년 9월 AI 연구 현황

1. 서론: 2025년, 변곡점을 맞이한 AI 산업

1.1 핵심 요약

2025년 인공지능(AI) 산업은 단순한 기술적 진보를 넘어 산업 구조와 비즈니스 모델의 근본적 재편을 촉발하는 ’대전환(Great Transformation)’의 변곡점에 서 있다. 2023년과 2024년이 생성형 AI의 무한한 가능성을 탐색하고 실험하는 ’발견의 시대’였다면, 2025년은 이 기술을 기업의 실제 워크플로우에 본격적으로 통합하고 투자 대비 수익(ROI)을 입증해야 하는 ’증명의 시대’로 전환되었다.1 실험실의 기술이 비즈니스 현장의 실질적 경쟁력으로 자리 잡는 과정에서, 시장은 폭발적인 성장을 예고하는 동시에 기술적, 지정학적, 윤리적 도전에 직면하고 있다. 본 보고서는 글로벌 AI 시장의 거시적 동향, 생성형 AI의 성숙과 에이전틱 AI(Agentic AI)의 부상으로 대표되는 기술 패러다임의 심층적 변화, 미국·중국·EU를 중심으로 한 G3의 패권 경쟁 구도, 그리고 금융, 헬스케어, 제조 등 주요 산업별 적용 현황을 면밀히 분석한다. 나아가 대한민국의 전략적 위치를 진단하고, 노동 시장과 윤리 문제를 포함한 사회적 영향을 종합적으로 고찰하여 다가올 미래를 조망하고 전략적 방향성을 제시한다.

1.2 보고서의 구조와 목적

본 보고서는 총 6개의 장으로 구성되어, 2025년 AI 산업의 다층적인 현황을 입체적으로 분석하는 것을 목적으로 한다.

• 제1장: 글로벌 AI 시장의 지형도에서는 다양한 시장 조사 기관의 정량적 데이터를 비교 분석하여 시장의 규모, 성장률, 그리고 구조적 특징을 파악한다. 특히 AI 인프라가 시장 성장을 견인하는 핵심 동력임을 밝힌다.

• 제2장: 기술 패러다임의 전환: 생성형 AI를 넘어서에서는 생성형 AI가 ’환멸의 계곡’에 진입하며 나타나는 기술적 성숙 과정과 대규모 언어 모델(LLM)에서 소규모 언어 모델(SLM)로의 전환을 다룬다. 또한, 차세대 동력으로 부상하는 에이전틱 AI의 개념과 잠재력을 심층적으로 분석한다.

• 제3장: G3 패권 경쟁: 미국, 중국, EU의 AI 전략에서는 지정학적 관점에서 세력 균형을 분석한다. 자본과 인프라를 앞세운 미국의 혁신 주도 전략, 국가 주도의 규모와 속도를 앞세운 중국의 추격 전략, 그리고 규제를 통해 글로벌 표준을 설정하려는 EU의 질서 구축 전략을 비교하고, 이들의 충돌이 만들어내는 새로운 시장 기회를 조망한다.

• 제4장: 산업별 AI 전환(AX) 현황 및 전망에서는 금융, 헬스케어, 제조 및 자동차 산업을 중심으로 AI가 어떻게 비즈니스 프로세스를 혁신하고 있는지 구체적인 사례를 통해 제시한다.

• 제5장: 대한민국 AI 산업의 현주소와 미래 전략에서는 글로벌 경쟁 구도 속에서 대한민국의 위치를 객관적으로 진단한다. ’특허 강국’이라는 명성과 ’상용화의 간극’이라는 현실 사이에서, 국내 주요 기업들의 생존 전략과 정부의 정책 방향을 분석하고 나아가야 할 길을 모색한다.

• 제6장: 사회적 영향과 미래 과제에서는 AI가 노동 시장에 미치는 영향과 ’일자리 종말론’의 실체를 파악하고, 기술의 발전과 함께 대두되는 윤리적 쟁점과 거버넌스 구축의 필요성을 논한다.

최종적으로, 본 보고서는 이러한 다각적인 분석을 종합하여 2030년을 향한 AI 산업의 미래를 전망하고, 기업, 정부, 그리고 개인이 이 거대한 변화의 물결 속에서 나아가야 할 방향에 대한 전략적 제언으로 마무리한다.

2. 글로벌 AI 시장의 지형도

2.1 시장 규모 및 성장 전망: 폭발적 성장 속 예측의 불확실성

2025년 글로벌 AI 시장은 전례 없는 성장 국면에 진입했다. 주요 시장 조사 기관들은 공통적으로 향후 5년에서 10년간 연평균 30%에 육박하는 폭발적인 성장을 예측하고 있다. 그러나 구체적인 시장 규모 추정치에서는 상당한 편차를 보인다. 이는 각 기관이 ’AI 시장’을 정의하는 범위, 즉 하드웨어, 소프트웨어, 서비스, 인프라 등의 포함 여부와 가중치를 다르게 산정하기 때문이다.3

MarketsandMarkets는 2025년 글로벌 AI 시장 규모를 3,717억 1천만 달러로 추산하고, 2032년에는 2조 4,070억 2천만 달러에 이르며 연평균 성장률(CAGR) 30.6%를 기록할 것으로 전망했다.3 Fortune Business Insights는 이보다 다소 보수적인 2025년 2,941억 6천만 달러에서 출발하여 2032년 1조 7,716억 2천만 달러(CAGR 29.2%)에 도달할 것으로 예측했다.4 반면 Precedence Research는 2025년 시장 규모를 7,575억 8천만 달러로 매우 높게 평가하며, 2034년에는 3조 6,804억 7천만 달러(CAGR 19.2%)에 이를 것으로 내다봤다.5 한편, Mordor Intelligence는 2025년부터 2030년까지 CAGR 44.47%라는 가장 공격적인 성장률을 제시하며 시장의 폭발적 잠재력을 강조했다.7

이러한 예측치의 편차는 AI 산업의 경계가 아직 유동적이며, 그 가치를 측정하는 표준화된 방법론이 부재함을 시사한다. 예를 들어, 한 기관은 AI 애플리케이션 소프트웨어 시장에 집중하는 반면, 다른 기관은 AI 모델 훈련에 필수적인 반도체와 데이터센터 인프라 시장까지 포괄적으로 포함할 수 있다. 이처럼 시장 규모의 절대값에 대한 논쟁은 ‘정의의 전쟁’ 양상을 띤다.

그러나 이러한 수치적 불일치 이면에 더 중요한 사실이 존재한다. 바로 모든 기관이 예외 없이 향후 수년간 연 30% 내외의 지속적이고 폭발적인 성장세를 예측하고 있다는 점이다. 이는 AI가 단기적인 기술 유행을 넘어, 전 산업에 걸쳐 구조적인 변화를 이끄는 핵심 동력(General-Purpose Technology)으로 자리 잡았음을 명확히 방증한다. 따라서 기업 경영자, 투자자, 정책 입안자들은 특정 기관의 예측 수치 하나에 매몰되기보다는, 이처럼 일관되게 나타나는 고성장 추세 자체에 주목하고 이를 기반으로 장기적인 전략을 수립해야 한다.

Table 1: 글로벌 AI 시장 규모 및 성장 전망 비교 (2024-2034)

참고: 위 표는 본문에 언급된 수치를 기준으로 작성되었으며, Mordor Intelligence, Grand View Research, Statista에 대한 구체적인 시장 규모 정보는 원문에 포함되어 있지 않았습니다.

