[종목 탐색] 씨이랩

[씨이랩]

1. 주가 흐름 

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2. 기업 개요

[주요 사업]

▶ AI Infra (인프라) : GPU 운영 관리 솔루션 'AstraGo'를 기반으로 AI 컴퓨팅 인프라를 구축·운영하는 사업으로, 엔비디아 DGX 시스템 공급 및 GPU 활용률 최적화 서비스를 제공한다.

▶ Vision AI (영상분석) : 실시간 영상 분석 솔루션 'XAIVA'와 'VidiGo'를 통해 제조·공공·국방 분야의 CCTV 영상 데이터를 AI로 분석해 이상 탐지, 품질 검사, 안전관리 등을 자동화한다.

▶ Digital Twin (디지털트윈) : 엔비디아 Omniverse 플랫폼 기반의 산업용 디지털트윈 솔루션을 제공하며, 반도체·자동차 제조 공정을 가상 공간에 구현하여 시뮬레이션 및 AI 모델을 적용한다.

 

[기업 기본 정보]

▶ 기업명 : (주)씨이랩 (XIIlab Co., Ltd.)

▶ 상장 구분 : 코스닥 (KOSDAQ, 종목코드 189330)

▶ 설립일 : 2010년 06월 01일

▶ 회사 소재지 : 서울특별시 강남구 언주로 617 3, 4층 (논현동)

▶ 직원수 : 약 366명 (2025년 기준)

▶ 대표자 : 윤세혁, 채정환 (공동대표)

 

[최근 시장 관심 이유]

▶ 엔비디아 파트너 최고 등급 '엘리트' 승격 : 2026년 4월 씨이랩은 엔비디아 파트너 네트워크(NPN)에서 최고 등급인 '엘리트(Elite)'로 승격되며 기술력을 글로벌 수준에서 인정받았다. 엔비디아 Omniverse 기반 디지털트윈 사업을 3년 연속 수주하며 국내 핵심 파트너로서의 입지를 확고히 했으며, 이는 AI 인프라 및 피지컬 AI 분야에서의 독보적 경쟁력을 의미한다.

▶ 피지컬 AI 풀스택 기업으로의 전환 : GPU 인프라 관리(AstraGo)부터 Vision AI 솔루션(XAIVA), 디지털트윈(Omniverse 기반)까지 AI 가치사슬 전 영역을 자체 보유한 국내 유일의 피지컬 AI 풀스택 기업으로 주목받고 있다. 2025년 연결 기준 매출총이익이 전년 대비 87% 급증하며 소프트웨어 중심의 고수익 구조로 전환이 가속화되고 있다.

▶ 정부 AI 인프라 확충 최대 수혜주 : 정부가 향후 5년간 민관 100조원을 투입해 GPU 5만개 이상 확보 및 전국 데이터센터 구축 계획을 발표하면서, GPU 최적화 솔루션 'AstraGo'를 보유한 씨이랩이 국가 AI 인프라 구축의 핵심 파트너로 부상했다. 2025년 3분기까지 누적 220여 개 라이선스를 발급하며 구독형 매출 기반도 빠르게 확대 중이다.

 

