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[딜라이트닷넷] 스탠퍼드대 ‘AI 인덱스’ 보고서로 본 韓AI 시사점

디지털데일리 발행일 2025-04-22 07:17:21

권하영 기자

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[IT전문미디어 블로그=딜라이트닷넷] 글로벌 인공지능(AI) 연구개발(R&D) 경쟁이 갈수록 치열해지고 있다. 선두주자인 미국의 뒤를 중국이 쫓는 형국 속에서 한국의 AI 기술 생태계 역시 많은 과제를 안고 있다.

스탠퍼드대학교 인간중심AI연구소(HAI)가 최근 발간한 ‘AI 인덱스(Index) 2025’ 보고서에 따르면, 올해 AI 연구개발 관련 핵심 동향은 미중간 AI 개발 경쟁이 심화되는 가운데, 정부와 산업계의 대규모 투자로 고성능 AI 모델이 증가하는 추세가 확인된다.

미국의 경우 지난 10년 동안 주요 AI 모델 개발을 주도했는데, 최근에는 중국도 여기에 동참하는 분위기다. 2024년 AI연구기관인 에포크AI(Epoch AI)가 선정한 62개 ‘주목할 만한 AI(NotableAI) 모델’ 중 미국 소재 기관들이 40개, 중국 기관들이 15개로, 유럽 전체(3개)를 크게 웃돌고 있다. 한국의 경우 LG AI 연구원이 개발한 ‘엑사원 3.5 32B’ 모델 1개가 지정돼 프랑스(3개) 다음으로 캐나다·이스라엘·사우디아라비아 등 1개를 기록한 나라들과 함께 네 번째 순서에 자리했다.

특허를 기준으로 보면 2010~2023년까지 AI 관련 등록 특허 수는 2010년 3833건에서 2023년 12만2511건으로 증가했고, 2023년의 경우 전년 대비 29.6% 많았다. 특히 중국은 2010년 이후 AI 등록 특허 수가 지속적으로 늘어나 2023년 전체 AI 등록 특허의 69.7%를 차지할 정도였다. 반면 미국은 2015년 42.8%를 정점으로 계속 줄어 2023년 14.2%를 기록했다. 이 가운데 한국은 인구 10만명당 AI 등록 특허 수로 따졌을 때 17.3%로 중국(6.1%)과 미국(5.2%)을 넘어 1위로 집계 됐다.

점점 더 많은 개발자가 고품질 모델을 제공하면서, 모델 간 성능 격차는 좁혀지고 갈수록 상향 평준화되고 있다. 특히 미중간 격차가 감소했는데, 그간 미국의 주요 모델이 중국 모델을 성능 면에서 크게 앞섰으나 최근에는 다른 분위기다. ‘대규모 멀티태스크 언어이해능력 평가(MMLU)’ 벤치마크 기준으로 미중간 AI 모델 성능 차이는 2023년 말 17.5%p였으나 2024년 말에는 0.3%p까지 줄어들었다.

이처럼 고성능 AI 모델이 빠르게 늘어나는 가운데, 올해 주요한 변화 중 하나는 성능은 향상된 반면 비용은 급감했다는 점이다. MMLU 벤치마크 기준 모델 쿼리 비용과 LLM 추론 비용은 지난해 크게 줄었는데, 예를 들어 구글의 ‘제미나이1.5플래시 8B’ 모델은 2022년 백만 토큰당 20달러에서 2024년 0.07달러로 18개월 만에 280배 이상 하락했다. LLM 추론 가격은 작업에 따라 연간 9배에서 900배까지 떨어졌다.

이는 곧 연구개발 측면에서 고성능 저비용 AI 모델의 확산으로 AI 기술의 민주화가 가속화될 것이란 전망을 가능케 한다. 소프트웨어정책연구소는 최근 발간한 ‘AI 인덱스 2025 주요내용 및 시사점’ 보고서에서 “AI 기술 성능은 매년 큰 폭으로 향상되고 있으며, 상위 모델들은 모델 간의 격차가 줄어들어 상향 평준화 되고 있는 추세”라며 “지금까지 AI 성능 향상 추세로 미루어볼 때, 에이전트 AI의 고성능화와 로봇과 같은 피지컬(Physical) AI로의 이식이 널리 이뤄질 것”이라고 예측했다.

아울러 연구소는 “미·중 간 AI 연구 격차가 좁혀지고, 중국의 특허 우위가 지속됨에 따라 향후 미국의 중국 견제 및 규제 정책이 지속될 것”으로 예상하면서도 “한국은 미·중이 압도하는 AI 분야에서 일인당 AI 특허 1위, 주목할 만한 AI 모델 1건 등 의미 있는 성과를 보였다”고 평가했다.

또한 이 같은 AI 개발 흐름을 볼 때, 우리나라에서도 AI 분야 R&D와 이를 위한 인프라 및 데이터 확보에 대한 적극적인 투자가 시급한 만큼 적극적인 활로 창출이 필요하다는 지적이 나온다.

연구소는 “우리나라에 우호적인 국가나 동맹국 등과의 산학연 기술‧연구‧인력교류 협약 등을 통해 글로벌 시장을 개척하고, AI 개발 기반 원천자원 확보를 추진해야 한다”며 “인프라-기반모델-응용프로그램 등 글로벌 AI 생태계의 가치사슬을 고려해, 우리나라가 공략할 수 있는 영역에 집중하면서 우리 기업의 글로벌 진출 전략을 모색해야 한다”고 제언했다.