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표제지 1

목차 3

요약문 9

제1장 서론 18

제1절 연구 배경 18

제2절 연구 내용 및 방법 20

제2장 오픈소스AI의 이해 22

제1절 오픈소스AI 생태계의 성장과 중요성 22

제2절 오픈소스AI 개념의 정립 32

제3절 요약 및 시사점 42

1. 요약 42

2. 시사점 43

제3장 국내외 오픈소스AI 동향 47

제1절 현황 조사 개요 47

제2절 글로벌 오픈소스AI 기업 현황 49

1. 메타 49

2. 구글 50

3. OpenAI 51

4. Eleuther AI 53

5. 알리바바 54

6. 바이두 56

7. 딥시크 57

8. 미스트랄 AI 59

제3절 국내 주요 오픈소스AI 기업 현황 62

1. LG AI 62

2. SK 텔레콤 63

3. 네이버 65

4. 업스테이지 67

5. 엔씨AI 69

제4절 글로벌 주요 오픈소스AI 기술(오픈소스 모델) 동향 72

1. 메타 라마(Llama) 73

2. 알리바바 Qwen 79

3. 딥시크 83

4. 미스트랄AI 87

5. 구글 Gemma/BERT 90

6. OpenAI gpt-oss 93

7. 바이두 ERNIE 96

8. 업스테이지 솔라 99

9. 네이버 HyperCLOVA X 103

10. LG 엑사원 106

11. SK 텔레콤 A.X 109

12. 엔씨AI VARCO 112

제5절 요약 및 시사점 116

1. 요약 116

2. 시사점 118

제4장 국내외 오픈소스AI 현황 분석 123

제1절 글로벌 오픈소스 모델 현황 분석 123

1. 분석 개요 및 방법 123

2. 기초 통계 분석 결과 125

제2절 국내 오픈소스AI 인식 및 현황 설문조사 139

1. 조사 개요 139

2. 설문 대상 선정 및 문항 개발 140

3. 설문 조사 Part 1 결과 : 오픈소스AI 활용 관련 주요 요인 분석 143

4. 설문 조사 결과 Part 2 : 주요 오픈소스AI 인식 및 현황 153

제3절 요약 및 시사점 165

1. 요약 165

2. 시사점 168

제5장 결론: 정책적 시사점 및 정책 제언 172

참고문헌 178

표목차 7

〈표 1〉 머신러닝 시스템 수정을 위해 선호되는 형태 35

〈표 2〉 모델 개방성 프레임워크의 3단계 개방성 수준 39

〈표 3〉 국내외 주요 오픈소스AI 기업 48

〈표 4〉 해외 주요 오픈소스AI 기업 현황 요약 61

〈표 5〉 국내 주요 오픈소스AI 기업 현황 요약 71

〈표 6〉 라마 주요 모델 75

〈표 7〉 메타 라마 개요 78

〈표 8〉 큐웬 주요 모델 80

〈표 9〉 알리바바 큐웬 개요 82

〈표 10〉 딥시크 주요 모델 84

〈표 11〉 딥시크 개요 86

〈표 12〉 미스트랄AI 주요 모델 87

〈표 13〉 미스트랄AI 개요 89

〈표 14〉 구글 주요 오픈소스 모델 90

〈표 15〉 구글 젬마(Gemma) 개요 92

〈표 16〉 OpenAI 주요 오픈소스 모델 94

〈표 17〉 OpenAI gpt-oss 개요 95

〈표 18〉 어니 주요 모델 97

〈표 19〉 바이두 어니(ERNIE) 개요 98

〈표 20〉 업스테이지 솔라 주요 모델 100

〈표 21〉 업스테이지 솔라 개요 102

〈표 22〉 네이버 주요 모델 103

〈표 23〉 네이버 하이퍼클로버 X 개요 105

〈표 24〉 엑사원 주요 모델 106

〈표 25〉 LG 엑사원 3.0 개요 108

〈표 26〉 SK텔레콤 A.X 주요 모델 109

〈표 27〉 SK텔레콤 A.X 개요 110

〈표 28〉 NC AI의 주요 VARCO 모델 112

〈표 29〉 NC AI(구, NC소프트) VARCO 개요 114

〈표 30〉 머신러닝 시스템 수정을 위해 선호되는 형태 124

〈표 31〉 설문 조사 개요 140

〈표 32〉 설문 문항 개요 141

그림목차 4

[그림 1] 지속적인 오픈소스 혁신과 생태계 성장 18

[그림 2] 상용 AI 서비스(gpt-o1, Claude, Gemini)와 오픈소스AI(Mistral, Llama, DeepSeek)의 비용 비교 19

