에지 AI SaaS 플랫폼으로 전환하는 스타트업

에지 AI는 로컬 디바이스에서 데이터를 실시간으로 분석하는 기술이고, SaaS는 클라우드 기반 소프트웨어입니다. 오늘 글에서 이 두가지의 결합을 활용하는 스타트업의 사례를 알아보고자 합니다.

 

 

1. 에지 AI와 SaaS의 만남: 왜 중요한가?

에지 AI(Edge AI)는 데이터를 로컬 디바이스에서 실시간으로 분석하고 추론하는 기술로, 지연 최소화, 보안 강화, 비용 절감 등 다양한 장점을 제공합니다. 반면, SaaS(Software as a Service)는 클라우드 기반 소프트웨어로, 사용자가 소프트웨어를 설치하지 않고 구독 형태로 서비스를 이용할 수 있게 해주는 모델입니다. 최근에는 두 기술의 융합이 가속화되며, 에지 AI 기반 SaaS 플랫폼을 중심으로 새로운 스타트업 성공 사례가 등장하고 있습니다. 이는 단순한 제품 판매에서 벗어나, 지속적인 수익 모델과 운영 효율성, 확장성을 확보할 수 있는 전략으로 주목받고 있습니다.

 

2. 에지 AI SaaS 플랫폼의 개념과 특징

2‑1. 에지 AI SaaS란?

에지 AI SaaS는 말 그대로 에지 디바이스에서 구동되는 AI 모델과 기능을 클라우드 기반 소프트웨어 서비스 형태로 제공하는 것을 의미합니다. 사용자는 IoT 디바이스, CCTV, 공장 설비, 스마트폰 등에 경량화된 AI 모델을 설치하고, 이를 원격에서 관리·업데이트·모니터링할 수 있는 SaaS 대시보드 및 API를 활용합니다.

2‑2. 주요 특징

• 하이브리드 인프라: 클라우드 + 에지 통합 운영
• 실시간 데이터 처리: 로컬 분석 → 클라우드로 보고
• 구독형 비즈니스 모델: Monthly Recurring Revenue(MRR) 창출
• API·SDK 제공: 고객사/개발자 연동 쉬움
• 데이터 보안 강화: 에지에서 개인정보 처리 가능

 

3. SaaS로 성공 전환한 에지 AI 스타트업 사례

3‑1. [Kneron] – NPU 기반 AI + SaaS 모델

• 국가: 미국/대만
• 핵심 기술: 초소형 NPU 칩 + 온디바이스 얼굴 인식
• 전환 내용: 과거 하드웨어 판매 중심에서, SaaS형 AI 얼굴 인식 플랫폼(KNEO)으로 전환
• 성과: 스마트 시티, 금융권, 홈 보안 시장에서 구독 수익 기반 확대 성공

Kneron은 자체 AI 칩을 활용하여 디바이스에 직접 탑재되는 얼굴 인식 AI를 제공하고, 이를 관리하는 클라우드 플랫폼(KNEO Cloud)을 통해 SaaS 형태의 서비스 요금제를 도입했습니다.

3‑2. [AlwaysAI] – Edge Vision SaaS 플랫폼

• 국가: 미국
• 기능: 영상 기반 객체 감지, 사람 수 세기, 이상행동 감지
• 특징: Raspberry Pi, Jetson 등 다양한 디바이스 지원
• 전환 성과: 전통적 SDK 기업에서 비즈니스용 SaaS로 전환해 유료 고객층 확보

AlwaysAI는 '모델 배포 – 실시간 영상 분석 – 이벤트 관리' 전체 프로세스를 웹 기반 SaaS로 제공함으로써, 보안·소매·제조 시장에 손쉽게 진입했습니다.