2.2 시장 구조 분석: AI 인프라가 성장을 견인한다

2025년 AI 시장의 내부 구조를 들여다보면, 성장의 무게 중심이 어디에 있는지가 명확히 드러난다. 시장은 크게 제공 형태(Offering)에 따라 AI 인프라, 소프트웨어, 서비스로 구분된다. 이 중 AI 인프라 부문이 2025년 가장 큰 비중을 차지하며 전체 시장 성장을 견인하는 핵심 기반으로 작용하고 있다.3

이러한 현상의 배경에는 거대 언어 모델(LLM)과 같은 파운데이션 모델의 등장이 있다. 수천억 개에서 조 단위의 파라미터를 가진 모델을 훈련하고, 수많은 사용자의 요청을 실시간으로 처리(추론)하기 위해서는 막대한 양의 컴퓨팅 파워가 필수적이다. AI 인프라는 대규모 파운데이션 모델 훈련부터 엣지 및 클라우드 환경에서의 추론 배포에 이르기까지, 모든 AI 워크로드의 ’기초적인 백본(foundational backbone)’을 형성한다.3 이는 마치 골드러시 시대에 금을 캐는 사람보다 그들에게 곡괭이와 청바지를 파는 사람이 더 큰 부를 축적했듯이, AI 시대에는 AI 애플리케이션 개발 경쟁을 넘어 이를 뒷받침하는 컴퓨팅 인프라(AI 반도체, 데이터센터, 클라우드 플랫폼) 확보 경쟁이 더욱 치열해지고 있음을 의미한다. 미국 연방준비제도 보고서가 지적한 미국의 압도적인 데이터센터 및 슈퍼컴퓨터 인프라 우위는 이러한 맥락에서 AI 패권의 핵심 기반이 된다.11 따라서 국가 및 기업의 AI 경쟁력은 모델 개발 능력뿐만 아니라, 안정적이고 비용 효율적인 AI 인프라를 확보할 수 있는 능력에 의해 크게 좌우될 것이다.

기술별(By Technology)로는, 전통적인 머신러닝(ML)이 2024년 기준 36.7%로 여전히 가장 큰 시장 점유율을 차지하고 있다.5 그러나 생성형 AI 부문이 연평균 22.9%라는 가장 높은 성장률을 기록하며 시장의 혁신을 주도하고 있다.5 딥러닝 기술 역시 파운데이션 모델의 근간을 이루며 핵심적인 위치를 점유한다.9

산업별(By End-use)로는, 현재 금융(BFSI) 부문이 2024년 기준 19.6%의 점유율로 시장을 선도하고 있으며, 헬스케어 부문이 그 뒤를 잇고 있다.5 이들 산업은 방대한 데이터를 보유하고 있으며, AI를 통한 예측 분석 및 자동화의 효과가 크기 때문에 도입이 활발하다. 하지만 앞으로는 제조, 소매, 통신, 미디어 등 거의 모든 산업으로 AI 도입이 확산되면서 산업별 경계가 무의미해질 것으로 전망된다.3

2.3 핵심 동인과 당면 과제

AI 시장의 폭발적인 성장은 몇 가지 핵심적인 동인에 의해 추동된다. 첫째, 딥러닝과 머신러닝 알고리즘의 지속적인 발전은 AI의 성능을 비약적으로 향상시켰다. 둘째, GPU(그래픽 처리 장치)로 대표되는 컴퓨팅 파워의 기하급수적인 증가는 과거에는 불가능했던 대규모 모델의 훈련을 가능하게 했다. 셋째, 디지털 전환의 가속화로 생성된 방대한 양의 데이터는 AI 모델을 학습시키는 귀중한 자원이 되었다. 마지막으로, 자율주행차, AI 비서 등 자율적으로 판단하고 행동하는 ’자율 AI(Autonomous AI)’에 대한 수요 증가도 시장 성장을 견인하는 주요 요인이다.3 이러한 기술적, 수요적 요인이 결합되면서 AI는 막대한 경제적 가치를 창출할 것으로 기대된다. PwC는 AI 기술이 생산성 향상과 소비 증대 효과를 통해 2030년까지 세계 경제에 최대 15조 7천억 달러를 기여할 수 있다고 예측했다.8

그러나 이러한 장밋빛 전망 이면에는 해결해야 할 여러 과제들이 산적해 있다. 가장 시급한 문제 중 하나는 생성형 AI가 만들어낸 콘텐츠의 지적 재산권(IP) 및 법적 리스크이다. AI가 학습 과정에서 사용한 데이터의 저작권 문제, AI 생성물의 소유권 귀속 문제 등은 여전히 법적 회색지대에 놓여 있다.3 또한, AI 모델의 의사결정 과정을 이해하기 어려운 ‘블랙박스’ 문제, 즉 투명성 및 설명가능성(XAI)의 부재는 금융이나 의료와 같이 높은 신뢰성이 요구되는 분야에서 AI 도입을 가로막는 장벽이 되고 있다.3 훈련 데이터에 내재된 편향이 모델을 통해 증폭되거나, AI가 사실과 다른 정보를 그럴듯하게 생성하는 ‘환각(Hallucination)’ 현상 역시 기술의 신뢰도를 저해하는 심각한 문제다.3 이 외에도 기존 IT 시스템과의 통합 어려움, 기업 환경에 맞는 AI 모델의 성능을 객관적으로 평가할 표준화된 프레임워크의 부재 등도 AI 기술의 광범위한 확산을 위해 반드시 해결해야 할 과제들이다.3

3. 기술 패러다임의 전환: 생성형 AI를 넘어서

3.1 생성형 AI의 성숙과 환멸: LLM에서 SLM으로

2025년 생성형 AI 기술은 폭발적인 관심과 기대를 뒤로하고 본격적인 성숙 단계로 접어들고 있다. 세계적인 IT 자문 기업 Gartner는 2025년 AI 하이프 사이클(Hype Cycle) 분석에서 생성형 AI가 ’기대 거품의 정점(Peak of Inflated Expectations)’을 지나 ’환멸의 계곡(Trough of Disillusionment)’에 진입했다고 진단했다.1 이는 초기 기술 도입에 따른 막연한 기대감이 걷히고, 기업들이 실제 비즈니스 환경에서 투자 대비 수익(ROI) 입증, 숙련된 인재 확보의 어려움, 그리고 환각(Hallucination) 및 데이터 편향과 같은 거버넌스 문제 등 현실적인 장벽에 부딪히고 있음을 의미한다.1 실제로 2024년 생성형 AI 프로젝트에 평균 190만 달러를 지출했음에도 불구하고, 자사 CEO가 투자 결과에 만족한다고 답한 AI 리더는 30% 미만에 불과했다.1

이러한 ’환멸’의 중심에는 GPT 시리즈와 같은 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)의 내재적 한계가 자리 잡고 있다. LLM은 범용적인 작업에서 뛰어난 성능을 보이지만, 수천억 개에 달하는 파라미터를 훈련하고 운영하는 데 막대한 컴퓨팅 자원과 전력을 소모한다.2 이는 높은 운영 비용과 느린 응답 속도로 이어져, 모든 기업이 쉽게 활용하기 어려운 장벽으로 작용한다.

이러한 LLM의 한계를 극복하기 위한 대안으로, 특정 도메인이나 작업에 특화된 **소규모 언어 모델(SLM, Small Language Model)**이 2025년 기술 트렌드의 핵심으로 부상하고 있다.2 SLM은 수십억 개 수준의 파라미터로 구성되어 LLM보다 훨씬 가볍고 효율적이다. 따라서 낮은 비용으로 빠른 응답 속도를 구현할 수 있으며, 특정 산업이나 기업 내부의 고유한 데이터와 비즈니스 프로세스에 맞춰 미세조정(Fine-tuning)하기 용이하다는 장점을 가진다.

이러한 기술적 변화는 AI 시장의 경쟁 구도를 근본적으로 바꾸고 있다. LLM 개발에는 천문학적인 자본이 필요해 소수의 빅테크 기업이 시장을 과점하고 있지만, 오픈소스 LLM의 확산과 API 기반 서비스의 보편화로 인해 강력한 LLM에 대한 접근성은 점차 누구나 사용할 수 있는 ’공공재’처럼 변모하고 있다.2 이러한 상황에서 기업의 진정한 AI 경쟁력은 단순히 LLM을 ’사용’하는 것을 넘어, 자사의 고유한 데이터와 노하우를 결합하여 특정 목적에 최적화된 ’특화 모델’을 구축하는 능력에서 비롯된다. SLM은 바로 이러한 ’특화 모델’을 구축하는 데 가장 효과적인 수단이다. 즉, **LLM이 범용적인 기반 기술로 자리 잡는 ’공공재화’가 진행되는 동시에, 각 기업은 SLM을 통해 자사만의 독점적인 경쟁력을 확보하는 ‘전략자산화’**를 추구하게 될 것이다.2 이 두 가지 흐름은 더 많은 기업에 AI 도입 기회를 제공하는 ’기술의 민주화’를 촉진하는 한편, 데이터를 효과적으로 활용하고 모델을 최적화하는 기업과 그렇지 못한 기업 간의 격차, 즉 ’AI 격차(AI Divide)’를 더욱 심화시키는 요인으로 작용할 것이다.16

