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솔트룩스 AI 에이전트, 글로벌 공략의 실체: 기술·제휴·성과 종합 리포트

리뷰 리포트 2025년 05월 30일
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리뷰 포인트

  • 솔트룩스는 AI 에이전트 핵심 기술(리서치·생성형 콘텐츠·LLM) 기반으로 미국·동남아 시장을 동시에 공략하며, NHN 지분투자·다이퀘스트 인수 등 제휴·M&A로 규모를 확대해 왔습니다. 매출 500억 원 돌파를 앞두고 있지만, 공격적 확장에 따른 수익성 회복과 현지화 전략이 향후 과제로 남아 있습니다.
  • 글로벌 진출 전략과 핵심 서비스는 2025년 5월 간담회 발표 내용을 기반으로(d1, d2), M&A·제휴 효과는 NHN 동맹 및 다이퀘스트 인수 사례(d4, d6), 재무 실적·수익성 지표는 매출 성장 보고서와 시장 업계 분석(d6, d7)에서 도출했습니다.

1. 글로벌·시장 진출 전략

  • 솔트룩스는 2025년에 인공지능(AI) 에이전트를 중심으로 한 급속한 글로벌 진출 전략을 발표했습니다. 이 회사는 리서치, 생성형 콘텐츠 및 대규모 언어 모델(LLM)을 포함한 세 가지 핵심 기술을 바탕으로 미국과 동남아 시장을 동시에 겨냥하고 있습니다. 이는 기존 AI 도구와의 차별화된 자동화 및 협업형 서비스를 제공함으로써 실질적인 비즈니스 성과를 달성하겠다는 목표에 기반합니다.

  • 특히 솔트룩스의 생성형 콘텐츠 에이전트인 젠웨이브(Genwave)는 베트남을 첫 거점으로 삼아, 현지 인플루언서 및 크리에이터와의 협업을 통해 콘텐츠 유통과 브랜드 인지도를 높일 계획입니다. 이 과정에서 번역에 그치지 않고, 해당 지역의 언어와 문화에 대한 철저한 로컬라이제이션 전략을 수립하여 시장 진입 장벽을 낮추려고 합니다. 실제로 젠웨이브는 6월에 현지 테스트를 거친 후 7월부터 글로벌 서비스를 본격화할 예정입니다.

  • 이와 함께 솔트룩스는 콘텐츠 제작자들의 참여를 유도하기 위한 저작권 무시해소 및 수익 분배 구조를 구축하고 있습니다. AI를 통해 생성된 콘텐츠가 다른 사용자의 재활용될 경우 해당 수익의 일부를 원작자에게 분배하는 시스템을 도입함으로써, 사용자와 AI가 함께 수익을 창출하는 새로운 생태계를 형성하려는 노력입니다. 또한, 이러한 콘텐츠 생성에는 저작권 비용을 줄일 수 있는 방안을 제시하고 있으며, 라이선스를 저렴하거나 무료로 제공받을 수 있는 자료를 우선적으로 활용할 계획입니다.

  • 미국에서의 리서치 자동화 플랫폼 구버(GOOVER) 역시 중요한 전략으로 자리 잡고 있습니다. 이 플랫폼은 정보의 수집, 분석, 추론, 요약, 보고서 생성을 포함하여 전 과정을 자동화하는 심층 리서치 AI 에이전트입니다. 사용자 중심의 수익 모델을 도입하여, 작성된 리포트의 수익 70%를 작성자에게 배분하는 것을 목표로 하며, 이를 통해 AI를 활용한 지식 콘텐츠 비즈니스 모델을 현실화하고 있습니다.

