디지털 전환(DX)은 4차 산업혁명의 가속화, 글로벌 공급망 불안, 시장 불확실성 심화 속에서 기업 생존과 성장의 필수 전략으로 자리매김하였다. 이에 따라 기업들은 SW 투자 확대, AI·클라우드 등 SW 신기술 도입, 전문 SW 인력 확보에 집중하고 있으나, 단순한 자원 투입만으로 기대 성과를 달성하지 못하는 경우가 많다. 이는 DX 성과가 개별 요인의 효과뿐만 아니라, SW 투자, SW 신기술, SW인력의 상호작용 속에서 확대됨을 시사한다. 「2024년 SW융합실태조사」를 활용해 국내 1,126개 기업을 대상으로 구조방정식모형(SEM)을 적용한 실증 분석 결과, DX 성과의 핵심 요인은 SW 투자, SW 신기술, SW 인력으로 확인되었다. 세 요인은 각각 독립적으로 DX 성과에 긍정적 영향을 미치면서 동시에 상호 보완적 관계를 형성하였다. 특히 SW 인력은 SW 투자와 SW 신기술의 효과를 DX 성과로 연결시키는 매개 변수로 검증되었는데, 총효과는 직접효과 대비 약 1.4배 정도 확대되었다. 이는 SW 인력이 단순 개별 요인에 그치지 않고 나아가 자본과 기술을 실질적 성과로 전환하는 ‘가교’임을 보여준다. 더 나아가 기업의 인적 자원 구성, 특히 고급 R&D 인력(석·박사급) 비중은 자원의 효과성을 달리하는 조절 변수로 확인되었다. 다중집단분석 결과, 고급 R&D 인력이 상대적으로 많은 기업에서는 SW 투자의 효과가 강하게 발현되었고, 고급 R&D 인력이 상대적으로 적은 기업에서는 SW 신기술 도입 효과가 더 크게 나타났다. 이는 기업이 동일한 전략을 적용할 경우 효율성이 낮으며, 기업 특성과 인력 구조에 기반한 차별화된 인재 전략이 필수적임을 보여준다. 즉, R&D 중심 기업은 고급 인력 유지와 심층적 연구개발을 뒷받침하는 안정적 투자가, 기술 도입·활용 중심 기업은 최신 SW 신기술 도입을 통한 인재 유인과 역량 강화가 핵심 전략임이 도출되었다. 따라서 DX 성공은 곧 맞춤형 인재 전략 수립에서 출발한다. 기업은 자사의 비즈니스 모델과 인력 구조를 면밀히 진단한 후, 실무형 인재 역량 강화가 필요한지, 고급 인재 확보 및 유지가 중요한지를 구분하여 차별화된 전략을 추진해야 한다. 정부는 기업 유형별로 실무형 인재 공급 확대, 고급 인재 연구개발 지원, 세제 혜택 및 규제 완화 등 구체적이고 맞춤형 지원책을 설계해야 한다. 더 나아가 정부와 기업은 공동 R&D와 실전형 인재 양성을 양대 축으로 협력하여, 국가 차원의 SW 인재 선순환 생태계를 구축해야 한다. 이는 DX 성과를 지속적으로 확대하고, 산업 전반의 혁신과 글로벌 경쟁력 강화를 동시에 달성할 수 있는 핵심 기반이다. Executive Summary Digital Transformation (DX) has emerged as an essential strategy for corporate survival and growth amid the acceleration of the Fourth Industrial Revolution, global supply chain instability, and heightened market uncertainties. In response, companies have expanded software (SW) investment, adopted emerging SW technologies such as AI and cloud, and sought to secure specialized SW talent. However, many firms fail to achieve expected outcomes through resource input alone, indicating that DX performance is shaped not only by individual factors but also amplified through the interaction of SW investment, SW new technologies, and SW workforce. Based on the 2024 SW Convergence Survey of 1,126 firms, empirical analysis using Structural Equation Modeling (SEM) identified SW investment, SW new technologies, and SW workforce as the three core drivers of DX performance. Each contributes positively on its own while forming mutually complementary relationships. Among them, the SW workforce was empirically verified as a mediating factor that connects and amplifies the effects of SW investment and SW new technologies, with total effects expanding to about 1.4 times greater than direct effects. This shows that the SW workforce is not a mere standalone factor but rather a bridge that transforms capital and technology into tangible outcomes. Furthermore, the composition of human resources—particularly the proportion of highly qualified R&D personnel (Master’s and PhD holders)—was confirmed as a moderating factor that alters the effectiveness of resource inputs. Multi-group analysis revealed that firms with relatively more advanced R&D personnel benefited more strongly from SW investment, while firms with relatively fewer advanced personnel derived greater impact from adopting new SW technologies. This demonstrates that applying a uniform strategy across firms is inefficient, and that differentiated talent strategies tailored to organizational characteristics and workforce structure are essential. Specifically, R&D-intensive firms should focus on stable investment to retain top-tier talent and support deep research activities, while technology-adoption-oriented firms should emphasize the introduction of cutting-edge SW technologies to attract and develop skilled professionals. Therefore, successful DX begins with the establishment of customized talent strategies. Firms must thoroughly assess their business models and workforce composition to determine whether strengthening field-oriented talent or securing and retaining advanced R&D personnel should be prioritized. Governments, in turn, should design concrete and tailored support policies, such as expanding the supply of practical talent, promoting advanced R&D activities, and providing tax incentives and regulatory flexibility. Beyond this, joint initiatives between government and industry—focused on collaborative R&D and practice-oriented talent development—are essential to building a national virtuous cycle ecosystem for SW talent. Such an ecosystem will provide the foundation for sustaining DX performance, driving innovation across industries, and simultaneously enhancing global competitiveness.

