국내 AI 스타트업 8개사의 비즈니스 모델

💡

8개의 국내 AI 스타트업들은 각자의 전문 분야에서 혁신적인 솔루션을 선보이며 시장을 개척하고 있습니다. 소상공인 대상 리뷰 관리부터 회계 자동화, MLOps, 최적화 솔루션, AI 보안까지 다양한 영역에서 차별화된 기술력을 바탕으로 서비스를 제공하고 있습니다. 대부분의 기업들이 SaaS 기반의 구독형 수익 모델을 채택하고 있으며, 각 산업 분야의 디지털 전환 수요에 맞춰 지속적인 성장과 시장 확대를 추진하고 있습니다.

🤖 르몽(Lumon)

• 💰 비즈니스 모델 및 수익 구조
  자영업자를 대상으로 고객 리뷰·댓글 자동 응답 시스템을 제공하는 SaaS 형태로 운영한다. 월 구독료 기반으로 서비스하며, 프랜차이즈 본사를 대상으로 한 기업 버전도 마련해 추가 매출을 기대하고 있다.
• 🎯 현재 시장에서의 경쟁력 및 주요 고객층
  음식점 등 소상공인과 프랜차이즈 본사가 주요 고객이다. 배달앱, 포털 등 다양한 플랫폼에서 올라오는 고객 리뷰를 한 곳에 모아 관리하고, 실제 사장님 어투에 가까운 자연스러운 AI 댓글을 생성하는 점이 차별화 요소다. 사용자 피드백을 빠르게 반영해 기능을 개선하고 있다.
• 📈 향후 성장 가능성과 확장 전략
  소상공인 시장에서 빠르게 사용자층을 넓혀가며 성장 중이다. 통신사 등과 협력해 POS기·서빙 로봇 등 소상공인 솔루션과 연동하는 B2B 협업을 검토 중이며, 리뷰 데이터에서 매출 연관 인사이트를 도출하는 등 부가 가치 창출도 모색 중이다.
• 💻 기술 스택 및 차별화된 기술적 강점
  자연어 생성 AI를 통해 고객 리뷰 내용을 파악하고 맞춤 댓글을 추천한다. 다중 플랫폼 연동으로 리뷰 수집 및 관리를 자동화하고, 상황별 맞춤 표현이 가능한 언어 모델을 적용하는 것이 강점이다.

📊 토글캠퍼스(Toggle Campus)

• 💰 비즈니스 모델 및 수익 구조
  회계·세무 업무 자동화 플랫폼을 개발해 회계법인 및 개인회계사에게 제공한다. 구독형 서비스를 기본으로 하고, 특정 프로젝트 단위 계약도 병행한다.
• 🎯 현재 시장에서의 경쟁력 및 주요 고객층
  회계법인과 기업 재무팀이 주요 고객이다. OCR 기술로 증빙자료를 처리하고, AI 분석으로 반복적인 회계 업무를 효율화하는 솔루션을 제공한다. 빅4 회계법인과의 협력 관계를 맺어 신뢰도를 높이고 있다.
• 📈 향후 성장 가능성과 확장 전략
  대형 회계법인과의 PoC 및 MOU를 바탕으로 시장 확대가 예상된다. 글로벌 회계 시장(동남아 등) 진출도 염두에 두고 있으며, 차기 연도에 흑자 전환과 Series A 투자를 계획 중이다.
• 💻 기술 스택 및 차별화된 기술적 강점
  전문 지식 그래프와 자연어 검색 엔진을 활용해 복잡한 회계 규정에도 신속히 대응할 수 있다. 멀티에이전트 챗봇을 이용해 사용자가 질의하면 관련 규정이나 데이터를 자동으로 탐색하며, AI OCR 및 데이터 파이프라인으로 영수증 매칭 등의 반복 업무를 자동화한다.

