2025년

11월호

인공지능 산업의 최신 동향

SPRi AI Brief

2025년 11월호

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CONTENTS

정책･법제

∙ 이탈리아, EU 회원국 중 최초로 AI 법 발효 

∙ OECD, 공공과 민간 부문의 AI 투자 측정 방법론 제시

∙ EU 집행위원회, EU를 AI 대륙으로 만들기 위한 ‘AI 적용’ 전략 발표

∙ 두바이 정부, 디지털 혁신 가속화를 위한 신규 AI 프로젝트 승인

∙ 중국인터넷정보센터, 2025년 생성 AI 응용 발전 보고서 발표

∙ 영국 과학혁신기술부, AI 혁신 촉진을 위한 규제 샌드박스 추진

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기업･산업

∙ 오픈AI, 차세대 동영상 생성 모델 ‘소라 2’ 출시

∙ 앤스로픽, ‘클로드 소네트 4.5’와 ‘클로드 하이쿠 4.5’ 출시

∙ 오픈AI, 챗GPT에 외부 앱 실행 기능 추가

∙ 피규어 AI, 3세대 휴머노이드 로봇 ‘피규어 03’ 공개

∙ AWS, 기업용 에이전트 서비스 ‘퀵 스위트’ 출시

∙ 세일즈포스, 기업용 AI 에이전트 플랫폼 ‘에이전트포스 360’ 발표

∙ 구글, 최신 동영상 생성 AI 모델 ‘비오 3.1’ 공개

∙ 오픈AI, AI 내장 브라우저 ‘챗GPT 아틀라스’ 출시

∙ 포레스터, 2026년에는 기업들이 AI 열풍을 벗어나 실용적 가치 추구 전망

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기술･연구

∙ 구글 딥마인드, 로봇용 AI 모델 ‘제미나이 로보틱스’ 1.5 발표

∙ 사카나AI, 알고리즘 진화 프레임워크 ‘ShinkaEvolve’ 공개 

∙ 앤스로픽, AI 모델 안전성 평가 자동화 도구 ‘페트리’ 공개

∙ 구글, 세포 분석을 위한 AI 모델 ‘C2S-스케일 27B’ 개발

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인력･교육 

∙ 딜로이트, M&A에서 생성 AI 활용 현황 보고서 발표

∙ 국제노동조합총연맹, AI가 노동조합에 미치는 영향 분석

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주요행사일정

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| 2025년 11월호|

| 2025년 11월호 |

정책･법제

SPRi AI Brief

2025년 11월호

2

이탈리아, EU 회원국 중 최초로 AI 법 발효

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이탈리아가 혁신과 사이버보안, 개인정보 보호를 강조하면서 인간 중심적 관점에서 안전하고 

투명한 AI 사용을 촉진하기 위한 AI 법을 EU 회원국 중 최초로 발효

■

동 법은 정부에 생산성 향상과 국가 경쟁력, 기술 주권 강화를 위한 AI 시장과 생태계 조성 및 

데이터 접근성 개선 등을 요구하고, 노동 분야의 AI 활용에 대한 감독기관 설립을 규정

KEY Contents

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이탈리아 정부, AI 혁신과 안전하고 투명한 AI 사용을 위한 종합 법률 시행

■

이탈리아 상원에서 EU 회원국 최초로 AI 법(상원법 제1146호)*이 통과되어 2025년 10월 10일 발효

* 정식 명칭은 Disposizioni e deleghe al Governo in materia di intelligenza artificiale(AI 관련 규정 및 정부 위임안)

∙

이탈리아 정부는 AI 개발과 활용의 법적 근거를 마련하는 동 법이 혁신과 사이버보안, 개인정보 보호를 중시하는 

동시에 인간 중심적 관점에서 안전하고 투명한 AI 사용을 촉진할 것이라고 강조

■

(기본 원칙) 동 법은 AI 연구와 개발, 도입과 이용 시 투명성과 비례성, 안전성, 개인정보 보호, 기밀성, 

정확성, 비차별성, 지속가능성 원칙을 준수해야 한다고 강조

∙

AI 시스템 개발에 사용되는 데이터와 프로세스의 정확성과 신뢰성, 안전성, 품질, 적절성, 투명성 및 인간의 

감시와 개입을 보장하고, 위험에 비례한 접근 방식에 따라 AI 시스템과 모델 수명주기 전반에 걸쳐 사이버보안을 

보장하며 공격 시도에 대응한 보안 통제 조치를 채택할 것을 요구

■

(개인정보 처리와 보호) AI 시스템의 데이터 활용 시 언론의 자유와 다양성, 표현의 자유, 정보의 

객관성·완전성·공정성·신뢰성 보장 필요

∙

EU 개인정보 보호 관련 법률(EU GDPR)에 따라 적법하고 공정하며 투명한 개인정보 처리를 보장해야 하며, 만 

14세 미만 미성년자의 AI 기술 접근을 허용하려면 보호자의 동의 획득이 필요

■

(정부의 역할) AI 도입으로 생산성 향상과 국가 경쟁력, 국가의 기술 주권을 강화하기 위해 혁신적이고 

공정하며 개방적이고 경쟁력 있는 AI 시장과 생태계를 조성하는 등의 조치를 시행

∙

AI 기업과 과학 연구 집단을 위해 고품질 데이터의 접근성을 개선하고, AI 시스템과 모델의 공공 조달 시 국내 

데이터센터를 우선 활용하며 높은 수준의 보안과 투명성을 보장할 수 있는 제품을 우선 채택 

■

(노동 분야의 AI 활용) 회사 업무에 AI 활용 시 안전성과 신뢰성, 투명성을 보장하고 인간의 존엄성과 개인

정보를 침해해서는 안 되며, 채용 시에는 성별, 나이, 민족, 종교 등에 따른 차별을 금지

∙

AI 활용으로 인한 이점을 극대화하고 위험을 최소화하기 위해 노동사회정책부 산하에 노동 분야 AI 활용 전략 

수립, 노동시장에 미치는 영향 감독, AI 관련 교육 촉진 등을 담당할 AI 시스템 도입 감시국을 설치

■

(형사 규정) AI 시스템으로 생성 또는 변조된 콘텐츠 불법 유포로 사생활 침해나 명예훼손 등 구체적 손해를 

끼친 경우, 피해자의 고소에 따라 기소하고 1년 이상 5년 이하의 징역형을 부과

∙

특히 기업이나 단체가 AI를 악용해 금융사기나 시장 조작 등의 범죄를 저질렀을 때는 기존 형량에서 2~7년까지 

가중 처벌을 적용한다고 규정

출처 | Normattiva, Disposizioni e deleghe al Governo in materia di intelligenza artificiale, 2025.9.25. 

정책･법제

기업･산업

기술･연구

인력･교육

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OECD, 공공과 민간 부문의 AI 투자 측정 방법론 제시

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OECD가 EU 회원국 및 미국 등 일부 국가의 AI 투자를 추정하기 위한 방법론을 제시하고, 범용 

기술의 특징을 반영해 AI 투자 범주를 △역량 △R&D △데이터·장비 △기타 지식재산으로 분류

■

OECD의 분석에 따르면 2023년 27개 EU 회원국의 AI 투자 기준 추정치는 약 2,570억 유로이며, 최대 

투자 범주는 전체의 약 41%를 차지하는 기술 역량 분야로 데이터·장비가 다음 순서를 기록

KEY Contents

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OECD, 2023년 EU 회원국의 AI 투자 규모를 약 2,570억 유로로 추정

■

OECD가 AI 투자를 정량화할 표준 프레임워크나 데이터 일관성 부족을 해결하고자 EU 회원국을 중심으로 

공공과 민간의 AI 투자 규모를 측정하는 방법론을 제시한 보고서*를 발간

* Advancing the measurement of investments in artificial intelligence(2025.9.26.)

∙

보고서는 전 세계적으로 AI 투자 정량화를 향한 관심이 높아짐에 따라 EU 회원국 및 주요국(미국, 영국, 일본, 

캐나다 등)의 AI 투자를 비교·추정하는 프레임워크를 제안

∙

OECD는 이 프레임워크가 투명하고 종합적인 방법론 기반의 AI 투자 추정치를 제시하나 가용 데이터의 부족과 

간접 지표의 활용으로 한계도 있다며 지속적인 방법론 개선이 필요하다고 부연

■

동 방법론은 AI를 모든 분야에서 혁신적 잠재력을 가진 범용 기술로 규정하고, 핵심 기술 외 역량, 데이터, 

하드웨어와 같은 보완적 성격의 자산에도 상당한 투자가 필요하다는 점에서 투자를 4개 범주로 분류

∙

(역량) 프로그래밍, 머신러닝, 데이터 분석 등 AI 기술 개발과 구현에 필수적인 기술 역량 투자와 실제 업무 

환경에서 AI 도입·활용 기회를 식별하는데 필요한 관리 역량 투자(교원 급여, 기업 내 AI 교육 등)로 구분

∙

(R&D) 새로운 지식을 창출해 AI 응용에 활용하기 위한 연구 활동 투자로 혁신 촉진에 중추적 역할 담당

∙

(데이터·장비) AI 개발과 확산을 뒷받침하는 데이터와 ICT 인프라(컴퓨터 HW/SW와 통신장비) 투자

∙

(기타 지식재산) AI 도입을 위한 조직 자본(목표와 전략 개발, 업무 계획 등 조직 기능에 필요한 지식), 소비자 

인지도나 충성도를 기반으로 하는 브랜드 가치, 제품 설계 관련 투자

■

보고서는 유럽통계청(Eurostat) 자료를 포함한 공식 통계를 활용해 경제 전반의 총투자액에서 AI 특허 

통계, 교육 통계 등의 AI 관련 투자를 산출하는 방식으로 다음의 주요 결과를 도출

∙

2023년 27개 EU 회원국의 전체 AI 투자 규모는 최소 2,200억 유로(한화 약 361조 원)에서 최대 2,940억 

유로(한화 약 482조 원)이며, 기준 추정치는 약 2,570억 유로(한화 약 422조 원)로 평가

∙

전체 투자 중 민간 투자의 비중이 약 73%를 차지하는 가운데, 최대 투자 범주는 역량(40.97%)이며, 다음으로 

데이터·장비(37.11%), R&D(12.99%), 기타 지식재산(8.93%) 순을 기록

∙

EU 회원국 중 독일이 역량을 중심으로 AI 투자를 주도하고 프랑스, 폴란드는 데이터·장비 투자에 주력

∙

EU와 주요국의 AI R&D 투자를 비교한 결과, 미국이 2023년 약 890억 유로(한화 약 146조 원)를 투자해 선두에 올랐고, 

다음으로 EU(약 330억 유로), 일본(약 100억 유로), 영국(약 50억 유로), 캐나다(약 20억 유로) 순을 기록

출처 | OECD, Advancing the measurement of investments in artificial intelligence, 2025.09.26.

