AI 임페러티브: 2025년 이후 글로벌 및 한국 시장 지형도 분석 요약 인공지능(AI)은 단순한 기술 트렌드를 넘어 산업 구조와 국가 경쟁력의 근간을 재편하는 새로운 산업 혁명의 동력으로 자리매김하고 있습니다. 본 보고서는 2025년 이후 글로벌 및 한국 AI 시장의 동향을 심층적으로 분석하여, 기업 전략가, 투자자, 그리고 정책 입안자들에게 통찰력 있는 시각과 전략적 방향성을 제시하는 것을 목표로 합니다. 글로벌 AI 시장은 생성형 AI가 촉발한 인프라 투자를 중심으로 폭발적인 성장을 거듭하고 있으며, 2025년 시장 규모는 수천억 달러에 달하고 2030년대 초반에는 수조 달러 규모로 확대될 전망입니다. 시장의 정의 자체가 하드웨어, 소프트웨어, 서비스를 포괄하는 ‘풀스택(Full-stack)’ 개념으로 확장되고 있으며, 이는 AI가 IT 생태계 전반에 깊숙이 뿌리내리고 있음을 시사합니다. 북미가 시장을 주도하는 가운데, 아시아태평양 지역이 정부 주도의 강력한 육성 정책을 바탕으로 가장 빠른 성장세를 보이고 있습니다. 경쟁 구도는 AWS, Microsoft Azure, Google Cloud 등 하이퍼스케일러들의 ‘AI 클라우드’ 플랫폼 패권 경쟁, AI 반도체 및 소프트웨어 생태계를 장악한 NVIDIA의 독주, 그리고 인류를 위한 범용인공지능(AGI) 개발이라는 독특한 미션을 추구하는 OpenAI의 혁신으로 요약됩니다. 특히 빅테크 기업들은 극심한 인재난 속에서 유망 스타트업을 제품이 아닌 인재 확보 목적으로 인수하는 ‘어크하이어(Acquihire)’ 전략을 통해 기술 패권을 공고히 하고 있으며, 이는 장기적으로 혁신 생태계의 역학 관계를 변화시키는 주요 변수로 작용하고 있습니다. 한국 AI 시장은 정부의 강력한 ‘소버린 AI(Sovereign AI)’ 정책 의지와 네이버, 카카오 등 국내 빅테크 기업들의 노력에 힘입어 빠르게 성장하고 있습니다. 하지만 소프트웨어 및 서비스 중심의 불균형적 산업 구조와 해외 하드웨어에 대한 높은 의존도는 국가적 AI 주권 확보에 있어 심각한 전략적 취약점으로 지적됩니다. 또한, 만성적인 전문 인력 부족은 국내 AI 기업들의 성장을 가로막는 가장 큰 제약 요인입니다. 기술적으로는 생성형 AI의 신뢰성 확보를 위한 설명가능 AI(XAI)의 중요성이 부각되고 있으며, 클라우드를 넘어 개인 기기에서 AI를 구동하는 ‘온디바이스 AI(On-device AI)’와 스스로 계획하고 실행하는 ‘에이전틱 AI(Agentic AI)’가 차세대 기술 패러다임으로 부상하고 있습니다. 이러한 기술 변화는 기존의 클라우드 중심 비즈니스 모델에 근본적인 변화를 예고합니다. 마지막으로, EU의 AI 법(AI Act), 미국의 행정명령, 한국의 AI 기본법 등 글로벌 규제 환경이 구체화되면서, 기업들은 혁신과 규제 준수 사이에서 복잡한 균형점을 찾아야 하는 과제에 직면해 있습니다. 본 보고서는 이러한 다층적인 시장 동향 분석을 바탕으로, 한국 기업과 정부가 글로벌 AI 패권 경쟁 속에서 생존하고 성장하기 위한 전략적 방향, 즉 ‘선택과 집중’을 통한 버티컬 영역 전문화, 개방형 혁신 생태계 구축, 그리고 핵심 인프라 기술 자립의 시급성을 제언합니다. 제1장: 글로벌 AI 시장 지형도: 새로운 산업 혁명 인공지능은 전례 없는 속도와 규모로 글로벌 경제 및 산업 지형도를 다시 그리고 있습니다. 이 장에서는 AI 시장의 거시적 맥락을 설정하고, 그 규모와 성장 동력, 그리고 시장을 움직이는 핵심적인 힘을 종합적으로 분석하여 미래 궤적에 대한 현실적인 전망을 제시합니다. 1.1 시장 규모 및 성장 궤적: 가치의 폭발적 증가 글로벌 AI 시장은 기하급수적인 성장을 경험하고 있습니다. 시장 규모에 대한 전망치는 분석 기관과 시점에 따라 상당한 편차를 보이지만, 공통적으로 폭발적인 성장 추세를 가리키고 있습니다. 2020년 발표된 초기 전망에서는 2025년 시장 규모를 약 1,840억 달러로 예측했으나 , 생성형 AI의 등장 이후 시장 전망은 급격히 상향 조정되었습니다. 2024년 기준 시장 규모는 2,330억 달러에서 6,380억 달러에 이르는 등 다양한 추정치가 존재하며 , 2025년에는 2,940억 달러에서 7,570억 달러를 넘어설 것으로 예상됩니다. 장기적으로 시장은 더욱 가파른 성장세를 보일 전망입니다. 2032년에는 1조 7,710억 달러 , 2034년에는 3조 6,800억 달러 규모에 이를 것이라는 예측이 나오고 있습니다. 이러한 성장을 뒷받침하는 연평균 성장률(CAGR)은 분석 기간과 범위에 따라 19.2%에서 38.4%에 이르는 강력한 수치를 기록할 것으로 보입니다. 이러한 전망치의 큰 편차는 AI 시장의 중요한 특징을 드러냅니다. 바로 ‘AI 시장’의 정의 자체가 표준화되어 있지 않다는 점입니다. 과거의 시장 분석은 주로 AI 소프트웨어 및 특정 서비스에 국한되었습니다. 그러나 ChatGPT의 등장 이후, 생성형 AI 모델을 훈련하고 운영하는 데 필요한 막대한 규모의 컴퓨팅 인프라, 즉 AI 반도체와 데이터센터에 대한 자본적 지출(CAPEX)이 시장의 핵심 요소로 부상했습니다. 최근의 거대한 시장 규모 추정치는 이러한 하드웨어 인프라 투자를 포함한 전체 가치 사슬을 반영한 결과입니다. 