이 보고서에서는 인공지능(AI)이 과학 연구의 전 과정에 가져온 혁신적 변화를 분석하여, AI 기반 연구 패러다임의 특성과 각 연구 단계별 활용 사례, 정책적 시사점을 제시하고자 하였다. AI는 경험, 이론, 계산, 데이터 주도에 이은 제5의 과학혁명의 핵심 동력으로, 인간 연구자의 인지적 한계를 보완하고 지식 창출 과정 자체를 재정의하고 있다. 특히 AI는 방대한 데이터에서 패턴을 발견하고, 학제 간 경계를 넘나드는 지식 연결을 수행하며, 가설 생성부터 실험 수행, 데이터 분석에 이르는 연구 전 주기를 통합적으로 지원하는 지능형 연구 동반자로 진화하고 있다. 이러한 변화는 연구의 속도와 규모를 기하급수적으로 확장시켰을 뿐만 아니라, 연구 접근성을 높여 고가 장비나 전문 지식 없이도 첨단 연구에 참여할 수 있는 환경을 만드는데 기여하고 있다. 나아가 AI는 장기간 미해결로 남아있던 과학적 난제들을 해결하고, 인간이 상상하지 못한 새로운 연구 영역을 개척하며, 실시간 글로벌 협업을 가능케 하는 연구 인프라로 자리잡고 있다. 이에 대응하여 우리나라도 산업경쟁력의 원천인 과학기술 분야의 연구 효율성 제고와 세계적 연구 성과를 달성하는데 AI를 적극 활용하는 정책 기반을 구축해 가야한다. 이를 위해 AI 주도의 연구 패러다임을 재정립하고, 연구 단계별 AI 활용 가능성을 다방면으로 탐색할 필요가 있다. 아울러, AI의 기술적 한계와 오류 가능성에 대한 명확한 인식과 올바른 연구 윤리를 바탕으로 연구 현장에 활용할 수 있도록 정책적, 기술적 지원이 수반되어야 한다. 이를 바탕으로 과학기술 연구의 새로운 ‘운영체제’로서 과학기술 특화 AI 모델 개발, 연구 데이터 및 인프라 공유, 연구 산출물의 신뢰성 검증 기술 개발을 병행에 안전하고 믿을 수 있는 모두를 위한 과학 기술 AI (AI for Science & Technology) 실현 환경을 선도적으로 구현해야 할 것이다. Executive Summary This report aims to analyze the transformative changes that artificial intelligence (AI) has brought to the entire scientific research process, presenting the characteristics of AI-driven research paradigms, use cases at each research stage, and policy implications. AI serves as the core driving force of the fifth scientific revolution following empirical, theoretical, computational, and data-driven approaches, complementing the cognitive limitations of human researchers and redefining the knowledge creation process itself. In particular, AI is evolving into an intelligent research companion that discovers patterns in vast datasets, performs knowledge connections across interdisciplinary boundaries, and provides integrated support throughout the entire research cycle from hypothesis generation to experimentation and data analysis. These changes have not only exponentially expanded the speed and scale of research but have also contributed to creating an environment where cutting-edge research can be conducted without expensive equipment or specialized expertise by enhancing research accessibility. Furthermore, AI is establishing itself as a research infrastructure that solves long-standing scientific challenges, pioneers new research domains beyond human imagination, and enables real-time global collaboration. In response, South Korea must also establish a policy foundation that actively utilizes AI to enhance research efficiency in science and technology—the source of industrial competitiveness—and achieve world-class research outcomes. To this end, it is necessary to reestablish AI-driven research paradigms and explore the possibilities of AI utilization across various research stages. Additionally, policy and technical support must be provided to ensure proper application in research settings, based on a clear understanding of AI's technical limitations and potential for errors, as well as sound research ethics. Building on this foundation, we must proactively implement a safe and reliable AI for Science & Technology environment for all by developing science and technology-specialized AI models as the new 'operating system' for scientific research, sharing research data and infrastructure, and developing reliability verification technologies for research outputs.

