4월

호

인공지능 산업의 최신 동향

Ⅰ2026년 1월호Ⅰ

월간AI모델현황

∙  2026년 3월 월간 AI 모델 현황1

정책

･

법제

∙ 중국, 과학기술의 자립자강 강조한 제15차 5개년 규획 발표                    

∙ OECD, 에이전틱 AI의 개념과 도입 현황을 다룬 보고서 발표   

∙ 미국 국립연구소들, ‘제네시스 미션’ 수행을 위해 AI 인프라 확대 추진

∙ 미국 뉴욕주, AI 챗봇의 전문직 사칭 금지 법안 추진

∙ 미국 법원, 앤트로픽을 공급망 위험으로 지정한 국방부 조치에 제동

∙ 미국 트럼프 대통령, 국가 AI 입법 프레임워크 발표

3

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기업

･

산업

∙오픈AI, AI의 악의적 사용을 다룬 사례 연구 보고서 발간

∙ 시트리니 리서치, ‘2028년 글로벌 인텔리전스 위기’ 시나리오 공개

∙ 오픈AI, 전문 업무에 최적화된 ‘GPT-5.4’ 출시

∙ 구글, 속도와 비용 효율성을 강조한 ‘Gemini 3.1 Flash-Lite’ 출시

∙ 엔비디아, 에이전틱 AI 시스템을 위한 ‘Nemotron 3 Super’ 출시

∙ 중국에서 오픈클로 열풍과 함께 보안 우려도 증대 

∙ 엔비디아, GTC 2026에서 AI 생태계 확장 선언 

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기술

･

연구

∙ 앤트로픽, 사용자의 AI 활용 능력을 측정한 ‘AI 능숙도 지수’ 공개

∙ 앤트로픽, 전 세계 클로드 사용자의 AI 인식 연구 결과 발표

∙ 구글, AI 메모리 사용량을 획기적으로 줄이는 ‘터보퀀트’ 기술 개발

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인력

･

교육

∙ AI가 미국의 교실에 미치는 영향과 교사의 대응

∙ 앤트로픽, AI가 노동 시장에 미치는 영향 분석

∙ 핀테크 기업 블록, AI 도입을 이유로 직원 4천 명 감원

∙ 아마존 일부 직원들, AI 도입 압박으로 인한 생산성 저하 우려

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주요행사일정

∙  2026년 국내외 인공지능 주요 행사

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Ⅰ2026년 4월호Ⅰ

1 정책･법제

2 기업･산업

3 기술･연구

4 인력･교육

1

2026년 3월 월간 AI 모델 동향

주요 모델 출시 타임라인

3/3 Gemini 3.1 Flash-Lite, GPT-5.3 Instant  3/5 GPT-5.4

3/11 Nemotron 3 Super 3/16 Mistral Small 4  3/17 GPT-5.4 mini 및 nano  

3/19  Qwen3.5-Max-Preview  

LLM간 성능 비교(Artificial Analysis Intelligence Index 4.0)

모델

출시일

Index

Price

($/1m Token)

Speed

Context

Window

회사

Input

Output

① Gemini 3.1 Pro Preview

26.2.11

57

2

12

93.5

1m

 Google

② GPT 5.4(xhigh)

25.3.5.

57

2.5

15

73.9

1m

 OpenAI

③ Claude Opus 4.6 (max)

25.2.5

53

5

25

78.3

200k

Anthropic

 Claude Sonnet 4.6 (max)

25.2.17

52

3

15

54.1

200k

 

Anthropic

GLM-5

26.2.11

50

1

3.2

68.6

200k

 Zhipu AI

* 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 GPT Image 

1.5(high)

25.12.16

1265

 OpenAI

① Dreamina 

Seedance 2.0 

720p

26.2.10

1351

ByteDance

② Nano Banana 

2(Gemini 3.1 

Flash Image 

Preview)

25.11.20

1258

 Google

② PixVerse V6

26.3.

1345

PixVerse

③ Nano Banana 

Pro(Gemini 3 

ProImage)

25.11.25

1214

 Google

③ grok-imagine

-video

26.1.28.

1329

 xAI

한국 AI 모델 현황

■

페르소나AI, 소버린 AI를 위한 언어모델 출시(3.24.)

●

한국 역사 정체성 확립을 위한 ‘역사왜곡 방지 sSLM(Sovereign AI Small Language Model)’을 개발

주요 포인트 : 

Gemini 3.1 Flash-Lite, GPT-5.4 mini, Mistral Small 4 등 이전 세대 대형 모델 이상의 성능을 갖춘 동시에 