  • 결론적으로, 솔트룩스는 GPU 슬라이싱과 같은 혁신적인 기술을 통해 클라우드 운영비를 최대 50분의 1로 줄이며 비용을 절감하고, 동시에 AI 기술의 신뢰성을 확보하는 데 주력하고 있습니다. 이러한 전략은 향후 AI 에이전트를 활용한 비즈니스 모델을 지속적으로 검증하고 실험하는데 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다. 올해 목표는 젠웨이브에서 10만 명, 구버에서 50만 명의 고객 유치입니다.

2. 핵심 기술과 서비스 포트폴리오

  • 솔트룩스는 2025년 인공지능(AI) 에이전트를 토대로 한 글로벌 진출 전략을 가속화하고 있으며, 미국과 동남아시아 시장을 동시에 겨냥하고 있습니다. 이 전략의 주요 요소는 리서치, 생성형 콘텐츠, 대규모 언어모델(LLM) 등의 세 가지 핵심 기술이며, 이를 통해 기존 AI 도구와의 차별화된 자동화 및 협업형 서비스를 제공하고자 합니다. 특히 젠웨이브라는 콘텐츠 생성형 에이전트를 통해 베트남에 첫 거점을 두고 현지 인플루언서와 협력하여 콘텐츠 유통 및 브랜드 인지도를 높일 계획입니다. 이 과정에서 현지 언어 및 문화에 대한 철저한 로컬라이제이션을 통해 시장 진입 장벽을 최소화할 예정입니다.

  • 젠웨이브는 단순한 자동 번역을 넘어, 현지 사용자와 문화에 맞는 콘텐츠를 생성할 수 있도록 설계되었습니다. 또한, 이 AI 에이전트는 6월 중 현지 테스트를 마친 후, 7월부터 본격적으로 글로벌 서비스를 개시할 예정입니다. 한편, 솔트룩스는 콘텐츠 제작자들의 경제적 참여를 유도하기 위해 작가가 만든 콘텐츠가 다른 사용자에 의해 재활용될 경우, 수익의 일부를 직접 원작자에게 돌려주는 수익 분배 시스템도 마련했습니다. 이러한 구조는 사용자와 AI가 공동으로 수익을 창출하는 생태계를 구축하는 데 기여할 것으로 기대됩니다.

  • 솔트룩스의 리서치 자동화 플랫폼인 구버(GOOVER)는 미국 시장을 겨냥한 또 다른 전략으로, 정보 수집부터 보고서 생성까지 전 과정을 자동화하는 심층 리서치 AI 에이전트입니다. 사용자 중심의 수익 모델을 도입하여 작성된 리포트의 수익을 70%까지 작성자에게 배분함으로써, 지식 콘텐츠 비즈니스 모델을 실현하고 있습니다. 실제로, 구버는 실리콘밸리의 개발팀과 협력하여 운영되며, 시장조사 및 투자 검토와 같은 지적 노동의 비효율성을 개선할 수 있을 것으로 보입니다.

  • 솔트룩스는 클라우드 운영비를 최대 50분의 1로 낮추는 GPU 슬라이싱 기술을 통해 비용 절감을 이끌어내며, AI 기술의 신뢰성을 확보하는 데도 주력하고 있습니다. 이러한 혁신적인 접근은 AI 에이전트를 활용한 비즈니스 모델 검증 및 실험에 중요한 역할을 할 것입니다. 올해 목표는 젠웨이브에서 10만 명, 구버에서 50만 명의 고객 유치를 계획하고 있으며, 이를 통해 수익성과 시장 기반을 다지겠다는 의지를 보이고 있습니다.

  • 결론적으로, 솔트룩스는 AI 기반 글로벌 확장 전략과 사용자 참여형 사업 모델을 통해 새로운 수익 구조를 실험하고 있으며, 이는 회사의 지속가능한 성장에 기여할 것으로 예상됩니다. 그러나 빠른 확장 속도가 수익성 회복에 미칠 영향과 현지화 전략의 성공 여부는 여전히 주요 과제로 남아 있습니다.

