AI Index 2025 주요 내용과 시사점 > 보고서

<요약>

► 스탠퍼드대학교 인간중심 인공지능 연구소(HAI)가 지난 4월 7일 'AI Index 2025' 보고서를 발간했다. 이번 보고서는 2017년부터 발간되어 올해 8번째로, 현재 글로벌 AI 현황에 대한 종합적인 관점의 브리핑을 제공한다. 소프트웨어정책연구소에서는 이 보고서의 주요 내용을 분석‧요약하고 우리의 전략적 대응을 제안하고자 한다.

► AI 연구개발 경쟁은 매년 더욱 치열해지고 있으며, 선두 주자인 미국과의 경쟁에서 중국의 약진이 두드러진다. AI의 성능은 매년 급격하게 증가하여 이를 측정하기 위한 새로운 벤치마크들이 등장했다. 고성능 모델들은 모델 간 성능 격차가 줄어들어 상향 평준화 되었다. 또한, AI의 활용 확산은 과학과 의료계의 발전을 이끌고 있으며, AI의 활용이 확산됨에 따라 책임있는 AI를 위한 다양한 노력들도 추진되고 있다. 

► 이에 따라 각국에서는 AI에 관련한 규제 법률을 늘리고 있는 추세이다. AI 분야의 `24년의 글로벌 투자 수준은 경기침체로 인해 감소세였던 지난 `22~23년과 달리 크게 증가하였다. 세계적으로 AI 및 CS교육이 빠르게 확산하고 있어 AI 전문가 배출도 가속화되고 있다. AI에 대한 여론은 낙관적인 전망이 증가하고 있는 가운데, 공정성에 대한 신뢰도는 감소하는 양상을 보였다.

<시사점>

► (연구개발 측면) 고성능, 저비용 AI 모델의 확산으로 AI 기술의 민주화가 가속화될 전망

  - 한국은 미·중이 압도하는 AI 분야에서 일인당 AI 특허 1위, 상위 AI 연구 6편, 주목할 만한 AI 모델 1건 등 의미 있는 성과를 보임

  - 미·중 간 AI 연구 격차가 좁혀지고, 중국의 특허 우위가 지속됨에 따라 향후 미국의 중국 견제 및 규제 정책이 지속될 것으로 예상

► (AI 기술 성능) 매년 큰 폭으로 향상되고 있으며, 상위 모델들은 모델 간의 격차가 줄어들어 상향 평준화 되고 있는 추세

  - 다만, 일부 복합적인 연계 추론을 해야하는 작업의 경우, 비용이 많이 소모되거나 인간대비 미흡한 성능을 보이기도 함

  - 지금까지 AI 성능 향상 추세로 미루어볼 때, 에이전트 AI의 고성능화와 로봇과 같은 Physical AI로의 이식이 널리 이루어 질 것으로 예상

   • 휴머노이드 보급 확대가 현실화 되는 가운데, 두뇌에 해당하는 AI의 복합추론에는 여전히 한계가 있어 성능 및 안전 신뢰성을 갖춘 기술 확보가 필요

   • 고성능 모델은 Agentic AI, Physical AI의 기반이 될 것이므로, 국내에서도 안전성을 갖춘 고성능 AI 엔진 확보를 위한 지원 확대가 시급함

► (AI 책임성) AI 관련 사고가 급격히 증가하면서, 정부와 학계를 중심으로는 책임 있는 AI를 위한 정책적 협력과 제도 정비가 활발히 이루어지고 있음

  - 반면, 여전히 표준화된 평가 체계가 부족하고 기업들은 위험을 인식하고 있음에도 실질적인 대응 조치에는 소극적

  - 따라서, 책임 있는 AI 생태계 발전의 불균형 해소가 향후 핵심 과제로써 중요하며, 글로벌 표준 선도를 위한 지속적인 연구 수행이 필요

► (AI 경제 측면) 글로벌 AI 경제 환경이 미국 주도로 변화하는 상황에서, AI 분야 투자 재가속

  - 우리 AI 및 활용(AI + X) 분야에 대한 R&D, 이를 위한 인프라와 데이터 확보에 대한 적극적인 투자 증폭이 시급한 상황, 해외로부터의 적극적인 투자 유치 등의 전략*도 필요

   * 우리나라에 우호적인 국가, 동맹국, 개발도상국과의 산학연 기술‧연구‧인력교류 협약 등을 통한 글로벌 시장 개척 및 AI개발 기반 원천자원 확보 추진

  - 글로벌 AI 생태계의 가치사슬*을 고려한 우리기업의 글로벌 진출 전략을 모색해야 함

   * 인프라(컴퓨팅+데이터)-기반모델-응용프로그램 및 분야특화 생태계를 파악하여, 우리나라가 공략할 수 있는 영역에 집중

► (과학 및 의료 분야) 새로운 모델이 등장하여, 분야 발전을 고도화*하는 추세

   * ESM3, AlphaFold 3 같은 모델은 새로운 단백질을 설계하고 생체분자의 상호작용을 정밀하게 예측하며 과거에는 불가능했던 생명과학적 접근을 가능케함