3‑3. [Latent AI] – AI 경량화 기술 → SaaS 모델 확장

• 국가: 미국
• 기술: AI 모델 압축 및 최적화 툴킷
• 전환 전략: B2B 엔터프라이즈 고객에게 SaaS 형태로 모델 경량화 자동화 서비스 제공

Latent AI는 복잡한 AI 모델을 에지 디바이스에 맞게 자동으로 경량화하고 배포하는 과정을 SaaS 형태로 제공하며, 자동차 및 국방 분야 고객을 확보했습니다.

 

4. 왜 스타트업은 에지 AI SaaS로 전환하는가?

장점	설명
지속 수익 모델	SaaS 구독을 통해 예측 가능한 수익 확보 (MRR)
관리 효율성	소프트웨어 업데이트, 모델 버전 관리가 쉬움
스케일 확장	하드웨어 판매 한계를 넘는 글로벌 진출 가능
보안 대응	로컬 처리로 GDPR, 개인정보보호법 대응
고객 맞춤형 API 제공	다양한 산업에 최적화된 AI 서비스 제공 가능

 

에지 AI의 특성상 다양한 디바이스 환경에서 구동되어야 하므로, SaaS 모델을 통해 원격 제어, 설정 변경, 데이터 수집 및 분석을 가능하게 하면 운영 부담을 줄이고 고객 편의성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

 

5. 전환 전략: 하드웨어 스타트업의 SaaS 성공 포인트

5‑1. 제품 → 플랫폼 사고 방식의 전환

• 초기에는 “AI 디바이스” 판매에 집중하지만, 점차 “플랫폼 + 서비스” 구조로 비즈니스 모델을 전환
• 고객이 하드웨어를 한번 구매하고 끝나는 것이 아니라, 지속적으로 서비스 이용료를 지불하게 함

5‑2. 기술자산을 서비스로 패키징

• 모델 최적화, 업데이트 관리, 디바이스 모니터링 등 자체 기술을 클라우드 기반 SaaS UX로 구현
• 엔지니어 중심에서 사용자 중심의 UX/UI 설계로 전환하는 것이 핵심

5‑3. 데이터 분석 및 보고 기능 강화

• 사용자의 운영 데이터, 예측 결과, 이상 탐지 이벤트 등을 시각화해 고객에게 운영 가시성(Visibility)을 제공
• 이를 통해 고객은 AI 시스템을 신뢰하고 지속 이용하게 됨

 

6. SaaS 전환이 만든 에지 AI 스타트업의 미래

• 2025년 기준, 에지 AI SaaS 시장은 연평균 17% 성장률을 기록하며 빠르게 확대되고 있으며 클라우드·모바일 SaaS와의 통합, API·SDK 기반 생태계 형성, 온디바이스 보안 서비스와 결합된 형태로 진화하고 있습니다.

스타트업 입장에서는 초기 R&D와 PoC 이후, SaaS 플랫폼으로 전환함으로써 성장성과 투자유치 가능성이 크게 높아집니다. 실제로 VC들도 하드웨어보다 SaaS 기반 스타트업에 더 높은 밸류에이션을 부여하는 경향이 있습니다.

 

7. 결론: 에지 AI SaaS는 비즈니스 모델 혁신의 핵심

에지 AI는 지금까지 ‘센서 중심의 기술’로만 여겨졌지만, 이제는 SaaS 형태로 전환되며 글로벌 시장에서 확장 가능한 기술 플랫폼으로 진화하고 있습니다. 성공적인 에지 AI SaaS 스타트업은 다음과 같은 전략을 통해 비즈니스 모델 혁신을 이끌고 있습니다:

• 단발성 판매가 아닌 구독 기반 반복 수익 구조
• 운영 효율성과 보안성을 동시에 잡는 하이브리드 인프라
• 다양한 산업에 맞춘 맞춤형 기능 제공 및 생태계 확장

앞으로의 AI 기술 시장은 “클라우드 기반의 SaaS AI”에서 “에지 기반의 분산 SaaS AI”로 중심축이 옮겨갈 것이며, 이를 선도하는 스타트업들이 미래의 AI 플랫폼 기업이 될 것입니다.

 

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