뛰어난 가격 경쟁력을 가진 AI 모델이 다수 출시 

SPRi AI Brief

 2026년  4월호

2

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

미국 캘리포니아주 상원, AI 안전 표준 수립 법안 가결

정책

･

법제

Ⅰ2026년 4월호Ⅰ

1 정책･법제

2 기업･산업

3 기술･연구

4 인력･교육

3

중국, 과학기술의 자립자강 강조한 제15차 5개년 규획 발표

KEY Contents

중국이 2026년 3월 양회에서 2026~2030년까지 시행될 제15차 5개년 규획을 채택하고, 향후 

5년간 질적 성장과 과학기술 자립 수준의 실질적 향상에 주력하겠다는 목표를 제시

특히 디지털 및 지능화 발전 수준의 향상을 위해 과학기술 혁신과 산업 발전, 문화와 민생, 사회 

거버넌스 전반과 AI를 긴밀히 결합하는 ‘AI 플러스’ 전략을 확대 이행할 계획

15차 5개년 규획, 혁신 주도형 발전과 과학기술 자립자강의 대폭 향상 목표 제시 

■

중국은 2026년 3월 5일부터 12일까지 열린 양회*에서 ‘제15차 5개년 규획(2026~2030년)’을 

채택하고, 향후 5년간 과학기술 자립 수준을 높이겠다는 목표를 제시

* 전국인민대표대회와 전국인민정치협상회의를 의미하며, 당해 국정 운영 방침을 공표하는 중국 최대의 정치 행사

●

제15차 5개년 규획 기간 질적 성장을 대폭 진전시키고 과학기술 자립 수준을 실질적으로 향상하며, 

2035년까지 1인당 GDP를 2020년 대비 두 배로 늘려 중진국 수준에 도달할 계획 

●

혁신 주도형 발전을 위해 R&D 투자를 연평균 7% 이상 늘리고 핵심 디지털 경제 산업의 부가가치를 

GDP의 12.5%까지 높이며, 첨단 제조업 기반의 현대 산업 시스템 구축을 추진 

■

제15차 5개년 규획은 과학기술 자립자강 수준의 대폭 향상을 위해 국가 혁신 체제의 효율성 제고, 

기초 연구와 원천 혁신 능력 강화, 중점 분야 핵심 기술의 돌파를 추진 방향으로 설정

●

과학기술 분야에서는 AI와 양자 과학, 핵융합발전, 생명과학과 바이오, 뇌과학, 중대 질병 예방·치료와 

혁신 약물 연구개발, 심해·극지 탐사, 심우주 탐사 등의 첨단기술을 집중적으로 공략할 계획

●

산업 영역에서는 반도체, 체화지능(Embodied AI), 바이오 제조, 신형 배터리, 상업 우주 개발, 국내 

대형 항공기, 저공 비행장치, 녹색 수소, 뇌-컴퓨터 인터페이스, 의료기기 등을 전략 육성 분야로 명시

●

기술 주도와 수요 견인을 결합하고 전략적 목표에 정부와 민간 기업이 동시에 자원을 투입하는 ‘신형 

거국 체제’를 통해 독창적 성과를 더욱 많이 창출하며 핵심 기술 확보 경쟁에서 앞서나갈 방침

AI 플러스 전략의 확대 시행으로 디지털 및 지능화 발전 수준 향상 추진 

■

제15차 5개년 계획은 특히 디지털 및 지능화 발전 수준 향상을 위한 ‘AI 플러스*’ 전략을 확대해 

AI를 과학기술 혁신과 산업 발전, 문화와 민생, 사회 거버넌스와 긴밀히 통합하겠다고 강조

* AI를 산업과 의료, 금융, 교육 등 다양한 산업과 서비스 영역에 접목해 생산성과 혁신을 제고하는 전략  

●

과학기술 혁신 측면에서는 AI 기반 신형 과학 연구 패러다임 탐색, 과학 특화 AI 모델 개발과 응용, 

과학 연구 AI 플랫폼과 고품질 과학 데이터셋 구축, AI+양자과학, 바이오, 신소재, 6G 등의 결합을 

추진

●

또한 컴퓨팅 자원과 알고리즘, 데이터의 효율적 공급을 강화하며, 컴퓨팅 인프라 구축과 모델·알고리즘 

개발, 고품질 데이터 공급을 조화롭게 추진해 디지털과 지능화 발전을 위한 기반을 공고히 할 계획

출처 | 新华网, 第十四届全国人民代表大会第四次会议关于国民经济和社会发展第十五个五年规划纲要的决议, 2026.3.12.

全国人民代表大会, 《中华人民共和国国民经济和社会发展第十五个五年规划纲要（草案）》摘要, 2026.3.5.

SPRi AI Brief

 2026년  4월호

4

OECD, 에이전틱 AI의 개념과 도입 현황을 다룬 보고서 발표 

KEY Contents

OECD는 AI 에이전트가 특정 목표 달성을 위해 자율적으로 환경을 인식·행동하는 시스템이라면, 

에이전틱 AI는 복수의 에이전트가 협력해 복잡한 목표를 자율 추구하는 상위의 시스템으로 정의

2025년 기준 개발자의 절반가량이 AI 에이전트를 도입했거나 도입을 계획하고 있으나, 대다수 

개발자는 데이터 보안과 프라이버시 및 정확성 측면의 신뢰성 강화가 필요하다고 인식

OECD 보고서, AI 에이전트와 에이전틱 AI의 개념 정립

■

OECD의 AI 전문가 그룹이 AI 에이전트와 에이전틱 AI의 개념과 특징을 명확히 구분하고, AI 

에이전트의 도입 현황과 해결 과제를 분석한 보고서를 발간

●

OECD는 AI 에이전트는 특정 목표를 달성하고 입력 및 맥락의 변화에 적응하고자 필요에 따라 도구를 

사용하며 일정한 자율성을 갖고 환경을 인지하고 행동하는 시스템으로 정의

●

반면, 에이전틱 AI는 통상 복수의 AI 에이전트가 작업을 세분화하고 협력하며, 복잡한 목표를 장기에 

걸쳐 자율적으로 추구할 수 있는 시스템을 의미하며, 인간의 감독을 최소화하며 기능

●

AI 에이전트와 에이전틱 AI는 일정한 자율성을 갖고 목표를 추구하며, 물리·가상 환경 내에서 인지하고 

행동할 수 있는 시스템이라는 점에서 기본적인 특징을 공유하며 서로 밀접한 관련성을 보유

■

에이전틱 AI 시스템은 단순한 기술 도구가 아니라 사회·기술적 패러다임 내에서 작동하며, 자율적 

행동뿐 아니라 다른 AI 에이전트, 인간, 제도적 프로세스 간 상호작용에서 가치를 발휘

●

각 주체 간 조율과 협상을 위해서는 고도의 추론 능력과 견고한 인프라, 신뢰성 있는 통신 

프로토콜이 필요

●

개방형 환경이나 위험 부담이 큰 환경에서 책임 있고 효과적으로 작동하는 시스템을 설계하기 위해서는 

에이전틱 AI 시스템의 사회적 맥락과 상호작용에 대한 이해가 필수적  

AI 에이전트 도입은 급격히 늘어나고 있으나 신뢰성 문제 해결 필요

■

AI 에이전트를 향한 관심은 급속히 확대되는 추세로, 개발자 커뮤니티 Stack Overflow의 2025년 

설문조사에 따르면 응답자 약 절반이 AI 에이전트를 업무에 활용 중이거나 도입을 계획 

●

구글 트렌드 기준 ‘에이전틱 AI’ 검색량은 2025년 들어 급증했으며, AutoGPT, BabyAGI, OpenDevin 등 

에이전틱 AI 프레임워크를 활용한 깃허브 저장소는 2023년 초부터 2025년 중반까지 920% 증가 

●

AI 에이전트를 사용하는 핵심 분야는 소프트웨어 엔지니어링으로 나타났으며, 데이터 및 분석, 

IT 운영, 비즈니스 프로세스 자동화, 의사결정 지원, 고객 서비스 지원 등이 다음 순서를 차지 

■

그러나 AI 에이전트를 사용하는 대다수 개발자는 데이터 보안·프라이버시 및 AI 에이전트가 

제공하는 정보의 정확성에 우려를 표시해 신뢰할 수 있는 AI 에이전트 구축의 필요성을 시사

●

OECD는 AI 에이전트의 활용 사례와 기술 아키텍처에 대한 이해 수준을 높임으로써 안전장치와 표준이 

필요한 우선 영역을 파악하고, 연구와 정책 수립을 위한 추가 분석 작업이 가능할 것으로 기대

출처 | OECD, The agentic AI landscape and its conceptual foundations, 2026.2.13.

OECD.AI, Can we create a clear understanding of what agentic AI is and does?, 2026.3.3.

1 정책･법제

2 기업･산업

3 기술･연구

4 인력･교육

5

미국 국립연구소들, ‘제네시스 미션’ 수행을 위해 AI 인프라 확대 추진

KEY Contents

미국 에너지부 산하 오크리지 국립연구소는 AI 데이터센터의 전력 수요 급증에 대응하기 위해 

안정적이고 효율적인 운영 지원 기술을 중점 연구하는 차세대 데이터센터 연구소를 출범

퍼시픽 노스웨스트 국립연구소는 AI 데이터센터의 설계와 구축, 운영에 관한 업계 의견을 수렴하기 

위한 RFI를 발행하고 향후 조달 전략과 기술 요건 수립을 위한 정보 파악을 추진  

오크리지 국립연구소, 제네시스 미션에 따라 차세대 데이터센터 연구소 출범

■

미국 에너지부 산하의 국립연구소들이 트럼프 행정부가 행정명령으로 발표한 ‘제네시스 

미션(Genisis Mission)*’ 전략 과제의 이행을 위해 AI 데이터센터 인프라의 고도화를 추진 

* 에너지부 산하 17개 국립연구소의 인프라와 데이터를 AI와 결합해 미국의 기술 패권을 재확립한다는 목표하에      

제조·산업, 에너지, 첨단기술, 인프라·국가안보의 4개 범주에서 26개의 도전 과제를 수립(2025.11)

