AI 에이전트 매출 539% 급증…영업손실 50.3% 축소 도메인 특화 인공지능(AI) 에이전트 전문기업 와이즈넛(096250, 대표이사 강용성)이 2026년 상반기 연결 기준 매출액 146억 5000만 원을 기록하며 전년 동기 대비 8.2% 증가했다고 18일 밝혔다. 이번 상반기 실적은 AI 에이전트 부문이 전년 대비 539% 급성장하며 전체 외형 확대를 이끌었으며, 영업손실과 당기순손실 폭을 대폭 줄여 수익성 개선 흐름을 굳혔다. 와이즈넛의 상반기 연결 기준 영업손실은 15억 9000만 원으로 전년 동기(32억 원) 대비 적자 폭이 50.3% 줄었다. 같은 기간 당기순손실 역시 5억 1000만 원을 기록해 전년 동기(20억 원) 대비 74.3% 대폭 감소했다. 사업 부문별로는 AI 에이전트 사업의 성장세가 두드러졌다. 상반기 AI 에이전트 부문 매출은 61억 5000만 원으로 집계돼 전년 동기(9억 6000만 원) 대비 539.0% 증가했다. 이에 따라 전체 매출에서 AI 에이전트가 차지하는 비중은 지난해 상반기 7.1%에서 올해 상반기 42.0%로 34.9%포인트(p) 확대됐다. 와이즈넛은 신규 AI 에이전트 사업 수주가 확대되고 기존 레거시 사업의 생성형 AI 전환이 본격화되면서 AI 에이전트 부문의 매출 비중이 빠르게 증가한 것으로 분석했다. 기존 검색·챗봇 사업을 통해 축적한 자연어 처리 기술과 고객 기반, 산업별 구축 경험 등이 도메인 특화 AI 에이전트 사업으로 이어지면서 사업 포트폴리오 전환에도 속도가 붙고 있다는 설명이다. 2분기 기준 실적은 매출액 74억 3000만 원, 영업손실 1억 6500만 원, 당기순이익 5억 원을 달성했다. 상반기 누적 기준으로는 AI 에이전트 사업의 양적 성장과 판관비 효율화, 전년 동기 코스닥 상장 관련 일회성 비용 반영에 따른 기저효과가 복합적으로 작용해 손실 규모를 크게 낮췄다. 현재 와이즈넛은 공공과 기업 현장의 실제 업무에 적용되는 도메인 특화 AI 에이전트를 중심으로 AX 시장 공략을 강화하고 있다. 단순한 생성형 AI 도입을 넘어 고객이 보유한 내부 데이터와 업무 프로세스를 AI 에이전트와 연결해 실질적인 업무 생산성을 높이는 데 주력하고 있다. 와이즈넛은 에이전트 특화 LLM ‘WISE LLOA’와 RAG 기반 에이전트 솔루션 ‘WISE iRAG’, 에이전트 제작·운영 도구 ‘WISE Agent Labs’ 등 자체 기술을 비롯해 공공·기업 분야에서 축적한 구축 경험을 기반으로 산업별 AI 에이전트 적용 범위를 확대하고 있다. 와이즈넛은 하반기에도 공공기관과 기업의 AX 수요에 맞춰 도메인별 AI 에이전트 사업을 확대하는 한편, AI 에이전트 매출 성장과 수익성 개선을 동시에 추진한다는 방침이다. 강용성 와이즈넛 대표는 “올해 상반기에는 AI 에이전트가 검토와 검증 단계를 지나 공공과 기업 현장에서 실제 매출로 전환되는 변곡점을 만들어 냈다”라며, “이 성장세를 하반기에는 한 단계 더 끌어올려 도메인 특화 AI 에이전트 사업을 기반으로 외형 확대뿐만 아니라 수익성까지 갖춘 성과로 증명해 나갈 계획”이라고 말했다.