  - 임상 영역에서도 AI는 영상 분석과 비영상 진료 모두에서 빠르게 진화하였지만, 데이터 부족, 편향성, 임상 통합의 어려움이 여전한 과제

  - 따라서, 기술적 성능 향상도 중요하지만 윤리적 설계와 규범적 신뢰 확보가 병행되어야 할 것

  - 우리나라가 분야 특화형 모델을 확보하기 위한 관점의 분야 전문가와 협력하는 AI 개발이 추진되어야 함

► (정부 및 공공 측면) 전 세계적으로 AI 관련 규제와 안전 기관 설립이 빠르게 증가하고 있으므로 AI 안전 분야에 대한 투자를 확대하고 국제 협력을 강화하는 것도 중요

  - 각국 정부가 AI R&D와 인프라에 대한 투자를 확대하고 있으므로 정부 차원의 지원을 확대하고 공공부문의 AI 활용을 확대하여 기업에 시장 기반을 제공

► (인재 교육) 한국은 AI를 명시적으로 교육과정에 포함한 국가이나, 글로벌 AI 인재가 특정 국가에 집중되는 추세로 인해 인재 유출 우려가 제기

  - 국내 AI 교육 체계 내에 표준화된 AI 교육 프레임워크를 도입하고, K12부터 고등교육까지의 연계 구조를 강화함으로써, 국내 인재의 체계적인 육성과 역량 정착을 유도할 수 있는 전략 마련이 필요

  - 또한, 미국의 인재쏠림 현상이 지속되는 가운데, 우리나라도 디지털 분야 해외 인재 유치 및 해외 진출 국내 인력의 귀국 전략 모색이 필요

► (인식 측면) 기술 발전에 대한 기대와 사회적 영향에 대한 우려가 공존*하여, 정책 설계 시 기술 발전과 수용성을 함께 고려한 균형 있는 접근이 요구

   * △ AI에 대한 긍정 인식은 확산하는 한편, 개인정보 보호와 공정성에 대한 신뢰는 하락, △ 업무수행 방식 변화에 대한 기대는 높아진 반면, 고용‧경제‧건강에 미칠 긍정적 기대는 낮아진 양상

* 저자

소프트웨어정책연구소 AI정책연구실

▲ 안성원 실장 

▲ 임영모 책임연구원 

▲ 유재흥 책임연구원 

▲ 안미소 선임연구원 

▲ 장진철 선임연구원 

▲ 이해수 선임연구원 

▲ 김지원 위촉연구원 

▲ 임정주 위촉연구원

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<요약>

► 스탠퍼드대학교 인간중심 인공지능 연구소(HAI)가 지난 4월 7일 'AI Index 2025' 보고서를 발간했다. 이번 보고서는 2017년부터 발간되어 올해 8번째로, 현재 글로벌 AI 현황에 대한 종합적인 관점의 브리핑을 제공한다. 소프트웨어정책연구소에서는 이 보고서의 주요 내용을 분석‧요약하고 우리의 전략적 대응을 제안하고자 한다.

► AI 연구개발 경쟁은 매년 더욱 치열해지고 있으며, 선두 주자인 미국과의 경쟁에서 중국의 약진이 두드러진다. AI의 성능은 매년 급격하게 증가하여 이를 측정하기 위한 새로운 벤치마크들이 등장했다. 고성능 모델들은 모델 간 성능 격차가 줄어들어 상향 평준화 되었다. 또한, AI의 활용 확산은 과학과 의료계의 발전을 이끌고 있으며, AI의 활용이 확산됨에 따라 책임있는 AI를 위한 다양한 노력들도 추진되고 있다. 

► 이에 따라 각국에서는 AI에 관련한 규제 법률을 늘리고 있는 추세이다. AI 분야의 `24년의 글로벌 투자 수준은 경기침체로 인해 감소세였던 지난 `22~23년과 달리 크게 증가하였다. 세계적으로 AI 및 CS교육이 빠르게 확산하고 있어 AI 전문가 배출도 가속화되고 있다. AI에 대한 여론은 낙관적인 전망이 증가하고 있는 가운데, 공정성에 대한 신뢰도는 감소하는 양상을 보였다.

<시사점>

► (연구개발 측면) 고성능, 저비용 AI 모델의 확산으로 AI 기술의 민주화가 가속화될 전망

  - 한국은 미·중이 압도하는 AI 분야에서 일인당 AI 특허 1위, 상위 AI 연구 6편, 주목할 만한 AI 모델 1건 등 의미 있는 성과를 보임

  - 미·중 간 AI 연구 격차가 좁혀지고, 중국의 특허 우위가 지속됨에 따라 향후 미국의 중국 견제 및 규제 정책이 지속될 것으로 예상

► (AI 기술 성능) 매년 큰 폭으로 향상되고 있으며, 상위 모델들은 모델 간의 격차가 줄어들어 상향 평준화 되고 있는 추세

  - 다만, 일부 복합적인 연계 추론을 해야하는 작업의 경우, 비용이 많이 소모되거나 인간대비 미흡한 성능을 보이기도 함

  - 지금까지 AI 성능 향상 추세로 미루어볼 때, 에이전트 AI의 고성능화와 로봇과 같은 Physical AI로의 이식이 널리 이루어 질 것으로 예상