3. 주요 연혁

일 자	내 용
2010.06	(주)씨이랩 창립 (서울 관악구 행운동)
2013.07	코넥스(KONEX) 시장 상장
2014.03	사용자에 의해 입력된 키워드 검색 결과 표시장치 특허 취득 (제10-1378524호)
2016.01	AI 기술 접목 사업 확대 시작, 비전 AI 모델 개발 착수
2017.06	한국전자통신연구원(ETRI) 클라우드 기반 인공지능 데이터 허브 이용환경 구축 사업 수주
2018.04	KETEP 제로에너지타운 에너지클라우드 구현 융합기술 개발 과제 참여
2019.03	NIA 데이터분석 기반 직무역량 강화교육 사업 수주
2019.09	분당서울대학교병원 클라우드 기반 보건의료정보데이터 지능형 분석환경 구성 사업 수주
2020.06	고성능컴퓨팅 기반 빅데이터 플랫폼 운영관리시스템 개발 고도화 사업자 선정
2021.02	코스닥(KOSDAQ) 시장 이전 상장 (종목코드 189330)
2022.05	NVIDIA Preferred Partner(국내 최초 우수 파트너) 선정
2023.03	대화형 AI 연동 구독형 영상분석 서비스 'Vidigo(비디고)' 신사업 추진
2024.03	AI EXPO TOKYO 2024 참가 · GPU 최적화 솔루션 'AstraGo' 글로벌 공개
2024.07	NVIDIA Omniverse Competency 획득, Omniverse 플랫폼 제품 판매권 확보
2025.04	한국정보공학과 AstraGo GPU 최적화 솔루션 AI 총판 계약 체결
2025.07	레노버 글로벌 테크놀로지 코리아와 OEM 계약 체결, AI 통합 어플라이언스 공동 출시
2026.04	NVIDIA 파트너 네트워크(NPN) 최고 등급 '엘리트(Elite)' 승격

 

4.사업개요

 

[핵심 사업]

▶ AI Infra (AI 인프라) :  GPU 운영 관리 솔루션 'AstraGo'를 핵심으로, 딥러닝 학습 환경 최적화 및 AI 컴퓨팅 인프라 구축 사업을 영위한다. 2025년 기준 AI Infra가 전체 매출의 약 47%를 차지하는 최대 사업 부문으로, NVIDIA DGX 공급 및 GPU 오케스트레이션 솔루션을 반도체·금융·공공기관 등에 제공한다. 최종 용도는 대규모 AI 학습/추론 클러스터의 효율적 운용 및 비용 절감이다.

▶ Vision AI (비전 AI 영상분석) :  실시간 영상 분석 플랫폼 'XAIVA'와 제조 특화 품질 검사 솔루션 'Xniper'를 통해 산업 현장의 CCTV 영상 데이터를 AI로 자동 분석한다. 전체 매출의 약 15% 비중을 차지하며, 반도체·디스플레이·2차전지 정밀 제조 공정의 결함 검출, 국방·공공 분야의 이상 탐지, 스마트팩토리 안전관리에 활용된다.

▶ Digital Twin (디지털트윈) :  NVIDIA Omniverse 플랫폼과 자체 개발 가상환경 데이터 생성 솔루션 'X-Gen'을 결합하여 현실 산업 공정을 3D로 재현하는 디지털트윈을 구축한다. 전체 매출의 약 37%를 차지하며 2025년에는 전년 대비 134% 급성장했다. 반도체 팹(fab) 공정 시뮬레이션, 글로벌 자동차 제조 라인 가상화 등을 최종 용도로 한다.

[핵심 기술력 및 기술 난도]

▶ AstraGo GPU 오케스트레이션 기술 :  멀티테넌시 구조와 GPU 분할 기능을 통해 AI 워크로드를 자동 최적화하며, 쿠버네티스(Kubernetes) 기반 통합 관제로 대규모 GPU 클러스터를 효율적으로 운용한다. GPU 활용률을 50% 향상시키고 AI 환경 구축 시간을 95% 단축하는 성과를 입증했다.

▶ 타사 대비 차별점 : 국내에서 NVIDIA Preferred Partner이자 Elite 등급을 동시에 보유한 유일한 기업으로, DGX 공급과 AstraGo 소프트웨어를 결합한 하드웨어-소프트웨어 통합 솔루션을 제공해 단순 GPU 유통사와 차별화된다.

▶ 기술 난도 : 이기종 GPU 환경(NVIDIA A100/H100/Blackwell)에서의 워크로드 스케줄링 최적화는 CUDA 프로그래밍 및 분산 컴퓨팅 심층 지식을 요구하며, 진입장벽이 높은 영역이다.

 

▶ Core VLM (Vision Language Model) 기반 초정밀 Vision AI :  자사 개발 초거대비전모델(VLM)과 대용량 언어모델(LLM)을 결합한 Core VLM 기술로, 130종 이상의 비전 모델 라이브러리를 보유하며 산업 현장에 특화된 고정밀 영상 분석을 제공한다. SD-OCB 및 Recursive Learning 기술을 통해 반도체 불량 검출에 특화된 Xniper를 상용화했다.