결과적으로, 시장의 성장 동향은 단순히 규모의 팽창을 넘어, 시장의 정의 자체가 실시간으로 재편되고 있음을 보여줍니다. 과거 AI를 가능하게 하는 ‘조력자’로 여겨졌던 인프라가 이제는 시장의 ‘핵심’으로 인식되고 있습니다. 이는 NVIDIA의 데이터센터 부문 매출 폭증 과 빅테크 기업들의 천문학적인 AI 관련 지출 계획 에서도 명확히 확인됩니다. 따라서 미래의 시장을 정확히 이해하기 위해서는 반도체부터 애플리케이션 서비스에 이르는 ‘풀스택(Full-stack)’ 관점의 접근이 필수적입니다. 1.2 지역별 역학: 다극화되는 AI 세계 현재 글로벌 AI 시장은 북미, 특히 미국이 주도하고 있습니다. 2024년 기준, 북미는 전체 시장의 32.9% 이상을 차지하며 , 글로벌 기술 지출의 41%를 점유하는 등 압도적인 영향력을 행사하고 있습니다. 미국의 이러한 지배력은 성숙한 벤처캐피탈 생태계, AWS, Microsoft, Google과 같은 하이퍼스케일러의 존재, 그리고 세계 최고 수준의 연구 인력 집중에서 비롯됩니다. 그러나 시장의 성장 동력은 다변화되고 있습니다. 아시아태평양(APAC) 지역은 가장 빠르게 성장하는 시장으로 주목받고 있으며, 이는 인도, 한국, 중국, 일본 등 주요 국가들의 적극적인 국가 AI 이니셔티브에 힘입은 결과입니다. APAC 지역의 성장은 강력한 정부 지원, 거대한 내수 시장, 그리고 제조업 및 디지털 서비스 분야에서의 AI 적용 확대가 주된 동력입니다. 이러한 지역별 성장 역학의 변화는 향후 AI 기술 표준, 공급망, 그리고 거버넌스 모델을 둘러싼 지정학적 경쟁 구도를 예고하고 있습니다. 1.3 거시 경제 동인: 기업 도입이 성장의 엔진 AI 시장 성장의 핵심 엔진은 기업들의 적극적인 도입입니다. 이미 전체 기업의 35%에서 41%가 AI 기술을 도입했거나 도입 중이며, 이들 중 90%는 경쟁 우위 확보를 위해 AI를 활용하고 있습니다. 이러한 확산의 중심에는 Microsoft, AWS, IBM과 같은 하이퍼스케일러들이 제공하는 서비스형 AI(AI-as-a-Service, AIaaS) 플랫폼이 있습니다. AIaaS는 기업들이 막대한 비용과 복잡성을 수반하는 자체 파운데이션 모델 및 인프라 구축 없이도 최신 AI 기술에 접근할 수 있게 함으로써 진입 장벽을 크게 낮추었습니다. 이로 인해 기업들의 AI 도입은 실험 단계를 넘어 핵심 비즈니스 워크플로우에 통합되는 단계로 전환되고 있습니다. AIaaS는 AI 기술의 민주화를 촉진하는 동시에, 소수의 주요 클라우드 제공업체에게 시장 권력이 집중되는 결과를 낳고 있습니다. 제2장: AI 가치 사슬 해부: 구성 요소, 기술, 그리고 산업 AI 시장의 가치가 어디에서 창출되고 포착되는지를 이해하기 위해서는 시장을 구성하는 요소들을 세분화하여 분석할 필요가 있습니다. 이 장에서는 하드웨어, 소프트웨어, 서비스 간의 공생 관계를 탐구하고, AI를 통해 가장 근본적인 변화를 겪고 있는 산업 분야를 식별합니다. 2.1 핵심 구성 요소: AI 가치의 삼각편대 AI 시장은 크게 하드웨어(Hardware), 소프트웨어(Software), 그리고 서비스(Services)라는 세 가지 핵심 요소로 구성됩니다. 2024년 글로벌 시장 분석에 따르면, 소프트웨어(37.3%), 서비스(38.6%), 하드웨어(24.1%)가 각각 시장을 분할하고 있는 것으로 나타났습니다. 또 다른 분석에서는 소프트웨어가 약 35%를 차지한다고 보고했습니다. 글로벌 시장에서는 소프트웨어와 서비스가 가장 큰 비중을 차지하며, 이는 AI 기술의 구현 및 적용이 시장의 핵심 가치를 창출하는 성숙 단계에 접어들었음을 시사합니다. 상대적으로 비중은 작지만, AI 반도체, 메모리, 스토리지 등을 포함하는 하드웨어 부문은 전체 생태계를 떠받치는 비판적 기반이며, 하드웨어의 성장은 미래 소프트웨어 및 서비스 시장 확장의 선행 지표 역할을 합니다. 반면, 2024년 한국 시장의 구성은 AI 응용 소프트웨어(42.4%), AI 구축·관리 및 관련 정보 서비스(29.6%), AI 시스템 소프트웨어(23.2%), 그리고 AI 연산·처리 부품/장치(하드웨어)가 4.9%로, 글로벌 시장과 뚜렷한 차이를 보입니다. 한국 시장은 응용 소프트웨어에 대한 편중이 심하고 하드웨어 비중이 극히 낮습니다. 이는 한국의 AI 산업이 가진 잠재적 취약점을 드러냅니다. 즉, 소프트웨어 강국의 야망을 실현하기 위한 컴퓨팅 파워를 NVIDIA GPU와 같은 해외 하드웨어에 거의 전적으로 의존하고 있다는 의미입니다. 이러한 하드웨어 의존성은 한국 정부가 추진하는 ‘소버린 AI’ 전략에 심각한 전략적 위험을 초래합니다. 진정한 AI 주권은 반도체부터 모델, 서비스에 이르는 전체 기술 스택에 대한 통제력을 확보할 때 가능합니다. 현재 한국은 소프트웨어 계층에 대한 통제력은 갖추고 있을지 모르나, AI의 근간이 되는 컴퓨팅 계층은 외부에 의존하는 불안정한 구조입니다. 미-중 기술 패권 경쟁에서 나타난 반도체 수출 통제와 같은 지정학적 리스크가 현실화될 경우, 한국의 AI 산업 전체가 마비될 수 있는 취약점을 안고 있는 것입니다. 