2월

호

인공지능 산업의 최신 동향

Ⅰ2026년 1월호Ⅰ

월간AI모델현황

∙  2026년 1월 월간 AI 모델 현황1

정책

･

법제

∙ 미국 뉴욕주, 프런티어 AI 모델 규제를 위한 「RAISE 법」 최종 서명

∙ 대만 정부, 인간 중심 AI 생태계 구축을 위한 「AI 기본법」 시행

∙ 중국, AI와 빅데이터 관련 특허 심사 기준 및 윤리적 준수 요건 명문화

∙ 한국 정부, 포괄적 AI 규제 법령 「AI 기본법」 시행

∙ 대만 행정원, 국가 안보와 경제 발전을 위한 AI 5대 전략 권고안 발표

∙ 미국 전쟁부, 군사 AI 우위 확보를 위한 가속화 전략 발표

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6

7

8

기업

･

산업

∙ 메타, AI 에이전트 기술 스타트업 마누스 인수

∙ 오픈AI, 개인 맞춤형 건강 관리 서비스 ‘ChatGPT Health’ 공개

∙ LG AI연구원, 독자 기술 기반 초거대 AI 모델 ‘K-EXAONE’ 공개

∙ CES 2026 종합 리포트: 피지컬 AI와 로봇 기술의 실생활 침투    

 ∙ 오픈AI, ChatGPT 내 광고 도입 및 광고 포함 저가 구독 요금제 확대 출시

∙ 구글, 애플과의 AI 계약 체결로 시가총액 4조 달러 돌파

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기술

･

연구

∙ 언어의 한계를 넘어 물리적 세계를 이해하는 월드 모델 부상

∙ AI 활용 연구의 명암 : 개인 성과는 확대, 집단적 연구 다양성은 축소

∙ 중국 AI 리더들, AGI-Next 서밋에서 중국 AI의 현주소와 미래 전략 논의

∙ 앤트로픽, AI의 경제적 영향 분석한 최신 AI 경제 지수 보고서 발간

∙ 아티피셜 애널리시스 평가, 한국은 명실상부한 세계 3위의 AI 강국

∙ 구글 딥마인드, ‘알파게놈’으로 유전자 변이의 생물학적 영향 예측 성과 입증

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인력

･

교육

∙ 미국 브루킹스 연구소, AI 교육에 '3P(번영·준비·보호)' 프레임 제시

∙ IMF, AI 노출 직무의 임금·고용 영향에 대응한 교육 재설계 제언

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주요행사일정

∙  2026년 국내외 인공지능 주요 행사26

Ⅰ2026년 2월호Ⅰ

1

2026년 1월 월간 AI 모델 동향

주요 모델 출시 타임라인

1/5 Nvidia Nemotron3·Cosmos Reason2 (LLM) 1/11 K-Exaone (LLM, 한국)

1/13 Google Veo 3.1(영상) 1/26 Qwen-Max-Thinking (LLM), 

1/27 Kimi 2.5 (LLM) 2/5 Claude Opus 4.6, GPT-5.3 Codex

LLM간 성능 비교(Artificial Analysis Intelligence Index 4.0)

모델

출시일

Index

Price

($/1m Token)

Speed

Context

Window

회사

Input

Output

① Claude Opus 4.6(Adaptive)

26.2.5

53

5

25

67

1m

Anthropic

② GPT 5.2 (Xhigh)

25.12.10

51

1.75

14

93

400k

OpenAI

③ Claude Opus 4.5 (Reasoning)

25.11.25

50

5

25

85

200k

Anthropic

GPT 5.2 Codex (Xhigh)

25.12.18

49

1.75

14

90

400k

OpenAI

Gemini 3 Pro Preview(high)

25.11.18

48

2

12

130

1m

Google

* 출처 : Artificial Analysis 평가체계 : Agents 25%, Coding 25%, General 25% Scientific 25% (10개 벤치마크 종합)

이미지 생성 모델

영상 생성 모델

모델

출시일

ELO

회사

모델

출시일

ELO

회사

① Seedream 4.0

25.9.23

1185

ByteDance

① Kling 2.5 Turbo 

1080p

25.9.23

1228

Kling

② Imagen 4 Ultra 

Preview 0606

25.12.10

1166

Google

② Veo 3.1 

Preview

25.10.16

1221

Google

③ ImagineArt 1.5 

Preview

25.11.25

1158

Runware

③ Veo 3.1 Fast 

Preview

25.10.16

1220

Google

한국 AI 모델 현황

■

미국, 중국에 이은 3대 강국으로 성장

●

K-Exaone (LG AI연구원) - 25.12.31 공개, 국가대표 AI 1차 평가 13개 벤치마크 중 10개 1위, 

Artificial Intelligence Index 32점, 한국 1위

●

Solar Open100B(업스테이지) – 1.6 공개, 한국어 특화모델 오픈모델인 gpt-oss-120B보다 성능 상회

●

Mi:dm K 2.5 Pro(KT) - 1.5 공개, 에이전트 특화 LLM 으로 gpt-oss-120B 성능 상회

주요 포인트 : 

1.

에이전트 경쟁 본격화 : Claude Opus 4.6의 Agnet Teams, OpenAI Codex 의 에이전트 기능 강화 등 AI 

가 팀처럼 일한다는 개념 구체화

2.

한국 모델의 글로벌 진입: K-Exaone, Solar Open 100B, Mi:dm 등 한국 LLM이 선전하며 AI3강에 진입 

SPRi AI Brief

 2026년  2월호

2

미국 뉴욕주, 프런티어 AI 모델 규제를 위한 「RAISE 법」 최종 서명

대만 정부, 인간 중심 AI 생태계 구축을 위한 「AI 기본법」 시행

정책

･

법제

Ⅰ2026년 2월호Ⅰ

1 정책･법제

2 기업･산업

3 기술･연구

4 인력･교육

3

미국 뉴욕주, 프런티어 AI 모델 규제를 위한 「RAISE 법」 최종 서명

KEY Contents

캐시 호컬(Kathy Hochul) 미국 뉴욕 주지사가 프런티어 AI 모델의 안전 강화를 목적으로 하는 

「책임 있는 인공지능 및 안전 교육법(RAISE Act)」에 최종 서명

동 법은 프런티어 AI 모델 개발 기업의 AI 안전 프로토콜 공개와 사고 보고 의무화가 핵심으로, 

뉴욕주는 금융서비스부(DFS) 내 전담 감독국을 설치하여 2027년부터 동 법을 집행할 방침 

「RAISE 법」, 프런티어 AI 모델 개발 기업에 AI 안전 조치 의무화 

■

미국 뉴욕주 캐시 호컬 주지사가 2025년 12월 19일 프런티어 AI 모델을 개발하는 기업에 AI 안전 

조치를 의무적으로 이행할 것을 명시한 「인공지능 및 안전 교육법(RAISE Act)」*에 서명

* The Responsible Artificial Intelligence and Safety Education (RAISE) Act

●

이번 법안에 대한 서명은 도널드 트럼프(Donald Trump) 대통령이 AI를 주 정부 규제가 아닌 연방정부의 

통제하에 두도록 하는 행정명령*에 서명한 지 수 일 만에 이뤄지면서 언론의 이목이 집중 

  * The White House, Ensuring a National Policy Framework for Artificial Intelligence, 2025.12.11 

●

트럼프 대통령의 행정명령 서명 이후, 주 정부에서 백악관의 조치에 저항하기 위해 대응에 나설 것이라는 

예상이 제기된 가운데, 뉴욕주가 가장 먼저 AI 안전 관련 법안을 통과

●

호컬 주지사는 “RAISE 법은 캘리포니아주가 채택한 AI 규제를 토대로, 연방정부가 공공 안전을 보호하는 

규제를 시행하지 못하는 상황에서 캘리포니아와 통일된 규제를 마련하기 위한 것”이라고 설명

전담 감독기구 신설과 AI 기업 평가를 포함한 AI 안전 보장을 위한 규제 체계 도입

■

「RAISE 법」은 연 매출 5억 달러 이상인 기업이 AI 시스템을 개발할 경우, 안전 조치를 의무화

●

규제 대상 기업에 대하여 안전 프로토콜에 대한 세부 정보를 작성 및 공개하고 매년 이를 검토해 필요시 

수정하며, 모델의 안전성과 위험을 평가한 테스트 결과를 기록 및 보존할 것을 요구

●

AI 시스템으로 인한 비합리적 위험 발생을 방지하는 내부 조치를 마련하도록 하고, AI 시스템 관련 사고로 

인해 중대한 피해가 발생한 경우, 사고 발생 72시간 이내에 주 정부에 보고하도록 규정 

■

뉴욕주 금융서비스부(DFS) 산하에 전담 감독기구를 신설하여 첨단 AI 모델 개발 기업을 감독하고 

매년 정기적으로 평가 보고서를 발간하는 한편, 위반 기업에 강력한 금전적 제재를 적용

∙

뉴욕주 법무장관은 필수 보고서를 제출하지 않았거나 허위 진술 등 규정을 위반한 기업에 대해서는 1차 

위반 시에는 최대 100만 달러, 반복 위반 시 최대 300만 달러의 벌금을 부과할 수 있는 권한 보유

■

단, 최종 통과된 「RAISE 법」은 업계 의견을 수렴하여 처음 제안된 수준 대비 규제 강도가 완화

∙

동 법안이 논의되는 수 개월간 IT 기업들의 로비로 인해 안전성 테스트를 통과하지 못한 모델의 출시 

금지와 같은 강도 높은 규제는 제외되었고, 위반 시 벌금도 최대 1천만 달러에서 100만 달러로 완화

출처 | Govenor Kathy Hochul, Governor Hochul Signs Nation-Leading Legislation to Require AI Frameworks for AI Frontier Models. 2025.12.19.

Skadden, New York Enacts AI Transparency Law on Heels of White House Executive Order Aiming to Curb Such State Laws, 

2026.01.06.