▶ 타사 대비 차별점 : 단순 이미지 분류에 그치지 않고 실시간 영상 스트림 처리와 On-Device AI(XAIVA On-Device)를 동시에 지원해, 네트워크 없이도 초소형 엣지 기기에서 AI 분석이 가능한 점이 경쟁사 대비 우수하다.

▶ 기술 난도 : 반도체 수μm 단위 결함을 실시간 판별하는 정밀도와 저지연 추론 요구를 동시에 충족해야 하며, 합성데이터 생성 기술(X-Gen)을 통한 학습 데이터 확보 역량이 핵심 진입장벽이다.

 

▶ Omniverse 기반 물리 시뮬레이션 디지털트윈 :  NVIDIA Omniverse와 자사 개발 X-Gen(가상환경 합성데이터 생성 솔루션)을 결합하여, 날씨·조도·물리 특성 등 실제 환경 변수를 재현하는 고정밀 3D 디지털트윈을 구축한다. 반도체 팹 공정 전체를 가상화하여 AI 기반 공정 최적화·이상 예측에 활용하고 있다.

▶ 타사 대비 차별점 : 국내에서 NVIDIA Omniverse Competency 공식 인증을 보유한 소수 기업 중 하나로, 반도체·자동차·제조업에서 3년 이상의 실적 레퍼런스를 구축한 점에서 후발주자와 차별화된다.

▶ 기술 난도 : OpenUSD 기반 대규모 3D 씬 구성, 물리 엔진 최적화, 시나리오 기반 AI 모델 연동은 복수의 전문 영역(그래픽스, 물리학, AI)에 걸친 융합 기술로 구현 난이도가 매우 높다.

[신규 사업]

▶ Physical AI (피지컬 AI) 원스톱 밸류체인 :  GPU 인프라 관리 · Vision AI · 디지털트윈을 하나로 묶은 피지컬 AI 풀스택 솔루션 사업을 2026년부터 본격화하며, 반도체·자동차·물류 분야 글로벌 기업을 대상으로 AI 전환(AX) 컨설팅부터 구현까지 원스톱으로 제공한다.

▶ 글로벌 시장 진출 · AI EXPO TOKYO 참가 :  2026년 일본 AI EXPO TOKYO에 참가하며 해외 사업 본격화에 나섰다. 글로벌 자동차 기업 대상 디지털트윈 공급 협의를 진행 중이며, 2028년 매출 500억원 및 영업이익률 20~30% 달성을 목표로 하고 있다.

 

5. 주요 제품 매출 구성 

사업 부문		주요제품	2023년 (억원)	2024년 (억원)	2025년 (억원)
사업부문	AI Infra	AstraGo, NVIDIA DGX	약 17.2	약 42.8	약 47.2
	Digital Twin	Omniverse, X-Gen	약 3.1	약 9.3	21.7
	Vision AI	XAIVA, VidiGo, Xniper	약 6.5	약 13.7	약 23.7
기타	기타 용역	-	약 9.9	약 5.2	약 10.1
합 계		-	약 36.7	91.0	102.7

 

6-1 연간 재무

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6-2 분기 재무

 

7. 주주 정보

성 명	관 계	주식의 종류	소유주식수 및 지분율				비 고
			기 초		기 말
			주식수	지분율	주식수	지분율
이우영	최대주주 (창업자)	보통주	3,860,000	43.09%	3,860,000	약 40%대	의장
특수관계인	특수관계인 합산	보통주	-	-	-	-	-
계		보통주	-	43.09%	-	40%대	-

 