최근 세계 AI 시장이 빠르게 성장하고 AI 관련 제품과 서비스의 혁신이 활발하게 진행되는 가운데, 주요 AI 기업 및 국가 간 기술 경쟁 역시 치열하게 전개되고 있다. 한편 AI 분야에서 국가 간 협력 및 투자의 중요성이 증대되고 있으며, 기업 간 투자·협력 역시 Microsoft가 OpenAI에 투자, Google이 Anthropic으로 투자한 사례와 같이 기업 간 투자 네트워크가 확대되고 있다. 보고서는 국가 간 벤처캐피탈(VC) 투자 흐름을 분석함으로써, 글로벌 협력을 활발히 진행하는 국가들의 특성을 도출하고, 정책적 시사점을 제시하였다. 분석 결과, 미국은 AI 분야 VC 투자에서 압도적인 비중을 차지하고 있다. 미국과 중국은 VC 투자에 있어 자국 중심적이다. 한편, 영국, 캐나다, 이스라엘은 미국으로부터의 자본 유치와 해외 투자 비중이 높으며, 영국 및 EU 국가는 AI 분야 해외 투자 비중이 높아 상호 협력 중심의 구조를 보이고 있다. 또한, 공통적으로 우수한 AI 인재에 의해 창업된 AI 기업이 적극적으로 VC 투자 유치에 성공하면서, 국가의 대표적인 소버린 AI 기업으로 성장하는 사례가 등장하고 있다. 상대적으로 한국의 해외 투자 유치 비중은 다른 국가에 비해 낮은 상황이다. 그러나 트웰브랩스, 업스테이지, 노타AI 등 국내 유망 스타트업의 해외 투자 유치와 협력 사례가 등장하기 시작했다. 2025년 정부는 글로벌 AI 3대 강국 도약을 위해 민관의 적극적인 투자를 강조하고 있으며, 특히 AI 등 첨단산업을 위한 국민성장펀드 조성 계획을 발표함에 따라 우리나라의 AI 산업의 성장이 기대되고 있다. 결론적으로, 글로벌 협력을 통한 투자 자본 확보를 통한 기업 생태계 활성화는 AI 강국 도약의 선결 과제다. 이를 위해 AI 기업 육성을 위한 투자금 확대, 규제 혁신 인센티브, 해외 진출 및 공동 연구 지원 등이 병행되어야 한다. 이를 통해 AI 3대 강국 공약 달성은 물론 우리나라의 AI 기술 경쟁력을 글로벌 수준으로 제고하는 노력이 필요하다. Executive Summary As the global AI market rapidly grows and innovation in AI-related products and services continues, technological competition among major AI companies and countries is also intensifying. Meanwhile, the importance of international cooperation and investment in the AI field is increasing, and inter-company investment and collaboration is expanding through corporate investment networks. This report analyzes cross-border venture capital (VC) investment flows, identifies the characteristics of countries actively pursuing global collaboration, and presents policy implications. The analysis reveals that the United States accounts for an overwhelming share of VC investment in the AI sector. The United States and China are both highly domestically focused on VC investment. Meanwhile, the United Kingdom, Canada, and Israel attract significant capital and foreign investment from the US, a leading AI country. The United Kingdom and EU countries also exhibit a high proportion of overseas investment in AI, demonstrating a structure centered on mutual cooperation. Furthermore, there are examples of AI startups founded by outstanding AI talent actively attracting VC investment and growing into leading national AI companies. Currently, Korea's share of foreign investment is relatively low compared to other countries. However, promising domestic startups, such as Twelve Labs, Upstage, and Nota AI, are beginning to attract overseas investment and collaborate. Furthermore, with the government announcement of a plan to establish a national growth fund for cutting-edge industries such as AI, the growth of Korea's AI industry is expected. In conclusion, securing investment capital through global collaboration and revitalizing the corporate ecosystem are prerequisites for Korea's leap to becoming an AI powerhouse. To achieve this, increased investment in fostering AI companies, regulatory innovation incentives, and support for overseas expansion and joint research should be implemented. Furthermore, efforts are needed to not only achieve the goal of becoming the third level of countries in AI, but also elevate AI technology competitiveness of Korea.

