1장 조사개요 01 조사개요 02 주요 용어 해설 03 모집단 정의 04 모수 추정 2장 조사결과 01 일반 현황 02 인공지능 기술 및 사업현황 03 매출 현황 04 해외수출 현황 04 인력 현황 05 투자 및 개발 현황 06 애로사항 및 건의사항 3장 부록 01 주요 주관식 문항정리 02 통계표 03 조사표

1장 조사개요 01 조사개요 02 주요 용어 해설 03 모집단 정의 04 모수 추정 2장 조사결과 01 일반 현황 02 인공지능 기술 및 사업현황 03 매출 현황 04 해외수출 현황 04 인력 현황 05 투자 및 개발 현황 06 애로사항 및 건의사항 3장 부록 01 주요 주관식 문항정리 02 통계표 03 조사표

​​​​​​ 2026년은 AI가 콘텐츠를 생성하는 수동적 도구를 넘어 스스로 목표를 해석하고 계획·실행·점검하는 에이전틱 AI(Agentic AI)가 산업 현장에 본격 확산되는 전환점으로, AI의 성격은 ‘도구’에서 ‘디지털 노동(digital labor)’으로 이동하고 있다. 이에 따라 AI 전환(AX)은 기술 도입을 넘어 일하는 방식과 조직 구조 자체를 재설계하는 단계로 진입하였으나, 국내 기업의 높은 관심과 의지에 비해 전사적 도입·내재화는 초기 수준에 머물러 있다. 본고에서는 이러한 간극의 근본 원인, 즉 에이전틱 AI 시대 AX의 핵심 병목이 ‘인재’에 있다고 진단한다. AI가 실행(execution)을 담당할수록 사람의 역할은 축소되지 않고, AI 에이전트에 권한·정책을 부여하며 전체를 조율하는 ‘설계·오케스트레이션’과 그 산출물의 성과·위험까지 책임지는 ‘검토·판단·책임’으로 확장되기 때문이다. 에이전트 도입의 규모 역시 사람이 제공할 수 있는 감독 역량에 의해 제약되어, 거버넌스가 확산의 상한으로 작용한다는 진단도 제기된다. 이러한 맥락에서, 핵심자원으로 부상하고 있는 AX 인재는 ‘도메인 전문성을 토대로 AI(특히 AI 에이전트)를 업무·조직에 이식·조율(오케스트레이션)하고, 그 산출물을 검토·판단·통제해 조직의 성과로 연결하는 인재’라고 볼 수 있다. 이러한 AX 인재는 에이전틱 AI 시대의 '핵심 자원'이다. AI 사용은 사람을 대체하는 ‘자동화’보다 사람과 협업하는 ‘증강’ 중심으로 재편되고 있다. 또한 AI로 절감한 시간이 생산성으로 이어지지 않는 ‘AI 생산성 단절’ 현상이 보여주듯, 동일한 기술의 성과도 업무· 조직을 재설계하는 사람의 ‘전환 역량’에 좌우된다. 실제로 글로벌 노동시장에서는 이러한 인재상이 ‘FDE(Forward Deployed Engineer, 현장 배치 엔지니어)’라는 별도 직무로 구체화되어 채용이 급증하고 있으며, 오픈AI·앤트로픽 등 프런티어 AI 기업들은 FDE를 고객 현장에 상주시키는 배포 전문기업을 설립하는 등 ‘AI를 이식하는 사람’에 대규모로 투자하고 있다. 그러나 AX 관련 인재의 수급은 구조적 불균형 상태로 보인다. 여기에 숙련 미스매치와 역량 검증의 어려움, 인재와 수요처의 대기업·수도권 집중이 더해지면서 중소기업·비수도권의 구조적 공백이 심화되고 있다. 이에 본고에서는 AX 인재 양성의 확대와 질적 고도화, 재직 인력의 AX 인재화와 이를 뒷받침할 정보 전달 체계의 정비, 시장에서 통용되는 역량 기준·검증 체계 구축, 중소기업·비수도권 격차 해소, 그리고 통계·데이터 기반 구축을 정책 과제의 방향으로 제언한다. Executive Summary The year 2026 marks a turning point at which agentic AI enters full-scale industrial deployment, shifting AI from a passive tool toward "digital labor." AI transformation (AX) has accordingly moved beyond technology adoption into the redesign of how work is performed and how organizations are structured. In Korea, however, enterprise-wide adoption and internalization remain at an early stage despite strong corporate interest and commitment. This study applied quantitative content analysis to 5,711 videos published between 2021 and 2025 by 20 leading YouTube technology channels, classifying them into nine technology categories. Content production was concentrated in two categories, device and platform (68.9% on a five-year average) and interaction and UX (13.3%), together accounting for 82.3%; this device-centered structure persisted across the five years. At the category level, production share and viewer engagement moved in the same direction (Spearman rho = +0.68, p = 0.042). Within categories, however, views were heavily concentrated in a small number of videos, so the median rather than the mean was used as the measure of engagement. This report diagnoses the root cause of this gap—the key bottleneck of AX in the agentic AI era—as talent. As AI takes charge of more execution, the human role does not shrink but expands, toward designing and orchestrating AI agents by granting authority and policies, and toward reviewing, judging, and taking responsibility for the performance and risks of their outputs. The scale of agentic deployment is itself constrained by the oversight capacity people can supply, and governance has been identified as a ceiling on diffusion. In this context, AX talent, emerging as a core resource, can be understood as people who, grounded in domain expertise, embed and orchestrate AI (particularly AI agents) into work and organizations, and review, judge, and control its outputs to convert them into organizational performance. Such AX talent is the core resource of the agentic AI era. AI use is being reorganized around augmentation, in which AI works with people, rather than automation that replaces them. And as the "AI productivity disconnect"—in which time saved by AI fails to translate into output—illustrates, the performance of identical technologies hinges on people's "transformation capability" to redesign work and organizations. The supply of AX-related talent, however, appears to be structurally out of balance with demand. Skill mismatches and difficulties in verifying competencies, together with the concentration of talent and demand in large firms and the capital region, are deepening structural gaps for SMEs and non-capital regions. The report accordingly proposes, as directions for policy, expanding and qualitatively upgrading the AX talent pipeline; converting incumbent workers into AX talent and repairing the channels through which information on public programs reaches them; establishing market-recognized competency standards and verification systems; closing the gaps facing SMEs and non-capital regions; and building the statistical and data foundations needed to monitor and forecast AX talent supply and demand.