성명	생년월일	직위	담당업무	주요경력	소유주식수	재직기간	임기만료일
이우영	-	의장 (등기)	이사회 의장	미국 아리조나대학교 컴퓨터공학 학사 미국 남가주대학교 전기전자공학 석사 KT 기술전략실/IT기획실 근무 현재 (주)씨이랩 이사회 의장	3,860,000	2010.06~	-
윤세혁	-	대표이사 (등기)	경영총괄	서울대학교 전기컴퓨터공학과 학사 서울대학교 대학원 컴퓨터비전 전공 석사 KT 신사업전략실 근무 엔젠바이오 경영기획본부장 현재 (주)씨이랩 대표이사	-	2025.03~	-
채정환	-	대표이사 (등기)	사업총괄	컴퓨터공학 전공 AI 인프라 및 솔루션 사업 분야 경력 현재 (주)씨이랩 각자 대표이사	-	2025.03~	-

 

 

 

8. 관련 정보

9-1 관련 기사

-제목 : 씨이랩, 엔비디아 파트너 최고 등급 '엘리트' 획득…피지컬 AI 경쟁력 입증
-날짜 : 2026년 04월 20일
-내용 : 씨이랩이 엔비디아 파트너 네트워크(NPN)에서 최고 등급인 '엘리트'로 승격됐다. 엔비디아 AI Enterprise 및 Omniverse를 기반으로 디지털트윈과 피지컬 AI 분야에서 3년 연속 반도체 기업 프로젝트를 수행해 온 기술력을 인정받은 결과다. 2025년 기준 디지털트윈 사업 매출이 전년 대비 134% 성장하며 반복 매출 구조로 전환되고 있다. 윤세혁 대표는 이번 등급 승격이 글로벌 AI 생태계 내에서 기술력과 사업 모델을 동시에 인정받은 성과라고 평가했다.

-링크 : https://www.venturesquare.net/1077168

 

9-2 관련 기사

-제목 : 씨이랩, 2025년 연결 매출 102억원…전년比 13% 증가·영업손실 39% 축소
-날짜 : 2026년 02월 13일
-내용 : 씨이랩이 2025년 연결 기준 매출액 102.7억원을 기록해 전년 대비 13% 성장했다. 영업손실은 전년 대비 39% 감소한 32.2억원으로 적자 폭이 크게 줄었다. 특히 소프트웨어 및 라이선스 중심의 고수익 구조로 전환이 가속화되며 매출총이익이 전년 대비 87% 급증한 24.4억원을 기록했다. 디지털트윈 부문이 134% 성장했고, 비전AI 사업부도 73% 성장해 실적 우상향을 견인했다.

-링크 : https://zdnet.co.kr/view/?no=20260213143902

 

9-3 관련 기사

-제목 : 씨이랩-한국정보공학, GPU 최적화 솔루션 'AstraGo' 총판 계약 체결
-날짜 : 2025년 04월 07일
-내용 : 씨이랩이 글로벌 데이터 플랫폼 전문기업 한국정보공학과 AI 솔루션 총판 계약을 체결했다. 이번 계약으로 씨이랩의 GPU 최적화 솔루션 'AstraGo'가 한국정보공학의 AI 인프라 유통망을 통해 국내 기업 및 공공기관에 공급된다. 씨이랩은 엔비디아 공식 파트너사로서 GPU 활용률을 극대화하는 AstraGo를 통해 국내 AI GPU 시장에서 독보적 소프트웨어 역량을 구축해왔으며, 이번 협력으로 판매망을 대폭 확대할 전망이다.

-링크 : https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=169398

 

9-4 관련 기사

-제목 : 씨이랩, 윤세혁·채정환 공동대표 체제 출범…피지컬 AI 글로벌 확장 원년 선포
-날짜 : 2026년 03월 30일
-내용 : 씨이랩이 정기 주주총회를 열고 윤세혁·채정환 공동대표 체제를 공식화하며 '글로벌 피지컬 AI 풀스택 기업' 도약을 선언했다. 이우영 창업자는 이사회 의장으로 이동하며 경영 체계를 재편했다. 회사는 AstraGo 라이선스 사업 강화, 소프트웨어 매출 비중 확대, 엔비디아 협력 기반 GPU 인프라 연계 사업 기회 확대를 핵심 전략으로 제시했다.