●

제네시스 미션의 과제 중 하나는 AI 발전을 지원하면서 보안과 관리의 용이성을 유지할 수 있는 

새로운 데이터 기술의 배포로, 전력망과 시민에 대한 영향을 최소화하면서 용량을 빠르게 늘리는 

기술이 절실

■

오크리지 국립연구소는 2026년 2월 26일 AI 데이터센터의 전력 수요 증가에 대응해 AI 인프라의 

안전하고 효율적인 운영을 지원하기 위한 차세대 데이터센터 연구소(NGDCI)를 공식 출범

●

이 연구소는 열 관리, 운영과 부하 관리, 전력 시스템 아키텍처, 전력망 통합, 사이버 보안 등의 연구 

분야에 중점을 두고 국립연구소와 산업계, 전력 업계, 주정부 이해관계자 간 협력 거점 역할을 수행

●

또한 AI 인프라가 여러 요인에 미치는 영향을 평가하고, 연구소의 열에너지 네트워크와 디지털 트윈 

인프라를 테스트베드로 활용하여 인프라 확장에 앞서 성능을 검증할 계획

●

오크리지 국립연구소에 따르면 AI 데이터센터 운영에 필요한 전력량은 향후 10년 내 2~3배로 증가할 

전망으로, 대규모 AI 인프라의 운영에 필요한 과학기술을 제공해 국가적 사명을 지원할 계획

퍼시픽 노스웨스트 국립연구소, AI 특화 차세대 데이터센터 관련 RFI 발행

■

퍼시픽 노스웨스트 국립연구소는 2026년 2월 25일 AI와 컴퓨팅 워크로드에 최적화된 차세대 

데이터센터의 설계·구축·운영에 관한 업계 의견 수렴을 위한 사전정보요청(RFI)을 발행

●

이번 RFI는 향후 조달 전략과 기술 요건 수립에 활용될 예정으로, 과학적·국가 정부 임무 수행을 위한 

대규모 언어모델의 훈련과 운용이 가능한 온프레미스 확장형 데이터센터 구축이 목표

●

연구소는 데이터센터 구축 옵션별 상충 관계와 냉각 방식에 따른 기술적 과제를 포함한 관련 정보를 

3월 27일까지 제출받아 시장 역량과 솔루션 옵션, 설계 요건 등을 파악할 계획

■

연구소는 데이터센터 건설의 구체적인 목표로 2028년까지 약 2MW 규모의 컴퓨팅 인프라를 

우선 구축한 뒤 최대 40MW까지 단계적으로 확장하는 방안을 제시

●

해당 데이터센터는 AI 훈련과 추론 혼합 워크로드를 지원하는 동시에 에너지부 산하 국립연구소 수준의 

엄격한 보안과 규정 준수, 가용성 요건을 충족 필요

출처 | FedSoop, National labs work to optimize AI infrastructure amid Genesis Mission, 2026.3.2.

Oak Ridge National Laboratory, Oak Ridge National Laboratory launches the Next-Generation Data Centers Institute, 2026.2.26.

SPRi AI Brief

 2026년  4월호

6

미국 뉴욕주, AI 챗봇의 전문직 사칭 금지 법안 추진

KEY Contents

미국 뉴욕주 상원은 AI 챗봇이 변호사나 의사 등 면허가 필요한 전문직을 사칭하거나 이에 준하는 

실질적 조언을 제공하는 행위를 금지하는 법안을 추진

AI 챗봇 운영자는 사용자에게 AI와 대화 중임을 명확히 알려야 하며, 위반 행위로 피해를 입은 

사용자는 민사 소송을 통해 손해 배상과 소송 비용을 청구 가능    

S7263 법안, 면허 전문직을 사칭한 AI 챗봇의 조언 제공 금지

■

미국 뉴욕주 상원에서 AI 챗봇이 면허를 소지한 전문가처럼 행동하여 사용자에게 해를 끼칠 수 

있는 실질적 답변을 제공하는 행위를 금지하는 ‘S7263’ 법안이 본회의 표결을 앞둔 상태  

●

AI 챗봇의 사칭이 금지된 전문직은 의사, 치과의사, 물리치료사 등 뉴욕주 교육법상 면허 관련 조항이 

적용되는 직종 및 변호사법의 적용을 받는 무면허 법률행위 전반을 포괄

●

AI 챗봇 운영자*는 사용자에게 AI와 대화 중임을 명확하게 고지해야 하며, 고지 문구는 챗봇이 사용하는 

언어와 동일한 언어를 사용해 화면 내 표시되는 글자 크기 중 최대 이상의 크기로 표시 필요

* AI 챗봇을 소유·운영·배포하는 개인, 기업, 기관 등을 의미하며, 기술 라이선스만 제공하는 제3자 개발사는 제외

●

법안에 따르면 개인은 동 법안의 규정을 위반한 AI 챗봇 운영사를 대상으로 민사 소송을 제기할 수 

있으며, 피해자가 챗봇의 무허가 조언 제공 사실을 입증하면 손해 배상과 소송 비용을 청구 가능  

■

동 법안은 AI 챗봇 규제를 위한 포괄적인 법안 패키지의 일부로, 기타 법안은 AI 챗봇과 대화하는 

미성년자 보호 및 생성형 AI 시스템과 합성 미디어에 대한 투명성 강화 등을 규정

●

S7263 법안은 2026년 2월 25일 뉴욕주 상원 인터넷·기술위원회를 만장일치로 통과하고 3차 

독회 이후 본회의 표결을 남겨두고 있으며, 법 시행일은 공포 후 90일로 규정 

AI 챗봇으로 인한 실제 피해 사례가 잇달아 발생하며 입법 필요성 증대

■

법률 및 의료 분야에서 AI 챗봇의 활용이 늘어나는 가운데, AI 챗봇으로 인한 실제 피해 

사례와 소송이 잇달아 발생하면서 뉴욕시의 법안과 같은 입법 필요성이 증대  

●

일례로 닛폰생명보험 미국법인은 2026년 3월 ChatGPT가 무면허 법률 서비스를 제공해 연방법원에 

근거 없는 소장 남발을 조장했다는 이유로 오픈AI를 제소했으며, 오픈AI는 이를 부인

●

AI가 생성한 허위 판례를 법원 제출 서류에 인용한 변호사들에 대하여 법원 판사가 제재를 부과하는 

사례도 미국 전역에서 증가하는 추세

■

한편, 이번 법안은 허용과 금지의 경계가 불분명해 실무 적용 시 해석 논란이 발생할 여지도 존재

●

가령 AI 챗봇이 의료 처치를 직접 지시하거나 법률 계약 해석을 구체적으로 안내할 시 금지 대상에 

해당하나, 공개 정보를 활용한 설명도 사용자의 건강 판단에 영향을 미치면 의료 조언으로 

간주될 수 있음

출처 | The New York State Senate. Senate Bill S7263, 2026.3.4.

Tech Radar, New York lawmakers move to block AI chatbots from giving legal or medical advice, 2026.3.10.

