[Stanford HAI] The 2025 AI Index Report - 핵심 요약

The 2025 AI Index Report 핵심 요약 (한국어)

 

목차

1. 매년 한계를 뛰어넘는 AI 성능
2. 일상으로 빠르게 침투하고 있는 AI
3. 사상 최고치를 기록하고 있는 AI 투자와 활용
4. 미국을 위협하는 중국의 AI 발전 속도
5. 책임 있는 AI(Responsible AI)의 진화
6. AI를 회의적으로 생각하는 국가들
7. 진입 장벽이 낮아지고 있는 AI 기술
8. 국가 단위의 대규모 AI 투자와 규제
9. AI와 컴퓨터 과학 교육의 현실
10. 치열해지는 AI 선두권 경쟁

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이 포스팅은 Standford HAI가 2025년 4월에 발행한 「The 2025 AI Index Report」의 일부 내용을 요약하고 의역한 글입니다.

 

 

보고서의 정확한 내용이 궁금하신 분들은 원문(영어)을 참고해 주세요.

 

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1. 매년 한계를 뛰어넘는 AI 성능

고난도 벤치마크에서의 AI 성능이 지속적으로 향상되고 있습니다.

 

2023년, 연구진은 고성능 AI 시스템의 한계를 시험하기 위해 MMMU, GPQA, SWE-bench라는 새로운 벤치마크를 도입했습니다. 불과 1년 만에 성능은 급격히 향상되어, MMMU는 18.8포인트, GPQA는 48.9포인트, SWE-bench는 무려 67.3포인트 상승했습니다.

 

 

벤치마크 성능 향상 외에도, AI 시스템은 고품질 영상 생성에서 큰 진전을 보였으며, 일부 환경에서는 제한된 시간 내에 인간보다 뛰어난 프로그래밍 작업 성과를 보이기도 했습니다.

 

 

 

2. 일상으로 빠르게 침투하고 있는 AI

AI는 일상생활 속으로 빠르게 스며들고 있습니다. 의료부터 교통에 이르기까지, AI는 연구실을 넘어 현실 세계로 빠르게 확산되고 있습니다.

 

2023년 미국 FDA는 AI 기능이 탑재된 의료기기 223건을 승인했는데, 이는 2015년의 6건에 비해 급증한 수치입니다. 자율주행차도 더 이상 실험 단계에 머물지 않습니다.

 

Number of AI medical devices approved by the FDA, 1995–2023

 

미국의 대표적인 운영업체인 Waymo는 매주 15만 회 이상의 자율주행 서비스를 제공하고 있으며, 중국의 바이두가 운영하는 저렴한 Apollo Go 로보택시는 이미 여러 도시에서 상용화되었습니다.

 

 

 

3. 사상 최고치를 기록하고 있는 AI 투자와 활용

비즈니스 전반에서 AI가 핵심 동력으로 작용하며, 투자와 활용이 사상 최고치를 기록하고 있습니다.

 

2024년, 미국의 민간 AI 투자 규모는 1,091억 달러(151조 원)로, 중국의 약 12배, 영국의 24배에 달했습니다.

 

Global private investment in AI by geographic area, 2024

 

생성형 AI 분야는 특히 활발하여 전 세계적으로 339억 달러의 민간 투자를 유치했으며, 이는 2023년 대비 18.7% 증가한 수치입니다.

 

Global private investment in generative AI, 2019–24

 

AI의 기업 활용도는 빠르게 증가 중으로, 2024년에는 78%의 조직이 AI를 사용하고 있다고 보고했으며, 이는 전년의 55%에서 크게 상승한 수치입니다.

 

AI use by organizations in the world, 2023 vs. 2024

 

동시에, AI가 생산성을 높이고 대부분의 경우 인력 간 기술 격차를 줄이는 데 기여한다는 연구 결과도 증가하고 있습니다.

 

4. 미국을 위협하는 중국의 AI 발전 속도

미국은 여전히 최고 수준의 AI 모델을 가장 많이 개발하고 있지만, 중국이 그 격차를 빠르게 좁히고 있습니다.

 

2024년 미국 기관은 40개의 주목할 만한 AI 모델을 선보였고, 중국은 15개, 유럽은 3개를 출시했습니다. 양적으로는 미국이 여전히 우위를 점하고 있지만, 질적인 측면에서는 중국이 빠르게 따라잡고 있습니다.

 

Number of notable AI models select geographic areas, 2024

 

MMLU나 HumanEval 같은 주요 벤치마크에서 2023년 두 자릿수였던 성능 격차는 2024년에는 거의 동등한 수준으로 좁혀졌습니다.

 

Performance of top United States vs. Chinese models on select benchmarks

 

또한, 중국은 여전히 AI 논문과 특허에서 세계 선두를 달리고 있습니다.

 

Number of highly cited publications in top 100 by select geographic areas, 2021–23

Granted AI patents (% of world total) by region, 2010–23

 

AI 모델 개발은 점점 더 세계화되어, 중동, 중남미, 동남아시아 지역에서도 주목할 만한 모델이 등장하고 있습니다.

 

 

5. 책임 있는 AI(Responsible AI)의 진화

책임 있는 AI 생태계(Responsible AI, 이하 RAI)는 진화하고 있지만, 그 속도는 고르지 않습니다.

 

AI 관련 사고는 급증하고 있지만, 주요 산업계 모델 개발자들 사이에서는 여전히 표준화된 RAI 평가 방식이 부족한 상황입니다.

 

Number of reported AI incidents, 2012–24

 

다만 HELM Safety, AIR-Bench, FACTS 같은 새로운 벤치마크들이 정확성과 안전성을 평가하는 데 유용한 도구로 주목받고 있습니다.