-링크 : https://www.venturesquare.net/1071460

 

9-5 관련 기사

-제목 : 씨이랩, 올 1분기 매출 11억원…전년比 42% 증가·AI 3대 사업 동반 성장
-날짜 : 2026년 05월 13일
-내용 : 씨이랩의 2026년 1분기 별도 기준 매출액이 11억1000만원으로 전년 동기 대비 42% 증가했다. AI Infra, Vision AI, Digital Twin이 각각 60.7%, 55.6%, 18.7% 성장하며 3대 핵심 사업이 고른 성장세를 보였다. AI Infra 부문은 AstraGo 기반 구축 사업 및 NVIDIA DGX 공급 확대로 1분기 중 11개사의 신규 고객을 확보했다. 영업손실은 선제적 조직 확충 투자로 19억1000만원을 기록했다.

-링크 : https://www.newspim.com/news/view/20260513001282

 

10. 사업 검토

구분	씨이랩 (Target)	이노뎁 (경쟁사 1)	딥노이드 (경쟁사 2)
회사명	(주)씨이랩	(주)이노뎁 (KOSDAQ 303530)	(주)딥노이드 (KOSDAQ 315640)
기업 성격	피지컬 AI 풀스택(GPU Infra · Vision AI · Digital Twin) 전문기업	AI 기반 지능형 영상관제 솔루션 및 스마트시티 플랫폼 기업	제조·의료·보안 분야 Machine Vision AI 전문기업
시가 총액	약 430억원 (2026년 6월 기준)	약 600억원	약 500억원
2025년 매출	102.7억원 (연결)	약 706억원 (연결, 전년比 18.5%↓)	약 220억원 (예상)
2025년 순이익	-약 35억원 (적자 개선 중)	-약 62억원 (순손실 95.5%↑)	-약 5억원 (손익분기점 접근)
주력 제품	AstraGo, XAIVA, VidiGo, Xniper, X-Gen, Omniverse DT	지능형 영상관제 플랫폼, 무인교통단속시스템, 스마트 교차로	딥팩토리(제조AI), DEEP:AI(의료AI), 보안AI 솔루션
핵심 보유 기술	GPU 오케스트레이션, Core VLM, Omniverse 디지털트윈, On-Device AI	IOD(이미지 객체 감지), IDL(지능형 딥러닝), 스마트시티 통합 플랫폼	Machine Vision AI, 의료 AI 영상 판독, 생성형 AI 기반 흉부 X-ray 분석
차별화 강점	NVIDIA Elite Partner, 피지컬 AI 풀스택 유일 국내 기업, 소프트웨어 라이선스 구독 모델 전환	공공 영상관제 분야 대형 레퍼런스 다수, CCTV 통합관제 현장 경험	식약처 인허가 15개 의료AI 제품 보유, 머신비전 86%+ 매출 비중
비고	대상 기업	공공 영상AI 시장 경쟁사, 스마트시티 부문 겹침	제조·의료 Vision AI 시장 경쟁사, 산업 AI 솔루션 영역 겹침

 

[핵심 분야별 상세 성장성 분석]

► AI 인프라 · GPU 최적화 시장 : 국가 AI 인프라 확충 수요와 연동된 폭발적 성장 기회

글로벌 AI 인프라 시장은 2024년 약 2,146억 달러에서 2030년 1.3조 달러로 연평균 35.7% 성장이 전망된다(FnGuide 기준). 국내에서는 정부가 향후 5년간 민관 합산 100조원을 투입해 GPU 5만개 이상을 확보하고 전국 데이터센터를 구축하는 'AI 고속도로' 사업을 추진하고 있다. 씨이랩의 AstraGo는 GPU 활용률을 50% 향상시키고 구축 시간을 95% 단축해, 공공기관과 연구기관의 AI 인프라 구축 비용 절감에 직결되는 솔루션으로 국가 사업 핵심 파트너로 부상했다. 구독형 라이선스 모델로의 전환이 가속화되고 있어 반복 매출 기반도 빠르게 강화되고 있다.

