염동훈 메가존클라우드 대표, "AI 혼란, 우리가 정리한다"…매출 1.75조·첫 흑자로 '엔터프라이즈 AI 오케스트레이터' 선언

[테크수다 기자 도안구 eyeball@techsuda.com] "AI 시대 고객들 눈에 비친 시장은 한마디로 '혼란'입니다. 메가존클라우드는 그 혼란을 정리해주는 회사가 되겠습니다."

5월 14일 서울 을지로 롯데호텔에서 열린 '메가존클라우드 미디어데이 2026'에서 염동훈 메가존클라우드 대표는 자사가 추구하는 정체성을 '엔터프라이즈 AI 오케스트레이터(Enterprise AI Orchestrator)'라는 한 단어로 압축했다. 메가존클라우드는 지난해 매출 1조 7,496억 원, 창사 이래 첫 흑자 전환이라는 성적표를 발판 삼아 클라우드 매니지드 서비스 사업자(MSP)에서 멀티 에이전트 시대의 통합 오케스트레이션 사업자로 전환을 선언했다. 1년 앞으로 다가온 코스피 기업공개(IPO)를 앞두고 던진 정체성 재정의다.

세 줄 요약

▲ 메가존클라우드는 2025년 연결 매출 1조 7,496억 원(전년 대비 27.9% 증가)과 창사 이래 첫 흑자 전환을 발판으로 '엔터프라이즈 AI 오케스트레이터' 선언을 공식화했다. 조정 EBITDA는 208억 원, 보안 사업(HALO) 매출은 전년 대비 400% 증가, 해외 사업 매출은 1억 달러를 돌파했다.

▲ 자체 개발한 엔터프라이즈 AI OS '에어 스튜디오(AIR Studio)'를 중심에 두고 ▲AI옵스 ▲스튜디오 ▲데이터허브 ▲AI 거버넌스 ▲AI 게이트웨이를 모듈화해 제공하며, 4개 에이전트 기반 자체 개발 시스템 '프로젝트 매기(MAGI)'로 업무당 비용을 119달러에서 0.73달러로 낮춘 사례를 공개했다.

▲ 인더스트리 전문성을 갖춘 'AI 포워드 디플로이드 엔지니어(FDE)' 조직을 차별화 카드로 내세웠다. 금융 분야에서는 EY한영과 전략적 양해각서(MOU)를 체결하고 4대 금융지주 50여 곳 이상의 금융사를 고객으로 확보하는 등 인더스트리 오퍼링 사업을 본격화한다.

"AI 네이티브 1년", 성적표로 입증한 전환의 속도

메가존클라우드는 지난해 미디어데이에서 'AI 네이티브 기업'으로의 전환을 선언했다. 단순히 AI 도구 하나를 도입하는 차원이 아니라, 데이터 파운데이션과 프로세스, 직원 역량, 리더십과 문화, 거버넌스까지 통째로 다시 설계하겠다는 청사진이었다. 1년이 지난 5월 14일, 염 대표는 그 선언이 시장이 요구하던 청사진과 정확히 맞물렸다고 자평했다.

숫자가 그 자평을 뒷받침한다. 메가존클라우드는 지난 4월 7일 감사보고서 공시를 통해 연결 기준 매출 1조 7,496억 원(전년 대비 27.9% 증가), 영업이익 2억 원, 당기순이익 82억 원을 기록하며 사상 첫 연간 흑자를 달성했다고 밝힌 바 있다. 주식보상비용을 포함한 조정 EBITDA는 208억 원으로, 2018년 분할 설립 이래 6년간 이어진 적자 행진을 끊었다.

같은 기간 AI·데이터 프로젝트는 3배로 늘었고, 보안 전문 브랜드 '헤일로(HALO)'는 매출 400% 성장이라는 폭발적 성과를 만들었다. 해외 사업 매출도 1억 달러를 넘겼다. 염 대표는 "지난해 우리가 얘기했던 청사진은 시장이 지금 꼭 필요로 하던 청사진이었다"며 "올해도 작년보다 더 좋은 실적을 기대하고 있다"고 자신감을 드러냈다.

