2025년 하반기 IPO 시장에서 주목받는 기업 중 하나가 에스투더블유 기업 개요부터 수요예측, 청약 일정, 청약 한도, 재무현황, 공모 후 유통 가능 물량까지 꼼꼼하게 정리해 드리겠습니다.
인공지능(AI)과 빅데이터 분석을 기반으로 한 데이터 인텔리전스 기업으로, 이미 인터폴과 해외 정부기관에 솔루션을 공급한 경험이 있어 투자자들의 관심을 받고 있습니다.
1. 기업개요
에스투더블유는 비정형 데이터를 AI 알고리즘으로 분석·가공하여 의미 있는 정보를 도출하는 데이터 인텔리전스 기업입니다.
- 본사: 경기도 성남시 분당구 판교
- 업종: 시스템 소프트웨어 개발 및 공급업
- 대표자: 서상덕 대표
- 주요 사업: 멀티도메인 데이터 교차분석 기반 AI 보안 및 산업 데이터 분석
주요 고객으로는 인터폴, 일본 정부기관, 싱가포르 국방부, 대만 증권거래소 등 글로벌 기관뿐 아니라 현대제철, 롯데멤버스와 같은 국내 대기업도 포함되어 있습니다.
즉, 에스투더블유는 국방·안보, 금융, 제조, 커머스까지 확장 가능한 B2B형 AI 빅데이터 기업이라는 점이 강점입니다. 다만, 매출 성장과 달리 여전히 적자 구조라는 점은 투자 판단 시 주의해야 할 부분입니다.
2. 청약 주관사 및 공모 정보
- 주관사: 대신증권
- 총 공모주식수: 1,580,000주 (신주모집 100%)
- 액면가: 500원
- 희망공모가: 11,400원 ~ 13,200원
- 공모금액: 약 180억 원 규모
주요 일정
- 수요예측: 2025년 9월 2일 ~ 9월 8일
- 청약일: 2025년 9월 10일 ~ 9월 11일
- 환불/납입일: 2025년 9월 15일
- 상장일: 추후 확정 예정
일반 투자자 배정 물량은 약 395,000~474,000주(25~30%) 수준으로, 경쟁률에 따라 실제 배정 주식은 달라질 수 있습니다.
3. 수요예측 결과
현재 수요예측이 진행 중이어서 확정 공모가와 기관 경쟁률은 미정입니다. 다만, 기관 의무보유 확약률이 0%로 공개된 점은 다소 아쉬운 대목입니다. 이는 상장 직후 단기 차익 실현 물량이 나올 수 있다는 의미이므로, 투자자 입장에서는 기관 수요예측 결과와 확정 공모가 산정 수준을 면밀히 확인할 필요가 있습니다.
4. 공모 후 유통 가능 물량
에스투더블유의 공모 후 유통 가능 물량은 전체 주식수 대비 약 31% 수준입니다.
- 최대주주 및 특수관계인 지분은 3년 보호예수
- 벤처금융 및 투자조합 물량은 1개월~3개월 단기 보호예수로 해제
즉, 상장 직후 초기 유통 가능 물량이 적지 않은 편이므로 수급 측면에서 단기 변동성이 클 수 있습니다. 반면, 장기적으로는 기술력과 레퍼런스가 뒷받침되면 안정적인 성장 스토리를 기대할 수 있습니다.
5. 재무현황 분석
매출 성장
- 2023년: 626억 원
- 2024년: 961억 원
- 2025년 1분기: 271억 원
매출은 꾸준히 성장했으나, 영업이익과 순이익은 지속적인 적자입니다.
- 2024년 순손실: -141억 원
- 2025년 1분기 순손실: -11억 원
재무 비율
- 부채비율: 230% (2024년) → 117% (2025년 1분기 개선)
- 자기자본이익률(ROE): -320% (2024년)
즉, 매출 성장세는 긍정적이나 이익 구조 개선은 여전히 과제입니다.
6. 최소청약 증거금 및 최대청약 한도
- 일반 청약자 배정: 395,000~474,000주
- 청약 증거금율: 50%
최소 청약 단위
청약 최소 단위는 20주이며, 공모가 상단(13,200원) 기준 약 26만 4천 원, 증거금은 절반인 약 13만 2천 원이 필요합니다.
최대 청약 한도
최대 청약 한도는 13,000주 ~ 15,500주로, 공모가 상단 기준 최대 약 20억 원 청약이 가능합니다. 이 경우 증거금은 약 10억 원이 필요합니다.
일반 투자자의 경우 소액 청약 참여도 부담이 크지 않은 수준이며, 균등 배정 물량이 확보될 경우 소액 청약자도 일정 수량 배정이 가능합니다.
마무리: 투자 포인트 정리
에스투더블유는 글로벌 기관을 고객사로 확보한 AI 빅데이터 전문기업이라는 점에서 기술력과 성장성은 주목할 만합니다. 다만,
- 지속적인 적자 구조
- 단기 보호예수 해제 물량 존재
- 기관 확약률 부재
이 세 가지는 리스크 요인으로 꼽힙니다.
따라서 단기적으로는 수요예측 결과와 확정 공모가 수준을 주시하면서 신중히 접근하는 전략이 필요합니다. 장기적으로는 AI·데이터 인텔리전스 산업 확대와 함께 레퍼런스를 통한 수익성 개선이 확인된다면 긍정적인 투자처가 될 수 있습니다.
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