SPRi AI Brief

 2026년  2월호

4

대만 정부, 인간 중심 AI 생태계 구축을 위한 「AI 기본법」 시행

KEY Contents

대만에서 AI 산업 경쟁력 강화와 윤리적인 AI 활용, 디지털 평등 실현 등을 주요 목적으로 

하는 「AI 기본법」이 최종 통과되어 2026년 1월 14일부터 정식으로 시행

동 법은 기술 혁신 지원, 개인정보 보호, 윤리적 활용 등 7대 핵심 원칙을 설정하고 향후 

추진할 정부 차원의 AI 기반 혁신 생태계 조성을 위한 주요 이행 과제와 정책 기조를 제시

대만 「AI 기본법」 통과로 AI 연구 개발과 산업 성장을 위한 법적 토대 마련

■

대만에서 AI 연구 개발과 산업 발전, 안전하고 윤리적인 AI 활용, 디지털 평등 실현과 기본권 보호를 

주요 목적으로 하는 「AI 기본법(人工智慧基本法)」이 통과되어 2026년 1월 14일부터 시행

●

동 법은 2024년 7월 국가과학기술위원회(NSTC)에서 초안이 마련되었으며, 2025년 

디지털발전부(MODA)로 이관되어 산업계와 학계, 정부 등 각계각층과 논의를 거쳐 2025년 12월 입법원에서 

최종 가결

●

디지털발전부에 따르면 동 법은 인간 중심의 AI 연구 개발과 AI 산업 성장 촉진, 안전한 AI 활용 환경 

조성, 디지털 평등 실현과 국민의 기본권 보호를 목표로 하며, AI 활용을 위한 법적·규제적 기반을 마련

●

동 법은 인프라와 혁신 지원, 인재 양성과 교육, 위험관리와 규제 방안을 제시했으며, 기술 혁신과 국제 

통합 촉진에 중점을 두는 동시에 지식재산권과 개인정보 보호를 강조

■

(핵심 원칙) ①지속 가능한 발전과 복지, ②인간의 자율성, ③개인정보 보호 및 데이터 관리, ④사이버보안

과 안전, ⑤투명성과 설명 가능성, ⑥공정성과 차별금지, ⑦책임성으로 구성

●

디지털발전부는 AI 연구개발과 응용 시 7대 핵심 원칙 달성을 위해 AI 기본법 시행에서 사회적 형평성과 환경적 

지속 가능성을 모두 고려하고 디지털 격차 해소를 위한 적절한 교육 및 훈련을 제공할 방침 

●

또한 AI 시스템의 안정성과 보안성을 보장할 수 있도록 사이버 보안 대책을 수립하고, AI 생성물에 대하여 적절한 

정보 공개 또는 라벨링 제도를 시행할 계획

「AI 기본법」을 계기로 인간 중심 AI 혁신 생태계 구축을 위한 주요 과제 추진 예정

■

대만 디지털발전부는 AI 기본법 통과를 계기로 인간 중심적 AI 혁신 생태계 구축을 추진하겠다고 

밝히면서 이를 위한 주요 추진 과제를 다음과 같이 제시

●

(추진 과제) △충분한 인공지능 예산 배정 △인공지능 산업 보조금 및 우대 조치 시행 △혁신적 실험을 

위한 우호적인 환경 조성 △인재 교류 및 인프라 구축 촉진 △데이터 관리 체계 구축 등

●

반도체 분야의 강점을 넘어 하드웨어와 소프트웨어 통합 경쟁력을 높일 수 있도록 부처 간 협력을 지속 

추진하고, 인권과 디지털 평등에 기반한 AI 산업 및 응용 분야 육성에 역량을 집중할 방침

출처 | Ministry of Digital Affairs, Legislative Yuan Passes Artificial Intelligence Fundamental Act in Third Reading, Laying Foundation 

for AI Innovation, Security Governance in Taiwan, 2025.12.24.

中華民國總統府, 人工智慧基本法, 2026.01.14.

1 정책･법제

2 기업･산업

3 기술･연구

4 인력･교육

5

중국, AI와 빅데이터 관련 특허 심사 기준 및 윤리적 준수 요건 명문화

KEY Contents

중국 국가지식재산권국이 2026년 1월 1일부터 AI와 빅데이터 관련 특허출원에 대해 합법성, 

윤리(공익), 기술적 진보성, 충분한 정보 공개를 중심으로 심사 기준을 강화

불법 데이터 및 차별적 알고리즘을 사용하는 등 공익을 침해하는 AI는 기술 우수성과 무관하게 

특허가 인정되지 않으며, 기술적 독창성이 부족한 특허도 인정되지 않음을 명시

중국 국가지식재산권국, AI와 빅데이터 관련 특허 심사기준을 명확히 제시

■

중국 국가지식재산권국(CNIPA)이 AI와 빅데이터 같은 신산업 분야의 특허 심사기준을 명확히 

하는 ‘특허심사 지침 개정(명령 제84호)*’을 발표하고 2026년 1월 1일부터 시행

  * 国家知识产权局关于修改〈专利审查指南〉的决定

●

중국 내 AI와 같은 새로운 산업 분야와 새로운 비즈니스 모델의 급속한 발전에 따라 특허 심사 환경에도 

변화가 일어나면서 심사 규칙의 조정이 불가피하다고 개정 배경을 설명

AI 관련 특허 심사 기준의 중점은 사회 윤리, 기술적 진보, 충분한 정보 공개

■

(사회 윤리) 특허법 제5조 제1항(위법·사회 윤리 위반·공익 침해 배제)을 AI와 빅데이터 관련 

특허출원에 심사 기준으로 명시해, 준법과 공익 요건을 우선 심사 요소로 반영

●

데이터 수집, 라벨 관리, 규칙 설정, 추천 및 의사결정 과정에서 위법 행위, 사회 윤리 위반, 공익 침해 

요소가 확인되면 기술적 우수성과 무관하게 특허법 제5조에 따라 특허권 부여를 불허

●

CNIPA는 제5조 제1항에 따른 특허권 불허 예시로 ‘동의 없이 공공장소에서 얼굴 정보를 수집해 마케팅을 

하는 경우’, ‘성별 및 연령 기준을 반영한 차별적 의사결정 규칙’ 등을 제시

■

(기술적 진보) 기존 알고리즘 또는 AI 모델의 적용 시나리오나 적용 대상만 변경한 특허는 일반적으로 

발명으로 성립되지 않으며, 기존 기술의 단순한 재포장이 아니라 실질적인 기술적 기여가 필요

●

선행 기술과 시나리오가 유사하더라도 알고리즘 조정이나 모델 매개변수, 기타 측면에서 실질적인 변화가 

있고 다른 기술적 문제를 해결하거나 유익한 효과가 확인되면 기술적 독창성을 인정

■

(충분한 정보 공개) AI 모델의 ‘블랙박스*’ 이슈를 고려해 기술 명세서 작성 요구를 구체화

  * AI 모델의 내부 작동 원리를 알기 어려운 특성

●

AI 모델 구축 또는 학습에 관한 발명의 특허출원에 대하여 모듈 구성, 계층적 설계나 연결성은 모델의 

핵심 아키텍처를 규정하므로, 구체적 학습 단계와 핵심 매개변수 등을 기술 명세서에 구체적으로 공개

●

AI 모델이나 알고리즘을 특정 분야에 적용하는 경우 특정 분야나 시나리오와 어떻게 결합되는지, 입출력 

데이터가 어떻게 설정되는지 등의 세부 사항을 기술 명세서에 명확히 기록 필요

●

충분한 공개(특허법 제26조 3항) 관련 심사 예시를 신설, 핵심 사항이 명세서에 기재되지 않고 통상의 

기술자가 기술 상식으로 보완할 수 없는 경우 ‘공개 불충분’으로 판단될 수 있음을 명시

출처 | Ministry of Digital Affairs, Legislative Yuan Passes Artificial Intelligence Fundamental Act in Third Reading, Laying Foundation 

for AI Innovation, Security Governance in Taiwan, 2025.12.24.

中華民國總統府, 人工智慧基本法, 2026.01.14.

SPRi AI Brief

 2026년  2월호

6

한국 정부, 포괄적 AI 규제 법령 「AI 기본법」 시행

KEY Contents

한국에서 AI 산업의 체계적 육성과 안전한 활용을 주요 목적으로 하는 포괄적 AI 규제 체계인 

「인공지능 산업 육성 및 신뢰 확보에 관한 법률(AI 기본법)」이 시행

AI 기술 발전을 장려하기 위한 ‘우선 허용·사후 규제’ 원칙을 확립하고, 대통령 직속 국가 

AI 위원회를 통해 범정부 차원의 컨트롤타워 체계를 구축

AI 산업 성장과 국민의 안전·권익 보호를 위한 법적 프레임워크 및 거버넌스 정립

■

한국에서 AI 산업 진흥과 규제를 동시에 규율하는 포괄적 AI 규제 법령으로 마련되어 2024년 

12월 국회를 통과한 「AI 기본법」이 2026년 1월 22일부터 시행

●

(배경) AI 등 디지털 서비스에 적용되는 기존 법규인 「전기통신사업법」과 「정보통신망법」이 AI 

발전을 따라가지 못하며 규제 공백이 있다는 문제의식을 바탕으로 마련

●

(구성) 동 법은 AI의 건전한 활용과 발전을 위해 국가가 AI 업계를 지원하는 한편, 폐해가 예상되는 

위험한 AI의 활용을 방지하기 위한 진흥과 규제적인 요소가 동시에 포함 

●

(내용) 세계에서 두 번째로 제정된 AI 기본법은 국가 AI 거버넌스를 법제화하고 AI 산업 활성화와 

인프라 조성, 인공지능 혁신을 뒷받침하는 안전 신뢰 기반에 관한 내용을 포함

■

AI 산업 진흥 정책의 핵심은 AI 기본계획의 수립·시행과 국가인공지능전략위원회의 법적 지위 승격

●

과학기술정보통신부 장관이 3년마다 AI와 관련 산업의 진흥, 국가 경쟁력 강화를 위해 ‘AI 기본계획’을 

수립 및 시행하고 대통령 직속 ‘국가인공지능전략위원회’가 AI 기본계획을 심의·의결하도록 규정

●

선도적 AI 기술력 확보와 학습용 데이터 구축을 위하여 학습용 데이터 통합제공시스템을 과기정통부 

장관이 구축·관리하되 시스템이 갖춰야 하는 기능을 시행령에 규정해 내실 있는 운영을 보장

■

AI 유해성 차단을 위한 규제 정책으로 ‘고영향 AI’ 개념을 도입하고 AI 워터마크 표시 의무를 부과

●

국민의 생명·권리에 직결된 분야를 고영향  AI로 분류하여 신뢰성 확보를 위한 사업자의 사전 고지 

의무를 부과하고 AI 오남용에 따른 사회적 위험 유발 가능성에 대응

●

또한 생성형 AI콘텐츠에 워터마크 표시를 의무화하고, AI 최종 결과 도출에 활용된 주요 기준 및 원리 

등에 대해 명확하고 의미 있는 설명을 제공하도록 하는 ‘설명 가능성’을 규정  

●

전년도 글로벌 매출액 1조원 이상, 국내 AI 서비스 매출 100억 원 이상, 국내 일평균 이용자 100만 명 

이상의 해외 빅테크는 국내 대리인을 지정하도록 규정    

■

규제 실효성 확보를 위해 규제 당국에 사실 조사권을 부여하고 법령 위반 시 과태료를 부과

●

AI 기본법은 법령 위반 또는 위반 신고·민원 접수 시 위반 해당 사업장에서 장부·서류·자료 등을 조사할 수 

있는 사실조사권을 과기정통부 장관에게 부여

●

AI 사용 여부 미고지 또는 해외 AI 업체가 국내 대리인을 미지정한 경우 과태료 최대 3천만 원을 

부과하도록 했으나, 기업의 혼란을 최소화하기 위해 사실 조사권과 과태료 부과는 1년 이상 유예할 방침

출처 | 대한민국 정책브리핑, 1월 22일부터 'AI기본법' 시행, 2026.01.23.

