씨이랩

씨이랩은 'Full-Stack AI Partner' 비전 아래 Physical AI 시대를 선도하는 AI 전문기업으로 AI Infra를 기반으로 Digital Twin과 Vision AI 등 Physical AI에 필요한 솔루션을 통합 제공하는 사업 구조를 구축하고 있습니다. 당사의 사업부문은 ▲AI Infra ▲Vision AI ▲Digital Twin으로 구분되며, 5개의 핵심 솔루션을 중심으로 사업을 전개하고 있습니다.AI Infra 사업은 GPU 자원 활용도를 극대화하는 GPU 오케스트레이션 및 스케줄링 솔루션 'AstraGo'를 기반으로 합니다. 당사는 NVIDIA Enterprise Software 부문 최고 등급인 'Elite Partner'로서 GPU 인프라 판매와 AstraGo를 연계한 어플라이언스 사업을 전개하고 있으며, HPE ·Dell ·Lenovo 등 글로벌 인프라 기업과의 협력을 통해 엔터프라이즈 및 데이터센터 시장으로 공급을 확대하고 있습니다. AstraGo는 GPU 활용률 향상, Kubernetes 기반 자동화, 실시간 모니터링 및 멀티테넌트 환경 지원 등을 통해 AI 인프라 운영 효율성을 높이고 있습니다. 또한 국내 최초로 NVIDIA DGX B300을 도입하는 등 최신 GPU 인프라 대응 역량을 강화하고 있습니다.Vision AI 사업은 실시간 영상 인식 및 AI 영상분석 기술을 기반으로 산업 현장의 안전 ·보안 ·품질 관리를 지원하는 사업입니다. 주요 제품인 XAIVA는 위험행동 감지, PPE 착용 여부 검출, 화재 ·침입 탐지 등 실시간 안전 분석 기능을 제공하며 제조 ·건설 ·국방 ·공공 분야로 확대 적용되고 있습니다. 또한 클라우드 기반 AI 영상분석 서비스인 VidiGo는 영상 요약, 객체 검색, 숏폼 생성 및 Vision-Language Model 기반 AI 인사이트 기능을 제공하고 있습니다. 최근에는 XAIVA Safety 및 On-Device 제품 출시를 통해 산업안전 시장 공략을 확대하고 있습니다. 당사의 Vision AI 기술력은 2025년 10월 '국제컴퓨터비전학회(ICCV) 2025' AI City Challenge에서 글로벌 4위에 입상하며 대외적으로 검증받았으며, 같은 해 12월에는 일본의 도시·교통 시뮬레이션 전문기업과 AI 영상분석 사업 계약을 체결하여 해외 시장 진출을 본격화하고 있습니다.Digital Twin 사업은 NVIDIA Omniverse 기반의 디지털 트윈 구축 및 합성데이터(Synthetic Data) 생성 기술을 활용하여 현실 환경을 가상 공간에 구현하고 시뮬레이션하는 사업입니다. 당사의 X-GEN 솔루션은 AI 학습용 합성데이터 생성과 Sim2Real 기반 검증 환경 구축을 지원하며, 반도체·제조·물류·모빌리티 산업을 중심으로 디지털 트윈 구축 사업을 확대하고 있습니다. 특히 글로벌 반도체 기업 대상 디지털 트윈 구축 사업이 3년 연속 확대 적용되며 사업 경쟁력을 강화하고 있습니다. 이에 따라 Digital Twin 부문 매출은 2025년 기준 전년 대비 13… 앞 1,500자만 보여줍니다 (전체 1,590자). 나머지는 DART 원문에서 볼 수 있습니다.

