15P by neo 3일전 | ★ favorite | 댓글과 토론
  • 2018년부터 매년 발간되는 State of AI Report는 전 세계에서 가장 널리 읽히는 AI 트렌드 분석 보고서로, 기술·산업·정치·안전·예측 전반을 다룸
  • 올해는 ‘추론(reasoning)의 해’ 로 불리며, OpenAI·Google·Anthropic·DeepSeek이 모두 복잡한 사고 과정을 수행하는 모델을 공개함
  • OpenAI가 선두를 유지하고 있으나, 중국의 부상이 두드러지며 DeepSeek·Qwen·Kimi가 GPT-5 수준에 근접, 글로벌 2위 경쟁 구도를 형성함
  • AI 산업의 상업화가 본격화되어, 주요 기업들의 연간 매출이 200억 달러에 근접하고, 미국 기업의 44%가 유료 AI 도구를 사용 중
  • AI 안전 연구의 초점이 존재론적 위험에서 ‘속임수 추론’과 ‘투명성-성능 균형’ 같은 현실적 문제로 이동함
  • AI는 이제 산업 인프라의 일부로, 전력·토지·GPU 확보 경쟁이 글로벌 지정학의 핵심 요소로 부상함

리포트 개요

  • State of AI Report 2025는 8번째 발간으로, 업계와 학계의 주요 전문가들이 검토에 참여함
  • 보고서는 6개 영역을 다룸
    • Research: 최신 기술적 돌파구와 성능 발전
    • Industry: 상업적 응용과 비즈니스 영향
    • Politics: 규제, 경제적 파급효과, AI 지정학
    • Safety: 고성능 AI가 야기할 수 있는 잠재적 위험 완화
    • Survey: 1,200명 이상 AI 실무자들의 사용 실태 분석
    • Predictions: 향후 12개월 예측 및 전년 성과 검증

2025년 AI의 핵심 변화

  • 2024년이 통합의 해였다면, 2025년은 ‘추론의 해’ 로 평가됨
    • 주요 연구소들이 강화학습과 검증 가능한 추론 방식을 결합해 계획·반성·자기수정이 가능한 모델을 구현함
    • 이들 모델은 장기적 목표를 단계적으로 수행하는 능력을 갖추며, 인공지능의 작동 시간이 확장됨

상업화와 생산성의 급상승

  • AI의 경제적 실체가 본격화되어 기업 매출이 폭발적으로 증가함
    • AI 기업의 연 매출은 200억 달러에 근접
    • 가격 대비 성능은 6~8개월마다 두 배로 개선
  • AI 도입률도 급상승해, 미국 기업의 44%가 AI 도구를 구매하고, 평균 계약액은 53만 달러에 달함
    • AI 기반 스타트업의 성장 속도는 일반 기업보다 1.5배 빠름
    • 1,200명 이상의 실무자 중 95%가 업무나 일상에서 AI를 사용하고, 76%가 개인 비용으로 구독함
    • AI 사용이 보편적 생산성 향상 수단으로 자리잡음
  • AI는 더 이상 단순한 기술이 아니라 경제의 생산 시스템으로 기능함
    • 에너지 시장, 자본 흐름, 정책 체계를 재편 중
    • 스케일링 법칙에서 시작된 발전이 이제 물리학·지정학·거대 자본의 지배를 받는 단계에 진입함

산업 인프라와 지정학의 전면전

  • AI 산업화 시대 개막: Stargate 같은 멀티 기가와트급 데이터센터가 등장하며, 전력과 토지가 GPU만큼 중요해짐
  • 국가 단위 경쟁 심화
    • 미국·UAE·중국이 전력·GPU·토지 확보 경쟁을 전개하며 대규모 계산 인프라를 경쟁적으로 구축, ‘AI 산업화 시대’ 개막
    • OpenAI가 근소한 격차로 선두 유지하지만, 중국이 글로벌 2위 AI 역량을 확보함
    • 중국의 DeepSeek, Qwen, Kimi가 GPT-5급 성능을 달성하며 메타를 제치고 ‘오픈 가중치(Open-weight)’ 생태계에서 주도권을 잡음
    • 유럽은 AI 법(AI Act) 시행 난항으로 뒤처지는 양상

AI의 새로운 역할: 과학적 협력자

  • AI가 연구 협력자(Co-Scientist) 로 진화함
    • DeepMind의 Co-Scientist와 Stanford의 Virtual Lab이 자율적으로 가설 생성·실험·검증을 수행
    • 생물학 분야에서는 Profluent의 ProGen3가 단백질에서도 스케일링 법칙이 적용됨을 보여줌

현실 세계로 확장된 구조적 추론

  • Chain-of-Action 접근법을 통해 AI가 실제 환경에서 단계별 사고 후 행동하는 능력을 습득함
    • AI2의 Molmo-Act, Google Gemini Robotics 1.5 등이 대표적 예시임

안전과 통제: 실용적 전환점

  • AI 안전 논의존재론적 위험에서 현실적 리스크로으로 이동함
    • 논의 초점이 사이버 복원력·신뢰성·자율 시스템 거버넌스로 이동
    • 모델이 ‘정렬된 척’(feigned alignment) 하며 속이는 사례가 발견됨
    • 연구자들은 성능을 일부 희생하고 투명성을 높이는 ‘모니터러빌리티 세금(monitorability tax)’ 개념을 제안
    • 외부 안전 단체의 예산은 주요 연구소의 하루 운영비보다 적음

정치적 구도 변화

  • 미국은 “America-first AI” 전략으로 산업정책을 국가안보전략과 통합함
  • 유럽의 규제는 AI 법(AI Act) 시행 혼란에 빠졌으며,
    중국은 자체 오픈웨이트 생태계와 자체 반도체 역량 강화를 통해 기술 자립 노선을 강화함