국내 AI 소프트웨어 관련주에는 어떤 기업들이 있나요?

국내 AI 소프트웨어 관련주로는 NAVER, 삼성SDS, 더존비즈온, 한글과컴퓨터(한컴), 코난테크놀로지, 솔트룩스 등이 있습니다.

생성형 AI 시장이 챗봇에서 어떤 방향으로 이동하고 있나요?

생성형 AI 시장은 단순한 챗봇 경쟁에서 AI 에이전트 경쟁으로 이동하고 있습니다. 이에 따라 좋은 답변을 만드는 모델뿐만 아니라 기업 데이터와 업무 시스템에 연결해 실제 일을 처리할 수 있는 소프트웨어가 중요해지고 있습니다.

NAVER의 AI 서비스가 가진 주요 강점은 무엇인가요?

NAVER는 자체 AI 모델인 'HyperCLOVA X'뿐만 아니라 검색, 쇼핑, 지도, 예약, 광고, 클라우드 등 사용자의 실제 행동이 일어나는 서비스들과 연결되어 있는 것이 강점입니다. 2026년에 출시된 AI Tab은 정보 검색을 넘어 실제 예약이나 구매 같은 행동 단계까지 연결해 줍니다.

국내 AI 소프트웨어 관련주, 생성형 AI·AI 에이전트 수혜주는 어디일까?

Finzoom 2026년 9월 3일 최종 수정 10월 14일 읽는 시간 약 9분

국내 AI 소프트웨어 관련주는 NAVER, 삼성SDS, 더존비즈온, 한컴, 코난테크놀로지, 솔트룩스 등을 먼저 비교할 수 있습니다. 생성형 AI 시장이 챗봇 경쟁에서 AI 에이전트 경쟁으로 이동하면서 이제는 좋은 답을 만드는 모델보다 기업 데이터와 업무시스템에 연결해 실제 일을 처리하고 돈을 받을 수 있는 소프트웨어가 더 중요해지고 있습니다.

이 기준으로 보면 같은 AI 관련주라도 NAVER와 코난테크놀로지를 같은 방식으로 평가하면 안 됩니다. 대형 플랫폼, 기업용 AI 플랫폼, ERP·업무 소프트웨어, 순수 AI 소프트웨어의 사업 구조와 위험도가 서로 다릅니다.

국내 AI 소프트웨어 관련주 한눈에 보기

종목	핵심 AI 사업	강점	확인할 부분
NAVER	HyperCLOVA X·AI Tab·CLOVA Studio	검색·커머스·데이터·사용자 기반	AI 수익화
삼성SDS	FabriX·Brity	기업 시스템 통합·보안형 AI	외부 고객 확대
더존비즈온	ONE AI·Amaranth	ERP·회계·기업 데이터	AI 유료 전환
한컴	한컴어시스턴트·Agentic OS	문서 데이터·공공기관 고객	AI 매출 비중
코난테크놀로지	Agent-X·LLM·RAG	공공·국방·산업 특화 AI	매출 규모·수익성
솔트룩스	LUXIA·AI Agent	LLM·온톨로지·에이전트	실적 개선 속도

NAVER는 AI 모델보다 서비스 연결이 강점입니다

NAVER의 장점은 HyperCLOVA X라는 자체 AI 모델만 있는 것이 아닙니다. 검색과 쇼핑, 지도, 예약, 광고, 클라우드까지 이미 사용자가 행동하는 서비스가 연결돼 있습니다.

2026년 6월 정식 출시한 AI Tab이 이를 보여줍니다. NAVER에 따르면 베타 출시 후 약 두 달 동안 누적 사용자가 400만명을 넘었고, AI Tab에서 장소를 찾고 지도 정보를 확인한 뒤 실제 예약까지 연결할 수 있도록 만들었습니다.

일반 챗봇이 “어디가 좋다”고 답하는 데서 끝난다면 AI 에이전트는 실제 예약이나 구매 같은 행동 단계까지 연결합니다. NAVER는 검색 트래픽과 커머스·플레이스 생태계를 이미 가지고 있기 때문에 이 과정에서 수익화할 경로가 상대적으로 명확합니다.

다만 AI 이용량이 늘어난다고 바로 이익이 크게 늘어나는 것은 아닙니다. AI 추론에 들어가는 GPU와 서버 비용보다 광고·커머스·구독 매출이 얼마나 빠르게 증가하는지를 확인해야 합니다.

삼성SDS는 기업용 AI 에이전트 플랫폼에 가깝습니다

삼성SDS의 FabriX는 기업의 문서와 데이터, 업무시스템, 여러 AI 모델과 도구를 연결하는 AI Agent 플랫폼입니다.

기업 입장에서는 공개형 생성형 AI에 내부 데이터를 그대로 올릴 수 없는 경우가 많습니다. 금융·공공·대기업처럼 보안 요구가 높은 곳에서는 프라이빗 AI와 온프레미스 환경이 필요합니다.

삼성SDS는 기존 클라우드와 SI 사업을 통해 기업의 ERP·업무시스템을 이해하고 있다는 점이 강점입니다. AI 모델 하나의 성능보다 기업 내부 시스템에 실제 연결해 실행할 수 있는 능력이 중요해질수록 이런 사업 구조가 유리해질 수 있습니다.

투자 관점에서는 삼성그룹 내부 도입만 늘어나는지, 외부 기업 고객과 반복적인 플랫폼 매출이 얼마나 확대되는지를 구분해서 볼 필요가 있습니다.