1. 주요 제품 등의 현황 당사의 사업부문은 ▲AI Infra ▲Vision AI ▲Digital Twin 사업으로 구분되며, AI 인프라 운영 최적화, 실시간 Vision AI, 디지털 트윈 시뮬레이션을 중심으로 5개의 핵심 솔루션 제품을 공급하고 있습니다. 사업부문 | 적용제품 | 제품설명 | AI Infra | AstraGo | AI 연산처리에 필요한 GPU 자원의 활용률을 높여 AI 프로젝트 및 인프라 관리 등을 지원하는 오케스트레이션/스케줄링 솔루션 | Vision AI | XAIVA | 영상 내 출현하는 객체와 상황을 인식하고 추적하여 고객에게 필요한 분석 결과를 제공하는 실시간 AI 영상 분석 플랫폼 | VidiGo | 영상 내용을 자동으로 요약하고 문맥 기반의 검색을 통해 공유하고, 클립 형태의숏폼 영상과 AI 인사이트를 제공하며, 영상 내 출현하는 객체나 장면을 검색 가능하게 하는 구독형 AI 영상 분석·요약·검색·서비스 | Digital Twin | X-GEN | AI 학습에 필요한 이미지, 영상 데이터를 합성데이터(Synthetic data)로 생성하여가상 환경에서 학습을 진행하는 솔루션 | NVIDIA Omniverse | 실시간 3D 협업 시뮬레이션 기능을 통해 물리적 환경을 인식하고, 사실적인 가상 공간을 구축해 다양한 현장 적용 단계의 검증 환경을 제공하는 디지털 트윈 플랫폼 | 각 사업부문은 아래와 같은 판매형태로 수익이 발생됩니다. 사업부문 | 판매형태 | 수익구조 | AI Infra | GPU 활용 솔루션 + NVIDIA GPU | 제품 라이선스 사용료 + NVIDIA 공급 수익+ 유지보수 수익 | Vision AI | 구축형(SI) / 서비스형(클라우드) | 제품 라이선스 사용료 + 개발비 + 기술료 | Digital Twin | AI 모델 및 디지털트윈 구축 | 제품 라이선스 사용료 + 개발비 + 기술료 | (AI Infra) 당사는 NVIDIA Enterprise Software 부문 최고 등급인 'Elite Partner'로서 GPU 제품 판매권을 보유하고 있으며, NVIDIA DGX 및 GPU 인프라와 AstraGo를 결합한 어플라이언스 사업을 전개하고 있습니다. AstraGo는 GPU 스케줄링, 자원 모니터링, 컨테이너 오케스트레이션 기능을 제공하며 GPU 활용률 향상 및 운영효율 최적화를 지원… 앞 1,200자만 보여줍니다 (전체 2,607자). 나머지는 DART 원문에서 볼 수 있습니다.

1. 매출실적 (기준일 : 2026년 6월 30일) | (단위 : 천원) | 매출유형 | 2026연도 (제17기 반기) | 2025연도 (제16기) | 2024연도 (제15기) | AI Infra | 수출 | - | - | - | 내수 | 2,035,887 | 6,321,857 | 7,129,889 | 소계 | 2,035,887 | 6,321,857 | 7,129,889 | Vision AI | 수출 | 42,239 | 10,105 | - | 내수 | 302,393 | 1,832,678 | 1,066,010 | 소계 | 344,632 | 1,842,783 | 1,066,010 | Digital twin | 수출 | - | - | - | 내수 | 745,627 | 2,107,680 | 897,459 | 소계 | 745,627 | 2,107,680 | 897,459 | 합 계 | 수출 | 42,239 | 10,105 | - | 내수 | 3,083,907 | 10,262,216 | 9,093,358 | 합계 | 3,126,146 | 10,272,321 | 9,093,358 | 2. 판매 경로 및 판매 방법 (1) 판매경로당사의 제품은 당사가 고객과 직접 접촉하여 판매하는 직접판매와 파트너쉽을 통해 당사의 제품 판매권을 보유한 파트너사를 통해 판매되는 파트너판매로 분류됩니다. 사업부문별 판매경로에 따른 실적은 아래와 같습니다. (기준일 : 2026년 6월 30일) | (단위 : 천원,%) | 매출유형 | 구 분 | 판매경로 | 판매경로별 매출액 | 비중 | AI Infra | 국 내 | 직접판매 | 2,035,887 | 65.12 | 파트너판매 | - | - | Vision AI | 국 내 | 직접판매 | 302,393 | 9.67 | 파트너판매 | - | - | 해외 | 직접판매 | 42,239 | 1.35 | 파트너판매 | - | | Digital twin | 국 내 | 직접판매 | 745,627 | 23.85 | 파트너판매 | - | - | 합 계 | 3,126,146 | 100.00 | (2) 판매전략 당사는 NVIDIA를 비롯한 글로벌 IT 기업과의 파트너십 기반 판매 전략을 통해 영업 효율성과 기술 경쟁력을 동시에 확보하고 있습니다. NVIDIA GPU 인프라 공급 시 AstraGo가 함께 제안되는 GTM 구조를 기반으로 고객 확보 비용(CAC)을 절감하고 있으며, SI·CSP·리셀러 파트너 네트워크를 활용하여 엔터프라이즈·공공·제조 시장으로 판매 채널을 확대하고 있습니다.파트너사로부터 기술력을 인정받아 파트너 판매 구조를 확보하였으며, 이를 통해 판매 채널을 다각화하고 판매 기회를 발굴해 나가고 있습니다. 또한 비즈니스 중심 협력관계에 있는 글로벌 및 국내 기업들과의 파트너쉽을 기반으… 앞 1,500자만 보여줍니다 (전체 5,989자). 나머지는 DART 원문에서 볼 수 있습니다.

