• 한국이 ‘주목할 만한 인공지능(AI)’ 모델을 전 세계에서 세 번째로 많이 보유한 국가로 조사

• 미국 스탠퍼드대 ‘인간중심AI연구소(HAI)’가 각국의 AI 수준을 분석해 매년 발표하는 ‘AI 인덱스 2026’ 보고서에 따르면 한국은 미국, 중국에 이어 주목할 만한 AI 모델 보유 수로는 3위, 인구 대비 AI 특허 건수로는 세계 1위를 차지

• 2년 전까지만 해도 순위에 이름을 올리지 못했던 것을 감안하면 큰 성과지만 여전히 AI 인재 유출이 많고, 여성 인력이 부족하다는 부분은 한계점으로 지적

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[ 주목할 만한 AI, 미국과 중국 이어 3위 ]

• 13일(현지 시간) 스탠퍼드대는 ‘AI 인덱스 2026’ 보고서를 공개

• 한국은 2025년 출시된 주목할 만한 AI 모델에 5개가 포함돼 미국(50개), 중국(30개)의 뒤를 이었음

• 전년도에는 LG AI연구원의 ‘엑사원 3.5’ 1개만 선정돼 캐나다, 프랑스, 영국과 함께 공동 4위였음

• 2024년에는 한국 모델이 단 1개도 포함되지 않아, 정부가 직접 나서 HAI 측에 항의하는 일이 벌어지기도 했음. 당시 HAI는 영어, 중국어 중심의 AI 모델을 수집하다 보니 데이터 수집 과정에서 한국 AI 모델을 반영하지 못했다고 해명

• 2년 만에 성적이 대폭 개선됐으나 5개 중 4개가 LG AI연구원의 엑사원 시리즈라는 점은 아쉽다는 지적도 제기

• 업계 관계자는 “과학기술정보통신부의 ‘독자 AI파운데이션 모델’에 선정된 다른 기업의 AI 모델은 지난해 12월 공개돼 해당 보고서에는 반영되지 않았을 가능성이 높다”며 “한국이 3위에 오른 것은 매우 의미 있는 성과로, 1·2위와의 격차를 줄이는 게 남은 과제”

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[ AI 지표 ‘청신호’, 인재는 여전히 ‘적신호’ ]

• 다른 AI 혁신 지표에서도 한국은 좋은 성과를 얻었음

• 우선 1인당 특허 수에서 한국이 지난해에 이어 연속으로 1위를 차지

• 한국은 인구 10만 명당 특허 14.3건을 등록. 룩셈부르크(12.25건), 중국(6.95건), 미국(4.68건), 일본(4.3건)이 뒤를 이었음

• 산업 현장에서의 AI와 로봇 도입 속도도 매우 빠른 편으로 나타났음. 한국은 지난해 상반기(1∼6월) 대비 하반기(7∼12월) AI 도입률이 4.8%포인트 상승해 가장 큰 폭으로 높아졌음

• 그만큼 AI 도입에 역동적으로 대응하고 있다는 의미

• 산업용 로봇은 2024년 기준 3만600여 대의 산업용 로봇이 설치돼 중국(29만5000대), 일본(4만4500대), 미국(3만4200대)에 이어 4위를 기록

• 단, AI 인재 유출은 여전히 많은 것으로 드러났음. 한국은 인도, 이란, 캐나다, 영국, 방글라데시에 이어 6번째로 미국에 인재를 많이 뺏긴 나라였음

• AI 인재가 남성에 지나치게 편중돼 있다는 점도 한계로 꼽혔음. 국내 AI 인력 중 남성의 비중은 81%, 여성은 19% 정도로 남성이 압도적으로 많은 것으로 나타났음. HAI는 한국과 브라질, 일본 등 세 국가만이 남성 비중이 80% 이상이라고 언급

• 사우디아라비아의 경우 여성 비중이 32%, 호주는 30% 등으로 비교적 높은 수준을 보였음

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• 2026년 4월, 스탠퍼드 대학교 인간 중심 인공지능 연구소(HAI)가 발표한 'AI 인덱스 2026(AI Index 2026)' 보고서는 글로벌 인공지능(AI) 생태계의 급격한 지형 변화와 그 안에서 대한민국의 도약 및 과제를 선명하게 드러내고 있음