► Vision AI · 산업 영상분석 시장 : 제조 현장 AI 전환과 국방·공공 수요 확대로 성장 가속

글로벌 AI Vision 시장은 2024년 약 220억 달러 규모에서 2029년 760억 달러로 연평균 28.0% 성장이 예상된다(MarketsandMarkets). 씨이랩의 Vision AI는 2025년 전년 대비 73% 성장하며 국방·공공 분야로 고객군을 확대했다. XAIVA GS인증 1등급 획득과 On-Device AI 제품 출시로 엣지 컴퓨팅 환경까지 커버하며, 130종 이상의 비전 모델을 보유해 다양한 산업에 빠르게 적용할 수 있는 것이 강점이다. 반도체·디스플레이·2차전지 정밀 검사 영역으로의 확장이 2026년 주요 성장 동력으로 작용할 전망이다.

► 디지털트윈 · 피지컬 AI 시장 : 반도체·자동차 공정 시뮬레이션 핵심 기술로 글로벌 수요 급증

글로벌 디지털트윈 시장은 2023년 116.2억 달러에서 2030년 1,431억 달러로 CAGR 43.5% 성장이 예측된다(SNS Insider). 씨이랩의 디지털트윈 부문은 2024년 전년 대비 600%, 2025년 134% 성장하며 가파른 성장 궤도에 진입했다. NVIDIA Omniverse Competency를 국내 소수 기업만 보유하고 있어 진입장벽이 매우 높으며, 반도체 팹 공정 3년 연속 수주라는 레퍼런스는 글로벌 확장의 강력한 근거가 된다. 2026년 글로벌 자동차 기업 대상 디지털트윈 공급을 추진 중이며, 시스템 확장·업데이트 기반의 반복 매출 구조로 전환이 진행되고 있다.

 

[향후 극복 필요한 기술장벽]

► 영업 적자 구조 탈피 및 손익분기점 달성 : 고성장 속 지속 가능한 수익 구조 구축이 관건

씨이랩은 2025년 기준 영업손실 32.2억원으로 여전히 적자 상태다. 매출총이익이 87% 급증하며 체질 개선이 뚜렷하지만, 영업·수행 조직 확충과 R&D 투자로 인한 고정비 부담이 지속되고 있다. 현재 기술 수준은 손익분기점 달성 직전 단계로, 2026년 목표 매출 150억원 달성 시 영업이익 흑자 전환이 예상된다. 소프트웨어 라이선스 매출 비중을 현재 수준에서 50% 이상으로 끌어올리는 것이 핵심 과제다.

► 글로벌 경쟁사 대비 규모의 경제 확보 : 매출 102억원 수준에서 글로벌 시장 공략을 위한 스케일업 필요

씨이랩의 현재 매출(102.7억원)은 Palantir, C3.ai 등 글로벌 AI 솔루션 기업 대비 매우 작은 규모다. 일본·미국 시장 진출을 위해서는 현지 파트너 네트워크 구축, 인증·규격 획득, 영업력 확충이 필수적이다. NVIDIA Elite Partner 지위를 글로벌 영업의 레버리지로 활용하는 전략이 핵심이며, 2028년 매출 500억원 달성을 위해서는 연 50~70%의 성장률 유지가 요구된다.

► NVIDIA 의존도 리스크 및 기술 독립성 강화 : 플랫폼 파트너십 심화와 자체 기술력 균형 유지

씨이랩의 핵심 사업 대부분이 NVIDIA GPU 및 Omniverse 플랫폼에 의존하고 있어, NVIDIA의 정책 변화나 파트너십 조건 변경 시 사업 모델 전반에 영향을 받을 수 있다. 현재 AstraGo, XAIVA, X-Gen 등 자체 소프트웨어 기술을 지속 강화하고 있으나, GPU 공급망 다변화 및 AMD ROCm 등 대체 플랫폼 지원 기술 개발이 장기적 기술 독립성 확보에 필수적이다. 자체 Core VLM 모델 고도화와 합성데이터 생성 역량 강화가 이를 보완하는 핵심 수단이다.