SPRi AI Brief

2025년 11월호

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EU 집행위원회, EU를 AI 대륙으로 만들기 위한 ‘AI 적용’ 전략 발표

■

EU 집행위원회가 ‘AI 적용’ 전략을 발표하고 10개 핵심 산업 분야와 공공 부문에 대한 맞춤형 

대책 수립, 중소기업 지원과 인력 양성, 새로운 거버넌스 도입을 통한 AI 도입 가속화를 추진

■

EU 집행위원회는 분산된 인재와 컴퓨팅, 데이터, 연구비 등의 AI 자원을 통합하고 조정하는 ‘유럽AI과

학자원(RAISE)’ 구축으로 AI 기반 과학 혁신을 추구하는 ‘과학 내 AI’ 전략도 발표

KEY Contents

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‘AI 적용’ 전략, 핵심 산업 분야와 공공 부문에 대한 맞춤형 대책 수립 

■

EU 집행위원회가 2025년 10월 8일 기술 주권 강화와 전략적 부문의 경쟁력 확보를 통해 EU를 ‘AI 대륙

(AI Continent)’으로 만들기 위한 새로운 전략으로 ‘AI 적용(Apply AI)’ 전략을 발표 

∙

구체적 실행 방안을 통해 ‘AI 대륙 행동 계획*’을 보완하는 이 전략은 △분야별 플래그십 △EU 기술 주권 강화 

△새로운 거버넌스 체계 도입의 3개 축으로 구성되며, 중소기업의 AI 도입과 혁신 촉진을 중점 추진 

* The AI Continent Action Plan: AI 분야의 글로벌 리더를 목표로 EU 집행위원회가 2025년 4월 발표한 계획으로 컴퓨팅 인프라, 데이터, 규제 

간소화, 역량 개발, 알고리즘 개발과 도입을 핵심 축으로 제시

■

(분야별 플래그십) 약 10억 유로(한화 약 1조 6,580억 원)의 예산을 투입해 10개 핵심 산업* 분야 및 공공 

부문에 대한 맞춤형 대책을 수립해 AI 도입을 앞당길 계획

* 의료/제약, 모빌리티/운송/자동차, 로봇공학, 제조업/엔지니어링/건설, 기후/환경, 에너지, 농식품, 국방/안보/우주, 전자통신, 문화/창의/미디어  

∙

일례로 의료/제약 분야에서는 AI 기반 첨단 검진센터를 설립하고, 의료 분야 AI 도입을 위한 유럽 전문가 

네트워크를 구축해 지침과 모범 사례를 통합적으로 제공할 방침

■

(EU 기술 주권 강화) 범 분야 도전 과제를 해결해 EU 전반에서 AI 도입을 촉진하고 궁극적으로 EU의 

기술 주권을 강화하고자 중소기업 지원 및 인력 양성 등의 지원 조치를 마련

∙

중소기업의 AI 도입을 지원하고자 유럽디지털혁신허브(EDIHs)*를 ‘AI 경험 센터(Experience Centres for 

AI)’로 재편하여 공급과 수요를 연결하고, AI에 준비된 인력 양성을 위한 ‘AI 스킬 아카데미’를 출범

* European Digital Innovation Hubs: 중소기업과 공공 부문의 디지털 전환을 지원하는 원스톱 서비스 기관

■

(새로운 거버넌스 체계) 2018년 6월 출범한 ‘AI 연합’을 AI 적용 전략과 관련된 정책 조정 포럼인‘AI 

적용 연합(Apply AI Alliance)’으로 전환해 분야별 AI 솔루션의 영향과 과제, 기회를 논의

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‘과학 내 AI’ 전략, AI 자원 통합과 조정을 위한 가상 연구소 통해 AI 기반 연구와 혁신 추구

■

EU 집행위원회는 AI 적용 전략과 함께 ‘유럽AI과학자원(RAISE)’을 구축해 AI 기반 연구와 과학 혁신을 

세계적으로 선도하기 위한 ‘과학 내 AI(AI in Science)’ 전략도 발표

∙

RAISE(Resource for AI Science in Europe)는 분산된 인재와 컴퓨팅 자원, 데이터, 연구비와 같은 AI 자원을 

통합하고 조정하는 가상 연구소로서, 이번 전략은 RAISE 구축을 위한 행동 계획의 4대 축으로 △탁월성과 인재 

△컴퓨팅 자원 △데이터 △연구 자금을 제시

출처 | European Commission, Apply AI Strategy, 2025.10.08.

European Commission, European Strategy for Artificial Intelligence (AI) in Science, 2025.10.08.

정책･법제

기업･산업

기술･연구

인력･교육

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두바이 정부, 디지털 혁신 가속화를 위한 신규 AI 프로젝트 승인

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두바이 정부가 미래 기술 도입 가속화와 주요 부문의 디지털 전환을 목표로 AI 인프라 강화 플랫폼, 

두바이 AI 가속화 태스크포스, 유니콘 30 프로그램으로 구성된 신규 AI 프로젝트를 발표

■

두바이 정부와 주요 분야의 AI 도입 확대를 지원하고 정부 기관 간 AI 협업을 촉진하며, 스타트업의 

성장을 지원하는 3개 프로젝트를 통해 AI 분야에서 두바이의 입지를 강화한다는 계획

KEY Contents

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정부의 AI 기술 도입 확대 및 협업 강화, 스타트업 양성으로 두바이 디지털 전환 가속화 계획

■

UAE 부총리 겸 국방부 장관 셰이크 함단(Sheikh Hamdan) 두바이 왕세자가 두바이의 미래 기술 도입과 디지털 

전환 가속화를 위한 AI 프로젝트 3건을 승인

∙

2025년 10월 19일 열린 미래기술개발 및 디지털경제 고위위원회 제2차 회의에서 ‘AI 인프라 역량 강화 플랫폼’과 

‘두바이 AI 가속화 태스크포스’, ‘유니콘 30 프로그램’을 승인

∙

셰이크 함단 왕세자는 이번 회의에서 두바이 정부가 미래 기술과 AI 도입에서 세계에서 가장 빠르고 지능적이며 

가장 준비된 도시가 되겠다는 비전 달성에 전념하고 있다고 강조

■

(AI 인프라 역량 강화 플랫폼) 두바이 정부 기관의 AI 기술 도입을 가속화하고 주요 분야로 AI 적용 범위를 확

대하기 위한 지원 플랫폼을 출범할 계획

∙

첨단 인프라 및 즉각 사용할 수 있는 스마트 서비스를 결합해 안전한 통합 디지털 환경을 제공함으로써 정부 

기관들이 더 높은 품질과 더 낮은 비용으로 안전하게 AI 기반 솔루션과 서비스를 개발할 수 있도록 지원

∙

정부 기관의 AI 활용 가속화와 함께 공유 디지털 인프라 기반 자원 활용 최적화로 운영 효율성과 비용 절감 달성, 

정부 데이터 보호 및 무결성과 신뢰성 유지를 위한 거버넌스와 사이버보안 체계 강화를 추구

■

(두바이 AI 가속화 태스크포스) 정부 기관 간 협업 강화와 두바이의 디지털 혁신을 지원하는 통합 

프레임워크 내에서 AI 도입에 관한 전략적 비전 조정을 담당 

∙

두바이 인공지능센터(DCAI)는 27개 정부 기관의 최고AI책임자와 함께 AI 확산을 위한 주요 과제와 기회에 관한 

포괄적 논의를 통해 태스크포스를 설립했으며, 태스크포스는 최신 AI 기술의 제도적 통합을 강화하고 

의사결정을 촉진하며 여러 부문에서 측정 가능한 AI 성과 창출에 집중할 계획

■

(유니콘 30 프로그램) 두바이 디지털경제 상공회의소(Dubai Chamber of Digital Economy)가 창업과 

스타트업 양성에 특화된 80여 개 국내외 기업과 협력해 개발

∙

이 프로그램은 신(新)경제 분야 30개 스타트업을 지원해 두바이發 글로벌 유니콘 기업으로 육성한다는 목표를 

수립하고, 글로벌 모범 사례를 활용해 스타트업 지원 및 두바이 디지털 생태계 강화에 나설 계획

∙

스타트업의 성장을 지원할 비즈니스 환경 조성과 함께 창업과 혁신의 선도적 허브로서 두바이 입지를 

강화할 수 있도록 자금 조달, 성장, 규제, 거버넌스를 포괄하는 핵심 이니셔티브로 구성

출처 | Government of Dubai Media Office, Hamdan bin Mohammed approves new AI initiatives to fast-track Dubai’s digital 

transformation, 2025.10.19.

SPRi AI Brief

2025년 11월호

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중국인터넷정보센터, 2025년 생성 AI 응용 발전 보고서 발표

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중국인터넷정보센터가 발표한 ‘2025년 생성 AI 응용 발전 보고서’에 따르면 2025년 6월 기준 중국의 

생성 AI 사용자 수가 5억 1,500만 명에 달해 보급률 36.5%를 달성

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지난 1년간 생성 AI 모델의 논리적 추론과 멀티모달 성능이 크게 향상되고 추론 비용은 감소했으며, 

비용 효율적 솔루션을 원하는 사용자 수요에 대응해 경량 모델의 출시가 확대

KEY Contents

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청장년층을 중심으로 중국 생성 AI 사용자가 급증해 보급률 36.5% 달성

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중국 공업정보화부(MIIT) 산하의 중국인터넷정보센터(CNNIC)가 2025년 10월 18일 열린 제6회 중국 

인터넷 인프라 자원 대회에서 ‘생성 AI 응용 발전 보고서(2025)’를 발표

∙

이번 보고서는 생성 AI의 보급 현황과 산업 응용 추세 및 전망을 분석하여 정부 기관과 산업계, 학자, 일반 대중에 

국내외 생성 AI 발전 현황에 대한 참고 자료를 제공하기 위한 목적에서 발간

■

(생성 AI 사용자 현황) 중국 내 생성 AI 사용자 기반이 청장년층을 중심으로 크게 확대되어, 2025년 6월 

기준 보급률이 36.5%를 달성(2024년 12월 대비 18.8%p 증가) 

∙

2025년 6월까지 중국의 생성 AI 사용자 수는 5억 1,500만 명으로 2024년 12월 대비 2억 6,600만 명 

증가하였으며, 19세 이하 사용자가 33.8%로 최대 비중을 차지하고, 40세 이상 비중은 25.4%를 기록

∙

생성 AI의 주요 활용 사례는 질의응답, 일상 업무, 여가와 엔터테인먼트, 콘텐츠 제작으로, 질의응답이 80.9%, 

텍스트 생성 또는 처리가 36.0%, 이미지와 동영상 생성이 33.0% 순을 기록 

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(생성 AI 발전 추이) 최근 1년간 AI 모델의 논리적 추론 성능과 멀티모달 성능이 크게 향상되었으며 추론 

비용은 대폭 감소하고 경량 모델이 주류로 자리 잡는 추세

∙

사용자들이 다양한 활용 사례에서 복잡한 작업을 처리하는 AI 능력을 중시하면서 모델 매개변수 크기의 확장과 

모델 아키텍처 설계의 최적화, 데이터 품질 향상을 통해 생성 AI의 논리적 추론 능력이 크게 개선

∙

AI 모델의 멀티모달 생성 및 처리 능력도 강화되어 시각적 품질이 크게 향상된 동시에 사용자가 제공한 이미지나 

동영상과 같은 멀티모달 참조 정보를 활용한 모델의 이해 능력도 개선 

∙

GPT-3.5 수준의 성능을 갖춘 AI 모델의 추론 비용이 2022년 11월에서 2024년 10월 사이 280배 이상 감소하는 

등, 모델 추론 비용이 대폭 감소하며 생성 AI 기술의 보급을 촉진 

∙

생성 AI 기업들은 핵심 모델의 성능을 지속적으로 개선하는 동시에, 다양한 활용 사례에서 간편하고 비용 

효율적인 솔루션을 원하는 사용자 수요에 대응해 경량 모델을 적극적으로 출시

■

(생성 AI 전망) 보고서는 향후 생성 AI의 발전 추세를 전망하면서 모델 통합을 통해 새로운 형태의 AI가 

등장할 것이며, 오픈소스 커뮤니티가 기술 발전에 새로운 동력을 제공할 것으로 예상

∙

또한 체화지능(Embodied AI)으로 새로운 사용자 상호작용이 이루어지고, 지능형 에이전트가 AI 역량의 경계를 

확장하며, 거버넌스 발전으로 AI가 새로운 단계에 진입할 전망

출처 | CNNIC, 我国生成式人工智能用户规模实现翻一番, 2025.10.20.

