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테크 소식
스탠포드 대학교의 인간 중심 인공지능 연구소(HAI)가 발표한 2025년 AI 인덱스 보고서는 전 세계 인공지능 발전 현황을 포괄적으로 분석한 자료입니다. 8번째 발간되는 이번 보고서는 AI 기술 성능, 경제적 영향, 교육, 정책, 책임감 있는 AI 등 다양한 측면을 데이터 기반으로 추적하고 시각화하여 AI의 급속한 발전을 이해할 수 있는 경험적 토대를 제공합니다.
• AI 기술 성능은 계속해서 놀라운 속도로 향상
• 미국은 핵심 모델 개발 분야에서 여전히 선두, 중국은 격차 빠르게 좁혀
• 기업 AI 투자 사상 최대 기록, 정부 규제도 증가
• 일상에 빠르게 자리 잡는 AI, 비용은 감소하고 효율성은 증가
• 책임 있는 AI 생태계 발전 불균형, 국가 간 AI 인식 차이 뚜렷
• 과학 분야 AI 기여도 증가, 추론 능력은 여전히 과제로 남아
AI 기술 성능의 꾸준한 향상
2023년에 도입된 MMMU, GPQA, SWE-bench와 같은 까다로운 벤치마크에서 AI 성능이 불과 1년 만에 급격히 향상되었습니다. MMMU에서는 18.8%, GPQA에서는 48.9%, SWE-bench에서는 67.3%의 점수 상승이 있었습니다. 최신 AI 모델들은 고품질 비디오 생성 능력도 크게 향상되었으며, 일부 환경에서는 에이전트 AI 모델이 인간보다 뛰어난 성능을 보이기도 했습니다.
특히 주목할 점은 주요 벤치마크에서 상위 모델과 10위권 모델 간의 성능 차이가 1년 만에 11.9%에서 5.4%로 줄어들었고, 상위 두 모델 간의 차이는 불과 0.7%에 불과하다는 것입니다. 이는 최첨단 AI 기술 경쟁이 점점 치열해지고 있음을 시사합니다.
일상생활에 스며드는 AI
의료부터 교통까지, AI는 실험실에서 일상생활로 빠르게 이동하고 있습니다. 2024년 8월 기준으로 FDA는 950개의 AI 기반 의료기기를 승인했는데, 이는 2015년 6개, 2023년 221개에서 크게 증가한 수치입니다. 도로에서는 자율주행차가 더 이상 실험적 단계가 아닙니다. 미국의 주요 자율주행차 운영업체인 웨이모(Waymo)는 현재 매주 15만 건 이상의 자율주행 라이드를 제공하고 있습니다.
AI 모델이 더욱 효율적이고 저렴해지며 접근성도 높아지고 있습니다. GPT-3.5 수준의 시스템의 추론 비용이 2022년 11월부터 2024년 10월 사이에 280배 이상 감소했습니다. 하드웨어 수준에서는, 비용이 매년 30% 감소했고 에너지 효율성은 매년 40% 향상되었습니다. 또한, 오픈 웨이트 모델도 클로즈드 모델과의 격차를 좁히면서, 일부 벤치마크에서 성능 차이가 1년 만에 8%에서 1.7%로 줄어들었습니다. 이러한 추세들은 고급 AI에 대한 장벽을 빠르게 낮추고 있습니다.
기업의 적극적인 AI 투자와 모델 개발 경쟁
2024년 미국의 민간 AI 투자는 1,091억 달러로 증가했으며, 이는 중국의 93억 달러와 영국의 45억 달러에 비해 압도적인 규모입니다. 특히 생성형 AI는 전 세계적으로 339억 달러의 민간 투자를 유치했는데, 이는 2023년 대비 18.7% 증가한 수치입니다. 기업의 AI 도입도 가속화되어 2024년에는 78%의 조직이 AI를 사용한다고 보고했는데, 이는 전년도의 55%에서 크게 상승한 것입니다.
모델 개발에서 미국은 2024년에 40개의 주목할 만한 AI 모델을 생산하여 중국의 15개와 유럽의 3개를 크게 앞섰습니다. 그러나 양적인 면에서 미국이 여전히 앞서고 있지만, 중국 모델들은 품질 격차를 빠르게 좁히고 있습니다. MMLU와 HumanEval과 같은 주요 벤치마크에서의 성능 차이는 2023년 두 자릿수에서 2024년에는 거의 동등한 수준으로 줄어들었습니다. 한편, 중국은 AI 출판물과 특허에서 계속 선두를 유지하고 있습니다.
