[딜사이트 최령 기자] 코난테크놀로지가 공공·국방·제조 분야의 인공지능 전환(AX)으로 사업을 넓히고 있지만 수익성 확보까지는 갈 길이 멀다. 지난해 매출이 늘었어도 원가 부담으로 매출총이익은 제자리에 머물렀다. 올해 상반기에는 전년 동기보다 영업비용을 줄였지만 적자가 이어졌다. 대규모언어모델(LLM) 도입과 기존 고객의 후속사업 확대를 전사 이익으로 연결하는 것이 과제로 남았다.

금융감독원 전자공시시스템에 따르면 코난테크놀로지의 매출은 2023년 244억원에서 2024년 263억원, 지난해 340억원으로 증가했다. 같은 기간 영업손실은 각각 110억원, 141억원, 99억원으로 누적 약 350억원이다. 사업을 확장하면서 꾸준한 외형 성장을 이뤄낸 반면 적자의 고리는 끊지 못했다.

지난해에는 매출이 전년 대비 29.1% 증가했지만 매출원가는 35.5% 늘었다. 매출총이익은 두 해 모두 50억원 안팎에 머물렀고 매출총이익률은 18.6%에서 14.6%로 낮아졌다. 판매비와관리비(판관비)가 190억원에서 148억원으로 줄면서 손실을 축소했지만 매출에서 확보하는 이익 규모를 키우는 과제는 남았다.

올해 상반기에는 원가 부담이 일부 완화됐다. 별도 기준 매출은 80억원으로 전년 동기보다 늘고 매출원가는 감소하면서 매출총손실 7억원에서 매출총이익 5억원으로 돌아섰다. 다만 판관비 73억원을 충당하기에는 부족한 탓에 영업손실 68억원이 발생했다.

회사가 손익 개선을 기대하는 사업은 LLM이다. LLM 매출은 2024년 11억원에서 지난해 88억원으로 증가했다. 올해 상반기에는 35억원으로 전체 매출의 43.4%를 차지하며 검색 매출 24억원을 넘어섰다.

회사에 따르면 기업·공공 부문의 생성형 AI 도입으로 신규 프로젝트가 늘고 기존 검색 고객의 고도화 수요도 확대되고 있다. 검색 유지보수를 이어가면서 LLM과 검색증강생성(RAG)을 결합한 추가 구축과 후속사업을 확보하는 구조다.

코난테크놀로지 관계자는 “기존 검색 사업의 유지보수가 지속되는 가운데 LLM·RAG 등 생성형 AI 기술을 결합한 고도화 사업과 이를 기반으로 한 후속사업까지 이어지면서 고객당 사업 영역이 확대되고 있다”며 “기존 사업의 대체보다는 신규 고객 확보와 기존 고객 내 사업 확장이 함께 이뤄지는 구조로 성장하고 있다”고 말했다.

이러한 사업 확대가 이익으로 이어지려면 추가 구축 비용을 관리해야 한다. 공공·국방·제조는 고객별 데이터와 업무 절차, 보안 요구가 달라 기존 시스템과의 연계와 현장 대응이 중요하다. 프로젝트마다 추가 매출에 비해 개발 인력과 외주 비용 부담이 커진다면 매출 증가에 따른 이익 개선 폭은 제한될 수 있다.

회사는 구축 경험이 쌓이면서 프로젝트 수익성이 안정화되고 있다는 입장이다. 회사 관계자는 “현재 주요 LLM 프로젝트는 이익을 내고 있으며 기존 검색 사업과 비교해서도 전반적으로 높은 수준의 수익성을 확보하고 있다”며 “향후 LLM 사업 확대와 구축 효율성 제고에 따라 전사 수익성 개선에도 긍정적으로 기여할 것으로 보고 있다”고 말했다.

회사가 설명한 주요 LLM 프로젝트의 수익성 개선에도 전사 기준으로는 매출총이익이 판관비를 충당하지 못하고 있다. 주요 프로젝트의 수익성을 유지하면서 전체 이익 규모를 키워야 한다. LLM이 최대 매출원으로 올라선 것만으로 적자 탈출을 기대하기 어려운 이유다.

비용 절감도 진행 중이다. 올해 상반기 기준 급여·퇴직급여는 전년 동기 79억원에서 73억원으로, 외주비는 20억원에서 14억원으로 줄었다. 상각비 감소와 주식보상비용 미발생 등도 반영돼 총영업비용은 159억원에서 149억원으로 감소했다.

회사는 비용 효율화와 관련해 인력 운영 최적화와 자체 AI 사업 비중 확대를 추진하고 있다고 설명했다. 연평균 임직원 수는 2024년 242명에서 지난해 214명으로 줄었으며 올해는 190명대 초반 수준을 예상했다. 상대적으로 수익성이 높은 자체 AI 사업의 비중이 확대되면서 외주비 등 비용 구조도 개선되고 있다는 설명이다.

관건은 줄어든 인력으로 사업 확대를 뒷받침하면서 비용 절감 효과를 유지할 수 있느냐다. 신규·후속사업 확대 과정에서 인력과 외주 비용이 매출보다 빠르게 늘면 수익성 개선이 제한될 수 있다. 축적한 기술과 구축 경험을 활용해 추가 사업의 수행 부담을 낮춰야 한다.

회사 관계자는 “신규 고객 확보와 기존 고객 대상 AI 서비스 고도화를 통해 매출 기반을 확대하는 한편 현재의 효율적인 비용 구조를 유지해 나갈 계획”이라며 “매출 성장에 따른 비용 증가를 최소화할 수 있는 사업 구조를 구축해 외형 성장과 수익성 개선을 함께 이어가는 것이 목표”라고 말했다.

한편 코난테크놀로지는 기업·공공기관의 문서·영상·음성 데이터를 검색하고 분석하는 소프트웨어를 개발·공급하는 회사다. 1999년 설립돼 2022년 코스닥에 상장했다. 검색 사업에서 출발해 자체 LLM을 개발했으며 고객의 내부 자료를 활용해 질문에 답하고 업무를 지원하는 생성형 AI 시스템 구축으로 사업을 넓히고 있다.