[TECH한주] 크라우드웍스, ‘로봇의 행동’까지 데이터로 만든다

2017년 설립된 크라우드웍스는 2023년 코스닥에 상장했으며, 데이터 수집·가공 사업을 성장 기반으로 삼아 왔다. 이 회사는 사진 속 사물 구분 데이터 라벨링과 음성의 문자 전환 데이터 라벨링, 언어모델 학습용 데이터 구축을 수행해 왔다. 여기에 사업 구성으로 기업용 AI 제품을 추가했고, 자회사 크라우드아카데미의 교육 사업도 보유해 기업의 AI 도입·활용 지원 범위를 넓혔다.

크라우드웍스는 AI 학습용 데이터 구축 경험의 사업 확장 대상으로 기업용 에이전트·피지컬 AI를 제시하고 있다. 기업 문서의 AI 활용 가능 형태 가공 사업을 벌이고 있으며, 에이전트 실행 과정 평가 사업과 로봇 움직임의 학습 데이터화 사업도 추진하고 있다. 최근에는 로봇 학습 데이터 공급을 시작했고, 제조기업 협력을 위한 지역 거점도 마련하면서 사업 범위를 확대하고 있다.

이 같은 사업 확대로 매출은 증가했지만 영업손실은 지속되고 있다. 이에 따라 새로 확보한 과제·고객의 추가 계약 전환과 제품 공급·운영 과정의 수익성 제고가 과제로 남아 있다.

크라우드웍스는 데이터·AI 솔루션·교육으로 주요 사업을 구분해 운영합니다. 데이터 사업에서는 대규모언어모델(LLM) 개발용 자료 구축과 산업별 AI 학습용 자료 구축을 진행합니다. AI 솔루션 사업에서는 기업 자료 구조화 지원과 에이전트 개발 지원, 에이전트 평가 지원을 제공합니다.

교육 사업은 크라우드아카데미가 운영합니다. 교육 사업에서는 데이터 라벨링 교육과 AI 관련 교육, 국비 지원 과정, 기업교육을 제공합니다. 이 사업은 데이터 작업자 양성과 기업·기관 AI 활용 교육을 담당합니다.

다만 전체 사업 내에서 교육 비중은 축소됐습니다. 정호윤 한국투자증권 연구원이 2026년 6월 12일 보고서에서 분석한 내용에 따르면 2023년 매출의 45%였던 교육 사업이 축소됐습니다. 이와 함께 데이터·AI 사업이 교육 사업 축소분을 대체하는 사업 구조 변화가 나타났습니다.

해당 보고서가 제시한 2025년 매출 비중은 데이터 사업 69.5%, AI 사업 20.3%, 교육 사업 3.0%입니다.

최근 데이터 구축 과제의 범위가 단순 결과물 중심에서 모델의 답변 과정과 에이전트의 업무 수행 과정까지 포함하는 방향으로 확대됐습니다. 지난 7월에는 한국지능정보사회진흥원(NIA)의 '복합 문서 기반 지식 추론 데이터' 구축 과제를 수주했으며, 이 과제에는 표·그래프·도면·텍스트가 결합된 공공 문서를 수집·정제하는 내용이 담겼습니다. 이 과제에는 워트인텔리전스와 젠다이브가 공동 참여했으며, 추론 학습용 데이터 1만 건 이상을 구축할 계획입니다.

지난 9월에는 슈어소프트테크가 주관하는 컨소시엄에 참여해 'AI 에이전트 안전·신뢰성 검증 체계 지원' 사업을 수주했습니다. 이 사업에서 크라우드웍스는 외부 도구·API의 다단계 호출 시나리오를 설계하고, 한국형 검증 데이터셋 7000건 이상을 구축하는 역할을 맡았습니다. 검증 대상은 최종 답변뿐 아니라 에이전트의 계획 수립과 실행 과정의 타당성 평가까지 포함합니다.

해당 기업은 카카오 컨소시엄 '모두의 AI' 사업에 참여하고 있습니다. 이 사업에서 범용 챗봇·분야별 에이전트 개발용 데이터의 공급·가공을 맡을 예정이며, 답변 품질·안전성 검증도 지원할 예정입니다. 카카오 컨소시엄 '모두의 AI' 사업에 참여 중이며, 데이터 공급·가공 및 답변 품질·안전성 검증을 지원할 예정입니다.