1 정책･법제

2 기업･산업

3 기술･연구

4 인력･교육

7

미국 법원, 앤트로픽을 공급망 위험으로 지정한 국방부 조치에 제동

KEY Contents

미국 국방부가 자사 AI 모델의 군사적 활용에서 두 가지 레드라인을 요구한 앤트로픽을 

국가안보 공급망 위험으로 공식 지정하자 앤트로픽은 이를 취소해 달라는 소송을 제기

캘리포니아 연방법원은 국방부의 이번 조치가 국가안보와 직접 관련이 있다고 보이지 않는다며, 

본안 소송 결과 전까지 공급망 위험 조치의 효력을 중단하는 예비금지 명령을 내림 

앤트로픽, 국방부의 공급망 위험 지정에 맞서 법원 소송 제기

■

미국 국방부(Department of War, DoW)가 2026년 3월 4일 AI 모델의 군사적 활용 범위 

제한을 요구한 앤트로픽(Anthropic)을 국가안보 공급망 위험 기업으로 공식 지정 

●

앤트로픽은 ①미국 시민 대상 대규모 감시에 클로드 활용 금지 ②인간 개입 없는 완전 자율 무기 의사 

결정에 클로드 활용 금지의 두 가지 ‘레드라인’을 계약에 명시할 것을 요청

●

국방부는 이러한 가드레일이 긴급 상황에서의 군사 작전을 방해할 수 있다며 모든 합법적 목적에 대한 

무제한 접근을 요구하는 최후통첩을 보냈으나 앤트로픽이 이를 거부하자 공급망 위험으로 지정 

■

앤트로픽은 공급망 위험 기업 지정 조치의 법적 타당성을 부정하며, 국방부를 포함한 미국 행정부를 

상대로 캘리포니아 연방법원에 해당 조치를 취소해달라는 소송을 제기

●

다리오 아모데이(Dario Amodei) 앤트로픽 CEO의 성명에 따르면 공급망 위험 관리 권한과 절차를 규정한 

관계 법령(10 US 3252)은 특정 공급 업체를 처벌할 목적이 아니라 정부를 보호하기 위한 목적

●

해당 법령에 따르면 국방부 장관은 목표 달성에 필요한 최소한의 수단만을 사용해야 하며, 공급망 

위험으로 지정되더라도 해당 계약과 직접 관련되지 않은 경우라면 클로드 사용에 제한을 

받아서는 안 됨

재판부, 앤트로픽을 공급망 위험 기업으로 지정한 국방부의 조치에 우려 표명

■

미국 국방부는 앤트로픽의 소송에 맞서 캘리포니아 연방법원에 40페이지 분량의 반박 서면을 

제출하며 앤트로픽의 ‘레드라인’이 국가안보에 용납할 수 없는 위험을 제기한다고 주장

●

국방부는 가드레일 위반이라고 판단되는 경우 앤트로픽이 전쟁 작전 이전이나 도중에 자사 기술을 

무력화하거나 모델의 동작을 선제적으로 변경하려 시도할 수도 있다고 주장

●

그러나 앤트로픽 측은 군사적 결정은 민간 기업이 아니라 국방부가 내리는 것으로, 자사는 특정 군사 

작전에 이의를 제기한 적이 없고, 임의로 자사 기술의 사용을 제한하려 한 적도 없다고 반박

■

캘리포니아 연방법원의 담당 판사는 2026년 3월 26일 앤트로픽이 제기한 가처분 신청을 인용해 

국방부 조치의 효력을 본안 소송 결과가 나올 때까지 중단하는 예비 금지 명령을 내림

●

법원은 공급망 위험 지정이 국방부의 주장처럼 국가안보를 위한 것으로는 보이지 않으며, 공개적으로 

정부에 이의를 제기한 앤트로픽을 겨냥한 자의적인 보복성 조치로 보인다고 설명 

출처 | Anthropic, Where things stand with the Department of War, 2026.3.5.

DOD says Anthropic’s ‘red lines’ make it an ‘unacceptable risk to national security’, 2026.3.18.

Reuters, US judge blocks Pentagon's Anthropic blacklisting for now, 2026.3.27.

SPRi AI Brief

 2026년  4월호

8

미국 트럼프 대통령, 국가 AI 입법 프레임워크 발표

KEY Contents

미국 트럼프 행정부가 아동 보호, 지식재산권 존중, 표현의 자유 보장, 혁신 촉진 등 6개 

핵심 목표를 담은 ‘AI 국가 입법 프레임워크’를 발표하고 연방 차원의 통일된 AI 정책 수립을 촉구

트럼프 행정부는 각 주의 상이한 AI 규제가 미국의 혁신 역량을 저해할 수 있다고 판단하고, 

연방법을 통해 주 단위의 과도한 규제를 무효화함으로써 일관된 국가 기준 확립을 추진  

국가 AI 입법 프레임워크, 6개 핵심 목표와 입법 과제 제시

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미국 트럼프 대통령이 2026년 3월 20일 글로벌 AI 주도권 확보와 경제적 번영을 위한 6개 

핵심 목표를 포괄하는 ‘국가 AI 입법 프레임워크’를 발표하고 의회의 입법 협력을 촉구   

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(아동 보호와 부모 권한 강화) AI 플랫폼에 미성년자의 성착취 및 자해 위험을 줄일 수 있는 안전 기능을 

의무화하고, 부모가 자녀의 디지털 환경을 직접 관리할 수 있는 실질적 도구를 제공하는 입법 조치 필요

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(지역사회 보호) AI 인프라 구축을 위한 연방 허가 절차를 간소화하여 성장을 도모하되, AI 데이터센터 

건설에 따른 전기 요금 인상의 부담이 일반 소비자에게 전가되지 않도록 방지 

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(지식재산권 보호와 창작자 지원) AI의 저작물 학습 합법성 여부는 법원의 판단에 맡기고, 권리자들이 

AI 제공 기업과 집단적으로 보상을 협상할 수 있는 라이선스 체계와 무단 디지털 복제 방지책을 마련

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(표현의 자유 보호) 정부가 정파적 또는 이념적 목적으로 AI 플랫폼의 콘텐츠를 강제로 차단하거나 

변경할 수 없도록 하고, AI를 활용한 합법적 정치 표현의 검열을 막을 실질적 구제 수단을 마련

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(혁신 촉진과 미국의 AI 주도권 확보) AI 응용 분야에 규제 샌드박스를 도입하고 연방 데이터셋을 AI 

학습용으로 개방하며 별도의 AI 전담 규제기관 신설 없이 기존 규제기관과 산업 표준으로 부문별 

규제 추진

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(교육 및 AI 인력 양성) 미국 근로자들이 AI 경제에서 수혜를 누리도록 기존 교육 및 직업훈련 

프로그램에 AI 관련 기술 교육을 적극 통합하고 AI로 인한 노동력 재편 추세를 분석해 정책 수립에 반영

연방 단일 기준 확립 및 주별 AI 규제 파편화 방지 촉구

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트럼프 행정부는 각 주가 독자적인 AI 규제를 도입한다면 50개의 상충하는 기준이 난립해 미국 

기업의 경쟁력을 훼손할 수 있다며, 의회에 주 AI 법률에 우선하는 단일 연방 기준 수립을 요청 

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AI 개발은 본질적으로 주 경계와 국경을 초월하는 성격을 지니므로, AI 개발 행위에 대한 주 단위 규제 및 

제3자의 불법 행위를 AI 개발사에 전가하는 주 법률도 허용해서는 안 된다고 규정 

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단, 아동 보호와 사기 방지, 소비자 보호 등 주의 일반적인 경찰권(Police Power)*과 AI 인프라 입지 관련 

토지 이용 규제는 연방 우선권(Preemption)** 적용 대상에서 제외한다고 명시

  *  공중 보건·안전·도덕·복지를 보호하기 위해 주 정부가 고유하게 행사하는 광범위한 규제 권한

**  주 법률은 연방헌법과 법률에 따라야 하며, 연방법이 각 주 법률에 우선한다는 원칙

출처 | The White House, President Donald J. Trump Unveils National AI Legislative Framework, 2026.3.20.

 The White House, A National Policy Framework for Artificial Intelligence, 2026.3.20.

기업

･

산업

Ⅰ2026년 4월호Ⅰ

SPRi AI Brief

 2026년  4월호

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오픈AI, AI의 악의적 사용을 다룬 사례 연구 보고서 발간

KEY Contents

오픈AI가 중국, 러시아, 동남아의 위협 행위자에 의한 자사 AI 모델을 악의적으로 활용한 

주요 사례를 종합한 ‘AI의 악의적 사용 차단’ 보고서를 발간

보고서에 따르면 위협 행위자들은 모두 AI로 생성된 콘텐츠를 이용했지만, 콘텐츠 자체보다는 

콘텐츠를 게시한 계정의 인기와 영향력, 목표를 겨냥한 광고 등이 성과에 더 결정적 영향을 발휘  

AI 기반 위협 행위, AI와 전통적 수단을 결합하고 복수의 플랫폼을 활용

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오픈AI(OpenAI)가 2026년 2월 25일 자사 AI 모델의 악의적 사용을 탐지하고 예방하기 위한 

사례 연구를 담은 ‘AI의 악의적 사용 차단’ 보고서를 발표 

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사례 연구에 따르면 위협 행위자들은 AI를 단독으로 사용하는 경우는 거의 없으며, 웹사이트나 SNS 

