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야놀자, 글로벌 여행 AI 기술력 인정…IBA '혁신 기술기업' 금상 [경제일보] 글로벌 트래블 테크 기업 야놀자(총괄대표 이수진)가 인공지능(AI)과 여행 데이터를 결합한 기술력을 앞세워 글로벌 기술기업으로서 존재감을 높이고 있다. 단순 여행 플랫폼을 넘어 전 세계 여행사업자의 운영을 지원하는 데이터·소프트웨어 기업으로 사업 영역을 확장한 성과가 국제 무대에서 인정받았다. 야놀자는 ‘2026 국제비즈니스대상(International Business Awards·IBA)’에서 ‘올해의 가장 혁신적인 기술 기업(Most Innovative Tech Company of the Year)-2500명 초과 기업’ 부문 금상을 수상했다고 밝혔다. IBA는 올해 82개 국가·지역에서 3400여건의 후보가 출품됐으며, 300명 이상의 전문가가 약 두 달간 심사해 수상작을 선정했다. 야놀자는 해당 부문에서 최고 등급인 골드 스티비를 받았다. 이번 수상에서 주목되는 부분은 야놀자의 평가 기준이다. IBA는 야놀자를 단순 예약 플랫폼이 아니라 AI 기반 여행 데이터·운영 인프라를 제공하는 글로벌 트래블 테크 기업으로 평가했다. 야놀자는 여행사업자의 객실·예약·가격·운영 정보를 연결하는 엔터프라이즈 솔루션을 기반으로 여행산업의 비효율을 데이터와 AI로 줄이는 사업을 확대하고 있다. 실제 사업 규모도 커지고 있다. 야놀자는 2025년 연결 기준 매출 1조292억원을 기록하며 처음으로 연매출 1조원을 넘어섰다. 엔터프라이즈 솔루션 매출은 3526억원으로 전년보다 20.5% 증가했고, 글로벌 연간 통합거래액은 39조2000억원으로 44.9% 늘어 사상 최대를 기록했다. 유럽·중동·아프리카와 미주 등 해외 시장 비중도 확대됐다. 특히 AI와 데이터는 야놀자클라우드 사업의 핵심 성장축으로 자리 잡았다. 2025년 상반기 야놀자클라우드의 글로벌 통합거래액은 13조8000억원을 넘어 2023년 상반기 대비 10배 증가했고, 해외 거래 비중은 91%까지 올라갔다. AI 기반 데이터와 호스피탈리티 솔루션 사업 매출 비중도 27%까지 확대됐다. ◆ 여행 데이터를 AI로…‘버티컬 AI’ 승부 야놀자가 주목하는 것은 여행산업에 특화된 ‘버티컬 AI’다. 여행사업자에게는 수요 예측과 가격 최적화, 운영 자동화 등을 제공하고 여행자에게는 개인별 선호도에 맞춘 여행 정보를 제공하는 방식이다. 외부 AI 기술과의 결합도 확대하고 있다. 지난해 구글클라우드와 데이터 기반 AI 파트너십을 맺고 생성형 AI 그라운딩 기술을 여행 데이터에 적용하는 협력을 진행했다. 정보의 출처를 연결해 보다 정확한 여행 정보를 제공하고, 구글의 생성형 AI와 야놀자의 여행 특화 데이터를 결합해 버티컬 AI 생태계를 구축한다는 전략이다. AI 에이전트 분야에서도 사업을 넓히고 있다. 야놀자는 오픈AI의 웹 기반 AI 에이전트 ‘오퍼레이터’의 한국 출시 과정에 참여해 여행 분야의 실제 활용 가능성을 검증했다. 사용자의 취향에 맞는 여행 계획을 자동으로 만들고 객실 가격과 예약 가능 여부, 날씨 등 데이터를 결합해 실제 여행 일정으로 연결하는 방식이다. 당시 야놀자는 206개국 133만개 호텔·여행사업자와 2만개 이상의 판매 채널을 연결하는 글로벌 데이터 인프라를 보유하고 있다고 밝혔다. 