따라서 AI 반도체 자립을 위한 정부의 정책적 지원 과 리벨리온과 같은 국내 팹리스 스타트업의 성장은 단순한 상업적 기회를 넘어 국가 안보적 차원의 시급한 과제라 할 수 있습니다. 2.2 기반 기술: AI 툴킷 AI 시장을 구성하는 핵심 기반 기술에는 머신러닝(ML), 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전(Computer Vision), 그리고 로보틱스 및 자동화(Robotics and Automation) 등이 포함됩니다. 대부분의 현대 AI 기술의 근간을 이루는 머신러닝이 가장 지배적인 기술 분야이며, 특히 대규모 언어 모델(LLM)의 부상과 함께 자연어 처리 기술의 중요성이 폭발적으로 증가했습니다. 한국 시장에서는 머신러닝이 가장 큰 수익 비중을 차지하고 있으며 , AI 기술 개발이 응용 소프트웨어와 컴퓨터 비전 분야에 집중되는 경향을 보입니다. 컴퓨터 비전 분야의 강세는 품질 관리 및 로봇 자동화가 중요한 제조업과 감시 및 보안 시스템 수요가 높은 한국의 산업적 특성을 반영하는 것으로 분석됩니다. 2.3 산업별 혁신: AI가 가치를 창출하는 곳 AI 도입은 예측과 자동화를 통해 즉각적인 투자수익률(ROI)을 기대할 수 있는 데이터 집약적 산업에서 가장 활발하게 이루어지고 있습니다. 금융 (BFSI): 금융 서비스는 AI 도입을 선도하는 대표적인 산업으로, 사기 탐지, 신용 평가 및 리스크 관리, 알고리즘 트레이딩, 고객 서비스 자동화 등 다양한 분야에서 AI를 활용하고 있습니다. 최근에는 단순히 백오피스의 리스크 분석을 넘어, ‘AI 뱅커’나 고도화된 챗봇을 통해 고객과 직접 상호작용하는 프론트 오피스로 AI의 역할이 확장되고 있습니다. 헬스케어 및 생명과학: 헬스케어 분야는 AI를 통해 의료 영상 분석을 통한 질병 진단, 신약 개발 프로세스 단축, 병원 운영 관리 최적화 등 혁신을 이루고 있습니다. 특히 신약 개발 분야에서 AI는 후보물질 발굴부터 임상시험 설계에 이르기까지 전 과정에 관여하여 시간과 비용을 획기적으로 절감할 잠재력을 보여주고 있습니다. 제조: ‘스마트 팩토리’의 개념은 AI를 통해 현실화되고 있습니다. AI 기반 예지 보전 시스템은 설비 고장을 사전에 예측하여 가동 중단 시간을 최소화하고, 컴퓨터 비전 기술은 미세한 불량을 감지하여 품질 관리를 자동화합니다. LS일렉트릭의 ‘등대공장’이나 포스코이앤씨의 ‘AI 입찰문서 검토 시스템’과 같은 사례는 AI가 제조업의 생산성과 효율성을 어떻게 극대화하는지 명확히 보여줍니다. 소매 및 기타: 소매업에서는 고객 행동 분석을 통한 개인화 추천 및 재고 관리 자동화에, 자동차 산업에서는 자율주행 기술 개발에 AI가 핵심적인 역할을 하고 있습니다. 한국 시장의 경우, 정보통신업을 필두로 제조업, 보건업, 공공행정, 금융업 순으로 AI 도입이 활발하게 이루어지고 있습니다. 제3장: 거인들의 전쟁터: 글로벌 AI 리더들의 경쟁 전략 글로벌 AI 시장은 소수의 거대 기술 기업들이 주도하는 치열한 경쟁의 장입니다. 이 장에서는 하이퍼스케일러, 인프라 공급자, 그리고 혁신적 연구 그룹 등 시장을 지배하는 핵심 플레이어들의 전략적 포지셔닝을 분석합니다. 3.1 하이퍼스케일러: AI 클라우드 패권 전쟁 AI 시대의 핵심 인프라인 클라우드 시장은 Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform (GCP) 세 기업이 과점하고 있습니다. 이들은 단순히 컴퓨팅 자원을 제공하는 것을 넘어, AI 모델 개발, 훈련, 배포에 필요한 모든 도구를 통합 제공하는 ‘AI 플랫폼’으로 진화하며 기업 고객을 자사의 생태계에 묶어두는(lock-in) 전략을 구사하고 있습니다. 2024년 기준, AI 서비스의 기반이 되는 IaaS(Infrastructure-as-a-Service) 퍼블릭 클라우드 시장에서 AWS는 37.7%의 점유율로 선두를 달리고 있으며, Microsoft Azure(23.9%)와 Google Cloud(9%)가 그 뒤를 쫓고 있습니다. 이들은 가트너 매직 쿼드런트의 ‘클라우드 AI 개발자 서비스’ 부문에서도 확고한 리더 그룹을 형성하고 있습니다. 각 사의 경쟁 전략은 뚜렷한 차별점을 보입니다. AWS는 시장 선점 효과와 가장 광범위하고 성숙한 서비스 포트폴리오를 기반으로 한 ‘규모의 경제’를 내세웁니다. Amazon SageMaker와 Amazon Bedrock을 중심으로 개발자들에게 높은 수준의 유연성과 제어권을 제공하며, 기존 AWS 인프라와의 완벽한 통합을 강점으로 내세웁니다. Microsoft Azure의 최대 강점은 Microsoft 365, Dynamics 365 등 막강한 엔터프라이즈 소프트웨어 생태계와의 깊은 통합입니다. 특히 OpenAI와의 독점적 파트너십을 통해 최첨단 파운데이션 모델(GPT-5 등)을 Azure AI 플랫폼에서 안정적으로 제공함으로써, 기업 고객들에게 가장 매력적인 선택지를 제시하고 있습니다. Google Cloud는 DeepMind로 대표되는 세계 최고 수준의 AI 연구 역량과 BigQuery 등 강력한 데이터 분석 및 머신러닝 도구를 경쟁력의 원천으로 삼습니다. AI 개발에 최적화된 자체 개발 반도체(TPU)를 통해 성능 우위를 확보하고, 데이터 중심의 고난도 AI 프로젝트를 수행하는 기업들을 공략하고 있습니다. 