계정과 같은 전통적인 도구와 AI를 결합하여 함께 사용

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또한 위협 활동이 하나의 플랫폼에 국한되는 경우도 거의 없고 복수의 플랫폼을 통해 이루어지며, 

하나의 AI 모델에만 의존하는 대신 운영 과정의 여러 단계에서 서로 다른 AI 모델을 활용

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오픈AI는 중국 법 집행 기관과 연계된 챗GPT 계정을 차단한 사례를 집중적으로 다루면서, 이 

계정이 수십 개 플랫폼에 걸친 수천 개의 가짜 계정을 동원해 ‘사이버 특수작전’을 운영했다고 설명 

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이 계정은 반체제 인사 신고, 문서 위조, 미국 관리 사칭 등 수십 가지의 전술을 구사했으며, 일본 총리를 

겨냥한 비밀 여론공작은 모델의 거부로 실행에 실패했으나 이후 다른 방식으로 작전을 독자적으로 실행

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또 다른 핵심 사례는 동남아 기반의 로맨스 스캠으로, AI는 사기 과정을 더욱 정교하게 구성하는 데 

사용되나 기본 구조는 여전히 접촉을 통한 감정 유도에 이은 금전 갈취의 전통적 사기 수법을 유지 

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캄보디아발로 추정되는 한 사례에서는 가짜 데이트 서비스가 인도네시아 남성을 겨냥해 SNS 광고를 

집행하고 AI 챗봇과 인간 운영자가 함께 대화를 이어가며 피해자를 텔레그램으로 유도

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피해자와 친밀감을 조성한 뒤 각종 미션과 수수료 명목으로 반복 송금을 요구했으며, 이 과정에서는 AI 

자체보다 광고 대상 물색과 유통 채널, 운영 조직이 사기 행위의 성공에 더 큰 역할을 발휘 

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세 번째 사례는 러시아 조직과 연계된 콘텐츠 대량 생성과 정보 조작 활동으로, 관련 계정들은 

ChatGPT로 다국어 게시물과 댓글을 생성해 X와 텔레그램에 대규모로 배포  

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그러나 같은 프롬프트로 생성된 유사 게시물이라도 이를 게시한 계정의 팔로워 수와 기존 영향력에 따라 

일부는 수십만 조회수를 기록한 반면, 일부는 전혀 주목받지 못한 것으로 확인

AI 생성물뿐 아니라 위협 행위자의 특성과 행동 방식에 대한 분석 필요

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오픈AI는 사례 연구를 통해 AI는 그 자체로 위협이 아니라 기존 위협 행위의 효율화 수단이며, 

위협 행위자들이 AI로 생성한 콘텐츠뿐 아니라 이들의 특성과 행동 방식에 주목해야 한다고 강조

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보고서에 다룬 사례들은 모두 AI로 생성된 콘텐츠를 사용했으나 성과는 매우 달랐으며, 이는 AI 생성물 

자체가 결정적 요인이 아니고 게시물을 올린 계정의 인기나 영향력이 더 중요함을 시사

출처 | 오픈AI, AI의 악의적 사용 차단, 2026.2.25.

1 정책･법제

2 기업･산업

3 기술･연구

4 인력･교육

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시트리니 리서치, ‘2028년 글로벌 인텔리전스 위기’ 시나리오 공개

KEY Contents

시트리니 리서치의 ‘2028년 글로벌 인텔리전스 위기’ 시나리오에 따르면 AI 기반 생산성 

혁명의 충격이 향후 소비 기반과 신용, 주택담보 시장 전반으로 연쇄 전파될 전망 

가상 시나리오 공개 직후 우버, 마스터카드 등 시나리오에 언급된 기업들의 주가가 급락한 

사건은 AI 에이전트 확산에 따른 구조적 재편에 대한 시장의 우려 수준을 시사

AI 에이전트의 광범위한 채택으로 일자리와 산업 전반에 구조적 충격 예측

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미국의 거시경제 분석 기관 시트리니 리서치(Citrini Research)가 2028년 6월 30일 시점을 가정한 |

가상의 거시경제 시나리오를 제시한 ‘2028년 글로벌 인텔리전스 위기’ 보고서를 발표 

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해당 시나리오에 따르면 2026년 10월 S&P500 지수가 8,000선을 돌파한 이후 AI 에이전트 기반의 

생산성 급등으로 명목 GDP는 고성장을 지속했으나, 같은 기간 실질 임금은 역성장

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AI 도입으로 감원된 사무직 노동자들이 저임금 서비스직으로 이동하면서 해당 직군 임금까지 하방 압박을 

받으며, 소비 지출이 GDP의 70%를 차지하는 미국 경제의 '고스트 GDP*' 현상 심화

  *  장부상 GDP로 잡히지만 가계 소득이나 소비로 순환되지 않는 AI·자본 집약형 생산성

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AI 에이전트가 소비자 의사결정을 대신하는 한편, 카드 중개 수수료를 우회하기 위해 암호화폐를 사용하면서 

카드, 여행, 보험, 부동산, 결제 등 중개경제 전반이 해체

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시트리니 리서치는 소프트웨어 분야에 국한된 것으로 여겨졌던 AI 충격이 사모 신용과 주택담보 

시장으로 연쇄 전파되고, 정책 대응이 지연되며 사회적 긴장이 고조될 것으로 예측 

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에이전틱 코딩 도구의 급속한 발전으로 기업 내부에서 SaaS 기능을 수 주 안에 복제할 수 있게 되면서 

SaaS 기업의 경쟁력이 약화하고 매출 증가율이 급격히 둔화

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사모펀드가 SaaS의 지속 성장을 전제로 인수한 SaaS 기업의 매출이 감소하면서 2027년을 기점으로 사모 

신용 부실이 본격화되는 한편, 일자리 상실로 대출 상황이 어려워지며 주택담보 시장에도 영향

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AI 기반 생산성 이득이 자본과 컴퓨팅 자원 소유자에게 집중되면서 노동소득 분배율이 2024년 56%에서 

4년 만에 46%로 급락하며 정부 세수 기반이 붕괴하고 분배 재설계를 위한 입법도 정치적 교착으로 지연 

비관적 시나리오 공개 직후 보고서에 언급된 기업들의 주가가 일제히 급락

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시트리니 리서치가 비관적 전망을 담은 시나리오를 2026년 2월 23일 공개한 이후 S&P500 지수가 

하루 만에 1% 이상 하락하고 보고서에 실명으로 언급된 기업들의 주가가 일제히 급락

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AI 에이전트가 플랫폼 중개 수수료와 카드 결제를 대체할 것이라는 시나리오가 사업모델 리스크로 

반영되어 우버, 아메리칸 익스프레스, 마스터카드 등의 주가가 4~6% 급락

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투자사 삭소 캐피털 마켓의 닐 윌슨(Neil Wilson) 애널리스트는 이번 보고서가 자극적인 종말론이기는 

하지만, 미국 경제 구조가 AI로 인해 완전히 재편되고 있다는 경각심을 제공한다고 평가

출처 | Citrini Research, THE 2028 GLOBAL INTELLIGENCE CRISIS, 2026.2.23.

The Guardian, ‘A feedback loop with no brake’: how an AI doomsday report shook US markets, 2026.2.24.