한편, 생성형 AI의 신뢰성을 확보하기 위한 기술 개발도 활발히 진행 중이다. 모델이 잘못된 정보를 생성하는 환각 문제를 완화하기 위해 외부 데이터베이스를 참조하는 검색 증강 생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation) 기술이 보편적으로 사용되고 있으나, 여전히 검색된 내용과 모순된 답변을 생성하는 등 근본적인 해결책은 되지 못하고 있다.14 이에 대한 보완책으로, 실제 데이터가 부족하거나 민감한 경우 AI가 가상의 데이터를 만들어 학습에 활용하는 합성 데이터(Synthetic Data) 기술이 전략적 자산으로 주목받고 있다.14 Microsoft의 연구는 합성 데이터가 대규모 모델 훈련에 효과적으로 사용될 수 있음을 입증했으며, 이는 향후 데이터 부족 문제를 해결할 중요한 열쇠가 될 수 있다.14

3.2 차세대 동력, 에이전틱 AI의 부상

생성형 AI가 성숙 단계에 접어드는 가운데, 2025년 AI 산업의 가장 강력한 차세대 동력으로 **에이전틱 AI(Agentic AI)**가 부상하고 있다. 에이전틱 AI는 단순히 사용자의 질문에 답하거나 콘텐츠를 생성하는 수동적인 역할을 넘어, 스스로 목표를 설정하고, 달성을 위한 계획을 수립하며, 필요한 외부 도구(API, 소프트웨어 등)를 활용하여 자율적으로 복잡한 작업을 수행하는 AI를 의미한다.10 이는 AI가 인간의 지시를 기다리는 ’조수(Assistant)’에서, 목표 달성을 위해 능동적으로 행동하는 ’행위자(Agent)’로 진화함을 의미하는 패러다임의 전환이다.

Gartner는 에이전틱 AI를 2025년 가장 중요한 기술 트렌드로 선정했으며 10, Capgemini의 조사에 따르면 이미 대기업의 10%가 AI 에이전트를 사용 중이며, 82%는 향후 3년 내에 통합할 계획이라고 답했다.10 이러한 폭발적인 관심은 에이전틱 AI가 가져올 생산성 혁명에 대한 기대감 때문이다. 예를 들어, 기존 AI가 ’이메일 초안 작성’과 같은 개별 업무를 보조했다면, 에이전틱 AI는 ’3분기 경쟁사 분석 보고서 작성’이라는 상위 목표를 부여받았을 때, 스스로 웹 검색을 통해 관련 자료를 수집하고, 내부 데이터베이스에 접속해 판매 실적을 분석하며, 분석 결과를 바탕으로 차트를 생성하고, 최종적으로 보고서 초안을 완성하는 일련의 과정을 자율적으로 수행할 수 있다.18 이는 단순한 업무 자동화를 넘어 ‘지식 노동의 자동화’ 시대를 여는 기폭제가 될 수 있다. 실제로 Deloitte의 연구에 따르면, 사이버 보안 위협 분석, 운영 효율성 최적화 등 복잡한 영역에서 AI 에이전트는 이미 높은 투자 수익률을 보이고 있다.18

에이전틱 AI는 LLM의 발전된 추론(Reasoning) 능력, 외부 도구 및 데이터 소스와 원활하게 연동하는 능력, 그리고 과거의 상호작용을 기억하고 학습하는 장기 기억(Memory) 관리 기술을 기반으로 구현된다.18

그러나 이러한 강력한 잠재력 이면에는 새로운 위험이 도사리고 있다. 자율적으로 행동하고 외부 시스템과 상호작용하는 AI 에이전트는 해커들에게 새로운 공격 표면(Attack Surface)을 제공한다. 만약 악의적인 행위자가 AI 에이전트의 제어권을 탈취하거나 프롬프트 주입(Prompt Injection) 공격을 통해 조작할 경우, 에이전트는 기업 내부 시스템에 침투하여 민감한 데이터를 유출하거나, 금융 거래를 조작하고, 중요 인프라를 파괴하는 등 심각한 보안 사고를 일으키는 무기가 될 수 있다.1 따라서 에이전틱 AI의 확산은 필연적으로 **‘AI 에이전트 보안(Agent Security)’**이라는 새로운 시장과 기술적 과제를 창출할 것이다. 기업들은 AI 에이전트의 행동을 모니터링하고, 권한을 통제하며, 악의적인 활동을 탐지하는 새로운 보안 체계를 구축해야만 이 강력한 기술의 혜택을 안전하게 누릴 수 있을 것이다.

3.3 멀티모달, 컴퓨터 비전 등 핵심 기술 동향

에이전틱 AI의 부상과 더불어, AI 기술의 근간을 이루는 핵심 분야들 역시 빠르게 발전하고 있다.

**멀티모달 AI(Multimodal AI)**는 이제 대세로 자리 잡았다. 텍스트뿐만 아니라 이미지, 오디오, 비디오 등 여러 종류의 데이터(양식, Modality)를 동시에 이해하고 생성하는 멀티모달 모델은 AI와의 상호작용을 더욱 풍부하고 직관적으로 만들고 있다.17 OpenAI의 GPT-4V, Google의 Gemini와 같은 모델들은 사용자가 이미지를 보여주며 관련된 질문을 하거나, 음성으로 명령을 내리는 등 복합적인 소통을 가능하게 한다.10 2025년에는 텍스트, 이미지, 오디오를 넘어 3D 콘텐츠까지 아우르는 멀티모달 모델이 등장하여, 하나의 프롬프트로 스크립트 작성부터 영상 제작, 배경음악 작곡까지 한 번에 처리하는 시대가 열릴 것으로 기대된다.17

컴퓨터 비전(Computer Vision) 분야에서는 비전 트랜스포머(ViT, Vision Transformer) 아키텍처의 부상으로 이미지 인식 및 분석 성능이 획기적으로 향상되었다.20 또한, 데이터를 중앙 서버로 보내지 않고 기기 자체에서 처리하는 엣지 컴퓨팅(Edge Computing) 기술과 결합되면서, 자율주행차, 스마트 팩토리, 증강현실(AR) 안경 등에서 실시간 비전 AI의 적용이 빠르게 확대되고 있다.20 생성적 적대 신경망(GANs)과 확산 모델(Diffusion Models)과 같은 생성 기술은 단순히 사실적인 이미지를 만드는 것을 넘어, 3D 모델링, 가상 시뮬레이션, AR/VR 콘텐츠 제작 등 산업적 활용 범위를 넓혀가고 있다.17

이 외에도, 기존 컴퓨터의 한계를 뛰어넘는 연산 능력을 가진 **양자 컴퓨팅(Quantum Computing)**이 AI 모델의 훈련 및 추론 속도를 비약적으로 향상시킬 잠재력을 보이며 장기적인 연구가 진행되고 있다.15 또한, 데이터의 신뢰성과 보안을 강화하기 위해 AI와 블록체인(Blockchain) 기술을 결합하거나, 물리적 세계의 데이터를 수집하는 **사물 인터넷(IoT)**과 AI를 융합하려는 시도도 지속적으로 탐구되고 있다.3

4. G3 패권 경쟁: 미국, 중국, EU의 AI 전략

2025년 AI 산업은 단순한 기술 및 시장 경쟁을 넘어 국가의 미래 경쟁력을 좌우하는 지정학적 패권 경쟁의 핵심 영역으로 부상했다. 특히 미국, 중국, 유럽연합(EU)은 각기 다른 철학과 전략을 바탕으로 글로벌 AI 생태계의 주도권을 잡기 위해 치열하게 경쟁하고 있다. 이는 단순히 기술적 우위를 점하기 위한 경쟁이 아니라, AI 기술의 발전 방향과 활용 규칙을 자신들의 가치와 이익에 부합하도록 설정하려는 ‘세계관의 충돌’ 양상을 띤다.

4.1 미국의 압도적 우위: 자본과 인프라 기반의 ‘혁신 주도’ 전략

미국은 AI 산업의 거의 모든 핵심 지표에서 압도적인 우위를 점하며 글로벌 시장을 주도하고 있다. 이러한 우위의 근간에는 막대한 민간 자본과 세계 최고 수준의 컴퓨팅 인프라가 자리 잡고 있다.