이 회사의 기업용 AI 제품군 중심에는 '알피(Alpy)'가 있습니다. 알피는 지난해 출시됐으며, 업무용 AI 에이전트의 개발·평가·운영을 지원하는 솔루션입니다. 알피는 기업이 사용하는 데이터와 모델을 연결하고, 업무 흐름 구성을 지원하며, 에이전트의 성능·안전성 점검도 지원합니다.

이 같은 지원에 앞서서는 기업 자료를 AI가 열람·검색할 수 있는 형태로 정리하는 선행 작업이 이뤄집니다. 이 과정에는 '알피 날리지 컴파일러(Alpy Knowledge Compiler)'가 활용됩니다. 알피 날리지 컴파일러는 비정형 문서의 글자·이미지·도표·그래프를 분석하고, 이를 검색증강생성(RAG) 활용용으로 구조화하는 기능을 갖추고 있습니다.

RAG 방식은 AI가 외부 자료를 검색해 답변에 참고하는 방식입니다. 이 때문에 문서의 내용과 구조를 정확히 판독하는 일이 중요 요소입니다. 문서의 내용과 구조를 정확히 읽어 구조화하는 과정이 중요하다고 제시됩니다.

문서 처리 체계는 가공 이후의 유지·관리와 자동 처리 결과의 사람 보완으로 나뉘어 운영된다. 문서 가공 후 지속 관리 역할은 '알피 데이터 포털(Alpy Data Portal)'이 담당한다. 자동 처리 결과의 인간 보완 작업에는 '워크스테이지(Workstage)'가 활용된다.

'알피 데이터 포털(Alpy Data Portal)'은 자료 수집·저장 연결, 문서 분할 연결, 검색용 변환 과정 연결, 변경 문서 반영, 부서별 접근권한 설정, 답변 근거 원문 확인 제공 기능을 맡는다. '워크스테이지(Workstage)'는 데이터 수집·가공·검수 관리 기능을 제공하고, 현업 담당자의 문서 분석 결과 수정 지원과 현업 담당자의 전문지식 반영 지원 기능도 수행한다.

이와 함께 회사는 언어모델 분야 사업으로 자체 소형언어모델(SLM) '웍스원(WorksOne)' 및 다양한 LLM을 활용한 기업용 AI 구축을 전개하고 있다. 이 구축은 문서 가공 연결, 데이터 관리 연결, 모델 적용 연결, 에이전트 개발·평가 연결로 구성되며, 기업별 업무와 도입 환경 대응을 목적으로 한다. 회사는 올해 AI 바우처 사업에서 '날리지 컴파일러'·'워크스테이지' 공급 솔루션도 제시했다.

회사는 데이터 공급 방식을 고객별 구축 프로젝트에서 거래 플랫폼으로 확장했습니다. 지난해 출시한 'A1 데이터 마켓플레이스'에서는 기업의 AI 학습용 데이터를 구매할 수 있습니다.

회사는 올해 피지컬 AI 개발 수요에 대응하기 위해 로봇 행동 데이터 공급 확대에 나섰습니다. 피지컬 AI 사업의 핵심 데이터는 로봇이 본 장면과 움직임, 가한 힘을 동시에 기록한 데이터입니다.

회사는 지난 5월 사내에 '피지컬 AI 데이터랩'을 신설했습니다. 이 조직은 휴머노이드 로봇과 원격 조작 장비를 활용해 데이터 연구와 실증에 착수했습니다. 목표는 로봇의 관절 궤적과 힘, 시각 정보를 수집·가공·검수하고 자체 데이터 플랫폼을 고도화하는 것입니다.

회사는 지난 7월 'A1 데이터 마켓플레이스'를 통한 로봇 정밀 조작 데이터셋 공급을 발표했습니다. 이 데이터셋은 전 세계 145명의 조작자가 로봇팔을 원격 조작하는 방식으로 수집됐고, 약 1만2000건의 성공 사례를 담았습니다. 데이터셋 범위는 기초 조작부터 고난도 작업까지 12가지 유형입니다. 제공 형식은 로봇 학습용 '르로봇(LeRobot)' 형식이며, 완성도와 속도, 경로 효율, 안전성에 관한 품질 정보도 포함됐습니다.