생성형 인공지능(AI) 플랫폼으로 행정 전반의 공공서비스 혁신 이끌어 AI 에이전트 전문기업 와이즈넛(대표 강용성)이 ‘경기 생성형 AI 플랫폼 구축 사업’에 본격 착수하며 공공 AI 행정시대의 첫 포문을 연다. 이번 사업은 전국 지자체 최초로 행정 업무에 생성형 AI 플랫폼을 도입하는 사례다. 본 사업에서 와이즈넛은 자사의 LLM과 AI 에이전트 솔루션을 적용해, 정보화 사업, 예산관리, 지출·회계·계약 업무지침, 법령 등의 공공 행정 업무에 특화된 AI 업무비서를 구축한다. AI 업무비서는 복수의 멀티 에이전트와 멀티 LLM을 유기적으로 오케스트레이션하는 핵심 가교 역할을 수행할 예정이다. 도정 내 다양한 업무 특성에 따라 에이전트를 복합적으로 통합 운용하고, 각 과업에 최적화된 형태의 에이전트를 활용할 수 있는 환경을 구현한다. 이를 통해, 경기도는 부서별 분산·운영되던 행정 업무를 효율화하고 AI 에이전트를 유연하게 확장·운용하여 행정 대응 속도를 혁신적으로 높일 것으로 기대된다. 와이즈넛이 구현하는 AI 업무비서에는 국내 최초 AI 에이전트 솔루션 WISE iRAG와 대규모언어모델 WISE LLM 등 시장에서 검증된 선도 AI 기술이 적용된다. 특히, WISE LLM은 입찰 당시 진행된 공공기관 대상 벤치마크평가(BMT)에서, 추론 능력과 상식, 언어 이해력 등의 항목에서 괄목할만한 성과를 기록하며 주목을 받았다. 이는 실제 행정 업무에 적용 가능한 LLM 모델로서의 신뢰성과 기술 경쟁력을 입증하는 결과로, 컨소시엄 내 핵심 역량 중 하나로 활용될 전망이다. 공공 행정의 AI 대전환(AX)이 본격화되는 가운데, 와이즈넛의 공공부문 성과는 이번이 처음이 아니다. 와이즈넛은 이미 한국도로공사, 인사혁신처, 고용노동부, 한전KPS, 화성시청 등 다양한 공공기관을 대상으로 다수의 생성형 AI 및 플랫폼 구축 사업을 성공적으로 수행해온 바 있다. 이번 경기도청 플랫폼 구축 사업을 통해 자사 LLM 및 AI 에이전트 기술의 신뢰성과 경쟁력을 다시 한 번 입증하고 공공 부문의 생성형 AI 도입 확산을 선도할 것으로 기대된다. 총 131억 원 규모의 이번 사업은 국내 유수의 기업들간 치열한 경쟁 입찰 끝에 엠티데이타 컨소시엄이 수행하게 됐다. 컨소시엄은 엠티데이타(45%)를 주관사로, 와이즈넛(15%), KT(20%) 외 2개사 등으로 구성됐다. 본 플랫폼은 올해 11월 시범 운영을 시작으로, 시스템 안정성과 활용성 검증을 거쳐 내년 5월 정식 서비스로 전환될 계획이다. 강용성 대표는 “이번 경기도 생성형 AI 플랫폼 사업이 공공 행정의 AI 혁신을 위한 실질적인 전환점이 될 수 있도록 기술 역량을 집중하고, 본 사업의 성공적인 추진을 계기로 전국 지자체 확산은 물론, 국가 차원의 AI 생태계 발전에도 기여하겠다”는 포부를 밝혔다. 한편, 와이즈넛은 경기도 소재 AI 전문기업으로, ▲경기도청 AI 챗봇(세정봇) 구축 ▲경기도의회 의정포털시스템 구축 ▲경기도교육청 경기에듀콜센터 민원상담 챗봇 서비스 등 도정의 인공지능 전환(AX)을 이끈 성공 사례를 다수 축적해왔다. 와이즈넛은 이를 기반으로 앞으로도 경기도의 모범적인 AI 행정시대 기조에 적극 동참할 계획을 밝혔다.