1 정책･법제

2 기업･산업

3 기술･연구

4 인력･교육

7

대만 행정원, 국가 안보와 경제 발전을 위한 AI 5대 전략 권고안 발표 

KEY Contents

대만 행정원이 과학기술자문회의를 개최하고 AI 기술을 통해 국가 안보와 경제 성장을 

견인하겠다는 비전과 ‘AI 5대 전략’ 권고안을 제시

기존 반도체 역량을 바탕으로 AI를 산업 현장과 국민 생활에 접목하여 차세대 글로벌 기술

경쟁 구도에 대응하고 AI가 공공복지에 기여하도록 하는 것이 주요 골자

대만 2026 과학기술자문회의, 국가 안보와 경제 발전을 위한 AI의 역할을 논의

■

대만 행정원이 2026년 1월 6~7일 국내외 산업계와 학계의 리더들로 구성된 과학기술자문단 및 

관련 정부 부처 대표들과 이틀간 과학기술자문회의를 개최하고 AI 전략 권고안을 발표

●

이번 과학기술자문회의는 과학기술 연구 개발과 국가 발전에서 AI의 역할을 중점적으로 논의했으며, 

차세대  과학기술과 중소기업, 소버린(Sovereign) AI 발전, 공익적 응용을 위한 첨단 AI의 개발과 

활용을 강조

●

라이칭더(賴淸德) 대만 총통은 이번 회의 연설에서 AI가 산업과 국가 발전을 이끄는 핵심 동력이라며, 

개방적·역동적·포용적 AI 혁신 생태계 구축으로 글로벌 기술 환경에서 대만의 역할을 공고히 하겠다고 언급  

●

주오롱타이(卓榮泰) 행정원장은 AI가 단순한 기술을 넘어 국가 경쟁력과 산업 고도화, 사회 발전에 

막대한 영향을 미친다며, 정부가 독자적 연구 개발과 데이터 관리, 인재 양성을 강화할 계획이라고 설명

국가 안보와 경제 발전을 위한 5대 AI 전략 권고안 제시

■

(컴퓨팅 인프라 투자) 민관 협력을 바탕으로 컴퓨팅 인프라에 대한 투자를 대폭 확대

●

민관 협력으로 미래 지향적 관점에서 대규모 AI 컴퓨팅 역량을 구축하여, AI R&D 및 응용 분야 발전 지원

■

(차세대 AI 공동 개발) 기존 하드웨어 강점을 기반으로 국제 파트너와 차세대 AI 공동 개발 추진

●

차세대 AI 기초 모델, 훈련 및 미세 조정 기술 분야에서 강점이 있는 국제 파트너와 협력해 대만의 

하드웨어 및 엣지 컴퓨팅 강점을 결합하여 차세대 AI 애플리케이션을 공동 개발하고 구현을 촉진

■

(AI 공유 플랫폼 구축) 국가 안보와 산업 비밀 보호가 보장되는 산업별 AI 데이터 공유 플랫폼 구축 

●

대기업 또는 선도 기업이 초기 데이터 제공 및 데이터 표준을 주도적으로 제안하여, 플랫폼에 참여하는 기업들의 

데이터 규격 통합을 추진하고, 특정 산업에서 시범 사업 성공 사례를 타 산업으로 확산

■

(차세대 AI 인재의 대규모 육성과 영입) 우수한 연구자와 산업계 간의 상호작용을 촉진하기 위해 산학 

공동 채용과 같은 다양한 산학 협력 메커니즘을 구축

■

(데이터 거버넌스 구축) 공정하고 합법적이며 실효성 있는 데이터 거버넌스 환경을 구축

●

AI 저작권 가이드라인 및 관련 규정을 개선하고, AI 연구 및 응용 프로그램 개발을 지원하기 위해 정부와 

민간 데이터의 개방을 적극적으로 추진

출처 | 國家科學及技術委員會, 科技顧問會議聚焦AI 5大策略建構國安與經濟競爭力,  2026.01.07.

SPRi AI Brief

 2026년  2월호

8

미국 전쟁부, 군사 AI 우위 확보를 위한 가속화 전략 발표

KEY Contents

미국 전쟁부는 모든 영역에서 미국의 압도적 우위를 보장하는 ‘AI 우선’ 군대로 거듭나기 위해, 

관료적 장애물을 혁파하고 7대 선도 프로젝트를 추진하는 AI 가속화 전략을 발표

최첨단 AI 모델 도입과 인프라 확충에 집중하고, AI 역량 중 이념적 요소를 제거해 객관적 임무 

중심 모델을 구축함으로써 전장의 의사결정 우위와 군사적 치명성을 극대화할 계획 

전투, 정보, 전사적 운영의 3개 영역에서 AI 선도 프로젝트 추진 계획

■

미국 전쟁부(Department of War)가 2026년 1월 12일 AI 기술을 바탕으로 전술·작전 개념을 

처음부터 다시 설계하는 'AI-Native'로 전환하기 위한 ‘AI 가속화 전략’을 발표

●

미국의 강점인 AI 컴퓨팅 인프라, 역동적 기업 환경, 그리고 지난 20년간의 실전 및 정보 작전을 통해 

축적된 독보적인 전투 데이터를 결합하여 추격 불가능한 격차를 형성한다는 목표에 따라 이번 

전략을 수립

●

전투(Warfighting), 정보(Intelligence), 전사적 운영(Enterprise) 3가지 핵심 영역에서 총 7개의 

'선도 프로젝트(Pace-Setting Projects, PSPs)'를 즉각 추진해 전략 목표를 달성할 계획 

표 1

  미국 전쟁부 AI 가속화 전략의 영역별 선도 프로젝트 개요

영역

선도 프로젝트

전투

∙ 스웜 포지(Swarm Forge): 정예 전투 부대와 혁신 기술 기업 간 협업을 통해 AI 기반 새로운 

전투 방식을 반복적으로 시험

∙ 에이전트 네트워크(Agent Network): 작전 계획 수립부터 실행에 이르기까지 AI 기반 전투 

관리와 의사결정 지원에 사용되는 AI 에이전트 개발 및 실험을 위한 플랫폼을 제공 

∙ 엔더스 파운드리(Ender’s Foundry): AI 기반 시뮬레이션을 고도화하여 적의 AI 전략보다 앞선 

대응 시나리오 생성을 추구

정보

∙ 오픈 아스널(Open Arsenal): 기술 정보와 역량 개발 간 파이프라인 촉진으로 정보를 무기로 

전환하는 기간을 수년에서 몇 시간으로 단축 추진

∙ 프로젝트 그랜트(Project Grant): AI를 이용해 기존의 정적 군사 억지력을 능동적 억지 체계로 전환

전사적 운영

∙ GenAI.mil: 전쟁부 소속 인력에게 첨단 생성형 AI 모델(구글 제미나이, xAI 그록) 접근 권한을 제공

∙ 엔터프라이즈 에이전트(Enterprise Agent): 행정 업무 흐름 혁신을 위한 신속하고 안전한 AI 

에이전트 개발과 배포에 필요한 플레이북 구축

미국의 AI 우위 공고화를 위해 관료주의적 장벽 제거 및 투자 집중 계획

■

전쟁부는 군사 AI 분야 선도를 위해 실험을 촉진하고 관료주의적 장벽을 없애며 투자를 집중할 계획

●

투자를 통해 AI 컴퓨팅 인프라를 대폭 확장하고 확고한 우위를 제공하는 데이터에 대한 접근성을 

확보하며, 최고의 AI 인재를 유치하고 다양한 AI 통합 기회의 적극적 활용을 지원할 계획

●

데이터 공유를 가로막는 장벽과 복잡한 인증 절차 등의 관료주의를 타파하고 AI 역량에서 사회적 이념 

반영을 배제하며, 의사결정 우위와 전투 우위를 보장하는 객관적이고 임무 중심 시스템을 구축할 방침

출처 | U.S. Department of War,War Department Launches AI Acceleration Strategy to Secure American Military AI Dominance, 

2025.1.12.

기업

･

산업

Ⅰ2026년 2월호Ⅰ

SPRi AI Brief

 2026년  2월호

10

메타, AI 에이전트 기술 스타트업 마누스 인수

KEY Contents

메타가 복잡한 과업을 스스로 수행하는 AI 에이전트 기술 개발 기업으로 주목받아 왔던 

싱가포르 소재 스타트업 ‘마누스(Manus)’를 인수 

실제 수익을 창출하는 마누스의 AI 서비스를 확보함으로써 막대한 AI 인프라 투자에 대한 

시장의 우려를 불식하고 AI 서비스 경쟁력을 강화하려는 조치로 분석 

메타, 유망 AI 에이전트 스타트업 인수로 차세대 AI 서비스 주도권과 수익 확보 시도 

■

메타(Meta)가 복잡한 업무를 자율적으로 수행하는 AI 에이전트 데모 영상을 2024년 공개하며 

실리콘밸리에서 주목받은 싱가포르 스타트업 마누스(Manus)를 인수하기로 결정

●

데모 영상 공개 당시 마누스는 자사의 AI 서비스가 오픈AI(OpenAI)의 기술력에 앞선다고 주장했으며, 

실제로 2025년 4월 서비스 출시 수개월 만에 수백만 명의 사용자를 확보하는데 성공

●

마누스는 월간 및 연간 구독 서비스를 통해 연간 반복 매출(ARR)* 1억 달러 이상을 기록하면서, 

기술력뿐만 아니라 실질적인 수익 창출 능력을 입증했다는 평가를 확보

  * Annual Recurring Revenue: 기업이 매년 반복해서 안정적으로 벌어들이는 매출

●

마누스는  2025년 12월 29일 메타에 합류한다는 소식을 블로그에 공개하고, 싱가포르에서 기업을 계속 

운영하면서 앱과 웹사이트를 통해 제품 구독 서비스를 계속해서 운영할 것이라고 설명

■

메타는 대규모 데이터센터 투자에 대한 투자자 우려가 제기되고 있는 가운데, 실제 수익 발생 능력이 

입증된 AI 에이전트 업체를 인수함으로써 수익원 확보를 추구

●

AI 업계와 언론에서는 마누스 인수 시점이 메타의 600억 달러 규모 인프라 지출 계획 및 부채를 활용해 

데이터 센터를 건설하려는 IT 업계 트렌드에 대한 시장의 우려가 고조되는 상황이었다는 점에 주목

●

메타의 미래를 AI에 걸고 있는 마크 저커버그(Mark Zuckerberg) CEO가 마누스 인수를 통해 ‘실제 수익을 

창출하는 AI’를 확보함으로써 투자자들의 우려를 완화하려 한다는 분석이 제기

마누스를 독립 운영하는 동시에 기존 플랫폼에 에이전트 통합 계획

■

메타는 마누스를 독립 법인으로 계속 운영하는 한편, 마누스가 보유한 AI 에이전트 기술을 페이스북, 

인스타그램, 왓츠앱 등 자사가 운영하는 주요 플랫폼에 순차적으로 통합할 계획

●

기존 메타 플랫폼에서 제공하는 AI 챗봇 서비스에 마누스의 자율 과업 수행 능력을 결합하여 이용자가 

쇼핑, 예약, 분석 등의 작업을 중단 없이 완료할 수 있는 지능형 서비스 환경 구축을 추구

■

인수 완료 후 마누스와 중국 자본과의 유착을 전면 차단하고 중국 시장에서 운영되던 마누스 서비스를 

중단함으로써 지정학적 리스크 및 기술 유출 우려에 선제적으로 대응할 방침

●

텐센트, HSG 등 중국계 투자자의 지분을 모두 정리하고, 마누스에 중국 측 소유 지분이 전혀 남지 않음을 

공표함으로써, 의회 및 규제 당국의 우려를 불식시키는 기술 안보 강화 조치를 병행 

출처 | Manus, Manus Joins Meta for Next Era of Innovation, 2025.12.29.

