크를 구축하고 있습니다. 최근에는 LLM을 의료 AI 분야에 적용하여, 의료진을 위한 약물 정보 검색 및 처방 보조 도구를 제공하고 있습니다.

② 주요 제품 및 서비스

회사는 모회사 크라우드웍스의 Crowdworks™ Data Engine을 활용하여 의료기관과 연구기관이 필요로 하는 의료 AI 데이터를 수집·가공하고 있습니다. 또한, 의료진을 위한 LLM 서비스를 제공해 진료, 처방 과정에서 AI의 도움을 받을 수 있도록 다양한 서비스를 개발하고 있습니다.

③ 시장의 특성

의료 분야는 AI 발전으로 가장 큰 혜택을 받는 산업으로 인식됩니다. 바이오·제약·헬스케어의 신약 개발뿐만 아니라 의료진의 모든 활동에서 AI가 큰 역할을 하고 있습니다. 이를 통해 비용과 시간을 절감하면서도 높은 수준의 결과물을 도출할 수 있는 시장이 열리고 있습니다. 닥터웍스는 LLM 기술을 통해 의료진의 업무를 지원하며, 새로운 시장을 개척해 나가고 있습니다.

(4) 종속기업 CWJ.Inc ① 영업개황

2019년 3월 일본 법인을 설립하였으나 코로나19로 인해 2023년 상반기까지 사업을 일시 중단했습니다. 하반기에는 사업 전략을 재정립하고, 일본 내 컨설팅 회사, IT회사, 투자회사 등 다양한 기업들과 파트너십을 맺으며 적극적으로 일본 시장에 진출하고 있습니다.

② 주요 제품 및 서비스

CWJ.Inc는 국내와 동일하게 Crowdworks™ Data Engine, Workstage™, Crowdworks Managed LLM Services를 일본 시장에 공급할 계획입니다. 일본도 LLM 시장이 빠르게 성장하고 있어, 국내 LLM 레퍼런스를 바탕으로 일본 시장을 공략할 예정입니다.

③ 시장의 특성

Grand View Research에 따르면, 일본 AI 데이터 솔루션 시장은 연평균 33% 성장할 것으로 예상됩니다. 당사는 Workstage™를 통해 일본 AI 데이터 솔루션 시장을 적극 공략할 계획입니다.

(5) 종속기업 (주)크라우드아카데미 ① 영업개황

(주)크라우드아카데미는 디지털 시대의 인재 양성을 목적으로 설립되었으며, AI 기술을 활용할 수 있는 인재를 양성하고 기업과 개인이 변화하는 시대에 대응할 수 있도록 지원하고 있습니다. AI 학습 데이터 구축 전문 교육에서 LMM, sLLM 활용 서비스로 교육 프로그램을 확장해 신규 사업 기회를 창출할 계획입니다.

② 주요 제품 및 서비스

모회사인 크라우드웍스의 교육 사업 운영을 수행하고 있습니다. 크라우드아카데미는 데이터 구축, LMM 및 sLLM을 활용한 챗봇 개발, AI 기술을 통한 수익 창출에 대한 온·오프라인 교육 프로그램을 운영하고 있습니다.

③ 시장의 특성

Future Market Insight(FMI)의 최신 보고서에 따르면, 대한민국의 성인 디지털 교육 시장은 2024년부터 2034년까지 기술 혁신과 온라인 참여 증가로 인해 연평균 28.3% 성장할 것으로 전망됩니다. 본 회사는 AI 분야의 선도 기업으로서 축적된 데이터 및 LMM(Lean Machine Learning Model) 개발 역량을 활용하여 교육 프로그램을 개발, 업계에 필요한 인재를 양성하는 데 기여할 것입니다. (6) 종속기업 (주)크라우드데이터 ① 영업개황 (주)크라우드데이터는 AI 데이터 구축 및 활용을 전문으로 하는 기업으로, 데이터 가공, 구조화, 모델 학습용 데이터 구축 등의 서비스를 제공합니다. AI 산업 전반에서 데이터의 중요성이 증가함에 따라, 크라우드데이터는 고품질의 데이터를 제공함으로써 AI 모델의 성능을 향상시키고, 다양한 산업 분야에서 다양한 산업 분야에 맞춤형 AI 데이터를 제공하고 있습니다. ② 주요 제품 및 서비스 모회사인 크라우드웍스의 데이터 사업을 수행하며, 데이터 구축 및 구조화, 데이터 평가, AI 데이터 처리 솔루션 제공을 주요 사업으로 운영하고 있습니다. 60만 명 이상의 크라우드워커 풀을 보유하고 있으며, 이들의 방대한 데이터베이스와 네트워크를 바탕으로 새로운 데이터 마켓, AI 특화 크라우드 서비스, 맞춤형 데이터 비즈니스 등 다양한 가능성을 모색하고 있습니다. ③ 시장의 특성 Future Market Insight(FMI)의 최신 보고서에 따르면, AI 데이터의 시장 규모는 2024년 29억 2천만 달러에서 2032년 170억 4천만 달러로 성장하여 연평균 24.7%의 성장률(CAGR)이 예상됩니다. 크라우드데이터는 AI 데이터 구축 및 가공에 대한 전문성을 바탕으로 기업 맞춤형 AI 데이터 솔루션을 제공하며, AI 산업 내 데이터 활용 경쟁력을 강화하는 역할을 수행하고 있습니다.