수익성에 대한 시장의 의구심에 대한 질문도 있었다. 기존 MSP 비즈니스는 글로벌 벤더의 수수료 기반 모델이라 매출은 2조 원대에 육박하지만 영업이익은 2억 원 수준에 머물러 있고 AI 오케스트레이터로 전환하면서 수익적으로 점프업할 모멘텀이 무엇이냐는 거였다.

이에 대해 염동훈 대표는 "이익은 EBITDA 기준이 더 중요하다고 본다"며 "조정 EBITDA 208억 원이 이미 마진 개선이 진행되고 있음을 보여주는 지표"라고 말했다. 그는 "클라우드 인프라 재판매(리셀) 사업 마진이 상대적으로 낮은 건 사실이지만, 이 사업은 고객과의 관계를 형성하고 기업 내부 IT 시스템을 깊이 들여다볼 수 있게 해주는 진입 경로"라며 "그 위에 200여 개 파트너 솔루션 공급, 운영, 신규 프로젝트 수행, AI 관련 서비스가 얹히면서 마진이 훨씬 높은 영역으로 확장되고 있다"고 설명했다. 매출은 28% 증가하는데 인건비 증가는 그 3분의 1 수준으로 통제하고 있어, 시간이 갈수록 마진 격차가 벌어진다는 논리다.

"엔터프라이즈 AI OS, 에어 스튜디오로 혼란을 정리한다"

이날 메가존클라우드가 가장 힘주어 강조한 키워드는 '엔터프라이즈 AI OS'다. 자체 개발 플랫폼 '에어 스튜디오(AIR Studio)'를 윈도우나 리눅스 같은 PC 운영체제에 빗대 설명했다. 공성배 메가존클라우드 최고AI책임자(CAIO)는 "OS는 PC의 복잡함을 풀어주는 존재"라며 "에어 스튜디오는 챗GPT, 제미나이, 클로드 같은 AI 앱과 SAP, 세일즈포스, AWS, 구글클라우드, 데이터브릭스, 스노우플레이크가 얽혀 있는 복잡함 속에 질서를 제공하는 OS"라고 정의했다.

에어 스튜디오는 다섯 가지 모듈로 구성된다. ▲AI옵스(AI 서비스 운영 통합) ▲스튜디오(AI 서비스 설계·실행·운영 통합) ▲데이터허브(AI를 위한 데이터 허브) ▲AI 거버넌스(AI 통제·보안·운영 거버넌스) ▲AI 게이트웨이(서비스 요청과 실행 흐름 관리)다. 외부와는 외부 UI, 커스텀 미들웨어, 외부 API 클라이언트(API), CSP LLM과 플랫폼(AWS 베드록, GCP 버텍스AI, 애저 AI 파운드리), MCP·A2A 기반 외부 에이전트와 연결되고, 내부적으로는 운영 시스템, 데이터레이크·웨어하우스, 문서 관리 시스템, 그룹웨어·협업 툴, 기타 분석 자산 시스템 등과 통합된다.

염 대표는 CIO와 최고정보보호책임자(CISO)가 마주하는 고민을 'Control(통제) - Access(접근) - Audit(감사)' 세 가지로 압축했다. 그는 "예전에는 사람과 거대한 시스템 몇 개만 관리하면 됐는데, 이제는 수만 개의 AI 에이전트가 회사 안에서 일하는 시대"라며 "이 에이전트들이 맞는 권한을 가지고 데이터에 접근하는지, 모든 행위에 대한 로그를 어떻게 남길지가 새로운 과제"라고 짚었다. 거버넌스가 단순한 추가 옵션이 아니라 멀티 에이전트 시대 기업이 가장 먼저 풀어야 할 매듭이라는 진단이다.

