AI Index 2025 주요내용 및 시사점

중국 AI 특허 점유율 70% vs 미국 14%, 한국은 인구대비 특허 세계 1위

스탠퍼드대학교 인간 중심 인공지능 연구소(HAI)가 발표한 'AI Index 2025' 보고서에 따르면 글로벌 AI 연구 개발 경쟁은 더욱 치열해지고 있다. 이에 소프트웨어정책연구소(SPRi)는 이 보고서의 주요 내용을 분석하고 한국의 전략적 대응 방안을 제시하는 리포트를 발표했다. 특히 선두 주자인 미국과 중국 간 격차가 급격히 좁혀지고 있으며, 중국의 약진이 두드러진다. 중국은 AI 관련 논문에서 양적·질적으로 1위를 유지하고 있으며, AI 등록 특허의 70%를 차지해 미국의 14%를 압도했다. 반면 미국은 상위 인용 연구와 주목할 만한 AI 모델 개발 부문에서 절반 이상을 차지하며 실질적 영향력을 보여주고 있다.

주목할 만한 점은 한국이 인구 대비 AI 특허 수에서 세계 1위를 차지했다는 것이다. 인구 10만 명당 AI 등록 특허 수는 한국이 17.3건으로, 룩셈부르크(15.3건), 중국(6.1건), 미국(5.2건)을 앞섰다. 소프트웨어정책연구소는 이러한 한국의 특허 경쟁력을 바탕으로 AI 기술 상용화와 산업 적용을 가속화하는 정책이 필요하다고 강조했다.

상위 AI 모델 간 격차 11.9%→0.7%로 축소, 142배 작은 경량모델의 반란

AI 성능은 급격하게 향상되고 있으며, 모델 간 성능 격차가 점점 좁혀지는 추세다. 이로 인해 AI 모델이 상향 평준화되고 있다. 챗봇 아레나 순위표에서 1위와 10위 모델 간 점수 차이는 2023년 11.9%에서 2025년 초에는 5.4%로 좁혀졌으며, 상위 두 모델 간 격차 또한 4.9%에서 0.7%로 줄어들었다. 특히 주목할 만한 것은 경량 모델의 급격한 성능 향상이다. 2022년 MMLU 벤치마크에서 60% 이상의 점수를 기록한 가장 작은 모델은 PaLM(540B)이었으나, 2024년에는 142배 작은 Phi-3-mini(3.8B)가 동일한 임계값을 달성했다.

소프트웨어정책연구소는 이러한 경량 모델의 발전이 AI 기술의 민주화를 가속화할 것으로 전망하며, 한국 기업들이 고성능 경량 AI 모델 개발에 집중해야 한다고 제안했다. 특히 Agentic AI와 Physical AI의 기반이 될 고성능 모델 확보를 위한 국가적 지원 확대가 시급하다고 분석했다.

AI 관련 사건 56.4% 급증한 233건, 최신 모델조차 환각현상 2.9% 여전

AI의 사회 전반 확산과 그에 따른 잠재적 위험이 부각됨에 따라, 책임 있는 AI 시스템(RAI) 개발과 개선 노력이 증대되고 있다. AI 활용·확산이 늘어남에 따라 관련 사건·사고 수도 급증하는 추세로, AIAAIC 데이터베이스에 보고된 AI 사건 수는 2024년에 233건으로 전년 대비 56.4% 증가했다. AI 모델의 사실성과 진실성, 환각 등을 평가하기 위한 새로운 벤치마크들이 등장하고 있으나, 표준화된 책임 있는 AI 평가는 여전히 부족한 실정이다. GPT-4, Claude3.5 Sonnet 등 최신 모델들에서도 환각현상이 최대 2.9%까지 발생하고 있다.

소프트웨어정책연구소는 책임 있는 AI 생태계 발전의 불균형 해소가 향후 핵심 과제라고 지적하며, 한국이 글로벌 AI 윤리 표준 수립에 적극 참여하고 선도할 수 있는 연구와 정책 개발이 필요하다고 제안했다.

글로벌 AI 투자 44.5% 급증한 1,508억 달러, 기업 71%가 생성형 AI 도입

2024년 글로벌 민간 AI 투자는 1,508억 달러로 전년 대비 44.5% 증가했으며, 신규로 투자받은 AI 기업 수도 8.4% 증가한 2,049개로 역동적인 변화를 보였다. 미국이 1,091억 달러로 AI 투자액에서 1위를 차지했으며, 이는 중국(93억)의 11.7배, 영국(45억)의 24.1배에 달하는 규모다. 한국의 경우 투자 규모(13.3억 달러)와 순위(11위) 모두 2023년 대비 하락했으나, 신규로 투자받은 기업 수는 52개로 전년 대비 증가세를 보였다. 생성형 AI 분야 투자도 전년 대비 18.7% 증가한 339억 달러에 달했으며, 이는 전체 AI 투자액의 약 20%를 차지한다.