정책･법제

기업･산업

기술･연구

인력･교육

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영국 과학혁신기술부, AI 혁신 촉진을 위한 규제 샌드박스 추진

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영국 과학혁신기술부가 기존 규제로 인해 출시가 어려운 AI 기반 제품과 서비스를 지원하기 위한 

규제 샌드박스로 ‘AI 성장 랩’ 청사진을 마련하고 이해관계자 대상 의견 수렴을 진행

■

영국 정부는 부문별 규제기관과 협력해 필요에 따라 규제를 조정하여 첨단 AI 시스템의 출시를 

지원할 계획으로, AI 성장 랩을 통해 혁신적 AI 기업에 대한 투자가 대폭 늘어날 것으로 기대

KEY Contents

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AI 성장 랩, 규제 부담 완화와 혁신 촉진을 위한 규제 샌드박스로 설계

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영국 과학혁신기술부(DSIT)가 규제 샌드박스‘AI 성장 랩(AI Growth Lab)’ 청사진을 발표하고 2026년 

1월 2일까지 정책에 관심 있거나 영향을 받는 개인과 기업 및 전문가에 의견 제출을 요청 

∙

DSIT는 AI 채택을 향후 10년을 좌우할 경제적 기회로 인식하고 영국의 경쟁 우위를 강화하기 위해서는 신속하고 

안전한 AI 도입이 필수적이라고 강조하며, 현재 영국 경제 전체에서 AI를 사용하는 기업은 21%에 불과해 AI 

도입을 앞당기지 않으면 혁신적인 신규 서비스와 제품을 놓치게 될 수 있다고 지적

∙

DSIT에 따르면 낡은 규제는 AI뿐 아니라 경제 전반의 성장을 저해할 수 있으며, AI 분야의 신뢰와 혁신을 

촉진하려면 급속한 기술 개발 추이를 반영한 규제의 지속적 발전이 중요하다고 강조

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(기대효과) AI 성장 랩은 기존 규제로 인해 방해를 받는 AI 기반 제품과 서비스의 신중한 출시를 위한 규제

샌드박스로서, 혁신적인 AI 기업 대상의 투자를 대폭 확대할 전망 

∙

참여 기업들은 샌드박스 도입 전보다 6.6배 더 많은 투자를 받을 것으로 예상되며, 법률 서비스 및 기획 시스템 분야 

대상 사전 분석 결과, 불필요한 규제 제거로 2035년까지 수십억 파운드의 경제적 가치를 창출 가능

■

(주요 활동) AI 성장 랩은 부문별 규제기관과 협력해 첨단 AI 시스템의 출시를 지원하고자 필요에 따라 

규제를 조정하여 다음과 같은 활동을 수행할 예정

∙

혁신 기회가 있으나 규제 수정이 필요한 분야에 초점을 맞춘 사안별 샌드박스 운영 및 자격 기준을 충족하는 혁신 

기업과 제품에 대하여 기간 한정으로 규제 유예를 적용

∙

샌드박스 시범 사례에 대한 엄격한 감독 및 규제 변경에 대한 제한과 안전장치 설계 및 성공적인 시범 사례에 

대하여 지침이나 실행강령 업데이트, 법령 개정 권고를 통해 규제 개혁으로 전환할 수 있도록 지원

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(운영 방식) DSIT는 AI 성장 랩에 대하여 중앙 정부에서 운영하는 단일 샌드박스 및 기존 관할 규제기관

이 운영하는 샌드박스를 포함한 다양한 운영 방식을 검토 

∙

정부가 운영하는 단일 샌드박스는 부문별 규제기관과 협력해 여러 분야의 시범 사업을 수립하고 감독하며, 영국 

AI보안연구소(AISI)의 첨단 AI 개발 관련 정보를 활용해 혁신적 범용 제품 출시를 지원할 계획

∙

특정 영역에 특화되고 엄격한 규제를 적용받는 AI 애플리케이션에는 샌드박스별 규제기관을 지정해 운영하고, 

여러 부문을 아우르는 AI 애플리케이션에는 규제기관 간 컨소시엄을 구성해 대응하는 방식을 고려

출처 | Department for Science, Innovation & Technology, AI Growth Lab, 2025.10.21.

| 2025년 11월호 |

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9

오픈AI, 차세대 동영상 생성 모델 ‘소라 2’ 출시

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오픈AI가 2024년 2월 공개된 소라 모델 대비 물리적 정확성이 대폭 강화되고 영상에 어울리는 

음성이나 배경음 등을 동시에 생성할 수 있는 차세대 영상 생성 모델 ‘소라 2’를 공개

■

오픈AI는 소라 2와 함께 소라로 생성한 동영상을 공유할 수 있는 iOS 소셜 앱 ‘소라’도 출시했으며, 

딥페이크나 유해 콘텐츠 생성을 방지하기 위한 다양한 안전장치도 도입

KEY Contents



소라 2, 이전 버전 대비 물리적 정확성 개선되고 영상과 음성 동시 생성을 지원

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오픈AI(OpenAI)가 2025년 9월 30일 이전 버전 대비 물리적 정확성이 크게 향상되고 영상과 음성을 

동시에 생성하는 차세대 동영상·오디오 모델 ‘소라 2(Sora 2)’를 공개 

∙

2024년 2월 처음 공개된 소라가 동영상 분야의 GPT-1이라면, 소라 2 출시로 동영상의 GPT-3.5 시대가 

되었다며, 이전 세대 모델에서는 매우 어렵거나 불가능했던 복잡한 동작을 구현할 수 있다고 강조

∙

종종 현실을 왜곡하는 기존 모델(예: 농구 선수의 슛이 빗나가도 골인 성공)과 달리, 물리적으로 더욱 정확하고 

현실적인 움직임을 표현하는 소라 2는 슛이 빗나가면 공이 백보드를 맞고 튕겨 나오는 영상을 생성하는 등, 복잡한 

일련의 동작이나 실패 동작까지 자연스럽게 모사

■

오픈AI에 따르면 소라 2는 향상된 제어력과 스타일 다양성, 영상과 오디오의 동시 생성도 지원

∙

하나의 프롬프트에 여러 장면을 지시하면 각 장면을 연결해 일관된 상태를 유지하며 사실적 실사부터 영화적 

연출, 애니메이션까지 다양한 스타일을 구현 가능 

∙

텍스트 설명에 따라 어울리는 배경음과 효과음, 대사 음성을 자동으로 합성해 영상과 동기화하며, 사용자가 

제공한 이미지나 영상을 활용해 특정 인물이나 동물, 사물을 AI 영상에 합성할 수 있는 기능도 제공



소라로 생성된 동영상 공유를 위한 iOS 소셜 앱 ‘소라’를 출시하며 위험 완화 방안 수립

■

소라 2를 공개하는 동시에, 소라로 생성한 동영상을 다른 사람들과 공유할 수 있는 새로운 iOS 소셜 

앱 ‘소라’를 초대 코드를 받아서만 이용할 수 있는 제한적인 방식으로 출시

∙

앱에서 각 사용자가 만든 동영상을 리믹스하거나 맞춤 설정 가능한 소라 피드에서 새로운 동영상을 발견할 수 

있으며, 카메오(Cameo) 기능으로 사용자가 등장하는 동영상도 생성 가능

■

오픈AI는 소라 2를 악용한 딥페이크나 유해 콘텐츠 생성 및 미성년자에 대한 악영향에 대응해 워터마크 

표시 및 유해 콘텐츠 필터링을 포함한 다양한 위험 완화 방안을 수립했다고 설명

∙

사용자에게 소라 앱의 피드에 표시되는 내용을 직접 제어할 수 있는 도구를 제공하고, 소비가 아닌 창작을 

극대화하도록 앱을 설계하고, 청소년 보호를 위해 피드에서 하루에 볼 수 있는 동영상 수를 제한

∙

콘텐츠 생성 단계에서 프롬프트와 출력을 모두 검사해 성적 내용이나 테러 조장, 자해 조장 등 안전하지 않은 

콘텐츠 생성 전 차단하고 이미지 생성 후 자동화 시스템으로 부적절한 콘텐츠에 필터링을 진행

출처 | OpenAI, Sora 2 is here, 2025.09.30.

OpenAI, Launching Sora responsibly, 2025.09.30.