• 오늘 동아일보는 한국이 미국과 중국에 이어 세계에서 세 번째로 많은 '주목할 만한 AI 모델(Notable AI Models)'을 보유하게 되었다는 점을 집중 보도하며, 기술 주권 확보의 가능성을 시사

• 이번 보고서는 기술적 진보뿐만 아니라 특허, 산업 로봇 도입, AI 수용도, 정책적 대응 등 다각적인 지표를 통해 국가별 경쟁력을 평가하고 있으며, 한국은 여러 핵심 지표에서 세계 최상위권의 성적을 거두었음

• 그러나 이러한 양적 성장의 이면에는 민간 투자 부족과 심각한 인재 유출이라는 구조적 한계가 상존하고 있어, 'AI G3(글로벌 3대 강국)'로의 안착을 위해서는 정교한 국가 전략이 요구되는 시점임

• 스탠퍼드 AI 인덱스 2026에 따르면, 글로벌 AI 시장은 단순히 생성형 AI의 확산을 넘어 '에이전틱 AI(Agentic AI)'와 '추론형 AI(Reasoning AI)'의 시대로 진입

• 이러한 거대한 흐름 속에서 한국은 2025년 한 해 동안 총 5개의 '주목할 만한 AI 모델'을 출시하며 미국(50개), 중국(30개)에 이어 세계 3위에 등극하는 쾌거를 이루었음

• 이는 전년도 4위에서 한 계단 상승한 결과로, 캐나다, 프랑스, 영국 등 기존의 AI 강국들을 제치고 거둔 성과라는 점에서 그 의미가 남다름

• 한국의 이러한 부상은 단순한 우연이 아니라 지식재산권 확보와 산업적 수용성이라는 탄탄한 기초 체력에 기반하고 있음

• 한국은 인구 10만 명당 AI 특허 수에서 14.31건을 기록하며 2년 연속 세계 1위를 차지했으며, 이는 2위인 룩셈부르크(12.25건)나 중국(6.95건), 미국(4.68건)을 크게 상회하는 수치임

• 또한 산업용 로봇 설치 대수에서도 30,600대로 세계 4위를 기록하며 제조 현장의 자동화 역량을 입증했음

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• 이러한 데이터 클러스터는 한국이 IP 창출과 응용 자동화 분야에서 응집된 국가적 역량을 보유하고 있음을 시사

• 특히 1인당 특허 밀도가 높다는 것은 하드웨어와 소프트웨어의 통합, 에지 AI(Edge AI), 그리고 반도체 인접 혁신 분야에서 깊은 R&D 강도를 가지고 있음을 의미하며, 이는 향후 '피지컬 AI(Physical AI)' 시대에 한국이 가질 수 있는 강력한 무기가 될 것임

• 이번 보고서에서 한국의 위상을 높인 5개의 모델은 LG AI 연구원의 '엑사원(EXAONE)' 시리즈 4종과 AI 스타트업 업스테이지의 '솔라 오픈 100B(Solar Open 100B)'임

• 이들 모델은 단순히 성능 지표에서 우수할 뿐만 아니라, 한국의 기술 주권(Sovereign AI)을 상징하며 글로벌 기술 표준에 도전하고 있다는 점에서 중요한 의의를 가짐

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[ LG 엑사원: 추론형 AI와 에이전틱 시대로의 전환 ]

• LG AI 연구원이 선보인 '엑사원 딥(EXAONE Deep)'은 기존의 지식 습득 중심 AI에서 한 단계 진화하여 독자적으로 가설을 설정하고 논리적 추론을 통해 이를 검증하는 '추론형 AI'의 정수를 보여줌

• 이는 인간의 개입을 최소화하면서 복잡한 다단계 과업을 수행하는 '에이전틱 AI' 구현을 위한 필수적인 기술적 도약임

• 엑사원 딥-32B 모델은 파라미터 규모가 거대 모델의 5% 수준에 불과함에도 불구하고, 수학, 과학, 코딩 등 논리적 사고가 요구되는 벤치마크에서 세계적인 수준의 성능을 입증했음

• 구체적으로 2025학년도 수능 수학 영역에서 94.5점을 기록하고 모든 선택 과목에서 1등급 수준의 성적을 거두었으며, 박사급 과학적 추론 능력을 평가하는 'GPQA 다이아몬드' 테스트에서도 66.1점을 획득하며 동급 파라미터 모델 중 최고 수준의 성능을 보였음