CEO들의 고민도 별도 슬라이드로 다뤘다. ▲문제(ROI 불분명) ▲관심사(비즈니스 성과) ▲전제(산업 도메인 이해) 세 축이다. 염 대표는 "AI 시대는 단순히 온프레미스에서 클라우드로 옮기는 것과 다르다"며 "비즈니스 프로세스 자체가 바뀌어야 ROI를 극대화할 수 있다"고 강조했다. 그는 "산업 도메인을 이해하지 못하면 AI 투자는 값비싼 실험에 그친다"는 표현으로 자사 인더스트리 전문성 전략의 근거를 제시했다.

'프로젝트 매기' — 119달러 일감이 0.73달러로

염 대표는 자체 개발 사례 '프로젝트 매기(Project MAGI)'를 통해 AI 네이티브 전환의 실증을 공개했다. 'Customer Zero(고객 제로)' 원칙, 즉 고객에게 제공하기 전에 자사가 먼저 적용해 경험을 쌓는다는 원칙에 따라 개발 프로세스에 AI 에이전트를 투입한 결과다. 메가존클라우드 조직 내부가 해보지도 않고 고객에게 제대로 된 가치를 전달할 수 없기 때문이라고 강조했다. 내부에서 많은 AI 프로젝트와 조직간 협업을 통해 쌓은 경험과 기술 검토를 자연스럽게 고객에게 전달하는 것만이 진정한 가치 제공이라고 설명했다.

매기는 네 개의 에이전트로 구성된 하나의 팀이다. ▲디렉터(MELCHOR-1) — 분석과 계획 ▲임플리멘터(BALTHASAR-2) — 코드 작성 ▲리뷰어(CASPER-3) — PR 검토 ▲QA·운영 에이전트가 코드 게이트, 테스트 게이트를 거치며 스프린트 사이클을 돈다. 사람 1명이 오케스트레이터 역할을 맡아 이 4개 에이전트 팀을 지휘한다.

성과 지표는 구체적이다. 동일 업무 기준 ▲속도 비교 — 이전 3일에서 매기 적용 후 1시간 ▲비용 비교 — 일감당 119달러에서 0.73달러 ▲생산성 비교 — 이전 5~7인 팀에서 시니어 1명 ▲보안 감지 — AI 리뷰어 에이전트가 코드의 보안 리스크를 직접 탐지한다. 염 대표는 "한 명의 엔지니어가 5명에서 7명 정도의 팀을 오케스트레이트하는 세상이 회사 안에서 이미 도래했다"며 "AI 코드가 너무 많이 생산되다 보니 사람이 일일이 보기 어려워진 시대에 리뷰어 에이전트의 보안 감지 기능이 결정적"이라고 말했다. 실제 멀티테넌트 시스템 개발 과정에서 권한 분리에 문제가 생길 뻔한 코드를 리뷰어 에이전트가 잡아내 픽스까지 제안한 사례를 공유했다.

염 대표는 "AWS가 다양한 빌딩 블록을 제공하는 것처럼 AI도 마찬가지"라며 "마케팅 조직에 필요한 AI, 재무팀에 필요한 AI가 각각 다르다"고 말했다. 'Right AI Agent for the Right Job', 즉 업무에 맞는 AI를 골라 쓰는 멀티 에이전트 생태계가 도래했다는 진단이다.

수익 중심 AI 실행, '임팩트 퍼스트'와 FDE

공성배 CAIO는 수익성 관점에서 AI 실행 전략을 풀었다. 2024년과 2025년 많은 기업이 AI를 시험·검증하면서 'AI 캐즘'에 빠지는 가장 큰 이유로 그는 '수익성 부재'를 짚었다. "기술이 화려해서 쓰는 게 AI가 아니라, 기업에 수익을 주기 때문에 쓰는 것"이라는 인식이다.

그는 핵심 원칙으로 두 가지를 들었다. 첫째, 수많은 밸류체인 가운데 가장 고부가가치 영역을 선별해 우선 적용하는 '임팩트 퍼스트' 전략이다. 둘째, 솔루션이 단독으로 도는 게 아니라 ERP·CRM 같은 기업 내부 시스템과 연결돼 그 위에서 멀티 에이전트가 작동하도록 설계하는 '구현·실행 능력'이다. 8,000여 개 고객사를 가진 메가존클라우드의 강점이라는 설명이다.