​​​​​​ 최근 월드 모델(World Model)은 인공지능이 단순한 언어·이미지 처리 단계를 넘어 물리 세계의 구조와 동역학을 이해하고 미래 상태를 예측할 수 있도록 하는 핵심 기술로 부상하고 있다. 이는 범용 인공지능(AGI)과 피지컬AI 실현을 위한 차세대 기반 기술로 평가되며, 로봇·자율주행·가상융합 산업 전반에서 전략적 중요성이 확대되고 있다. 월드 모델은 인간의 멘탈 모델과 유사하게 환경에 대한 이해와 미래 예측을 기반으로 다양한 시나리오를 사전에 시뮬레이션하고 최적의 의사결정을 지원한다. 기술적으로 월드 모델은 명시적, 암묵적, 시뮬레이터 기반, 하이브리드형 등 다양한 패러다임으로 발전하고 있으며, 비디오 생성, 자율주행, 자율 에이전트 등 목적별로도 세분화될 수 있다. 최근 미국, 중국, 유럽, 한국 등 주요국의 기업들은 각각 실시간 3D 가상환경 생성, 자기지도 기반 물리 예측, 합성 데이터 생성, 공간지능 구현 등 다양한 접근 방식으로 월드 모델 개발 경쟁을 본격화하고 있다. 특히 월드 모델은 피지컬AI 발전의 핵심 병목인 데이터 부족과 사전 검증 문제를 해결하는 중요한 대안으로 주목된다. 현실 세계에서 수집이 어려운 대규모 행동 데이터를 합성 데이터와 가상 시뮬레이션으로 보완함으로써 로봇과 자율 시스템의 학습 비용을 줄이고, 위험한 실제 검증 과정을 대체할 수 있다. 이를 통해 보다 안전하고 효율적인AI 시스템 개발이 가능해진다. 정책적으로 한국은 제조업 기반의 풍부한 산업 데이터를 활용해 제조 특화 물리 데이터셋과 고충실도 가상환경을 구축하고, Sim-to-Real 정합성 확보, 도메인 특화 월드 모델 개발 등을 추진할 필요가 있다. 또한 VLA, 시뮬레이션, 제조 데이터를 통합한 국가 차원의 연구개발 체계를 마련함으로써 글로벌 월드 모델 경쟁력을 확보해야 한다. 결론적으로 월드 모델은 향후 AI 산업의 핵심 인프라이자 피지컬AI, 자율주행, 가상융합 발전을 견인할 중요 기술로서, 기술 혁신과 산업 생태계, 국가 정책 차원의 선제적 대응이 요구된다. Executive Summary Recent world models have emerged as a critical technology enabling artificial intelligence to move beyond simple language and image processing toward understanding the structure and dynamics of the physical world and predicting future states. They are increasingly regarded as next-generation foundational technologies for achieving Artificial General Intelligence (AGI) and Physical AI, while their strategic importance is expanding across robotics, autonomous driving, and virtual convergence industries. Similar to the human mental model, world models support proactive simulation of diverse scenarios and optimal decision-making by understanding environments and forecasting future outcomes. Technically, world models are evolving across various paradigms, including explicit, implicit, simulator-based, and hybrid approaches, while also being specialized by application domains such as video generation, autonomous driving, and autonomous agents. Recently, leading companies across the United States, China, Europe, and South Korea have intensified competition in world model development through diverse approaches, including real-time 3D virtual environment generation, self-supervised physics prediction, synthetic data generation, and spatial intelligence implementation. In particular, world models are gaining attention as an important solution to addressing two major bottlenecks in Physical AI development: data scarcity and pre-deployment validation challenges. By supplementing difficult-to-obtain real-world behavioral data with synthetic data and virtual simulations, world models can significantly reduce the cost of training robots and autonomous systems while replacing risky real-world testing processes. This enables the development of safer and more efficient AI systems. From a policy perspective, South Korea needs to leverage its rich manufacturing-based industrial data to establish manufacturing-specialized physical datasets and high-fidelity virtual environments, while promoting Sim-to-Real alignment and domain-specific world model development. In addition, South Korea should secure global competitiveness in world models by establishing a national R&D framework that integrates VLA, simulation, and manufacturing data. In conclusion, world models are expected to become a core infrastructure for the future AI industry and a key enabling technology driving the advancement of Physical AI, autonomous driving, and virtual convergence. As such, proactive responses at the levels of technological innovation, industrial ecosystem development, and national policy are essential.