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• LG의 이러한 성과는 '효율성 기반의 고성능 AI'라는 명확한 지향점을 보여줌

• 이는 대규모 GPU 인프라를 무한정 투입할 수 없는 환경에서 한국형 AI가 가야 할 현실적인 대안이자 경쟁력 있는 경로를 제시한 것으로 평가

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[ 업스테이지 솔라 오픈 100B: 스타트업 연합과 소버린 AI의 실현 ]​

• 업스테이지의 '솔라 오픈 100B'는 대기업이 아닌 스타트업 주도의 컨소시엄이 정부의 지원과 민간의 기술력을 결합하여 일궈낸 성과라는 점에서 주목받고 있음

• 이 모델은 해외 모델의 가중치(Weights)에 의존하지 않고 국내 데이터와 독자적 아키텍처를 통해 처음부터 끝까지 자체적으로 학습시킨 '소버린 AI'(외산 기술에 의존하지 않고 자국의 데이터, 인프라, 언어, 문화적 가치를 반영해 독자적으로 구축 운영하는 인공지능)의 이정표임

• 솔라 오픈 100B는 '전문가 믹스(Mixture-of-Experts, MoE)' 구조를 채택하여 효율성을 극대화

• 특히 노타 AI의 양자화 기술을 적용해 메모리 사용량을 72.8%나 줄이면서도 성능 저하를 최소화함으로써, 고가의 하이엔드 GPU 없이도 거대 모델을 구동할 수 있는 환경을 마련

• 이는 자원 제약이 있는 중소기업이나 특정 도메인에서의 AI 도입을 가속화할 수 있는 실질적인 기술적 토대가 됨

• 이러한 모델들의 출현은 한국이 단순히 AI 기술을 소비하는 국가에서 글로벌 AI 생태계에 핵심 모델을 공급하고 표준을 논의할 수 있는 국가로 격상되었음을 의미

• 특히 소수 언어인 한국어에 특화된 동시에 영어와 일본어 등 다국어 벤치마크에서도 우수한 성적을 거둔 것은, 한국형 AI 모델이 글로벌 시장에서도 충분한 범용성을 가질 수 있음을 시사

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• 동아일보와 스탠퍼드 AI 인덱스는 한국 AI 산업의 화려한 겉모습 뒤에 가려진 심각한 위기 요인으로 '인재 유출(Brain Drain)'과 '투자 격차'를 공통적으로 지목

• 기술적 성과가 지속 가능한 미래로 이어지기 위해서는 반드시 해결해야 할 선결 과제들

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[ 인재 유출의 실태와 원인 분석 ]

• 동아일보가 보도한 내용에 따르면, 2024년 기준 한국의 'AI 인재 순유입' 지수는 인구 1만 명당 -0.36명으로 나타났음

• 이는 해외로 나가는 인재가 국내로 들어오는 인재보다 훨씬 많다는 것을 의미하며, 남아프리카공화국(-0.22)이나 멕시코(-0.10)보다도 상황이 심각한 수준임

• 반면 인재 자석 역할을 하는 룩셈부르크(8.92), 미국(1.07), 독일(2.13) 등은 막대한 인재 유입을 통해 혁신의 동력을 확보하고 있음

• 이러한 인재 유출의 원인은 다층적이지만, 가장 직접적인 요인은 극심한 '처우 격차'에 있음

• 국내 과학기술 분야 석·박사급 인력의 10년 차 평균 연봉은 약 8,500만 원 수준인 반면, 미국 등 해외에서는 약 3억 4,200만 원에 달해 4배 이상의 차이가 발생하고 있음

• 이러한 경제적 보상의 불균형은 젊은 연구자들이 국내 대학원 진학(61.4%)보다는 해외로 눈을 돌리게 만드는 결정적인 요인이 됨

• 또한, 국내의 경직된 기업 문화와 단기 성과 중심의 R&D 환경, 불안정한 정책 기조(R&D 예산 삭감 등) 역시 연구자들의 이탈을 가속화하고 있음