전략은 다섯 갈래로 펼쳐진다. ▲생산성(Productivity) — 챗GPT, 제미나이, 코파일럿 등 개인 생산성 도구 매칭과 변화 관리. 자사 적용 결과 60% 정도의 생산성 향상을 달성했다 ▲프로세스(Process) — 에이전트 설계·운영·관리와 인더스트리 전문성, 플랫폼 ▲거버넌스(Governance) ▲에코시스템(Ecosystem) ▲데이터(Data) 다섯 축이다.

거버넌스 프레임워크는 'TRUST'라는 이름으로 명명됐다. ▲Traceability(추적성, 어떤 토큰·쿼리를 사용했는지) ▲Regulation(정책·규제, 기업 정책을 AI 제어에 녹이는 방식) ▲User Access(접근 권한, 사람과 에이전트의 데이터 접근 통제) ▲Standardization(표준화, 사내 에이전트 재사용성) ▲Tooling(외부 도구·MCP 연동) 다섯 가지다. 공 CAIO는 "프레임워크가 모든 걸 채워주진 않지만, 부족한 것을 볼 수 있는 지표를 제공한다는 점에서 의미가 있다"고 말했다.

실적은 사례로 입증됐다. JB금융그룹 계열 캐피털 여신 심사 업무 리드 타임 80% 단축, 녹십자의 연간 17건 품질 보고서 작성 시간 건당 80시간 절감(연간 2,800시간), 아모레퍼시픽 IT 서비스 관리(ITSM) 효율화, 하나투어 대고객 챗봇 상담 고객 400% 이상 증가 등이다.

핵심 인력 구조로는 'AI 포워드 디플로이드 엔지니어(FDE)' 조직을 내세웠다. 공성배 CAIO는 "기술이 아무리 좋아도 현장에서 일을 하는 건 사람과 조직"이라며 "FDE는 고객사 현장에서 함께 호흡하며 근본 문제를 파악하고 해결한 다음, 그 경험을 사내 자산으로 축적한다"고 설명했다. 인더스트리 전문가와 메가존클라우드가 자체적으로 명명한 'AI 네이티브 제너레이션' — AI에 친숙한 젊은 직원들 — 이 한 팀을 이루는 구조다.

팔란티어 이후 FDE라는 개념이 확산되고 있다. 기업 맞춤형 AI라는 흐름이 일시적인지, 새로운 패러다임인지에 대한 질문에 염동훈 대표는 "새로운 패러다임으로 본다"며 "AI 에이전트는 커스터마이징이 가능한 영역이고, 비즈니스 프로세스를 잘 이해해야 제대로 구성할 수 있어 인더스트리 오퍼링을 강조하는 것"이라고 답했다.

에이전틱 AI 시대 보안, 헤일로 매출 400% 성장

보안 전문 브랜드 '헤일로(HALO)'를 이끄는 위수영 유닛장은 'AI 시대 보안'을 6대 이슈로 정리했다. ▲멀티 클라우드 보안 복잡성 증가 ▲자율형 AI의 행동 통제 ▲공격과 방어의 비대칭 심화 ▲AI와 SaaS 환경에서의 제3자 리스크 ▲제로 트러스트 영역의 기계 신원(NHI, Non-Human Identity) 급증 ▲보안 전문 인력 부족이다.

위 유닛장은 "2025년만 해도 해커들이 사용하는 거대언어모델(LLM)이 그럴듯한 피싱 메일이나 악성 코드를 만들어 보내는 것을 걱정했지만, 최근 해커의 AI는 인간 지시를 기다리지 않는다"며 "실시간으로 취약점을 스캐닝하고 방어 체계를 우회하는 기법을 보여주고 있다"고 진단했다. 누구나 비용만 지불하면 AI 해킹을 실행할 수 있는 '프로젝트 블랙송' 같은 사례도 언급했다.