2024년 기준, 미국의 누적 민간 AI 투자는 4,700억 달러를 넘어섰으며, 이는 EU(약 500억 달러)와 영국, 캐나다, 일본의 투자액을 모두 합친 것보다 훨씬 큰 규모다.11 특히 AI 혁신의 심장부인 생성형 AI 분야에 대한 미국의 민간 투자는 2024년 한 해에만 1,091억 달러에 달해, 2위인 중국(93억 달러)을 10배 이상 앞섰다.22

이러한 자본력은 세계 최강의 AI 인프라 구축으로 이어졌다. 미국은 2024년 기준 약 4,049개의 데이터센터를 보유하고 있으며, 이는 EU 전체(약 2,250개)와 중국(379개)을 합친 것보다 많다.11 AI 모델 훈련에 필수적인 AI 슈퍼컴퓨터의 연산 능력(Compute Capacity) 역시 전 세계의 74%를 미국이 독점하고 있어, 중국(14%)과 EU(4.8%)를 압도적인 격차로 따돌리고 있다.11

미국 정부의 정책 기조는 이러한 민간의 혁신을 저해하지 않도록 규제를 최소화하고, 자국 기업의 글로벌 경쟁력 확보를 최우선으로 하는 데 초점을 맞추고 있다. 2025년 트럼프 행정부가 재등장할 경우, 기존의 AI 관련 행정명령을 폐지하고 혁신을 저해하는 연방 정책을 제거하는 등 더욱 강력한 규제 완화 기조가 예상된다.23 이는 OpenAI, Google, Microsoft, Anthropic, NVIDIA 등 이미 세계 AI 시장을 장악하고 있는 자국의 빅테크 기업들이 규제에 얽매이지 않고 기술 개발 속도를 더욱 높일 수 있는 환경을 조성해준다.21

4.2 중국의 맹렬한 추격: 국가 주도의 ‘규모와 속도’ 전략

미국의 압도적인 우위에 맞서 중국은 국가 주도의 강력한 지원과 막대한 내수 시장을 바탕으로 맹렬한 추격전을 벌이고 있다. 중국의 전략은 ’규모와 속도’로 요약할 수 있다.

연구개발(R&D) 측면에서 중국은 양적으로 미국을 압도하는 성과를 보이고 있다. AI 관련 논문 발표 수에서 이미 미국을 추월했으며, 2025년 기준 전 세계 AI 등록 특허의 70%를 중국이 차지하여 14%에 그친 미국과의 격차를 크게 벌렸다.28

산업 적용 측면에서도 빠른 속도를 자랑한다. 중국은 2023년 한 해에만 27만 6,300대의 산업용 로봇을 설치했는데, 이는 전 세계 설치 대수의 51.1%에 해당하는 수치로, AI 기술을 제조업 등 실물 경제에 신속하게 접목하는 능력을 보여준다.22

이러한 성과의 배경에는 중국 정부의 전폭적인 지원이 있다. 중국 정부는 AI를 국가 핵심 전략 산업으로 지정하고, 향후 20년간 약 199조 원에 달하는 막대한 자금을 투입할 계획이다.29 특히 지방 정부 주도의 벤처캐피탈 펀드를 통해 자국 AI 스타트업을 육성하는 등 국가가 직접 나서서 AI 생태계를 조성하고 있다.11

그러나 중국의 추격에는 명백한 한계가 존재한다. 가장 큰 아킬레스건은 미국의 강력한 반도체 수출 통제 조치다. 최첨단 AI 모델 훈련에 필수적인 NVIDIA의 고성능 GPU 확보가 어려워지면서, 중국의 장기적인 기술 발전 속도에 심각한 제약이 될 수 있다.11 또한, 중국 정부는 생성형 AI 서비스에 대해 사전 승인을 의무화하고, 생성되는 콘텐츠가 사회주의 핵심 가치에 부합하도록 통제하는 등 강력한 규제 정책을 펴고 있는데, 이는 기술의 자유로운 발전을 저해하는 요인으로 작용할 수 있다.23

4.3 EU의 규제 리더십: 가치 기반의 ‘표준 설정’ 전략

미국과 중국이 기술 패권 경쟁에 몰두하는 동안, 유럽연합(EU)은 ’규제’를 통해 글로벌 AI 시장에 영향력을 행사하는 독자적인 길을 걷고 있다. EU의 전략은 ’가치 기반의 표준 설정’으로, 인권, 민주주의, 법치 등 유럽의 핵심 가치를 AI 기술에 내재화하고 이를 글로벌 표준으로 확산시키는 것을 목표로 한다.

그 핵심에는 2025년부터 본격적으로 적용되는 세계 최초의 포괄적인 AI 규제 법안인 **‘EU AI Act’**가 있다.23 이 법안은 AI 시스템이 인간과 사회에 미칠 수 있는 위험 수준에 따라 4단계(수용 불가, 고위험, 제한된 위험, 최소 위험)로 분류하고, 각 등급에 따라 차등적인 규제를 적용하는 ’위험 기반 접근법(Risk-based Approach)’을 채택했다.32 예를 들어, 사회적 신용 평가나 잠재의식 조종 기술과 같이 ‘수용 불가(Unacceptable)’ 위험으로 분류된 AI는 사용이 전면 금지된다. 반면, 의료, 교육, 채용, 중요 인프라 관리 등 ‘고위험(High-risk)’ AI 시스템을 개발하거나 사용하는 기업은 엄격한 데이터 품질 관리, 투명성 확보, 인간 감독 보장 등 까다로운 규정 준수 의무를 부담하게 된다.32

EU AI Act는 EU 역내에서 활동하는 기업뿐만 아니라, EU 시민에게 AI 서비스를 제공하거나 AI 시스템의 결과물이 EU 내에서 사용되는 모든 역외 기업에도 적용된다.32 이는 과거 개인정보보호규정(GDPR)에서 나타났던 것처럼, 글로벌 기업들이 EU 시장에 진출하기 위해 EU의 규제 기준을 따르게 되면서 EU의 법안이 사실상의 글로벌 표준으로 자리 잡는 **‘브뤼셀 효과(Brussels Effect)’**를 낳을 가능성이 크다.23

그러나 이러한 강력한 규제 리더십은 양날의 검이다. 엄격하고 복잡한 규제가 유럽 내 AI 스타트업과 기업들의 혁신을 저해하고, 규제가 상대적으로 유연한 미국 및 중국 기업과의 경쟁에서 뒤처지게 만들 수 있다는 비판도 꾸준히 제기되고 있다.34

이처럼 G3는 각기 다른 방식으로 AI 시대를 준비하고 있다. 미국의 ‘혁신 지상주의’, 중국의 ‘기술 국가주의’, EU의 ’규제 인본주의’는 서로 충돌하며 글로벌 AI 거버넌스의 파편화를 심화시킬 것이다.24 단일한 글로벌 AI 규제 프레임워크가 단기간 내에 등장하기는 어려워 보인다. 이러한 지정학적 파편화는 글로벌 시장에서 활동하는 기업들에게는 각 지역의 규제를 준수해야 하는 복잡한 과제를 안겨준다. 특히 EU AI Act와 같이 까다로운 규제에 효과적으로 대응하기 위한 ‘AI 거버넌스, 리스크 및 규정 준수(AI GRC)’ 솔루션 시장이 새로운 유망 비즈니스 기회로 부상할 것이다. 앞으로 글로벌 AI 시장을 공략하려는 기업에게는 각 규제 환경의 특성에 맞는 현지화된 AI 모델과 서비스를 개발하고 제공하는 것이 성공의 핵심 전략이 될 것이다.

5. 산업별 AI 전환(AX) 현황 및 전망

2025년 AI는 특정 기술 산업에 국한된 개념을 넘어, 모든 산업의 운영 방식과 경쟁 구도를 근본적으로 바꾸는 ’AI 전환(AX, AI Transformation)’의 핵심 동력으로 자리매김하고 있다. 금융, 헬스케어, 제조 등 전통적인 산업들은 AI를 도입하여 기존의 비효율을 제거하고, 새로운 가치를 창출하며, 초개인화된 서비스를 제공하는 등 혁신을 가속화하고 있다.