  

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2025년 11월호

10

앤스로픽, ‘클로드 소네트 4.5’와 ‘클로드 하이쿠 4.5’ 출시

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앤스로픽이 강력한 코딩 능력을 갖추고 복잡한 AI 에이전트 구축에 최적화된 자사 최고 성능의 AI 

모델 ‘클로드 소네트 4.5’를 출시하고, 이를 기반으로 한 생명과학 특화 AI 서비스도 발표

■

앤스로픽은 기존 최고 성능 모델 클로드 소네트 4와 비슷한 코딩 성능을 발휘하면서 3분의 1 수준의 

가격과 두 배 이상 빠른 속도를 제공하는 ‘클로드 하이쿠 4.5’도 공개

KEY Contents

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코딩과 에이전트 성능 강화한 ‘클로드 소네트 4.5’와 빠르고 저렴한 ‘클로드 하이쿠 4.5’ 공개

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앤스로픽(Anthropic)이 2025년 9월 30일 자사 최고 성능의 AI 모델 ‘클로드 소네트 4.5(Claude Sonnet 

4.5)’를 공식 발표하고, 코딩 및 복잡한 AI 에이전트 구축에 최적화된 모델이라고 강조

∙

앤스로픽에 따르면 클로드 소네트 4.5는 SWE-bench Verified* 평가에서 77.2%로 최고 점수를 기록했으며, 

추가 연산 자원을 활용한 병렬 시도 시에는 정확도가 82.0%까지 향상

* 코드 작성, 오류 수정, 코드 검토 등 실제 소프트웨어 엔지니어링 문제를 다루는 벤치마크 

∙

컴퓨터 사용 능력 및 주요 영역별 지식과 추론 능력도 향상되어 OSWorld* 벤치마크 평가에서 61.4%로 최고 

점수를 기록해 기존에 선두를 유지하던 클로드 소네트 4의 42.2%를 대폭 능가했으며, 크롬용 클로드(Claude 

for Chrome) 확장 프로그램을 통해 웹브라우저상의 활용도 지원

* 실제 컴퓨터 환경에서 LLM 기반 AI 에이전트의 다양한 작업 수행 능력을 평가하는 벤치마크 

∙

앤스로픽은 클로드 소네트 4.5의 성능뿐 아니라 안전성도 최고 수준이라고 강조하며, 향상된 성능과 광범위한 

안전 교육을 통해 아첨(Sycophancy)이나 기만(Deception)을 비롯한 위험한 모델 동작을 크게 줄임으로써, 

종합적인 오정렬 행동 점수가 클로드 소네트 4보다 50% 이상 개선되었다고 설명

■

2025년 10월 16일에는 속도와 비용 효율을 개선해 채팅 어시스턴트나 고객 서비스 상담 등 실시간 저

지연 작업에 유용한 ‘클로드 하이쿠 4.5(Claude Haiku 4.5)’를 출시 

∙

클로드 하이쿠 4.5는 클로드 소네트 4와 비슷한 코딩 성능을 제공하면서 가격은 3분의 1에 불과하고 속도는 

두 배 이상 빠른 것이 특징으로, OSWorld 평가에서는 50.7%로 클로드 소네트 4(42.2%)를 능가

∙

클로드 하이쿠 4.5를 통해 다중 에이전트 프로젝트나 시험판의 신속한 제작과 같은 클로드 코드(Claude Code) 

사용 경험도 개선할 수 있으며, 안전성 면에서도 현재까지 출시된 클로드 모델 중 가장 우수

■

앤스로픽은 2025년 10월 21일에는 클로드 소네트 4.5 기반의 생명과학 연구 특화 AI 서비스인 ‘클로드 포 

라이프 사이언스(Claude for Life Sciences)’도 발표

∙

연구 현장에서 사용되는 주요 과학 플랫폼이나 데이터베이스와 연결되는 ‘커넥터’ 기능을 추가하고 작업 능력 

향상을 돕는 ‘에이전트 스킬(Agent Skills)*’을 활용해 과학 연구에서 클로드의 유용성을 개선

* 필요할 때 불러올 수 있는 지침이나 스크립트, 자료 파일이 포함된 폴더로, 특정한 프로토콜이나 절차에 따른 작업 수행을 지원 

∙

이 서비스는 문헌 연구, 가설 개발, 실험 프로토콜 생성, 생물정보학 데이터 분석, 규제 준수 문서 작성 등 다양한 

작업을 지원하며, 사용자들의 편의를 위해 프롬프트 라이브러리도 제공 예정

 

출처 | Anthropic, Introducing Claude Sonnet 4.5, 2025.09.30.

Anthropic, Introducing Claude Haiku 4.5, 2025.10.16.

Anthropic, Claude for Life Sciences, 2025.10.21.

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11

오픈AI, 챗GPT에 외부 앱 실행 기능 추가

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오픈AI가 챗GPT 내에서 캔바, 코세라, 스포티파이 등의 외부 앱을 직접 연결해 사용할 수 있는 

기능을 공개하고 2025년 말까지 칸아카데미, 우버 등의 협력사를 추가할 계획

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오픈AI는 개발자들이 챗GPT 내에서 앱을 구축할 수 있도록 앱 SDK도 프리뷰 형태로 공개했으며, 

연말까지 앱을 통한 수익화 방안도 마련할 계획

KEY Contents

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챗GPT 내에서 코세라, 스포티파이 등 협력사 앱을 바로 이용할 수 있도록 지원

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오픈AI가 2025년 10월 6일 미국 샌프란시스코에서 열린 연례 개발자 행사 ‘데브데이(DevDay) 2025’에서 

챗GPT 내에서 외부 앱을 직접 연결해 사용할 수 있는 기능을 공개

∙

캔바(Canva), 코세라(Coursera), 스포티파이(Spotify) 등이 시범 협력사로 참여해 영어권 국가에서 서비스를 

제공하며 2025년 말까지 칸아카데미(Khan Academy), 우버(Uber) 등의 협력사를 추가 예정

∙

신규 기능을 통해 사용자는 대화 중 협력사의 앱을 호출하거나 챗GPT로부터 앱을 추천받을 수 있으며, 해당 앱은 

챗GPT에서 바로 사용할 수 있는 대화형 인터페이스를 제공

∙

일례로 챗GPT에 “스포티파이, 파티를 위한 음악 재생목록을 만들어줘”라고 앱의 이름을 포함해 메시지를 

보내면, 챗GPT는 자동으로 채팅에 앱을 표시하고 관련 맥락에 맞는 답변을 제공

∙

특히 챗GPT 대화 중 코세라에서 동영상 강의를 듣고 챗GPT에 특정 내용에 대한 자세한 설명을 요청하는 등, 지도나 

재생목록, 프레젠테이션과 같은 인터랙티브 요소를 포함하는 상호작용을 지원 

<챗GPT와 온라인 강의 플랫폼 ‘코세라’ 앱 연동 예시>

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오픈AI는 개발자들이 앱을 만들고 테스트할 수 있는 ‘앱스 SDK(Apps SDK)’ 프리뷰 버전도 MCP(Model 

Context Protocol)* 기반의 개방형 표준으로 공개

* AI 모델이 외부 데이터 소스나 도구와 표준화 방식으로 정보를 주고받도록 하는 개방형 통신 규약  

∙

2025년 말부터 개발자들이 만든 앱을 제출받아 검토 후 게시할 예정이며, 향후 개발자들이 앱을 통해 수익을 

창출하는 방안도 마련할 계획으로, 개인정보 보호와 안전을 위해 앱 개발자들에게 명확한 개인정보 보호 정책의 

수립 및 필요한 최소한의 데이터 수집, 투명한 권한 공개를 요구

 

출처 | OpenAI, Introducing apps in ChatGPT and the new Apps SDK, 2025.10.06.

  

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2025년 11월호

12

피규어 AI, 3세대 휴머노이드 로봇 ‘피규어 03’ 공개

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피규어 AI가 자체 개발 VLA 모델 ‘헬릭스’ 기반의 학습과 추론을 위해 새로운 센서와 손 구조를 적용

한 3세대 휴머노이드 로봇 ‘피규어 03’을 공개

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피규어 03은 지능형 탐색과 정밀한 조작을 지원하고 안전성을 중심으로 디자인을 개선했으며, 

처음부터 양산을 고려한 설계로 부품 수와 조립 단계를 줄여 제조 비용을 절감

KEY Contents

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피규어 03, 가정 환경에 적합하도록 정밀한 조작 능력과 안전성 강화

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미국의 휴머노이드 스타트업 피규어 AI(Figure AI)가 2025년 10월 9일 자체 개발 VLA 모델* ‘헬릭스(Helix)’ 

기반의 3세대 휴머노이드 로봇 ‘피규어 03(Figure 03)’을 공개

* Vision-Language-Action Model: 시각 정보와 언어 명령을 통합해 물리적 행동을 생성하는 AI 모델

∙

피규어 AI는 헬릭스 기반의 학습과 추론을 지원하기 위해 새로운 센서와 손 구조를 도입하고, 로봇 손바닥에 넓은 

시야각과 저지연 감지 기능을 갖춘 카메라를 탑재해 물체를 잡을 때 근거리 시각적 피드백을 제공

∙

새로운 카메라 아키텍처는 이전 세대 대비 프레임 속도는 2배, 시야각은 60% 늘고, 지연 시간은 4분의 1로 

단축되어 집안처럼 복잡하고 장애물이 많은 공간에서도 지능형 탐색과 정밀한 조작을 지원 

∙

피규어 03 용으로 새로 개발된 촉각 센서를 적용한 손가락 끝은 다양한 모양과 크기의 물체를 더욱 안정적으로 

잡고 3그램의 작은 압력도 감지할 수 있어 깨지기 쉽거나 불안정한 물체도 정교하게 제어 가능

<화분에 물을 주는 ‘피규어 03’>

 

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가정용으로 설계된 피규어 03은 딱딱한 부품 대신 부드러운 직물로 마감하고 배터리 안전을 강화하는 등 

안전성을 중심으로 디자인을 개선했으며, 이전 세대 대비 무게와 부피가 줄어들어 이동성도 향상

∙

세척 가능한 부드러운 소재의 외피는 도구를 사용하지 않고 빠르고 쉽게 교체할 수 있고 다양한 커버 옵션으로 

맞춤 제작도 지원하며, 실시간 음성 대 음성의 자연스러운 소통을 위해 이전 세대 대비 스피커 크기는 2배, 출력은 

4배가량 높이고 마이크 위치도 재설계

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처음부터 양산을 고려한 설계로 부품 수와 조립 단계를 줄이고 제조 단가를 낮췄으며, 로봇 양산을 위한 

전용 제조 시설 BotQ를 구축해 향후 4년간 총 10만 대의 로봇을 생산한다는 목표를 수립

 

출처 | Figure AI, Introducing Figure 03, 2025.10.09.