이번 야놀자의 경쟁력은 예약 플랫폼 자체보다 여행산업에서 발생하는 방대한 데이터를 얼마나 빠르게 AI 서비스로 전환하느냐에 달려 있다. 호텔과 여행사업자의 운영 데이터가 축적될수록 AI의 수요 예측과 가격 최적화 정밀도가 높아지고, 이는 다시 더 많은 사업자를 플랫폼으로 끌어들이는 선순환 구조를 만들 수 있다. 다만 AI 투자가 실제 수익성으로 이어지는지는 앞으로 확인해야 할 과제다. 야놀자는 AI 경쟁력 강화를 위한 연구개발과 글로벌 사업 확대에 투자를 지속하고 있으며, 2025년 영업이익은 156억원으로 전년보다 68.2% 감소했다. 기술과 글로벌 인프라에 대한 선투자가 장기적인 매출·수익성 개선으로 연결되는지가 다음 단계의 관건이다. 야놀자 관계자는 “이번 수상은 글로벌 여행산업의 다양한 비효율을 데이터와 기술로 해결해 온 노력과 혁신성을 국제 무대에서 인정받은 결과”라며 “글로벌 여행 데이터 인프라와 AI 기술 경쟁력을 지속적으로 고도화해 여행 사업자의 운영 효율성을 높이고 누구나 더욱 쉽고 편리하게 여행할 수 있는 환경을 만들겠다”고 말했다. 한편 이번 수상은 야놀자가 국내 여행 플랫폼을 넘어 글로벌 여행산업의 데이터와 AI를 연결하는 인프라 기업으로 진화하고 있다는 점을 보여주는 사례로 평가된다. 향후 관전 포인트는 기술 도입을 넘어 AI가 실제 여행사업자의 비용 절감과 매출 증대, 여행자의 편의 향상으로 얼마나 구체적인 성과를 만들어내느냐다.2026-09-01 08:28:15
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바운드포, AI API 비용 폭증 막는다…'파레토'로 토큰 지출 사전 통제 [경제일보] 생성형 인공지능(AI)과 AI 에이전트 도입이 확산하면서 기업들의 관심이 'AI를 얼마나 많이 활용하느냐'에서 'AI를 얼마나 효율적으로 활용하느냐'로 옮겨가고 있다. 이에 데이터 파운드리 기업 바운드포가 AI 토큰 비용을 사전에 통제하는 서비스를 선보이며 기업용 AI 비용 관리 시장 공략에 나섰다. 단순히 사용량과 비용을 보여주는 기존 모니터링 방식에서 나아가 예산을 초과할 것으로 예상되는 AI API 호출을 실행 단계에서 차단하는 방식이다. 12일 바운드포는 자사 AI 데이터 운영 플랫폼 '드로파이'에 AI 토큰 지출 관리 서비스 '파레토'를 새롭게 추가했다고 밝혔다. 최근 기업들은 하나의 AI 모델만 사용하는 것이 아니라 업무 성격에 따라 여러 생성형 AI 모델과 API를 동시에 활용하고 있다. 고성능 모델을 적극적으로 활용해 AI 사용량 자체를 늘리는 이른바 '토큰맥싱'이 확산하는 등 AI 활용 확대가 기업 경쟁력으로 여겨지고 있지만, 사용량이 늘어날수록 비용 부담 역시 커지는 구조다. 특히 AI 에이전트가 확산하면서 토큰 비용의 성격도 달라지고 있다. 사람이 직접 AI를 사용하는 경우에는 사용 시간이나 빈도에 일정한 한계가 있지만, AI 에이전트는 업무가 완료될 때까지 API를 자동으로 호출할 수 있다. 로봇이나 각종 디바이스에 AI가 탑재되면 24시간 작동하면서 지속적으로 모델을 호출하는 환경도 가능하다. 이 과정에서 오류가 발생해 같은 요청을 반복하거나, 단순한 작업에 고성능 모델을 계속 사용하는 경우 예상하지 못한 비용이 누적될 수 있다. AI 사용량을 늘리는 것 자체가 목표였던 단계에서 벗어나 기업이 AI 비용의 발생 구조까지 관리해야 하는 단계로 넘어가고 있는 것이다. 기존 기업용 비용 관리 방식만으로는 해당 변화에 대응하기 어렵다는 지적도 나온다. 