3년 연속 우수논문상 수상 인공지능 전문기업 와이즈넛(대표 강용성)은 10월에 진행된 ‘2024년도 제36회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회(이하, HCLT 2024)’에서 생성형AI 성능의 핵심 기반이 되는 RAG(검색증강생성) 기술과 관련된 논문으로 ‘우수 논문상’을 수상했다고 밝혔다. HCLT 2024는 AI 기술을 접목한 한국어처리기술 개발과 연구 성과를 공유하는 국내 가장 권위있는 자연어처리 학술대회다. 올해도 국내 인공지능 산업에 영향을 미치고 있는 유수의 기업들과 학계 인사들이 제출한 논문 중 총 109편의 쟁쟁한 논문이 채택되었으며, 이 중 최우수 논문 2편, 우수 논문 12편이 선정됐다. 와이즈넛은 2022년에는 우수 논문상을, 2023년에는 최우수 논문상을 수상한 바 있으며, 올해 역시 우수 논문상을 받으며 3년 연속 꾸준히 언어처리분야의 AI 기술 우수성을 증명하고 있다. 와이즈넛은 이번 학술대회에 제출한 총 4편의 논문이 모두 채택되었으며, 그중 1편은 우수 논문으로 선정되는 성과를 거두었다. 각 논문은 ▲데이터 전처리 ▲데이터 분석 ▲검색 모델 ▲독해 모델 등 RAG 시스템을 구성하는 일련의 모듈과 이들을 통합하는 연구를 제안하는 내용으로, 생성형AI 기술의 성능을 향상시킬 수 있는 전방위적 기술력을 증명해 보였다는 점이 그 의미를 더했다. 금번 우수 논문상을 수상한 ‘관련성 게이트를 활용한 FiD 시스템의 패시지 선별 및 답변 생성 성능 향상’(저자: 최승호, 박시현, 김민상, 박찬솔, 왕준호, 김지윤, 김봉수) 논문은, 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원(IITP)의 지원을 받은 ‘멀티모달 데이터 입력 기반 검색 증강 생성기술 개발’로 수행된 연구다. 본 연구는 RAG 시스템에서 답변을 생성하는데 사용되는 독해 모델 중 하나인 FiD(Fusion-in-Decoder)모델이 불필요한 정보를 포함한 패시지를 걸러낼 수 있도록 ‘관련성 게이트’라는 기법을 새롭게 제안했다. 해당 기법은 질문과 연관된 정보를 선별 및 추출하여 적은 파라미터로도 학습 안정성과 정확도를 크게 향상 시킬 수 있어, 답변 성능을 현격하게 개선하는 특징이 있다. 해당 기술을 활용하면 파라미터 수가 적은 도메인 특화 sLLM으로도 안정적인 답변이 가능하게 되어, 더 많은 기관 및 기업에 내부 지식 기반의 정확도 높은 RAG 서비스를 제공할 수 있게 되는 것이다. 이번 HCLT에서 와이즈넛이 제출 및 채택된 한국어처리 관련 연구는 자사가 보유한 자체 RAG기반 생성형AI 솔루션 ‘WISE iRAG’(와이즈 아이랙)에 기반영되어 RAG 기술 전반의 통제력과 품질 및 성능 고도화 연구에 모두 활용되고 있다. 강용성 와이즈넛 대표는 “와이즈넛이 AI 기술 선도 기업으로서 HCLT 학회에서 매년 의미 있는 성과를 거두고 있어 뜻깊은 한편, 이러한 성과가 회사의 기술 방향이 올곧게 나아가고 있음을 보여주는 중요한 지표 중 하나라 생각한다”라며, “와이즈넛은 지금까지처럼 AI 기반 한국어처리기술 관련 연구개발에 아낌없는 투자를 통해, 한국어 AI 기술 생태계와 초지능 시대로의 기술 발전에 기여하고 대체 불가능한 독보적 위치를 선점해 나갈 것”이라고 말했다.