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 2026년  4월호

12

오픈AI, 전문 업무에 최적화된 ‘GPT-5.4’ 출시

KEY Contents

오픈AI가 추론과 코딩, 에이전트 기반 워크플로에 특화되어 복잡한 전문 업무의 수행 

능력이 GPT-5.2 대비 대폭 개선된 GPT-5.4를 공개

GPT-5.4는 오픈AI의 범용 모델 중 처음으로 컴퓨터 사용 기능을 기본 탑재하고 최대 100만

토큰 컨텍스트와 도구 검색 기능을 지원해 대규모 에이전트 워크플로를 수행 가능 

컴퓨터 사용과 도구 검색 기능을 탑재해 전문 업무에 뛰어난 성능 발휘

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오픈AI가 2026년 3월 5일 각종 도구와 소프트웨어 활용, 프레젠테이션과 스프레드시트, 문서 

활용을 포함한 전문 업무 전반에서 뛰어난 성능을 발휘하는 ‘GPT-5.4’를 출시

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GPT-5.4는 추론과 코딩, 에이전트 기반 워크플로 영역의 기술 발전을 하나로 통합한 모델로, 업계 최고 

수준의 코딩 역량을 갖춘 GPT-5.3-Codex를 기반으로 전문 업무 전반의 성능을 개선 

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최대 100만 토큰의 컨텍스트를 지원해 에이전트가 장시간에 걸쳐 작업을 계획 및 실행하고 검증할 수 

있으며, 도구 검색 기능도 추가되어 에이전트가 필요한 도구를 효율적으로 찾아서 사용

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GPT-5.4 Thinking은 응답 생성 전 추론 계획을 먼저 제시하며, 사용자는 모델이 작업을 진행하는 도중 

방향을 조정할 수 있어, 메시지를 여러 번 주고받지 않고도 원하는 결과물을 받을 수 있음 

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44개 직종에서 명확히 정의된 지식 업무의 수행 역량을 테스트하는 GDPval에서 GPT-5.4는 전체 비교 

사례의 83.0%에서 업계 전문가와 동등 이상의 성과를 기록해 GPT-5.2(71.0%) 대비 크게 개선

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GPT-5.4는 코덱스와 API에서 오픈AI가 공개한 범용 모델 중 처음으로 ‘컴퓨터 사용’ 기능을 

기본 탑재하여, 사용자 대신 에이전트가 컴퓨터를 직접 조작해 복잡한 워크플로를 수행

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데스크톱 환경 탐색 능력을 평가하는 OSWorld-Verified 벤치마크에서 GPT‑5.4는 

75.0%로 GPT-5.2(47.3%)를 크게 앞서고 인간의 기록(72.4%)을 넘어서는 최고 성능을 달성

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GPT-5.4의 컴퓨터 사용 능력 향상은 전반적인 비전 인식 개선을 통해 이루어진 것으로, 시각 이해와 

추론 능력을 평가하는 MMMU-Pro에서 GPT-5.4는 81.2%를 기록해 GPT-5.2(79.5%)를 능가

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코딩 영역에서는 GPT-5.3-Codex의 코딩 역량에 전문 지식 업무 처리 능력과 컴퓨터 사용 

기능을 결합해 GPT-5.3-Codex와 동등 이상의 성능을 발휘하면서 더 낮은 지연시간을 기록

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코덱스에서 모델의 지능을 유지하면서 속도를 높이는 /fast 모드를 활성화해 GPT-5.4 사용 시 토큰 처리 

속도는 최대 1.5배까지 빨라지며, 내부 테스트 결과 복잡한 프런트엔드 작업에 특히 탁월

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오픈AI는 실제 업무에서 GPT-5.4가 더욱 안정적으로 작동할 수 있도록 환각과 오류를 줄여, 

지금까지 공개된 모델 중 사실 정확성이 가장 높다고 강조* 

  * GPT‑5.2 대비 개별 주장 단위의 오류 발생 가능성이 33% 낮고, 전체 응답에 오류가 포함될 가능성도 18% 낮음

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또한 오작동 탐지를 위한 모니터링을 회피하고자 추론 과정(Chain-of-Thought, CoT)을 의도적으로 

숨기는 능력이 낮은 것으로 나타나, 추론 과정 모니터링이 여전히 효과적인 안전 도구임을 시사

출처 | OpenAI, GPT‑5.4를 소개합니다, 2026.3.5.

1 정책･법제

2 기업･산업

3 기술･연구

4 인력･교육

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구글, 속도와 비용 효율성을 강조한 ‘Gemini 3.1 Flash-Lite’ 공개

KEY Contents

구글이 대규모 개발자 워크로드에 최적화되어 빠르고 비용 효율적인 AI 모델 

‘Gemini 3.1 Flash-Lite’를 개발자와 기업용 AI 플랫폼에서 프리뷰로 공개

Gemini 3.1 Flash-Lite는 2.5 Flash와 비슷하거나 더 나은 품질을 제공하면서 첫 번째 

응답 토큰 생성 시간이 2.5배 빠르고 출력 속도가 45% 향상

Gemini 3.1 Flash-Lite, 추론과 멀티모달 벤치마크에서 동급 경쟁 모델 능가

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구글이 2026년 3월 3일 Gemini 3 시리즈 중 가장 빠르고 비용 효율적인 모델인 ‘Gemini 

3.1 Flash-Lite’를 발표하고, 구글 AI 스튜디오 및 버텍스 AI를 통해 개발자와 기업에 프리뷰로 공개 

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입력 토큰 100만 개당 0.25달러, 출력 토큰 100만 개당 1.50달러로 책정된 Gemini 3.1 Flash-Lite는 

대형 모델 대비 훨씬 저렴한 비용으로 향상된 성능을 제공

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비용 효율성이 중요한 대규모 번역과 콘텐츠 검토 외에 사용자 인터페이스와 대시보드 생성, 

시뮬레이션 제작, 지시 사항 수행 등 심층적 추론이 필요한 복잡한 워크로드 처리도 지원  

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분석 벤치마크 결과 Gemini 3.1 Flash-Lite는 Gemini 2.5 Flash와 비교해 응답 품질이 비슷하거나 

더 우수하면서 첫 번째 응답 토큰 생성 시간이 2.5 배 빠르고 출력 속도는 45% 향상

그림

  ‘Gemini 3.1 Flash-Lite’의 속도와 비용 효율성

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또한 구글 AI 스튜디오와 버텍스 AI에 기본으로 탑재된 사고 수준 기능을 통해 모델의 사고 수준을 필요에 

따라 조절할 수 있도록 지원하여 빈번한 워크로드 관리에 적합

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Gemini 3.1 Flash-Lite는 GPQA Diamond, MMMU Pro와 같은 추론과 멀티모달 이해 관련 

벤치마크 평가에서 유사 등급의 여타 모델을 능가하며 뛰어난 추론과 멀티모달 성능을 입증 

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전문가 수준의 지식을 평가하는 GPQA Diamond에서는 86.9%로 Grok 4.1 Fast(84.3%), 

Gemini 2.5 Flash(82.8%), GPT-5 mini(high)(82.3%)를 능가

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MMMU-Pro에서는 76.8%로 Gemini 2.5 Flash(66.7%), GPT-5 mini(high)(63.0%) 등을 능가

출처 | Google, Gemini 3.1 Flash-Lite: Built for intelligence at scale, 2026.3.3.