🔧 테크노매트릭스(TechnoMatrix)

• 💰 비즈니스 모델 및 수익 구조
  머신러닝 모델 운영을 최적화하는 MLOps 솔루션을 B2B 형태로 제공한다. 고객사의 AI 모델에 모니터링과 자동 재학습 기능을 도입하는 라이선스 혹은 구독형 사업 모델을 갖추고 있으며, 모델 성능 개선에 따른 이익도 일부 과금 방식으로 설정된다.
• 🎯 현재 시장에서의 경쟁력 및 주요 고객층
  제조, 화학, 철강 등 데이터 드리프트가 잦고 모델 성능 저하 이슈가 큰 산업 위주로 고객층을 확보하고 있다. ML 모델의 데이터 드리프트를 자동 감지하고 성능을 유지·개선함으로써 비용과 리소스를 절감해주는 점이 강점이다.
• 📈 향후 성장 가능성과 확장 전략
  화학·철강 분야에서 PoC를 진행 중이며, 추후 첨단소재나 배터리 산업 등 적용 범위를 확장할 계획이다. 또한 금융·커머스처럼 데이터가 빠르게 변하는 영역에서도 솔루션 범용화가 가능할 것으로 전망한다.
• 💻 기술 스택 및 차별화된 기술적 강점
  콘셉트 드리프트를 탐지하고 모델 갱신을 자율적으로 수행하는 핵심 알고리즘을 보유해 모델 성능 유지에 특화돼 있다. 모델의 성능 진단부터 운영 전략까지 엔드투엔드 MLOps를 제공한다.

💡 데이터 드리프트: 시간이 지남에 따라 데이터의 특성이 변화하는 현상

💡 콘셉트 드리프트: 데이터와 목표 변수 간의 관계가 시간에 따라 변화하는 현상

💡 엔드투엔드: 시작부터 끝까지 전 과정을 아우르는 방식

🔄 오믈렛(Omelet)

• 💰 비즈니스 모델 및 수익 구조
  기업의 물류배송 경로, 생산 일정계획 등을 자동화하는 OaaSIS(Optimization as a Service) 플랫폼을 판매하거나 컨설팅+솔루션으로 유료화한다. 라이선스나 구독형 서비스를 혼용하며, 성과 기반으로 과금하는 컨설팅 모델도 운영한다.
• 🎯 현재 시장에서의 경쟁력 및 주요 고객층
  물류 기업과 스마트팩토리가 초기 고객이다. AI가 차량 경로와 작업 순서를 최적화해 인건비와 연료비를 절감하고, 노동력 부족과 에너지 비용 상승 이슈를 해결할 수 있어 주목받고 있다.
• 📈 향후 성장 가능성과 확장 전략
  시드 투자를 이미 유치했고, 물류 최적화 소프트웨어를 곧 출시할 계획이다. 향후 반도체 설계, 신약 물질 탐색 등 복잡도가 높은 영역으로 기술 확장을 모색하며, 다양한 산업 도메인에 AI 의사결정 플랫폼을 제공하고자 한다.
• 💻 기술 스택 및 차별화된 기술적 강점
  KAIST 산업공학 교수 창업팀이 보유한 최적화 알고리즘 역량이 뛰어나다. 생성형 AI 기술을 접목해 기존에 복잡해서 해결하기 어려웠던 최적화 문제에 대응할 수 있으며, 산업 현장의 다양한 제약 조건을 반영하는 능력이 우수하다.

💡 OaaSIS: Optimization as a Service의 약자로, 최적화 서비스를 클라우드 형태로 제공하는 방식

🛡️ 스퀴즈피치(Squeeze Pitch)

• 💰 비즈니스 모델 및 수익 구조
  기업 내부에 맞춤형 대형언어모델(LLM) 인프라를 구축해주는 컨설팅 및 프로젝트 기반 사업을 진행한다. 이후 LLMOps 플랫폼을 SaaS로 전환해 장기적 매출을 추구할 계획이다.
• 🎯 현재 시장에서의 경쟁력 및 주요 고객층
  데이터 프라이버시가 중요한 금융, 의료, 공공 등 기관을 타깃으로 한다. 오픈소스 모델을 기업 데이터에 최적화하는 전문성이 강점이며, 상대적으로 적은 하드웨어 자원으로도 저비용·고성능 구현을 돕는다.
• 📈 향후 성장 가능성과 확장 전략
  엔비디아 GPU 등 고가 장비 없이도 LLM을 활용 가능하도록 지원하는 솔루션을 개발하고, LLMOps 자동화 도구를 출시해 다수 기업에 서비스를 확장할 계획이다. AI 도입 전문 인력이 부족한 상황에서 중요한 기술 파트너가 될 가능성이 높다.
• 💻 기술 스택 및 차별화된 기술적 강점
  분산 처리와 모델 경량화(양자화) 등 LLM 최적화 기술에 특화돼 있다. 오픈소스 모델을 맞춤형으로 파인튜닝하고, 데이터 준비부터 배포까지 전 과정을 지원하는 LLMOps 역량을 갖추고 있다.