5.1 금융: 초개인화와 리스크 관리의 혁신

금융 산업은 AI 전환이 가장 활발하게 이루어지는 분야 중 하나다. 생성형 AI는 금융 업무의 거의 모든 영역에 스며들어 효율성과 고객 경험을 극대화하고 있다.

주요 활용 사례를 보면, 과거의 단순한 키워드 기반 챗봇은 고객의 복잡한 질문 의도를 파악하고 감성적인 대화까지 가능한 지능형 가상 비서로 진화하고 있다.37 또한, 고객의 거래 내역과 행동 데이터를 실시간으로 분석하여 개인에게 최적화된 금융 상품이나 투자 포트폴리오를 추천하는 초개인화 서비스가 고도화되고 있다.17 내부 업무 프로세스에서도 혁신이 일어나고 있다. 수십 페이지에 달하는 대출 계약서나 신규 고객 등록 서류를 AI가 자동으로 요약하고 검증하는 스마트 문서 처리 기술은 수작업 검토 시간을 70%까지 단축시킨다.37 또한, AI는 끊임없이 변화하는 금융 규제 내용을 분석하여 감사 대비 보고서를 자동으로 생성하고, 내부 정책이 규정을 준수하는지 검토하는 등 규정 준수(Compliance) 업무의 부담을 크게 줄여주고 있다.37 특히, 과거 거래 패턴을 학습한 LLM이 새로운 유형의 금융 사기를 실시간으로 예측하고 차단하는 예측적 사기 탐지 시스템은 금융 기관의 손실을 줄이는 데 결정적인 역할을 한다.37

이러한 AI 도입은 이미 가시적인 성과로 나타나고 있다. 2025년 설문조사에 따르면, 금융 최고 책임자(CFO)의 63%가 AI 덕분에 결제 자동화가 ’상당히 쉬워졌다’고 응답했으며, 이는 2024년 대비 23% 증가한 수치다.38 사기 탐지 및 현금 흐름 예측 분야에서도 AI의 가치가 높게 평가받고 있다.38 이에 JPMorgan(투자 리서치), UBS(고객 서비스 스크립팅), HSBC(내부 규정 준수 문서화) 등 글로벌 금융 기관들은 생성형 AI 파일럿 프로그램을 경쟁적으로 도입하며 시장 선점에 나서고 있다.37

그러나 금융 산업의 AI 도입에는 해결해야 할 과제도 명확하다. 고객의 민감한 금융 정보를 다루는 만큼 데이터 프라이버시와 보안은 최우선 과제이며, 규제 당국은 AI의 의사결정 과정을 투명하게 설명할 것을 요구하고 있다.37 또한, AI 모델이 사실과 다른 정보를 생성하는 ‘환각’ 현상은 잘못된 투자 추천이나 신용 평가로 이어져 심각한 금융 사고를 유발할 수 있는 리스크를 안고 있다.37

5.2 헬스케어: 진단, 치료, 신약 개발의 가속화

헬스케어는 AI 기술이 인류의 건강과 생명에 직접적으로 기여할 수 있는 잠재력이 가장 큰 분야다. AI는 정밀한 진단, 맞춤형 치료, 그리고 신약 개발 과정의 가속화를 통해 의료 패러다임을 바꾸고 있다.

가장 두드러진 분야는 의료 영상 분석이다. 수백만 장의 CT, MRI, X-레이 이미지를 학습한 AI는 인간 의사의 눈으로는 발견하기 어려운 미세한 병변을 찾아내는 데 탁월한 능력을 보인다.40 매사추세츠 종합병원과 MIT의 공동 연구에서 AI 알고리즘은 폐 결절 진단에서 94%의 정확도를 기록하여, 영상의학과 전문의의 평균 정확도(65%)를 크게 상회하는 성과를 보였다.41 이는 AI가 의사를 대체하는 것이 아니라, 진단의 정확도를 높이는 강력한 보조 도구가 될 수 있음을 시사한다.

진단을 넘어 치료 영역에서도 AI의 역할이 커지고 있다. AI는 환자의 유전체 정보, 과거 병력, 생활 습관 등 방대한 데이터를 종합적으로 분석하여 특정 환자에게 가장 효과적인 맞춤형 치료 계획을 수립하는 데 활용된다.40 IBM의 ’Watson for Oncology’는 암 환자의 데이터를 분석하여 최적의 항암 치료법을 제안하는 선구적인 시도였다.40 최근에는 웨어러블 기기에서 수집된 실시간 데이터를 바탕으로 AI 에이전트가 인슐린 투여량을 자동으로 조절하는 인공 췌장 시스템처럼, 치료 과정을 동적으로 관리하는 수준으로 발전하고 있다.40 이 외에도 의사가 환자와의 상담 내용에 집중하는 동안 AI가 대화를 듣고 실시간으로 진료 기록(EMR)을 요약하고 작성해주는 AI 노트 필기 기술은 의료진의 행정 업무 부담을 획기적으로 줄여주고 있다.42

그러나 헬스케어 분야의 AI 도입은 다른 산업보다 더 신중한 접근을 요구한다. 환자의 의료 데이터는 가장 민감한 개인정보이므로 데이터 보안과 프라이버시 보호가 무엇보다 중요하다.42 또한, AI의 진단이나 치료 결정에 오류가 발생했을 경우 그 법적 책임을 누구에게 물을 것인지에 대한 사회적 합의가 필요하며, 새로운 AI 의료기기나 소프트웨어는 미국 식품의약국(FDA)과 같은 규제 기관의 엄격한 승인 절차를 거쳐야 하는 등 높은 진입 장벽이 존재한다.5

5.3 제조 및 자동차: 스마트 팩토리와 자율주행의 미래

제조업과 자동차 산업은 AI와 자동화 기술이 결합하여 가장 극적인 변화를 겪고 있는 분야다. AI는 생산 현장의 효율성을 극대화하는 스마트 팩토리의 두뇌 역할을 하며, 자동차를 단순한 이동 수단에서 ’바퀴 달린 컴퓨터’로 진화시키고 있다.

제조 현장에서 AI는 스마트 팩토리의 핵심 기술로 자리 잡고 있다. 생산 라인에 설치된 카메라가 제품을 실시간으로 스캔하여 미세한 결함까지 잡아내는 컴퓨터 비전 기반 불량 검출 시스템은 품질 관리를 자동화한다.44 또한, 공장 설비에 부착된 센서 데이터를 분석하여 기계의 고장 시점을 미리 예측하고 정비 계획을 세우는 예측 유지보수 기술은 갑작스러운 생산 중단을 막아 가동률을 높인다.44 물리적 공장과 똑같은 가상의 공장을 컴퓨터 안에 만드는 디지털 트윈 기술은 AI 시뮬레이션을 통해 생산 라인의 병목 현상을 찾고, 최적의 공정 배치를 실험하는 등 실제 공장에 영향을 주지 않으면서 생산성을 향상시키는 강력한 도구로 활용된다.45 BMW 그룹은 디지털 트윈을 활용하여 자산 스캔부터 3D 모델 생성, 수천 번의 시뮬레이션을 통한 물류 효율성 최적화까지 전 과정을 AI로 자동화하고 있다.46

자동차 산업은 **소프트웨어 정의 차량(SDV, Software-Defined Vehicle)**으로의 전환이 가속화되면서 AI의 중요성이 더욱 커지고 있다.47 SDV 시대의 자동차는 하드웨어가 아닌 소프트웨어를 통해 성능이 결정되며, AI는 그 핵심 소프트웨어의 기반이 된다. 자율주행 시스템은 카메라, 라이다 등 센서 데이터를 실시간으로 분석하고 복잡한 도로 상황에서 최적의 판단을 내리는 AI 기술의 집약체다.47 또한, AI는 운전자의 성향을 학습하여 주행 모드나 실내 환경을 자동으로 조절하는 개인화된 인포테인먼트 경험을 제공한다. 특히 전기차(EV) 분야에서는 AI가 배터리의 충전 및 방전 패턴을 최적화하고, 모터와 전력 전자 부품의 열을 효율적으로 관리하여 주행 거리를 늘리고 배터리 수명을 연장하는 데 핵심적인 역할을 한다. 자동차 부품사 ZF가 개발한 AI 기반 열 관리 시스템 ’TempAI’는 이미 정량적인 효율성 향상을 입증했다.48

이처럼 다양한 산업에서 AI 전환이 성공적으로 이루어지기 위한 공통적인 전제 조건이 있다. 그것은 단순히 뛰어난 AI 모델을 도입하는 것만으로 충분하지 않다는 점이다. 금융에서는 고객관계관리(CRM) 및 코어뱅킹 시스템과의 데이터 연동이, 헬스케어에서는 전자의무기록(EHR) 데이터의 표준화와 통합이, 제조에서는 사물인터넷(IIoT) 센서 데이터와 공급망 데이터의 결합이 AI 성능의 핵심을 좌우한다.37 이는 성공적인 AI 전환의 핵심이 ‘AI 모델’ 그 자체가 아니라, **고품질의 정제된 데이터를 지속적으로 공급할 수 있는 ’AI-Ready 데이터 인프라 구축’과 AI의 분석 결과를 실제 업무에 매끄럽게 통합하는 ‘AI 기반 업무 프로세스 재설계’**에 있음을 보여준다. AI 도입을 고려하는 기업은 기술 도입에 앞서 데이터 거버넌스 체계를 확립하고, AI가 창출할 가치를 극대화할 수 있도록 기존의 일하는 방식을 근본적으로 혁신할 준비가 되어 있어야 한다.