소프트웨어정책연구소는 한국의 AI 및 활용(AI + X) 분야에 대한 R&D, 인프라와 데이터 확보에 적극적인 투자 확대가 시급하다고 지적했다. 특히 우리나라에 우호적인 국가, 동맹국, 개발도상국과의 산학연 기술‧연구‧인력교류 협약 등을 통한 글로벌 시장 개척 및 AI개발 기반 원천자원 확보 전략이 필요하다고 강조했다.

AlphaFold 3, 5억년 앞선 단백질 설계와 생체분자 상호작용 예측 가능해져

AI는 과학 및 의학 분야에서 단순 실험 도구를 넘어 급속한 발전을 주도하는 수단으로 영향력을 확대하고 있다. 특히 2024년에는 ESM3, AlphaFold 3와 같은 모델이 등장해 새로운 단백질을 설계하고 생체분자의 상호작용을 정밀하게 예측하며 과거에는 불가능했던 생명과학적 접근을 가능하게 했다. ESM3 모델의 경우 자연 진화보다 5억년 앞선 인공 형광 단백질 설계가 가능해졌다.

소프트웨어정책연구소는 한국의 강점 분야인 의료, 바이오 분야에서 AI 응용 연구를 집중적으로 지원하고, 분야 특화형 모델 개발을 위한 산학연 협력 체계를 구축해야 한다고 제안했다. 특히 기술적 성능 향상과 함께 윤리적 설계와 규범적 신뢰 확보가 병행되어야 한다고 강조했다.

전세계 AI 관련법 204건 제정, 미국은 규제법 221건 입안으로 3배 증가

전 세계적으로 딥페이크 오남용 등 생성형 AI로 인한 사회적 영향과 잠재적 피해 완화를 위한 AI 규제법 제정이 증가하고 있다. 2016년부터 2024년까지 총 204건의 AI 관련법이 제정되었으며, 2024년 한 해에만 40건의 AI 관련 법안이 통과되었다. 국가별로는 미국(27건), 포르투갈(20건), 러시아(20건), 벨기에(18건), 한국(13건) 순으로 AI 관련법을 많이 제정했다. 특히 미국의 경우 딥페이크 등 생성형 AI에 의한 사회적 영향과 잠재적 피해 완화를 목적으로 하는 규제적 법률이 급증하고 있으며, 연방정부 차원에서 2024년 한 해 동안 221건의 관련법이 입안되었다.

소프트웨어정책연구소는 AI 안전 분야에 대한 투자를 확대하고 국제 협력을 강화하는 것이 중요하다고 강조했다. 또한 정부 차원의 AI R&D와 인프라에 대한 투자를 확대하고 공공부문의 AI 활용을 확대하여 기업에 시장 기반을 제공하는 전략이 필요하다고 제안했다.

세계 국가 2/3가 CS 교육 도입, 미국 내 AI 석사 학위자 수 한 해만에 2배 증가

세계적으로 AI 및 전산학(Computer Science, CS) 교육이 빠르게 확산되고 있으며, AI 전문가 배출도 가속화되고 있다. 2024년에는 전 세계 국가 중 약 3분의 2에 해당하는 국가가 CS 과정을 도입하거나 도입할 예정이며, 대한민국은 가나, 네덜란드 등과 함께 AI 교육 내용을 공식 커리큘럼에 명시한 소수 국가 중 하나로 인식되고 있다.

미국 내 전산학 관련 고등교육과정에 등록한 학생들의 과반이 비(非)미국 국적자이며, 2022~2023년 동안 미국 내 전산학 관련 유학생의 석사 학위 수여자 수는 약 두 배 증가(15,811명 → 34,580명)했다. 특히 미국 내 유학생 중 인도와 중국 국적의 학생이 석사과정의 93%, 박사과정의 60%를 차지하고 있다.

소프트웨어정책연구소는 국내 AI 교육 체계 내에 표준화된 AI 교육 프레임워크를 도입하고, K-12부터 고등교육까지의 연계 구조를 강화함으로써 국내 인재의 체계적인 육성과 역량 정착을 유도해야 한다고 제안했다. 또한, 미국의 인재쏠림 현상이 지속되는 가운데, 디지털 분야 해외 인재 유치 및 해외 진출 국내 인력의 귀국 전략도 모색할 필요가 있다고 지적했다.