목차 Table of Contents 정책·법제 ▹ 대만 디지털발전부, 의회에서 AI 산업 발전 정책 현황 보고 ▹ OECD, 범용 기술로서 생성 AI의 생산성과 정책적 함의 분석 ▹ 미국 상원, 예산안에서 주 정부의 AI 규제를 10년간 금지하는 조항 삭제 ▹ 미국 트럼프 대통령, 미국 AI 행동계획과 행정명령 발표 ▹ EU 집행위원회, 「AI 법」의 범용 AI 관련 실천 강령과 지침 발표 기업·산업 ▹ 미드저니, 첫 번째 비디오 생성 AI 모델 ‘V1’ 출시 ▹ 바이두, 10년 만에 AI 기반으로 검색 서비스 대폭 개편 ▹ 문샷 AI, 에이전트 기능 지원하는 ‘키미 K2’ 오픈소스 공개 ▹ xAI, 차세대 AI 모델 ‘그록 4’ 공개 및 정부 AI 시장 진출 ▹ 퍼플렉시티, AI 에이전트 탑재한 웹 브라우저 ‘코멧’ 출시 ▹ 오픈AI, 사용자 대신 복잡한 작업을 처리하는 ‘챗GPT 에이전트’ 공개 기술·연구 ▹ 구글 딥마인드, 인간 DNA 염기서열 분석 AI 모델 ‘알파게놈’ 공개 ▹ 일본경제신문 조사 결과, AI용 비밀 지시 숨긴 논문 다수 발견 ▹ 사카나 AI, 첨단 AI 모델 간 협력을 통한 추론 강화 알고리즘 개발 ▹ 미국 프린스턴⼤ 연구 결과, 인간과 LLM 모두 AI 사용한 글을 낮게 평가 ▹ 마이크로소프트, AI 의료 진단 시스템 ‘MAI-DxO’ 공개 ▹ 구글, 의료용 AI 모델 ‘메드젬마’ 오픈소스 공개 ▹ METR 연구 결과, AI 도구 사용 시 숙련 개발자의 작업 속도 둔화 인력·교육 ▹ 세일즈포스 조사 결과, 사무직 근로자의 일일 AI 사용 급증 ▹ 앤스로픽, AI로 인한 노동 문제 대응을 위한 ‘경제 미래 프로그램’ 출범 ▹ 구글 딥마인드, AI 코딩 기업 윈드서프의 핵심 인력 영입 주요행사일정

ISSUE REPORT 2025.08.20. IS-206 메타버스-AI 공진화 전망과 시사점 Prospects and Implications of Metaverse and AI Co-evolution 한상열 SPRi 소프트웨어정책연구소

08 SW 중심사회 월간 2025 August Vol.134 ISSUE 소프트웨어중심자동차(SDV) 시대를 여는 길: 소프트웨어와 생태계 협력 FOCUS AI 시대, 정부의 공공자치 실현 전략 항공우주산업의 경쟁력 제고: 소프트웨어 기반의 전산유체역학(CFD)과 항공기 안전 보장

• 입찰마감 : 2025.08.19.(화) 10:00까지
• 서류접수 : https://www.g2b.go.kr/

SPRI AI Brief 2025년 8월호 인공지능 산업의 최신 동향 SPRi 소프트웨어정책연구소

목차 Table of Contents 1. AI 데이터센터(AI Data center)의 도입과 확산 2. AI 데이터센터 관련 주요 기업 동향 3. AI 데이터센터 관련 국가별 정책 동향 4. AI 데이터센터 관련 이슈 및 정책적 시사점 5. 참고 문헌