AI 기술이 산업과 사회 전반에 빠르게 확산되면서, AI는 전기·수도·인터넷과 같은 보편적 사회 인프라로 기능하는 단계에 진입하고 있다. 이에 대한민국은 AI 기술을 통해 모든 국민의 기본적 삶과 안전이 보장되는 ‘AI 기본사회’를 국가 전략으로 제시하고, 의료·교육·복지·금융 등 다양한 공공서비스 영역에서 AI 기반 혁신을 추진하고 있다. 이러한 AI 기본사회는 기술 발전의 성과가 특정 집단에 집중되지 않고 모든 국민에게 공정하게 제공되는 포용적 사회 구현을 목표로 하며, 이를 위해서는 AI 서비스를 국민이 실제 생활 속에서 체감할 수 있는 실행 인프라가 필요하다. 이 과정에서 XR, 디지털 트윈 등 가상융합은 현실과 디지털 세계를 연결하는 공간적 인터페이스로서 중요한 역할을 수행할 수 있다. 가상융합은 시공간의 제약을 극복하여 다양한 사회 문제를 가상환경에서 사전에 실험하고 검증할 수 있게 하며, 국민이 AI 기술을 보다 직관적으로 이해하고 활용할 수 있는 몰입형 환경을 제공한다. 특히 물리적 접근성이 낮은 지역이나 사회적 취약계층에게도 고품질의 공공 서비스를 제공할 수 있다는 점에서, 가상융합은 AI 기본사회의 보편적 접근성을 강화하는 핵심 인프라로 기능할 수 있다. 가상융합은 코로나19 기간 동안 높은 기대를 받았으나, 실제 활용이 게임이나 이벤트 중심 서비스에 머무르고 사용자에게 명확한 가치 제안을 제공하지 못하면서 기대에 비해 확산 속도가 제한적이었다. 또한 고가의 장비, 제한된 콘텐츠, 지속 가능한 비즈니스 모델 부족 등이 산업 발전의 제약 요인으로 작용하였다. 그러나 최근에는 생성형 AI의 발전과 XR 디바이스의 기술적 개선을 바탕으로 가상융합 서비스의 개인화와 몰입도가 높아지고 있으며, 교육·제조·국방·의료 등 다양한 산업 분야에서 가상 시뮬레이션, 원격 협업, 직무훈련 등 실질적인 활용 사례가 가시화되면서 산업의 재도약 가능성이 높아지고 있다. 본 보고서는 국가인공지능전략위원회의 「대한민국 인공지능 행동계획」에서 제시된 AI 기본사회 주요 과제를 중심으로, 가상융합이 실제 정책 실행 과정에서 어떻게 활용될 수 있는지를 구체적으로 제시한다. 우선 사회적 합의 형성 측면에서는 가상공간에서 AI 정책의 영향을 시뮬레이션하고 아바타 기반 토론을 통해 다양한 이해관계자가 참여하는 공론장을 구축함으로써 정책 수용성을 높일 수 있다. 또한 디지털 트윈 기반 리빙랩을 통해 사회 문제 해결을 위한 AI 기술을 가상환경에서 실험하고 검증할 수 있으며, 가상 오피스와 가상 직무훈련을 통해 AI 전환에 따른 일자리 변화와 재교육 문제에도 대응할 수 있다. 이와 함께 가상융합은 돌봄과 의료 분야에서도 활용 가능성이 크다. 가상현실 기반 인지훈련과 아바타 상담을 통해 고령층의 정서적 돌봄을 지원하고, 가상 원격 협진이나 환자 디지털 트윈을 활용한 의료 시뮬레이션을 통해 의료 접근성을 개선할 수 있다. 또한 딥페이크나 금융 사기 등 AI 기반 범죄 대응을 위해 가상환경에서 실제 범죄 상황을 체험하고 대응하는 교육을 제공하거나, 아바타 기반 상담을 통해 피해자의 심리적 회복을 지원하는 방식도 제안된다. 나아가 가상 캠퍼스와 산업 공정 디지털 트윈을 활용한 교육 프로그램을 통해 국민 누구나 AI 교육과 실무 경험에 접근할 수 있는 환경을 구축함으로써 지역과 계층 간 AI 교육 격차를 완화할 수 있다. 종합적으로 볼 때 가상융합은 AI 공론장 구축, 사회문제 해결 실험, 일자리 전환 대응, 돌봄·의료 서비스 확대, 생활 안전 강화, 교육 역량 강화 등 다양한 분야에서 AI 기본사회를 구현하기 위한 공간적 인프라이자 정책 실험 플랫폼으로 활용될 수 있다. 다만 과거 일부 공공 가상융합 프로젝트가 일회성 행사나 전시성 구축에 그쳤던 사례를 반복하지 않기 위해서는 단순한 가상 공간 구축에 머무르지 않고, 실제 정책 효과와 서비스 활용 가치를 창출할 수 있는 지속 가능한 운영 모델과 성과 중심의 정책 설계가 함께 마련될 필요가 있다. Executive Summary As AI technologies rapidly spread across industry and society, AI is entering a stage where it functions as a universal social infrastructure comparable to electricity, water, and the internet. In response, the Republic of Korea has proposed the concept of an “AI Basic Society,” in which AI technologies ensure the basic quality of life and safety of all citizens, as a national strategy. Under this vision, AI-driven innovation is being promoted across a wide range of public service sectors, including healthcare, education, welfare, and finance. The AI Basic Society aims to build an inclusive society in which the benefits of technological advancement are not concentrated in specific groups but are distributed fairly among all citizens. To achieve this, practical implementation infrastructure is required so that citizens can experience and benefit from AI services in their everyday lives. In this context, virtual convergence technologies—such as XR and digital twins—can play a critical role as spatial interfaces connecting the physical and digital worlds. Virtual convergence makes it possible to overcome spatial and temporal constraints, enabling various social issues to be experimented with and verified in virtual environments before implementation in the real world. It also provides immersive environments through which citizens can more intuitively understand and utilize AI technologies. In particular, by enabling the provision of high-quality public services even in regions with limited physical accessibility or among socially vulnerable groups, virtual convergence can function as a key infrastructure that strengthens universal accessibility within an AI Basic Society. Virtual convergence attracted significant attention during the COVID-19 pandemic; however, its actual utilization remained largely centered on games or event-based services. As a result, it struggled to present clear value propositions to users, and its diffusion progressed more slowly than expected. In addition, high equipment costs, limited content, and the lack of sustainable business models acted as constraints on industry development. Recently, however, advancements in generative AI and technological improvements in XR devices have significantly enhanced the personalization and immersive qualities of virtual convergence services. At the same time, practical use cases—such as virtual simulations, remote collaboration, and job training—are expanding across various sectors including education, manufacturing, defense, and healthcare, increasing the potential for renewed growth in the industry. This report focuses on the major initiatives of the “Republic of Korea AI Action Plan” proposed by the National AI Strategy Committee and presents concrete ways in which virtual convergence can be utilized in the actual implementation of AI Basic Society policies. First, in terms of building social consensus, virtual spaces can be used to simulate the impacts of AI policies and establish public deliberation platforms where diverse stakeholders participate through avatar-based discussions, thereby enhancing policy acceptance. In addition, digital-twin-based living labs can enable AI technologies for solving social problems to be tested and validated in virtual environments. Virtual offices and virtual job training programs can also help address employment transitions and reskilling challenges associated with the AI transformation. At the same time, virtual convergence has significant potential in the fields of care and healthcare. Emotional support for older adults can be provided through virtual-reality-based cognitive training and avatar-based counseling, while medical accessibility can be improved through virtual remote collaboration among medical professionals and medical simulations using patient digital twins. Furthermore, to respond to AI-driven crimes such as deepfakes and financial fraud, immersive training programs can allow individuals to experience and respond to simulated crime scenarios in virtual environments, while avatar-based counseling can help support the psychological recovery of victims. In addition, education programs using virtual campuses and industrial process digital twins can create environments where anyone can access AI education and practical experience, thereby reducing AI education disparities across regions and social groups. Overall, virtual convergence can function as both a spatial infrastructure and a policy experimentation platform for realizing the AI Basic Society across various domains, including the establishment of AI public deliberation spaces, experimentation for solving social problems, responses to employment transitions, expansion of care and healthcare services, enhancement of public safety, and strengthening of educational capabilities. However, in order to avoid repeating past cases in which some public virtual convergence projects were limited to one-time events or exhibition-oriented initiatives, it is necessary to move beyond merely building virtual spaces and instead develop sustainable operational models and performance-oriented policy designs that can generate tangible policy outcomes and real service value.