3. M&A·제휴로 키운 성장 동력

  • 솔트룩스의 M&A 및 제휴 전략은 회사의 성장 동력으로 작용하고 있으며, 최근 NHN과의 지분투자 동맹 및 다이퀘스트 인수는 이 과정에서 중요한 전환점이 되었습니다. NHN은 솔트룩스의 지분 5.61%를 획득하며 금융과 기술의 복합적 협력을 통해 AI 시장에서의 입지를 강화하고 있습니다. 이와 함께 NHN다이퀘스트의 인수는 솔트룩스에게 다각화된 AI 서비스 포트폴리오를 구축할 기회를 제공하였습니다.

  • 다이퀘스트는 AI 기반 자연어 처리 및 빅데이터 솔루션을 전문으로 하고 있으며, 솔트룩스의 인수에 따른 매출 상승효과는 분명히 예측되었습니다. 실제로, 2024년 다이퀘스트 인수 이후 솔트룩스의 결합 매출은 연간 50.7% 증가하여 약 465억원에 달하는 성과를 올렸습니다. 이는 다이퀘스트가 보유한 고객군과 기술력을 솔트룩스의 기존 서비스와 통합시킴으로써 더욱 가속화되었습니다.

  • 이경일 솔트룩스 대표는 NHN과의 협력이 상호 보완적인 역량을 통해 AI 통합 플랫폼 구축의 기반을 마련할 것이라고 자신했습니다. NHN의 강력한 클라우드 인프라와 솔트룩스의 AI 언어모델 솔루션이 결합하여 엔터프라이즈 시장에서의 신규 비즈니스 기회를 창출할 것으로 보입니다. 특히, NHN의 자원과 솔트룩스의 기술력이 통합되어 공공과 민간 부문에서 제공되는 AI 서비스의 질과 생산성을 크게 향상시킬 수 있을 것입니다.

  • 하지만 이러한 공격적인 M&A와 파트너십 전략에도 불구하고, 솔트룩스는 여전히 수익성 개선이라는 중요한 과제를 안고 있습니다. 현재까지의 적자는 2023년 기준으로 약 107억원에 이르며, 결손금은 293억원에 달합니다. 그럼에도 불구하고 상반기 중으로 루시아 AI 및 기타 새로운 서비스의 상용화를 통해 흑자 전환 가능성이 높다고 전망되고 있습니다.

  • 결론적으로, 솔트룩스의 M&A 및 제휴 전략은 회사의 시장 복귀와 서비스 다각화에 긍정적인 영향을 미쳤지만, 추후 수익성을 개선하고 지속 가능한 성장성을 확보하는 것이 그 성패의 열쇠가 될 것입니다.

4. 재무 성과와 시장 반응

  • 솔트룩스는 최근 재무성과에서 500억 원의 매출을 눈앞에 두고 있으며, 이는 전년 대비 50.7% 상승한 수치로 회사가 지금까지 이룬 최상의 실적입니다. 이는 다이퀘스트 인수에 따른 시너지가 주효했음을 나타냅니다. 그러나 이와 동시에 수익성 지표는 여전히 좋지 않으며, 2023년 운영 손실액은 약 107억 원에 달하고, 결손금은 293억 원에 이르는 상황입니다. 매출 증가와 달리 적자의 지속적인 A-curve는 공격적인 투자 확대와 M&A에 따른 것으로 분석됩니다.

  • 솔트룩스의 공격적인 투자 전략은 BJP(Business to Government) 및 BMC(Business to Business) 분야에서의 수익성을 어려움에 처하게 만들었습니다. 특히, 2023년 상반기 동안 다이퀘스트가 확보한 고객군과 매출이 통합됐음에도 불구하고, 높은 인건비와 지속적인 R&D 투자로 인해 영업 손실이 발생하고 있습니다. 연평균 23%의 매출 성장률을 기록했음에도 불구하고, 수익성의 악화가 우려되고 있으며, 이는 내부 운영 비용에서 비롯된 것입니다.