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 2026년  4월호

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엔비디아, 에이전틱 AI 시스템을 위한 ‘Nemotron 3 Super’ 출시

KEY Contents

엔비디아가 대규모의 복잡한 에이전틱 AI 시스템 구동을 위해 설계된 매개변수 1,200억 개의 

개방형 AI 모델 ‘Nemotron 3 Super’를 공개

Nemotron 3 Super는 맘바와 트랜스포머를 결합한 하이브리드 아키텍처로 성능과 효율성을 

높였으며, 다양한 벤치마크 평가에서 GPT-OSS-120B 및 Qwen3.5-122B 이상의 성능을 입증   

네모트론 3 슈퍼, 매개변수 1,200억 개의 개방형 모델로 복잡한 에이전트 작업에 특화

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엔비디아(NVIDIA)가 2026년 3월 10일 자사 Nemotron 3 시리즈의 최신 AI 모델로 매개변수 

1,200억 개 중 120억 개가 활성화되는 전문가혼합(MoE) 구조의 ‘Nemotron 3 Super’를 공개

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Nemotron 3 Super는 메모리와 연산 효율이 높은 맘바(Mamba)* 계층과 고급 추론 능력을 담당하는 

트랜스포머(Transformer)** 계층을 결합한 하이브리드 아키텍처를 채택해 성능과 효율을 개선

  *  정보를 압축해 순차적으로 처리함으로써 긴 데이터를 빠르고 효율적으로 처리하는 차세대 신경망 아키텍처 

 **  문장의 모든 단어를 한꺼번에 비교해 관계를 파악하는 방식으로 긴 컨텍스트 처리 시 대규모 연산량 필요

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이전 세대 모델인 Nemotron Super 대비 최대 5배 높은 처리량과 최대 2배의 정확도를 달성했으며,

최대 100만 토큰의 컨텍스트 길이를 지원하여 대규모 문서나 전체 코드베이스를 한 번에 입력 가능

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특히 엔비디아의 최신 AI 플랫폼인 블랙웰(Blackwell)에서 실행 시 이전 세대인 호퍼(Hopper) 대비 

메모리 요구량이 줄어들어 정확도 손실 없이 추론 속도가 최대 4배 향상   

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지시 이행, 수학, 도구 사용을 포함한 다양한 벤치마크 평가에서 오픈AI의 GPT-OSS-120B 및 

알리바바 Qwen3.5-122B와 비교해 동등하거나 더 우수한 성능을 달성

그림

  Nemotron 3 Super와 경쟁 AI 모델의 벤치마크 평가 비교

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Nemtron 3 Super는 다중 에이전트 시스템 내에서 복잡한 하위 작업을 처리하도록 설계

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일례로 소프트웨어 개발 에이전트는 전체 코드베이스를 한 번에 컨텍스트에 올려 문서를 나누지 않고 

코드 생성과 디버깅 작업을 처음부터 끝까지 처리할 수 있어 효율성이 크게 향상

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정확한 도구 호출 능력으로 자율 사이버보안 오케스트레이션과 같은 고위험 환경에서 실행 오류를 방지 

출처 | NVIDIA, New NVIDIA Nemotron 3 Super Delivers 5x Higher Throughput for Agentic AI, 2026.3.11.

NVIDIA, NVIDIA Nemotron 3 Super, 2026.3.10.

1 정책･법제

2 기업･산업

3 기술･연구

4 인력･교육

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중국에서 오픈클로 열풍과 함께 보안 우려도 증대 

KEY Contents

중국에서 오픈소스 AI 에이전트 ‘오픈클로’가 선풍적 인기를 누리면서 기술 대기업과 지방 

정부도 오픈클로 생태계 확장을 추진

그러나 오픈클로의 확산으로 보안 우려도 커지면서 정부 기관과 국영 기업은 오픈클로 사용을 

제한하거나 금지하고 있으며, 국가인터넷응급센터는 안전한 사용을 위한 가이드라인을 발표  

중국 전역에서 오픈클로 관련 행사가 열리는 등 오픈클로 열풍 확산 

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최근 중국에서 사용자의 기기에서 자율적으로 작동하는 오픈소스 AI 에이전트인 ‘오픈클로(OpenClaw)’ 

인기가 크게 높아지면서 기술 대기업과 지방 정부도 오픈클로 생태계 확장에 동참

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오픈클로는 소프트웨어 개발자 피터 스타인버거(Peter Steinberger)가 2025년 11월 ‘Clawdbot’이라는 

명칭으로 처음 공개한 이후 ‘Moltbot’을 거쳐 현재의 명칭으로 변경

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텐센트(Tencent)와 바이두(Baidu) 등 중국의 기술 대기업은 2026년 3월 들어 무료로 오픈클로 설치 

행사를 각각 개최했으며, 현장에는 수백~수천 명의 참가자가 모여 현지의 높은 관심을 반영 

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일부 지방 정부도 AI 도구를 활용해 앱을 개발하는 기업에 보조금을 지급하는 등 오픈클로와 같은 AI 

에이전트 도입을 지원하는 정책을 추진하거나 보고서 작성 등 행정 업무에 활용하는 사례도 확산

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중국 전역에서 오픈클로 홍보 행사가 열리고 있으며, 미국 사이버보안 기업 

시큐리티스코어카드(SecurityScorecard)에 따르면 중국은 이미 오픈클로 도입에서 미국을 추월

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오픈클로의 성공을 계기로 중국의 빅테크와 스타트업들도 앞다투어 유사한 AI 에이전트 도구를 

출시하고 있으며 인터넷 환경 자체가 AI 에이전트를 중심으로 재편될 것이라는 기대감도 증대

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중국인터넷정보센터(CNNIC)가 2026년 2월 발표한 ‘중국 인터넷 발전 통계 보고서’에 따르면 중국 인구의 

3분의 1 이상인 6억 명 이상이 생성형 AI를 사용하고 있어 오픈클로에 유리한 시장이 형성

오픈클로에 대한 보안 우려가 확대되며 오픈클로 안전 가이드라인도 공개

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그러나 중국 내 오픈클로 사용이 급증하며 에이전트의 오작동으로 이메일을 무작위로 삭제하거나 

사용자 승인 없이 신용카드를 결제하는 등 금융 사고와 보안 취약점이 잇따라 보고

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이에 따라 중국 정부 기관과 국영 기업, 대학 등은 오픈클로 사용을 제한하거나 금지하고 있으며, 규제 

당국도 오픈클로가 초래할 수 있는 심각한 보안 및 개인정보 유출 위험성을 강력히 경고

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오픈클로에 대한 보안 우려가 커지면서 중국 국가인터넷응급센터(CNCERT)와 

중국사이버보안협회는 2026년 3월 22일 ‘오픈클로의 안전한 사용을 위한 가이드라인’을 발표 

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가이드라인은 일반 사용자들에게 전용 장비나 가상머신, 컨테이너에 오픈클로를 설치하여 사용 환경을 

격리하고 일반 사무용 컴퓨터에 설치해서는 안 된다고 권고하고 관리자 권한으로는 사용을 금지

출처 | CNBC, In China, a rush to 'raise lobsters' quickly leads to second thoughts, 2026.3.23.

CNCERT, CNCERT发布OpenClaw安全使用实践指南, 2026.3.22.

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 2026년  4월호

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엔비디아, GTC 2026에서 AI 생태계 확장 선언  

KEY Contents

엔비디아의 젠슨 황 CEO는 GTC 2026에서 AI 기업의 성장에 따라 GPU 수요가 폭발적으로 

증가하면서 2025~2027년 최소 1조 달러의 매출이 예상된다고 발표

이번 행사에서 엔비디아는 자사 플랫폼 전반에 걸친 오픈클로 지원을 공식화했으며, 피지컬 

AI 확산을 위해 글로벌 로봇·자동차 생태계의 주요 기업과의 협력을 확대

차세대 AI 플랫폼 및 에이전틱 AI 지원 발표와 함께 피지컬 AI 협력 확대 

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엔비디아가 2026년 3월 16일 열린 연례 개발자 행사 GTC 2026에서 ‘AI 네이티브’ 기업의 부상에 

따라 자사 GPU에 대한 수요가 폭발적으로 증가했다고 강조하며 차세대 AI 플랫폼을 소개

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젠슨 황(Jensen Huang) CEO는 기조연설을 통해 지난 몇 년간 컴퓨팅 수요가 100만 배나 증가했다며, 