AI 스마트 글래스는 단순한 시각 보조 기기를 넘어, 사용자의 시선과 주변 환경을 인공지능(AI)이 실시간으로 인식하고 해석함으로써 디지털 정보와 현실 세계를 직접 연결하는 차세대 컴퓨팅 인터페이스로 부상하고 있다. 기존의 개인 컴퓨팅이 화면과 손 중심의 입력·소비 구조였다면, AI 스마트 글래스는 사용자가 바라보는 대상과 공간 자체가 데이터가 되는 ‘시선 중심 컴퓨팅’으로의 전환을 의미하며, 생성형 AI와 멀티모달 AI의 발전에 힘입어 새로운 개인 컴퓨팅 패러다임을 형성하고 있다. AI 스마트 글래스 시장은 향후 높은 성장 잠재력을 보유하고 있다. 글로벌 시장에서는 메타, 삼성전자, 구글 등 주요 빅테크 기업들이 AI 스마트 글래스를 차세대 플랫폼으로 인식하고 생태계 구축 경쟁을 본격화하고 있으며, 중국 기업들은 제조 경쟁력을 기반으로 빠르게 시장 진입을 확대하고 있다. 현재 음성 전용 AI 스마트 글래스가 주류를 이루고 있으나 디스플레이를 갖춘 AI 스마트 글래스로의 발전이 예상된다. AI 스마트 글래스는 단기적으로 스마트폰을 보완하는 시선 기반 인터페이스로 확산되고, 중기적으로는 공간의 맥락을 이해하는 공간 기반 인터페이스로 발전하며, 장기적으로는 인간의 시선을 AI가 해석하고 확장하는 ‘시선의 지능화’ 단계로 진화할 것으로 전망된다. 이러한 변화는 정보 탐색 방식, 의사결정 과정, 산업 현장의 작업 방식, 광고·교육·의료 등 다양한 영역에서 구조적 변화를 유발할 가능성이 있다. 특히 AI 스마트 글래스는 1인칭 시점 데이터의 주요 생성 장치로서 AI의 맥락 지능 구현을 가능하게 하는 핵심 기반으로 작용할 것으로 예상된다. 한편 AI 스마트 글래스는 배터리 지속시간 개선, 기기 경량화, 시야각 확대 등 기술적 과제와 함께, 개인정보 보호 우려, 디지털 격차 심화 가능성, 사회적 수용성 확보 등 사회·제도적 이슈에 대한 대응이 동시에 필요하다. 현재는 AI 스마트 글래스 도입 초기 단계로, 기술에 대한 사회적 기대와 프라이버시·안전 등에 대한 우려가 동시에 존재하는 과도기적 국면에 있으며, 기술 확산과 사회적 수용성 확보 간의 균형을 마련하기 위한 정책적 역할이 중요한 시점이다. 이에 본 연구는 산업 생태계 경쟁력 강화 지원, ‘시선 중심 컴퓨팅’ 시대 대비를 위한 선제적 제도 설계, 새로운 디지털 격차 대응을 위한 포용 정책의 필요성을 제시한다. 이를 통해 AI 스마트 글래스가 새로운 개인 컴퓨팅 인터페이스로 안정적으로 정착하고 산업적·사회적 가치 창출로 이어질 수 있는 정책 방향을 도출하고자 한다. Executive Summary AI smart glasses are emerging as a next-generation computing interface that goes beyond simple visual assistance devices by enabling artificial intelligence (AI) to recognize and interpret users’ gaze and surrounding environments in real time, thereby directly connecting digital information with the physical world. Whereas traditional personal computing has been structured around screen- and hand-based input and consumption, AI smart glasses signify a transition toward “gaze-centered computing,” in which the objects and spaces a user looks at themselves become data. Supported by advances in generative AI and multimodal AI, this shift is forming a new paradigm in personal computing. The AI smart glasses market is expected to demonstrate strong growth potential in the coming years. Globally, major technology companies such as Meta, Samsung Electronics, and Google are recognizing AI smart glasses as a next-generation platform and are accelerating competition to establish ecosystem leadership, while Chinese companies are rapidly expanding market entry based on their manufacturing competitiveness. At present, voice-centric AI smart glasses dominate the market, but the evolution toward AI smart glasses equipped with displays is anticipated. In the short term, AI smart glasses are likely to spread as gaze-based interfaces that complement smartphones. In the mid-term, they are expected to evolve into spatial interfaces capable of understanding contextual information within physical environments. In the long term, they are projected to advance toward a stage of “intelligent gaze,” in which AI interprets and augments human vision itself. These developments may trigger structural changes across multiple domains, including information discovery, decision-making processes, industrial workflows, and sectors such as advertising, education, and healthcare. In particular, AI smart glasses are expected to function as a primary device for generating first-person perspective data, serving as a key foundation for enabling context-aware intelligence in AI systems. At the same time, AI smart glasses face technical challenges such as improving battery life, reducing device weight, and expanding field of view, alongside social and institutional issues including privacy concerns, the potential widening of digital divides, and the need to secure social acceptance. As the technology is currently in its early adoption phase, societal expectations and concerns regarding privacy and safety coexist, placing the market in a transitional stage. Accordingly, this is a critical moment for policy intervention to balance technological diffusion with social acceptance. In this context, this study highlights the need for policy measures to strengthen industrial ecosystem competitiveness, establish proactive institutional frameworks in preparation for the era of gaze-centered computing, and develop inclusive policies to address emerging forms of digital inequality. Through this approach, the study aims to derive policy directions that enable AI smart glasses to be stably established as a new personal computing interface while generating both industrial and societal value.