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13

AWS, 기업용 에이전트 서비스 ‘퀵 스위트’ 출시

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AWS가 단일 작업 공간에서 AI 기반 질의응답과 조사 분석, 자동화 기능을 통합적으로 제공하는 

기업용 에이전트 서비스 ‘아마존 퀵 스위트’를 구독형으로 출시

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아마존 퀵 스위트는 심층 조사 기능인 ‘퀵 리서치’, 반복적인 일상 업무를 자동화하는 ‘퀵 플로우’, 

복잡한 다단계 프로세스 자동화를 위한 ‘퀵 오토메이트’ 등으로 구성

KEY Contents

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AWS의 퀵 스위트, 업무 관련 질의응답과 심층 조사, 데이터 분석과 업무 자동화 지원

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아마존웹서비스(AWS)가 2025년 10월 9일 단일 작업 공간에서 업무 프로세스를 자동화하는 기업용 

에이전트 ‘아마존 퀵 스위트(Amazon Quick Suite)’를 구독형* 서비스로 출시

* Professional: 월 20달러(대화형 에이전트와 퀵 사이트, 퀵 리서치, 퀵 플로우 제공), Enterprise: 월 40달러(Professional에 포함된 모든 기능과 

퀵 오토메이트 및 퀵 사이트의 고급 기능 제공)

∙

퀵 스위트는 업무 관련 질의응답과 심층 조사, 데이터 분석과 시각화, 업무 흐름 자동화를 지원하는 동시에 기업에 

적합한 보안과 개인정보 보호 기능을 제공함으로써 기존 소비자용 AI 솔루션과 차별화

<‘아마존 퀵 스위트’의 화면>

■

퀵 스위트는 조사 연구와 비즈니스 인텔리전스, 자동화 기능을 통합적으로 제공하며, 기업 사용자가 각자 

원하는 스타일로 소통할 수 있는 맞춤형 에이전트 구축도 지원

∙

퀵 인덱스(Quick Index) 기능은 구글 드라이브(Google Drive), 아웃룩(Outlook) 등 50개 이상 주요 데이터 소스 

및 MCP 서버 통합으로 다양한 소스와 앱에 연결해 모든 의사결정에 필요한 맥락 확보를 지원 

∙

퀵 리서치(Quick Research) 기능은 기업 내외부 데이터를 종합해 상세한 연구 계획을 수립하고 몇 분에서 몇 

시간 만에 결과물을 생성하며, 퀵 사이트(Quick Sight) 기능은 자연어 지시에 따라 모든 시스템과 앱에 포함된 

다양한 형태의 데이터를 분석하고 시각화해 의사결정을 위한 통찰을 제공

∙

퀵 플로우(Quick Flow) 기능은 간단한 자연어 지시를 통해 내외부 출처에서 정보를 가져오고 비즈니스 

애플리케이션을 활용해 반복적인 일상 업무를 자동으로 처리함으로써 작업 시간을 단축

∙

퀵 오토메이트(Quick Automate) 기능은 자연어 지시나 기존 표준 운영 절차 문서를 바탕으로 여러 부서와 

시스템을 아우르는 복잡한 다단계 프로세스를 자동화하며, 모니터링과 오류 수정, 버전 관리도 지원

 

출처 | AWS, Meet Amazon Quick Suite: The agentic AI application reshaping how work gets done, 2025.10.09.

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2025년 11월호

14

세일즈포스, 기업용 AI 에이전트 플랫폼 ‘에이전트포스 360’ 발표

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세일즈포스가 에이전트와 데이터, 애플리케이션을 하나로 통합해 기업의 ‘에이전틱 엔터프라이즈

’ 진화를 지원하는 차세대 AI 에이전트 플랫폼 ‘에이전트포스 360’을 공개

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에이전트포스 360은 다양한 에이전트 기능을 통합적으로 제공하는 플랫폼과 함께 기업 내 데이터를 

통합해 에이전트 동작을 지원하는 데이터 360, 고객 업무를 지원하는 고객 360 등으로 구성

KEY Contents

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에이전트포스 360, 에이전트와 데이터를 통합한 AI와 인간 협업 플랫폼으로 설계

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세일즈포스(Salesforce)가 2025년 10월 13일 열린 연례 기술 컨퍼런스 ‘드림포스(Dreamforce) 2025’ 

행사에서 차세대 AI 에이전트 플랫폼 ‘에이전트포스 360(AgentForce 360)’을 발표

∙

이는 2024년 10월 처음 출시된 기업용 AI 에이전트 플랫폼 ‘에이전트포스’의 최신 업데이트 버전으로서 

△에이전트포스 360 플랫폼 △데이터 360 △고객 360 △슬랙(Slack)으로 구성

∙

에이전트포스 360을 출시하며 파트너 생태계를 확장해 아마존의 AI 서비스 플랫폼 ‘아마존 베드록’에서 

제공하는 앤스로픽과 구글, 오픈AI의 AI 모델을 연결해 세일즈포스 플랫폼 내에서 활용할 수 있도록 지원 

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(에이전트포스 360 플랫폼) 맞춤형 에이전트 설계와 구축, 음성 기능, 하이브리드 추론 등 사용자와 협업할 

수 있는 다양한 에이전트 기능을 통합적으로 제공하도록 설계

∙

플랫폼 내 ‘에이전트포스 빌더(AgentForce Builder)’는 자연어 대화를 통한 에이전트 설계와 테스트, 배포를 

지원하며 ‘에이전트포스 보이스(AgentForce Voice)’는 고객 상담을 위한 실시간 대화 환경을 제공

∙

에이전트 동작 제어를 위한 ‘에이전트 스크립트(Agent Script)’에 포함된 하이브리드 추론 기능은 LLM의 

창의적이고 유연한 추론 능력과 사전에 정의된 업무 규칙을 결합해 응답의 적응성과 정확성을 개선

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(데이터 360) 기업 내 정형·비정형 데이터를 통합하고 AI가 이해할 수 있는 형태로 변환함으로써 신뢰할 

수 있는 데이터를 기반으로 개인 맞춤형 에이전트 동작을 지원

∙

지능형 컨텍스트 지원으로 AI 에이전트가 PDF나 다이어그램과 같은 비정형 콘텐츠를 활용하여 문제 해결이나 

분석을 포함한 실제 작업을 수행할 수 있으며, 데이터에 대한 비즈니스 언어 번역도 지원

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(고객 360) 영업, 마케팅, 상거래, 매출관리, 필드 서비스 등 주요 업무 흐름에 특화된 개별 AI 에이전트를 통합

적으로 제공해 고객 접점 업무의 생산성 증대와 고객 경험 고도화를 지원

∙

고객 서비스 업무 외에도 전 분야에서 24시간 중단없이 대화형 해결책을 제공하는 IT 서비스 특화 에이전트 

배치로 IT 비용 절감을 지원하고, 생명과학이나 공공 부문, 제조업 등 산업별 사전 구축 솔루션도 제공

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(슬랙) 사용자와 AI 에이전트, 앱, 데이터를 실시간으로 연결하는 대화형 인터페이스로, AI 비서 ‘슬랙

봇(Slackbot)’ 업데이트로 글쓰기와 메시지 요약 등을 신규 기능을 지원

∙

에이전트포스 세일즈, IT 서비스, HR 서비스 등 주요 세일즈포스 앱을 슬랙 내에서 실행하고 작업을 완료할 수 있고, 

구글 드라이브(Google Drive)나 깃허브(Github) 등 다양한 플랫폼에서 자연어 답변을 제공하며, MCP 서버를 

통해 오픈AI, 앤스로픽, 드롭박스 등 외부 AI와의 통합도 지원

출처 | Salesforce, Welcome to the Agentic Enterprise: With Agentforce 360, Salesforce Elevates Human Potential in the Age 

of AI, 2025.10.13.

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15

구글, 최신 동영상 생성 AI 모델 ‘비오 3.1’ 공개

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구글이 오디오를 포함하는 최대 8초 길이의 고해상도 동영상을 생성하는 최신 동영상 생성 AI 

모델 ‘비오 3.1’을 공개하고, 자체 AI 영상 제작 도구 ‘플로우’에 적용한다고 발표

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비오 3.1은 참조 이미지를 통한 인물이나 사물, 스타일 제어 및 시작과 끝 이미지를 연결하는 동영상 

생성, 비오로 생성된 동영상의 확장, 동영상 내 요소의 추가와 제거 등 다양한 기능을 지원

KEY Contents

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구글, 플로우에서 오디오 기능과 정밀한 편집 기능이 추가된 ‘비오 3.1’ 제공

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구글(Google)이 ‘비오 3(Veo 3)’(2025년 5월 출시)를 기반으로 오디오 출력을 추가하고 편집 기능을 강화

해 더욱 현실적인 영상을 생성하는 ‘비오 3.1’을 AI 영상 제작 도구 ‘플로우(Flow)’에 적용

∙

비오 3.1은 오디오가 포함된 최대 8초 길이의 720p 또는 1080p 동영상을 생성하며, 사용자가 입력한 프롬프트를 

더욱 정확하게 반영하고 이미지를 영상으로 전환할 때 오디오와 동영상 품질도 개선

∙

인물이나 사물, 스타일에 대한 최대 3장의 참조 이미지를 첨부해 특정 스타일을 적용하거나 일관성을 유지할 수 

있으며, 동영상의 시작과 끝 이미지를 지정해 두 이미지를 연결하는 매끄러운 동영상을 생성

∙

비오에서 생성된 동영상에 대한 확장도 지원하며, 생성된 영상의 마지막 부분을 이어 1분 이상 길이(7초씩 최대 

20번 연장해 최대 148초)의 영상을 720p 해상도로 제작 가능

∙

정밀한 편집 기능을 통해 생성된 동영상에 세부 장면이나 현실에 없는 생명체나 그림자, 조명 등 세부 장면을 

자유롭게 추가할 수 있으며, 특정 장면에서 불필요한 사물이나 인물도 자연스럽게 제거 가능

<구글 ‘비오 3.1’로 생성된 동영상 화면 예시>

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구글은 플로우 외에 제미나이(Gemini) 앱과 기업 고객용 버텍스 AI(Vertex AI)*, 개발자용 제미나이 API

에서도 비오 3.1을 제공한다고 설명 

∙

개발자용 유료 제미나이 API에서는 표준 품질을 제공하는 비오 3.1 스탠다드(Standard) 버전(초당 0.40달러)과 

빠른 속도에 최적화된 패스트(Fast) 버전(초당 0.15달러)의 두 가지 버전을 제공

출처 | Google, Introducing Veo 3.1 and advanced capabilities in Flow, 2025.10.15.

Google AI for Developers, Generate videos with Veo 3.1 in Gemini API, 2025.10.16.

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2025년 11월호

16

오픈AI, AI 내장 브라우저 ‘챗GPT 아틀라스’ 출시

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오픈AI가 사용자가 방문한 웹사이트와 검색 정보를 사용해 맞춤형 응답을 제공하는 AI 웹브라우저 

‘챗GPT 아틀라스’를 전 세계 사용자를 대상으로 맥OS에서 우선 출시

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챗GPT 유료 사용자에게 프리뷰로 제공되는 챗GPT 아틀라스의 ‘에이전트 모드’는 사용자를 대신해 

식료품 주문이나 조사 분석 등의 작업을 자동으로 처리 가능

KEY Contents

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챗GPT 아틀라스, 브라우저 메모리 활용해 사용자 검색 내용 기반 맞춤형 응답 제공

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오픈AI가 2025년 10월 21일 챗GPT가 내장된 웹브라우저 ‘챗GPT 아틀라스(ChatGPT Atlas)’를 맥OS에서 

전 세계 사용자를 대상으로 출시하고 향후 윈도우와 iOS, 안드로이드용 버전도 출시 예정

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챗GPT 아틀라스는 페이지를 벗어나거나 복사 후 붙여넣기 없이 웹에서 사용자가 하려는 작업을 이해하고 대신 

수행하며, 챗GPT 메모리가 내장되어 이전 채팅 내용과 세부 정보를 활용해 새로운 작업을 처리

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사용자는 챗GPT의 웹 탐색 시 무엇을 보고 저장할지 직접 설정할 수 있으며, 특정 페이지나 전체 탐색 기록 삭제, 

시크릿 창을 열어 일시적으로 로그아웃도 가능

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사용자가 챗GPT 아틀라스 설정에서 ‘브라우저 메모리’ 사용을 선택하면 챗GPT는 사용자가 검색한 

