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한글과컴퓨터 별도 매출 2100억 원 달성 목표

이성경 기자
한글과컴퓨터 별도 매출 2100억 원 달성 목표
©연합뉴스

 

한글과컴퓨터가 인공지능과 클라우드 기술을 전면에 내세우며 플랫폼 기업으로의 체질 개선에 박차를 가한다. 기존 패키지 소프트웨어 중심의 수익 구조를 탈피해 비오피스 부문 매출을 전체의 절반 수준까지 끌어올리겠다는 구체적인 청사진을 제시했다. 기술 고도화와 글로벌 시장 확장을 통해 기업 가치를 재평가받겠다는 의지로 풀이된다.

한글과컴퓨터는 공시를 통해 올해 경영 목표를 구체화하며 시장의 이목을 집중시키고 있다. 이번 발표에 따르면 한글과컴퓨터는 별도 기준 매출액 2,100억 원, 영업이익 600억 원 달성을 공식 목표로 설정했다. 이는 지난해 기록한 매출액 1,753억 원과 영업이익 509억 원 대비 각각 20%와 18%가량 증가한 수치로, 견조한 성장세를 이어가겠다는 강력한 의지를 반영하고 있다. 특히 단순한 외형 성장을 넘어 수익성 지표인 영업이익에서도 두 자릿수 성장을 예고했다는 점에서 고무적이다.

▲ 수익성 개선 목표 및 매출 구조 분석

한글과컴퓨터의 이번 실적 가이드라인은 기존의 안정적인 수익원인 설치형 패키지 소프트웨어 매출에 안주하지 않겠다는 전략적 판단을 담고 있다. 핵심적인 변화의 중심에는 비오피스(Non-Office) 부문의 비중 확대가 자리 잡고 있다. 한글과컴퓨터는 전체 매출에서 비오피스 부문이 차지하는 비중을 50% 수준까지 끌어올릴 계획이다. 이는 주력 제품인 '한컴오피스'에만 의존하던 과거의 사업 모델에서 벗어나 사업 다각화에 성공했음을 입증하는 지표가 될 것으로 기대된다.

이러한 매출 구조 개편은 클라우드와 서비스형 소프트웨어(SaaS)로의 성공적인 전환을 전제로 한다. 한글과컴퓨터는 기존의 견고한 캐시카우 역할을 해온 패키지 매출 구조 위에 인공지능(AI)과 SaaS를 결합하는 방식을 채택했다. 이를 통해 구독형 모델로의 전환을 가속화하고 수익의 연속성을 확보한다는 구상이다. 2026년 4월 20일 공시된 이번 데이터는 기업의 체질 개선이 단순한 구호에 그치지 않고 구체적인 수치로 가시화되고 있음을 보여준다.

▲ AI 오케스트레이터 기반 플랫폼 전환 가속화

미래 성장 동력의 핵심으로 꼽히는 것은 'AI 오케스트레이터' 전략이다. 한글과컴퓨터는 다양한 AI 에이전트를 상호 연결하여 기업용 업무 환경을 최적화하는 플랫폼 서비스를 올해 상반기 중으로 출시할 예정이다. 이 서비스는 단순히 개별적인 AI 기능을 제공하는 것을 넘어 기업 내 분산된 업무 툴과 데이터를 유기적으로 연결하여 생산성을 극대화하는 중추적인 역할을 담당하게 된다.

특히 주목할 부분은 반복 매출(ARR) 비중의 확대다. 한글과컴퓨터는 AI 오케스트레이터를 통해 고객사로부터 지속적인 수익을 창출하는 구독 모델을 정착시키려 하고 있다. 이는 기업 가치 산정 방식(밸류에이션)을 기존의 전통적인 소프트웨어 패키지 판매 기업에서 고성장 플랫폼 기업 수준으로 끌어올리려는 전략적 포석이다. 상반기 출시될 신규 서비스가 시장에 성공적으로 안착할 경우 한글과컴퓨터의 플랫폼 기업 전환은 더욱 가속화될 전망이다.

▲ 글로벌 시장 확장 및 미래 성장 동력 확보

국내 시장의 성과를 바탕으로 한 해외 시장 공략도 올해 실적 달성의 주요 변수다. 한글과컴퓨터는 일본 시장에서 비대면 본인확인(eKYC) 사업을 적극적으로 확대하고 있다. 일본의 디지털 전환 수요가 급증하는 가운데 한글과컴퓨터가 보유한 보안 및 인증 기술력이 시장에서 긍정적인 반응을 얻고 있는 것으로 분석된다. 해외 사업의 성장은 국내 시장의 한계를 극복하고 글로벌 소프트웨어 기업으로 도약하는 교두보가 될 것으로 보인다.

김연수 한글과컴퓨터 대표는 이번 경영 목표 발표와 관련해 "별도 매출 2,000억 원 돌파와 비오피스 매출 비중 50% 달성은 한컴이 더 이상 단순한 오피스 소프트웨어 기업이 아니라는 것을 증명하는 강력한 신호가 될 것"이라고 강조했다. 이는 플랫폼 기업으로서의 정체성을 확립하고 미래 기술 경쟁력을 확보하겠다는 확고한 신념을 나타낸다. 한글과컴퓨터가 제시한 목표 달성 여부는 향후 국내 소프트웨어 산업의 클라우드 및 AI 전환 속도를 가늠하는 중요한 척도가 될 것으로 보인다.

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