보고서가 2025년 6월 30일에 공표될 예정임을 알려드립니다.

e-book 보기 AI BRIEF 딥시크(DeepSeek)의 등장과 영향 이슈 ISSUE 미국의 AI안전·신뢰성 정책 추진 현황과 시사점 COLUMN AI 서비스가 견인하는 디지털 산업 생태계 육성 포토에세이 PHOTO ESSAY 중간-이호준 포커스 FOCUS 트럼프 2.0 시대, 한국 ICT 서비스 산업의 도전과 기회 트럼프 2기 행정부의 미국 사이버보안 정책방향 전망

• 입찰마감 : 2025.04.01.(화) 12:00까지
• 서류접수 : https://www.g2b.go.kr/

목차 Table of Contents Ⅰ. 인공지능 산업의 최신 동향 1. 정책/법제 ▹ 미국 국가AI자문위원회, 트럼프 행정부 대상 AI 정책 보고서 발간 ▹ 파리 AI 행동 정상회의, AI의 공공성·지속가능성과 함께 규제 완화 논의 ▹ EU 집행위원회, 경쟁력 강화 로드맵의 일환으로 AI 기가팩토리 구축 추진 ▹ EU 집행위원회, 2025년 업무 프로그램에서 ‘AI 책임 지침’ 철회 계획 발표 ▹ 영국, AI안전연구소의 명칭 AI보안연구소로 변경하고 앤스로픽과 AI 협력 2. 기업/산업 ▹ 구글, 성능 개선한 ‘제미나이 2.0’ 제품군 확대 출시 ▹ 오픈AI, 심층 조사를 수행하는 에이전트 ‘딥 리서치’ 공개 ▹ 오픈AI, GPT-5 출시 로드맵 발표 및 GPT-4.5 프리뷰 공개 ▹ xAI, 최신 AI 모델 ‘그록 3’ 프리뷰 출시 ▹ 퍼플렉시티, 심층 조사와 분석을 수행하는 ‘딥 리서치’ 무료 출시 ▹ 알리바바, 딥시크 V3 능가하는 성능의 ‘큐원2.5-Max’ 출시 ▹ 아크 인베스트, 2025년 혁신 기술 중 하나로 AI 에이전트 선정 3. 기술/연구 ▹ 상하이교통大 연구진, 소량의 고품질 데이터를 활용한 추론 AI 모델 개발 ▹ 스탠포드大와 워싱턴大 연구진, 저비용으로 고성능 추론 AI 모델 개발 ▹ 바이트댄스, 인물 움직임을 생성하는 AI 모델 ‘옴니휴먼-1’ 개발 ▹ AI안전센터와 스케일 AI, 고난도 벤치마크 ‘HLE’ 공개 4. 인력/교육 ▹ 딜로이트 조사 결과, 전 세계 기업들은 점진적으로 AI 도입 확대 ▹ 마이크로소프트 연구 결과, 생성 AI 신뢰할수록 비판적 사고 감소 ▹ 앤스로픽, AI가 노동시장에 미치는 영향을 분석한 ‘앤스로픽 경제 지수’ 공개 ▹ 앤스로픽을 비롯한 여러 기업들, 입사 지원 시 AI 도구 사용금지 요구

보고서가 2025년 4월 30일에 공표될 예정임을 알려드립니다.

