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표제지 1

목차 3

요약문 15

SUMMARY 18

제1장 서론 25

제1절 연구 배경 및 목적 25

1. 연구 배경 25

2. 연구 목적 27

제2절 연구 내용 및 방법 29

1. 연구 내용 29

2. 연구 방법 29

제2장 인공지능 산업 현황 및 전망 31

제1절 AI 산업 현황 31

1. 전 세계 AI 현황 및 수준 31

2. 전 세계 AI 투자 현황 37

제2절 전 세계 AI 시장 전망 40

제3장 주요국 인공지능 정책 동향 42

제1절 미국 44

1. 그간의 인공지능 정책 추진 경과 44

2. 2025년 인공지능 정책 동향 54

제2절 EU 74

1. 그간의 인공지능 정책 추진 경과 74

2. 2025년 인공지능 정책 동향 77

제3절 중국 92

1. 그간의 인공지능 정책 추진 경과 92

2. 2025년 인공지능 정책 동향 94

제4절 일본 101

1. 그간의 인공지능 정책 추진 경과 101

2. 2025년 인공지능 정책 동향 104

제5절 영국 116

1. 그간의 인공지능 정책 추진 경과 116

2. 2025년 인공지능 정책 동향 124

제6절 캐나다 134

1. 그간의 인공지능 정책 추진 경과 134

2. 2025년 인공지능 정책 동향 136

제7절 프랑스 148

1. 그간의 인공지능 정책 추진 경과 148

2. 2025년 프랑스 인공지능 정책 155

제8절 독일 164

1. 그간의 인공지능 정책 추진 경과 164

2. 2025년 인공지능 정책 동향 166

제9절 싱가포르 173

1. 그간의 인공지능 정책 추진 경과 173

2. 2025년 인공지능 정책 동향 176

제10절 이스라엘 179

1. 그간의 인공지능 정책 추진 경과 179

2. 2025년 인공지능 정책 동향 181

제11절 인도 185

1. 그간의 인공지능 정책 추진 경과 185

2. 2025년 인공지능 정책 동향 188

제12절 UAE 196

1. 그간의 인공지능 정책 추진 경과 196

2. 2025년 인공지능 정책 동향 203

제13절 대만 207

1. 그간의 인공지능 정책 추진 경과 207

2. 2025년 인공지능 정책 동향 209

제14절 호주 215

1. 그간의 인공지능 정책 추진 경과 215

2. 2025년 인공지능 정책 동향 219

제15절 우리나라 222

1. 그간의 인공지능 정책 추진 경과 222

2. 2025년 인공지능 정책 동향 228

제4장 국제기구 인공지능 동향 241

제1절 OECD 243

1. 그간의 주요 동향 243

2. 2025년 주요 동향 246

제2절 UN 255

1. 그간의 주요 동향 255

2. 2025년 주요 동향 258

제3절 기타 기구(G7, G20 등) 262

1. 그간의 주요 동향 262

2. 2025년 주요 동향 264

제5장 인공지능 관련 주요 기업 동향 268

제1절 국외 기업 270

1. 알파벳(구글) 270

2. 마이크로소프트 291

3. 메타 플랫폼스 302

4. 오픈AI 309

5. xAI 327

6. 엔비디아 333

7. 기타 주요 기업 340

8. AI 스타트업 365

제2절 국내 기업 392

1. 네이버 392

2. LG AI 연구원 399

3. SKT 408

4. NC AI 416

5. 업스테이지 420

6. 기타 주요 기업 423

7. AI 스타트업 431

제6장 인공지능 기술 및 연구 동향 439

제1절 학술단체 441

1. 학술연구 현황 및 추이 441

2. 2025년 국내외 학술단체 주요 동향 446

제2절 표준기관 459

1. 표준화 현황 및 추이 459

2. 2025년 국내외 표준기관 주요 동향 459

제3절 연구기관 469

1. 2025년 국외 연구기관 동향 469

2. 2025년 국내 연구기관 동향 481

