높은 가격 경쟁력에 영업이익 흑자 '주목', 증시 입성 위해 NH증권 맞손

 

데이터라벨링 및 AI 모델 개발 전문 기업 데이터메이커가 100억원대 펀딩에 돌입했다. 이와 동시에 기업공개(IPO)를 위한 파트너사로 NH투자증권을 선정해
증시 입성 작업에도 속도를 내고 있다. 동종업계에서 드물게 흑자를 기록하고 있다는 점에서 투자자들이 주목하는 모양새다.

6일 투자은행(IB) 업계에 따르면, 데이터메이커는 재무적투자자(FI)들을 대상으로 100억원대 투자 유치에 한창이다. 기존 데이터라벨링에서 AI 도입 모델 플랫폼으로
사업을 확장하는 과정에서 필요한 개발 인력을 충원하고 해외에도 진출하기 위한 차원이다.

IPO를 위한 절차도 착착 밟아나가고 있다. 최근 NH투자증권을 대표주관사로 선정하고, 기업가치를 끌어올리기 위한 성장 전략과 증시 입성 시기에 대해 논의 중이다.
NH투자증권은 의료 인공지능(AI) 사업을 영위하는 루닛 상장 주관을 맡은 곳으로, AI 섹터에 대한 이해도가 높다는 점에서 파트너사로 선정한 것으로 풀이된다.

 출처=데이터메이커

2018년 설립된 데이터메이커는 데이터라벨링과 AI 모델 개발 전문 기업이다. 데이터라벨링은 이미지나 영상, 텍스트, 오디오 등 데이터를 AI가 학습 가능하도록
다양한 정보를 목적에 맞게 입력하는 작업을 말한다.

AI 알고리즘을 고도화하기 위해서는 방대한 양의 데이터가 필요한데, AI 자체가 사람이 사용하는 문서나 사진 등을 스스로 식별할 수 없어 사람이 수작업으로 데이터에
라벨(이름표)을 붙여야 한다.
일례로 고양이 사진과 동영상에 ‘고양이’라는 라벨을 붙임으로써 AI가 추후 유사한 형태의 이미지를 고양이로 구분할 수 있도록 하는 작업이 바로 데이터라벨링이다.

데이터메이커는 2018년 현존하는 모든 유형의 데이터라벨링이 가능한 플랫폼을 선보이며 AI 시장에서 두각을 드러냈다. 데이터메이커의 플랫폼은 보편적인 데이터 형태인 이미지를 비롯해 오디오, 텍스트, 3D 라이다 포인트 클라우드, 센서 등까지 라벨링 가능하다.

최근에는 AI 개발의 전 과정을 돕는 MLOps(머신러닝운영) 플랫폼 사업으로 영역을 확장하면서 성장 모멘텀 강화에 집중하고 있다. 여러 기업들이 AI 모델 도입을 위해
다양한 오픈소스를 활용하고 있지만, 모델 개발 프로세스에 대한 이해도가 낮아 실제 상용화 단계에 도달하지 못하는 경우가 많다.

MLOps 플랫폼은 AI 모델을 도입·운영·관리하는 프로세스를 SaaS(Software as a Service) 형태로 제공하는 솔루션을 말한다.
하나의 플랫폼으로 데이터셋 구축부터 라벨링, AI 모델 설계 및 학습, 서버 통합·연동을 포괄적으로 관리 가능하다. 여기서 데이터셋이란 AI가 특정 사물을 인지할 수 있도록 관련성 있는 데이터들을 모아놓은 집합체다. AWS를 비롯한 다양한 기업들이 수년 전부터 MLOps 플랫폼을 구축해왔다.

데이터메이커 역시 작년 MLOps 플랫폼을 출시해 올해부터 본격적으로 상용화에 나섰다. AI 모델 개발 프로세스를 단순화하고 자동화해 비전문가도 데이터만 있으면 쉽게 AI 모델을 개발할 수 있도록 만들었다는 점이 데이터메이커 MLOps 플랫폼의 차별화된 경쟁력이다. 의료와 제조, 건설, 국방 등 산업군의 40여개 넘는 기업을 대상으로 AI 도입과 최적화를 지원해왔다.

해외 인력을 활용해 인건비를 절감한 점도 주요 투자 포인트로 꼽힌다. 데이터메이커는 라벨링을 위해 인건비가 낮은 아프리카 가나에 데이터 랩을 운용 중으로, 높은 수준의 가격 경쟁력을 확보하고 있다.

이에 힘입어 매출과 영업이익도 꾸준히 늘어나는 것으로 전해진다. 지난해 영업손익에서 흑자를 기록한 사실은 국내 동종업계 플레이어들이 매출은 늘어도 영업 적자를
면치 못하고 있는 점을 감안하면 주목할 만하다는 평가다.