ISSUE REPORT 2025.07.29 IS-205 위기 혹은 기회 : 트럼프 행정부의 관세조치가 소프트웨어 산업에 미칠 영향과 대응 방안 Crisis or Catalyst? How U.S. Tarrifs Reshape the Software Industry 류채연, 최혜리 SPRi 소프트웨어정책연구소

인간이 개발하는 기술은 자연의 작동 방식과 매우 닮아있어, 자연으로부터 아이디어를 얻고 모방하며 기술 개발이 시작된다고 해도 과언이 아니다. 현재 AI 기술의 기반이 되는 신경망 역시 인간의 뇌 구조와 작동 방식에 대한 모방으로부터 시작되었다. 양자역학은 분명히 자연이 근본적으로 작동하는 방식이지만, 우리가 경험하는 일상의 현상과 다른 방식으로 기술된다. 인간이 실제로 보고 느끼는 것으로부터 생겨나는 일상적 직관과 감각적 경험과는 사뭇 이질적이기 때문에, 일반적인 대중에게 양자는 항상 어렵고 난해하게만 느껴지는 ‘과학’의 영역에만 머물러 있었다. 그러나 최근 양자컴퓨터를 개발하는 글로벌 기업 및 스타트업들이 보여준 놀라운 기술 적 성과는 더 이상 양자를 ‘과학’의 영역이 아닌 ‘실용적인 기술’의 영역으로 끌어들이는 데 충분하다고 평가되고 있다. 양자컴퓨터의 개발은 미시적 세계, 즉 양자의 세계를 완전 히 이해하지 못해도 기술로서의 활용이 가능하다는 놀라운 증명이기도 하다. 우리가 사용 하는 고전 컴퓨터의 트랜지스터 회로가 어떻게 동작하는지 모르더라도 수많은 사람들이 컴퓨터를 잘 활용할 수 있는 것처럼, 이제 양자역학을 이해하지 못해도 차세대 컴퓨팅이 자 복잡한 연산을 위한 자원으로 양자컴퓨터를 활용할 수 있는 단계에 접어들고 있는 것 으로 보인다. 현재 인류는 이미 놀라운 컴퓨팅 자원과 기술을 개발하여 활용하고 있다. AI 기술은 다 양한 영역에서 활용되고 있는데, 양자컴퓨터의 개발에서도 마찬가지다. 기술적 어려움이 많은 양자컴퓨팅 개발에서 AI의 활용은 여러 가시적인 성과를 거두고 있는데, 이러한 성 과는 이제 곧 인류가 양자컴퓨터를 실용적으로 활용할 수 있는 수준에 도달할 것이라는 큰 기대를 불러일으키고 있다. AI는 양자의 세계를 더 잘 이해하고 기술을 개발할 수 있 도록 ‘과학’과 ‘실용적인 기술’의 영역을 넘나들며 연구자들에게 도움을 주고 있는 셈이다. 한층 더 흥미로운 점은 AI 기술로 인해 양자컴퓨터 개발이 의미있는 진전을 보이면서, 양자컴퓨터가 실용적인 컴퓨팅 자원으로 실현되었을 때 AI 개발에는 어떤 이점을 제공할 수 있을지에 대한 관심도 증가하고 있다. 현재 AI 기술은 고차원 데이터의 처리와 수많은 학습이 필요한 구조로 연산자원에 대한 수요가 급증한 상황이다. 양자컴퓨터는 고전 컴퓨 터 대비 특정 연산에서 기하급수적인 연산우위를 가짐으로써, 인류가 AI를 활용해 풀고자 하는 여러 문제에 대해 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다. 그러나 양자컴퓨터와 AI의 상호보완적 발전에는 여전히 풀어야 할 기술적 문제와 한계점이 존재한다. 실제 개발되어 활용할 수 있는 양자컴퓨터 하드웨어가 한정적인 상황에 서, 아직은 시뮬레이션이나 가능성 탐색 수준에 머물러 있는 영역도 존재하는 것으로 보 인다. 그럼에도 불구하고 지금 양자컴퓨터와 AI의 융합은 인류에게 차세대 신기술의 영감을 불러일으키는 것은 분명한 것으로 보인다. 이미 AI 선진국들은 양자 기술에서도 주도권을 확보하기 위해 기술 개발 지원 및 기술 유출 방지 정책을 동시에 시행하고 있다. 우리나 라에서도 양자컴퓨팅과 AI 융합기술에 대한 적극적인 지원 정책이 필요한 시점이다. 본 보고서는 ‘AI를 활용한 양자컴퓨팅 기술 개발(AI for Quantum)’과 ‘양자컴퓨터를 활 용한 AI 기술 개발(Quantum for AI)’로 나누어, 현재 기술 융합 상황과 앞으로의 기술 개발이 나아가고자 하는 방향성을 살펴보고자 하였다. 실제적인 융합 성과를 내는 AI의 양자컴퓨팅 기술 개발 활용 사례와 양자컴퓨터가 AI 개발에 활용될 가능성을 함께 살펴 봄으로써, 양자컴퓨터와 AI 융합에서의 주요 내용을 짚어보고 정책적 시사점을 제언하고 자 한다. 양자컴퓨터와 AI 융합기술은 아직 연구개발 초기 단계지만 기술 파급력이 높을 것으로 예상되며, 따라서 국가적 차원에서의 R&D 지원이 필요할 것으로 보인다. 또한 양자컴퓨 팅 산업과 AI 산업에서는 스타트업들이 혁신적인 기술 개발을 선도하고 있기 때문에, 국 내 기업들도 시장 조기 선점에 나설 수 있도록 관련 산업 기반을 조성해 주는 것이 매우 중요할 것이다. 더불어 다양한 학문이 융합된 양자컴퓨팅과 AI 분야에서, 융합 인재 양성 및 확보 정책이 필요할 것으로 보인다. Executive Summary The technologies that humans develop closely resemble the way nature works, and it's no exaggeration to say that technology development begins by borrowing ideas from nature and imitating it. Current AI technology is based on neural networks, which were originally designed to mimic the structure and function of the human brain. Quantum mechanics is clearly a fundamental aspect of how nature works, but it is described in a manner that differs from the everyday phenomena we experience. Because it is so different from our everyday intuitions and sensory experiences based on what we see and feel, quantum mechanics has always remained in the realm of 'science' for the general public, seeming difficult and esoteric. However, recent technological breakthroughs by global companies and startups developing quantum computers are considered to be enough to bring quantum computing out of the realm of science and into the realm of "practical technology". The development of quantum computers is a remarkable demonstration that, while we don't need to fully understand