• 우수한 인력이 의대로 쏠리는 현상 역시 고질적인 문제로, 서울대 공대 신입생 중 100명 이상이 매년 자퇴를 선택하는 현실은 AI 강국으로 가기 위한 인적 파이프라인이 근본적으로 위협받고 있음을 보여줌

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[ 압도적인 민간 투자 격차 ]

• 민간 자본의 투입 규모에서도 한국은 미국, 중국과 비교할 수 없을 정도의 격차를 보이고 있음

• 2025년 기준 미국의 민간 AI 투자액은 2,859억 달러(약 425조 원)에 달하며, 이는 2위인 중국(124억 달러)보다도 23배 이상 많은 수치임

• 한국의 민간 투자 규모는 17억 8천만 달러(약 2.6조 원)로 세계 12위에 그치고 있음

• 이러한 투자 부족은 한국 AI 기업들이 혁신적인 모델을 개발하더라도 이를 대규모 서비스로 확장하거나 글로벌 시장에서 마케팅 경쟁을 벌일 체력이 부족함을 의미

• 또한 고가의 GPU 인프라 확보 경쟁에서도 자본의 열세는 치명적인 약점으로 작용하며, 이는 결국 기술 격차의 확대로 이어질 수 있다는 우려를 낳고 있음

• 스탠퍼드 보고서와 국내 언론의 진단은 한국이 '기술 추격자'에서 '시장 선도자'로 거듭나기 위한 명확한 과제를 제시하고 있음

• 정부는 이러한 위기와 기회를 동시에 인식하고 2026년을 '대한민국 AI 대도약의 원년'으로 선포하며 전방위적인 대응책을 마련하고 있음

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[ AI 고속도로 구축과 10조 원의 전략적 투자 ]​

• 정부는 2026년 예산안에서 AI 분야에 총 10조 1,000억 원을 편성하며 승부수를 던졌음

• 이는 전년 대비 3배 이상 늘어난 규모로, 과거 경부고속도로가 산업화의 혈맥이 되었듯 'AI 고속도로'를 구축해 누구나 쉽고 빠르게 AI 인프라와 데이터를 활용할 수 있게 하겠다는 비전

• 이 예산의 핵심은 '깔때기(Funnel) 전략'과 '라우터(Router) 전략'임

• 각 부처의 분산된 역량을 하나의 통로로 모아 정책 실행 속도를 높이고(깔때기), 집중된 공공 성과와 인프라를 산업 현장과 국민의 삶 속으로 빠르게 전달하겠다(라우터)는 구상

• 특히 '피지컬 AI' 분야에 대한 집중 투자는 한국이 강점을 가진 제조, 의료, 물류 현장에 AI를 결합해 실질적인 경제적 가치를 창출하겠다는 전략적 선택

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[ 제조 강국의 부활: AX(AI 전환)의 실질적 구현 ]​

• 한국이 지향해야 할 또 다른 핵심 방향은 전 산업의 'AX(AI Transformation)'임

• 단순히 기술을 도입하는 수준을 넘어, 제조 현장의 문제를 정의하고 AI 방법론을 적용해 생산성을 혁신하는 과정이 필요

• 특히 대기업 중심의 AI 모델이 중소·중견기업에도 적용될 수 있도록 정책적 지원이 강화되어야 함

• 전문가들은 중소기업을 위한 AX 전략으로 '스몰 데이터, 스몰 윈(Small Data, Small Win)' 공식을 제안

• 대규모 인프라 대신 현장의 작은 문제를 AI로 해결하며 실질적인 가치를 증명해 나가는 방식

• 이를 위해 정부는 223억 원 규모의 중기부 R&D 지원 등을 통해 중소기업의 디지털 격차를 해소하고 데이터 품질을 높이는 데 주력하고 있음

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[ 정책 및 법적 기반 강화: AI 기본법과 규제 혁신 ]​

