연구 · 개발

리드

2025년 연구·개발 파트는 집중의 해였다. 주목할 AI 모델의 1.1%가 산업계에서 나왔고, 학계 지분은 1.05%까지 밀렸다. 국가별로는 미국이 50건, 중국이 30건으로 양대 생산지다. 하드웨어 쪽에서는 전 세계 AI 칩 가공을 대만 TSMC 한 곳이 사실상 도맡고 있다는 사실이 반복해서 확인됐다.

자원은 계속 늘지만 공개 정보는 줄었다. OpenAI, Anthropic, Google의 최신 플래그십 모델은 학습 코드와 파라미터 수, 데이터셋 크기, 학습 시간을 공식 문서에서 감춘다. 보고된 파라미터 수는 3년째 1조 근처에서 멈춰 있지만, 독립 기관이 추정한 학습 컴퓨트는 여전히 가파르게 오르고 있다. 즉 성능은 더 커지는데 설명 가능한 정보는 얇아졌다.

핵심 수치

• 91.58% — 2025 주목할 모델 중 산업계 비중 (학계 1.05%). 출처: PDF p.20
• 50 · 30 — 미국·중국 주목할 모델 수. 출처: PDF p.16
• 131,121건 — 2024 전 세계 AI 특허 (2010년 3,866건 대비 34배). 출처: PDF p.57
• -89% — 미국행 AI 인재 유입 감소 (2017 대비 누적). 출처: PDF p.16

주장 1 — 상위 3개국이 모델 공급을 독점한다

2025년 주목할 AI 모델 수는 미국이 50건, 중국이 30건이다. 세 번째 집단은 한 자릿수로 급격히 떨어진다. 캐나다·프랑스·홍콩·영국은 각 1건이다. 한 해 전체의 세계 프론티어 공급이 사실상 두 나라에 의해 결정된다는 뜻이다.

집중은 공급의 문제이기도 하지만 의존의 문제이기도 하다. 한 국가가 모델과 학습 인프라, 배포 플랫폼을 모두 해외에 기대는 구도는 지정학 리스크에 그대로 노출된다. 2026년 들어 여러 정부가 '소버린 AI'를 정책 어휘로 채택한 배경이 여기에 있다.

주장 2 — 조직 단위로도 편중이 극단적이다

조직별 주목 모델 랭킹 상위권도 좁다. OpenAI 19건, Google 12건, Alibaba 11건, Anthropic 7건, xAI 5건 — 상위 5개사가 프론티어 모델의 절반 이상을 낸다. 그 아래로 DeepSeek, LG AI Research, 칭화대가 각 4건으로 공동 6위에 묶인다.

이 구도는 단순히 '누가 더 많이 만드냐'의 문제가 아니다. 프론티어 모델은 데이터, 인프라, 배포 채널을 동시에 요구하는 수직 통합 사업이 됐다. 스타트업이 단독으로 프론티어에 진입하기는 점점 어려워진다. 하이퍼스케일러와의 제휴, 클라우드 크레딧, 반도체 파운드리 접근권이 없는 조직은 한 단계 아래 경쟁에서 싸워야 한다.

주장 3 — 학계의 지분은 1%로 수축했다

2025년 주목할 모델 중 산업계 비중은 91.58%, 학계는 1.05%다. 산·학 협업이 5.26%, 기타가 2.11%. 10년 전만 해도 학계가 프론티어 모델의 주요 산지였다는 사실을 떠올리면, 전환의 속도가 가늠된다.

학계가 작아진 이유는 단순하다. 훈련 한 번에 수천만 달러, 추론에 초 단위 달러가 드는 구조에서 대학 실험실은 자원 경쟁에서 밀린다. 다만 이 흐름은 연구 지식의 생산 구조 자체를 바꿔놓는다. 산업계는 종종 방법론을 공개하지 않으며, 일부는 재현에 필요한 세부를 의도적으로 빠뜨린다. 재현 가능성에 기대는 과학 공동체의 기본이 흔들리고 있다는 이야기가 여기에서 나온다.

주장 4 — AI 특허는 한 국가에 몰려 있다

특허 총량은 중국이 전 세계의 74.24%를 차지한다. 미국은 12.06%, 유럽은 2.95%, 인도는 0.40%. 하지만 인구당으로 내려오면 지도가 달라진다. 인구당 AI 특허가 가장 많은 나라는 루마니아나 덴마크가 아니라 동아시아 국가 한 곳이다. 그 아래 룩셈부르크 12.25, 중국 6.95, 미국 4.68, 일본 4.30이 뒤를 잇는다.

이 수치는 AI 경쟁을 **"모델 몇 건을 만들었느냐"**가 아니라 **"어떤 기술 밀도로 쌓아놨느냐"**로 다시 보게 만든다. 반도체·메모리·센서처럼 하드웨어에 걸려 있는 특허일수록 한 건의 모델보다 긴 시간 영향을 남긴다. AI 주권 논의가 소프트웨어 모델만이 아니라 전체 공급망으로 확장되는 이유다.

주장 5 — 절대 인재는 미국 압도, 인구당은 스위스·싱가포르

2025년 파악된 최상위 AI 저자·발명자 수는 미국이 220,520명으로 2위 인도(50,460명)의 네 배를 넘는다. 독일 48,520, 영국 34,370, 캐나다 31,450. 인구당으로 정렬하면 스위스 110.5/10만, 싱가포르 109.5/10만이 나란히 앞서고 핀란드·네덜란드가 77.6/10만으로 뒤를 잇는다.

그러나 미국행 인재 유입은 2017년 대비 89% 감소했다. 지난 1년에 하락의 80%가 집중됐다. 리포트는 그 배경으로 비자 정책 변화, 해외 고임금 기회 확대, 산업계 집중으로 인한 지역 다변화를 함께 지적한다. 인재가 쌓이는 속도보다 빠지는 속도가 더 문제라는 경고다.

Korea Context

• 인구당 특허 밀도와 하드웨어·HBM 공급망 역할 — 이 챕터 차트(rnd-ai-patents-per-capita-2024, rnd-notable-models-by-org-2025)에서 한국 관련 막대가 하이라이트로 표시된다. 구체적인 순위·수치·해석은 Korea Focus의 'R&D 성과' 섹션에서 일괄 정리했다.
• LG AI Research는 조직별 랭킹 공동 6위, SK하이닉스·삼성이 HBM 공급의 핵심이라는 두 축이 리포트에 명시됐다. 배경과 함의는 Korea Focus에서 이어 본다.

→ 자세한 한국 R&D 지표는 Korea Focus #rnd

So What?

1. 프론티어 공급의 편중은 구조 변수다. 공급원에 의존하는 국가·기업은 지정학, 수출통제, 파트너십 조건에 직접 노출된다.
2. 투명성은 역주행했다. 가장 강력한 모델일수록 데이터와 훈련 정보를 공개하지 않는다. 외부 평가와 재현 가능성을 별도 제도로 확보하지 않으면 성능 주장이 검증되지 않는다.
3. 국가 전략의 승부수는 '모델 총량'이 아니라 '어디서 깊이 판 기술이 있느냐'다. 하드웨어·HBM·파운데이션 지식재산 밀도 같은 축이 절대 모델 수보다 오래 간다. 한국 맥락에서의 구체적 번역은 Korea Focus에서 확인한다.

원본 참조: Stanford HAI, AI Index Report 2026, Chapter 1 (Research and Development), pp. 13–68.