하지만 AI 모델 훈련 비용이 크게 증가하고 있다는 점도 주목할 만합니다. 구글의 Gemini 1.0 Ultra 모델의 훈련 비용은 약 1억 9,200만 달러로 추정됩니다. 이는 훈련 시간, 하드웨어 유형 및 양 등을 기반으로 한 추정치입니다. 일반적으로 모델 매개변수 수, 훈련 시간, 훈련 데이터의 양이 계속 증가하면서 훈련 비용도 함께 증가하고 있습니다.
책임 있는 AI와 전 세계 인식 차이
AI 관련 사고는 급격히 증가하고 있으나, 주요 산업 모델 개발자들 사이에서 표준화된 책임 있는 AI(RAI) 평가는 여전히 드문 현상입니다. 그러나 HELM Safety, AIR-Bench, FACTS와 같은 새로운 벤치마크는 사실성과 안전성을 평가하는 유망한 도구를 제공하고 있습니다. 기업들 사이에서는 RAI 위험을 인식하는 것과 의미 있는 조치를 취하는 것 사이에 여전히 격차가 존재합니다.
반면, 정부들은 증가된 긴급성을 보이고 있습니다. 2024년에는 AI 거버넌스에 대한 글로벌 협력이 강화되었으며, OECD, EU, UN, 아프리카 연합을 포함한 조직들이 투명성, 신뢰성 및 기타 핵심 RAI 원칙에 초점을 맞춘 프레임워크를 발표했습니다.
전 세계적으로 AI에 대한 낙관론은 증가하고 있지만, 지역 간 깊은 격차는 여전히 존재합니다. 중국(83%), 인도네시아(80%), 태국(77%) 같은 국가에서는 대다수가 AI 제품과 서비스가 해보다 이익이 더 크다고 보고 있습니다. 반면, 캐나다(40%), 미국(39%), 네덜란드(36%)와 같은 곳에서는 낙관론이 훨씬 낮게 유지되고 있습니다. 그러나 이러한 감정은 변화하고 있습니다. 2022년 이후, 이전에 회의적이었던 국가들에서 낙관론이 크게 성장했습니다. 독일(+10%), 프랑스(+10%), 캐나다(+8%), 영국(+8%), 미국(+4%)을 포함합니다.
정부의 규제 및 투자 증가
2024년 미국 연방 기관들은 59개의 AI 관련 규제를 도입했는데, 이는 2023년의 두 배 이상이며, 두 배 많은 기관에 의해 발행되었습니다. 전 세계적으로, AI에 대한 입법 언급은 75개국에서 21.3% 증가하여 2016년 이후 9배 증가를 이어갔습니다.
증가하는 관심과 함께, 정부들은 대규모로 투자하고 있습니다. 캐나다는 24억 달러를 약속했고, 중국은 475억 달러 규모의 반도체 펀드를 출범시켰으며, 프랑스는 1,090억 달러를 약속했고, 인도는 12.5억 달러를 약속했으며, 사우디아라비아의 Project Transcendence는 1,000억 달러 규모의 이니셔티브를 대표합니다.
AI와 컴퓨터 과학 교육의 성장, 그러나 접근성 격차 지속
현재 3분의 2의 국가들이 K-12 컴퓨터 과학 교육을 제공하거나 계획하고 있으며, 이는 2019년보다 두 배 많은 수치입니다. 아프리카와 라틴 아메리카가 가장 많은 진전을 이루었습니다. 그러나 전기와 같은 기본 인프라 격차로 인해 많은 아프리카 국가에서는 여전히 접근이 제한적입니다. 미국에서는 81%의 컴퓨터 과학 교사들이 AI가 기초 CS 교육의 일부가 되어야 한다고 말하지만, 절반 미만이 AI를 가르칠 준비가 되어 있다고 느끼고 있습니다.
과학에 대한 AI 기여와 남은 과제들
AI의 성장하는 중요성은 주요 과학 상에 반영되었습니다. 두 개의 노벨상이 딥 러닝으로 이어진 연구(물리학)와 단백질 접힘에 대한 응용(화학)을 인정했으며, 튜링상은 강화 학습에 대한 획기적인 기여를 기념했습니다.