소프트웨어정책연구소에서 알려 드립니다. 저희 연구소 불용물품에 대하여 아래와 같이 공지하오니, 무상양여 받고자 하는 기관(단체)는 아래와 같이 신청하여 주시기 바랍니다. 1. 대상물품 : 데스크탑, 노트북 등 총 99건 (붙임1 참조) 2. 신청기간 : 2025.02.27.(목) 10:00 ~ 2025.03.06.(목) 18:00까지 2. 신청기간 : 2025.02.27.(목) 10:00 ~ 2025.03.06.(목) 18:00까지 - 공공기관(공공기관 운영에 관한 법률) - 지방공기업법에 따른 지방공사, 지방공단, 교육기관, 연구기관 - 사회복지업법에 따른 사회복지법인 - 사회적기업 육성법에 따른 사회적 기업 - 국가보훈처장이 지정하는 보훈 관련 단체 4. 제출서류 : 공문 및 신청서(붙임2 참조), 사업자등록증 또는 비영리단체증빙서류(법인설립허가증, 고유번호증, 사회적기업지정서 등) 5. 제출방법 : 직접 또는 이메일(ejchan@spri.kr) 제출 6. 선정기준 - 양여 신청 기관 중 신청 자격을 만족하는 기관에 무상양여 - 2개 이상의 기관 신청 시, 특별한 결격사유가 없는 경우 우선 신청 순위로 배정 후 개별통보 7. 인수방법 : 철거, 운반, 처리 등 비용 인수기관 부담 원칙 - 소프트웨어정책연구소장 - [download id=23607] [download id=23608]

e-book 보기 이슈 ISSUE 산업 메타버스 현황과 전망 소프트웨어 기업의 해외진출 및 지원사업 현황과 시사점 포토에세이 PHOTO ESSAY 중간-이호준 포커스 FOCUS 2025 AI 에이전트 대중화 시대 : AI 에이전트 기술발전의 기대효과와 과제 AI 학습 혁신으로 하나 되는 4대 캠퍼스 글로컬대학 30 사업과 강원도 국립대 통합의 미래 과제

목차 Table of Contents 1. 딥시크의 등장과 배경 2. 딥시크 모델의 기술적 특징 3. 기존 AI 모델과의 비교 4. 딥시크 관련 주요 이슈 5. 딥시크의 영향과 정책적 시사점 6. 참고 문헌

본고에서는 2024년까지 전 세계에 출시된 초거대 AI 모델 현황을 분석하여 글로벌 기술 동향과 트렌드를 살펴본다. 초거대 AI 모델이란, 대규모의 컴퓨팅 인프라를 바탕으로 방대한 데이터를 학습하여 인간처럼 종합적인 인지·판단·추론이 가능해진 ‘큰 규모’의 AI 모델을 의미한다. 미국 민간 연구단체인 ‘EPOCH AI’의 초거대 AI 모델 현황 DB로부터 수집한 데이터를 활용하여 그간 출시된 초거대 AI 모델의 연도별·국가별·분야별·유형별 현황을 분석한다. 특히 2024년 초거대 AI 모델을 출시한 주요 기업/기관과 주요 모델에 대해서도 살펴본다. 마지막으로 글로벌 초거대 AI 모델 개발 트렌드를 정리·요약하고, 시사점 및 정책 제언을 제시한다. Executive Summary This report examines the current status of large-scale AI models released worldwide by 2024. The large-scale AI model refers to a AI model that have learnt vast amounts of data based on a large-capacity computational infrastructure, enabling comprehensive cognition, judgement, and reasoning akin to humans. It analyzes the current status of the large-scale AI model released so far by year, country, sector, and type using data collected from EPOCH AI database. Particularly, it examines the major developers and major models launched in 2024. Lastly, it summarizes the global large-scale AI model development trend, and presents policy recommendations for the field of AI.