제7장 인공지능 교육 및 인력 동향 487

제1절 교육 분야 489

1. AI 교육 현황 및 추이 489

2. AI의 교육에 대한 영향 493

제2절 인력 및 고용 분야 499

1. 인력 및 고용 현황 및 추이 499

2. AI의 인력ㆍ고용에 대한 영향 504

제8장 결론 509

참고문헌 519

[첨부 1] 2025년 주요국 AI 관련 분야별 정책 동향 요약 527

[첨부 2] 2025년 주요국 AI 정책 전 세계 맵(World Map) 531

[첨부 3] 국내외 주요 기업 동향 535

[첨부 4] 2025년 글로벌 AI 생태계 동향 552

[첨부 5] AI 산업 동향 전문가 간담회 개최 결과 554

표목차 6

〈표 2-1〉 전 세계 주목할 머신러닝 학습모델 현황 32

〈표 2-2〉 2025 HAI AI 보고서의 주요 AI 트렌드(Top Takeaways) 32

〈표 3-1〉 미국의 주요 AI 정책 추진 현황 44

〈표 3-2〉 미국 행정명령 14110호 6대 중점 분야 47

〈표 3-3〉 미국의 AI 관련 규제와 진흥 정책 변화 53

〈표 3-4〉 미국 AI 실행계획 3대 전략별 주요 실행 과제 57

〈표 3-5〉 EO 14319 '연방정부 조달에서 'Woke AI' 방지' 행정명령 핵심 내용 61

〈표 3-6〉 EU의 주요 AI 정책 추진 현황 74

〈표 3-7〉 EU AI 혁신 패키지 이니셔티브 구조 76

〈표 3-8〉 AI 대륙 실행계획 5대 핵심 전략 78

〈표 3-9〉 EU AI 법 '금지된 AI 시스템' 81

〈표 3-10〉 AI 적용 전략 3대 추진 방향 87

〈표 3-11〉 디지털 옴니버스(디지털 규제 간소화 패키지) 주요 내용 89

〈표 3-12〉 EU 데이터 연합 전략 주요 내용 90

〈표 3-13〉 중국의 주요 AI 정책 추진 현황 92

〈표 3-14〉 중국 AI 플러스 행동 심화 추진을 위한 6대 핵심 영역 94

〈표 3-15〉 중국 컴퓨팅 자원 상호연결 실행계획의 주요 내용 97

〈표 3-16〉 중국 행정 분야 AI 모델 도입을 위한 4개 중점 시나리오 100

〈표 3-17〉 일본의 주요 AI 정책 추진 현황 101

〈표 3-18〉 '생성 AI의 조달ㆍ활용에 관한 가이드라인'의 주요 내용 107

〈표 3-19〉 일본 AI 추진법의 개요 109

〈표 3-20〉 생성 AI의 이용 상황 변화와 AI에 대한 민간투자액의 변화 112

〈표 3-21〉 'AI 기본계획(초안)'의 4대 기본 방침과 강구해야 할 시책 114

〈표 3-22〉 영국의 주요 AI 정책 추진 현황 116

〈표 3-23〉 영국 국가 AI 전략(2021)의 부문별 정책 과제 117

〈표 3-24〉 영국 AI 실행 계획 주요 내용 118

〈표 3-25〉 영국 AI 규제에 대한 친혁신 프레임워크 핵심 요소 119

〈표 3-26〉 영국 친혁신적 AI 규제 프레임워크의 5대 원칙 120

〈표 3-27〉 영국 정부 조직을 대상으로 하는 생성형 AI 프레임워크의 10대 원칙 121

〈표 3-28〉 영국 경쟁시장청(CMA)의 AI 이행 원칙 123

〈표 3-29〉 영국 AI 기회 실행계획과 정부 답변 125

〈표 3-30〉 AIRR 이용 가이드 주요 내용 127

〈표 3-31〉 캐나다의 주요 AI 정책 추진 현황 134

〈표 3-32〉 연방 공공서비스 AI 전략 4대 목표 및 주요 내용 139

〈표 3-33〉 캐나다 디지털규제포럼 기관별 합성미디어 쟁점 정리 146

〈표 3-34〉 프랑스의 주요 AI 정책 추진 현황 148

〈표 3-35〉 프랑스 「국가 AI 전략」 단계 및 중점 내용 150

〈표 3-36〉 AI 혁신위원회 25개 권고 요약 153

〈표 3-37〉 주요 권고와 「국가 AI 전략」 제3단계 연계 154

〈표 3-38〉 파리 'AI 액션 서밋' 주요 논의 156

〈표 3-39〉 커런트 AI의 중점 영역 158

〈표 3-40〉 프랑스 개인정보보호위원회 '2025-2028 전략 계획' 4대 축 159