  • 실제로, 솔트룩스는 고객 맞춤형 서비스를 제공하기 위해 자원을 집중하고 있지만, 그로 인해 발생한 높은 운영비용이 수익성 회복에 부담으로 작용하고 있습니다. 예를 들어, 최근 연구개발에 대한 지출이 전체 매출의 20%를 상회하며, 이는 기업의 장기 전략 달성에 필수적인 투자이지만 당장에는 손실을 감수해야 한다는 점에서 복합적인 도전과제가 되고 있습니다.

  • 또한, 빅데이터 및 검색엔진 서비스를 강화하기 위해 다이퀘스트와의 협력이 효과를 발휘하고 있으나, 이는 단기간에 수익을 창출하기 위한 추가 노력과 시장에 대한 이해가 필요합니다. 최근 다이퀘스트는 KISTI와 협력하여 신규 사업 모델을 발굴하는 중이며, 솔트룩스는 이러한 프로젝트를 통해 다른 기업들과의 경쟁에서 우위를 점하고자 하고 있습니다.

  • 결론적으로, 솔트룩스는 매출 500억 원을 돌파하며 시장에서 어느 정도 독보적인 입지를 선점했지만, 단기적인 재무 성과는 개선의 여지가 있으며, 지속 가능한 수익 구조를 구축하기 위해서는 공격적인 영업 전략과 비용 관리가 필수적입니다. 향후 루시아 제품군과 자회사들의 유료 서비스 확장이 큰 기회가 될 수 있으며, 이를 통해 고객층을 확장하고 재무 구조를 안정화하는 데 필요한 내가 될 것입니다.

5. 국내 AI 산업 현황과 경쟁 구도

  • 2025년 현재, 국내 AI 산업은 상용화 단계로 접어들며 중소 AI 업체들이 다양하게 그 입지를 넓히고 있습니다. 특별히, 올해 들어 AI 기술을 기반으로 하는 솔루션과 서비스들이 여러 분야에서 실제적인 성과를 내고 있으며, 이는 국내 시장의 성숙도를 보여주는 지표가 되고 있습니다. 예를 들어, 다이퀘스트는 한국과학기술정보연구원(KISTI)과의 협업을 통해 신사업아이템발굴지원시스템을 성공적으로 구축하였고, 이는 고객의 요구를 반영한 맞춤형 솔루션이 되었음을 보여줍니다. 이와 같은 일이 연이은 케이스로 발생하면서 중소업체들의 시장 진입 장벽이 낮아지고 있는 것입니다.

  • 각 기업의 성과는 다음과 같이 나타납니다. 솔트룩스는 빅데이터 서비스 수요 상승에 힘입어 2025년 매출 약 500억 원 돌파를 목전에 두고 있으며, 이는 전년 대비 50.7%의 성장을 의미합니다. 다이퀘스트 또한 80억 원의 매출을 예상하고 있으며, 솔트룩스와의 제휴로 두 회사가 시너지를 낸 결과로 평가되고 있습니다. 반면, 코난테크놀로지는 100억 원 이상의 매출을 예상하고 있지만, 전년도 120억 원과 비교할 때 다소 은근한 결과를 기록할 것으로 보입니다. 이처럼 업체별 성장은 차별화를 보여주지만, 더 큰 시각에서 볼 때 이들의 성공과 이익 창출이 여전히 불확실성이 큽니다.

  • AI 산업의 발전에 있어 정부 정책도 중요한 역할을 하고 있습니다. 한국 정부는 데이터 활용과 개인정보 보호에 관한 규제를 완화하기 위해 개인정보 비식별화 가이드라인을 마련하고 있습니다. 그러나 이러한 규제가 실질적으로 각 기업에 도움이 될 수 있을지는 여전히 논란이 됩니다. 최근 이슈로는 개인정보 사용의 안전성 문제가 지속적으로 대두되며, 각 기업들은 정부의 지원 사항과 자체적인 관리체계를 두고 고민해야 할 상황입니다. 이렇게 정부의 정책은 기업의 실질적인 성장에 긍정적인 영향을 미쳐야 하며, 특히 확보된 데이터와 이를 통한 기술 개발이 중요한 기반이 됩니다.