TechCrunch, Meta just bought Manus, an AI startup everyone has been talking about, 2025.12.29.

1 정책･법제

2 기업･산업

3 기술･연구

4 인력･교육

11

오픈AI, 개인 맞춤형 건강 관리 서비스 ‘ChatGPT Health’ 공개

KEY Contents

오픈AI가 개인의 의료 기록 및 건강 관련 데이터를 ChatGPT와 연결하여 사용자의 건강 

관리를 돕는 전용 서비스 ‘ChatGPT Health’를 발표

의료 전문가의 진료를 보완하는 목적으로 설계된 ChatGPT Health는 강화된 개인정보 

보호 체계와 의료진 협업을 거친 임상 기준 평가 프레임워크를 적용한 것이 특징

ChatGPT Health, 개인 건강정보 통합 관리 및 맞춤형 건강 인사이트 제공

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오픈AI가 2025년 1월 7일 전자 의료 기록(EHR)과 다양한 건강 앱 연결을 통해 개인 건강

데이터를 분석하여 사용자의 건강 관리를 지원하는 ‘ChatGPT Health’를 출시  

●

ChatGPT Health는 Apple Health, MyFitnessPal, Peloton 등 주요 건강 앱과 연동하여 사용자의 

활동 패턴, 수면, 영양 상태 등의 건강 정보를 반영하여 개인화된 응답을 제공 

●

검사 결과에 대한 쉬운 설명이나 진료 전 질문 리스트 준비, 개인별 식단 및 운동 루틴 구성 등 건강 관리 

업무를 지원하고, 사용자가 시간 변화에 따른 자신의 건강 상태를 주도적으로 이해하도록 지원

●

검사 결과, 진료 요약, 임상 기록 등 민감 정보를 실제 건강 정보를 이용자와의 건강 대화에 활용함으로써, 

관련성 높은 답변을 생성하며, 이용자의 명시적 동의가 있는 경우에만 데이터 접근을 허용

●

또한 전 세계 60개국 260여 명의 의료진과 2년 이상 협업하여 고안된 평가 프레임워크 ‘HealthBench’를 

통해 실제 진료 현장의 판단 방식을 모델 평가에 반영하여 응답 품질과 안전성을 확보

■

ChatGPT Health는 민감한 건강 정보 보호를 위해 일반 채팅과 격리된 별도 전용 공간을 통해 이용자와 

소통하며, 저장과 전송 구간에서 기본적으로 암호화되고 추가 보호 장치를 적용해 대화를 안전하게 관리

●

건강 관련 질문 시 자동으로 추가 보호 장치가 적용되는 전용 인터페이스로 이동하도록 안내하며, 다단계 

인증(MFA) 활성화를 통해 무단 접근을 방지하고 사용자가 데이터가 실질적으로 통제할 수 있도록 지원

그림 1

  ChatGPT Health의 사용 예시

출처 | OpenAI, ChatGPT Health를 소개합니다, 2025.01.07.

SPRi AI Brief

 2026년  2월호

12

LG AI연구원, 독자 기술 기반 초거대 AI 모델 ‘K-EXAONE’ 공개 

KEY Contents

LG AI연구원이 독자적인 모델 구조 혁신을 통해 글로벌 프론티어급 성능을 확보한 

AI 모델 ‘K-EXAONE’의 주요 기술적 성과를 공개

K-EXAONE은 연산 효율과 추론 속도를 획기적으로 개선하고, 글로벌 오픈 웨이트 

모델 성능 평가에서 세계 7위(국내 1위)를 기록

K-EXAONE, 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트에서 주요 AI 모델 중 최고 성능 기록

■

LG AI연구원이 2026년 1월 11일 독자 기술로 개발한 ‘K-EXAONE’을 허깅페이스(Hugging Face)에 

공개하고, 모델 구조 설계와 성능 평가 결과를 담은 기술 보고서를 발간

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K-EXAONE은 특정 범위 정보에 집중하는 ‘슬라이딩 윈도우 어텐션’과 전체 맥락을 파악하는 ‘글로벌 

어텐션’을 조합해 EXAONE 4.0 모델 대비 메모리 요구량과 연산량을 70% 절감한 것이 특징

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독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 1차 평가 기준인 13개의 벤치마크 테스트 중 10개에서 1위를 차지했고, 

전체 평균 점수도 72점으로 5개 정예팀이 개발한 모델 중에서 가장 뛰어난 성능을 기록

■

K-EXAONE은 전문가 혼합(MoE) 구조를 통해 모델의 확장성과 효율성을 극대화하는 동시에, 

다음 토큰을 예측하는 ‘멀티 토큰 예측(MTP)’ 영역을 설계하여 추론 속도를 대폭 개선

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128개 전문가 중 상위 8개 전문가와 하나의 공유 전문가를 활용하는 방식으로 전체 2,360억 개 매개변수 

중 10% 수준만 활성화하면서 26만 토큰의 긴 문맥을 한 번에 처리하는 역량을 확보

●

하나의 토큰을 처리하면서 다음 토큰을 예측할 수 있는 MPT 영역 설계로 기존 EXAONE 대비 추론 속도가 

150% 개선되었으며, 토크나이저* 고도화로 기존 EXAONE 대비 1.3배 더 긴 문서를 기억하고 처리

  * Tokenizer: AI가 이해하는 단위인 토큰으로 문장을 쪼개는 기술

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A4 문서 400장 이상에 해당하는 방대한 분량을 한 번에 분석할 수 있어 고사양 인프라가 부족한 

엔터프라이즈 환경에서 실용성을 극대화한 것이 특징으로 A100급 GPU 환경에서도 구동 가능

■

사전 학습 단계에서 답을 주는 대신 어떤 사고 과정으로 문제를 풀어야 하는지를 가르치는 사고 

궤적(Thinking Trajectory) 데이터를 활용해 AI 문제 해결 능력을 높이도록 학습 과정을 설계

●

사후 학습 과정에서는 오답에서도 배울 점을 찾아내는 강화학습 알고리즘 아가포(AGAPO)와 여러 답변을 

비교해 사람이 더 선호하는 어투를 배우게 하는 알고리즘인 그루퍼(GrouPER) 등 독자 기술을 적용 

■

LG AI연구원은 자체 AI 윤리 위원회를 통해 △인류 보편적 가치 △사회 안전 △한국의 특수성 

△미래 위험 대응 등 AI 위험 분류 체계를 수립하고 AI 모델의 안전성과 신뢰성을 보장 

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국내 특수성을 반영해 자체 개발한 ‘KGC-SAFETY’ 지표를 활용하여 국내 문화적 맥락에서 AI 모델의 신뢰

성과 안전성을 측정한 결과, K-EXAONE은 4개 부문 평균 97.83점을 기록*

  * 오픈AI의 ‘gpt-oss 120B’ 모델(92.48점), 알리바바의 'Qwen3 235B' 모델(66.15점)을 능가 

출처 | LG AI연구원, 독자 기술로 완성한 대한민국 대표 AI: K-EXAONE, 2026.01.12.

LG, LG 독자 기술 집약한 ‘K-엑사원’ 공개, 2026.01.12.

1 정책･법제

2 기업･산업

3 기술･연구

4 인력･교육

13

CES 2026 종합 리포트: 피지컬 AI와 로봇 기술의 실생활 침투

KEY Contents

CES 2026에서는 스크린을 넘어 현실 세계에서 작동하는 피지컬 AI가 핵심 화두로 등장했으며, 

특히 보스턴 다이내믹스의 ‘아틀라스’를 비롯한 휴머노이드 로봇이 다수 발표  

LG의 가정용 AI 로봇 ‘클로이드’와 손가락에 착용해 대화를 자동으로 기록하는 ‘보치’ 링 등 

일상형 AI 기기도 다수 소개되었으며, 자율주행 기술의 전시 비중도 증가

CES 2026, 휴머노이드 로봇과 자율주행 차량 등 피지컬 AI가 주요 테마로 부상

■

미국 라스베이거스에서 2026년 1월 6일부터 1월 9일까지 열린 CES 2026에서는 AI가 주변 환경을 

인식·이해하고 실제 물리적 행동을 수행하는 피지컬 AI(Physical AI)가 핵심 화두로 부상

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CES 2026은 로보틱 AI, 체화(Embodied) AI 등 각기 다른 개념으로 쓰이거나 혼용되던 표현이 피지컬 

AI로 수렴하고, AI 적용의 중심이 스크린 밖의 물리 세계로 확장되는 분위기를 반영

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특히 엔비디아(NVIDIA)는 이번 행사에서 로봇공학에도 ‘ChatGPT의 시대’가 도래했다며, 현실 세계를 

이해하고 추론하며 행동을 계획하는 피지컬 AI의 발전으로 완전히 새로운 활용 사례가 등장할 것으로 

기대

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엔비디아는 로봇용 파운데이션 모델 ‘Project GR00T’, 추론형 시각언어 모델 ‘Cosmos Reason 3’를 비롯한 

개방형 모델과 툴을 공개하며 멀티모달 감각 인지 기능을 통합한 범용 AI 브레인 시대를 선언

■

CES 2026에서는 휴머노이드 로봇이 전면에 등장해 관심이 집중되는 한편, 일상형 AI 기기도 주목

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현대자동차 산하 보스턴다이내믹스가 개발한 차세대 전동식 휴머노이드 로봇 아틀라스(Atlas)는 기계적 

한계를 넘어선 '인간적 보행'을 선보이며 산업 현장으로의 실전 투입 가능성을 가시화

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이탈리아 스타트업 제너러티브 바이오닉스(Generative Bionics)는 AMD의 AI 칩 기반 전신 촉각 피부를 

탑재한 자율 휴머노이드 로봇 ‘GENE.01’을 공개하고 근시일내 상용화를 추진할 계획이라고 발표

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LG의 가정용 AI 로봇 ‘LG 클로이드(CLOid)’, 손가락에 착용하는 노트테이킹 링*  ‘보치(Vocci)’ 등  

일상형 AI 기기가 다수 소개되면서, AI가 가정과 업무, 착용 영역으로 폼팩터를 바꾸며 확산하는 추세

  * 대화나 회의 음성을 녹음하고 문자로 변환하고 정리하는 기능을 가진 스마트 링 

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전시 구성에서도 로봇뿐 아니라 모빌리티(로보택시, 자율주행) 비중이 커지며 피지컬 AI 무대가 확대

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엔비디아는 레벨 4 수준(특정 구역에서 운전자 개입 없이 완전 자율주행)을 지원하는 추론형 

시각언어행동(VLA) 모델과 자율주행 테스트를 위한 시뮬레이션 ‘블루프린트(Blueprint)’를 공개  

●

모빌아이(Mobileye)가 멘티 로보틱스(Mentee Robotics)를 9억 달러에 인수하는 투자도 성사되었으며, 

이는 자율주행 지능이 물리적 신체와 결합된 피지컬 AI 생태계의 자본 흐름을 상징

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자율주행 SW, 로보택시를 포함한 자율주행 기술 전시가 확대되었으며, 웨이모(Waymo)와 죽스(Zoox) 

로보택시 부스가 관람객의 인기를 끈 가운데, 향후 더 많은 로보택시 사업자의 참여 예상

출처 | TechCrunch, "CES 2026: Follow live for the best, weirdest, most interesting tech as this robot and AI-heavy event wraps up" 

(Storyline), 2026.1.5.~1.9.