 

HELM Safety: mean score

 

기업들 사이에서는 RAI 리스크를 인식하고 있음에도 실질적인 조치를 취하는 데에는 여전히 간극이 존재합니다.

 

반면, 정부는 점점 더 적극적으로 대응하고 있으며, 2024년에는 OECD, EU, UN, 아프리카 연합 등 다양한 국제기구들이 투명성, 신뢰성 등 핵심 RAI 원칙을 중심으로 한 프레임워크를 발표했습니다.

 

 

6. AI를 회의적으로 생각하는 국가들

전 세계적으로 AI에 대한 낙관론이 증가하고 있지만, 지역 간 격차는 여전히 큽니다.

 

중국(83%), 인도네시아(80%), 태국(77%) 등에서는 AI 제품과 서비스가 유익하다고 보는 비율이 매우 높습니다. 반면, 캐나다(40%), 미국(39%), 네덜란드(36%)와 같은 국가에서는 낙관적인 시각이 상대적으로 낮게 나타났습니다.

 

Global opinions about products and services using AI by country, 2024

 

그럼에도 불구하고 분위기는 변화하고 있으며, 독일(+10%), 프랑스(+10%), 캐나다(+8%), 영국(+8%), 미국(+4%) 등 과거에 회의적이던 국가들에서 AI에 대한 긍정 인식이 눈에 띄게 증가했습니다.

 

 

 

7. 진입 장벽이 낮아지고 있는 AI 기술

AI는 점점 더 효율적이고, 저렴하며, 접근하기 쉬운 기술이 되어가고 있습니다.

 

성능이 뛰어난 소형 모델들이 등장하면서 GPT-3.5 수준의 성능을 내는 시스템의 추론 비용은 2022년 11월부터 2024년 10월 사이에 280배 이상 감소했습니다.

 

Inference price across select benchmarks, 2022–24

 

하드웨어 측면에서도 비용은 연간 30%씩 하락하고, 에너지 효율은 매년 40%씩 향상되고 있습니다.

 

공개 가중치(open-weight)를 사용하는 모델은 비공개 모델과의 성능 격차를 빠르게 줄이고 있으며, 일부 벤치마크에서는 단 1년 만에 그 차이가 8%에서 1.7%로 좁혀졌습니다.

 

Performance of top closed vs. open models on LMSYS Chatbot Arena

 

이러한 변화들은 고성능 AI 접근의 장벽을 빠르게 허물고 있습니다.

 

 

8. 국가 단위의 대규모 AI 투자와 규제

각국 정부는 AI 규제와 투자에 있어 점점 더 적극적인 태도를 보이고 있습니다.

 

2024년 미국 연방 정부는 59건의 AI 관련 규제를 도입했으며, 이는 2023년보다 두 배 많은 수치일 뿐 아니라, 시행 주체도 두 배로 증가했습니다.

 

Number of AI-related regulations in the United States, 2016–24

 

세계적으로는 75개국에서 AI 관련 법안 언급이 2023년 이후 21.3% 증가했으며, 이는 2016년 대비 9배 증가한 수치입니다. 이와 함께, 정부들은 대규모 투자를 이어가고 있습니다.

 

Number of AI-related bills passed into law by country, 2016–24

 

캐나다는 24억 달러를, 중국은 475억 달러 규모의 반도체 펀드를, 프랑스는 1,090억 유로를, 인도는 12억 5천만 달러를, 사우디아라비아는 1,000억 달러 규모의 'Project Transcendence'를 발표했습니다.

 

9. AI와 컴퓨터 과학 교육의 현실

AI와 컴퓨터 과학 교육은 확산되고 있지만, 접근성과 준비 수준에는 격차가 존재합니다.

 

현재 전 세계 국가의 3분의 2가 K–12(초·중·고) 컴퓨터 과학 교육을 제공하거나 도입을 계획 중이며, 이는 2019년 대비 두 배 증가한 수치입니다. 아프리카와 라틴아메리카 지역에서 특히 큰 진전을 보이고 있습니다.

 

Availablility of CS education by country, 2024

 

미국에서는 컴퓨터 관련 학사 졸업생 수가 지난 10년간 22% 증가했습니다. 그러나 많은 아프리카 국가에서는 전기 등 기초 인프라 부족으로 인해 여전히 교육 접근성이 제한적입니다.

 

New CS postsecondary graduates in the United States, 2013–23

 

미국 내 K–12 교사의 81%는 AI가 기초 컴퓨터 과학 교육에 포함되어야 한다고 보지만, 실제로 이를 가르칠 준비가 되어 있다고 느끼는 교사는 절반도 되지 않습니다.

 

 

 

10. 치열해지는 AI 선두권 경쟁

산업계는 AI 분야에서 앞서 나가고 있지만, 선두권의 경쟁은 점점 치열해지고 있습니다.

 

2024년 발표된 주목할 만한 AI 모델 중 거의 90%가 산업계에서 나왔으며, 이는 2023년의 60%에서 크게 증가한 수치입니다. 반면, 인용 수가 많은 연구는 여전히 학계가 가장 많이 배출하고 있습니다.

 

Number of notable AI models by organization, 2024

 

모델 규모는 계속해서 확장되고 있으며, 학습에 소요되는 연산량은 5개월마다 두 배, 데이터셋 크기는 8개월마다 두 배, 전력 사용량은 매년 두 배씩 증가하고 있습니다. 하지만 성능 격차는 줄어들고 있습니다.

 

 

예를 들어 상위 모델과 10위 모델 간의 Elo 스킬 점수 차이는 1년 사이에 11.9%에서 5.4%로 감소했고, 상위 1, 2위 모델 간 격차는 단 0.7%에 불과했습니다. AI 선두권 경쟁은 더욱 치열해지고 있으며, 동시에 참여자도 더욱 많아지고 있습니다.