회사는 로봇이 쓰이는 현장별로 필요한 데이터를 가공하는 로봇 활동 환경 맞춤 데이터 가공 사업을 진행하고 있으며, 데이터 수집·가공 과정을 관리하는 제품인 '피지컬 AI 데이터 플랫폼'도 운영하고 있습니다. '피지컬 AI 데이터 플랫폼'은 원격 조작·시뮬레이션 획득 행동 데이터를 관리하는 기능을 갖추고 있으며, 작업·시나리오·세부 작업·동작 단위로 관리하고 있습니다.

이 같은 역량은 지난 6~8일 서울 코엑스에서 열린 'AI 페스타 2026' 참가를 통해 공개됐습니다. 회사는 행사에서 VR 기기를 활용한 로봇 원격 조작을 시연했고, 학습 데이터 구축 과정도 공개했습니다.

회사는 지난 9월 모비루스 농업 자율주행 데이터 어노테이션 사업을 수주했으며, 해당 사업에서는 경작지·수풀·농로·흙길을 픽셀 단위로 구분하고 있습니다. 이는 차선·표지판 없는 농지에서 주행 경계를 인식하기 위한 학습 데이터와 농지 장애물을 판단하기 위한 학습 데이터를 제작하기 위한 것입니다. 또한 회사는 관련 국책 과제에 참여하고 있으며, LG전자 주관 '피지컬 AI 모델 학습을 위한 월드 파운데이션 모델 기술개발' 사업에서는 데이터 수집과 플랫폼 구축을 담당하고 있습니다. 아울러 울산과학기술원(유니스트) 컨소시엄의 조선업 특화 파운데이션 모델 개발 사업에서는 산업 데이터를 정제하고 학습 데이터셋을 구축하고 있습니다.

회사는 산업계 협력 활동을 지속하고 있습니다. 한국피지컬AI협회 회원사로 참여하고 있으며, 과학기술정보통신부가 주도하는 '피지컬 AI 얼라이언스' 2기에도 참여 의사를 표명했습니다. 회사는 '피지컬 AI 얼라이언스' 1기에 참여한 이력이 있으며, 지난 6월 출범한 2기에서도 협력을 이어가겠다는 입장입니다.

특히 2기 얼라이언스는 기술 개발·산업별 적용의 구체적 협력 과제 연계에 초점을 두고 있습니다. 회사는 이를 통해 제조기업과의 접점을 확대하려는 목적을 두고 있습니다. 협회와 얼라이언스 참여를 이어가며 산업 협력 범위를 넓히고 있는 흐름입니다.

회사는 지난 9월 경남테크노파크 경남인공지능혁신본부 내에 창원 오피스를 마련했습니다. 창원 오피스는 첫 지역 거점으로, 제조기업의 AI 도입 수요를 발굴하고 실증사업과 산학연 협력을 추진하는 역할을 맡고 있습니다. 회사는 울산 오피스 거점도 추가로 마련하겠다고 발표했으며, 사업 범위를 확대하고 있습니다.

다만 외연 확대와 매출 증가에도 수익성 개선 지연은 이어지고 있습니다. 금융감독원 전자공시시스템에 제출한 반기보고서 기준 올해 상반기 연결 매출은 약 52억 원으로 전년 동기 대비 33.5% 증가했지만, 영업손실은 57억4625만 원으로 0.6% 감소하는 데 그쳤습니다. 매출 증가에도 적자가 지속되고 있으며, 반복 매출 확보 과제가 남아 있습니다.

정호윤 연구원은 제조·로봇 관련 주요 과제 참여와 사업 영역 확대를 긍정적으로 평가하면서도, 적용 실적의 축적이 필요하다고 분석했습니다. 또한 반복 매출 확보가 필요하다고 분석했고, 반복 매출 확보를 통한 이익 개선 과정이 필요하다고 봤습니다.

크라우드웍스는 기업 문서·언어모델 학습 데이터를 넘어 로봇 행동·제조 현장 작업 과정까지 사업 범위를 확장한 상태입니다. 향후 과제로는 국책 과제·지역 거점 확보 경험을 민간 고객 추가 도입과 연계하는 점이 제시됐습니다. 아울러 사업 확대 성과의 변수로는 데이터 구축 프로젝트 매출과 제품 공급·운영의 지속적 수익 확보 여부가 꼽혔습니다.

출처: 테크월드뉴스 · 김승기 기자
원문: https://www.epnc.co.kr/news/articleView.html?idxno=407979

참고자료

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