인공지능(AI)은 전 세계 경제, 산업, 사회를 재편하는 핵심 동력으로 부상하고 있다. 그간 컴퓨팅 성능과 데이터 저장 능력 등 하드웨어 발전이 주로 조명되어 왔지만, AI 혁신을 실질적으로 가능하게 만드는 소프트웨어의 역할은 상대적으로 덜 주목받아 왔다. 그러나, 소프트웨어는 복잡한 알고리즘을 구현하는 수준을 넘어, AI 기술의 효율성, 확장성, 접근성 등을 좌우하는 기반이다. 고급 소프트웨어 프레임워크와 프로그래밍 언어는 개발자와 연구자가 정교한 AI 모델을 신속하게 개발하고 개선 및 배포하도록 지원한다. 현대의 인공지능은 방대한 데이터의 수집, 처리, 그리고 고성능 컴퓨팅 자원을 활용한 연산에 기반하고 있다. AI 모델은 다양한 응용 애플리케이션의 엔진으로 여러 AI 서비스와 제품의 근간이 된다. 즉, 소프트웨어가 AI를 만들고, AI는 다시 소프트웨어의 가치를 높이는 동반 성장이 진행중이다. 이러한 소프트웨어의 근본적 중요성은 분명한 정책적 함의를 갖는다. 하드웨어 인프라나 데이터에 대한 투자만으로는 충분치 않으며, 오픈소스 소프트웨어 생태계, 표준화와 상호운용성, 견고한 소프트웨어 보안 프레임워크 등과 같은 전략적 지원이 병행되어야 한다. 더불어 소프트웨어와 인공지능의 통합적 교육과 인력 양성, 기술 개발, 국제 협력을 촉진하는 정책은 장기적인 AI 경쟁력과 포용적 성장을 뒷받침하는 핵심 수단이 될 것이다. 결국 ‘소프트웨어 생태계의 경쟁력이 곧 AI 경쟁력’이라는 인식을 바탕으로 AI 정책 전반을 설계하고 수행할 필요가 있다. 이 보고서에서는 AI의 개발 생애주기 단계별로 저변에서 활용되는 소프트웨어의 역할과 사례를 살펴보고, AI 생태계를 견실화하기 위한 SW 정책을 짚어보고자 한다. Executive Summary Artificial intelligence (AI) is emerging as a core driver reshaping the global economy, industry, and society. While advancements in hardware—such as computing power and data storage capacity—have received considerable attention, the role of software in making AI innovation practically feasible has been relatively underexplored. However, software extends far beyond the mere implementation of complex algorithms; it constitutes the foundation that determines the efficiency, scalability, and accessibility of AI technologies. Advanced software frameworks and programming languages enable developers and researchers to rapidly design, refine, and deploy sophisticated AI models. Contemporary AI systems rely on the large-scale collection and processing of data, as well as intensive computation leveraging high-performance computing resources. AI models function as the core engines of diverse applications, forming the backbone of a wide range of AI services and products. In this sense, software enables the creation of AI, while AI, in turn, amplifies the value of software—illustrating a process of mutual and reinforcing growth. The fundamental importance of software carries clear policy implications. Investment in hardware infrastructure or data alone is insufficient; it must be accompanied by strategic support for areas such as open-source software ecosystems, standardization and interoperability, and robust software security frameworks. Furthermore, policies that promote integrated education and workforce development in software and AI, technological innovation, and international cooperation will serve as critical instruments for sustaining long-term AI competitiveness and fostering inclusive growth. Ultimately, AI policy should be designed and implemented based on the recognition that the competitiveness of the software ecosystem directly translates into the competitiveness of AI. This report examines the roles and illustrative cases of software underpinning each stage of the AI development lifecycle and explores software policy directions aimed at strengthening the overall AI ecosystem.

최근 AI와 사이버보안은 국가 경쟁력과 디지털 주권을 좌우하는 핵심 분야로 자리잡았으며, 각국은 자국의 정치·경제·산업 구조에 기반한 상이한 정책 모델을 구축하고 있다. 본 보고서는 두 기술의 중요성에 주목하여, 미국, 유럽연합, 중국, 일본 등 주요국과 사우디아라비아, 싱가포르 등 신흥국을 대상으로 인공지능과 사이버보안 분야의 거버넌스, 국가 전략, 규제 체계를 종합적으로 분석하였다. 국가별 차이를 AI와 사이버보안의 기술 특성에 따라 구조화하여 비교·분석한 결과, 미국은 민간혁신 중심의 개방형 접근을 취하면서도 위험관리와 안전성 확보를 위한 행정명령 기반 규제를 병행하고 있다. 유럽연합은 EU AI Act와 NIS2 등 강력한 규제 체계를 통해 글로벌 기술 규범을 선도하고 있다. 중국은 국가안보와 데이터 통제를 핵심 원칙으로 하는 중앙집중형 거버넌스를 강화하고 있으며, 일본은 자율 규범과 산업 생산성 향상을 결합한 실용주의 모델을 유지하고 있다. 신흥국 중 사우디아라비아는 초대형 프로젝트와 결합된 중앙집중형 전략을 통해 AI와 보안 기술을 국가발전 전략의 주요 수단으로 활용하고 있으며, 싱가포르는 균형적 규범 체계와 민첩한 실행 구조를 기반으로 아시아 지역의 선도적 기술 정책 모델을 구축하고 있다. 본 보고서는 이러한 과정을 통해 국내 SW기업이 규제로 인한 위험 수준과 시장 진입 기회를 판단하는데 참고할 수 있도록 각 국가별로 인공지능 및 사이버보안에 대한 규제 강도를 제시하였다. 규제 강도 기준으로는 법률 차원의 강력한 구속력이 존재, 주요 기반시설 등 일부에만 의무 부과, 지침·권고 수준의 자율 규제 기조, 입법 논의 단계의 네 가지 강도를 설정하였다. 이를 통해 국내 SW기업이 국가별 규제 리스크를 진입전략의 핵심 요소로 인식하고, 시장별로 차별화된 대응전략을 수립해야 함을 확인한다. Executive Summary AI and cybersecurity have become critical to national competitiveness and digital sovereignty, prompting countries to adopt distinct governance, strategy, and regulatory models. This report analyzes major economies—the United States, the European Union, China, and Japan—and emerging economies such as Saudi Arabia and Singapore, comparing national approaches in AI and cybersecurity and assessing their implications for global markets and corporate activities. The findings show that the United States combines private-sector-led innovation with executive action–based risk and safety measures, while the European Union is shaping global norms through robust frameworks such as the EU AI Act and NIS2. China strengthens a centralized, security- and data-control-oriented model, whereas Japan maintains a pragmatic approach centered on voluntary guidelines and productivity gains. Saudi Arabia links centralized strategies to large-scale national projects, and Singapore advances a balanced regulatory framework with agile implementation. Given widening cross-country divergence in regulation and technology policy, the report highlights the need for Korean software companies to proactively identify country- and technology-specific risks and opportunities. It therefore provides a four-level regulatory intensity scale for each country and technology—ranging from strongly enforceable legal obligations to sector-limited mandates, guideline-based self-regulation, and legislation under discussion—so firms can better assess compliance risks and market entry opportunities and develop market-specific strategies.