〈표 3-41〉 프랑스 'Osez l'IA' 전략 주요 내용 160

〈표 3-42〉 프랑스 'AI와 보건의료 데이터' 1차 전략 주요 내용 163

〈표 3-43〉 독일의 주요 AI 정책 추진 현황 164

〈표 3-44〉 독일 연방 정부 조직 변화 167

〈표 3-45〉 AI 시스템의 필수 기술정보 클러스터 7가지 169

〈표 3-46〉 독일 하이테크 어젠다 핵심 내용 170

〈표 3-47〉 AI 시장 감독 및 혁신 촉진법 초안 내용 171

〈표 3-48〉 싱가포르의 주요 AI 정책 추진 현황 173

〈표 3-49〉 NAIS 1.0와 NAIS 2.0 비교 176

〈표 3-50〉 이스라엘의 주요 AI 정책 추진 현황 179

〈표 3-51〉 국가 AI 본부 관련 주요 승인 내용 182

〈표 3-52〉 프로그램 지원 대상 분야 184

〈표 3-53〉 인도의 주요 AI 정책 추진 현황 185

〈표 3-54〉 '인도AI미션' 7개 필라 및 주요 내용 187

〈표 3-55〉 공무원을 위한 AI 역량 프레임워크 191

〈표 3-56〉 '디지털 슈람세투' 구현 로드맵 192

〈표 3-57〉 AI 거버넌스 가이드라인 주요 내용 193

〈표 3-58〉 UAE의 주요 AI 정책 추진 현황 196

〈표 3-59〉 연방 공공서비스 AI 전략 4대 목표 206

〈표 3-60〉 대만의 AI 정책 추진 현황 207

〈표 3-61〉 대만 10대 AI 인프라 프로젝트의 구성 211

〈표 3-62〉 대만 스마트 로봇산업 육성계획 214

〈표 3-63〉 호주의 주요 AI 정책 추진 현황 215

〈표 3-64〉 우리나라의 주요 AI 정책 추진 현황 222

〈표 3-65〉 AI 일상화 주요 추진과제 225

〈표 3-66〉 4대 AI 플래그십 프로젝트 227

〈표 3-67〉 4대 분야 정책 추진 방향 227

〈표 3-68〉 국가 AI 역량강화방안의 추진전략 및 핵심 과제 228

〈표 3-69〉 국가 AI 역량강화방안의 후속조치 229

〈표 3-70〉 생성형 AI 서비스 이용자 보호를 위한 기본 원칙 230

〈표 3-71〉 생성형 AI 서비스 이용자 보호를 위한 실행 방식 230

〈표 3-72〉 K-휴머노이드 연합의 5대 과제 232

〈표 3-73〉 AI 바이오 확산전략의 주요 추진내용 233

〈표 3-74〉 생성형 AI 개인정보 처리 안내서의 핵심 내용 234

〈표 3-75〉 분과위원회의 역할 236

〈표 3-76〉 AI 액션플랜의 3대 정책축 및 12대 전략 분야 237

〈표 3-77〉 AI 인재양성 방안의 주요 정책과제 238

〈표 3-78〉 AI기본법 시행령 제정안의 주요내용 239

〈표 4-1〉 OECD의 연도별 AI 정책 추진 경과 245

〈표 4-2〉 OECD.AI를 통해 살펴본 한국의 AI 현황 예시(2025년 11월 기준) 247

〈표 4-3〉 AI 역량 수준 개요(2024년 11월 기준) 249

〈표 5-1〉 알파벳(구글) 기업 현황 270

〈표 5-2〉 마이크로소프트 기업 현황 291

〈표 5-3〉 메타 플랫폼즈 기업 현황 302

〈표 5-4〉 오픈AI 기업 현황 309

〈표 5-5〉 xAI 기업 현황 327

〈표 5-6〉 엔비디아 기업 현황 333

〈표 5-7〉 애플 기업 현황 340

〈표 5-8〉 아마존 기업 현황 343

〈표 5-9〉 아마존 노바 액트와 경쟁 AI 에이전트의 벤치마크 평가 비교 345

〈표 5-10〉 알리바바 기업 현황 350

〈표 5-11〉/〈표 5-1〉 그 외 기업 현황 355

〈표 5-12〉/〈표 5-11〉 AI 스타트업 현황 365

〈표 5-13〉/〈표 5-12〉 네이버 기업 현황 392

〈표 5-14〉/〈표 5-13〉 LG AI 연구원 기업 현황 399

〈표 5-15〉/〈표 5-14〉 SKT 기업 현황 408

〈표 5-16〉/〈표 5-15〉 NC AI 기업 현황 416

〈표 5-17〉/〈표 5-16〉 업스테이지 기업 현황 420