  • 결론적으로, 현재 ASIC(Accelerator for Social Innovation and Creativity)와 같은 정부 지원 프로그램에서는 AI 산업의 상용화 및 데이터 활용을 위한 비지니스 모델의 개발을 적극 장려하고 있습니다. 이러한 흐름은 AI 기술 자체의 품질을 높이는 데 기여하고 있으며, 시장 전체의 경쟁력을 한층 강화시키고 있습니다. 비록 현재 국내 AI 산업이 빠르게 성장하고 있지만, 이에 대한 소비자와 기업의 신뢰도 또한 구축되어야 하는 과제가 남아 있어 지속적인 관심과 투자가 병행되어야 할 것입니다.

6. 정책·사회 환경이 주는 시사점

  • 2025년 상반기 대한민국의 정치적 환경은 대선과 관련된 여러 주요 이슈들에 의해 크게 조명받고 있습니다. 특히 6월 3일 예정된 제21대 대통령 선거와 관련하여, 사전투표가 진행되는 동안 IT 업계의 일정과 시장 반응이 주목받고 있습니다. 이러한 정치적 이슈는 선거 기간 동안 더불어 정부 정책과 기술 산업 간의 상관관계에 대한 논의를 활성화시킨다는 점에서 중요합니다.

  • 대선 동안의 정치적 분위기와 공약은 AI 산업에 직접적인 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, AI 기술과 플랫폼에 대한 정부의 지원 여부는 산업의 성장 가능성을 좌우할 수 있는 중요한 요소입니다. 대선후보들이 공약에 AI와 데이터 경제를 어떻게 포함시키는가에 따라, 관련 기업들은 이에 맞춰 전략을 조정할 필요성이 커질 수 있습니다. 특히 여당과 야당 간의 정책 논의는 AI 기술의 발전에 기여하거나 저해할 수 있는 결정적인 요인이 될 수 있습니다.

  • IT 업계는 대선 과정에서 귀기울여야 할 이슈들에 대한 의사결정이 중요합니다. 2025년 상반기 주요 사회 이슈로는 대선 후보자의 경제 정책, 데이터 관리 및 개인정보 보호 법안 등이 포함됩니다. 이러한 정책적 결정은 기업 환경에 중대한 변화와 적응을 강요할 수 있으며, 기업들은 이러한 변화에 민감하게 반응해야 합니다.

  • 실제로 대선과 관련한 IT 업계의 변화는 단순히 기술 개발을 넘어 정책 및 사회적 변화로 이어질 가능성이 큽니다. 예를 들어, 2025년에는 사전투표 소식이 AI 산업과 관련한 미디어 보도의 주제로 부각되면서 선거관리위원회의 데이터 처리 방법과 관련된 AI 활용 방안에 대한 논의가 활성화될 수 있습니다. 이와 같은 점들은 IT 기업이 어떤 방향으로 나아가야 하는지를 결정하는 중요한 기준이 될 것입니다.

  • 결론적으로, 정치적 환경은 IT 산업의 전망과 성장에 지대한 영향을 미치고 있으며, 기업들은 이런 정치적 전개를 예상하고 이에 따른 적절한 대응 전략을 수립해야 할 필요가 있습니다. 따라서 2025년 대선이 AI 산업에 미치는 영향을 지속적으로 모니터링하며, 이를 통해 새로운 기회를 창출할 수 있는 방안을 모색하는 것이 중요합니다.