대응 체계로는 ▲위즈(Wiz)와의 공동 투자로 구축한 멀티 클라우드 통합 보안 ▲제로 트러스트 기반 AI 시큐리티 ▲에이전틱 SOC 고도화 ▲MnR·시스템 서비스 ▲중앙 아이덴티티 보안 ▲도메인별 버추얼 시소(vCISO) 서비스를 제시했다. 헤일로 매출은 전년 대비 400% 성장했고 고객사는 203개로 늘었다. 글로벌 파트너로는 위즈, 크라우드스트라이크, Z스케일러 등을 확보했다.

보안 전문 기업들도 관련 서비스 제공에 집중하고 있다. 이런 기업들과의 차별성에 대해 위수영 헤일로 유닛장은 "전문 업체와 협력은 하지만 저희는 회사 전체적인 관점에서 모든 사업부들과 논의한다. 보안 부서와 협력은 기본이다. 그런 점에서 큰 틀에서 보안을 고민하고 협력한다"고 밝혔다.

금융 인더스트리 오퍼링 — "AI MSP는 라스트 마일이다"

황인철 메가존클라우드 최고매출책임자(CRO)는 산업별 인더스트리 오퍼링 전략을 금융 사례 중심으로 풀어냈다. 그는 "AI 시대 고객들의 질문이 바뀌었다"며 "3~4년 전 '클라우드로 옮기면 비용이 줄어드는가'라는 질문에서, 지금은 '망 분리 규제 안에서 전 금융 계열사 데이터를 통합해달라'는 요구로 바뀌었다"고 말했다.

메가존클라우드는 4대 금융지주의 AI 클라우드 파트너로 자리매김하고 50개가 넘는 금융사, 100개가 넘는 핵심 금융 프로젝트를 진행해왔다. 금융 오퍼링은 네 갈래다. ▲시큐어 랜딩 — 정책·감사 대응을 코드 레벨에서 자동화 ▲거버넌스&AI 컴플라이언스 — 금융 규제와 전환 정책을 AI 아키텍처에 내재화 ▲프로세스 투 에이전트 — 여신 심사, 보험요율 산정, 컴플라이언스 검토 등을 AI 에이전트로 구현 ▲AI 레디 데이터 파운데이션 — 데이터브릭스, 빅쿼리, 벡터 DB 기반 학습·추론 준비 데이터셋이다.

지난달에는 EY한영과 금융 분야 AI 사업 확대를 위한 전략적 MOU를 체결했다. 황 CRO는 "금융권 인사이트를 가진 EY한영과 메가존클라우드의 실행력이 결합한 협력"이라며 "사인한 날부터 시작하는 게 아니라 기존부터 같이 해오던 것을 시장 요구에 맞춰 더 전략적으로 묶은 것"이라고 설명했다.

산업 영역 확장도 빠르게 진행 중이다. 현대오일뱅크의 실시간 에지 예지보전 시스템으로 운영비 20% 절감, 녹십자의 품질 문서 시스템으로 문서 효율 80% 이상 향상, 하나투어 에이전틱 AI로 이용자 수 432% 증가 등이 대표 사례다.

황 CRO는 "AI 시대 경쟁력은 좋은 모델이 있어서가 아니다"라며 "산업 맥락을 이해하고, 그들의 비즈니스 구조와 IT 구조를 운영할 수 있으며, AI와 보안을 동시에 설계할 수 있고, 마지막으로 ROI와 직접 연결할 수 있는 실행력이 핵심"이라고 마무리했다.

앤쓰로픽 가격 정책 변화와 SaaS 시장 변동에 대한 답

행사 후 진행된 질의응답에서는 글로벌 AI 생태계의 굵직한 변화에 대한 메가존클라우드의 시각도 드러났다. 앤쓰로픽(Anthropic)이 클로드 엔터프라이즈 요금제를 정액제에서 종량제로 전환한 점, SAP 등 SaaS 기업들의 주가 부진과 AI 에이전트의 SaaS 대체 가능성을 짚으며 메가존클라우드의 견해를 물었다. 일명 사스포칼립스(SaaSpocalypse). 사스포칼립스는 SaaS와 대재앙(Apocalypse)의 합성어다. 생성형 AI의 발전이 기존 좌석당 과금 모델을 가진 SaaS 산업 전체를 위기에 몰아넣을 거라는 걸 담고 있다.

