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2025년 제63회 넥스트 메타버스- AI 혁신과 새로운 기회
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소프트웨어정책연구소 연구보고서
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산업경쟁력 강화의 원동력, 산업특화 소프트웨어의 성장 동인과 주요 사례
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산업경쟁력 강화의 원동력, 산업특화 소프트웨어의 성장 동인과 주요 사례

DX 성공 전략의 재조명 :왜 ‘SW 인력’이 핵심인가?
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DX 성공 전략의 재조명 : 왜 ‘SW 인력‘이 핵심인가?

과학을 위한 AI(AI4Science) 연구의 패러다임을 바꾸다
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과학을 위한 AI(AI4Science) 연구의 패러다임을 바꾸다

AI 분야 글로벌 협력 현황 분석 - VC 투자 유치를 중심으로
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메타버스-AI 공진화 전망과 시사점
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메타버스-AI 공진화 전망과 시사점

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<p>e-book 보기 이슈 ISSUE 국내 기업 · 대학의 디지털 해외 인재 고용 및 취업 현황 분석 피지컬 AI의 현황과 시사점 포토에세이 PHOTO ESSAY 중간-이호준 포커스 FOCUS 클라우드와 엣지 시대의 AI 반도체 혁신과 지속가능성 2. 디지털에서 AI로, 다시 살펴볼 보완점</p>
SW중심사회
<p>목차 Table of Contents 정책·법제 ▹ 중국 국무원, ‘AI 플러스’ 심화 추진을 위한 정책 로드맵 발표 ▹ 대만 행정원, AI 기본법 통과 후 입법원에 제출 ▹ 영국 과학혁신기술부, 2024년 영국 AI 산업 현황 분석 보고서 발간 ▹ 미국 캘리포니아주 의회, 미국 최초로 미성년자 보호를 위한 AI 챗봇 규제 통과 ▹ 중국 국가인터넷정보판공실, AI 안전 거버넌스 프레임워크 2.0 버전 발표 6 기업·산업 ▹ 구글, 이미지 편집 모델 ‘제미나이 2.5 플래시 이미지’ 공개 ▹ xAI, 에이전트 코딩 특화 AI 모델 ‘그록 코드 패스트 1’ 공개 ▹ 청소년 자살로 피소된 오픈AI, 챗GPT 안전성 개선 방안 발표 ▹ 앤스로픽, AI 저작권 침해 소송에서 작가들에 15억 달러 배상 합의 ▹ 딥엘, 기업용 AI 에이전트 ‘딥엘 에이전트’ 발표 ▹ ∙ 알리바바, 훈련과 추론 효율성 높인 ‘Qwen3-Next’ 신규 모델 공개 ▹ 구글, AI 기반 결제 지원 ‘에이전트 결제 프로토콜(AP2)’ 발표 ▹ 오픈AI, GPT-5 기반 ‘코덱스’ 업그레이드 발표 기술·연구 ▹ 세일즈포스, 실제 사용 환경에서 LLM 성능 검증을 위한 벤치마크 개발 ▹ 텐센트, 스스로 진화하는 추론 LLM 학습 프레임워크 ‘R-Zero’ 개발 ▹ MBZUAI와 G42, 추론 AI 모델 ‘K2 Think’ 오픈소스 공개 ▹ 취리히연방공과⼤, 다국어 언어모델 ‘아페르투스’ 오픈소스 공개 ▹ 구글, 과학적 발견을 위한 실증 소프트웨어 생성 AI 시스템 개발 인력·교육 ▹ 마이크로소프트, 교육 분야의 AI 활용 현황 보고서 발간 ▹ 스탠포드⼤ 연구 결과, AI 노출도 높은 직종의 신입 근로자 고용 감소 ▹ 구글 클라우드, 2025년 AI 투자수익률 보고서 발표 주요행사일정</p>
AI 브리프
<p>최근 산업의 고유한 문제를 해결하기 위한 소프트웨어인 산업특화 소프트웨어 시장이 빠르게 성장하고 있다. 2011년부터 2020년까지 10년 간 1.4배 성장하는데 그쳤으나, 2021년 이후 5년 사이 2.3배나 성장했다. 산업특화 소프트웨어의 시장 성장 동인을 (1)공급, (2)수요, (3)기술로 구분하여 2020년을 기점으로 어떤 변화가 있었는지 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 시장 공급 관점에서 과거의 산업특화 소프트웨어 기업은 산업별로 명확히 구분되어 소프트웨어 기업의 타산업 진출 및 성장을 제한했다. 하지만 빅테크 기업을 중심으로 산업특화 클라우드 플랫폼(Vertical PaaS)을 제공하면서 클라우드 기반의 산업특화 소프트웨어(Vertical SaaS)를 제공하는 기업이 증가했고 산업간 경계가 희미해졌으며, 중소기업의 산업특화 소프트웨어 사용을 촉발하고 있다. 둘째, 시장 수요 관점에서 과거의 산업특화 소프트웨어는 대기업의 일부 부서에서 특정 문제를 해결하기 위한 보완적 도구로 활용된 반면, 소프트웨어 중심의 산업 패러다임(Software Defined X)이 전 산업으로 확장되면서 점차 기업의 경쟁력을 좌우하는 핵심 경쟁 무기로 탈바꿈하고 있다. 셋째, 기술 관점에서 그동안의 산업특화 소프트웨어는 특정 기업이 오랜 기간 시장을 독과점하면서 신규 사업자의 진입을 저해하고 기술 혁신을 위축시켜왔다. 하지만 2020년 이후 산업별 데이터를 학습하여 산업고유의 난제를 해결하는 AI 기반의 산업특화 소프트웨어 기업이 등장하면서 경쟁 환경이 역동적으로 변화하고 가치 혁신이 활발히 이뤄지고 있다. 다양한 환경에서 상이한 용도로 활용되는 산업특화 소프트웨어 사례를 분석하여 산업 경쟁력 강화의 원동력인 산업특화 소프트웨어 활성화를 위해 다음과 같은 정책적 제언을 도출했다./p> 우선, 대-중소기업의 산업특화 소프트웨어 활용 수준을 높이기 위해 산업특화 클라우드 활성화가 필요하다. 이를 위해 산업별 데이터 및 클라우드 플랫폼 구축, 클라우드 도입을 저해하는 제도의 개선, 중소기업 기업의 클라우드 활용 지원 정책 등을 고려해볼 수 있다. 또한 AI 기반의 산업특화 소프트웨어 개발을 촉진해야 한다. 이와 관련하여, 산업특화 AI 스타트업 육성 지원, AI 컴퓨팅 인프라의 운영관리에 필요한 기반 소프트웨어 기술력 제고, AI 기술력을 다양한 산업특화 소프트웨어 개발로 연결하기 위한 부처 간 긴밀한 협력 등이 필요하다. 끝으로 협력적 소프트웨어 혁신을 통해 산업 경쟁력을 높일 수 있는 기회를 제공해아 한다. 다수의 산업특화 소프트웨어에 탑재되는 공통 모듈의 통합 개발, 동종업계의 기업이 협력하여 산업특화 소프트웨어를 함께 개발하는 오픈소스 프로젝트 운영 등을 고려해볼 수 있다.</p>
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