지방은 인구 소멸과 지방산업 위기 극복을 위해 소프트웨어(SW)산업 역량 강화를 새로운 성장 동력으로 인식하고 있다. SW산업은 타 산업과의 융합을 통해 가치를 창출하고, 지역 주력산업의 디지털 전환을 촉진하는 핵심 원동력으로 자리 잡고 있다. 그러나 국내 SW기업은 인재 수급과 투자 유치 등의 이유로 수도권에 집중되는 경향이 있으며, 2022년 기준 비수도권 SW기업의 매출액은 수도권의 12.9%에 불과한 상황이다. 이에 따라, 지역 SW산업의 지속 가능한 성장을 위한 정책적 지원이 필요하다. 본고에서는 2016년부터 2021년까지 ICT 실태조사를 기반으로 권역별 SW산업 현황을 분석하고, 사업체 수, 상용 근로자 수, 생산(매출)액 추이를 살펴보았다. 또한, 수도권과 비수도권 비상장 SW기업의 재무 데이터를 취합하여 재무비율 분석을 통해 권역 간 재무적 특성을 도출하였으며, 2019년부터 2022년까지 기업 간 거래 DB를 활용해 SW기업과 타 산업 간 거래액 성장률 및 점유율을 분석하였다. 이를 통해 비수도권 SW기업의 성장 추이와 재무적 특성을 파악하고, 지방 SW산업 생태계 활성화를 위한 정책적 시사점을 도출하였다. 비수도권 SW산업은 수도권 대비 높은 성장률을 보이고 있으나, 산업 규모와 성장 여건은 여전히 미흡하다. 재무비율 분석 결과, 비수도권 비상장 SW기업은 안정적인 경영활동에 집중하는 반면, R&D 투자와 신규 시장 진출과 같은 도전적 투자에는 소극적인 경향을 보인다. 기업 간 거래 분석에서는 비수도권 SW기업의 선박 제조 및 일반 기계 분야 전국 거래액 점유율이 전체산업 평균보다 높은 것으로 나타났다. 지역 주력산업의 디지털 전환 가속화로 SW 수요가 증가함에 따라, 지역 내 산업 특화 SW기업의 발굴·육성 및 해외 선진 SW기업 유치 등 디지털 전·후방 산업 생태계 구축을 위한 정책적 지원이 필요한 상황이다. Executive Summary To overcome population decline and the crisis of local industries, local governments are recognizing software (SW) industry capacity building as a new growth engine. The SW industry is becoming a key driver to create value through convergence with other industries and promote the digital transformation of local key industries. However, domestic SW companies tend to be concentrated in the capital region for reasons such as talent supply and investment attraction, and as of 2022, the sales of non-capital region SW companies accounted for only 12.9% of the capital region. Therefore, policy support is needed for the sustainable growth of the regional SW industry. This article analyzed the status of the SW industry by region based on the ICT Survey from 2016 to 2021, and examined the number of businesses, commercial workers, and production (sales). In addition, financial data of privately held SW companies in the metropolitan area and non-metropolitan area were collected to derive financial characteristics between regions through financial ratio analysis, and the growth rate and share of transaction value between SW companies and other industries were analyzed using the business-to-business transaction database from 2019 to 2022. Through this, we identified the growth trend and financial characteristics of SW companies in non-metropolitan areas and drew policy implications for revitalizing the local SW industry ecosystem. The non-metropolitan SW industry has a higher growth rate than the metropolitan area, but the industry scale and growth conditions are still insufficient. Financial ratio analysis shows that non-metropolitan non-listed SW companies tend to focus on stable business activities and are less likely to invest in challenging investments such as R&D and entering new markets. The analysis of business-to-business transactions shows that non-capitalized SW enterprises have a higher share of national transaction value in ship manufacturing and general machinery than the average of all industries. As the demand for SW is increasing due to the acceleration of digital transformation of key industries in the region, policy support is needed to build a digital pre- and post-industrial ecosystem, including the discovery and development of industry-specific SW companies in the region and attracting advanced SW companies from abroad.