〈표 5-18〉/〈표 5-17〉 기업 일반현황 423

〈표 5-19〉/〈표 5-18〉 AI 스타트업 현황 431

〈표 6-1〉 IEEE SA의 AIS 관련 주요 표준(2025. 11월 기준) 447

〈표 6-2〉 신진연구자 Ⅱ - AI 관련 연구 발표 주제 456

〈표 6-3〉 ISO/IEC JTC 1/SC 42에서 발행된 표준 목록 460

〈표 6-4〉 한국정보통신기술협회의 인공지능 분야에서 발행된 최신 표준 목록 466

〈표 6-5〉 KISDI의 인공지능 분야에서 발행된 주요 연구보고서 목록(2024~2025) 484

〈표 6-6〉 SPRi의 인공지능 분야에서 발행된 주요 연구보고서 목록(2024~2025) 485

〈표 6-7〉 NIA의 AI 관련 연구보고서 사례 486

〈표 7-1〉 미국 청소년을 위한 AI 교육 자원 제공 이니셔티브 참여 기업 주요 내용 496

그림목차 11

[그림 2-1] 전 세계 AI 관련 법안 수 통과 현황: 2016-2024 31

[그림 2-2] 글로벌 AI 지수 국가별 종합 순위 34

[그림 2-3] 응답 조직의 AI 에이전트 활용 단계: 사업 기능별(복수 응답) 36

[그림 2-4] 투자 유형별 글로벌 AI 기업 투자: 2013~2024 37

[그림 2-5] 분야별 글로벌 민간 AI 투자 비교: 2023 vs 2024 38

[그림 2-6] 글로벌 AI 투자 거래 현황 및 추이 39

[그림 2-7] 생성형 AI 소프트웨어 시장 규모 전망: 2024~2030 40

[그림 2-8] SaaS와 에이전트 AI의 전체 시장 규모(TAM) 전망 비교 41

[그림 3-1] K-휴머노이드 연합의 추진체계 232

[그림 3-2] AI 바이오 확산전략의 주요 추진내용 233

[그림 3-3] 생성형 AI 개발ㆍ활용 단계별 고려사항 235

[그림 3-4] AI 인재양성 방안의 주요 정책 방향 238

[그림 4-1] 전 세계 AI 기초 모델 공급 추이 252

[그림 4-2] 첨단 기술의 시장 규모 성장 비교(2023년 vs. 2033년) 259

[그림 5-1] 젬마 3와 주요 AI 모델의 챗봇 아레나 점수 비교 272

[그림 5-2] 알파이볼브의 작동 방식 277

[그림 5-3] 구글의 메드젬마와 메드시그립 모델 개요 280

[그림 5-4] 지니 3로 생성된 세계의 일관성 유지(예시) 281

[그림 5-5] '제미나이 2.5 플래시 이미지'의 이미지 합성 예시 285

[그림 5-6] 과학적 문제 해결을 위한 코드 솔루션 도출 알고리즘 289

[그림 5-7] 마이크로소프트의 'MAI-DxO' 개요 297

[그림 5-8] 생성 AI 도구 사용 시 인지 활동에 들이는 노력 수준 301

[그림 5-9] V-JEPA 2의 2단계 학습 방식 307

[그림 5-10] GPT-5-코덱스와 GPT-5의 SWE-bench 및 코드 재구성 작업 정확도 비교 316

[그림 5-11] 코덱스의 SWE-Bench Verified와 오픈AI 내부 SWE 작업 정확도 비교 321

[그림 5-12] 챗GPT 스터디 모드의 응답 예시 325

[그림 5-13] '그록 코드 패스트 1'과 경쟁 AI 모델의 성능 비교 331

[그림 5-14] 그록 4.1과 주요 AI 모델의 EQ-Bench3 벤치마크 점수 비교 332

[그림 5-15] 아마존의 물류 로봇 '벌컨'의 도입 현장 347

[그림 5-16] 큐원2.5-맥스와 경쟁 AI 모델의 벤치마크 점수 비교 351

[그림 5-17] 과학적 문제 해결을 위한 코드 솔루션 도출 알고리즘 352

[그림 5-18] Qwen3-Next의 사전훈련 효율성과 추론 속도 353

[그림 5-19] '옴니휴먼-1'로 생성된 영상 예시 357

[그림 5-20] 'R-Zero' 프레임워크의 개요 362

[그림 5-21] Agent Laboratory 개요 363

[그림 5-22] 클로드 대화에서 업무 증강 vs 업무 자동화 비율 367