디지털 전환과 AI 기술 발전의 가속화로 발생하는 AI 인력 부족 현상을 완화하기 위해 기업과 디 지털 인재의 목소리를 반영한 실효성 있는 해외 디지털 인력 확보 방안 마련이 요구된다. 본 고에서 는 해외 디지털 인재 고용과 취업에 대한 기업과 대학 대상 설문조사와 해외 디지털 인재 대상 심층 인터뷰를 수행하여 해외 인재 유치 관련 현황 및 애로사항을 분석하고 시사점을 도출하였다. 설문조사 결과 기업은 채용할 수 있는 국내 인재가 부족하며 해외 디지털 인재 채용을 원하며, 중 견·중소기업에서 중급 이상의 해외 디지털 인재 수요가 많은 것으로 파악되었다. 기업과 대학은 해외 인재 정보 획득, 의사소통, 비자 취득에 어려움을 겪고 있으며, 이 문제 해결을 위한 해외 인재에 대 한 정보 제공, 재정적 지원, 비자 제도 개선 등을 중요하고 시급한 정책으로 응답하였다. 해외 디지 털 인재의 경우는 상대적으로 해외 원격지 근무 비율이 높으며, 중견·중소 기업은 원격 근무 시 업 무지원 시스템 부족, 해외 송금 등의 행정 처리에도 어려움을 겪고 있는 것으로 분석되었다. 해외 디 지털 인재 수요는 많으나 상대적으로 고용에 어려움을 겪고 있는 중소기업, 스타트업 기업을 대상으 로 각 기업의 애로사항을 해결하기 위한 맞춤형 지원 정책 마련이 필요하다고 분석된다. 심층 인터뷰에 참여한 해외 디지털 인재는 원활한 의사소통, 커리어 발전 가능성, 안정적인 가족 동반 환경 등을 구직의 중요 요인으로 검토하고 있으며, 의사소통, 기업 문화 적응, 비자 취득 등으 로 어려움을 겪고 있었다. 기업 설문조사와 해외 디지털 인재 심층 인터뷰 결과 기업과 해외 디지털 인재는 유사한 애로사항을 토로하였으나, 기업이 채용을 위해 주로 활용하는 채널과 해외 디지털 인 력이 구직을 위해 사용하는 채널이 다른 현상으로 인해 기업이 해외 인재 정보 획득에 어려움을 겪 는 것으로 분석된다. 해외 디지털 인재를 국내에 유치하고 안정적인 정착을 지원하기 위해서는 단편적 정책 지원이 아 닌 전방위적 유입, 정착, 영주를 위한 생태계 조성이 필요하다. 글로벌 디지털 인재 확보 시 기업이 당면하는 애로사항 해결을 위한 맞춤형 정책과 체계적 지원 시스템 마련이 요구된다. 특히 비자 제 도의 경우는 디지털 산업 특성에 맞춘 비자를 개발하고, 비자 갱신 기간 연장, 체류자격 전환의 유연 성 확대 등 비자 제도 개선을 통한 디지털 해외 인재의 국내 체류 장애물을 최소화할 필요가 있다. 한국에 유입된 해외 디지털 인재들이 장기적으로 국내에 정착하고 안정적으로 근무할 수 있도록 지속적 한국어 교육, 기업 문화 적응 지원, 주택, 학교 등 생활 관련 지원 등 다양한 지원 정책을 지속적 제공이 요구된다. Executive Summary To alleviate the shortage of AI talent, it is necessary to prepare effective measures to secure overseas digital talent that reflects the voices of companies and digital talents. In this article, we conducted a survey of companies and universities on attracting overseas digital talent, as well as in-depth interviews with overseas digital talent, to analyze the current status and difficulties of attracting overseas talent, and to draw implications. The survey results show that companies are short of domestic talent and want to hire overseas digital talent, and that there is a high demand for overseas digital talent in small and medium-sized enterprises. Companies and universities face difficulties in obtaining information on overseas talents, communicating with them, and obtaining visas, and respondents identified providing information on overseas talents, financial support, and improving the visa system as important and urgent policies to solve this problem. It is analyzed that it is necessary to prepare customized support policies to solve the difficulties of each company, targeting SMEs and start-ups that have a high demand for overseas digital talents but are having difficulty hiring them. The overseas digital talent who participated in the in-depth interviews considered smooth communication, career opportunities and a stable family environment to be important factors in finding a job. While companies and overseas digital talent share similar pain points, the channels that companies and overseas digital talent use to recruit are different, which can make it difficult for companies to access overseas talent information. In order to attract overseas digital talent to Korea and support their stable settlement, it is necessary to create a holistic ecosystem for attraction, settlement, and permanent residence. Tailored policies and systematic support systems based on solving the challenges faced by companies in acquiring global digital talent are needed. In the case of the visa system, it is necessary to develop visas and related programs tailored to the characteristics of the digital industry, and improve the visa system to minimize barriers for digital overseas talent to stay in Korea. In order for overseas digital talents to settle and work stably in Korea in the long term, Korea should continue to provide various support policies such as continuous Korean language training, support for adapting to corporate culture, and support for housing, schooling, and other aspects of life.