앤쓰로픽은 4월 4일 클로드 프로·맥스 구독자가 제3자 AI 에이전트 프레임워크에서 정액제를 사용하는 것을 차단했고, 클로드 엔터프라이즈를 사용자당 월 200달러 정액제에서 시트당 20달러에 사용량 기반 과금을 더한 모델로 전환했다. 일부 기업 고객의 비용이 최대 3배로 늘 수 있다는 분석이 나오기도 했다.

염 대표는 사스포칼립스에 대해 먼저 입을 열었다. 그는 "기업이 이미 도입한 솔루션은 그렇게 쉽게 중단할 수는 없다"며 "이런 솔루션을 통해 비즈니스 프로세스를 만들어 놓았기 때문에 수년에 걸쳐 개선하면서 가야 하는 영역"이라고 일축했다.

다만 그는 "이번 변화가 오히려 SaaS 업체들이 자신의 사업을 더 깊게 들여다보는 계기가 됐다"며 "사용자 수 기반 시트 베이스 프라이싱에서 사용량 기반 과금으로 가는 비즈니스 모델 변화가 다른 AI SaaS 업체들에도 확산될 것"이라고 전망했다. 도입 후에는 종속 효과가 크기 때문에 솔루션 자체가 회사에서 빠질 일은 없다는 분석이다.

대기업 계열 IT 서비스 기업들도 AI 오케스트레이션 사업을 시작하는 가운데 메가존클라우드의 차별점을 묻는 질문도 있었다. 염동훈 대표는 "그룹 한 곳의 도메인 전문성이 아니라 수천 개의 다양한 기업과 일해온 다양성이 강점"이라며 "한 회사만 보고 일한 게 아니라 다양한 프로세스와 데이터 파운데이션을 봐왔기 때문에 노하우가 훨씬 깊다"고 답했다.

상장 일정에 대해 묻는 질문에 염 대표는 "정확한 날짜를 말하긴 어렵지만 속도를 빨리 내고 있다"며 신중한 어조를 유지했다. 메가존클라우드는 한국투자증권, 삼성증권, JP모건을 대표 주관사로 2분기 실사 개시, 하반기 예비심사 청구를 목표로 한 일정을 추진 중인 것으로 알려져 있다. 기업가치는 4조 5천억~6조 5천억 원 수준으로 거론된다.

"라스트 마일을 잡는 자가 AI 시대를 잡는다"

염동훈 대표는 행사 말미에 오픈AI와 앤쓰로픽이 잇따라 발표한 컨설팅 합작법인 설립 소식을 거론하며 메가존클라우드의 존재 의의를 다시 강조했다.

그는 "AI 시대에 마지막 라스트 마일, 즉 엔터프라이즈 기술을 회사 안에 접목시키는 단계가 가장 중요하다"며 "오픈AI와 앤쓰로픽이 미국과 영국에서 이를 하는 동안, 한국에서는 우리가 한국 기업들을 도울 것"이라고 말했다.

지난 10~15년간 쌓은 클라우드 경험, 8,000여 고객사와의 관계, 200여 솔루션 파트너 생태계, 그리고 신입 공채로 매년 양성하는 FDE 인력 풀을 합쳤을 때 ▲클라우드 ▲데이터 ▲AI 앱 ▲엔터프라이즈 앱 ▲시큐리티 ▲인더스트리 여섯 영역을 동시에 갖춘 회사는 국내에서 메가존클라우드가 유일하다는 게 회사의 자평이다.

다만 시장이 이 자평을 받아들일지는 결국 IPO 시장이 매길 가격표로 판가름 난다. 매출 1조 7,500억 원·EBITDA 208억 원이라는 첫 흑자 성적표는 시작점일 뿐, 종량제로 돌아선 글로벌 AI 벤더, SaaS의 운명, 대기업 SI들의 추격, FDE 인력 확보 경쟁이라는 변수가 동시에 메가존클라우드를 시험대에 올려놓고 있다. 1년 후 두 번째 미디어데이에서 어떤 숫자를 들고 다시 무대에 오를지 — 한국 AI 인프라 시장 전체가 그 답을 기다리고 있다.