이들의 경쟁은 단순히 개별 서비스를 판매하는 것을 넘어, 기업의 미래 디지털 전환을 위한 ‘AI 운영체제’가 되기 위한 패권 다툼의 성격을 띠고 있습니다. 표 1: 글로벌 AI 플랫폼 비교 분석 3.2 인프라의 제왕: NVIDIA의 풀스택 지배력 NVIDIA는 단순한 반도체 설계 기업을 넘어, AI 시대의 ‘인프라 기업’으로 자리매김했습니다. NVIDIA의 시장 지배력은 하드웨어, 소프트웨어, 네트워킹을 아우르는 ‘풀스택(Full-stack)’ 생태계 구축 전략에서 비롯됩니다. 하드웨어: Hopper, Blackwell과 같은 고성능 GPU 아키텍처는 AI 모델 훈련 및 추론에 필수적인 컴퓨팅 파워를 제공하며 시장을 독점하고 있습니다. 소프트웨어: CUDA는 AI 개발의 표준 프로그래밍 플랫폼으로, 수많은 개발자들이 수년간 쌓아온 지식과 코드는 다른 하드웨어로의 전환을 극도로 어렵게 만드는 강력한 ‘해자(moat)’ 역할을 합니다. 네트워킹: NVLink와 같은 고속 인터커넥트 기술은 대규모 GPU 클러스터의 성능을 극대화하는 핵심 요소입니다. 이처럼 하드웨어, 소프트웨어 개발 환경, 그리고 네트워킹 패브릭까지 수직 계열화함으로써, NVIDIA는 AI 컴퓨팅 시장의 성능과 경제성을 사실상 통제하고 있습니다. AMD나 Intel과 같은 경쟁사들이 GPU 성능 자체는 따라잡을 수 있을지 몰라도, 수십 년간 구축된 CUDA 생태계의 벽을 넘는 것은 매우 어려운 과제입니다. 최근에는 EGX, Jetson과 같은 플랫폼을 통해 데이터센터를 넘어 엣지 컴퓨팅 시장으로 지배력을 확장하며 차세대 AI 배포 시장 선점에 나서고 있습니다. 3.3 파괴적 혁신가: OpenAI의 독특한 미션 OpenAI는 AGI(범용인공지능)가 인류 전체에 이익이 되도록 안전하게 개발하는 것을 목표로 하는 비영리 단체의 지배를 받는 ‘수익 상한(capped-profit)’이라는 독특한 기업 구조를 가지고 있습니다. 이 구조는 영리 자회사가 비영리 모체의 미션을 추구하도록 법적으로 구속하며, 일정 수준을 초과하는 이익은 인류를 위해 비영리 단체에 환원되도록 설계되었습니다. 이러한 구조는 OpenAI의 강력한 경쟁력이자 잠재적 갈등의 원천입니다. 한편으로는 순수한 이윤 극대화 압력에서 벗어나 장기적인 AGI 연구에 집중하고 미션 중심의 최고급 인재를 유치하는 데 유리합니다. 다른 한편으로는 최대 투자자인 Microsoft와의 깊은 상업적 파트너십은 비영리적 미션과 영리적 목표 사이의 본질적인 긴장 관계를 내포하고 있습니다. 향후 OpenAI 이사회가 ‘AGI 달성’을 언제, 어떤 기준으로 정의하느냐는 매우 중요한 변수가 될 것입니다. 이 결정에 따라 Microsoft가 보유한 ‘AGI 이전 기술’에 대한 상업적 라이선스의 효력이 달라지기 때문입니다. 제4장: 대한민국의 AI 승부수: 주권과 혁신 사이의 항해 이 장에서는 한국 AI 시장의 고유한 특성을 분석하고, 국내 주요 기업들의 전략과 기술 자립을 목표로 하는 야심 찬 국가 정책을 심도 있게 검토합니다. 4.1 국내 시장 분석: 젊은 혁신가들의 생태계 한국 AI 시장은 폭발적인 성장 잠재력을 지니고 있습니다. 2025년 시장 규모에 대한 전망치는 1조 9천억 원에서 10조 5천억 원에 이르기까지 편차가 크지만 , 2024년 기준 약 6조 3천억 원 규모로 추산되며 가파른 성장세를 이어가고 있습니다. 한국 AI 산업 생태계의 가장 큰 특징은 젊고 작은 기업들이 주를 이룬다는 점입니다. 전체 AI 기업의 61% 이상이 설립 5년 이하의 스타트업이며 , 이는 역동적인 혁신을 가능하게 하는 원동력입니다. 하지만 동시에 이들 기업은 생존과 성장에 있어 심각한 구조적 문제에 직면해 있습니다. 소프트웨어정책연구소(SPRI)의 조사에 따르면, 국내 AI 기업들은 ▲AI 전문 인력 부족(71.8%) ▲협소한 내수 시장(67.7%) ▲투자 유치의 어려움(65.4%) 등을 가장 큰 애로사항으로 꼽았습니다. 특히 심각한 인재난은 유망한 스타트업들의 성장 잠재력을 억제하는 가장 치명적인 병목 현상으로 작용하고 있습니다. 이러한 맥락에서 생태계 육성을 위한 정부의 역할이 그 어느 때보다 중요합니다. 4.2 토종 챔피언들: 빅테크와 대기업의 전략 국내 주요 기업들은 각자의 강점과 시장 위치에 따라 차별화된 AI 전략을 구사하고 있습니다. 네이버 (Naver): 자체 개발한 초거대 언어 모델 ‘하이퍼클로바X’를 앞세워 가장 공격적인 ‘소버린 AI’ 수출 전략을 펼치고 있습니다. 미국 기술에 대한 의존을 경계하는 중동, 유럽, 동남아시아 지역의 정부(B2G) 및 기업(B2B) 고객을 핵심 타겟으로 삼고 있으며, 사우디아라비아 디지털 트윈 플랫폼 구축 사업 수주가 대표적인 성공 사례입니다. B2B 서비스는 사용량 기반 과금(Pay-as-you-go)과 구독 모델 등 유연한 가격 정책을 제공합니다. 카카오 (Kakao): AI 전략의 초점을 자사의 핵심 플랫폼인 카카오톡의 서비스 고도화에 맞추고 있습니다. 