일반적으로 기업은 월말 청구서나 사용량 데이터를 통해 어느 서비스에서 비용이 발생했는지를 확인한다. 다만 AI API는 호출량과 토큰 사용량에 따라 비용이 실시간으로 증가하기 때문에 사후에 비용을 확인하는 것만으로는 이미 발생한 지출을 되돌리기 어려운 것으로 평가된다. 바운드포는 파레토를 내놓은 것도 해당 문제를 겨냥했다. 바운드포는 파레토가 관리자가 설정한 예산 한도와 정책을 AI API 호출 과정에 적용해 일정 수준을 넘어서는 요청을 실행 전에 차단할 수 있도록 설계됐다고 설명했다. 사용 이후 비용을 분석하는 '사후 관측'보다 비용이 발생하기 전에 통제하는 '사전 통제'에 초점을 맞춘 것이 특징이다. 기업은 팀이나 프로젝트별로 AI 사용 예산을 설정할 수 있으며 현재 사용량과 예상 지출을 확인할 수 있도록 구성됐다. AI 에이전트가 자동으로 API를 호출하는 환경에서도 정해진 예산 범위 안에서 서비스를 운영할 수 있도록 하는 방식이다. 비용이 발생하는 패턴을 분석해 불필요한 지출을 찾아내는 기능도 제공한다. 실패한 API 요청이 반복되면서 비용이 누적되는 재시도, 사실상 동일한 요청을 반복 처리하는 중복 호출, 상대적으로 단순한 작업에 고성능 모델을 사용하는 과사양 모델 사용 등을 분석해 절감 가능성이 있는 영역을 리포트로 제공한다. 기업 입장에서는 어떤 모델을 얼마나 사용했는지를 확인하는 것뿐 아니라 어떤 업무에 어떤 모델을 사용했는지, 불필요한 호출이 발생하고 있는지, 설정한 예산을 넘어설 가능성이 있는지까지 관리해야 하기 때문에 AI 에이전트가 업무 자동화의 중심으로 자리 잡을수록 비용 통제의 중요성은 더욱 커질 전망이다. AI 에이전트가 여러 단계의 업무를 수행하는 과정에서 하나의 요청에 그치지 않고 여러 모델과 API를 연속적으로 호출할 수 있기 때문이다. 피지컬 AI 확산도 변수다. 로봇이나 자율 시스템 등이 AI 모델을 활용해 주변 상황을 판단하고 행동하는 환경에서는 서비스가 작동하는 동안 지속적인 AI 추론과 API 호출이 발생할 수 있다. AI가 소프트웨어 안에서만 사용되는 것이 아니라 현실 세계의 기기와 연결될수록 토큰 비용이 기업의 운영비와 직접 연결될 가능성도 커지고 있다. AI 시장의 경쟁 기준이 변하고 있다. 기존에는 더 뛰어난 성능의 모델을 확보하거나 이를 다양한 업무에 빠르게 적용하는 것이 기업의 AI 경쟁력으로 평가됐다면, 앞으로는 동일한 업무를 얼마나 적은 비용으로 처리할 수 있는지까지 중요한 요소가 될 전망이다. 바운드포는 파레토를 자사 AI 데이터 운영 플랫폼인 드로파이에 결합하면서 데이터 관리와 AI 비용 통제를 하나의 플랫폼에서 제공하는 방향으로 사업을 확대한다는 구상이다. AI 활용 과정에서 발생하는 데이터를 관리하는 동시에 해당 데이터를 바탕으로 AI 사용 패턴과 비용 구조를 분석해 운영 효율까지 높이겠다는 것이다. 황인호 바운드포 대표는 "로봇과 디바이스가 24시간 AI를 호출하는 환경에서는 비용을 사후에 분석하는 방식만으로는 한계가 있었고, 파레토는 피지컬 AI 현장에서 바운드포가 직접 겪은 문제를 해결하는 과정에서 탄생한 서비스"라며 "앞으로도 현장에서 검증한 운영 경험을 서비스로 고도화해 AI 데이터 관리부터 비용 통제까지 기업의 AI 운영 전반을 지원해 나가겠다"고 말했다.2026-08-12 11:05:01
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