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title: "와이즈넛, AI 에이전트 매출 비중 1년 만에 1.3%에서 43.3%로"
published: 2026-05-18T07:05:01.895Z
canonical: https://jeff.news/article/3027
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# 와이즈넛, AI 에이전트 매출 비중 1년 만에 1.3%에서 43.3%로

와이즈넛의 1분기 매출이 72억2000만원으로 전년 동기 대비 33.8% 늘었다. 특히 AI 에이전트 매출이 7000만원에서 31억3000만원으로 뛰며 전체 매출 비중도 43.3%까지 올라갔다.

- 와이즈넛의 1분기 매출이 전년 대비 33.8% 증가함
  - 연결 기준 매출은 72억2000만원임
  - 영업손실은 26억5000만원, 당기순손실은 25억6000만원으로 적자는 이어졌지만 폭은 줄었다고 밝힘

- 진짜 눈에 띄는 숫자는 AI 에이전트 매출임
  - AI 에이전트 부문 1분기 매출은 31억3000만원임
  - 전년 동기에는 7000만원 수준이었으니, 거의 ‘검토 단계’에서 ‘매출 항목’으로 넘어간 그림임
  - 전체 매출에서 AI 에이전트가 차지하는 비중도 지난해 1.3%에서 올해 43.3%로 올라감

> [!IMPORTANT]
> AI 에이전트 비중이 1.3%에서 43.3%로 뛴 건 단순한 마케팅 문구보다 훨씬 센 신호임. 최소한 일부 B2B 고객 사이에서는 에이전트가 PoC를 넘어 실제 예산을 먹기 시작했다는 뜻임.

- 와이즈넛은 기존 레거시 사업군이 AI 에이전트 영역으로 흡수·전환되고 있다고 봄
  - 과거에는 시장에서 검토 단계에 머물렀던 AI 에이전트 사업이 실제 매출로 이어지고 있다는 설명임
  - 비용 관리도 같이 맞물리면서 실적 개선에 영향을 줬다고 밝힘

- 앞으로는 공공·금융·제조·유통 같은 B2B 시장을 더 파고들 계획임
  - 와이즈넛은 70여 건의 도메인 특화 AI 에이전트 구축 레퍼런스를 갖고 있다고 강조함
  - 특정 산업의 업무 지식과 프로세스를 반영한 에이전트를 만들고, 이를 인접 산업군으로 확장하겠다는 전략임

- 보안 민감 고객을 겨냥한 온프레미스형 AI 어플라이언스도 핵심 카드로 나옴
  - 에이전트 특화 대규모 언어 모델(LLM), 검색 증강 생성(RAG), 국산 신경망 처리 장치(NPU)를 결합한다는 구상임
  - 망분리 환경에서 구동 가능한 고성능 폐쇄형 AI 인프라 수요에 대응하겠다는 설명임

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## 기술 맥락
- 이 기사에서 중요한 건 “AI 에이전트가 유행어다”가 아니라 매출 비중이 실제로 바뀌었다는 점이에요. B2B 소프트웨어 회사에서 1.3%였던 항목이 43.3%가 됐다는 건 영업, 구축, 유지보수 흐름이 같이 바뀌고 있다는 뜻이거든요.

- 도메인 특화 에이전트에 RAG가 붙는 이유는 기업 업무가 일반 지식만으로 안 돌아가기 때문이에요. 내부 규정, 상품 문서, 고객 이력, 공정 데이터 같은 걸 찾아서 답해야 하니 검색 기반 문맥 주입이 필요해요.

- 온프레미스형 어플라이언스 전략은 한국 B2B 시장에서 꽤 현실적이에요. 공공·금융·제조 고객은 데이터를 외부 클라우드로 보내기 어렵고, 망분리 환경도 많아서 내부망에서 닫힌 형태로 돌릴 수 있어야 하거든요.

- 국산 NPU를 언급한 것도 비용과 공급망 맥락이 있어요. GPU만으로 모든 추론을 처리하면 비용과 확보 문제가 생기기 쉬워서, 특정 워크로드를 NPU로 돌리는 선택지가 커질 수 있어요.

## 핵심 포인트

- 와이즈넛 1분기 연결 매출은 72억2000만원으로 전년 대비 33.8% 증가함
- AI 에이전트 부문 매출은 전년 동기 7000만원에서 올해 31억3000만원으로 급증함
- 와이즈넛은 LLM·RAG와 국산 NPU를 결합한 온프레미스형 AI 어플라이언스로 망분리 고객 수요를 공략할 계획임

## 인사이트

AI 에이전트가 파일럿과 데모 단계를 지나 실제 B2B 매출 항목으로 잡히기 시작했다는 점이 포인트임. 특히 망분리·폐쇄망 고객을 겨냥한 온프레미스형 어플라이언스는 한국 기업 환경에서 꽤 현실적인 전략임.