자체 모델인 ‘KoGPT’를 활용하여 대화 요약, 말투 변경 등 기존 B2C 서비스의 사용자 경험을 혁신하는 데 집중하고 있습니다. 이는 AI 모델 자체를 판매하기보다는, AI를 지렛대로 삼아 5천만 사용자를 기반으로 한 플랫폼의 광고 및 커머스 수익을 극대화하려는 전략으로 분석됩니다. SK텔레콤 (SKT): 통신사라는 본업의 강점을 살려 AI를 핵심 서비스에 깊숙이 통합하는 전략을 성공적으로 추진하고 있습니다. AI 개인비서 서비스 ‘에이닷(A.)’은 출시 2년여 만에 가입자 1,000만 명을 돌파했으며, 통화 녹음 및 요약, AI 기반 보이스피싱 탐지 및 차단 기능 등 실용적인 기능으로 사용자들에게 큰 호응을 얻고 있습니다. 삼성전자 (Samsung): 세계 최대의 하드웨어 제조사로서 실용적인 이중 전략을 구사하고 있습니다. 한편으로는 범용 LLM ‘가우스(Gauss)’ 개발을 중단했다는 보도가 나오는 등 , 파운데이션 모델 시장에서의 직접적인 경쟁은 피하는 모습을 보입니다. 다른 한편으로는, 전사적인 ‘AI 생산성 혁신’ 조직을 신설하여 AI를 내부 업무 효율화와 생산성 향상에 적극 활용하고 있습니다. 이는 거대 클라우드 AI 경쟁보다는, 자사 제품(스마트폰, 가전 등)의 경쟁력을 높이는 ‘온디바이스 AI’와 제조 공정 혁신에 집중하겠다는 전략적 판단으로 해석됩니다. 이처럼 국내 기업들은 네이버의 ‘소버린 AI 수출 모델’, 카카오와 SKT의 ‘플랫폼 강화 모델’, 삼성의 ‘내재화 및 제품 통합 모델’이라는 각기 다른 길을 걷고 있습니다. 표 2: 대한민국 AI 시장 주요 플레이어 및 전략 비교 4.3 한국 AI 스타트업의 부상 대기업들의 전략과 더불어, 한국 AI 생태계의 저변에는 역동적인 스타트업들이 자리하고 있습니다. 업스테이지(LLM), 뤼튼테크놀로지스(생성형 AI 서비스), 트웰브랩스(영상 AI), 마키나락스(산업 AI), 라이너(AI 검색 에이전트) 등은 각자의 전문 분야에서 세계적인 기술력을 인정받고 있습니다. 이들은 거대 자본이 필요한 파운데이션 모델 개발 경쟁 대신, 특정 산업 문제 해결에 집중하는 ‘버티컬 AI(Vertical AI)’ 영역에서 글로벌 경쟁력을 확보할 수 있는 가능성을 보여주고 있습니다. 특히 NVIDIA와 같은 글로벌 기업으로부터 직접 투자를 유치하는 사례가 늘어나면서 , 한국 스타트업들의 기술력이 세계 시장에서 인정받고 있음을 증명하고 있습니다. 4.4 정책과 국가 전략: ‘소버린 AI’를 향한 총력전 한국 정부의 AI 정책은 ‘디지털 뉴딜’이라는 포괄적 기조에서 AI 기술 주권 확보라는 보다 명확하고 집중된 목표로 전환되고 있습니다. 이러한 변화의 핵심에는 2026년 발효 예정인 ‘AI 기본법’ 제정과 ‘소버린 AI’ 구축을 위한 대규모 투자가 있습니다. ‘AI 기본법’은 EU의 AI 법과 유사하게 위험 기반 접근법을 채택하여, 고위험 AI에 대한 규제와 산업 진흥 사이의 균형을 모색합니다. 이는 기업들에게 법적 확실성을 제공하는 동시에 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 개발을 유도하는 제도적 기반이 될 것입니다. 더 나아가 정부는 해외 기술에 대한 종속을 탈피하고 자체적인 AI 생태계를 구축하기 위해 ‘소버린 AI’ 전략을 국가적 어젠다로 추진하고 있습니다. 이는 미-중 기술 패권 경쟁이 심화되는 지정학적 환경 속에서 국가의 기술 안보를 지키기 위한 필연적인 선택입니다. 그러나 이 정책은 국내 기업에게는 내수 시장에서의 기회를 제공하지만, 막대한 자본 투자가 필요하고 자칫 글로벌 기술 흐름에서 고립될 수 있다는 리스크를 동시에 안고 있습니다. 따라서 국가적 독립성과 글로벌 협력 사이의 섬세한 균형을 맞추는 것이 향후 정책의 성패를 가를 핵심 과제가 될 것입니다. 제5장: 투자의 최전선: 벤처캐피탈, M&A, 그리고 ‘어크하이어’ 현상 AI 시장의 폭발적인 성장은 막대한 자본의 유입을 동반하고 있습니다. 이 장에서는 AI 분야로 흘러 들어가는 자본의 흐름을 분석하고, 특히 인재 확보를 중심으로 재편되고 있는 기업 인수합병(M&A) 시장의 새로운 동학을 탐구합니다. 5.1 벤처캐피탈 동향: AI 투자 열풍 AI는 벤처캐피탈(VC) 투자의 가장 뜨거운 영역으로 남아있습니다. 2024년 한국의 딥테크 분야 투자는 전년 대비 34% 증가했으며, 그중에서도 AI 분야가 가장 큰 폭의 성장세를 기록했습니다. 글로벌 시장 역시 마찬가지로, 2025년 상반기 전체 VC 투자의 상당 부분이 AI 스타트업, 특히 생성형 AI 분야의 메가 라운드(Mega-round)에 집중되었습니다. 이러한 투자 열기는 AI 기술의 혁신 잠재력에 대한 시장의 높은 기대를 반영합니다. 그러나 자본이 소수의 유망 스타트업에 집중되면서 기업 가치가 천문학적으로 치솟는 현상도 나타나고 있습니다. 이는 소수의 승자가 시장을 독식하는 고위험-고수익 구조를 심화시키며, 많은 스타트업들이 부풀려진 기대치를 충족시키지 못할 경우 시장의 변동성을 키울 수 있는 요인으로 작용합니다. 