Forbes, Physical AI Made Waves At CES 2026. What Is It?, 2026.01.10.

NVIDIA, CES 2026: NVIDIA Rubin 플랫폼·오픈 모델·자율주행으로 그리는 미래, 2026.01.07.

SPRi AI Brief

 2026년  2월호

14

오픈AI, ChatGPT 내 광고 도입 및 광고 포함 저가 구독 요금제 확대 출시

KEY Contents

오픈AI가 수익원 다각화를 위해 미국 내 성인 사용자를 대상으로 ChatGPT 답변 옆에 광고를 

배치하는 서비스를 시범 도입한다고 발표

월 8달러의 광고가 포함된 저가 구독 모델 ‘ChatGPT Go’도 전 세계로 확대 출시하며 

소비자들의 선택지 확대와 요금 문턱을 낮춤으로써 이용자 증대 및 매출 증대를 도모

오픈AI, ChatGPT 광고 시범 도입으로 수익원 다각화 및 인프라 투자 재원 확보 추진

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오픈AI가 2026년 1월 16일 향후 몇 주 안에 미국 내 ChatGPT 무료 사용자 및 저가형 구독 

요금제 ‘ChatGPT Go’(월 8달러) 사용자를 대상으로 응답 옆에 광고를 배치할 계획이라고 발표  

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광고는 답변 내용이 아닌 답변의 상단 또는 하단에 별도의 박스 형태로 배치하여 답변과의 시각적 구분을 

명확화하고, 사용자의 현재 대화 내용과 관련 있는 후원 제품이나 서비스가 있을 경우에만 노출

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답변은 광고와 상관없이 객관적 유용성을 기준으로 제공하며, 특정 광고가 노출된 이유를 사용자가 직접 

확인할 수 있는 기능을 제공함으로써 광고 모델의 투명성과 사용자 신뢰도를 동시에 확보한다는 계획

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샘 알트먼(Sam Altman) 오픈AI CEO는 광고에 신중한 접근이 필요하다는 의견을 밝힌 바 있으나, 

1조 달러 이상 인프라 투자를 위한 재원 마련과 수익 모델 다각화를 위해 광고 노출을 결정

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샘 알트먼 CEO는 광고와 관련하여, “사용자에게 정말 유용하다고 느껴지고, 모델 출력에 영향을 주지 

않는다는 점을 분명히 하고 ChatGPT의 신뢰를 저해하지 않기 위해 주의를 기울여야 한다”고 언급

●

오픈AI는 광고 도입 시에도 사용자 데이터와 대화 내용은 안전하게 보호되고 광고주에게 판매되지 않으며, 

관련성 있고 검증된 광고만 노출하고 사용자가 원하면 개인 맞춤 설정을 비활성화할 수 있다고 설명

■

사용자 보호를 위해 미성년자 대상 광고 노출을 금지하고 건강, 정치 등 민감한 주제는 배제할 계획

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사용자가 만 18세 미만임을 밝히거나 시스템에서 만 18세 미만으로 추정된 사용자에게는 광고를 노출하지 

않고, 신체·정신 건강이나 정치 등의 민감한 주제와 관련된 답변 옆에는 광고 노출을 원천적으로 차단

저가형 구독 요금제 ‘ChatGPT Go’ 확대 출시로 고객층 확대 전략 병행  

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오픈AI는 기존 구독 모델보다 저렴한 ‘ChatGPT Go’ 요금제를 모든 지역으로 확대 출시하여 

가격 부담을 낮추고 폭넓은 사용자층을 확보하는 전략을 병행

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2025년 8월 171개 국가에서 출시 후 이번에 모든 지역으로 확대 출시된 ChatGPT Go 요금제는

 ‘GPT-5.2 Instant’ 모델을 적용해 무료 대비 더 빠른 응답과 더 많은 용량을 제공 

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무료 서비스와 월 20달러의 플러스 요금제 사이에 소비자 선택지가 추가되었으나, 시범 운영되는 광고가 

노출되며, 심층 분석/영상 생성/Advanced 모델(GPT-5.2 Thinking 등) 접근은 불가

출처 | OpenAI, ChatGPT 광고 도입 및 접근성 확대 방침, 2026.01.16. 

The Guardian, ChatGPT to start showing ads in the US, 2026.01.16.

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2 기업･산업

3 기술･연구

4 인력･교육

15

구글, 애플과의 AI 계약 체결로 시가총액 4조 달러 돌파 

KEY Contents

애플이 2026년 출시될 새로운 아이폰 시리의 기반이 되는 애플 파운데이션 모델에 구글 

제미나이를 활용하기로 하면서, 구글 모회사 알파벳의 주가가 급등해 시가총액 4조 달러 돌파

구글이 자체 AI 칩과 인프라, 모델을 모두 갖춘 통합 역량을 바탕으로 엔비디아에 이어 

시총 2위 자리를 차지하며 AI 패권 경쟁에서 주도권을 확보했다는 평가

애플, 애플 파운데이션 모델에 구글 제미나이 기술을 활용할 계획

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구글이 2026년 1월 12일 애플과 수년간의 협력 계약을 체결하고, 차세대 애플 파운데이션 모델은 

구글 제미나이 모델과 클라우드 기술을 기반으로 개발될 예정이라고 발표

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구글 제미나이를 기반으로 개발되는 애플 파운데이션 모델은 향후 애플의 AI 플랫폼 인텔리전스

(Apple Intelligence) 기능, 특히 올해 출시될 개인화 AI 비서 ‘시리(Siri)’ 기능 구현을 지원할 전망

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애플은 미국 미디어 CNBC에 전달한 성명을 통해 “신중한 평가 끝에 구글의 기술이 애플 파운데이션 

모델에 가장 적합한 기반을 제공한다고 판단했다”고 설명

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애플은 외부 AI 기술을 도입하면서도 애플 인텔리전스에서 기기 내부와 '프라이빗 클라우드 컴퓨팅' 

시스템을 활용해 자사의 핵심 가치인 개인정보 보호 원칙을 계속해서 유지하겠다고 강조

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양사는 이번 계약의 구체적인 조건을 공개하지 않았으나 블룸버그(Bloomberg) 통신은 2025년 11월 

양사가 연간 약 10억 달러(약 1조 4천억 원) 규모의 계약을 조율하고 있다고 보도

■

전 세계 모든 아이폰에 탑재되는 시리에 구글 AI가 적용된다는 소식은 즉각적으로 주식 시장에 

영향을 미치며 알파벳의 주가는 한때 전일 종가 대비 1.5% 이상 상승, 시가총액 4조 달러 돌파

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구글의 모회사인 알파벳은 엔비디아, 마이크로소프트, 애플에 이어 역사상 네 번째로 시총 4조 달러를 

돌파한 기업이 되었으며, 8년 만에 애플을 제치고 시총 2위에 등극

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한때 시총 4조 달러를 넘었던 애플과 마이크로소프트는 현재 각각 3조 8천억 달러와 3조 6천억 달러 

수준을 기록하고 있어 구글의 약진과 대조(엔비디아 시총은 2026년 1월 기준 약 4조 5천억 달러)

구글, 최근 주목할 만한 제품 출시로 투자자들에게 호평을 받으며 빠르게 성장

■

애플과 구글의 계약은 구글의 AI 기술력이 업계 최고 수준임을 입증한 동시에 글로벌 IT 산업 지형의 

변화를 초래할 전망으로, 구글은 ‘제미나이 3 프로’ 등의 출시로 시장의 높은 평가를 확보 

●

구글 제미나이 모델 외에도 최신 AI 가속기 칩인 '아이언우드' 및 구글 클라우드의 선전과 함께 버크셔 

해서웨이로부터 이례적인 기술 투자를 유치하며 알파벳의 주가는 2025년 약 65% 급등

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시티그룹은 구글을 "구글은 자체적인 칩과 방대한 인프라, 고성능 AI 모델을 모두 보유한 유일무이한 기업“

이라고 평가했으며, 이는 '풀 스택(Full Stack)' AI 기업으로서 구글의 독보적 경쟁 우위를 시사 

출처 | Google, 구글과 애플의 공동 성명, 2026.01.12.

The Guardian, Google Gemini propels Alphabet to $4 trillion valuation as AI bets pay off, 2026.01.12.

Bloomberg, Apple, Google Confirm Multiyear Deal for AI Technology, Siri, 2026.01.12.