[그림 3] 연구 내용 구성 20

[그림 4] 깃허브 AI 프로젝트 수와 관련 프로젝트들의 누적 스타 수의 증가(2011-2024) 23

[그림 5] AI 확산 및 혁신을 촉발한 오픈소스 AI 프레임워크 기술 변화 24

[그림 6] AI 확산 및 혁신을 촉발한 오픈소스 AI 프레임워크 기술 변화 25

[그림 7] 가트너의 생성형AI 하이퍼사이클 26

[그림 8] AI 개발 기업 중 오픈소스 채택률 26

[그림 9] 오픈소스AI의 장점 27

[그림 10] 상용AI 서비스와 오픈 모델의 비용 비교 28

[그림 11] 소버린 AI의 중요성 29

[그림 12] 전세계 오픈소스 모델 누적 다운로드 수 현황(허깅페이스 기준) 30

[그림 13] 오픈소스AI 시스템 생태계의 예 32

[그림 14] SW와 AI의 논리 구조 차이 33

[그림 15] OECD의 AI 시스템 정의 34

[그림 16] OSAID의 구성요소에 따른 오픈소스AI 정의의 3가지 범주 36

[그림 17] OECD의 AI 시스템 생명 주기(Lifecycle) 38

[그림 18] 모델 개방성 프레임워크의 17개 구성 요소와 적용 라이선스 구분 39

[그림 19] 모델 개방성 도구의 평가 결과의 예 41

[그림 20] 모델 개방성 도구의 개방형 라이선스 정보 형태 41

[그림 21] Coming for the Crown: 글로벌 AI 모델 생태계의 지각변동 현황 73

[그림 22] 라마 파생 모델 생태계 78

[그림 23] 알리바바 큐웬 멀티모달 통합 아키텍처 81

[그림 24] 글로벌 오픈소스 모델 현황 분석 개요 123

[그림 25] 참여 기관별 모델 수 현황(전체 모델 vs 오픈소스 모델) 126

[그림 26] 기관 유형 현황(전체 모델 vs 오픈소스 모델) 127

[그림 27] 참여기관 소속 국가 현황(전체 모델 상위 20개국 vs 오픈소스 모델) 128

[그림 28] 연도별 모델 발표 현황(전체 모델 vs 오픈소스 모델) 129

[그림 29] 모델 유형 현황(전체 모델 vs 오픈소스 모델) 130

[그림 30] 모델 활용 분야 현황(전체 모델 vs 오픈소스 모델) 132

[그림 31] 유명 모델 선정 기준 현황(전체 모델 vs 오픈소스 모델) 133

[그림 32] 학습 데이터셋 현황(전체 모델 vs 오픈소스 모델) 135

[그림 33] 모델 접근성 현황 136

[그림 34] 학습 코드 접근성 현황 137

[그림 35] 추론 코드 접근성 현황 138

[그림 36] 국내 오픈소스AI 인식 및 현황 조사 방식 140

[그림 37] 주요 응답자 특성 143

[그림 38] 오픈소스AI 성능 기대 144

[그림 39] 오픈소스AI 노력 기대 145

[그림 40] 오픈소스AI 사회적 영향 146

[그림 41] 오픈소스AI 촉진 조건 147

[그림 42] 오픈소스AI 저항 요인 148

[그림 43] 오픈소스AI 활용 의도 149

[그림 44] 오픈소스AI 실제 행동 150

[그림 45] 오픈소스AI의 역량 적합도 151

[그림 46] 오픈소스AI의 환경 변화 152

[그림 47] 오픈소스AI의 기술 복잡성 153

[그림 48] 오픈소스AI의 핵심 공개 항목 154

[그림 49] 다양한 측면의 오픈소스AI 중요성 155

[그림 50] 오픈소스AI 만족도 및 향후 활용 예측 156

[그림 51] AI 원천 기술 도입 형태와 그 이유 157

[그림 52] 오픈소스AI 적용 분야와 활용 수준 158

[그림 53] 관심있는 오픈소스AI 모델 유형 159

[그림 54] 오픈소스AI의 주요 장점과 단점 160

[그림 55] 오픈소스AI 활용 저해 요인 및 촉진 조건 161

[그림 56] 국산 오픈소스AI 중요성과 특정 플랫폼/기업 종속성 우려 163

[그림 57] 오픈소스AI 전문가 육성 필요성과 전문가의 핵심 역량 164

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