한국딥러닝이 공개한 딥에이전트의 SaaS 전환은 문서 해석의 표준을 바꿀 가능성이 크다. 텍스트·표·수식·도형·레이아웃을 통합 분석하고 워크스페이스 단위 일괄처리와 VLM 기반 템플릿화 기능을 제공한다. LLM과 RAG 연동으로 ERP·RPA와 실무 시스템에 곧바로 적용되는 모델솔루션이 됐다. 구독형 배포는 초기 인프라 비용을 낮춰 중견기업과 투자자 접근성을 높인다.
이 변화는 기업가치 산정 방식에도 직접적인 영향을 준다. 문서AI로 계약서·영수증·비재무 데이터에서 숨은 현금흐름 신호를 추출하면 M&A와 실적 예측의 불확실성이 줄어든다. 예컨대 한화의 아워홈 인수(지분 58.6%·8695억원)처럼 현금창출력이 중요한 자산은 문서 기반 증거로 재평가될 수 있다. 따라서 투자자들은 모델솔루션 도입 속도와 데이터 추출 정확도를 새로운 실사 지표로 봐야 한다.
다만 기술 도입이 곧바로 가치로 연결된다고 단정하긴 어렵다. 한화의 테크·라이프 결합 사례에서 보듯 구조적 재편은 경영 전략이나 승계 이슈와 얽힐 수 있고 과거 푸드테크 실험의 실패 사례도 존재한다. 또한 아워홈과 같은 거래가 업계 평균 EBITDA 배수(7~8배)를 크게 웃돈 점은 투자 리스크를 키운다. 투자 판단은 모델의 정밀도뿐 아니라 밸류에이션과 지배구조를 함께 살피는 복합적 접근이 필요하다.
플랫폼 기반 지식 비즈니스의 성장(팬딩 연간거래액 650억원 등)은 모델솔루션 수요를 자극하는 또 다른 변수다. 문서AI가 기업 운영의 표준이 되면 정보 비대칭이 줄고 주가의 변동성 구조도 바뀔 수 있다. 시장은 기술적 진보를 반영해 리레이팅할지, 아니면 단기 과대평가로 여길지 갈림길에 서 있다. 결국 투자자는 도입 지표, 실사용 사례, 그리고 비용 대비 기대 개선 폭을 따져야 한다.