AI 긍정 인식 55%로 증가했지만, 개인정보 보호 신뢰도는 50%→47%로 하락

전 세계적으로 AI 제품과 서비스에 대해 낙관적인 전망이 우세한 가운데, AI의 공정성에 대한 신뢰는 감소하는 양상을 보이고 있다. AI가 유익하다고 생각하는 사람의 비율은 2022년 52%에서 2024년 55%로 증가했으며, 전세계 응답자 3분의 2가 향후 3~5년 내 AI 서비스가 일상에 큰 영향을 미칠 것으로 응답했다. 반면, AI 기업이 개인 데이터를 보호한다는 신뢰도는 2023년 50%에서 2024년 47%로 하락했고, AI 시스템이 편견과 차별이 없다고 믿는 사람의 비율도 2023년 56%에서 2024년 54%로 감소했다.

소프트웨어정책연구소는 AI 기술 발전과 수용성을 함께 고려한 균형 있는 정책 접근이 필요하다고 제안했다. AI에 대한 긍정 인식은 확산하는 반면, 개인정보 보호와 공정성에 대한 신뢰가 하락하는 가운데, 책임 있는 AI 생태계 발전을 위한 균형 잡힌 접근이 더욱 중요해질 것이라고 강조했다.

한국, 인구대비 AI 특허 1위 성과에도 투자 규모 11위로 하락...경쟁력 강화 시급

소프트웨어정책연구소는 AI Index 2025 보고서 분석을 바탕으로 한국의 AI 경쟁력 강화를 위한 구체적인 전략을 제시했다. 한국은 인구대비 AI 특허 1위, 상위 AI 연구 6편, 주목할 만한 AI 모델 1건 등 의미 있는 성과를 보이고 있으나, AI 분야 투자 규모와 순위(11위)가 하락하는 등 우려되는 부분도 있다.

소프트웨어정책연구소는 한국의 AI 경쟁력 강화를 위한 여러 전략적 대응방안을 제시했다. 우선 AI 및 활용(AI + X) 분야에 대한 R&D, 인프라, 데이터 확보에 적극적인 투자를 확대해야 한다고 주장했다. 또한 글로벌 AI 생태계의 가치사슬을 고려하여 우리 기업의 글로벌 진출 전략을 모색해야 하며, 분야 특화형 AI 모델 확보를 위한 산학연 협력을 강화해야 한다고 제안했다.

교육 측면에서는 국내 AI 교육 체계에 표준화된 AI 교육 프레임워크를 도입하고, 디지털 분야 해외 인재 유치 및 국내 인력의 역량 강화에 집중해야 한다고 강조했다. 아울러 AI 안전 및 윤리 분야에서 글로벌 표준을 선도하기 위한 연구 지원이 필요하다고 덧붙였다.

소프트웨어정책연구소는 이러한 종합적인 대응 방안을 통해 AI가 가져올 경제적, 사회적 변화에 선제적으로 대응하고, 한국의 AI 경쟁력을 강화하기 위한 정책적 노력이 시급하다고 강조했다.

FAQ

Q: 생성형 AI는 무엇이며 왜 중요한가요?

A: 생성형 AI는 텍스트, 이미지, 음성, 동영상 등 새로운 콘텐츠를 만들어내는 인공지능 기술입니다. ChatGPT나 DALL-E와 같은 도구가 대표적인 예입니다. 이 기술이 중요한 이유는 콘텐츠 생성을 자동화하고, 창의적 작업을 보조하며, 데이터 분석과 예측에 새로운 가능성을 열어주기 때문입니다. 보고서에 따르면 2024년 생성형 AI 분야 민간 투자액은 339억 달러로 전체 AI 투자의 약 20%를 차지할 만큼 중요한 분야로 자리잡고 있습니다.

Q: AI 모델의 성능은 어떻게 측정되나요?

A: AI 모델의 성능은 다양한 벤치마크를 통해 측정됩니다. MMLU(다양한 분야 지식), MMMU(멀티모달 이해), GPQA(고급 추론), SWE(소프트웨어 엔지니어링) 등이 대표적인 벤치마크입니다. 이러한 테스트에서 AI가 인간 수준의 성능에 얼마나 가까워졌는지를 측정합니다. 최근에는 AI 성능이 급격히 향상되어 새로 도입된 까다로운 벤치마크에서도 1년 만에 최대 71.7%까지 성능이 향상되었습니다.

Q: AI가 일자리에 미치는 영향은 어떠한가요?

A: AI가 업무 수행 방식을 변화시킬 것이라는 인식은 증가하고 있습니다. 전 세계 응답자의 60%가 향후 5년 내 AI가 자신의 업무 방식을 바꿀 것이라고 예상했습니다. 그러나 AI가 고용시장에 긍정적 영향을 미칠 것이라고 생각하는 비율은 31%에 불과해, 일자리 대체에 대한 우려가 여전히 존재합니다. AI는 일부 직업을 자동화하면서도 새로운 직종을 창출하고, 기존 직업의 생산성을 향상시키는 복합적인 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.

해당 기사에서 인용한 리포트 원문은 링크에서 확인할 수 있다.

이미지 출처: SPRi

기사는 클로드와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다.