핵심 정리

  • 글로벌 진출 전략

  • 솔트룩스는 AI 에이전트 중심으로 미국과 동남아 시장을 동시에 겨냥하는 공격적인 글로벌 확장 전략을 구사하고 있습니다. 특히, 베트남에서의 현지화 기법을 통해 시장 진입 장벽을 효과적으로 낮추고 있습니다.

  • 핵심 기술 강화

  • 리서치 자동화 및 생성형 콘텐츠 기술을 통해 AI 서비스의 차별화를 꾀하며, 고객 맞춤형 서비스를 제공하는 방안을 모색하고 있습니다. 이러한 전략으로 올해 10만 명의 고객 유치를 목표로 하고 있습니다.

  • M&A 및 제휴 효과

  • NHN과의 지분 투자 및 다이퀘스트 인수를 통해 서비스 포트폴리오가 확장되었습니다. 이로 인해 매출 성장이 이루어졌지만, 여전히 수익성 회복이 필요한 상황입니다.

  • 시장 반응 및 재무 성과

  • 매출이 이미 500억 원을 초과했으나 운영 손실이 계속되고 있습니다. 공격적인 투자와 R&D가 비용 증가의 원인이 되고 있으며, 지속 가능한 수익 구조 구축이 과제로 남아 있습니다.

  • 정치적·사회적 환경 영향

  • 2025년 대선과 관련된 사회적 이슈가 AI 산업에 큰 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 정책 변화에 맞춰 민첩하게 대응할 필요성이 있으며, 이러한 정치적 환경이 기업의 전략 조정에 큰 역할을 할 것입니다.

용어집

  • 🔍 AI (인공지능): 기계가 인간의 지능을 모방하여 학습하고 문제를 해결하는 기술을 말합니다. 다양한 데이터 및 알고리즘을 기반으로 동작합니다.

  • 🔍 LLM (대규모 언어 모델): 대량의 텍스트 데이터를 학습하여 인간과 비슷한 언어 이해 및 생성 능력을 갖춘 인공지능 모델입니다. 자연어 처리(Task)에 자주 활용됩니다.

  • 🔍 M&A (인수합병): 기업이 다른 기업을 인수하거나 합병하는 과정을 의미합니다. 이를 통해 시장 점유율 확대나 기술력 강화 등을 목표로 합니다.

  • 🔍 로컬라이제이션 전략: 특정 지역의 문화, 언어 및 시장 요구에 맞게 제품이나 서비스를 조정하는 과정을 의미합니다. 현지화된 전략은 시장 진입 장벽을 낮추는 데 중요합니다.

  • 🔍 GPU 슬라이싱: 그래픽 처리 장치(GPU)를 여러 개의 가상 환경으로 나누어 사용하는 기술로, 클라우드 운영 비용을 효율적으로 관리할 수 있게 해줍니다.

  • 🔍 자동화 플랫폼: 특정 작업이나 프로세스를 최소한의 인간 개입으로 수행할 수 있도록 설계된 소프트웨어나 시스템입니다. 리서치 및 분석 작업을 효율화합니다.

  • 🔍 매출 성장률: 주어진 기간 동안 회사의 총 매출이 얼마나 증가했는지를 백분율로 나타낸 것입니다. 이는 기업의 성과를 평가하는 중요한 지표입니다.

  • 🔍 고객 맞춤형 서비스: 고객의 특정 요구나 선호에 따라 맞춤화된 상품이나 서비스를 제공하는 방식입니다. 개인화된 경험을 통해 고객 만족도를 높이는 데 기여합니다.

  • 🔍 빅데이터: 방대한 양의 다양한 형식의 데이터를 분석하여 유용한 정보를 도출하는 기술과 과정을 말합니다. 기업의 의사결정에 도움을 줍니다.

  • 🔍 수익성: 기업이 투입한 자원(시간, 인력, 비용 등)에 대한 이익을 나타내는 지표입니다. 높은 수익성은 기업의 지속 가능한 성장에 필수적입니다.

출처 문서