- 행사명 : 2026 SW 산업전망 컨퍼런스
- 주제 : 인공지능, 소프트웨어 그리고 대전환!
- 일시 : 2025.12. 2.(화) / 12:00 ~ 17:30
목차 Table of 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 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 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 인력·교육 ▹ 딜로이트, M&A에서 생성 AI 활용 현황 보고서 발표 ▹ 국제노동조합총연맹, AI가 노동조합에 미치는 영향 분석 주요행사일정
e-book 보기 포럼 FORUM 2025년 제62회 SPRi 포럼 – AI, ON! : 인재로 여는 미래 포토에세이 PHOTO ESSAY 중간-이호준 포커스 FOCUS AI가 바꾸는 창업, 디지털 기업가정신의 미래 유통 진화 이론으로 본 미래 커머스 전망: 산업혁명과 혁신에 따른 유통 트렌드 독자 AI 생태계를 어떻게 마련할 것인가?: 이재명 정부의 인공지능 정책에 대한 제언
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.
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
AI, ON! : 인재로 여는 미래 AI, ON! : 인재로 여는 미래 발표자료 [download id=23732] [download id=23733] [download id=23734]
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
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
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