콘텐츠의 주요 세부 정보를 기억해 응답을 개선해 맞춤형 제안을 제공

∙

브라우저 메모리로 챗GPT가 방문한 사이트의 맥락을 기억하고 불러오므로, 챗GPT에 최근 활동을 기반으로 

할 일 목록을 만드는 등의 작업을 요청할 수 있으며, 검색 기록 삭제 시 관련 브라우저 메모리도 삭제



챗GPT 아틀라스의 에이전트 모드를 통해 검색 중 조사 분석, 작업 자동화 지원

■

오픈AI에 따르면 챗GPT는 아틀라스에서도 ‘에이전트 모드(Agent Mode)’로 작업을 수행할 수 있으며, 

사용자의 브라우징 맥락에 따라 더욱 빠르고 유용하게 사용할 수 있도록 기능을 개선

∙

챗GPT 유료 사용자(챗GPT 플러스, 프로, 비즈니스) 대상으로 프리뷰 제공되는 에이전트 모드는 검색 중 조사와 

분석, 작업 자동화, 이벤트 계획, 예약 등의 기능을 지원

∙

단, 오픈AI는 에이전트 모드가 아직 초기 단계로 복잡한 작업에서는 오류가 발생할 수 있다며, 안정성과 지연 시간, 

복잡한 작업 시의 성공률을 빠르게 개선하고 있다고 부연

∙

에이전트 사용으로 인한 위험에 대응해 브라우저 내 코드 실행이나 파일 다운로드 금지, 컴퓨터나 파일 시스템의 

다른 앱 접근 불가와 같은 안전장치를 마련하고 사용자에게도 지속적 모니터링과 같은 주의를 당부

■

오픈AI는 사용자가 검색하는 콘텐츠는 기본적으로 모델 학습에 활용하지 않게 설정할 수 있으며, 챗GPT 

계정에서 대화 내용 학습을 활성화하면 아틀라스에도 해당 설정이 적용된다고 설명

∙

부모가 챗GPT에 자녀 보호 기능을 설정하면 아틀라스의 챗GPT 대화에도 적용되며, 아틀라스에도 새로운 자녀 

보호 기능이 도입되어 부모가 브라우저 메모리와 에이전트 모드를 비활성화할 수 있는 옵션을 제공

출처 | OpenAI, Introducing ChatGPT Atlas, 2025.10.21.

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17

포레스터, 2026년에는 기업들이 AI 열풍을 벗어나 실용적 가치 추구 전망

■

포레스터 리서치의 ‘2026년 예측’에 따르면 AI 기업들의 과장된 약속과 달리 AI 도입으로 인한 ROI를 

달성하지 못한 기업들은 계획한 AI 투자의 25%를 2027년으로 미룰 전망

■

에이전틱 AI 도입 기업들은 공급업체의 파편화에 따라 다수의 AI 에이전트를 조정할 에이전트 

아키텍처를 구축하는 한편, 대기업들은 AI 도입 확대와 위험 완화를 위해 AI 교육을 강화할 전망 

KEY Contents



기업들이 투자수익률 달성 우려로 AI 지출의 25%를 2027년으로 미룰 전망 

■

미국 시장조사 기업 포레스터 리서치(Forrester Research)가 2025년 10월 8일 발표한 ‘2026년 AI 예측

(Predictions 2026: Artificial Intelligence)’에 따르면, 2026년에는 AI 거품이 붕괴하면서 AI에 대한 과도한 

기대가 줄어들고 기업들이 AI의 실용적 가치에 주목할 전망

∙

기업들은 AI 에이전트로 단순 업무를 자동화하면서 에이전트 생태계 전반에 걸쳐 투자를 분산하고 인재를 

재배치하는 한편, 위험 완화와 장기적 AI 확산을 위해 AI 거버넌스와 AI 리터러시 교육에 투자할 전망

■

포레스터는 기업 내에서 AI 도입으로 인한 이점이 충분히 실현되지 않으면서, 기업들이 사전에 계획된 AI 

지출 중 일부를 2027년으로 연기할 것으로 예상

∙

포레스터에 따르면 AI 관련 의사결정권자의 15%만이 지난 12개월 동안 EBITDA* 증가를 보고했으며, AI의 

가치가 손익 변화와 연결될 수 있다는 응답도 3분의 1 미만으로 확인

*  이자 비용, 세금, 감가상각 비용 등을 빼기 전 영업이익

∙

AI 공급업체들이 선전하는 과장된 AI 기대효과와 기업이 AI를 통해 실제로 창출할 수 있는 가치 간 괴리로 인해, 

기업들은 AI 비용을 최대한 줄이면서 실제 매출 증대나 비용 절감이 가능한 영역에만 투자를 집중하게 될 전망

∙

AI 투자에서 실제 성과를 기대하는 기업들이 AI 투자 결정에 최고재무책임자(CFO)의 참여를 늘리면서, 계획된 

AI 투자의 25%가 2027년으로 미뤄질 전망

■

포레스터에 따르면 에이전틱 AI 서비스 공급업체의 파편화로 인해 대다수 기업은 다양한 AI 에이전트를 

관리하고 조율할 수 있는 에이전트 통합 운영 시스템(Agentlake)을 구축할 필요성 증대

∙

이러한 통합 운영 시스템은 다양한 출처에 존재하는 다양한 형태(멀티모달) 데이터를 실시간으로 처리할 수 있어야 

하며, 상호 운용성을 갖춘 다중 에이전트 활용 사례를 지원 필요

■

대기업의 30%는AI 도입을 확대하고 위험을 줄이기 위해  AI 교육을 의무화할 전망

∙

포레스터 조사에서 AI 의사결정권자의 21%가 직원 경험과 준비도를 AI 도입의 장애물로 인식한 데서 나타나듯이, 

낮은 AI 이해도는 AI에 대한 신뢰도를 지속적으로 약화해 도입률 저하로 이어질 위험 존재

∙

AI 도입과 함께 책임 있는 AI 교육을 통한 위험 관리는 AI 성숙도를 좌우하는 핵심 요소로, 전사적 AI 리터러시 

향상을 통해 조직의 AI 역량을 높이는 동시에 엄격한 규제를 적용받는 산업에서 규제 준수를 보장 가능

출처 | Forrester, Predictions 2026: AI Moves From Hype To Hard Hat Work, 2025.10.08.

| 2025년 11월호 |

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19

구글 딥마인드, 로봇용 AI 모델 ‘제미나이 로보틱스’ 1.5 발표

■

구글 딥마인드가 시각 정보와 지시를 로봇 동작 명령으로 변환하는 VLA 모델 ‘제미나이 로보틱스 

1.5’와 추론을 통해 다단계 실행 계획을 수립하는 VLM 모델 ‘제미나이 로보틱스-ER 1.5’를 공개

■

두 모델은 에이전틱 시스템에서 함께 작동해 복잡한 다단계 작업을 처리할 수 있으며, 제미나이 

로보틱스-ER 1.5는 체화 추론 벤치마크 평균에서 최고 수준의 종합 성능을 달성

KEY Contents

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제미나이 로보틱스 1.5와 제미나이 로보틱스-ER 1.5, 에이전틱 시스템에서 함께 작동

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구글 딥마인드(Google DeepMind)가 고도의 추론 능력을 바탕으로 복잡한 작업을 자율적으로 수행하는 에이전트 

역량을 지원하는 ‘제미나이 로보틱스 1.5(Gemini Robotics 1.5)’ 모델 2종을 발표

∙

시각-언어-행동(VLA) 모델인 제미나이 로보틱스 1.5는 시각 정보와 지시를 로봇의 동작 명령으로 변환하고, 

시각-언어 모델(VLM)인 제미나이 로보틱스-ER 1.5는 물리적 세계에 대한 추론을 수행하고 구글 검색 등의 

도구를 직접 호출하며 세부적인 다단계 실행 계획을 수립해 임무를 수행

∙

제미나이 로보틱스 1.5는 로봇 팔로 학습한 동작을 다른 크기와 형태의 로봇에게도 성공적으로 전달할 수 있는 교차 

구현 학습 능력을 구현해 새로운 동작을 빠르게 학습함으로써 로봇의 지능과 유용성을 개선 

■

구글 딥마인드는 복잡한 다단계의 작업 처리를 위해 에이전틱 시스템에서 함께 작동하는 두 모델을 설계

∙

체화 추론* 모델인 제미나이 로보틱스-ER 1.5는 고차원의 뇌처럼 로봇이 활동을 조율하여 물리적 환경에 대한 

계획 수립과 논리적 의사결정, 공간 이해에 뛰어나며 자연어 상호작용과 도구 활용에 능숙

  *  Embodied Reasoning: AI가 물리적 세계에서 직접 추론과 계획, 행동을 수행하는 방식

∙

제미나이 로보틱스-ER 1.5로부터 각 단계에 대한 자연어 명령을 전달받은 제미나이 로보틱스 1.5는 시각과 언어 

이해 능력을 바탕으로 동작을 수행하며, 스스로 사고해 복잡한 과제를 해결

<제미나이 로보틱스-ER 1.5와 제미나이 로보틱스 1.5의 작동 방식>

■

구글 딥마인드는 제미나이 로보틱스-ER 1.5의 성능을 주요 AI 모델과 비교한 결과, 체화 추론 벤치마크

* 평균에서 최고 수준의 종합 성능을 달성했다고 강조**

  * Point-Bench, RefSpatial, RoboSpatial-Pointing, Where2Place, BLINK, CV-Bench, ERQA, EmbSpatial, MindCube, RoboSpatial-VQA, 

SAT, Cosmos-Reason1, Min Video Pairs, OpenEQA, VSI-Bench

  ** 체화 추론 벤치마크 평균 점수: 제미나이 로보틱스-ER 1.5(62.8), GPT-5(60.6), 제미나이 2.5 프로(59.3), GPT-5-mini(57.3), 제미나이 2.5 플

래시(56.5)

출처 | Google Deepmind, Gemini Robotics 1.5 brings AI agents into the physical world, 2025.09.25.