※ 국내 GPU 현황은 시점 현행화와 정밀한 조사를 거쳐 추후 별도 게시 예정 1장 조사개요 01 조사개요 02 주요 용어 해설 03 모집단 정의 04 모수 추정 2장 조사결과 01 일반 현황 02 인공지능 기술 및 사업현황 03 매출 현황 04 해외수출 현황 04 인력 현황 05 투자 및 개발 현황 06 애로사항 및 건의사항 3장 부록 01 주요 주관식 문항정리 02 통계표 03 조사표

스탠퍼드대학교 인간중심 인공지능 연구소(HAI)가 지난 4월 7일 'AI Index 2025' 보고서를 발간했다. 이번 보고서는 2017년부터 발간되어 올해 8번째로, 현재 글로벌 AI 현황에 대한 종합적인 관점의 브리핑을 제공한다. 소프트웨어정책연구소에서는 이 보고서의 주요 내용을 분석‧요약하고 우리의 전략적 대응을 제안하고자 한다. AI 연구개발 경쟁은 매년 더욱 치열해지고 있으며, 선두 주자인 미국과의 경쟁에서 중국의 약진이 두드러진다. AI의 성능은 매년 급격하게 증가하여 이를 측정하기 위한 새로운 벤치마크들이 등장했다. 고성능 모델들은 모델 간 성능 격차가 줄어들어 상향 평준화 되었다. 또한, AI의 활용 확산은 과학과 의료계의 발전을 이끌고 있으며, AI의 활용이 확산됨에 따라 책임있는 AI를 위한 다양한 노력들도 추진되고 있다. 이에 따라 각국에서는 AI에 관련한 규제 법률을 늘리고 있는 추세이다. AI 분야의 `24년의 글로벌 투자 수준은 경기침체로 인해 감소세였던 지난 `22~23년과 달리 크게 증가하였다. 세계적으로 AI 및 CS교육이 빠르게 확산하고 있어 AI 전문가 배출도 가속화되고 있다. AI에 대한 여론은 낙관적인 전망이 증가하고 있는 가운데, 공정성에 대한 신뢰도는 감소하는 양상을 보였다. Executive Summary The Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence(HAI) released the 'AI Index 2025' report on April 7th. This report that published since 2017, is the 8th this year and provides a comprehensive perspective briefing on the current global AI situation. The SPRi analyzes and summarizes the main contents of this report and proposes our strategic response. The competition in AI research and development is becoming more intense every year, and China's advances are notable in its competition with the United States, the leader. The performance of AI has increased rapidly every year, and new benchmarks have emerged to measure it. High-performance models have become more standardized as the performance gap between models has narrowed. In addition, the spread of AI utilization is leading to the development of science and medicine, and various efforts for responsible AI are also being promoted as the use of AI spreads. Accordingly, each country is increasing regulatory laws related to AI. The level of global investment in the AI ​​field in 2024 has increased significantly, unlike 2022-2023, when it was decreasing due to the economic recession. As AI and CS education are rapidly spreading worldwide, the production of AI experts is also accelerating. While public opinion on AI is showing an increasing optimism, trust in fairness is showing a decreasing trend.

인공지능(AI) 기술은 급격한 속도로 발전해왔으며, 특히 2020년대에 들어서면서 초거대 AI 모델이 경쟁적으로 등장하고 있다. 여기서 초거대 AI 모델은 대용량 연산 인프라를 바탕으로 방대한 데이터를 학습해 인간처럼 종합적인 인지·판단·추론이 가능해진 ‘큰 규모’의 AI 모델을 의미한다. 특정 목적에 따라 개별의 데이터를 수집·학습하여 만들어지는 기존의 일반 AI는 학습된 과업(task)에 한하여 수행이 가능한 반면, 초거대 AI는 더욱 복잡하고 광범위한 분야에서 과업을 수행할 수 있다. 본고에서는 2020년부터 2023년까지 전 세계에 출시된 초거대 AI 모델 현황을 분석하고, 글로벌 기술 동향과 트렌드를 살펴보았다. 구체적으로, 미국 민간 연구단체인 ‘EPOCH AI’가 최근 업데이트(‘24년 7월)한 초거대 AI 모델 현황 DB를 통해 데이터를 수집하고, 2020년부터 2023년까지 출시된 초거대 AI 모델에 대해 출시년도, 국가, 분야, 과업유형, 개발형태, 개발조직 유형 등의 다양한 기준으로 정리·분석하였다. 우리나라 현황에 대해서도 주목하고, AI 분야에 대한 정책적 시사점을 도출하였다. Executive Summary Artificial

1장 조사개요 01 조사개요 02 주요 용어해설 03 모집단 정의 04 모수 추정 2장 조사 결과 01 일반 현황 02 인공지능기술 및 사업현황 03 매출 현황 04 인력 현황 05 해외수출 현황 06 투자 및 개발현황 07 애로사항 및 건의사항 3장 부록 01 주요 주관식 문항정리 02 통계표 03 조사표

1장 조사개요 01 조사개요 02 주요 용어해설 03 모집단 정의 04 모수 추정 2장 조사 결과 01 일반 현황 02 인공지능기술 및 사업현황 03 매출 현황 04 인력 현황 05 해외수출 현황 06 투자 및 개발현황 07 애로사항 및 건의사항 3장 부록 01 주요 주관식 문항정리 02 통계표 03 조사표