6. 대한민국 AI 산업의 현주소와 미래 전략

6.1 글로벌 경쟁력 분석: ’특허 강국’의 명과 암

글로벌 AI 패권 경쟁 속에서 대한민국은 중요한 기회와 도전에 동시에 직면해 있다. 2025년 국내 AI 시장 규모는 약 3조 4,385억 원에 이를 것으로 추산되며, 연평균 14.3%의 견조한 성장세를 이어갈 전망이다.49 글로벌 AI 경쟁력 지수(Tortoise Intelligence, 2023) 기준으로 세계 6위 수준의 경쟁력을 갖춘 것으로 평가받는 등, 한국은 AI 강국으로 도약할 잠재력을 충분히 보여주고 있다.49

대한민국 AI 산업의 가장 큰 강점은 활발한 연구개발(R&D) 활동에서 비롯된다. 2023년 기준, 인구 10만 명당 AI 특허 승인 건수에서 한국은 17.27건으로 룩셈부르크(15.31건), 중국(6.31건), 미국(5.20건)을 모두 제치고 세계 1위를 차지했다.28 이는 국내 기업과 연구계의 기술 개발 역량이 세계적인 수준에 이르렀음을 보여주는 명백한 증거다. 실제로 2022년 기준 한국의 AI 기술 수준은 최고 기술 보유국인 미국(100%) 대비 88.9%에 도달했으며, 이는 5년 전(81.6%)보다 7.3%P 향상된 것으로 주요국 중 가장 빠른 발전 속도를 기록했다.49

그러나 이러한 ’특허 강국’이라는 화려한 명성 이면에는 심각한 구조적 약점, 즉 ’그림자’가 존재한다. 가장 큰 문제는 핵심 인재의 부족과 해외 유출이다. AI 인재 보유 순위에서 한국은 조사 대상 15개국 중 14위에 그쳤으며 50, 2023년에는 AI 인재 유출이 많은 국가 5위를 기록하는 등 두뇌 유출 문제도 심각한 상황이다.36 또한, 미국의 빅테크 기업들이 AI 분야에 쏟아붓는 천문학적인 투자 규모와 비교할 때, 국내 기업들의 투자는 절대적으로 부족하다. 이러한 인재와 자본의 한계는 R&D 성과물인 ’특허’가 글로벌 시장을 지배하는 ‘사업’ 성과로 이어지지 못하는 **‘상용화의 간극(Commercialization Gap)’**을 야기하는 근본적인 원인이다.

이러한 현실은 대한민국이 과거 반도체, 자동차 등 제조업에서 성공을 거두었던 ‘패스트 팔로워(Fast Follower)’ 전략이 AI 시대에는 더 이상 유효하지 않을 수 있음을 시사한다. 거대 자본과 인프라, 그리고 방대한 데이터를 기반으로 하는 파운데이션 모델 경쟁에서 미국과 중국의 빅테크를 정면으로 추격하는 것은 현실적으로 불가능에 가깝다. 따라서 대한민국은 새로운 전략적 방향을 모색해야 한다. 그 해답은 우리가 가진 강점, 즉 높은 특허 경쟁력과 응용 기술 개발 능력을 극대화하는 데 있다. 범용 AI 시장에서의 추격자가 되기보다, 대한민국이 이미 글로벌 경쟁력을 확보하고 있는 특정 산업(반도체, 제조, 의료, 콘텐츠 등)에 AI 기술을 깊숙이 접목하여 누구도 따라올 수 없는 특화된 솔루션을 개발하는 ‘니치 리더(Niche Leader)’ 전략을 추구해야 한다. ‘한국형 GPT’ 개발이라는 막연한 구호보다는 ‘차세대 반도체 수율 개선을 위한 AI’, ‘K-콘텐츠 제작을 위한 생성형 AI’, ‘정밀 의료를 위한 AI 진단 시스템’ 등 구체적이고 실용적인 목표에 국가적 역량을 집중할 때, 비로소 ’특허 강국’의 잠재력이 실질적인 산업 경쟁력으로 전환될 수 있을 것이다.

대한민국 AI 산업의 강점과 약점 (명과 암):

6.2 국내 주요 기업 동향: 네이버와 카카오의 각기 다른 생존 전략

글로벌 빅테크의 공세 속에서 국내 AI 산업을 이끄는 네이버와 카카오는 각기 다른 생존 전략을 구사하며 시장에 대응하고 있다.

네이버는 자체 기술력으로 개발한 초거대 AI 모델 **‘하이퍼클로바X(HyperCLOVA X)’**를 중심으로 한 ‘소버린 AI(Sovereign AI)’ 전략을 강력하게 추진하고 있다.53 ’소버린 AI’는 글로벌 빅테크의 기술에 종속되지 않고, 자국의 데이터와 문화를 가장 잘 이해하는 독자적인 AI를 구축하여 기술 주권을 확보하려는 전략이다. 네이버는 복잡한 추론과 멀티모달 작업에 특화된 고성능 모델 ’THINK’부터, 특정 목적에 맞춰 가볍고 빠르게 작동하는 경량화 모델 ’DASH’와 ’SEED’에 이르기까지 다양한 모델 라인업을 구축했다.54 이를 통해 기업 고객(B2B)들이 각자의 비즈니스 환경에 최적화된 AI를 도입할 수 있도록 지원하며, 네이버 검색, 쇼핑 등 자사 서비스 전반에 AI를 깊숙이 통합하는 ‘온 서비스 AI’ 전략을 가속화하고 있다.53

반면, 카카오는 자체 모델 개발과 글로벌 기업과의 협력을 병행하는 실용주의적인 ‘투 트랙(Two-track)’ 전략을 선택했다. 카카오는 자체 개발한 음성 AI 모델 ‘Kanana’ 등을 발전시키는 동시에, OpenAI와 같은 외부의 강력한 모델을 적극적으로 활용하여 자사 서비스에 접목하는 데 주력하고 있다.56 카카오의 최대 강점은 5천만 명에 육박하는 국민 대다수가 사용하는 ’카카오톡’이라는 압도적인 플랫폼이다.57 카카오는 이 플랫폼을 기반으로, 사용자와 친근하게 대화하는 AI 메이트 ’카나나’를 출시하고, 쇼핑, 로컬(지역 정보) 등 사용자의 일상과 밀접한 버티컬 영역에 특화된 AI 서비스를 순차적으로 선보일 계획이다.58 이는 거대 모델 개발 경쟁에 직접 뛰어들기보다는, 자사의 핵심 서비스에 AI를 접목하여 사용자 경험을 강화하고 새로운 사업 기회를 모색하려는 전략적 선택으로 분석된다.