목차 Table of Contents Ⅰ. 인공지능 산업 동향 브리프 1. 정책/법제 ▹ 미국 상무부, AI 칩과 모델의 수출 통제를 전 세계로 확대하는 규정 발표 ▹ 바이든 전 미국 대통령, AI 인프라 구축 가속화 행정명령에 서명 ▹ 미국 트럼프 대통령, AI 인프라 프로젝트 및 AI 행정명령 발표 ▹ 미국 AI안전연구소, 기반모델 오용 위험관리 지침 2차 초안 발간 ▹ 영국 과학혁신기술부, AI 경쟁력 강화를 위한 AI 기회 행동계획 발표 2. 기업/산업 ▹ MIT 테크놀로지 리뷰, 2025년 AI 트렌드 전망 ▹ 엔비디아, CEO 2025에서 피지컬 AI 시대 예고하며 AI 신제품 대거 공개 ▹ 오픈AI, 트럼프 행정부를 위한 AI 정책 청사진 발표 ▹ 오픈AI, 생명공학 스타트업과 협력해 수명 연장 목표 연구를 위한 AI 모델 개발 ▹ 딥시크, 오픈AI o1과 비슷한 성능의 추론형 AI 모델 ‘R1’ 공개 ▹ 딥시크 R1 출시로 인한 AI 시장의 충격과 함께 보안 우려도 대두 ▹ 지상파 방송 3사, 네이버에 뉴스데이터 저작권 침해 소송 제기 3. 기술/연구 ▹ 니케이 분석 결과, 세계 3대 AI 학회 채택 논문 저자 수에서 중국과 미국의 격차 감소 ▹ AMD와 존스 홉킨스大 연구진, 과학 연구를 자율 수행하는 에이전트 개발 ▹ 사카나 AI, 자체 적응형 머신러닝 프레임워크 ‘트랜스포머2’ 개발 ▹ 구글 연구진, 효율적 메모리 사용을 위한 ‘타이탄’ 아키텍처 개발 4. 인력/교육 ▹ 세계경제포럼, 2030년까지 AI의 영향으로 일자리 시장 급변 예상 ▹ IBM 설문조사 결과, IT 의사결정권자의 85%가 AI 전략에서 성과 달성 ▹ 민주주의기술센터 조사 결과, 미국 교육 현장에서 생성 AI 활용 급증 ▹ 딜로이트, 아시아 태평양 지역 AI 거버넌스 조사 결과 발표 Ⅱ. 주요 행사 ▹ICLR 2025 ▹ICRA 2025 ▹AI & Big Data EXPO (North America)

본 연구에서는 그간의 미국의 인공지능(AI) 안전·신뢰성 정책 흐름을 살펴보고, 트럼프 2.0 시대에 AI 기술의 안전·신뢰성 확보하기 위한 정책 흐름이 어떻게 이어질지 예측하고자 하였다. 분석 결과, 미국은 오바마 행정부부터 트럼프 1기 행정부, 바이든 행정부에 걸쳐 AI 기술을 국가 안보와 직결된 전략 기술로서 인식하고 관련 정책을 수립·추진해왔다. 오바마 행정부에서는 AI가 안보와 글로벌 리더십 확보에 중요한 전략 과제임을 인식하고 안전한 AI 시스템을 보장하기 위한 연구 개발 계획 및 지침을 수립하였고, 트럼프 1기 행정부는 자국의 AI 리더십 확보를 위한 연구 강화와 혁신 투자, 그리고 신뢰할 수 있는 AI 개발 및 보급을 지시하였다. 바이든 행정부에서는 연방정부 차원에서 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 혁신에 관한 행정명령을 발동하였다. 공통적으로 AI 개발 및 보급에서 세계를 선도함과 동시에 안전성과 신뢰성을 강화할 수 있는 정책을 마련하는 데 초점을 맞추고 있다. AI의 안전·신뢰성 확보 정책은 국가적으로 일관된 정책 흐름이며, 오히려 국가 안보와 미국 우선주의를 강조하는 트럼프2.0 시대에서는 더욱 강화될 수 있을 것으로 전망된다. Executive Summary This study examines the trajectory of U.S. Policy for Implementing Trustworthiness artificial intelligence (AI) safety and reliability policies and seeks to predict how these policies may evolve Trump 2.0 era. The analysis reveals that since the Obama administration through the first Trump administration, the United States recognized AI as a strategic technology closely tied to national security, developing and implementing policies to support its advancement. The Obama administration acknowledged AI as a critical strategic task for national security and global leadership, establishing research and development plans and guidelines to ensure safe AI systems. The first Trump administration emphasized strengthening U.S. AI leadership by enhancing research, investing in innovation, and directing the development and deployment of trustworthy AI. The Biden administration issued executive orders at the federal level to advance trustworthy AI innovation. All administrations have consistently focused on leading global AI development and deployment while simultaneously reinforcing trustworthiness. Policies to ensure AI trustworthiness thus reflect a unified national strategy. Furthermore, with the Trump 2.0 era’s emphasis on national security and an “America First” agenda, these policies are anticipated to be further strengthened.