5.2 M&A 동학: 전략적 통합 가속화 글로벌 M&A 시장은 2025년에 들어서며 회복세를 보이고 있으며, 그 중심에는 AI 기술 및 인재 확보를 위한 전략적 거래가 있습니다. 2025년 2분기 AI 분야의 M&A 활동은 기록적인 수준에 도달했으며 , 이는 기존 산업의 강자들이 AI 시대에 뒤처지지 않기 위해 M&A를 핵심 생존 전략으로 활용하고 있음을 보여줍니다. 기술 기업뿐만 아니라 금융, 헬스케어, 제조 등 다양한 산업의 기업들이 자체적으로 구축하기 어려운 AI 역량을 M&A를 통해 빠르게 확보하려 하고 있습니다. 5.3 ‘어크하이어’ 전략: 인재를 위한 전쟁 최근 빅테크 M&A 시장에서 가장 두드러지는 현상은 ‘어크하이어(Acquihire)’, 즉 제품이나 서비스가 아닌 핵심 인재 확보를 목적으로 스타트업을 인수하는 전략입니다. Microsoft의 인플렉션 AI 인수(6억 5,000만 달러), Meta의 스케일 AI에 대한 막대한 투자와 CEO 영입, Apple의 퍼플렉시티AI 인수 검토 등은 모두 이 전략의 대표적인 사례입니다. 인수된 스타트업의 제품은 폐기되는 경우가 많으며, 거래의 핵심은 우수한 엔지니어 팀을 그대로 흡수하는 것입니다. 어크하이어는 단순한 M&A 트렌드를 넘어 AI 산업 생태계의 근본적인 구조 변화를 야기하고 있습니다. 첫째, 이는 극심한 AI 인재 부족 현상의 직접적인 결과입니다. 거대 자본을 가진 빅테크 기업들은 길고 불확실한 채용 과정을 건너뛰고, 검증된 핵심 인력들을 팀 단위로 즉시 확보할 수 있습니다. 둘째, 이는 전통적인 VC의 투자 모델을 위협합니다. VC는 기업공개(IPO)나 대규모 전략적 인수를 통해 높은 수익률을 기대하지만, 어크하이어는 상대적으로 낮은 가격에 거래되어 VC의 기대 수익을 감소시킵니다. 이는 VC가 초기 단계의 스타트업에 대한 투자를 주저하게 만드는 요인이 될 수 있습니다. 셋째, 이는 장기적으로 빅테크의 시장 지배력을 더욱 공고히 하는 결과를 낳습니다. 유망한 아이디어를 가진 인재들이 독립적인 기업으로 성장하기 전에 거대 기업에 흡수되면, 잠재적인 경쟁자가 사라지고 혁신의 원동력이 약화될 수 있습니다. 생태계는 다양한 독립 기업들이 경쟁하는 ‘숲’이 아니라, 빅테크를 위한 인재를 양성하는 ‘팜 시스템(farm system)’으로 전락할 위험이 있습니다. 또한, 이러한 방식의 인재 확보는 전통적인 M&A가 받을 수 있는 반독점 규제 심사를 교묘히 회피하는 수단으로도 활용될 수 있습니다. 제6장: 기술의 지평선: 생성형 AI를 넘어 에이전틱 시스템으로 현재의 시장 구조를 넘어, AI의 미래를 정의할 기술적 패러다임의 전환을 탐구합니다. 클라우드 중심의 모델에서 온디바이스 인텔리전스로의 이동, 그리고 자율적인 AI 에이전트의 부상을 조망합니다. 6.1 생성형 AI의 물결과 신뢰의 필요성 2022년 말 ChatGPT의 등장은 대규모 언어 모델(LLM)과 생성형 AI에 대한 폭발적인 투자와 개발 경쟁을 촉발했습니다. 이제 기업들은 실험 단계를 넘어 생성형 AI를 핵심 업무 프로세스에 통합하여 생산성을 높이고 새로운 고객 경험을 창출하고 있습니다. 그러나 이러한 모델들의 의사결정 과정이 명확하게 설명되지 않는 ‘블랙박스(black box)’ 특성은 금융, 의료와 같이 높은 책임성이 요구되는 분야에서 심각한 도입 장벽으로 작용합니다. 이로 인해 AI의 판단 근거를 인간이 이해할 수 있는 형태로 제시하는 설명가능 AI(eXplainable AI, XAI)의 중요성이 급부상하고 있습니다. XAI는 EU AI 법의 ‘설명에 대한 권리’와 같은 규제 준수를 위한 필수 요건일 뿐만 아니라, 사용자와 기업의 신뢰를 확보하여 AI 기술의 광범위한 채택을 가능하게 하는 핵심 기술입니다. 다만, 모델의 성능 및 복잡성과 설명가능성 사이에는 상충 관계(trade-off)가 존재하여, 이를 기술적으로 해결하는 것이 중요한 과제로 남아있습니다. 6.2 차세대 패러다임: 온디바이스 AI와 에이전틱 AI AI 기술의 패러다임은 클라우드를 넘어 새로운 지평으로 나아가고 있습니다. 온디바이스 AI (On-device AI): 현재 대부분의 고성능 AI 모델은 강력한 컴퓨팅 자원을 갖춘 클라우드 데이터센터에서 실행됩니다. 그러나 데이터 프라이버시, 응답 속도(latency), 그리고 통신 비용 문제로 인해 AI 연산을 클라우드에 의존하지 않고 스마트폰, 자동차, PC 등 개인 기기 자체에서 처리하려는 ‘온디바이스 AI’ 또는 ‘엣지 AI(Edge AI)’로의 전환이 가속화되고 있습니다. Apple, Qualcomm과 같은 반도체 기업들은 이미 자사의 칩에 AI 연산을 위한 전용 신경망처리장치(NPU)를 탑재하고 있으며, 이는 개발자들이 네트워크 연결 없이도 빠르고 안전하게 AI 기능을 구현할 수 있게 합니다. 이러한 변화는 토큰당 과금되는 클라우드 API 기반의 비즈니스 모델을 근본적으로 위협하며, AI 시장의 수익 구조를 재편할 잠재력을 가지고 있습니다. 에이전틱 AI (Agentic AI): 생성형 AI가 인간의 지시에 따라 콘텐츠를 ‘생성’하는 도구였다면, 다음 단계는 스스로 목표를 설정하고, 계획을 수립하며, 다양한 도구를 활용하여 복잡한 과업을 ‘자율적으로 수행’하는 ‘에이전틱 AI’입니다. AI 에이전트는 단순히 인간을 ‘보조’하는 역할을 넘어, 인간을 ‘대신하여’ 행동하는 주체로 진화할 것입니다. 