AI Index 2025 주요 내용 및 시사점(SPRi 이슈리포트)

📌 [AI Index 2025] 주요 내용 및 시사점 요약

작성: 소프트웨어정책연구소 (SPRi)
출처: 스탠퍼드 인간중심 AI 연구소(HAI) 발간 『AI Index 2025』 기반

---

📍 1. 전반적 개요

• AI Index 2025는 전 세계 AI 기술, 산업, 정책, 교육, 여론의 변화 흐름을 종합적으로 분석
• 미국과 중국의 AI 주도권 경쟁 심화
• 고성능, 저비용 모델 증가 → AI 기술 민주화 가속
• AI와 책임윤리, 규제, 교육, 여론의 간극 확대

---

📍 2. 핵심 영역별 정리

✅ [1] 연구개발

• 중국: 논문 수, 인용 수, 특허 수 모두 세계 1위
• 미국: 상위 인용 논문과 주목할 만한 AI 모델 수에서 1위
• AI 특허의 70%가 중국, 인구 대비 1위는 한국
• AI 모델은 빠른 성능 향상 + 비용 감소 (토큰당 쿼리비용 280배 하락)

✅ [2] 기술 성능

• 상위 AI 모델 간 성능 격차 축소 → 상향 평준화
• SWE, GPQA 등 고난도 벤치마크 기준 성능 급증 (최대 +67.3%p)
• 오픈소스 모델의 성능도 폐쇄형에 빠르게 근접
• 단점: 복합 추론, 연쇄 추론, 에이전트 장기 작업은 인간보다 여전히 미흡

✅ [3] 책임 있는 AI

• AI 관련 사고 233건 (전년 대비 56.4% 증가)
• 기업은 위험을 인식하지만 대응은 부족 (예: 지식재산권 침해, 조직 평판 등)
• 글로벌 윤리 벤치마크 도입 증가 (HELM, AIR-Bench 등)
• 최신 모델에도 편향·할루시네이션 문제 지속

✅ [4] AI 경제

• 2024년 민간 AI 투자액: 1,508억 달러 (전년 대비 +44.5%)
• 생성형 AI 비중 20%, 미국 투자액이 중국 대비 11배
• AI 인재 집중도: 이스라엘·싱가포르 1~2위, 한국 10위
• AI 기업 도입률: 전체 기업의 78%, 생성형 AI는 71% 도입

✅ [5] 과학·의료

• AI가 생물·의료·기후·물리·재료 등 기초과학 발전을 가속화
• AlphaFold 3, GluFormer, GenCast 등 의미 있는 과학적 성과 확대
• 의료 현장 도입 확대: 문서화 자동화, 진단·질병예측, 의료용 LLM 실험
• 과제: 데이터 품질 부족, 편향성, 임상 통합의 어려움

✅ [6] 정책 및 거버넌스

• AI 관련 법률 급증 (2024년 총 40건 통과, 미국·EU 중심)
• 미국 주정부 딥페이크 대응 법률 2년 연속 2배 이상 증가
• 공공 조달 규모: 미국이 EU 대비 10배 이상
• AI 규제기관 수 급증, 2024년 미국에서만 42개 기관이 규정 발표

✅ [7] 교육

• 2/3 국가에서 초중고 CS/AI 교육 시행 중
• 대한민국은 AI 교육을 커리큘럼에 명시한 소수 국가
• 미국에서 AI 전공 유학생 수 급증 (석사 15,811명 → 34,580명)
• AI 인재 글로벌 집중도 심화 → 국가 간 쏠림 현상

✅ [8] 여론

• 긍정적 인식 확산: AI 제품/서비스 유익성 동의율 55%
• 개인정보 보호·공정성 신뢰 하락 (각각 -3%p, -2%p)
• 업무 변화 예상 60% vs. 고용·경제·건강 기대는 낮음(각 31~38%)
• 미국 내 AI 규제 필요성 인식 급등 (55.7% → 73.7%)

---

📍 3. 종합 시사점

구분 시사점 요약

🔬 연구개발	AI 모델의 고도화와 비용 절감으로 기술 확산 속도 가속
🧠 기술성능	상향 평준화 가속, 추론·복합 작업에서의 한계 존재
⚖️ 책임성	RAI 인식은 증가하나 기업 대응은 부족 → 표준화 필요
💰 경제	미국 주도 민간 투자 확대, 한국은 투자 감소·인재 유출 우려
🧬 과학·의료	AlphaFold3 등 과학혁신 가속, 의료 현장 실증 확대 필요
📜 정책	글로벌 AI 법제도 급증, 딥페이크 규제 중심 → 국내도 대응 강화 필요
🎓 교육	조기 AI 교육 확산 → K-12~고등교육 연계 및 국내 인재 정착 전략 필요
📊 여론	기대감↑와 불안감↑ 공존 → 균형 있는 정책 설계 필요

---

🧭 결론: 한국의 전략 방향

1. 고성능·안전성 AI 엔진 내재화 지원 확대 필요
2. AI+X 분야 중심의 국내 AI 산업 전략적 투자
3. 분야별 특화형 AI 모델 육성 및 R&D 인력 확보
4. RAI 표준화 및 법·제도 정비 가속화
5. K-12~대학 연계 교육 체계 강화 + 인재 유출 방지 정책 마련
6. 국제 거버넌스 협력 및 공공 R&D 투자 강화

---

이슈리포트 다운로드