[그림 5-23] 뉴론피디아에서 제공되는 귀속 그래프 탐색 인터페이스 371

[그림 5-24] 클로드 오푸스 4와 주요 AI 모델 벤치마크 평가 점수 373

[그림 5-25] 퍼플렉시티 딥 리서치와 주요 AI 모델과의 HLE 정확도 비교 375

[그림 5-26] 다중 LLM AB-MCTS의 검색 알고리즘 개요 379

[그림 5-27] 앱트로닉의 휴머노이드 로봇 '아폴로' 385

[그림 5-28] '키미 K2'와 경쟁 AI 모델의 주요 벤치마크 평가 결과 비교 388

[그림 5-29] 12개 벤치마크 기준 LLM 성능 종합 평가 비교 390

[그림 5-30] 딥엘 에이전트의 화면 391

[그림 5-31] 이미지 검색 AI 요약 서비스 398

[그림 5-32] 엑사원 모델과 글로벌 모델 성능평가 비교 401

[그림 5-33] 생성 AI 평가 기준 403

[그림 5-34] 다양한 병렬화 기법에 따른 MT-NLG 학습 시간 및 GPU 사용률 변화 425

[그림 6-1] 지역별 AI 연구 출판물 인용(수) 441

[그림 6-2] 상위 100위권 AI 출판물(수) 442

[그림 6-3] 연구 분야별 AI 관련 출판물 발간 추이(2010-2022) 442

[그림 6-4] 주요 모델별 추론 비용 443

[그림 6-5] 지역별 특허(수) 비율 444

[그림 6-6] 대규모 학습 모델의 탄소 배출량(추정치) 445

[그림 6-7] AI+ 인증 절차 464

[그림 6-8] 산업인공지능표준화포럼 465

[그림 6-9] 소규모 고품질 학습 예제 기반 LIMO의 성능 향상 효과 469

[그림 6-10] S1의 샘플 효율성 비교 471

[그림 6-11] AZR 훈련 기법 개요 472

[그림 6-12] 게이트로서의 메모리(MAG) 아키텍처 473

[그림 6-13] '몰모액트'의 개요 474

[그림 6-14] Agent Laboratory의 개요 476

[그림 6-15] MoR(Mixture-of-Recursions) 개요 477

[그림 6-16] MIRAS 아키텍처 개요 478

[그림 6-17] 비전 트랜스포머 아키텍처(예) 479

[그림 6-18] 인공지능안전연구소 조직도 482

[그림 7-1] 교육 부문에서 생성 AI 사용 489

[그림 7-2] 학생과 교사의 생성 AI 사용 490

[그림 7-3] 생성 AI 교육 계획 499

[그림 7-4] AI 노출 대비 매출 증가율 500

[그림 7-5] AI 노출도가 가장 높은 산업과 가장 적은 산업 비교 501

[그림 7-6] AI 기술 보유 근로자 수에 따른 임금 프리미엄 502

[그림 7-7] AI에 노출된 직업에서 학위를 요구하는 비율 503

[그림 7-8] 신규 대졸자 실업률과 전국 평균 실업률 비교 506

[그림 7-9] 클로드 대화에서 업무 증강 vs 업무 자동화 비율 508

첨부표목차 10

〈표 1〉 2025년도 주요국의 AI 관련 분야별 정책 동향 요약 527

〈표 2〉 국내 AI 기업 동향 535

〈표 3〉 해외 AI 기업 동향 542

〈표 4〉 제1차 중소기업 AI 활용 간담회 개최 결과 주요 내용 554

〈표 5〉 제2차 피지컬 AI 전문가 간담회 개최 결과 주요 내용 556

첨부그림목차 14

[그림 1] 2025년 주요국 AI 정책(정책/법제 분야) 전 세계 맵(World Map) 531

[그림 2] 2025년 주요국 AI 정책(기업/산업 분야) 전 세계 맵(World Map) 532

[그림 3] 2025년 주요국 AI 정책(기술/연구 분야) 전 세계 맵(World Map) 533

[그림 4] 2025년 주요국 AI 정책(인력/교육 분야) 전 세계 맵(World Map) 534

[그림 5] 2025년 글로벌 AI 생태계 동향(국내 AI 기업) 552

[그림 6] 2025년 글로벌 AI 생태계 동향(해외 AI 기업) 553

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