기술

･

연구

Ⅰ2026년 2월호Ⅰ

1 정책･법제

2 기업･산업

3 기술･연구

4 인력･교육

17

언어의 한계를 넘어 물리적 세계를 이해하는 월드 모델 부상

KEY Contents

일부 선도 연구자들은 LLM 중심 접근이 한계가 있다고 보고, 언어의 통계적 패턴 대신 

세계의 작동을 내적 모형으로 시뮬레이션해 예측하는 월드 모델을 대안으로 제시

주요 월드 모델 스타트업들은 3D 공간지능, 상식과 계획, 비디오 기반 시뮬레이션을 축으로 

월드 모델을 개발하며, 로보틱스, 현실 계획, 콘텐츠 제작 등의 활용을 모색

월드 모델, 환경과 상황을 학습해 미래 상태를 추론함으로써 LLM과 차별화

■

주요 AI 기업들이 최첨단 대규모 언어 모델(LLM) 개발에 수십억 달러를 투자하는 가운데, 

일부 선도적인 AI 연구자들은 차세대 핵심 기술로 꼽히는 ‘월드 모델(World Model)’ 개발에 주력

●

월드 모델은 단어 간 통계적 연관성에 기반해 응답을 생성하는 LLM의 작동 방식과 달리, 환경과 상황을 

내부적으로 모델링하여 학습한 뒤 미래 상태를 추론한다는 점에서 차별화

●

사람은 경험에 기반한 직관으로 행동의 결과를 미리 예측하며(예: 장난감 차를 밀면 굴러간다), 

월드 모델은 이처럼 사람의 머릿속에 형성된 내부 개념 구조를 모방해 다음 상황을 예측

●

월드 모델은 물리 세계를 이해하고 지속 메모리, 추론과 계획(복잡한 행동 시퀀스 포함) 역량을 갖춘 

시스템을 지향하며, 비디오를 비롯한 멀티모달 데이터 기반 시뮬레이션을 통한 예측과 계획을 추구

■

현재 공간지능과 시뮬레이션 중심 접근 방식을 주도하는 월드모델 개발에서 월드랩스(World Labs), 

AMI 랩스(AMI Labs), 문밸리(MoonValley)의 3대 스타트업에 이목이 집중

●

(월드랩스) 컴퓨터 비전 분야의 선구자 페이페이 리(Fei-Fei Li) 주도로 픽셀 기반 2D를 3D 모델링으로 

확장해 공간지능을 부여하고, 데이터 부족 해결을 위한 데이터 파이프라인 고도화를 핵심 과제로 제시

●

(AMI 랩스) 딥러니의 대부 얀 르쿤(Yann LeCun) 주도로 픽셀 단위의 단순 예측이 아닌 비디오의 

'추상 표현' 공간에서 시뮬레이션을 수행하여 상식과 추론, 지속 메모리를 갖춘 유능한 시스템 

구축이 목표

●

(문밸리) 비디오 생성 모델을 월드 모델의 초기 형태로 간주하며, 물리적 현실 준수와 장기 일관성, 

행동 조건 생성 등을 강조하고 로보틱스 및 영상 제작 활용에 집중해 자사 모델을 이용한 로봇 훈련 진행

월드 모델의 응용 영역, 휴머노이드 로봇과 창작, 의료 등으로 확장 전망

■

현재 월드 모델의 응용 분야로 휴머노이드 로봇, 현실 세계의 계획, 창작(영화, 게임), 의료 등이 

거론되고 있으며, 향후 LLM을 보완할 잠재력이 향상되며 활용 범위가 확대될 것으로 예상

●

페이페이 리는 ‘인간은 언어를 넘어서 생존하고, 일하고, 문명을 건설한다’며 AI도 언어에만 의존해서는 

진정한 지능을 구현할 수 없고, 3차원 세계를 이해하고 추론하며 상호작용하는 것이 중요하다고 강조

●

응용 범위가 물리 세계의 지능이 필요한 광범위한 영역으로 확장될 수 있다는 전망이 제기하며, 

안전성이 중요한 자율 시스템(예: 의료)에 LLM을 보완하는 핵심 기술로 통합될 수 있다는 

관점을 함께 제시

출처 | Business Insider, Some elite AI researchers say language is limiting. Here's the new kind of model they are building 

instead, 2025.12.26

SPRi AI Brief

 2026년  2월호

18

AI 활용 연구의 명암 : 개인 성과는 확대, 집단적 연구 다양성은 축소

KEY Contents

칭화대 연구진에 따르면 AI를 활용해 연구한 과학자는 논문 작성과 피인용 횟수가 대폭 

증가하고, 연구 책임자로 전환되는 기간이 단축되어 개인 성과와 커리어 측면의 이점을 확인

그러나 AI 활용 연구의 확산으로 연구 주제의 폭과 후속 연구의 상호 참여가 감소하고, 연구가 

데이터가 풍부한 영역으로 수렴해 과학계의 다양성이 줄어드는 부정적 효과도 동반

AI 도입, 개인의 생산성은 늘어나되 과학계의 다양성을 줄이는 비대칭 효과

■

중국 칭화대 연구진이 네이처(Nature)에 2026년 1월 14일 공개한 논문에 따르면, AI를 사용한 

과학자들은 논문 발표 수나 피인용 횟수에서 AI를 사용하지 않은 과학자들을 압도

●

자연과학 전반 4,130만 편의 논문을 데이터셋으로 활용해 'AI 활용 연구' 논문을 AI로 자동 분류하고, 

연구자 개인의 성과 변화와 과학계 전반의 변화를 동시에 추적하는 이중 분석 체계로 연구를 설계

■

분석 결과, 개인 성과에서는 AI 활용으로 생산성, 가시성, 리더십 전환이 함께 강화되는 효과를 입증

●

AI를 활용한 과학자들은 그렇지 않은 과학자 대비 논문 발표 수는 3.02배, 피인용 횟수는 4.84배 더 많았으며, 

AI 활용 연구 시 산출물 증가뿐 아니라 ‘영향력’과 ‘리더 역할 전환’까지 동반 상승하는 현상이 관찰

●

AI를 활용해 연구한 주니어 연구자는 비활용 연구자보다 프로젝트 리드 경험을 평균 1년 반 먼저 했으며, 

프로젝트 리드 경험 연구자로의 전환 가능성도 높고, 연구에서 조기 이탈 위험은 낮아지는 경향

●

연구 수행 방식에서도 조직적 변화가 나타났으며, AI를 활용 연구에서는 평균 팀 규모가 1.33명 감소했고, 

특히 주니어 연구자 구성 비중이 더 많이 감소한 것으로 확인(2.89→1.99)

■

그러나 집단 성과 측면에서는 후속 연구 참여 감소와 함께, AI 활용 연구가 새로운 영역 탐색보다 

이미 확립된 분야의 자동화와 고도화에 집중되며 연구 포트폴리오 폭이 좁아지는 부정적 영향 초래

●

AI 활용 연구는 상위 22.2% 논문에 집중되며, 지니계수 0.754(AI 비활용 연구의 0.690 대비 높음, 1에 

가까울수록 불평등 심화)로 영향력 높은 소수 연구로 집중되는 현상 관찰

●

AI 활용 연구는 데이터 접근성이 높은 주제와 문제군으로 이동하는 경향이 강해, 결과적으로 과학의 주제 

다양성과 연구자 간 교차 참여가 약화하는 방향으로 작용하는 것으로 확인

AI를 분석 최적화 도구가 아닌 데이터 탐색과 실험을 위한 도구로 재설계 필요

■

연구진은 집단적 수축을 막으려면 AI 활용을 기존 데이터의 분석과 벤치마크 최적화에 한정하는 

대신, 새로운 데이터의 탐색–선택–수집을 수행하도록 돕는 방향으로 재설계해야 한다고 제안

●

이를 뒷받침하기 위해 데이터가 부족한 영역 연구에 대한 정책적 개입이 필요하며, AI를 분석과 압축 

도구로 한정하는 대신, 새로운 데이터 수집과 실험까지 돕는 ‘생성’ 도구로 설계하는 것이 중요

출처 | Nature, Artificial intelligence tools expand scientists' impact but contract science's focus, 2026.01.14.

University of Chicago, New research shows how AI tools are expanding individual capabilities while contracting scientific 

attention, 2026.01.14

1 정책･법제

2 기업･산업

3 기술･연구

4 인력･교육

19

중국 AI 리더들, AGI-Next 서밋에서 중국 AI의 현주소와 미래 전략 논의

KEY Contents

중국 베이징에서 열린 AGI-Next 서밋에서 즈푸, 문샷, 알리바바, 텐센트 등 중국 내 AI 

핵심 기업들이 모여 각 사 전략과 2026년 이후 기술 패러다임을 공유

중국 AI 업계가 미국의 기술력을 추격하는 단계를 넘어 독자적인 혁신과 비즈니스 모델을 

모색하는 전환점에서 AI 경쟁력 확보를 위한 산업적, 문화적 차원의 핵심 과제를 제안

중국 AI 기업들, 향후 AI 발전 방향으로 자율학습, 장기 기억 등 새로운 패러다임 강조

■

중국 AI 스타트업 즈푸(Zhipu)와 칭화대가 2025년 1월 10일 AI 서밋 ‘AGI-Next’를 공동 개최

●

이번 행사에는 즈푸 창립자 탕제(唐杰)와 문샷 AI(Moonshot AI)의 양즈린(杨植麟) CEO, 알리바바의 

AI 모델(Qwen) 기술 책임자 린쥔양(林俊旸) 등이 참여해 기조연설과 패널 토론을 진행 

■

주요 AI 인사들은 패널 토론을 통해 각 사의 최신 기술 성과를 공유하며, 향후 AI 발전 방향으로 

자율 학습, 장기 기억, 멀티모달 감각 통합과 같은 차세대 패러다임의 필요성을 강조

●

(즈푸 CEO 탕제) 사고 능력과 코딩 능력을 결합한 에이전트 개발에 집중하며 자아 성찰 기능의 중요성 강조

●

(문샷 CEO ) 긴 문맥 처리 능력과 토큰 효율성을 획기적으로 높여 에이전트 지능에 주력하고 있다고 발언

●

(알리바바 기술 책임자 린쥔양) 소형 모델부터 시각 이해 모델까지 다양한 오픈소스 라인업을 통해 실제 

생산성을 높이는 데 주력하고 있다고 전하며 시각적 이해(Visual Understanding)의 중요성을 역설

●

(텐센트 수석 AI 연구원 야오순위(姚顺雨)) 소비자용과 기업용 모델의 차별화된 접근을 통한 실질적인 

가치 창출을 강조하는 한편, 오픈AI가 향후 패러다임의 혁신을 이끌 것으로 예상

■

참석자들은 컴퓨팅 자원(GPU)과 반도체 장비(노광장비) 등 하드웨어 인프라에서 중국이 미국 

대비 열세에 있음을 인정하는 한편, '위험 감수 문화'의 부재를 더욱 근본적인 문제로 지적

●

미국은 컴퓨팅 자원에서 중국보다 약 10배에서 100배 정도 앞서 있으며 차세대 연구에 막대한 자원을 투자

●

미국은 초기 전기차 시장처럼 위험이 큰 분야에도 투자를 감행하는 반면, 중국은 검증된 안전한 기술을 

따라잡는 데 집중하는 경향이 있어 새로운 패러다임을 주도하기 어렵다는 자성의 목소리도 제기 

■

중국은 소비자용(B2C) 시장 대비 기업용(B2B) 시장이 성숙하지 못했다는 구조적 한계도 존재

●

미국 기업들이 생산성 향상을 위해 고성능 모델에 비용을 지불할 의사가 높은 반면, 중국 내에서는 순수하게 

내수 시장만으로 수익을 창출하기 어려워 기업들이 해외로 눈을 돌리고 있다고 분석

●

홍콩과기대의 양창(杨强) 교수는 AI 개발 단계와 무관하게 기업에 적용할 수 있는 유용한 기술을 찾아내는 

팔란티어(Palantir)처럼 AI 기술을 특정 산업 현장에 맞게 적용하여 간극을 메우는 접근 방식을 제안

■

참석자들은 혁신을 시도하려는 우수한 젊은 인재들이 늘어나고 있으며, 중국이 인프라와 전력 공급 

등에서 강점이 있다는 점에서 중국 AI의 미래에 대한 낙관적인 전망도 제기

●

기술적으로는 자율 학습과 멀티모달 통합을 지향하고, 산업적으로는 B2B 시장의 한계를 극복하며, 

문화적으로는 실패를 용인하는 연구 풍토를 조성하는 것을 향후 중국 AI 경쟁력 확보의 핵심 과제로 제시

출처 | ChinaTalk, The All-Star Chinese AI Conversation of 2026, 2026.01.14.

