엘리스그룹, 교육 회사에서 그래픽처리장치 클라우드 회사로 체급 바꾸며 상장 추진

• 엘리스그룹이 코스닥 상장 절차에 들어갔다. 원래는 인공지능 교육 플랫폼 회사 이미지가 강했는데, 지금 스토리는 훨씬 인프라 쪽에 가까움

  • 지난달 19일 한국거래소에 상장예비심사청구서를 제출함
  • 공동 주관사는 미래에셋증권과 삼성증권임
  • 회사는 인공지능 인프라, 인공지능 전환 솔루션, 교육 플랫폼, 자체 모델까지 묶어 ‘인공지능 풀스택 파트너’를 표방함

• 숫자만 보면 성장과 부담이 같이 보인다. 2025년 연결 매출은 395억 원으로 전년 346억 원 대비 14% 늘었음

  • 2022년 246억 원과 비교하면 4년 사이 60% 넘게 성장함
  • 하지만 영업이익은 83억 원에서 52억 원으로 37% 줄었음
  • 매출은 커졌는데, 인프라 투자 비용이 손익계산서에 본격적으로 들어오기 시작한 구간임

• 이익 감소의 가장 큰 이유는 이동식 모듈형 데이터센터 투자임

  • 감가상각비가 전년 52억 원에서 126억 원으로 두 배 넘게 증가함
  • 유형자산 취득액은 638억 원으로, 전년 227억 원의 약 2.8배임
  • 단기차입금도 30억 원에서 280억 원으로 뛰었음

• 순이익은 157억 원으로 전년 67억 원보다 크게 늘었지만, 그대로 보면 착시가 있음

  • 157억 원 중 78억 원은 연구개발 세액공제 등에 따른 이연법인세 수익임
  • 이를 빼면 실질 순이익은 약 79억 원 수준으로 보는 게 더 현실적임

• 회사가 상장을 서두르는 이유는 꽤 명확하다. 그래픽처리장치 클라우드 인프라를 더 깔려면 돈이 필요함

  • 김재원 대표는 대규모 자본 투자를 위한 자금 조달이 필요하다고 직접 말함
  • 상장 자금은 해외 데이터센터 구축과 글로벌 인공지능 전환 솔루션 확장에 투입될 예정임
  • 일본, 아랍에미리트, 싱가포르, 사우디아라비아, 유럽 등에서 이동식 모듈형 데이터센터 구축 문의가 있다고 회사는 설명함

• 클라우드 사업의 핵심 무기는 피엠디씨임. 컨테이너 형태의 이동식 모듈형 데이터센터를 3~4개월 안에 구축할 수 있다는 게 회사의 주장임

  • 기존 데이터센터가 보통 수년 단위로 걸리는 것과 비교하면 속도를 전면에 내세운 모델임
  • 초기 구축 비용도 기존 방식 대비 최대 50%까지 낮출 수 있다고 설명함
  • 국내 최초로 피엠디씨에 대한 씨에스에이피 아이아스 인증도 받았다고 밝힘

• 그래픽처리장치 라인업도 계속 최신 세대로 갈아타는 중임

  • 2021년 에이백을 시작으로 에이치백, 비이백 블랙웰까지 순차적으로 탑재해왔다고 함
  • 차세대 그래픽처리장치인 베라 루빈 대응 설계도 진행 중이지만, 실제 제품이 아직 나오지 않아 현재는 설계 단계라고 선을 그음
  • 자체 클라우드 인프라 최적화 플랫폼 이씨아이로 최대 1만 장의 그래픽처리장치를 단일 클러스터로 운영할 수 있다고 주장함

• 흥미로운 건 교육 사업이 클라우드 사업의 영업 채널처럼 작동한다는 설명임

  • 김 대표는 클라우드 매출을 드라이브하는 게 결국 교육 서비스라고 말함
  • 기업·공공 대상 교육과 인공지능 전환 교육이 실제 인프라 도입 계약으로 이어지는 선순환 구조를 만들었다는 얘기임
  • 현재 대기업, 대학, 공공기관 등 1만3000여 곳이 서비스를 이용 중이라고 회사는 밝힘

• 수주잔고를 암시하는 회계 항목도 크게 움직였다. 계약부채가 2024년 말 15억 원에서 2025년 말 305억 원으로 약 20배 급증함

  • 계약부채는 고객에게 돈을 먼저 받았지만 아직 매출로 인식하지 않은 금액임
  • 이미 따낸 대형 클라우드 계약이 쌓여 있고, 향후 매출로 전환될 가능성이 있다는 뜻으로 볼 수 있음
  • 올해 클라우드 매출이 교육 매출을 넘어설 전망이라는 회사 설명과도 맞물림

• 상장 전 자본구조 정리도 끝내는 분위기임

  • 올해 2월 말 전환우선주와 전환상환우선주 약 330만 주가 전량 보통주로 전환됨
  • 복잡한 우선주 구조를 단순화해 기업공개 전 준비를 마친 셈임
  • 이후 예비심사 통과, 수요예측, 공모가 결정 순서로 절차가 이어질 예정임

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기술 맥락

• 엘리스그룹의 기술적 선택은 교육 플랫폼만 키우는 게 아니라, 그래픽처리장치 인프라를 직접 확보하는 쪽이에요. 인공지능 교육과 전환 프로젝트를 하다 보면 결국 고객이 모델을 돌릴 컴퓨팅 자원을 필요로 하니까요.

• 피엠디씨를 택한 이유는 속도예요. 일반 데이터센터는 부지, 전력, 냉각, 건설 절차 때문에 시간이 오래 걸리는데, 컨테이너형 모듈이면 수요가 생긴 지역에 더 빠르게 배치할 수 있거든요.

• 대신 이 선택은 소프트웨어 회사의 비용 구조를 바꿔요. 그래픽처리장치와 시설 장비를 사면 감가상각비가 바로 따라오고, 투자 규모가 커지면 차입금도 늘 수밖에 없어요. 그래서 매출 성장만큼이나 설비가 얼마나 빨리 가동률을 채우는지가 중요해요.

• 이씨아이로 최대 1만 장 그래픽처리장치를 단일 클러스터로 운영한다는 대목도 인프라 회사 관점에서 중요해요. 단순히 장비를 많이 사는 것보다, 여러 장비를 안정적으로 묶고 고객 워크로드에 맞게 배분하는 운영 역량이 수익성을 좌우하거든요.