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[IT뉴스]“AI 학습 데이터가 돈”…새 수익원 파고드는 벤처들 [스타트업 스트리트]

온카뱅크관리자

2026-08-05 17:27:30

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">AI수요 늘자 가공·판매 시장 공략<br>한국딥러닝, 생성 플랫폼 출시 앞둬<br>번역 기업 플리토는 주 사업 바꿔</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="WuidMPQ9SI">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="0902fd009f683eb30533163786902e828b1b3c478109df644f31cc1f1422575a" dmcf-pid="Y7nJRQx2WO" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="클립아트코리아" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/05/seouleconomy/20260805172557460sepi.jpg" data-org-width="1200" dmcf-mid="yACOrEDgyC" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/05/seouleconomy/20260805172557460sepi.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            클립아트코리아
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="c8761af6621e3d13e7ec924233823d90a06931492e1b473c92e007cc144f8e18" dmcf-pid="GzLiexMVWs" dmcf-ptype="general">주력 사업에서 입지를 굳힌 벤처·스타트업들이 데이터를 유통하거나 가공하는 사업에 진출하고 있다. 인공지능(AI) 모델 학습용 데이터를 확보하려는 수요가 커지면서 이 시장을 잡으려는 기업들이 새로운 사업에 도전장을 내민 것이다. 이미 흑자 전환에 성공한 곳이 있는가 하면, 자체 개발한 도구를 상품화해 새 수익원으로 삼으려는 시도도 나오고 있다.</p>
          <p contents-hash="be424f2b525e551777ac902609a2b85c507f623caad774be7692f777e7ac2454" dmcf-pid="HqondMRfhm" dmcf-ptype="general">5일 벤처 업계에 따르면 광학문자인식(OCR) 소프트웨어를 개발하는 한국딥러닝은 문서 데이터 생성 플랫폼 ‘딥 스튜디오’ 출시를 준비하고 있다. 딥 스튜디오는 각종 장표와 손글씨, 사인 등이 포함된 가상의 문서를 만들어내는 프로그램이다. 여기서 생성된 정형·비정형 문서 데이터는 AI 모델의 문서 인식·분석 성능을 높이는 학습용으로 쓰인다.</p>
          <p contents-hash="043c09c4334605017e1796242a5408a1966651176eff6c7117288004b0a6638e" dmcf-pid="XBgLJRe4Cr" dmcf-ptype="general">딥 스튜디오는 원래 한국딥러닝이 자체 비전언어모델(VLM)의 문서 인식률을 높이려고 개발한 도구다. 대외 사업을 염두에 두지 않고 개발 부서에서만 쓸 용도로 만든 것이다. 인식률 개선 효과가 검증되자 한국딥러닝은 딥 스튜디오를 별도 소프트웨어로 판매하는 상품화 방안을 찾기 시작했다. AI 모델의 문서 인식 성능을 개선하려는 기업 수요를 공략하겠다는 구상이다.</p>
          <p contents-hash="2ba3effa4c0aabb2f7381f337a68cb17654d72285c3e3d0660a401f03a200db0" dmcf-pid="ZtxP42V7Ww" dmcf-ptype="general">예지보전 AI 기술을 개발하던 원프레딕트는 올해부터 데이터 관련 사업에서 매출을 내기 시작했다. 원동력은 지난해 출시한 ‘사이클론’이다. 제조 현장에서 수집되는 각종 센서 데이터와 공정·운전·품질 데이터를 전처리하고 가공하는 플랫폼으로, 제조업체가 보유한 자체 데이터를 AI 모델이 인식하고 학습할 수 있는 형태로 바꾸는 데 쓰인다. 사이클론은 올해 상반기 원프레딕트 매출의 13%를 차지했다.</p>
          <p contents-hash="d924bab49a1228cdc8b5f7be641afae8d3996fe7333caa4f49097b9ec8f21b07" dmcf-pid="5FMQ8VfzhD" dmcf-ptype="general"><span stockcode="300080">플리토(300080)</span>는 외국어 번역 서비스로 출발해 데이터 판매로 주력 사업이 바뀐 경우다. 플리토는 올해 6월 글로벌 빅테크 기업과 데이터 수출 계약 2건을 맺어 315억 5000만 원을 수주했다. 지난해 내수와 수출을 아우른 데이터 매출(217억 8000만 원)을 한 번에 넘어선 규모다. 데이터 사업에 순풍이 불면서 플리토는 지난해 창사 이래 첫 영업이익을 냈다.</p>
          <p contents-hash="a792d1f8ed25b4522213d4255a7cf33de3c7228050a5f1d59a7093290274c9c8" dmcf-pid="13Rx6f4qlE" dmcf-ptype="general">플리토는 고객사 요청에 따라 세계 각국 언어의 문자·음성 데이터를 수집해 납품하는 사업을 이어오고 있다. 고객사가 특정 언어와 상황을 요구하면 그 조건에 맞게 음성을 녹음하거나 작문 데이터를 모아 공급하는 식이다. 작문 데이터는 언어 퀴즈 앱 ‘플리토 아케이드’를 통해 수집한다.</p>
          <p contents-hash="e0d96b5d0b13ca7976751832d8adcc57b464479a5d901308be9a5149644a14bc" dmcf-pid="t0eMP48BWk" dmcf-ptype="general">벤처·스타트업들이 데이터 사업에서 새로운 기회를 찾는 배경에는 AI 확산에 따른 데이터 가치 상승이 있다. 데이터는 AI 모델의 성능을 좌우하는 자원으로 평가받는다. 해외 빅테크부터 AI 전환(AX)을 추진하는 굴뚝 산업 기업까지 고품질 데이터 확보에 나서는 이유다. 데이터 수집·가공 역량을 갖춘 업체들이 수익화 방안을 마련하고 시장 공략에 나선 것도 이 때문이다.</p>
          <p contents-hash="1c11dbb8b5773017511281dfdb8396789caf5f7d905dc4db2215c38e571e13d4" dmcf-pid="FpdRQ86bWc" dmcf-ptype="general">이정수 플리토 대표는 “앞으로는 단순히 많은 데이터를 확보하는 것보다 AI 모델의 성능을 높일 수 있는 고품질 데이터와 실제 서비스 환경의 다양한 예외 사례를 구축하는 역량이 중요해질 것”이라고 진단했다. 이어 “데이터 시장 역시 정형 데이터를 넘어 산업별 특화 데이터 중심으로 성장할 것이며 데이터 품질 관리와 다양한 국내외 프로젝트 수행 경험이 기업의 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소가 될 것”이라고 내다봤다.</p>
          <p contents-hash="f28456b105931d82e59b2a462838c4975fa9d25b42f061fe884513c242c80865" dmcf-pid="3UJex6PKvA" dmcf-ptype="general">김태호 기자 teo@sedaily.com</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 서울경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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