요약문 1. 제 목 : 2023년 국내외 인공지능 산업 동향 연구 2. 연구 목적 및 필요성 ㅇ 생성AI 기술이 전세계적 이슈로 부상 - 2022년 11월 등장한 오픈AI社의 챗GPT(ChatGPT) 이후 인공지능 기술이 다시 한 번 역사적 변곡점을 맞이하면서 급성장 - 관련 하드웨어, 서비스 개발에 대한 투자뿐만아니라 전산업에서 AI융합이 본격화되고 있으며 글로벌 빅테크를 중심으로 한 주도권 경쟁이 치열해 지고 있는 상황 - 한편, 확률적 산출물 조합에 기반한 생성AI 기술의 한계, 생성물의 오남요에 따른 사회적 부작용 등 AI에 대한 국제사회의 규제 움직임도 점차 가시화 - 이에, 알파고(AlphaGo)이후 2010년 중반부터 급격히 진행되고 있는 인공지능 기술의 진화와 함께 사회적, 제도적 추이를 지속적으로 파악하여 시의성 있게 대응하는 정책적 민첩성의 요구도 높아짐 ㅇ 본 연구는 급변하는 국내외 인공지능 산업 동향을 파악하여 국내 산업 경쟁력 강화와 인공지능 활용 확산을 위한 정책 자료를 확보하는 것이 기본 목표 - 주요국, 기관, 학술단체, 주요 기업의 동향을 파악하여 현황을 진단하고, 향후 AI 기술의 발전과 산업을 전망하여 시의적절한 AI 정책을 개발하고 의사결정을 지원할 수 있도록 기초 자료 제공 및 정책 과제 발굴에 활용 - 인공지능 산업 관련 광범위한 조사를 바탕으로 국내외 AI 정책 관련 유용한 자료(정책, 법률, 권고사항 등)을 확보하여 정책 고도화에 활용 3. 연구의 구성 및 범위 ㅇ 인공지능 산업 현황 및 시장에 대한 개괄적 정리 ㅇ 국내 및 해외 주요국·국제 기구 정책 동향 - 주요국에는 미국, 유럽, 중국, 일본, 영국, 캐나다, 독일, 프랑스, 싱가포르 포함 - 국제 기구/회의로 OECD, UN/UNESCO, G7정상회의, 세계경제포럼(WEF) 동향 분석 ㅇ 국내외 인공지능 주요 기업 동향 분석 - 해외 글로벌 빅테크(구글, 마이크로소프트, 메타, 아마존, 오픈AI, 애플, 테슬라 등) 기업 및 국내 주요 기업 (네이버, 카카오)을 포함한 주요 AI 스타트업 동향 포함 ㅇ 국제 학술 단체 연구, 표준기관, 비영리 연구 기관 동향 분석 - IEEE, ACM 및 최상위 AI 컨퍼런스 발표 및 ISO/EC 국제 표준화 동향 - 국내 TTA 인공지능 표준화 동향 및 관련 인공지능 학회 주요 연구 동향 ㅇ 인공지능 교육 및 고용, 인력 개발 관련 동향 분석 4. 연구 내용 및 결과 ㅇ 주요국 및 국제기관에서는 생성AI 관련 규범 정립 및 규제 추진 - 미국은 인공지능 청사진 마련, 신뢰성 있는 AI 개발을 위한 행정명령, 유럽은 인공지능법안 통과, 중국의 생성 AI 지침 마련, G7의 AI행동강령, 일본은 생성 AI 저작권 지침 수립 및 국내에서는 인공지능 기본법 제정 추진 ㅇ 생성AI의 핵심 기술 개발 및 관련 서비스 생태계에서 경쟁력 우위 확보를 위해 주요 기업들은 가치사슬의 수직 통합화를 가속화 - 마이크로소프트, 구글, 메타, 아마존, 엔비디아 등 주요기업들은 인수합병, 전략적 투자를 통해 인공지능 반도체, 클라우드, AI플랫폼(모델), 애플리케이션에 이르는 인공지능 가치사슬의 수직통합화를 통한 경쟁력 강화 ㅇ 생성AI 모델의 고도화, 경량화와 함께 인공지능 신뢰성 확보 연구 확대 - 대규모 컴퓨팅 인프라 투자를 통해 거대언어모델 성능 경쟁을 펼치는 추세에서 비용 효과적인 경량 모델, 오픈소스 활용 움직임이 확대되고 있음 - 특히 생성물의 부정확성, 오류, 환각 현상, 잠재적 편향성 등 신뢰성 문제가 대두됨에 따라 이를 보완하거나 최소화 하기 위한 기술적, 정책적 대응 강화 5. 정책적 활용 내용 ㅇ 본 연구 내용은 정부의 인공지능 정책 수립 (초거대 인공지능 경쟁력 강화, 전국민 인공지능 일상화 전략 등) 및 관련 법안 마련 (인공지능 기본법)을 위한 현황 분석의 기초 자료로 활용 되었음 6. 기대효과 ㅇ 국내외 환경 변화에 대한 시의성 있는 정보 제공으로 정부 정책 대응력 제고 ㅇ 동태적 동향 분석 체계 구축을 통해 일관적이고 지속적인 정책 고도화 기반 마련 ㅇ 업계, 연구자 및 이용자 등 다양한 이해관계자에게 인공지능 관련 정책, 시장, 기업 전략, 표준, 인력, 연구 개발 동향 등 다양한 AI 현황 자료 제공함으로써 민간의 AI 산업 이해도 및 전략 대응력 향상에 기여

공간컴퓨팅과 AI의 메타버스 융합은 현재 메타버스 한계를 극복하고 새로운 발전 기회를 제공할 것으로 보인다. (후략)

미국과 중국 간의 AI 기술패권 경쟁이 격화됨에 따라 주요 선진국들은 자립적 AI 기술생태계 확보의 중요성을 인식하고, 집중 투자 및 정책적 노력 강화를 추진하고 있다.(후략)

ChatGPT의 등장과 함께 생성 AI 생태계 주도권 확보를 위한 경쟁이 갈수록 치열해지고 있다. 빅테크 기업들은 보다 저렴한 비용으로 고품질의 인공지능 서비스를 제공하기 위한 전략으로 생성 AI 생태계의 가치 사슬을 수직 통합하는 방향을 택하고 있다.(후략)

AI 융합이 강조됨에 따라 기업의 AI 도입·활용 촉진 및 성과 제고를 위한 정책 개발·추진이 활발하게 이루어지고 있으나, 실제 AI 기술을 도입·활용 중인 국내 기업(즉, AI 도입기업)들을 조사·분석한 객관적 자료는 부족한 실정이다.(후략)

최근 생성형 AI와 같은 핵심 기술이 부상하며 강대국 간의 경쟁구조를 한층 복잡화 시키는 상황인데, 본 연구는 AI를 둘러싼 경쟁이 기존 기술경쟁과 달리 개별 기술과 산업을 넘어 안보 및 글로벌 통상의 영역으로까지 영향을 미치고 있음에 주목하고 기술-산업-국가와 글로벌을 연결한 다층차적 시각에서 강대국의 AI 경쟁구조를 분석하고 우리에게의 전략적 시사점 몇 가지를 도출하고자 기획