the microscopic world of quanta, we can still utilise them as a technology. Just as many people can use computers without knowing how they work, we appear to be entering a phase where quantum computers can be used as the next generation of computing and a resource for complex computations without understanding quantum mechanics. Humanity has already developed and utilised incredible computing resources and technologies. AI technology is being used in many areas, including the development of quantum computers. The use of AI in the development of quantum computing, which is technically challenging, has yielded a number of tangible results, raising high hopes that humanity will soon reach a point where quantum computers can be put to practical use. AI is helping researchers to better understand the quantum world and develop technologies that can be used in the realm of science and practical technology. More interestingly, as AI technology has led to meaningful progress in the development of quantum computers, there is also growing interest in how quantum computers could benefit AI development when they are realized as practical computing resources. Current AI technologies require high-dimensional data processing and a lot of training, which puts a huge demand on computational resources. Quantum computers are expected to offer exponential computational advantages over classical computers for certain types of computation, which could enable humans to solve many of the problems that are currently being solved by AI. However, there are still technical challenges and limitations in the complementary development of quantum computers and AI. Due to the limited availability of quantum computer hardware for development and utilisation, some areas remain in the realm of simulation or exploration. Nevertheless, it is clear that the convergence of quantum computers and AI will inspire a new generation of technologies for humanity. Countries at the forefront of AI have already recognised quantum technology as a strategic national asset and are implementing policies to support its development and prevent leakage. The time has come for Korea to actively support the convergence of quantum computing and AI. The report is split into two sections, "AI for Quantum" and "Quantum for AI," to examine the current state of technology convergence and the future direction of technology development. We will highlight key issues in the convergence of quantum computers and AI, as well as suggest policy implications, by examining examples of AI's use of quantum computing technology development to achieve practical convergence, as well as the potential for quantum computers to be used in AI development. Although the convergence of quantum computers and AI is still in the early stages of research and development, it is expected to have a significant technological impact. Therefore, it is crucial to support R&D at a national level. In addition, since startups are leading the development of innovative technologies in the quantum computing and AI industries, it will be very important to create a relevant industrial base so that domestic companies can take an early lead in the market. Furthermore, given the convergence of various disciplines in the fields of quantum computing and AI, there is a need for policies to encourage and protect convergence talents.