당반기와 전반기 중 발생한 비용을 성격별로 분류한 내역은 다음과 같습니다. (단위: 천원) | 구분 | 당반기 | 전반기 | 3개월 | 누적 | 3개월 | 누적 | 원재료 및 상품 매입액 | 1,258,103 | 1,576,002 | 309,752 | 309,752 | 재고자산의 변동 | (44,525) | 35,335 | (230,000) | (230,000) | 종업원급여 | 2,345,849 | 3,919,288 | 1,100,659 | 2,149,964 | 감가상각비 | 257,270 | 502,642 | 214,659 | 440,498 | 외주비 | 137,293 | 269,858 | 145,472 | 275,638 | 지급수수료 | 403,840 | 753,595 | 158,784 | 315,208 | 기타 | 376,109 | 716,888 | 262,220 | 554,562 | 합계 | 4,733,939 | 7,773,608 | 1,961,545 | 3,815,621 | 27. 기타수익과 기타비용 당반기와 전반기 중 기타수익과 기타비용은 다음과 같습니다. (단위: 천원) | 구분 | 당반기 | 전반기 | 3개월 | 누적 | 3개월 | 누적 | 기타수익 | 유형자산처분이익 | - | - | - | 185,023 | 잡이익 | 8,466 | 10,939 | 493 | 27,974 | 소계 | 8,466 | 10,939 | 493 | 212,997 | 기타비용 | 잡손실 | 10 | 10 | 4,200 | 4,200 | 소계 | 10 | 10 | 4,200 | 4,200 | 기타손익 합계 | 8,456 | 10,929 | (3,707) | 208,797 | 28. 금융수익과 금융비용 당반기와 전반기 중 금융수익과 금융비용은 다음과 같습니다. (단위: 천원) | 구분 | 당반기 | 전반기 | 3개월 | 누적 | 3개월 | 누적 | 금융수익 | 이자수익 | 168,039 | 343,899 | 53,138 | 115,381 | 당기손익-공정가치 금융자산평가이익 | (303) | 108 | - | 151 | 당기손익-공정가치 금융자산처분이익 | 496… 앞 1,200자만 보여줍니다 (전체 5,987자). 나머지는 DART 원문에서 볼 수 있습니다.

영업부문을 영위하고 있어 영업부문별 정보를 공시하지 아니합니다. (4) 연결회사는 국내를 주요 기반으로 사업을 영위하고 있는 바, 지역별 정보는 산출하지 않습니다. 당반기와 전반기 중 단일고객 중 매출액의 10% 이상을 발생시키는 고객현황은 다음과 같습니다. 1) 당반기 (단위: 천원) | 구분 | 금액 | 고객 1 | 589,530 | 고객 2 | 568,000 | 고객 3 | 315,000 | 2) 전반기 (단위: 천원) | 구분 | 금액 | 고객 1 | 718,337 | 고객 2 | 284,640 | 고객 3 | 151,155 | (5) 당반기와 전반기 중 용역계약과 관련하여 인식한 손익과 미청구금액과 초과청구금액의 내용은 다음과 같습니다. 1) 당반기 (단위: 천원) | 총계약금액 | 당기손익인식 | 누적손익인식 | 누적청구금액 | 미청구금액 | 초과청구금액 | (계약자산) | (계약부채) | 3,637,698 | 1,333,996 | 2,880,570 | 2,970,358 | 227,294 | 317,082 | 2) 전반기 (단위: 천원) | 총계약금액 | 당기손익인식 | 누적손익인식 | 누적청구금액 | 미청구금액 | 초과청구금액 | (계약자산) | (계약부채) | 3,827,953 | 1,403,887 | 2,699,837 | 2,323,139 | 615,218 | 238,519 | (6) 당반기 중 원가기준 투입법을 적용하여 진행기준 수익을 인식한 계약으로서 당반기말 현재 계약금액이 전기 매출액의 5% 이상인 주요 계약의 내역은 다음과 같습니다. (단위: 천원) | 구분 | 계약일 | 계약상완성기한 | 진행률 | 미청구공사 | 매출채권 | 총액 | 손상차손누계액 | 총액 | 대손충당금 | 프로젝트 C | 2025.8월 | 2026.5월 | 100.0% | - | - | - | - | 프로젝트 D | 2025.8월 | 2026.5월 | 100.0% | - | - | - | - | 25.