• 한국은 G20 국가 중 두 번째로 많은 AI 법안을 통과시키며 제도적 기반을 빠르게 닦고 있음

• 특히 2026년 시행된 '인공지능 기본법'은 기술 발전과 신뢰 기반 조성을 위한 국가적 가이드라인을 제시

• 정부는 규제보다는 혁신에 방점을 둔 70:30의 혁신 대 규제 비율을 유지하며, 기업들이 마음껏 도전할 수 있는 환경을 조성하고 있음

• 이는 글로벌 시장에서 한국이 'AI 민주주의의 기수'로서 규범 주도권을 확보하는 데에도 기여할 것임

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<시사점>

한국이 인공지능(AI) 기술 패권 경쟁에서 의미 있는 좌표를 찍었습니다. 스탠퍼드 AI 인덱스 2026에 따르면, 한국은 ‘주목할 만한 AI 모델’ 보유 수에서 미국·중국에 이어 세계 3위에 오르는 쾌거를 이루었습니다. 특허 밀도 세계 1위, 빠른 생성형 AI 수용 속도, 탄탄한 제조 자동화 기반까지 감안하면 이는 결코 우연한 성과가 아닙니다. 기술 주권의 싹이 트고 있다는 점에서 평가받아 마땅합니다.

특히 LG AI연구원의 ‘엑사원’ 시리즈와 업스테이지의 ‘솔라 오픈 100B’는 한국형 AI의 방향성을 분명히 보여줍니다. 적은 자원으로 높은 성능을 구현하는 ‘효율형 AI’, 해외 의존을 탈피한 ‘소버린 AI’는 자본 열세를 안고 있는 한국이 선택할 수 있는 가장 현실적인 전략입니다. 제조·로봇 강국이라는 산업적 기반과 결합할 경우, 이른바 ‘피지컬 AI’ 시대에서 한국이 새로운 기회를 잡을 가능성도 충분합니다.

그러나 이러한 성과에 취해 있을 때는 아닌 것 같습니다. 지금의 성적표는 ‘가능성’일 뿐 ‘지속성’을 담보하지 않습니다. 무엇보다 심각한 것은 인재 유출입니다. AI 인재 순유입이 마이너스를 기록하고, 핵심 인력의 해외 이탈이 가속화되는 현실은 기술 경쟁력의 뿌리를 흔드는 문제입니다. 연봉 격차, 연구 환경, 경직된 조직 문화가 복합적으로 작용한 결과인데, 이처럼 인재가 떠나는 나라에 미래가 있을 수 없습니다.

민간 투자 격차도 뼈아픈 부분입니다. 미국과 중국이 천문학적 자본을 쏟아붓는 동안 한국은 여전히 ‘소규모 플레이어’에 머물러 있습니다. 모델 개발 역량과 투자 규모 간 괴리는 곧 산업화의 한계로 이어집니다. 좋은 기술이 있어도 글로벌 시장에서 확장하지 못하면 의미는 반감됩니다. AI는 더 이상 연구 경쟁이 아니라 ‘자본·인프라·생태계’의 총력전이라 하겠습니다.

정부가 10조 원 규모의 AI 투자와 ‘AI 고속도로’ 구축을 내세운 것은 방향성 면에서 옳지만 문제는 실행력입니다. 재정 투입이 민간 투자로 이어지는 ‘마중물’ 역할을 하지 못하면 또 하나의 단기 정책에 그칠 수 있습니다. 규제 혁신 역시 선언에 머물러선 안 됩니다. 기업이 실패를 감수하고 도전할 수 있는 환경을 만드는 것이 핵심입니다.

앞으로의 과제는 정리하면, 첫째로 파격적인 인재 정책을 통해 ‘두뇌 유출’을 ‘두뇌 유입’으로 바꿔야 합니다. 보상 체계와 연구 자율성에서 글로벌 기준을 맞추지 못하면 해법은 없습니다. 둘째로 민간 자본을 끌어들이는 금융·세제 인센티브를 과감히 확대해야 합니다. 마지감으로 제조·의료·물류 등 한국이 강점을 가진 분야에서 AI 전환(AX)을 실질적으로 구현해야 합니다. ‘작은 성공’을 빠르게 확산시키는 전략이 필요합니다.

AI 경쟁은 선택이 아닌 생존의 문제입니다. 한국은 출발선에서 뒤처진 국가는 아니지만, 그렇다고 지금의 속도로 선두를 추격하기는 어렵습니다. 기술·자본·인재가 결집된 국가만이 살아남는 시대가 다가오고 있습니다. 세계 3위라는 성과를 ‘정점’이 아니라 ‘출발점’으로 삼아야 합니다. 지금 필요한 것은 자축이 아니라 냉정한 자기 점검과 과감한 실행입니다.

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https://n.news.naver.com/article/newspaper/020/0003712330?date=20260415