SPRi AI Brief

 2026년  2월호

20

앤트로픽, AI의 경제적 영향 분석한 최신 AI 경제 지수 보고서 발간

KEY Contents

앤트로픽은 클로드 사용 패턴을 분석하는 5가지 '경제 기초지표'로 AI가 전 세계 및 미국 내 

경제적 불평등, 직업 숙련도, 노동 생산성에 미치는 다각적인 영향을 실증적으로 분석

AI는 고학력 업무에서 높은 생산성 향상을 보이지만 작업 복잡도에 따라 성공률이 하락하는 

경향이 있으며, 향후 10년간 연간 노동 생산성 성장 기여도는 1.0%p 수준으로 조정 전망

앤트로픽 분석 결과, AI는 특정 직업을 완전히 대체하기보다는 일부 작업을 효율화

■

앤트로픽(Anthropic)이 2026년 1월 15일 AI의 경제적 영향을 분석하는 최신 경제 지수 보고서 

보고서를 발간하고 2025년 8월 이후 클로드(Claude) 사용 행태의 변화를 추적

●

2025년 8월부터 2025년 11월까지 클로드 사용 패턴은 기술 고도화에 따라 인간의 작업을 지원하는 

보완(Augmentation)과 인간의 작업을 대체하는 자동화(Automation) 사이에서 역동적으로 변화

●

2025년 8월에는 일시적으로 자동화 비중이 급증했으나, 2025년 11월에는 AI와 협업하는 보완(52%)이 

자동화(45%)를 추월했으며, 파일 생성, 영구 메모리 등의 기능 업데이트로 협업이 증가했다고 분석

●

국가별 사용량은 1인당 GDP와 강한 상관관계를 보이는 지리적 불균형 현상을 나타내며, 미국, 인도, 일본, 

영국, 한국이 사용을 주도하는 가운데, 미국에서는 하위 사용 주들의 채택 속도가 빨라지는 추세

■

이번 보고서는 노동시장에 미치는 영향을 정확히 파악하고자 클로드 사용 방식을 측정하는 5가지 

경제 기초지표인 ①작업 복잡성 ②역량(Skill) ③활용 사례 ④AI 자율성 ⑤작업 성공률을 도입

●

5개 기초지표를 이용한 분석 결과, 작업이 복잡하고 인간이 수행할 때 오래 걸리는 작업일수록 AI를 통한 

시간 단축 효과는 커지지만, 성공률은 하락하는 경향을 나타내는 것으로 확인

●

AI 사용 작업 이해에 필요한 역량은 교육 수준과 관련되며, 인간의 질문과 AI 응답 이해에 필요한 교육 

기간은 약 13.8년이며, AI 사용 작업은 일반 경제 지표보다 더 높은 수준의 교육(평균 14.4년)이 필요

●

활용 사례에서는 고소득 국가일수록 업무 및 개인적 용도의 비중이 높고 사용 방식이 다변화되는 반면, 

저소득 국가에서는 교육적 사용 비중이 높아, 1인당 GDP가 가장 낮은 국가에서 교육용 사용이 최대

■

작업 성공률과 시간 가중치를 반영한 '실질 AI 커버리지(Effective AI Coverage)'로 직업별 영향을 

재산출한 결과, AI는 특정 직업의 모든 작업을 대체하기보다는 일부 작업을 효율화하는 방식으로 작용

●

데이터 입력원, 방사선사 등은 주요 업무에서 AI의 성공률이 높아 큰 영향을 받지만, 미생물학자처럼 실험 

장비 사용 등 AI가 수행할 수 없는 물리적 업무가 핵심인 직업은 AI 커버리지가 낮은 것으로 확인

●

특정 직업에서는 고숙련 작업을 AI가 대신함으로써 인간의 업무가 오히려 단순 반복 위주로 변하는 

'탈숙련화(deskilling)' 현상을 초래할 가능성도 제기되나, 직종별로 영향은 불균등하게 나타날 전망

●

모델의 신뢰도와 작업 성공률을 반영하여 생산성 기여도를 조정한 결과, AI는 향후 10년간 연간 노동 

생산성 성장률을 약 1.0(API 트래픽 기준)~1.2%p(Claude.ai 사용량 기준) 높일 것으로 추정

출처 | Anthropic, The Anthropic Economic Index report: Economic Primitives, 2026.01.15.

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21

아티피셜 애널리시스 평가, 한국은 명실상부한 세계 3위의 AI 강국

KEY Contents

아티피셜 애널리시스는 한국이 국가 프로젝트인 ‘독자 AI 파운데이션 모델’에 힘입어 AI 

3위 국가로 부상했으며, 복수의 국내 연구조직이 최첨단 수준에 근접했다고 평가

독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트에서 최종 3개 후보로 선정된 LG의 K-EXAONE은 모델 

평가 지수에서 미국과 중국을 제외한 국가의 AI 모델 중 32점으로 가장 높은 점수를 획득

첨단 AI 모델 개발에서 한국은 미국과 중국에 이어 세계 3위 AI 강국으로 평가

■

AI 평가기관 아티피셜 애널리시스(Artificial Analysis)는 2025년 1월 24일 비즈니스 소셜 플랫폼 

링크드인(LinkedIn)을 통해 AI 분야에서 한국이 미국과 중국에 이어 확고한 3위 국가라고 평가

●

LG AI 연구원이 개발한 K-EXAONE은 아티피셜 애널리시스 인텔리전스 지수*에서 32점을 획득하며, 

미국과 중국을 제외한 국가의 첨단 AI 모델 중 가장 높은 점수를 획득(UAE의 K2 Think V2는 25점)

  * Artificial Analysis Intelligence Index: 일반 지식, 수학 추론, 코딩 능력 등 10개 항목에 걸쳐 LLM의 성능을 평가한 지표 

●

국내에서 개발된 5개 LLM 중 1위를 차지한 K-EXAONE은 매개변수 236B의 개방형 가중치* 모델로, 

과학적 추론과 지시이행, 에이전트 기반 코딩에서 강점을 갖는다고 평가 

  * AI 모델의 가중치를 공개해 누구나 다운로드해 자체 서버에서 실행하거나 추가 학습할 수 있게 한 모델 

●

네이버의 HyperCLOVA X SEED Think(24점)는 에이전트 기반 도구 사용에 뛰어나고 한국어 환경에서 

유용성을 입증했으며, KT의 Mi:dm K 2.5 Pro(23점)도 에이전트 도구 사용에서 우수하다고 설명

●

업스테이지의 개방형 가중치 모델 ‘Sola Open’(21점)은 지시이행 성능이 우수하고 환각률이 낮다고 평가  

그림 2

  국가별 첨단 AI 모델의 ‘아티피셜 애널리시스 인텔리전스 지수’ 순위

  * 2026년 2월 4일 기준

■

아티피셜 애널리시스는 정부 주도의 경쟁 활성화와 국가적 지원, 전략적 차별화를 성장 동인으로 지목

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한국은 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 국가 프로젝트를 통해 국내 우수 기업을 선정하여 1차로 5개 조직을 

선정하고, 2026년 1월 3개(LG, SKT, 업스테이지)로 후보를 압축해, 향후 최종 후보 선정을 예고

●

여러 단계의 예선으로 국내 모델 개발을 장려하는 한편, 국가대표 AI 기업으로 선정 시 직접적인 정부자금 

지원과 대규모 GPU 접근 보장을 제공하며, 이는 단기간 집중 성장의 핵심 동력으로 작용

●

또한 한국의 AI 모델은 개방형 가중치 모델을 중심으로 글로벌 생태계 참여를 지향하며, 모델 크기를 

다변화해 다양한 응용을 겨냥했다는 점에서도 차별화된다고 설명

출처 | Artificial Analysis (LinkedIn), South Korea is now the clear #3 nation in AI, 2026.1.24

SPRi AI Brief

 2026년  2월호

22

구글 딥마인드, ‘알파게놈’으로 유전자 변이의 생물학적 영향 예측 성과 입증

KEY Contents

구글 딥마인드 연구진이 유전자 변이의 영향을 예측하는 AI 모델 ‘알파게놈(AlphaGenome)’의 

작동 방식과 실제 성능을 검증한 논문을 네이처에 발표

알파게놈은 DNA 서열을 입력으로 받아 수천 개의 기능 유전체 트랙을 단일 염기쌍 

해상도까지 예측하며, 변이효과 예측에서 기존 최고 성능 모델과 동급 이상의 성능을 기록

알파게놈, DNA 염기서열 변이가 유전자 기능에 미치는 영향을 예측

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구글 딥마인드 연구진이 2026년 1월 28일 네이처(Nature)를 통해 인간 유전체 변이의 생물학적 

영향을 예측하는 AI 모델 ‘알파게놈(AlphaGenome)’의 작동 방식과 성능을 소개

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기존 유전자 예측 모델은 긴 입력과 고해상도 예측을 동시에 충족하기가 어려워, 원거리 조절 구간* 반영에 

한계가 있어 장거리의 유전체 상호작용 포착에 한계가 있고 정확도 유지가 어렵다는 문제점을 보유

  * 유전자를 켜고 끄는 스위치 역할을 하지만 유전자에서 멀리 떨어진 DNA 구간

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알파게놈은 100만 염기쌍의 DNA를 입력받아, 유전자 발현, 유전자 조절 단백질 결합 등 11가지 측면에서 

단일 염기쌍 변이가 유전자 기능에 미치는 영향을 정밀하게 예측 가능

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입력에서는 기존 유전자 예측 모델보다 넓은 범위의 DNA 서열을 입력으로 받아 장거리 조절요소까지 반영

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출력에서는 11가지 생물학적 특성을 세포와 조건별로 세분화하여 5,930개(인간) 또는 1,128개(쥐) 

기능유전체 트랙* 생성, 다양한 조직 환경을 폭넓게 포괄

  * 유전체의 각 위치(염기 좌표)에 대하여 어떤 생물학적 기능 신호가 얼마나 존재하는지를 수치로 표현한 연속 데이터

알파게놈, 동급 최고 수준 변이효과 예측 성능을 보이며 유전질환에 연구 기여 기대

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알파게놈은 26개 변이효과 예측 평가지표 중 25개 항목에서 각 분야의 최고 성능 모델과 동급 이상의 

성능을 기록했으며, 유전자 발현량 증가/감소 예측 및 DNA 접근성 변화 예측에서 특히 우수

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기능유전체 트랙 예측에서도 24개 평가 과제 중 22개에서 기존 최고 외부 모델보다 우수한 성능을 기록해, 

변이 효과 예측의 전제 조건인 기능 유전체 트랙 예측에서 신뢰성을 입증

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알파게놈 관련 연구는 향후 유전질환 원인 규명과 서열 설계(예: 치료용 유전자 조각, 조절 서열) 

기반 응용, 유전체에 대한 기본적 이해를 촉진하는 데 도움이 될 전망

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특히 연구진은 알파게놈을 활용해 실제 암 환자에서 혈액세포 분화와 증식을 조절하는 유전자인 

TAL1 조절변이 사례를 확인함으로써 질병을 유발하는 변이의 작동 기전을 실증적으로 검증

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알파게놈의 학습 데이터와 분석 도구, 모델 코드를 공개하여 연구 재현성과 활용성도 확보

●

알파게놈 개발에 사용된 학습 및 평가 데이터는 공개적으로 접근 가능한 데이터베이스에서 확보했으며, 

비상업적 사용을 위한 온라인 API, 파이썬 SDK, 유전자 해석 도구 모음도 제공

출처 | Nature, Advancing regulatory variant effect prediction with AlphaGenome, 2026.01.28

