▲ 출처=생성형 AI 이미지  © 특허뉴스

AI 경쟁의 본질이 ‘모델’에서 ‘데이터’로 이동하고 있다. 워트인텔리전스가 개발한 ‘특허 AI-Ready Data’는 이러한 변화의 중심에서, 특허·과학기술 기반 AI의 성능을 좌우하는 핵심 인프라로 부상하고 있다. 단순 데이터 수집을 넘어 AI가 바로 학습·추론할 수 있도록 구조화·정제·맥락화된 데이터 체계를 구축하면서, 기술 기업과 연구조직의 의사결정 속도를 근본적으로 바꾸고 있다는 평가다.

AI-Ready Data는 단순히 방대한 데이터가 아니라, AI가 이해하고 비교하며 추론할 수 있도록 설계된 ‘준비된 데이터’를 의미한다. 실제 현장에서 AI 도입 이후에도 의사결정이 어려운 이유는 모델이 아니라 데이터 준비 상태에 있다는 분석이 나온다. 워트인텔리전스는 AI 성과의 70%가 데이터 구조에 의해 결정된다는 점에 주목하고, 특허 및 과학기술 데이터를 AI 친화적으로 재구성하는 데 집중해 왔다. 

문제는 현실의 데이터 환경이다. 특허청 등에서 제공되는 원천 데이터는 XML·PDF 형태로 존재하며, AI가 즉시 활용할 수 없다. 이를 실제 AI 학습 데이터로 전환하기 위해서는 수집, 구조화, 정제, 레이블링, 포맷팅까지 최소 6개월 이상의 시간과 수십억 원 규모의 비용이 필요하다. 그 과정에서 데이터 오류, 중복, 인코딩 문제 등으로 다시 작업을 반복하는 경우도 빈번하다. 

워트인텔리전스의 AI-Ready Data는 이러한 과정을 단축시키는 데 초점을 맞춘다. 글로벌 100여 개국 특허 데이터를 기반으로 노이즈를 제거하고, 청구항·명세서·도면·인용 관계를 구조적으로 정리해 AI가 즉시 활용 가능한 형태로 제공한다. 이는 단순 데이터 제공이 아니라, 기업이 데이터 파이프라인 구축에 소요되는 시간을 ‘제로’에 가깝게 줄이고 곧바로 모델 개발과 전략 설계에 집중할 수 있도록 하는 인프라 역할을 한다.

이러한 데이터 구조는 다양한 산업에서 활용 가능성이 확인되고 있다. 특허 침해 분석 AI의 경우 수십만 건의 청구항을 실시간 비교해 보고서를 단시간에 생성할 수 있으며, R&D 분야에서는 40년치 특허·논문 데이터를 기반으로 향후 3~5년 기술 트렌드를 예측하는 데 활용된다. 바이오·제약 분야에서는 분자 구조 데이터와 특허 정보를 결합해 신약 후보 탐색 속도를 획기적으로 단축할 수 있다. 

특히 반도체·배터리·신소재 분야에서는 ‘화이트스페이스(기술 공백)’를 탐지하는 데 중요한 역할을 한다. 기존에는 전문가들이 수주 동안 분석해야 했던 작업을 AI가 자동으로 수행하면서, 기업의 R&D 투자 방향 결정 속도가 크게 빨라지고 있다. 기술 경쟁에서 ‘먼저 출원하는 기업’이 시장을 선점하는 구조를 고려할 때, 데이터 기반 분석 속도는 곧 경쟁력으로 직결된다.

국가 차원의 의미도 크다. 수십조 원 규모의 공공 R&D 투자 성과를 단순 특허 건수나 논문 수로 평가하던 기존 방식에서 벗어나, 기술 확산·인용·사업화 성과를 정량적으로 분석하는 플랫폼으로 확장될 가능성이 제기된다. 이는 정책 인텔리전스 수준의 의사결정 체계로 이어질 수 있다.

투자 시장에서도 변화가 감지된다. 특허 포트폴리오의 강도와 기술 생명주기, 경쟁사 출원 동향을 실시간으로 분석하는 ‘Tech Due Diligence’ 자동화가 가능해지면서, 투자 판단 속도 역시 크게 단축될 것으로 전망된다. 이는 벤처캐피털과 대기업 전략투자 조직의 의사결정 구조에도 영향을 미칠 수 있다.

글로벌 AI 경쟁에서도 데이터 확보는 핵심 변수로 떠오르고 있다. 주요 빅테크 기업과 로펌, 제약사들이 특허·과학 데이터에 대한 독점 계약을 확대하는 가운데, 도메인 특화 데이터 자산을 선점한 기업이 향후 AI 시장의 기준을 결정할 것이라는 전망이 나온다.

워트인텔리전스는 이러한 흐름 속에서 ‘모델보다 데이터’라는 명확한 방향성을 제시한다. AI 모델은 이미 상향 평준화되고 있는 반면, 실제 성능과 결과를 결정하는 것은 데이터의 구조와 품질이라는 것이다. 

결국 특허 AI-Ready Data는 단순한 데이터 상품이 아니라, 기업의 R&D 전략, 법률 리스크 관리, 투자 의사결정, 나아가 국가 기술 경쟁력까지 좌우하는 핵심 인프라로 자리잡고 있다. AI 시대의 경쟁은 이제 알고리즘이 아니라, 누가 먼저 ‘준비된 데이터’를 확보하느냐에 달려 있을 가능성이 커지고 있다.