이는 훨씬 더 복잡하고 고도화된 자동화를 가능하게 하지만, 동시에 AI의 통제와 목표 정렬(alignment)에 대한 새로운 차원의 안전성 및 윤리적 문제를 제기합니다. 제7장: 트릴레마의 탐색: AI 규제, 윤리, 그리고 인재의 미래 AI 산업의 지속 가능한 발전을 위해서는 기술적 과제뿐만 아니라, 규제, 인재, 윤리라는 비기술적 난제들을 해결해야 합니다. 이 장에서는 이 세 가지 핵심 과제를 중심으로 AI 산업이 직면한 복잡한 현실을 분석합니다. 7.1 글로벌 규제 프레임워크 AI 기술의 영향력이 커짐에 따라, 각국 정부는 혁신 촉진과 위험 관리라는 두 가지 목표 사이에서 균형을 맞추기 위한 규제 프레임워크를 수립하고 있습니다. 현재 글로벌 규제 환경은 크게 세 가지 방향으로 나뉘어 파편화되는 양상을 보이고 있습니다. 유럽연합 (EU): 세계 최초의 포괄적인 AI 규제 법안인 ‘AI 법(AI Act)’을 통해 ‘위험 기반 접근법(risk-based approach)’을 채택했습니다. AI 시스템을 ‘수용 불가능한 위험’, ‘고위험’, ‘제한된 위험’, ‘최소 위험’의 4단계로 분류하고, 등급에 따라 차등적인 의무를 부과합니다. 특히, 시민의 안전과 기본권에 중대한 영향을 미칠 수 있는 ‘고위험’ AI에 대해서는 시장 출시 전 적합성 평가, 데이터 거버넌스, 인간 감독 등 엄격한 규제를 적용합니다. 미국: EU의 포괄적인 사전 규제와 달리, 혁신을 저해하지 않는 유연한 접근을 선호합니다. 행정명령을 통해 연방 기관의 AI 사용 가이드라인을 제시하고, 업계의 자발적인 안전 서약과 표준 개발을 장려하는 방식을 취하고 있습니다. 이는 시장 주도의 혁신을 우선시하는 미국의 전통적인 정책 기조를 반영합니다. 대한민국: EU와 미국의 중간적 경로를 모색하고 있습니다. 최근 제정된 ‘AI 기본법’은 EU와 같이 위험 기반 접근법을 도입하여 ‘고영향 인공지능’에 대한 사업자의 의무를 규정하면서도, 동시에 산업 진흥과 생태계 조성을 강력하게 지원하는 내용을 담고 있습니다. 이처럼 상이한 규제 환경은 글로벌 사업을 영위하는 기업들에게 복잡한 컴플라이언스 과제를 안겨줍니다. 특히, EU의 AI 법은 거대한 단일 시장의 힘을 바탕으로 사실상의 글로벌 표준으로 작용하는 ‘브뤼셀 효과(Brussels effect)’를 발휘할 가능성이 높아, 전 세계 기업들이 EU의 높은 기준에 맞춰 AI 거버넌스 체계를 구축하도록 압박할 것입니다. 표 3: 주요 글로벌 AI 규제 비교 7.2 인재 병목 현상: 지속되는 위기 숙련된 AI 인재의 부족은 AI 산업의 성장을 가로막는 가장 심각하고 지속적인 제약 요인입니다. 이 문제는 전 세계적인 현상이지만, 특히 한국과 같이 자체 인재 풀이 제한적인 국가에서는 더욱 심각하게 나타납니다. 인재난은 앞서 언급한 ‘어크하이어’ 현상을 심화시키고, 소수 최고 전문가들의 몸값을 천정부지로 끌어올려 대기업과 스타트업 간의 인력 격차를 극대화합니다. 이 문제를 해결하기 위해서는 단기적인 인재 영입 경쟁을 넘어선 장기적이고 체계적인 접근이 필요합니다. 정부는 AI 관련 교육 과정에 대한 투자 확대와 해외 우수 인재 유치를 위한 비자 제도 개선 등을 추진해야 하며 , 기업은 외부 영입에만 의존하지 않고, 기존 인력에 대한 재교육(reskilling) 및 상향 교육(upskilling) 프로그램을 강화하고 대학과의 산학 협력을 통해 맞춤형 인재를 양성하는 전략을 병행해야 합니다. 7.3 윤리적 과제와 신뢰 구축 AI 기술의 발전은 알고리즘의 편향성, 데이터 프라이버시 침해, 딥페이크를 이용한 허위 정보 확산 등 복잡한 윤리적 문제를 동반합니다. 이러한 문제들은 AI 기술에 대한 사회적 신뢰를 훼손하고, 결국 산업의 발전을 저해하는 심각한 위협이 될 수 있습니다. 따라서 신뢰할 수 있는 AI 생태계를 구축하는 것은 모든 시장 참여자에게 주어진 핵심적인 과제입니다. 이를 위해서는 ▲견고한 법적 규제, ▲기업의 투명하고 책임감 있는 AI 개발 및 운영 원칙 수립, 그리고 ▲AI의 결정 과정에 인간이 개입하고 감독할 수 있는 체계 마련이 필수적입니다. 신뢰는 AI 시대의 화폐와도 같습니다. 신뢰 없이는 AI 기술이 가진 막대한 잠재력은 결코 완전히 실현될 수 없을 것입니다. 제8장: 전략적 전망 및 제언 본 보고서의 분석을 종합하여, 향후 AI 시장의 전개 방향을 전망하고 한국의 핵심 이해관계자들이 나아가야 할 전략적 방향을 제시합니다. 8.1 종합 미래 전망 AI 시장은 향후 몇 년간 폭발적인 성장을 지속할 것이며, 그 성장의 중심축은 점차 변화할 것입니다. 초기 시장을 견인했던 거대 파운데이션 모델 개발 경쟁은 점차 소수의 승자로 좁혀질 것이며, 시장의 무게 중심은 특정 산업(vertical) 문제 해결에 특화된 AI 애플리케이션과 자율적으로 과업을 수행하는 에이전틱 AI로 이동할 것입니다. 이 과정에서 시장의 통합과 재편이 가속화될 것이며, 지정학적 리스크와 각국의 규제 정책이 기술의 발전 방향과 시장 경쟁 구도에 미치는 영향력은 더욱 커질 것입니다. 