메가존 클라우드, 이런 점이 궁금하셨나요? (FAQ)

Q1. 메가존클라우드가 말하는 '엔터프라이즈 AI 오케스트레이터'는 정확히 무엇인가?

복잡하게 얽힌 AI 모델, 클라우드, 엔터프라이즈 애플리케이션, 보안, 데이터 인프라를 고객의 산업 맥락에 맞게 통합 설계하고 운영하는 사업자를 의미한다. 단일 솔루션이나 단순 클라우드 재판매가 아니라, 자체 플랫폼 '에어 스튜디오'와 인더스트리 전문성을 기반으로 'AI 시대의 라스트 마일'을 책임지는 역할이다. 자사를 그룹 SI 한 곳의 도메인이 아니라 8,000여 고객사와 일해온 다양성에 강점이 있다고 정의했다.

Q2. '프로젝트 매기(MAGI)'의 119달러에서 0.73달러로 비용이 줄었다는 수치는 신뢰할 만한가?

메가존클라우드 자체 개발 프로세스에 적용한 내부 실증치다. 동일 업무 기준 ▲처리 시간 3일에서 1시간 ▲5~7인 팀에서 시니어 1명 운영으로 압축한 결과를 제시했다. 외부 검증된 벤치마크는 아니지만, 자체 도입 사례를 외부에 공개한 'Customer Zero' 원칙의 산물이라는 점에서 메가존클라우드 자신감의 근거가 된다. 핵심은 비용 절감 자체보다 4개 에이전트(분석·구현·리뷰·QA) 구조와 보안 리스크 자동 탐지가 가능해졌다는 점이다.

Q3. 매출 1조 7,500억 원에 영업이익 2억 원이면 수익성이 너무 낮은 것 아닌가?

장부상 영업이익은 작지만, 회사는 EBITDA 208억 원과 당기순이익 82억 원에 더 무게를 둔다. MSP 사업의 클라우드 인프라 재판매 마진이 본질적으로 낮은 구조라는 점, 그리고 그 진입 경로를 통해 솔루션 공급, 운영, AI 프로젝트로 마진이 높은 영역으로 옮겨가는 사업 모델 전환이 진행 중이라는 점을 근거로 든다. 6년간 적자였던 회사가 첫 흑자로 돌아섰다는 사실 자체가 IPO 시장에 던지는 메시지다.

Q4. 앤쓰로픽 클로드의 종량제 전환이 메가존클라우드 사업에 미치는 영향은?

직접 영향은 제한적이라는 게 회사의 답이다. 이미 API를 기반으로 토큰 단위 과금에 익숙한 기업 고객이 다수이기 때문에 큰 변화는 아니라는 진단이다. 다만 다른 AI SaaS 업체들도 시트 기반에서 사용량 기반으로 비즈니스 모델을 바꿔갈 것으로 전망했다. 토큰 비용 가시성과 ROI 측정 요구가 늘어날수록, AI 거버넌스와 AI 옵스를 담당하는 에어 스튜디오 같은 플랫폼의 가치는 오히려 커진다는 입장이다.

Q5. 코스피 상장은 언제, 어떤 규모로 이뤄지나?

염 대표는 정확한 날짜는 밝히지 않았다. 다만 한국투자증권·삼성증권·JP모건이 대표 주관사로 선정됐고, 업계는 2분기 실사 마무리, 3분기 예비심사 청구, 연내 상장이라는 타임라인을 유력하게 보고 있다. 기업가치는 4조 5천억~6조 5천억 원 수준으로 거론되며, 첫 흑자 전환과 EBITDA 208억 원이라는 수익성 지표가 코스피 일반 상장 트랙의 핵심 근거가 된다. 시리즈D 단계의 추가 투자 유치도 병행 중이다.

[테크수다 기자 도안구 eyeball@techsuda.com]