그러나 추론은 여전히 도전 과제로 남아 있습니다. 상징적 방법을 사용하여 가설을 생성하고 검증하는 학습 기반 시스템은 국제 수학 올림피아드와 같은 문제에서 잘 수행되지만, 초인적 수준은 아닙니다. 그러나 LLM은 여전히 MMMU와 같은 복잡한 추론 벤치마크에서 뒤처지며, 정확한 해결책이 증명 가능한 경우에도 산술 및 계획과 같은 논리가 많이 필요한 작업을 안정적으로 해결하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이는 고위험, 정확도가 중요한 환경에서의 사용을 제한합니다.
AI의 미래 전망
AI 인덱스 보고서 2025는 인공지능 기술이 매년 놀라운 속도로 발전하고 있으며, 이러한 발전이 사회 모든 영역에 영향을 미치고 있음을 명확히 보여줍니다. 모델 성능 향상, 효율성 증가, 비용 감소는 AI가 더욱 접근 가능해지고 있음을 시사합니다. 그러나 추론 능력, 안전성, 공정한 접근과 같은 과제들은 여전히 남아 있습니다.
Russell Wald, Stanford HAI의 집행 이사이자 AI 인덱스 운영 위원회 멤버는 "AI는 어느 한 부문에만 국한되지 않고 접촉하는 모든 산업을 변화시키는 문명을 바꾸는 기술"이라고 설명합니다. "작년에 우리는 AI 도입이 전례 없는 속도로 가속화되는 것을 보았고, 그 범위와 영향은 계속해서 성장할 것입니다. AI 인덱스는 정책 입안자, 연구자, 대중에게 정보에 기반한 결정을 내리고 AI가 인간 중심 가치를 핵심으로 개발되도록 하는 데 필요한 데이터를 제공합니다."
AI 인덱스는 여러 부문의 의사 결정자들이 AI 개발의 속도와 방향을 더 잘 이해하는 데 사용됩니다. 지난 8년 동안, 이것은 거의 모든 주요 국가의 정책 입안자들에 의해 인용되고 Accenture, Wells Fargo, IBM, Fidelity와 같은 글로벌 기업들에게 브리핑을 제공하는 등 정부 기관, 산업 리더, 시민 사회를 위한 기초 자원이 되었습니다. 인공지능이 계속해서 빠른 속도로 발전함에 따라, 인덱스는 이 분야가 어디에 서 있고 어디로 향하고 있는지에 대한 시기 적절하고 신뢰할 수 있는 통찰을 찾는 사람들에게 여전히 중요한 도구입니다.
AI의 모든 측면을 포괄적으로 다루는 이 보고서는 우리가 앞으로 어떻게 인공지능 기술을 발전시키고, 규제하며, 활용할 것인지에 대한 귀중한 데이터를 제공합니다. 비용과 접근성이 계속 개선되고, 동시에 책임 있는 AI 개발에 대한 관심이 높아지는 가운데, 우리는 인공지능이 가져올 긍정적인 변화를 기대하면서도 잠재적 위험을 관리해야 할 중요한 시점에 있습니다.
특히 주목할 만한 점은 AI의 탄소 발자국 문제입니다. 효율성이 향상되고 있음에도 불구하고, 전반적인 전력 소비는 증가하고 있으며, 이는 AI 붐의 중심에 있는 데이터 센터가 거대한 탄소 발자국을 가지고 있음을 의미합니다. Meta의 Llama 3.1과 같은 모델의 훈련은 약 8,930톤의 CO2 배출을 유발하는 것으로 추정되며, 이는 약 496명의 미국인이 1년 동안 생활하는 것과 맞먹는 양입니다. 이 막대한 환경적 영향은 AI 기업들이 안정적인 탄소 무배출 전력원으로서 원자력을 채택하는 이유를 설명합니다.
AI 인덱스 보고서 2025는 우리가 인공지능의 시대를 어떻게 대응하고 준비해야 할지에 대한 중요한 지침을 제공합니다. 앞으로의 과제는 기술적 발전과 사회적 책임 사이의 균형을 찾고, 인간 중심의 가치가 AI 개발의 핵심에 있도록 보장하는 것입니다.
hai_ai_index_report_2025.pdf29.46MB
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