온디바이스 AI의 확산은 클라우드 중심의 비즈니스 모델에 대한 근본적인 도전을 제기하며, 새로운 하드웨어-소프트웨어 통합 생태계의 등장을 촉진할 것입니다. 8.2 한국 기업을 위한 제언 ‘패스트 팔로워’ 및 ‘버티컬 스페셜리스트’ 전략 채택: 막대한 자본이 소요되는 파운데이션 모델 개발 경쟁에 직접 뛰어들기보다는, 글로벌 최고 수준의 오픈소스 모델을 적극적으로 활용하고 이를 한국이 경쟁력을 가진 특정 산업 분야(제조, 헬스케어, 반도체 등)에 접목하여 깊이 있는 솔루션을 제공하는 ‘버티컬 전문가’ 전략에 집중해야 합니다. 멀티 클라우드, 멀티 모델 전략 투자: 특정 하이퍼스케일러에 대한 종속성을 피하고, 비즈니스 목적에 따라 비용, 성능, 보안 요건을 고려하여 OpenAI, Google, Anthropic, 그리고 네이버 등 다양한 제공업체의 최적 모델을 선택하고 조합하여 사용할 수 있는 기술적, 조직적 역량을 확보해야 합니다. 이는 벤더 종속(vendor lock-in) 리스크를 최소화하고 유연성을 극대화하는 핵심 전략입니다. 인재 개발을 핵심 비즈니스 기능으로 격상: 인재 확보를 더 이상 인사 부서의 과제로만 남겨두어서는 안 됩니다. 전사적 차원에서 사내 AI 아카데미를 설립하고, 대학과의 연구 협력을 강화하며, 핵심 인재를 유치하고 유지할 수 있는 매력적인 경력 경로와 보상 체계를 설계하는 등 인재 개발을 기업의 최우선 전략 과제로 삼아야 합니다. 8.3 정책 입안자를 위한 제언 주권과 개방성의 균형: 국내 AI 챔피언을 육성하는 ‘소버린 AI’ 정책은 중요하지만, 자칫 글로벌 혁신의 흐름에서 한국을 고립시키는 보호주의로 흘러서는 안 됩니다. 국내 기업들이 세계 최고의 기술과 데이터를 자유롭게 활용하고, 이를 기반으로 글로벌 시장에서 경쟁할 수 있는 개방적인 정책 환경을 조성해야 합니다. 선택과 집중을 통한 인프라 투자: 본 보고서에서 지적된 전략적 취약점, 특히 AI 반도체 기술 자립과 스타트업 및 중소기업을 위한 저렴한 고성능 컴퓨팅 자원 접근성 확보에 공공 투자를 집중해야 합니다. 이는 국내 AI 생태계의 근본적인 체력을 강화하는 데 필수적입니다. 규제 합리화 및 샌드박스 활성화: ‘AI 기본법’이 혁신을 저해하는 과도한 규제가 아닌, 법적 불확실성을 해소하고 신뢰의 기반을 마련하는 방향으로 시행되도록 세부 지침을 마련해야 합니다. 또한, 스타트업들이 새로운 AI 기반 서비스를 규제의 제약 없이 자유롭게 실험하고 사업화할 수 있도록 ‘규제 샌드박스’ 제도를 더욱 확대하고 활성화해야 합니다. 참고 자료
- 2025년 AI 시장규모 1,840억 달러…연평균 38% 성장 – YTN 사이언스, https://m.science.ytn.co.kr/view.php?s_mcd=0082&key=202012221712456338 2. 전세계 AI시장 규모, 2025년 1840억달러…연평균 38.4% 성장률 – ITBizNews, https://www.itbiznews.com/news/articleView.html?idxno=26799 3. 인공 지능 [AI] 시장 규모, 성장 및 동향 2032 년, https://www.fortunebusinessinsights.com/ko/industry-reports/artificial-intelligence-market-100114 4. Artificial Intelligence [AI] Market Size, Growth & Trends by 2032 – Fortune Business Insights, https://www.fortunebusinessinsights.com/industry-reports/artificial-intelligence-market-100114 5. Artificial Intelligence (AI) Market Size and Growth 2025 to 2034 – Precedence Research, https://www.precedenceresearch.com/artificial-intelligence-market 6. 2025년 AI 산업 시장 현황과 미래 전망 – Goover, https://seo.goover.ai/report/202507/go-public-report-ko-58c09397-d231-4657-8356-3b4f2f4d5b6b-0-0.html 7. 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The critical role of strategic workforce planning in the age of AI – McKinsey, https://www.mckinsey.com/capabilities/people-and-organizational-performance/our-insights/the-critical-role-of-strategic-workforce-planning-in-the-age-of-ai 111. AI Affiliates Program – Stanford Artificial Intelligence Laboratory, https://ai.stanford.edu/ai-affiliates-program/ 112. AI 규제, 미국과 유럽의 엇갈린 행보 – 사이언스타임즈, https://www.sciencetimes.co.kr/news/sn/259833