   • 휴머노이드 보급 확대가 현실화 되는 가운데, 두뇌에 해당하는 AI의 복합추론에는 여전히 한계가 있어 성능 및 안전 신뢰성을 갖춘 기술 확보가 필요

   • 고성능 모델은 Agentic AI, Physical AI의 기반이 될 것이므로, 국내에서도 안전성을 갖춘 고성능 AI 엔진 확보를 위한 지원 확대가 시급함

► (AI 책임성) AI 관련 사고가 급격히 증가하면서, 정부와 학계를 중심으로는 책임 있는 AI를 위한 정책적 협력과 제도 정비가 활발히 이루어지고 있음

  - 반면, 여전히 표준화된 평가 체계가 부족하고 기업들은 위험을 인식하고 있음에도 실질적인 대응 조치에는 소극적

  - 따라서, 책임 있는 AI 생태계 발전의 불균형 해소가 향후 핵심 과제로써 중요하며, 글로벌 표준 선도를 위한 지속적인 연구 수행이 필요

► (AI 경제 측면) 글로벌 AI 경제 환경이 미국 주도로 변화하는 상황에서, AI 분야 투자 재가속

  - 우리 AI 및 활용(AI + X) 분야에 대한 R&D, 이를 위한 인프라와 데이터 확보에 대한 적극적인 투자 증폭이 시급한 상황, 해외로부터의 적극적인 투자 유치 등의 전략*도 필요

   * 우리나라에 우호적인 국가, 동맹국, 개발도상국과의 산학연 기술‧연구‧인력교류 협약 등을 통한 글로벌 시장 개척 및 AI개발 기반 원천자원 확보 추진

  - 글로벌 AI 생태계의 가치사슬*을 고려한 우리기업의 글로벌 진출 전략을 모색해야 함

   * 인프라(컴퓨팅+데이터)-기반모델-응용프로그램 및 분야특화 생태계를 파악하여, 우리나라가 공략할 수 있는 영역에 집중

► (과학 및 의료 분야) 새로운 모델이 등장하여, 분야 발전을 고도화*하는 추세

   * ESM3, AlphaFold 3 같은 모델은 새로운 단백질을 설계하고 생체분자의 상호작용을 정밀하게 예측하며 과거에는 불가능했던 생명과학적 접근을 가능케함

  - 임상 영역에서도 AI는 영상 분석과 비영상 진료 모두에서 빠르게 진화하였지만, 데이터 부족, 편향성, 임상 통합의 어려움이 여전한 과제

  - 따라서, 기술적 성능 향상도 중요하지만 윤리적 설계와 규범적 신뢰 확보가 병행되어야 할 것

  - 우리나라가 분야 특화형 모델을 확보하기 위한 관점의 분야 전문가와 협력하는 AI 개발이 추진되어야 함

► (정부 및 공공 측면) 전 세계적으로 AI 관련 규제와 안전 기관 설립이 빠르게 증가하고 있으므로 AI 안전 분야에 대한 투자를 확대하고 국제 협력을 강화하는 것도 중요

  - 각국 정부가 AI R&D와 인프라에 대한 투자를 확대하고 있으므로 정부 차원의 지원을 확대하고 공공부문의 AI 활용을 확대하여 기업에 시장 기반을 제공

► (인재 교육) 한국은 AI를 명시적으로 교육과정에 포함한 국가이나, 글로벌 AI 인재가 특정 국가에 집중되는 추세로 인해 인재 유출 우려가 제기

  - 국내 AI 교육 체계 내에 표준화된 AI 교육 프레임워크를 도입하고, K12부터 고등교육까지의 연계 구조를 강화함으로써, 국내 인재의 체계적인 육성과 역량 정착을 유도할 수 있는 전략 마련이 필요

  - 또한, 미국의 인재쏠림 현상이 지속되는 가운데, 우리나라도 디지털 분야 해외 인재 유치 및 해외 진출 국내 인력의 귀국 전략 모색이 필요

► (인식 측면) 기술 발전에 대한 기대와 사회적 영향에 대한 우려가 공존*하여, 정책 설계 시 기술 발전과 수용성을 함께 고려한 균형 있는 접근이 요구

   * △ AI에 대한 긍정 인식은 확산하는 한편, 개인정보 보호와 공정성에 대한 신뢰는 하락, △ 업무수행 방식 변화에 대한 기대는 높아진 반면, 고용‧경제‧건강에 미칠 긍정적 기대는 낮아진 양상

* 저자

소프트웨어정책연구소 AI정책연구실

▲ 안성원 실장 

▲ 임영모 책임연구원 

▲ 유재흥 책임연구원 

▲ 안미소 선임연구원 

▲ 장진철 선임연구원 

▲ 이해수 선임연구원 

▲ 김지원 위촉연구원 

▲ 임정주 위촉연구원

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