더존비즈온은 기업 데이터가 강점입니다

더존비즈온의 핵심 자산은 회계·세무·ERP 데이터를 사용하는 기업 고객입니다. AI가 기업에서 실질적인 생산성을 만들려면 인터넷의 일반적인 지식보다 회사 내부의 회계, 인사, 영업, 계약 데이터를 이해해야 합니다.

더존은 ONE AI를 기존 업무 플랫폼에 연결하는 방향으로 사업을 확대하고 있습니다. 기존 고객이 이미 소프트웨어를 사용하고 있다는 점에서 별도의 신규 고객을 처음부터 확보해야 하는 AI 스타트업보다 유료 AI 기능을 붙이기 쉽다는 장점이 있습니다.

이 종목에서는 AI 발표 횟수보다 기존 ERP 고객 중 AI 기능을 유료로 사용하는 비율과 고객당 매출이 실제로 올라가는지가 더 중요한 숫자가 될 수 있습니다.

한컴은 문서에서 AI 에이전트로 이동하고 있습니다

한컴은 기존 한글 문서 소프트웨어 회사라는 이미지에서 벗어나 AI와 에이전트 사업을 전면에 내세우고 있습니다. 한컴어시스턴트와 Agentic OS를 중심으로 문서 작성·요약·검색을 넘어 실제 업무를 수행하는 AI 구조로 확장하고 있습니다.

기업과 공공기관에는 수십 년 동안 쌓인 한글 문서가 많습니다. AI가 이 자료를 검색하고 이해해 업무에 활용한다면 문서 생태계를 오래 보유한 한컴이 활용할 수 있는 데이터와 고객 접점이 생깁니다.

한컴의 관전 포인트는 기존 오피스 매출과 AI 매출이 별도로 얼마나 성장하느냐입니다. 회사가 AI 기업으로 재평가받으려면 AI라는 명칭을 붙이는 것보다 실제 AI 제품 매출 비중이 계속 올라가야 합니다.

코난테크놀로지는 순수 AI 소프트웨어 성격이 강합니다

코난테크놀로지는 대형 플랫폼주보다 AI 사업에 대한 주가 민감도가 높은 편으로 볼 수 있습니다.

최근 공개한 Agent-X는 여러 AI 에이전트와 다양한 LLM을 하나의 환경에서 운영하는 플랫폼입니다. 회사는 공공·전력·법무·국방 등에서 40여 종의 산업 특화 AI 에이전트를 구축했다고 밝혔습니다.

AI 에이전트가 늘어나면 각 에이전트를 만들고 배포하고 권한과 로그를 관리하는 운영 플랫폼도 필요해집니다. Agent-X가 노리는 시장이 바로 이 부분입니다.

다만 순수 AI 소프트웨어 기업은 대형 IT 기업보다 매출 규모가 작아 대형 프로젝트 몇 건에 실적이 크게 좌우될 수 있습니다. 수주잔고와 신규 계약이 실제 매출로 얼마나 빠르게 전환되는지가 중요합니다.

솔트룩스는 LLM에서 에이전트·온톨로지까지 확대하고 있습니다

솔트룩스 역시 국내 순수 AI 관련주 가운데 오래된 기업입니다. 최근에는 LUXIA를 중심으로 기업용 AI 에이전트, 온톨로지, 에이전트 스튜디오 등으로 사업을 확대하고 있습니다.

온톨로지는 기업의 데이터 사이 관계와 의미를 AI가 이해하도록 구조화하는 기술입니다. AI 에이전트가 회사 내부 데이터를 기반으로 정확한 결정을 내려야 할수록 이런 데이터 구조화가 중요해질 수 있습니다.

기술적인 기대가 큰 기업일수록 확인 기준은 오히려 단순해야 합니다. 매출 증가, 영업손익 개선, 유료 기업 고객, 반복매출이 함께 올라오는지를 봐야 합니다.

AI 소프트웨어 대장주는 하나로 정하기 어렵습니다

안정성과 사업 규모를 기준으로 보면 NAVER와 삼성SDS가 우위에 있습니다. 기존 고객과 데이터를 활용한 AI 수익화를 기준으로 보면 더존비즈온과 한컴이 흥미롭습니다.

AI 에이전트 테마에 대한 주가 민감도와 순수 사업 비중을 원한다면 코난테크놀로지와 솔트룩스가 더 직접적이지만 실적 변동성과 밸류에이션 위험도 커집니다.

AI 소프트웨어 시장에서 앞으로 가장 중요한 변화는 모델의 성능 경쟁만으로는 차별화가 어려워진다는 점입니다. 기업이 여러 LLM 가운데 필요한 모델을 골라 쓰기 시작하면 가치가 기업 고유 데이터, 업무 흐름, 고객 유통망, 시스템 연결 능력으로 이동합니다.

세일즈포스의 Agentforce가 주목받는 이유도 기존 CRM 고객과 데이터를 기반으로 AI 에이전트를 판매할 수 있기 때문입니다. 국내에서도 같은 기준을 적용하면 AI 관련주를 훨씬 쉽게 걸러낼 수 있습니다.

생성형 AI 소프트웨어 관련주를 고를 때는 GPU를 얼마나 확보했는지보다 AI가 실제 고객 업무에 들어가고 있는지, 그리고 그 사용량이 매출로 이어지는지를 보는 편이 낫습니다. 2026년 이후에는 “AI를 한다”는 발표보다 AI 매출이 기존 소프트웨어 매출을 얼마나 빠르게 대체하거나 추가하는지가 종목 간 격차를 벌리는 숫자가 될 가능성이 높습니다.