한국딥러닝, 시리즈A 120억 원 투자 유치…산업은행 50억 원 참여

2026년 1월 10일, 인공지능(AI) 스타트업 한국딥러닝이 시리즈A 투자 라운드에서 총 120억 원의 자금을 유치했다. 산업은행이 50억 원을 단독으로 출자했다는 점이 우리나라 AI 산업 투자 구도에서 눈에 띈다. 한국딥러닝은 지난 몇 년 간 국내 인공지능 산업 내에서 연구개발과 솔루션 상용화를 병행해 왔으며, 이번 투자는 AI 기반 예측·최적화·생성모델을 다양한 산업 현장에 접목할 역량을 갖춘 기업으로 평가받기 시작했음을 시사한다. 공개된 투자자 리스트와 투자 금액 구조를 보면, 산업은행이 선도 투자자로 참여했고 나머지 자금은 사모 펀드, 기존 벤처캐피털로부터 모집된 것으로 파악된다. 이 같은 대규모 투자 유치는 국내 AI 벤처의 성장성과 시장 신뢰도를 측정하는 주요 지표로도 해석된다.

한국딥러닝은 주로 제조업, 금융, 헬스케어 등 데이터 집약적 분야에 딥러닝 기반 ‘맞춤형 인사이트 플랫폼’을 공급해왔다. 실제로 지난해 국내 50대 대기업 중 8곳과 파일럿 PoC(Proof of Concept) 프로젝트를 수행한 것으로 보이며, 현장에서는 수요자 맞춤형 예측 AI와 데이터 자동화 툴의 필요성이 커지는 추세다. 이번 투자 이후, 한국딥러닝은 다국어 LLM(대규모 언어모델) 개발, 시계열 데이터 분석, 자율제어 시스템 등 기술 고도화에 집중할 계획을 내비쳤다. 산업은행은 투자의 핵심 사유로 “기술 내재화 역량, 현장 적용성, 그리고 글로벌화 잠재력”을 꼽았다. 이는 최근 정부와 공공금융권의 ‘한국형 AI 인재·기술 양성’ 정책 기조와도 일맥상통하는 부분이다.

국내외 AI·딥러닝 시장은 최근 몇 년 새 극심한 변동성을 보여주고 있다. 미국 오픈AI, 엔비디아, 구글, 마이크로소프트 등 글로벌 리더 기업의 영향력이 막강한 가운데, 한국 기업들의 기술 경쟁력 확보 및 자체 생태계 형성이 중요한 과제로 떠올랐다. 이 중에서도 산업별 AI 솔루션 기업은 현장에 즉시 적용 가능한 기술력과 효율성, 그리고 고객사와의 ‘협업을 통한 공동 성장모델’이 필수 조건으로 부상하고 있다. 유사한 맥락에서, 네이버, 카카오, LG AI연구원 등도 자체 AI 투자 및 언어모델, 생성AI 서비스 개발에 대규모 자금을 집행 중이다. 실제 사례로 2024~2025년 국내 AI 투자 유치 규모는 연간 1조 원에 육박했고, 각종 클라우드·빅데이터 기업, 헬스케어 스타트업도 딥러닝 엔진 탑재로 사업모델을 확장하는 추세다. 최근 한국인터넷진흥원(KISA)과 정보통신산업진흥원(NIPA) 자료에 따르면, 국내 딥러닝 기술 상용화율은 29% 내외로, 여전히 선진국 대비 초입 단계로 분류된다. 그러나 산업은행처럼 국가 기관이 민간 AI기업에 대규모 자금을 직접 담보하는 사례는 매우 드물다. 이 점이 이번 한국딥러닝 투자 건이 갖는 상징성과 파급력을 설명한다.

시장에서 시리즈A 투자의 의미는 통상 ‘본격 상용화 전초전·파이프라인 구축 단계’로 요약된다. 자금 유치를 통해 우수 인재 확충, 컴퓨팅 인프라 확장, IP(지식재산권) 확보, 대형 파트너 프로젝트 수주 등 선순환 구조가 가능해진다. 본격적 매출 신장 및 해외 진출의 초석이 되기 때문이다. 한국딥러닝 역시 밸류에이션(기업가치) 700억~1000억 원 수준으로 산정받았으며, 해외 유사기업(예: 일본 PFN, 독일 딥셋 등)과 견주더라도 경쟁 우위 요소는 충분하다는 평가다. 다만, 대규모 투자 유치 이후에는 실제 시장 점유율 확대, 독자적 기술 특허 확보, 안정적 수익 모델 구축 등 후속 과제가 따른다는 점도 무시할 수는 없다. 일본, 중국, 북미권 스타트업 사례처럼 투자 이후 사업 정체, 사업모델 피봇, 리더십 이탈 등 만성적 난관도 적지 않다. 현장에서는 투자금의 ‘효율적 집행, 성과 도출’이 결국 살아남는 스타트업을 가른다고 인식한다.

한국딥러닝이 주목받는 또 하나의 이유는, 비교적 이른 시기부터 제조현장에 맞춘 ‘실질 자동화·예측·통합 관리’ 모델을 현장화했고, 실제 유의미한 성과 데이터를 제시했다는 점이다. 산업은행이 국내 스타트업 투자 시 고질적 문제로 꼽히던 ‘기술 상용화 가능성’과 ‘시장 실증 데이터 부족’ 장벽을 극복했다고 판단한 배경이다. 이는 국내 AI 벤처 투자시장의 ‘실증 기반 투자 중심 축 이동’을 예고한다. 최근 메가펀드 운용사, 기술금융 기관들도 시장 검증 데이터, 대기업 파트너십 이력, 특화 도메인 노하우를 필수 체크리스트로 삼고, 단순 기술 시연보다는 ‘지속가능 사업모델–현장 적용성’에 무게를 두고 있다. 한국딥러닝의 주요 경쟁력 또한 바로 이 점이다.

금융권과 투자업계 분석에 따르면, 2026년 이후로도 ‘딥테크(Deep Tech) 기업’에 대한 투자심리는 꾸준할 전망이다. 글로벌 경기 민감도·DW 정책 변화, AI윤리·법제 신설 여부 등 변동성이 상존하지만, 산업별 AI 고도화 통합플랫폼 기업은 ‘필수 인프라’ 성격을 가지기 때문이다. 물론, 국내 AI 생태계의 자립을 위해서는 중견기업, 공공기관, 대학 등과의 폭넓은 생태계 연계, 인재풀 확장, 오픈소스 기여 등 다방면 노력이 병행되어야 할 것으로 보인다. ‘K-AI’ 성공의 관건이자 2차 AI붐의 핵심은, 실질 문제 해결과 서비스 혁신을 지속적으로 만들어내는 기업의 성장 생태계 확보에 있다. 단기간 성장의 허상과 거품이 아닌, 실증 데이터와 기술력에 근거한 시장 신뢰 축적이 그 방향성임은 분명하다.— 유재혁 ([email protected])