e-book 보기 이슈 ISSUE 디지털 분야 해외 인재 유치를 위한 국내·외 비자 제도 : 현황 및 시사점 포토에세이 PHOTO ESSAY 중간-이호준 포커스 FOCUS 대한민국 ICT 서비스 무역의 도약과 과제 AI 시대의 표준과 오픈소스의 상생 전략 손에 잡히는 오픈소스, 기업 비즈니스와 전략 사례

목차 Table of Contents 정책·법제 ▹ OECD, AI와 인간의 능력을 비교한 AI 역량 지표 공개 ▹ 일본 정부, 「AI 관련 기술의 연구개발 및 활용 추진에 관한 법률」 공포 ▹ 일본 방위성, AI를 활용한 무기의 연구개발 지침 발표 ▹ 미국 상무부, AI안전연구소를 AI표준혁신센터로 개편 ▹ EU 집행위원회 공동연구센터, 생성 AI 전망 보고서 발간 기업·산업 ▹ 앤스로픽, 차세대 AI 모델 ‘클로드 오푸스 4’와 ‘클로드 소네트 4’ 출시 ▹ 애플, WWDC 2025에서 ‘애플 인텔리전스’ 신기능 공개 ▹ 미스트랄 AI, 추론 AI 모델과 기업용 AI 코딩 도구 출시 ▹ AMD, 제품 발표 행사에서 개방형 AI 생태계 비전하에 신제품과 플랫폼 공개 ▹ 엔비디아, 유럽 주요 기업과 협력해 AI 인프라 구축 계획 발표 ▹ 가트너, 에이전틱 AI 시장에서 ‘가디언 에이전트’ 부상 전망 기술·연구 ▹ 앤스로픽, LLM의 내부 활동을 시각화하는 오픈소스 도구 공개 ▹ 팰리세이드 리서치 연구 결과, 오픈AI 모델이 인간의 종료 지시 거부 ▹ 메타, 물리적 세계를 이해하고 예측하는 AI 모델 ‘V-JEPA 2’ 개발 ▹ 중국과기대 연구진, 딥리서치 에이전트의 성능 평가를 위한 벤치마크 개발 ▹ CVPR 2025, AI와 컴퓨터 비전 분야의 최신 연구 성과 제시 인력·교육 ▹ 메타, 스케일 AI CEO를 비롯한 AI 인재 영입 노력 본격화 ▹ 아마존 CEO, 생성 AI 도입 확대로 수년 내 사내 인력 감소 전망 ▹ PwC 조사 결과, AI에 노출된 산업의 일자리와 임금이 모두 증가 추세 ▹ 세일포인트 조사 결과, IT 전문가들은 AI 에이전트의 보안 위험 우려 주요행사일정

자료) 미국인구통계국(Census) NAICS(2022)

• 입찰마감 : 2025.07.11.(금) 12:00까지
• 서류접수 : https://www.g2b.go.kr/

제 1 장 조사개요 1. 조사 목적 2. 조사 개요 3. 표본 설계 4. 조사 완료 및 유효표본 5. 주요 조사 내용 제 2 장 조사 결과 1. 일반현황 2. 경영실적 3. 사업 현황 4. 인력 현황 5. 기술 개발 환경 6. 신소프트웨어 7. 해외진출 현황 제 3 장부록 1. 용어해설 2. 결과표 3. 조사표 4. 소프트웨어산업 품목 분류체계

제 1 장 조사개요 1. 조사 목적 2. 조사 개요 3. 표본 설계 4. 조사 완료 및 유효표본 5. 주요 조사 내용 제 2 장 조사 결과 1. 일반현황 2. 경영실적 3. 사업 현황 4. 인력 현황 5. 기술 개발 환경 6. 신소프트웨어 7. 해외진출 현황 제 3 장부록 1. 용어해설 2. 결과표 3. 조사표 4. 소프트웨어산업 품목 분류체계

제 1 장 조사 개요 01. 조사 배경 및 목적 02. 조사 개요 03. 표본 설계 04. 주요 조사 내용 05. 조사 추진 및 운영 제 2 장 조사 결과 01. 재무 현황 02. 조직 및 인력 현황 03. SW 기술 현황 04. 디지털 전환 현황 05. 산업별 디지털 성숙도 현황 부록 01. 용어 해설 02. 결과표 03. 주요 항목 상태표준오차 04. 조사표