인력

･

교육

Ⅰ2026년 2월호Ⅰ

SPRi AI Brief

 2026년  2월호

24

미국 브루킹스 연구소, AI 교육에 '3P(번영·준비·보호)' 프레임 제시

KEY Contents

생성형 AI는 교사와 학생에게 업무 부담 경감, 접근성 개선과 개인화 학습과 같은 이점을 

제공할 수 있지만, 현재로서는 인지·정서·사회적 위험이 이익을 상회

브루킹스 연구소는 번영–준비–보호(Prosper–Prepare–Protect) 프레임을 통해 위험을 

관리하고 AI 도입 방향을 '학생의 학습과 발달 지원' 쪽으로 바꿀 수 있다고 제안

교육에서 AI의 위험을 완화하고 이점을 활용하기 위해 이해관계자의 공동 대응 필요 

■

미국 브루킹스 연구소가 2026년 1월 14일 학생들에게 생성형 AI가 미칠 수 있는 위험을 파악하고 

AI의 잠재적 이점을 극대화하기 위해 현재 취해야 할 조치를 제안하는 연구 결과를 공개

●

연구진은 1년에 걸쳐 50개국 500명 이상의 학생, 교사, 학부모, 교육 지도자, 기술 전문가와의 인터뷰와 

400건 이상의 문헌 검토 등을 통해 교육 분야에서 생성형 AI의 가능성과 위험성을 파악

●

AI는 적절한 인프라와 기술이 갖춰진 교육 시스템에서 활용 시 개인화 학습, 즉각적 피드백과 같은 이점을 

제공하며, 특히 교육 여건이 부족한 지역사회에서 교육 자원 접근성을 높이는 등 다양한 이점을 수반

●

그러나 연구진은 현재 시점에서는 아동 교육에서 생성형 AI 활용의 위험이 이점보다 크다는 결론을 

내리고, 구체적으로 생성형 AI의 위험이 아동의 기초 발달을 저해하고 이점 실현을 저해할 수 있다고 지적

■

연구진은 생성형 AI가 특히 교실 밖에서 감독 없이 사용되는 상황에서 인지적 측면과 정서적 측면, 

사회적 측면에 걸쳐 학생에게 기존 교육 기술과 질적으로 다른 위험을 끼칠 수 있다고 경고

●

AI는 학습의 질이나 학생 복지보다 속도와 참여도를 중시하며, 거짓 정보 생성과 불안정한 성능 

때문에 상시 검증이 필요하나, 학생은 검증 능력이 부족해 잘못된 학습으로 이어질 위험이 

크다고 분석

●

학생이 쉽게 AI의 답변을 받게 되면 최소한으로만 노력하려는 경향이 생기고 생각을 AI에 맡기게 

되어, 기본 지식 습득, 비판적 사고, 문제 해결 능력, 목표를 향한 끈기가 약해질 수 있다고 지적

●

감정과 관계 측면에서도 사람처럼 느껴지는 AI에 감정적으로 의존하고 조작당할 위험이 커지며, AI 

사용 능력 차이와 AI 결과물의 진위 의심이 교사와 학생 간의 신뢰를 해칠 가능성도 증가

■

생성형 AI의 위험에 대응해 기술기업과 정부, 학교, 교사, 부모, 학생 등 모든 이해관계자가

 적극적으로 관리에 나서야 하며, 해결 방안과 관리 체계로 다음 3가지 방향과 권고안을 제시

●

번영(Prosper): 학생 노력과 참여를 대신하지 않고 도와줄 때만 AI를 절제해 사용하며, 심층 학습을 

우선하는 근거 기반 교수법과 결합하고, 현장 공동설계와 엄격한 효과 연구를 병행

●

준비(Prepare): AI 역량, 한계, 파급을 포괄하는 리터러시를 구축하고, 교원 전문성을 개발하며, 

윤리적 활용 비전과 형평한 접근성을 확대하는 시스템 차원의 준비 필요

●

보호(Protect): 개발 단계에서부터 신뢰할 수 있도록 설계, 강한 규제와 거버넌스, 가정과 학교에서의 

성인 가이드에 더해 학생 프라이버시와 안전(및 보안) 보호까지 포함

출처 | Brookings Institution, "AI's future for students is in our hands", 2026.1.14. 

          Brookings Institution, “A new direction for students in an AI world: Prosper, prepare, protect”, 2026.01.14.

1 정책･법제

2 기업･산업

3 기술･연구

4 인력･교육

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IMF, AI 노출 직무의 임금·고용 영향에 대응한 교육 재설계 제언 

KEY Contents

IMF의 분석에 따르면 AI 역량 수요는 임금 프리미엄과 상관관계를 보이나 고용 확대 효과는 

제한적이며, AI 대체가 쉬운 직무에서는 고용 감소 신호가 관찰

일자리 전환 충격 완화를 위해 재훈련·전직(이동) 지원과 사회 보장 강화, 그리고 청년층이 

AI와 경쟁하는 것이 아니라 AI를 활용하도록 하는 교육·훈련 체계 재설계를 촉구

신규 역량은 임금과 고용에 긍정적이나 AI 역량은 고용효과가 상대적으로 제한

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IMF가 2026년 1월 14일 수백만 건의 온라인 구인 공고와 근로자 데이터를 활용해 6개 

경제권(미, 영, 독, 덴마크, 브라질, 남아공)에서 AI가 임금과 고용에 미치는 영향을 분석한 결과를 

공개

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분석 결과, 신규 역량(Skill)의 확대가 임금 프리미엄을 창출하나, AI 역량은 타 기술과 달리 고용 성장에 

기여하지 못하며 오히려 일자리 대체 리스크를 유발하는 것으로 확인

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선진국 구인 공고의 약 10%가 10년 전에는 거의 존재하지 않던 신규 역량(IT 관련 역량 등)을 1개 이상 

요구하며, 신규 역량을 포함하는 채용 공고는 미국과 영국 기준 3~3.4%의 임금 프리미엄을 제시

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광의의 신규 역량 수요 증가는 임금과 고용 모두에 긍정적 영향을 미치나, AI 관련 역량만을 요구하는 

경우, 임금 프리미엄은 있으나 전체 고용 수준 상승에는 기여하지 못하는 것으로 확인

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AI는 근로자가 신기술로 완전히 대체될 가능성이 높은 직무에서 일자리 감소를 초래하며, 초급 수준 

일자리의 AI 노출도가 더 높고, AI 관련 역량 수요가 큰 지역은 5년 후 고용이 타 지역 대비 3.6% 감소

IMF, 일자리 전환 지원 강화와 함께 AI 활용 역량 중심의 교육 재설계 촉구

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IMF는 AI 전환 충격을 완화하기 위해 일자리 전환 지원과 사회 보장, AI 중심의 교육 재설계를 촉구

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AI로 일자리를 잃거나 전환이 어려운 근로자를 위해 재훈련과 재취업 지원, 사회 보장을 강화해야 하며, 

‘일자리는 존엄성과 목적의식을 제공한다’는 점에서 AI 전환 대응은 경제 지표 이상의 과제라고 강조

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AI 시대의 학생이 AI와 경쟁하기보다 AI를 활용할 수 있도록 인지, 창의, 기술 역량 중심으로 교육체계를 

재설계할 필요가 있으며, IT와 디지털 역량을 교육과정 전반에 통합하는 접근이 중요

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IMF는 AI와 같은 신규 기술 확산을 저해할 수 있는 제도적 요인에 주목하고, 인재 이동과 

기술 확산을 촉진하고 AI로 인한 일자리 전환 충격을 완화할 수 있는 정책 과제를 제안

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유사 업종 취직을 막아 신규 기술 확산을 저해할 수 있는 비경쟁조항(Non-Compete)을 제한하고, 

인재 중심의 M&A 모니터링을 통해 AI 인력과 역량의 과도한 집중을 완화하고 AI 역량 확산을 촉진

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재훈련 정책은 형식적 제공을 넘어 신규 역량 수요와 일치하도록 설계해 현장 적용성을 높여야 하며, 

청년층에는 AI를 보완하는 역량을, 자동화 위험 직무엔 재숙련 기회를 제공해 전환 부담을 완화

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전환 기간의 장기화 또는 노동시장 재진입이 어려운 상황에 대비해 실업급여와 같은 사회 안전망을 강화

출처 | IMF, "New Skills and AI Are Reshaping the Future of Work," IMF Blog, 2026.1.14.

IMF, Staff Discussion Note SDN/2026/001, “Bridging Skill Gaps for the Future: New Jobs Creation in the AI Age”, 2026.01.14

SPRi AI Brief

 2026년  2월호

26

주요행사일정

월

기간

행사명

장소

홈페이지

2월

4~5일

AI & Big Data Expo Global 2025

영국, 런던

www.ai-expo.net/global

9~11일

ETSI AI and Data Conference 2026

프랑스, 소피아앙티폴리스

etsi.org/events/2591-etsi-ai-data-c

onference-2026

12~13일

WAICF 2026

프랑스, 칸

www.worldaicannes.com

29~20

[ITU]India AI-Impact Summit

인도, 뉴델리

impact.indiaai.gov.in

24~26일

IASEAI'26

프랑스, 파리

www.iaseai.org/iaseai26

3월

2~5일

MWC26 

 스페인, 바르셀로나

www.mwcbarcelona.com

16~19일

NVIDIA GTC

미국, 산호세

www.nvidia.com/ko-kr/gtc

16~17일

AI Standards Hub Global Summit 2026

스코틀랜드, 글래스고

aistandardshub.org/global-summit-20

26

21~22일

AIMLA 2026

호주, 시드니

ccnet2026.org/aimla

4월

21~23일

Microsoft 365 Conference

미국, 플로리다

m365conf.com

23~27일

ICLR 2026

브라질, 리우데자네이루

iclr.cc

5월

8~10일

IEEE CAI 2026

스페인, 그라나다

www.ieeesmc.org/cai-2026

6월

1~5일

IEEE ICRA 2026

오스트리아, 빈

2026.ieee-icra.org

2~5일

COMPUTEX TAIPEI

대만, 타이베이

computextaipei.com.tw/en

3~7일

CVPR 2026

미국, 콜로라도

cvpr.thecvf.com

8일

WWDC26

미국, 쿠퍼티노

ios27beta.com/wwdc-2026

22~24일

AAAI 2026

서울, 중구

aaai.org/conference/summersymposia/su

ss26

7월

7~10일

[ITU]AI for Good Global Summit

스위스, 제네바

aiforgood.itu.int

8월

15~21일

IJCAI

독일, 베를린

2026.ijcai.org

10월

7~8일

World Summit AI

네덜란드, 암스테르담

worldsummit.ai

11월

17~20일

Microsoft Ignite

미국, 샌프란시스코

ignite.microsoft.com

12월

6~12일

NeurIPS 2026

호주, 시드니

neurips.cc

’27. 1월

6~9일

CES 2027

미국, 라스베이거스

www.ces.tech

26~28일

IEEE AI X VR 2026

일본, 오사카

aivr.science.uu.nl/2026