SPRi AI Brief

2025년 11월호

20

사카나AI, 알고리즘 진화 프레임워크 ‘ShinkaEvolve’ 공개 

■

사카나AI가 속도가 느리고 높은 비용이 드는 기존 진화 프레임워크의 대안으로 자연의 진화 원리와 

집단 지성을 활용해 효율성을 개선한 알고리즘 진화 프레임워크 ‘ShinkaEvolve’를 공개

■

수학적 최적화, 에이전트 설계, 경쟁 프로그래밍 최적화, LLM 학습 기법 개선에서 ShinkaEvolve를 

테스트한 결과, 기존 방식 대비 뛰어난 성능과 효율성을 입증 

KEY Contents

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ShinkaEvolve, 진화 원리와 집단 지성을 활용해 알고리즘 발견의 효율성 향상

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일본에서 설립된 AI 스타트업 사카나 AI(Sakana AI)가 자연의 진화 원리와 집단 지성을 활용해 높은 

효율성을 달성하는 알고리즘 진화 프레임워크 ‘ShinkaEvolve’를 오픈소스로 공개

∙

사카나AI에 따르면 ‘알파이볼브(AlphaEvolve)*’와 같은 기존 진화 프레임워크는 과학적 발견에 새로운 

가능성을 보여주었으나 수천 번의 시도 후에야 효율적 해법을 찾아 속도가 느리고 높은 비용을 요구

  *  LLM으로 새로운 코드와 알고리즘을 자동 생성 후 자동 평가 시스템으로 검증 및 선택하는 구글의 AI 시스템

∙

사카나AI는 이러한 한계 극복을 위해 성능이 검증된 해법의 개선과 새로운 아이디어 탐색을 균형 있게 조절하고, 

기존에 생성된 코드와 유사한 제안은 걸러내는 샘플링 기법을 통해 중복 시도를 줄여 효율성을 개선

∙

또한 여러 언어 모델을 병렬로 활용하여 세대를 거치며 어떤 모델이 더 나은 제안을 하는지 학습하도록 함으로써, 

현재 풀고 있는 문제에 가장 적합한 LLM을 선택하도록 설계

<ShinkaEvolve의 개요>

■

연구진이 수학적 최적화, 에이전트 설계, 경쟁 프로그래밍 최적화, LLM 학습 기법 개선 4개 영역에서 

ShinkaEvolve를 테스트한 결과, 뛰어난 성능과 효율성을 입증

∙

일례로 26개 원을 평면에 빈틈없이 배치하는 최적화 문제에서 ShinkaEvolve는 150개 샘플만으로 최고 솔루션을 

찾아내 수천 번의 시도가 필요했던 기존 연구 대비 획기적인 효율성 향상을 달성 

∙

수학경시대회(AIME) 문제 해결을 위한 에이전트 시스템 설계 과제에서도 효과적으로 작동하는 3단계(다양한 

전문가 활용+동료검토+최종 종합) 에이전트 구조를 설계하는데 성공

출처 | Sakana AI, ShinkaEvolve: Evolving New Algorithms with LLMs, Orders of Magnitude More Efficiently, 2025.09.25.

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21

앤스로픽, AI 모델 안전성 평가 자동화 도구 ‘페트리’ 공개

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앤스로픽이 AI 에이전트와 평가자 모델을 활용해 AI 모델의 오정렬 동작을 자동으로 평가하고 분석

할 수 있는 오픈소스 도구 ‘페트리’를 공개

■

앤스로픽의 모델을 포함한 14개 첨단 AI 모델에 페트리를 적용한 결과, 자율적 기만, 인간의 감독 

회피를 비롯한 다양한 오정렬 동작이 확인되었으나 평가의 일관성 등에서 한계도 존재

KEY Contents

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페트리, 감사 에이전트와 평가자 모델을 활용해 모델 안전성 평가를 자동화

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앤스로픽(Anthropic)이 2025년 10월 6일 AI 에이전트를 활용해 AI 모델 안전성 평가 프로세스의 상당 

부분을 자동화하는 오픈소스 도구 ‘페트리(Petri)’를 발표

∙

AI 모델의 급속한 발전으로 모델에서 오정렬이 발생할 가능성도 높아지고 있으나, 사람이 수동으로 평가할 수 있는 

한계 이상으로 모델 복잡성과 규모가 커지면서 자동화 감사의 필요성 증대  

∙

페트리는 4단계로 작동하며, 1단계에서 연구자가 모델의 위험 행동 검증을 위한 가설을 수립하면 2단계로 평가 

시나리오와 사용 가능한 도구, 감사 전략을 지시하는 기본 지침(Seed Instruction)을 작성

∙

3단계에서 제공된 기본 지침에 따라 적합한 도구와 맥락을 생성하여 자동 평가와 분석을 진행하고, 4단계에서는 

분석 내용을 바탕으로 개선 사항을 발견하여 감사 과정을 반복해 결과를 개선  

■

영국 AI보안연구소(AISI)가 개발한 AI 모델 평가 프레임워크 ‘인스펙트(Inspect)*’를 기반으로 구축된 

페트리는 크게 감사 에이전트(Auditor Agent)와 평가자(Judge) 모델로 구성

*  영국 AI보안연구소가 2024년 5월 오픈소스로 공개한 AI 모델 평가 플랫폼으로 모델의 성능과 위험성을 평가

∙

세부적인 시스템 프롬프트와 도구 세트로 구성된 감사 에이전트는 사용자 지침에 따라 평가를 진행하며, 평가자 

모델은 ‘잘못된 행동’, ‘주의 필요’부터 ‘사용자 기만’, ‘자기방어’ 등 다양한 측면에서 오정렬 동작을 평가

<‘페트리’의 파이프라인>

■

앤스로픽이 클로드 오푸스 4.1, 클로드 소네트 4, 제미나이 2.5 프로, GPT-5를 포함한 14개 첨단 AI 모델에 

페트리를 적용한 결과, 자율적 기만, 인간의 감독 회피, 인간의 오용에 협조 등 다양한 오정렬을 확인

∙

그러나 페트리의 한계로 시뮬레이션 환경의 현실성 반영 부족, 페트리 성능이 감사자로 사용되는 모델의 역량에 

좌우된다는 점 및 본질적으로 주관적인 오정렬 판단의 특성상 평가 일관성이 부족할 수 있다고 설명

출처 | Anthropic, Petri: An open-source auditing tool to accelerate AI safety research, 2025.10.06.

SPRi AI Brief

2025년 11월호

22

구글, 세포 분석을 위한 AI 모델 ‘C2S-스케일 27B’ 개발

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구글이 크기가 더 큰 모델이 새로운 아이디어 창출과 같은 기존에 없던 능력을 획득할 수 있는지를 

검증하고자 예일大와 협력해 단일 세포 분석에 특화된 AI 모델 ‘C2S-Scale 27B’를 개발

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C2S-Scale 27B는 까다로운 조건의 약물 예측 과제에서 새롭고 검증 가능한 약물 후보 물질을 

제시했으며, 구글은 이번 성과로 AI 가설 기반 새로운 치료법 개발이 촉진될 것으로 기대 

KEY Contents

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C2S-Scale 27B, 면역치료를 위한 약물 예측 과제에서 새롭고 검증 가능한 가설 제시

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구글이 예일大와 협력해 단일 세포 분석에 특화된 매개변수 270억 개의 AI 모델 ‘Cell2Sentence-Scale 

(C2S-Scale) 27B’를 2025년 10월 15일 공개

∙

구글의 오픈소스 모델 ‘젬마(Gemma)’를 기반으로 구축된 C2S-Scale은 개별 세포를 분석하고 암세포 행동에 

관한 새로운 가설을 생성했으며, 연구진은 새로운 가설에 대한 실험적 검증에 성공

∙

구글은 2025년 4월 발표한 연구 결과*에서 생물학 모델 역시 자연어 처리와 마찬가지로 모델 크기가 커질수록 

성능이 개선된다는 점을 입증했으며, 매개변수가 수백억 개에 달하는 더 큰 모델이 기존 작업 수행을 넘어 새로운 

아이디어 창출과 같은 새로운 능력을 획득할 수 있는지를 확인하고자 이번 연구를 수행

*   Scaling Large Language Models for Next-Generation Single-Cell Analysis

■

구글 연구진은 C2S-Scale 27B 모델에 크기가 작은 모델로는 해결할 수 없는 상황별 조건부 추론 능력을 요구하

는 약물 예측 과제를 부여하고 모델의 예측 능력을 평가

∙

신체의 핵심 면역 신호 단백질(인터페론)이 미약하게 존재할 때만 면역 반응을 증폭시키는 약물 예측 과제에서 

모델이 제시한 약물 후보 중 10~30%는 기존 문헌에 존재하며, 나머지는 새로운 후보 물질로 확인

∙

연구진은 특히 C2S-Scale 27B 모델이 인산화효소(CK2) 억제 약물인 실미타서팁(Silmitasertib)이 

항원제시를 뚜렷하게 높인다는 새롭고 검증할 수 있는 가설을 제시한 점에 주목

∙

실제 인간 신경 내분비 세포 모델에서 이 가설을 실험한 결과 실미타서팁과 저용량 인터페론을 함께 처리했을 

때 시너지 효과로 항원제시가 약 50% 증가한 것으로 나타나, 면역치료 반응을 높일 수 있음을 시사

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C2S-Scale 27B의 연구 성과를 바탕으로 AI 가설 기반 새로운 치료법 개발 촉진 기대

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구글은 C2S-Scale 27B 모델로 달성한 이번 성과가 아직 초기 단계이기는 하지만, 더욱 강력한 효과를 얻기 

위해 여러 약물을 병용하는 기법 개발에서 검증된 단서를 제공한다고 평가

∙

이번 결과는 스케일링 법칙에 따라 더 큰 모델을 개발함으로써 대규모로 약물을 선별하고 생물학적 근거를 

바탕으로 새로운 가설을 도출할 수 있는 강력한 세포 행동 예측 모델을 구축할 수 있음을 입증

∙

예일大는 이번 실험에서 밝혀진 메커니즘을 탐색하는 한편, 다른 면역 환경에서 AI가 생성한 추가 예측을 시험 

중으로, 추가적 임상 검증을 통해 궁극적으로 AI 가설 기반의 새로운 치료법 개발이 가속화될 것으로 기대

∙

구글은 C2S-Scale 27B 모델을 활용한 연구를 발전시키기 위해 허깅페이스(Hugging Face)와 

깃허브(GitHub)에 모델을 오픈소스로 공개

출처 | Google, How a Gemma model helped discover a new potential cancer therapy pathway, 2025.10.15.

| 2025년 11월호 |

인력･교육

SPRi AI Brief

2025년 11월호

24

딜로이트, M&A에서 생성 AI 활용 현황 보고서 발표

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딜로이트가 미국 주요 기업과 사모펀드 책임자들의 응답을 토대로 M&A 활동에서 생성 AI 활용 

현황을 조사한 결과, 생성 AI는 기업의 M&A 업무 프로세스에 빠르게 통합되는 추세

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생성 AI는 M&A 활동의 모든 단계에서 활용되나 특히 계약 체결 이전의 초기 단계에 활발히 채택

되며, 생성 AI 도입을 저해하는 주요 과제는 데이터 보안과 데이터 품질·가용성으로 확인

KEY Contents

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미국 기업들, M&A 프로세스에 생성 AI를 빠르게 통합하는 추세

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글로벌 회계·컨설팅 그룹 딜로이트(Deloitte)의 ‘2025년 M&A 내 생성 AI 조사’보고서는 미국 주요 기업 및 사모

펀드(PE) 책임자 1,000명 대상 설문조사를 바탕으로 M&A 활동에서 생성 AI 활용 실태를 분석 

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딜로이트 조사 결과, M&A 활동에서 생성 AI 활용은 아직 초기 단계로 주로 계약 체결 전 활동에 집중되어 있으나, 