이들 대기업 외에 국내 AI 스타트업 생태계도 활기를 띠고 있다. 소버린 LLM 개발사 업스테이지, 영상 AI 전문 기업 트웰브랩스, AI 검색 포털 뤼튼테크놀로지스 등 유망 스타트업들이 대규모 시리즈 투자를 유치하며 기술력과 성장 잠재력을 인정받고 있다.59 그러나 아직 글로벌 시장에서 유의미한 영향력을 가진 유니콘 기업(기업가치 1조 원 이상 비상장 기업)의 수는 부족한 실정으로, 이들의 스케일업을 위한 정책적, 재정적 지원이 절실하다.60

6.3 정부 정책 방향과 과제

대한민국 정부는 AI를 국가 미래 성장 동력의 핵심으로 인식하고, 범부처 차원의 강력한 지원 정책을 추진하고 있다. 과학기술정보통신부는 **‘AI 글로벌 3대 강국 도약’**이라는 야심 찬 목표를 설정하고, 이를 실현하기 위한 구체적인 실행 계획을 발표했다.51

정부 정책의 핵심은 AI 산업 성장에 필수적인 인프라를 구축하고, 민간의 기술 개발과 투자를 촉진하는 데 있다. 이를 위해 2024년 12월 제정된 **‘AI 기본법’**의 하위 법령을 조속히 마련하여 안정적인 법적 기반을 제공하고, 민관 합작 투자를 통해 국가 차원의 ‘인공지능 컴퓨팅센터’ 구축을 본격화할 계획이다.51 또한, 1조 원 규모의 범용인공지능(AGI) 개발 사업을 기획·추진하고, AI 전환(AX) 스타트업 및 신산업 분야 기업을 지원하기 위해 2025년 8,100억 원 규모의 정책 펀드를 조성한다.51 AI 분야를 국가전략기술에 포함하여 연구개발 및 시설투자에 대한 세액공제 혜택을 강화하는 등 금융 지원도 확대한다.52

이러한 정책적 의지를 결집하고 AI 생태계 전반의 활력을 불어넣기 위해, 정부는 2025년 민간과 함께 역대 최대 규모의 ‘AI 주간 2025’ 행사를 개최할 예정이다.61 이 행사는 국내외 AI 기업들의 최신 기술과 산업 적용 사례를 공유하고, 비즈니스 협력과 지식 교류를 촉진하는 아시아 대표 AI 플랫폼으로 자리매김하는 것을 목표로 한다.61

그러나 이러한 정부의 노력이 실질적인 성과로 이어지기 위해서는 해결해야 할 과제도 많다. 단순한 자금 지원을 넘어, 기업 활동을 저해하는 낡은 규제를 과감히 개선하고, 산업 현장에서 필요로 하는 실무형 AI 인재를 체계적으로 양성하며, AI 모델 학습에 필수적인 고품질 공공 데이터를 적극적으로 개방하는 등 생태계 전반을 아우르는 종합적인 접근이 필요하다. 특히, 유망 스타트업이 초기 단계를 넘어 글로벌 기업으로 성장할 수 있도록 지원하는 스케일업 정책이 무엇보다 중요하다.

7. 사회적 영향과 미래 과제

7.1 노동 시장의 변화: ’일자리 종말론’과 ‘생산성 혁명’ 사이

AI 기술이 사회 전반으로 확산되면서 가장 큰 논쟁을 불러일으키는 주제는 단연 ‘일자리’ 문제다. AI가 인간의 지적 노동까지 대체할 수 있게 되면서, 대규모 실업 사태를 우려하는 ’일자리 종말론’과 AI가 인간의 생산성을 극대화할 것이라는 ’생산성 혁명’에 대한 기대가 교차하고 있다.

비관론의 근거는 명확하다. 투자은행 Goldman Sachs는 AI가 전 세계적으로 최대 3억 개의 정규직 일자리를 대체할 수 있으며, 특히 미국과 유럽에서는 전체 업무의 약 4분의 1이 AI에 의해 자동화될 수 있다고 분석했다.62 MIT와 보스턴 대학의 연구는 2025년까지 최대 200만 개의 제조업 일자리가 AI로 대체될 수 있다고 예측했다.62 특히 위험에 노출된 직업군으로는 회계, 법률 보조, 고객 서비스, 데이터 입력 등 정형화되고 반복적인 업무가 많은 화이트칼라 직업들이 꼽힌다.63 최근에는 AI 기술이 더욱 발전하면서, 과거에는 인간의 고유 영역으로 여겨졌던 코딩, 디자인, 콘텐츠 제작 등 창의적인 분야까지 위협받고 있다.

그러나 이러한 비관론에 대한 반론도 만만치 않다. 예일대학교 연구팀이 ChatGPT 출시 이후 33개월간의 미국 노동 시장 데이터를 분석한 결과, AI로 인한 대규모 실업 현상은 관찰되지 않았으며, 최근 테크 업계의 고용 둔화는 AI의 영향보다는 금리 인상과 같은 거시 경제적 요인이 더 큰 원인이라고 지적했다.64 오히려 AI가 노동 시장에 미치는 영향은 일방적인 대체가 아니라, 인간과 AI의 협업을 통한 생산성 향상에 더 가깝다는 분석이 설득력을 얻고 있다. 일부 연구에서는 AI 도구가 숙련도가 낮은 노동자의 업무 능력을 향상시켜, 조직 내 생산성 격차와 소득 불평등을 완화하는 긍정적인 효과를 가져올 수 있다는 결과도 보고되었다.65

더 나아가, 세계경제포럼(WEF)은 2030년까지 AI와 자동화로 인해 9,200만 개의 기존 일자리가 사라지는 반면, 기술 발전과 함께 1억 7,000만 개의 새로운 일자리가 창출될 것이라는 긍정적인 전망을 내놓았다.66 AI 전문가, 데이터 과학자, 로봇 공학자, AI 윤리 전문가 등 과거에는 존재하지 않았던 새로운 직업들이 AI 시대를 이끌어갈 것이라는 예측이다.

이러한 상반된 전망들을 종합해 볼 때, AI가 노동 시장에 미치는 영향의 핵심은 ‘일자리 대체(Job Replacement)’ 그 자체가 아니라 **‘직무의 재구성(Job Redesign)’**과 그에 따른 **‘대규모 기술 전환(Reskilling)’**의 필요성에 있다. AI는 특정 ’직업’을 통째로 없애기보다는, 해당 직업을 구성하는 수많은 ‘업무(Task)’ 중 반복적이고 분석적인 부분을 자동화할 가능성이 높다. 이에 따라 인간 노동자는 AI가 처리한 결과를 바탕으로 더 높은 수준의 전략적 판단을 내리거나, 고객과 공감대를 형성하고, 새로운 아이디어를 창출하는 등 AI가 할 수 없는 창의적, 사회적, 감성적 업무에 더 많은 시간을 집중하게 될 것이다.

결국, AI 시대의 생존과 성장은 변화에 얼마나 잘 적응하느냐에 달려있다. WEF 보고서에 따르면, 2030년까지 현재 직무에 필요한 기술의 39%가 낡은 것이 될 것이며, 조사 대상 기업의 85%가 직원의 기술 재교육을 최우선 과제로 삼고 있다.66 따라서 AI 시대의 노동 시장 정책은 사라지는 일자리를 보호하려는 소극적인 관점에서 벗어나, 모든 사회 구성원이 새로운 기술 환경에 적응하고 AI와 효과적으로 협업할 수 있도록 지원하는 적극적인 ‘노동력 전환’ 정책으로의 대전환이 필요하다. 정부와 기업은 평생 교육 시스템을 강화하고, AI 활용 능력(AI Literacy)을 포함한 미래 핵심 역량을 키우는 교육 프로그램을 대대적으로 확충해야 한다. 이는 단순히 개인의 경력 개발 문제를 넘어, 국가 전체의 생산성과 경쟁력을 좌우하는 핵심적인 전략 과제다.

7.2 AI 윤리와 거버넌스: 신뢰 구축을 위한 과제

AI 기술이 사회 깊숙이 스며들면서, 기술의 오남용으로 인한 잠재적 위험을 통제하고 사회적 신뢰를 구축하기 위한 AI 윤리와 거버넌스 문제가 핵심 과제로 부상하고 있다. 2024년 한 해 동안 보고된 AI 관련 사건·사고는 233건으로 전년 대비 56.4%나 급증했으며, 이는 AI의 영향력이 커지는 만큼 부작용에 대한 우려도 커지고 있음을 보여준다.28 2025년 현재, AI 윤리와 관련하여 가장 시급하게 논의되는 쟁점은 다음과 같다.

