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한컴, 36년 만에 사명 바꾸고 ‘에이전틱 OS’ 회사 선언

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한컴이 한글과컴퓨터에서 한컴으로 사명을 바꾸고, 문서 소프트웨어 회사에서 글로벌 소버린 에이전틱 OS 기업으로 전환하겠다고 발표했어. 자체 대형 언어 모델을 만드는 대신 문서 데이터화, 실행 도구, 보안 환경을 제공하고 고객이 원하는 모델을 선택하게 하는 전략이 핵심이야.

  • 1

    한컴은 36년 만에 사명을 변경하고 한컴오피스 연식제 패키지 발매도 종료하기로 했어

  • 2

    오픈데이터로더 2.0은 종합 점수 90%, 읽기 순서 94%, 표 추출 93%, 헤딩 인식 83%를 기록했다고 밝혔어

  • 3

    자체 LLM 대신 고객이 모델을 고르고 한컴은 데이터 원천·실행 도구·보안 환경을 제공하는 개방형 AX 아키텍처를 내세웠어

  • 한컴이 36년 만에 사명을 바꿈. ‘한글과컴퓨터’에서 ‘한컴’으로 가겠다는 선언임

    • 발표회 이름은 ‘한컴: 더 시프트’였고, 핵심 메시지는 문서 회사에서 글로벌 에이전틱 OS 기업으로 전환하겠다는 것
    • 김연수 대표는 한컴이 이미 AI 사업 성과를 숫자로 입증했고, 이제 소버린 에이전틱 OS라는 더 큰 비전에 도전한다고 말함
  • 한컴이 말하는 소버린 에이전틱 OS는 그냥 새 오피스 앱이 아님

    • 조직 내부 데이터, 외부 AI 모델, 기존 업무 시스템, 권한 체계를 하나의 안전한 환경에서 연결하고 통제하는 통합 AI 에이전트 운영체제라고 설명함
    • 쉽게 말하면 기업 안의 문서와 업무 시스템을 AI 에이전트가 다룰 수 있게 만들되, 데이터와 권한은 조직이 통제하겠다는 방향임
  • 한컴은 자기들의 해자를 4가지로 정리함

    • 데이터 원천 기술
    • AX 임상 데이터
    • 20만 고객 자산
    • 개방형 AX 표준 아키텍처

중요

> 한컴 전략의 핵심은 자체 대형 언어 모델(LLM)을 직접 들고 싸우는 게 아니라, 문서 데이터를 AI가 이해하고 실행할 수 있는 형태로 바꾸는 레이어를 잡겠다는 쪽임.

  • 문서 파싱 기술이 이번 발표의 진짜 기술 포인트임

    • 한컴은 문서 파싱과 비정형 처리 역량을 바탕으로 문서를 AI가 인식 가능한 데이터로 변환하는 기술을 보유했다고 강조함
    • 지난해 9월 오픈소스로 공개한 오픈데이터로더(ODL)가 글로벌 시장에서 표준으로 부상하고 있다고 설명함
    • 올해 3월 출시된 ODL 2.0은 종합 점수 90%, 읽기 순서 94%, 표 추출 93%, 헤딩 인식 83%를 기록했다고 밝힘
    • 한컴은 이 벤치마크 4개 부문에서 글로벌 경쟁 오픈소스를 제쳤다고 주장함
  • AX 사업은 3단계 검증 흐름으로 가져가는 중임

    • 상용 솔루션 출시
    • 한컴 내부 임상
    • 외부 대형 공공망 레퍼런스 확보
    • 단순 데모가 아니라 실제 조직 환경에서 검증하는 단계로 포지셔닝하려는 의도가 보임
  • 모델 전략은 꽤 현실적임. ‘우리 LLM 써라’가 아니라 ‘원하는 LLM 골라라’임

    • 한컴은 자체 대형 언어 모델 대신 데이터 원천, 실행 도구, 보안 환경을 제공하겠다고 함
    • 그 위에서 작동하는 LLM은 고객이 자유롭게 선택할 수 있게 하는 개방형 AX 표준 아키텍처를 지원한다는 설명임
    • 기업 입장에서는 특정 모델 벤더에 묶이는 부담을 줄일 수 있다는 점을 노린 전략임
  • 한컴오피스도 기존 패키지 판매 방식에서 빠짐

    • 한컴오피스 2024를 마지막으로 연식제 패키지 발매를 종료한다고 밝힘
    • 앞으로는 AI 기능 고도화가 실시간으로 이뤄지는 플랫폼 형태로 바꾸겠다는 계획임
    • 오피스 소프트웨어를 매년 새 버전으로 파는 모델에서, 계속 업데이트되는 AI 업무 플랫폼으로 옮겨가겠다는 얘기임
  • 이름 변경의 상징성도 큼

    • 김 대표는 한글과컴퓨터라는 이름이 한국어 문서 처리의 표준을 만든 출발점이었다고 말함
    • 이제는 문서를 넘어 데이터로, 컴퓨터를 넘어 AI 에이전트로, 한국을 넘어 글로벌로 확장됐다고 설명함
    • 이름 바꾸기가 단순 리브랜딩이 아니라 사업 정체성 전환 선언에 가까움

기술 맥락

  • 한컴이 문서 파싱을 앞세우는 이유는 기업 데이터의 상당 부분이 여전히 문서 안에 있기 때문이에요. 표, 제목 구조, 읽기 순서를 제대로 못 뽑으면 대형 언어 모델에 넣어도 엉뚱한 답이 나오기 쉽거든요.

  • 자체 LLM을 만들지 않겠다는 선택도 꽤 중요해요. 모델 경쟁은 비용이 크고 주기가 빠른 반면, 기업 문서와 권한 체계를 안전하게 연결하는 인프라는 고객 환경에 깊게 붙을 수 있어요. 한컴은 이 지점을 자기 역할로 잡은 셈이에요.

  • ODL 벤치마크 수치가 강조된 이유도 여기 있어요. 종합 90%, 읽기 순서 94%, 표 추출 93% 같은 지표는 단순 홍보 숫자가 아니라, AI가 문서를 업무 데이터로 쓸 수 있느냐를 가르는 품질 지표에 가까워요.

  • 한컴오피스 패키지 판매 종료는 제품 배포 방식의 변화이기도 해요. AI 기능은 모델과 데이터 연결이 계속 바뀌기 때문에, 몇 년마다 새 버전을 파는 방식보다 플랫폼처럼 계속 갱신하는 방식이 더 맞아요.

한컴의 승부수는 모델 자체가 아니라 ‘문서를 AI가 읽고 실행할 수 있는 업무 데이터로 바꾸는 레이어’에 있어. 한국 기업 업무 환경에서 문서 자산이 워낙 크기 때문에, 이 전략은 허황된 AI 구호보다는 꽤 현실적인 방향에 가까워 보여.

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