💡 LLMOps: LLM Operations의 약자로, 대형 언어 모델의 운영 및 관리를 위한 방법론

💡 양자화: AI 모델의 크기를 줄이고 처리 속도를 높이기 위해 수치를 단순화하는 기술

🤝 페열(Feyol)

• 💰 비즈니스 모델 및 수익 구조
  개인 디바이스 AI 비서 에이전트 앱을 개발 중이다. 현재 프로토타입을 테스트하고 있으며, 향후 프리미엄 구독 모델 적용을 검토하고 있다.
• 🎯 현재 시장에서의 경쟁력 및 주요 고객층
  개인 소비자, 특히 MZ세대와 1인 가구가 잠재 고객이다. 스마트폰과 웨어러블, PC 등 멀티 디바이스 정보를 통합해 맥락 이해도를 높인 AI 서비스를 제공하며, 민감한 개인정보는 로컬에서 처리해 프라이버시를 지키는 방안을 추진하고 있다.
• 📈 향후 성장 가능성과 확장 전략
  추가 개발과 사용자 피드백을 통해 서비스 완성도를 높인 뒤 스마트워치, 스마트홈 기기 등으로 연동 범위를 확장할 예정이다. 개인 데이터가 축적됨에 따라 헬스케어, 일정관리 등 버티컬 서비스로 확장 가능성이 있다.
• 💻 기술 스택 및 차별화된 기술적 강점
  모바일과 엣지 환경에서 동작하는 경량화된 AI 모델을 사용한다. 연합학습(Federated Learning) 기법을 도입해 사용자 데이터의 사생활을 보호하면서도 모델의 성능을 개선하고, 개인별 맞춤형 프롬프트 엔진으로 사용자 습관을 학습한다.

💡 엣지 환경: 중앙 서버가 아닌 사용자의 기기에서 직접 데이터를 처리하는 환경

💡 연합학습: 개인 데이터를 중앙 서버로 전송하지 않고 각 기기에서 학습한 결과만을 공유하는 AI 학습 방식

🌐 트릴리언랩스(Trillion Labs)

• 💰 비즈니스 모델 및 수익 구조
  한국어 초거대언어모델(LLM)을 개발해 API나 기업 대상 커스터마이징 서비스로 수익화할 계획이다. 향후 자체 서비스를 출시하거나 B2B 솔루션을 제공하는 모델도 검토 중이다.
• 🎯 현재 시장에서의 경쟁력 및 주요 고객층
  한국 및 동북아권 고객사를 주요 타깃으로 삼으며, 영미권 모델에서 발생하는 문화적 편향 문제를 해결하고 현지 데이터를 충분히 학습하는 점이 경쟁력이다. 정부·대기업 등에서 국산 모델 채택을 추진하기 때문에 협력 기회도 많다.
• 📈 향후 성장 가능성과 확장 전략
  상당한 투자 유치를 통해 연구 개발을 가속화하고 있으며, 연내 한국어 기반 LLM을 공개할 예정이다. 이후 일본어 등 아시아 언어로 범위를 확대해 나갈 가능성도 크다.
• 💻 기술 스택 및 차별화된 기술적 강점
  네이버 HyperCLOVA, Riiid 출신 등 NLP 전문 인력이 모여 있으며, 대규모 한국어 말뭉치 사전훈련으로 한국어와 한국 문화에 대한 이해도를 높인 모델을 개발한다. 국가 차원의 데이터와 요구사항을 반영해 한국어 모델로서의 정확도와 신뢰도를 향상시키고 있다.

💡 NLP: Natural Language Processing의 약자로, 자연어 처리 기술

💡 말뭉치: 언어 연구나 모델 학습을 위해 수집한 텍스트 데이터의 집합