• 편향(Bias): AI 모델은 훈련 데이터에 존재하는 사회적 편견을 그대로 학습하고 증폭시킬 수 있다. 예를 들어, 과거의 채용 데이터를 학습한 AI가 특정 성별이나 인종에 불리한 결정을 내리거나, 의료 AI가 특정 인구 집단의 질병을 제대로 진단하지 못하는 등 심각한 차별 문제를 야기할 수 있다.13

• 허위 정보(Misinformation): AI가 사실과 다른 내용을 매우 그럴듯하게 생성하는 ‘환각’ 현상과, 특정 인물의 얼굴과 목소리를 정교하게 복제하는 ‘딥페이크’ 기술은 가짜 뉴스의 확산을 가속화하고, 여론을 조작하며, 사회 전체의 신뢰 기반을 무너뜨릴 수 있는 심각한 위협이다.13 최신 모델인 GPT-4나 Claude 3.5 Sonnet에서도 최대 2.9%의 환각 현상이 발생하는 것으로 보고되었다.28

• 지적 재산권(IP): 생성형 AI가 인터넷의 수많은 창작물을 무단으로 학습 데이터에 사용한 것에 대해 원작자들이 소송을 제기하는 등 저작권 침해 논란이 거세지고 있다.67 또한, AI가 생성한 콘텐츠의 저작권을 누구에게 인정할 것인지에 대한 법적 기준도 아직 명확하지 않다.13

• 프라이버시(Privacy): AI 모델을 훈련하고 서비스를 제공하는 과정에서 방대한 양의 개인정보가 수집되고 처리된다. 이 과정에서 데이터가 유출되거나, 사용자의 동의 없이 다른 목적으로 활용될 경우 심각한 프라이버시 침해로 이어질 수 있다.67

• 책임성(Accountability): 자율주행차가 사고를 내거나, AI 의사가 오진을 했을 때, 그 법적 책임을 AI 개발자, 서비스 제공자, 사용자 중 누구에게, 어느 정도로 물어야 하는지에 대한 사회적, 법적 합의가 부재한 상황이다.67

이러한 복잡한 윤리적 문제에 대응하기 위해 전 세계적으로 다층적인 노력이 이루어지고 있다. EU의 AI Act와 같이 AI의 위험 등급에 따라 규제하는 포괄적인 법률 제정 움직임이 대표적이다.23 기술적으로는 데이터에 내재된 편향을 탐지하고 완화하는 도구(예: Microsoft의 Azure AI Fairlearn)를 개발하거나, AI가 생성한 콘텐츠임을 명확히 알리는 워터마킹(Watermarking) 기술을 도입하는 등의 노력이 진행되고 있다.52 또한, 기업 내부적으로는 AI 개발 및 활용에 대한 윤리 원칙을 수립하고, 이를 감독하는 AI 윤리 위원회를 설치하는 등 자율적인 거버넌스 체계를 구축하는 것이 중요해지고 있다. 궁극적으로 AI 기술에 대한 사회적 신뢰를 확보하는 것은 기술의 지속 가능한 발전을 위한 필수 전제 조건이다.

8. 결론: 2030년을 향한 AI 산업의 미래와 전략적 제언

8.1 년 미래 전망

2025년은 AI 대전환의 본격적인 서막을 여는 해다. 본 보고서에서 분석한 다양한 동향을 종합해 볼 때, 2030년 AI 산업은 지금과는 비교할 수 없을 정도로 사회와 경제 전반에 깊숙이 통합될 것이다. PwC가 예측한 바와 같이, AI는 2030년까지 전 세계 경제에 15조 7천억 달러라는 막대한 부가가치를 창출하며 12, 거의 모든 산업의 생산성과 효율성을 재정의할 것이다.

기술적으로는 현재 태동기에 있는 에이전틱 AI가 보편화되어, 인간의 개입 없이 복잡한 비즈니스 프로세스를 자율적으로 처리하는 ’AI 직원’이 일상화될 것이다. 특히 코딩, 신약 개발, 재료 과학 등 특정 과학 및 공학 분야에서는 인간 연구자와 동등하거나 그 이상의 능력을 갖춘 AI 연구 조수가 등장하여 과학적 발견의 속도를 비약적으로 가속화할 것으로 기대된다.70

그러나 이러한 발전의 이면에는 심각한 도전 과제도 존재한다. 최첨단 AI 모델의 성능을 높이기 위한 경쟁이 심화되면서, 모델 훈련에 필요한 컴퓨팅 자원과 전력 소비량이 기하급수적으로 증가하고 있다. 2030년경에는 최신 AI 모델 하나를 훈련하는 데 기가와트(GW)급의 전력이 필요할 수 있다는 예측도 나온다.70 이는 전력망에 엄청난 부담을 줄 뿐만 아니라, 기후 변화에 대응해야 하는 인류의 과제와 정면으로 충돌한다. 따라서 AI의 성능 향상과 함께 에너지 효율성을 높이는 ‘그린 AI(Green AI)’ 기술 개발과 지속가능한 에너지원의 확보는 2030년을 향한 AI 산업의 가장 중요한 과제 중 하나가 될 것이다.12

8.2 전략적 제언

이러한 거대한 전환의 시대에 기업, 정부, 그리고 개인은 다음과 같은 전략적 방향성을 가지고 미래를 준비해야 한다.

• 기업에게: AI를 단순히 기존 업무를 자동화하여 비용을 절감하는 도구로 인식하는 수준을 넘어서야 한다. AI를 비즈니스 모델과 핵심 경쟁력을 근본적으로 혁신하는 **핵심 동력(Core Enabler)**으로 삼아야 한다. 이를 위해 첫째, 전사적인 데이터를 통합하고 정제하여 고품질의 학습 데이터를 확보할 수 있는 ‘AI-Ready’ 데이터 인프라를 구축해야 한다. 둘째, 특정 부서의 전문가뿐만 아니라 모든 직원이 AI를 이해하고 업무에 활용할 수 있도록 전사적인 AI 활용 역량(AI Literacy)을 강화해야 한다. 셋째, 범용 LLM을 활용하는 수준을 넘어, 자사의 고유한 데이터와 비즈니스 노하우를 결합한 특화된 SLM이나 AI 에이전트를 개발하여 누구도 모방할 수 없는 차별화된 경쟁력을 확보하는 데 투자해야 한다.

• 정부에게: 파운데이션 모델 개발과 같은 거대 자본 경쟁에 직접 뛰어들기보다는, 자국의 산업적 강점과 연계하여 시너지를 낼 수 있는 분야를 선택하고 자원을 집중하는 ‘선택과 집중’ 전략이 필요하다. 첫째, EU AI Act와 같은 글로벌 규제 논의에 적극적으로 참여하여 국내 기업의 이익을 대변하고, 글로벌 시장 진출에 불리함이 없도록 지원해야 한다. 둘째, AI로 인한 직무 변화에 대응할 수 있도록 유연한 노동 시장을 구축하고, 평생 교육 시스템과 사회 안전망을 강화하여 기술 전환 과정에서 발생하는 사회적 충격을 최소화해야 한다. 셋째, AI 기술의 오남용을 방지하고 사회적 신뢰를 확보하기 위한 명확한 AI 윤리 원칙과 거버넌스 체계를 확립해야 한다.

• 개인에게: AI를 일자리를 빼앗는 경쟁자로 인식하는 대신, 자신의 능력을 확장하고 생산성을 높이는 강력한 **‘협업 도구(Collaborative Tool)’**로 받아들여야 한다. 이를 위해 첫째, 자신의 전문 분야에서 AI를 효과적으로 활용하는 능력, 즉 **‘프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)’**을 포함한 AI 활용 능력을 적극적으로 함양해야 한다. 둘째, AI가 쉽게 대체할 수 있는 단순 반복적인 기술보다는, 복잡한 문제를 해결하는 비판적 사고, 새로운 가치를 창출하는 창의성, 타인과 협력하고 공감하는 소통 능력 등 AI가 대체하기 어려운 인간 고유의 역량을 개발하는 데 집중해야 한다.

2025년은 AI가 만들어갈 미래의 서막에 불과하다. 앞으로 다가올 10년은 인류가 이 강력한 기술을 어떻게 책임감 있게 설계하고, 현명하게 활용하며, 그 혜택을 사회 전체가 공평하게 나눌 수 있는 지혜를 발휘하는지에 따라 결정될 것이다.

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