한국딥러닝, 상반기 문서 AI 매출 3.4배… 금융·공공 온프레미스가 견인

한국딥러닝의 사례는 AI 비즈니스의 핵심이 '모델의 성능'에서 '워크플로우의 자동화'로 이동하고 있음을 보여주는 전형적인 성공 모델입니다. 기업 고객은 더 똑똑한 AI보다, 도입했을 때 추가적인 인력 투입이나 관리 비용이 들지 않는 '손이 가지 않는 AI'를 원한다는 점을 정확히 꿰뚫었습니다.

다만, 사업 구조 측면에서 리스크도 존재합니다. 매출의 90%가 온프레미스 방식에 집중되어 있다는 것은 고객사별 커스터마이징과 구축 대응을 위한 인적 자원 투입이 늘어날 수 있음을 의미하며, 이는 향후 폭발적인 매출 성장 시 운영 복잡도와 비용 상승이라는 트레이드오프를 발생시킬 수 있습니다. 따라서 제조 등 타 산업군 확장 시에는 기술의 표준화와 SaaS형 배포 모델과의 균형을 어떻게 맞출지가 지속 가능한 성장의 관건이 될 것입니다.