기업들은 생성 AI 도입에 따른 투자수익률(ROI) 달성에 높은 기대감을 표시 

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딜로이트의 조사 결과, 생성 AI는 기업의 M&A 업무 프로세스에 빠르게 통합되고 있으며, M&A 업무를 

위한 생성 AI 투자도 증가 추세를 기록

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응답자의 86%가 생성 AI를 M&A나 일상 업무에 통합했다고 답했으며, 그중 65%는 지난 1년 이내에 통합

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응답자의 83%(사모펀드 88%, 기업 77%)는 M&A 팀을 위한 투자를 포함해 생성 AI에 100만 달러 이상을 

투자했으며, 상당수 응답자가 향후 12개월간 생성 AI 투자를 소폭(사모펀드 54%, 기업 58%) 또는 

대폭(사모펀드 24%, 기업 28%) 늘릴 계획

∙

사모펀드의 81%와 일반 기업의 80%는 생성 AI 투자에 대하여 수치화될 수 있는 투자 수익률(ROI)을 기대하고 

있으며, 대부분 1~3년 내 달성을 예상

■

주요 기업과 사모펀드 응답자들은 M&A 활동의 모든 단계에서 생성 AI를 활용하고 있으나, 주로 계약 체결 

이전의 초기 단계에 집중적으로 도입하는 것으로 확인

∙

M&A 전략과 시장 평가에 생성 AI를 활용한다는 응답이 40%로 가장 높았으며, 대상 기업 선별과 실사는 각 35%, 

후기 단계인 가치 평가·거래 이행·거래 후 통합과 가치 실현은 각 32%를 기록

∙

M&A 활동에서 생성 AI 도입을 저해하는 최대 과제는 데이터 보안(67%)이며, 다음으로 데이터 품질과 

가용성(65%), 생성 AI 모델 신뢰성과 정확성(64%), 윤리와 편향 우려(62%), 규제 이슈(61%) 순을 기록 

■

생성 AI 도입 방식에서는 사모펀드의 31% 및 일반 기업의 33%가 M&A 특화 기능(예: 실사, 가치 평가)

을 포함한 전사적 차원의 생성 AI 플랫폼을 개발한다고 응답

∙

사모펀드의 26% 및 일반 기업의 26%는 기존 기술 공급업체와 협력해 M&A 활용 사례에 맞게 생성 AI 도구를 

맞춤화한다고 응답했으며, 사모펀드 응답자(14%)들은 일반 기업(11%) 대비 신뢰할 수 있는 공급업체의 기성 

솔루션을 활용하는 비율이 소폭 높은 것으로 확인

출처 | Deloitte, New Deloitte Survey: 86% of Corporate and Private Equity Leaders Now Use Generative AI, with Plans to 

Boost Spending in 2025, 2025.10.09.

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25

국제노동조합총연맹, AI가 노동조합에 미치는 영향 분석

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국제노동조합총연맹은 AI 도입으로 인한 노동자의 권리와 프라이버시 침해 위험을 제기하는 한편, 

저숙련 근로자와 여성 근로자를 중심으로 노동시장의 불평등이 심화할 수 있다고 경고

■

이러한 문제에 대응해 노동권 침해 시 제재할 수 있는 명확한 법률 체계의 마련을 촉구하면서, 

디지털화 노동 현장의 안전과 근로자 권리 보장을 위한 노동조합의 역할을 강조

KEY Contents

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국제노동조합총연맹, AI 도입 현장의 노동자 보호를 위한 노동조합의 역할 강조

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세계 최대의 노동조합 단체인 국제노동조합총연맹(ITUC)이 2025년 10월 17일 AI 도입이 일자리와 

노동권에 미치는 영향을 분석하고 공정한 디지털 전환을 위한 노동조합의 역할을 설명한 보고서를 발간

∙

보고서는 AI 도입이 노동자에게 미칠 수 있는 부정적 영향으로 일자리 감소, 사생활 침해, 작업 규칙과 의사결정의 

불투명성 증가 등을 지적하고, AI 사용으로 데이터나 매개변수의 오류, 센서 결함, 편향 등으로 인한 위험이 

발생할 수 있다며 현장 도입 전 위험 식별과 완화가 필요하다고 강조

■

(AI가 일자리에 미치는 영향) AI 도입으로 노동권과 프라이버시 위험이 커지고, 저숙련 근로자와 여성 

근로자를 중심으로 노동시장의 불평등이 심화할 가능성이 대두

∙

AI 개발자와 기업을 중심으로 생성 AI가 지식 노동을 상당 부분 자동화할 수 있다는 주장이 제기되고 있으나, AI 

생성물의 품질 문제와 보안 결함으로 실현 가능성은 불확실하며 도입 초기 단계로 실제 영향은 제한적

∙

일자리 질 측면에서 AI나 기타 알고리즘 기반으로 채용이나 근로자 평가를 자동화하는 알고리즘 관리는 근로자의 

자율성을 제한하고 개인정보와 사생활 침해를 유발

∙

알고리즘 관리와 데이터 기반 성과 모델이 도입되면서 근로자들이 보너스를 받거나 해고를 피할 목적으로 목표 

달성에 압박감을 느낌으로써 과로나 업무 스트레스가 심해질 가능성도 존재

∙

상대적으로 자동화가 쉬운 업무에 종사하는 저숙련 근로자와 여성 근로자가 일자리 위험에 더욱 많이 노출되고 

있어, AI 도입의 혜택을 모든 근로자가 공유하기 위해서는 근로자 대상 AI 교육을 시행 필요

■

(AI 규제 방향) 강제성 없는 윤리적 가이드라인이나 원칙을 넘어, AI 사용 방식에 명확한 경계를 설정하고 

노동권 침해 시 제재 메커니즘을 갖춘 명확한 법률을 제정 필요  

∙

AI 위험에 대응한 규제와 AI의 신속한 개발과 도입이 상충한다는 일부의 주장과 달리, 노동조합 관점에서 적절한 

규제는 안전하고 공정한 AI 개발과 활용을 통해 개발자, 고용주, 근로자 모두에게 공평한 혜택을 제공

■

(노동조합의 역할) 노동조합은 디지털화된 노동 현장에서 안전성을 보장하고 근로자의 권리와 권한이 침해

되지 않도록 정책 결정 과정에 적극 참여할 필요  

∙

노동조합은 노동자를 대표해 AI로 인한 노동시장의 변화에 대하여 발언권을 가져야 하며, 직장 내 AI 도입과 

활용 시에는 사회적 대화와 단체 교섭을 핵심으로 하여 근로자의 참여를 보장 필요

출처 | International Trade Union Confederation, Artificial Intelligence: What are the implications for trade unions?, 2025.10.17.

주요행사일정

월

기간

행사명

장소

홈페이지

1월

7~10일

The International Consumer Electronics Show

미국, 라스베이거스

www.ces.tech

2월

5~6일

AI & Big Data Expo Global 2025

영국, 런던

www.ai-expo.net/global

27~4일

(AAAI 2025) Association for the Advancement of 

Artificial Intelligence Conference

미국, 필라델피아

aaai.org/conference/aaai/aaai-25

3월

17~21일

NVIDIA GTC 2025

미국, 산호세

www.nvidia.com/ko-kr/gtc

26~27일

Chief Data & Analytics Officers

캐나다, 토론토

cdao-canada.coriniumintelligence.com

26일

Cloud & AI Infrastructure Summit 2025 Korea

서울, 송파

www.idc.com/ap/events/71957

4월

15~16일

World Summit AI Americas

캐나다, 몬트리올

americas.worldsummit.ai

29일

LlamaCon 2025

미국, 멘로파크

www.llama.com/events/llamacon

29~30일

Generative AI Summit

미국, 산타클라라

world.aiacceleratorinstitute.com/loc

ation/siliconvalley

5월

5~7일

IEEE CAI 2025

미국, 산타클라라

cai.ieee.org/2025

6~8일

Microsoft 365 Conference

미국, 라스베이거스

m365conf.com

19~22일

Microsoft Build 2025

미국, 시애틀

build.microsoft.com/en-US/home

20~21일

Google I/O 2025

미국, 마운틴뷰

io.google/2025

20~23일

COMPUTEX TAIPEI

대만, 타이베이

www.computextaipei.com.tw/en

6월

4~5일

AI & Big Data Expo North America 2025

미국, 산타클라라

www.ai-expo.net/northamerica

9~13일

WWDC25

미국, 쿠퍼티노

developer.apple.com

11~15일

The IEEE / CVF Computer Vision and Pattern 

Recognition Conference 

미국, 네슈빌

cvpr.thecvf.com

11~12일

AI SUMMIT LONDON

영국, 런던

london.theaisummit.com

11~13일

(STK 2025) 스마트테크 코리아

서울, 강남

smarttechkorea.com

18~19일

AI World Congress 2025

영국, 런던

aiconference.london

18~20일

(MVEX 2025) 2025 메타버스 엑스포

서울, 강남

metavexpo.com

7월

8~11일

AI for Good Global Summit 2025

스위스, 제네바

aiforgood.itu.int

13~19일

ICML 2025

캐나다, 밴쿠버

icml.cc

25~27일

IEEE 7th International Conference on AI, CS and IP

중국, 항저우

www.aicsconf.cn

27~1일

the Association for Computational Linguistics

오스트리아, 빈

2025.aclweb.org

8월

11~13일

(Ai4 2025) the Forefront of AI Innovation

미국, 라스베이거스

ai4.io/vegas

16~22일

(IJCAI 2025) International Joint Conference on 

Artificial Intelligence

캐나다, 몬트리올

2025.ijcai.org

9월

3~5일

2025 산업AI EXPO

서울, 강서

industrialaiexpo.or.kr

9~11일

AI Infra Summit 2025

미국, 산타클라라

www.ai-infra-summit.com

17~18일

The AI Conference

미국, 샌프란시스코

aiconference.com

17~18일

Meta Connect

미국, 멘로파크

www.meta.com/connect

24~25일

AI & Big Data Expo EUROPE 2025

네덜란드, 암스테르담

www.ai-expo.net/europe

10월

30~2일

AI Festa(AI Week 2025)

서울, 강남

aifesta.kr

8~9일

World Summit AI

네덜란드, 암스테르담

worldsummit.ai

13~17일

GITEX 2025

두바이

gitex.com

11월

4~5일

Open Source Summit

서울, 강남

events.linuxfoundation.org/open-so

urce-summit-korea

12~14일

AI·ICT 산업·기술전망 컨퍼런스

서울, 중구

aiictconference.kr/home

13~14일

AI and Machine Learning Conference 2025

싱가포르

pubscholars.org/ai-and-machine-l

earning-conference

12월

2일

SPRi 산업전망컨퍼런스

서울, 강남

www.spri.kr

2~7일

NeurIPS 2025

미국, 샌디에이고

neurips.cc

3~5일

(소프트웨이브 2025) 10회 대한민국 소프트웨어 대전

서울, 강남

www.k-softwave.com

홈페이지 : https://spri.kr

보고서와 관련된 문의는 AI정책연구실(hs.lee@spri.kr, 031-739-7333)로 연락주시기 바랍니다.

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