2025년부터 2027년까지 최소 1조 달러의 매출이 예상된다고 설명

●

블랙웰 플랫폼에 이은 차세대 제품은 에이전틱 AI를 위한 풀스택 컴퓨팅 플랫폼으로 설계된 ‘베라 

루빈(Vera Rubin)’으로 대규모 사전·사후 훈련부터 실시간 에이전트 추론까지 AI의 전 단계를 지원

●

베라 루빈 플랫폼은 올해 말 출시 예정이며, 해당 시스템에 포함된 루빈 GPU의 전력 대비 토큰 성능을 

35배 높이고 메모리를 확장하는 'Groq 3‘ LPU(Language Processing Unit)도 3분기에 공급할 예정

■

젠슨 황 CEO는 누구나 AI 에이전트를 구축할 수 있게 하는 ’오픈클로‘를 인류 역사상 가장 인기 

있는 오픈소스 프로젝트로 칭하며, 자사 플랫폼 전반에 걸친 오픈클로 지원을 공식 발표 

●

엔비디아는 기업 내부에서 오픈클로의 안전한 배포를 보장하기 위해 정책 적용과 네트워크 안전장치, 

개인정보보호 가드레일을 결합한 ’OpenShell’ 런타임과 ‘NemoClaw’ 스택을 소개

●

NemoClaw 스택은 오픈클로의 보안 문제 해결에 초점을 둔 오픈소스 플랫폼으로, 다양한 AI 모델을 

지원하고 기업 내부에서 AI 에이전트를 안전하게 관리할 수 있도록 보안과 프라이버시 기능을 강화

■

엔비디아는 피지컬 AI의 현실 세계 구현을 위해 로봇 두뇌, 산업용 로봇, 휴머노이드 로봇 관련 

기업을 포함한 글로벌 로봇 생태계와 협력을 강화하고 로봇 특화 신규 AI 모델도 공개 

●

필드AI(FieldAI), 스킬드AI(Skild AI)와 같은 선도적인 로봇 두뇌 기업들은 엔비디아 Cosmos 월드 모델을 

활용해 데이터를 생성하고 Isaac 시뮬레이션 프레임워크를 이용해 범용성 있는 로봇 두뇌를 구축

●

애지봇(Agibot), LG 전자 등은 엔비디아 Isaac GR00T N 모델을 채택해 휴머노이드 로봇의 산업 현장 

배치를 가속화하고 있으며, 이번 행사에서 엔비디아는 차세대 로봇 특화 모델 GR00T N2를 공개

■

자율주행 영역에서는 우버(Uber)와 협력해 2027년 상반기 미국을 시작으로 2028년까지 전 

세계 28개 도시에 엔비디아 Drive AV 소프트웨어로 구동되는 자율주행 차량을 도입 예정

●

BYD, 지리(Geely), 닛산(Nissan) 등 주요 자동차 제조사도 엔비디아의 자율주행 특화 양산형 컴퓨팅 및 센서 

아키텍처를 기반으로 레벨 4 수준의 자율주행 차량을 개발 중 

출처 | NVIDIA, NVIDIA GTC 2026: Live Updates on What’s Next in AI, 2026.3.19.

CNBC, Nvidia GTC 2026: CEO Jensen Huang sees $1 trillion in orders for Blackwell and Vera Rubin through ’27, 2026.3.16.

기술

･

연구

Ⅰ2026년 4월호Ⅰ

SPRi AI Brief

 2026년  4월호

18

앤트로픽, 사용자의 AI 활용 능력을 측정한 ‘AI 능숙도 지수’ 공개

KEY Contents

앤트로픽이 9,830건의 클로드 대화를 분석해 사용자가 AI를 얼마나 효과적으로 활용하는지를 

측정한 ‘AI 능숙도 지수(AI Fluency Index)’를 공개

분석 결과, 대화를 통해 결과물을 반복적으로 다듬는 사용자들은 그렇지 않은 사용자 대비 AI 

능숙도가 두 배 이상 더 높고, AI의 논리를 비판적으로 검토하는 비율도 훨씬 높은 것으로 확인 

AI 능숙도의 핵심 지표는 AI 생성물에 대한 반복 질문과 개선 시도  

■

앤트로픽이 2026년 2월 23일 Claude.ai에서 이루어진 9,830건의 대화를 바탕으로 사용자의 

AI 활용 능력을 측정한 ‘AI 능숙도 지수(Fluency Index)’를 공개

●

앤트로픽은 이번 연구를 위해 ‘4D AI 능숙도 프레임워크’를 개발하고 안전하고 효과적인 인간-AI 협업을 

규정한 24개의 구체적 행동 지표를 정의했으며, 분석 대상은 직접 관찰 가능한 11개 항목*으로 한정 

  * 반복과 개선, 목표 명확화, 형식 지정, 예시 제공, 필요한 서식과 구조 명시, 상호작용 방식 설정, 어조와 스타일 정의,       

부족한 맥락 파악, 대상 독자 정의, 사실 체크, 모델 추론 과정에 의문 제기, AI 접근법 사전 상의

●

나머지 13개 항목은 사용자가 AI 결과물을 공유할 때의 결과 고려, 업무에서 AI 활용 사실 공개 등 

Claude.ai 채팅 인터페이스 외부에서 발생해 관찰이 어려운 행동으로, 추후 질적 연구를 통해 다룰 예정

■

분석 결과, 전체 대화의 85.7%에서 AI가 생성한 결과물을 다듬는 반복·정교화 행동이 나타났고, 

해당 행동이 나타난 대화는 그렇지 않은 대화 대비 AI 능숙도를 나타내는 행동도 두 배 높게 관찰  

●

반복과 정교화를 거친 대화에서는 사용자가 클로드의 추론 과정에 대하여 질문할 가능성이 5.6배 더 

높았으며, 부족한 맥락을 지적할 가능성도 4배 더 높은 것으로 확인

●

이는 AI의 초기 응답을 그대로 수용하는 대신, 후속 질문과 반론 제기, 지속적인 정교화를 통해 대화를 

이어가는 방식이 AI 활용 능력 전반과 밀접히 연관되어 있음을 시사  

■

전체 대화의 12.3%는 코드나 문서, 인터랙티브 도구 등 아티팩트*를 생성하는 대화로, 해당 대화에서는 

목표 명확화(+14.7%p), 형식 지정(+14.5%p) 등 지시 측면의 능숙도 행동이 유의미하게 증가  

  * Artifacts: AI가 대화 내에서 생성하는 독립적인 결과물로, 실행 가능한 코드, 문서, 인터랙티브 도구, 앱 등을 포함

●

반면, 부족한 맥락 파악(-5.2%p), 사실 확인(-3.7%p), AI 추론에 대한 의문 제기(-3.1%p) 등 

비판적 평가 행동은 오히려 감소하는 경향을 확인 

●

앤트로픽은 이를 완성도가 있어 보이는 산출물에 대하여 검증을 소홀히 하는 경향으로 해석하면서, AI가 

정교한 결과물을 생성할수록 비판적 평가 역량이 더욱 중요해진다고 강조 

■

앤트로픽은 이번 연구가 AI 활용 능력이 시간에 따라 어떻게 변화하는지를 평가하기 위한 기준점이 

될 것이라며, 향후 연구에서 분석을 여러 방향으로 확장해 나갈 계획 

●

우선, 신규 사용자와 기존 사용자의 비교 분석을 통해 AI에 대한 친숙성이 능숙도 발달과 어떤 

상관관계를 갖는지 파악하고, 다음으로 질적 연구를 통해 AI 대화에서 직접 관찰되지 않는 행동 양상을 

분석할 계획

●

또한 이번 연구에서 확인된 AI 능숙도와 반복적 대화 간 인과관계가 비판적 평가 능력 향상으로 이어지는지, 

또는 이를 더욱 효과적으로 유도할 수 있는 다른 방안이 있는지를 탐색할 예정

출처 | Anthropic, Anthropic Education Report: The AI Fluency Index, 2026.2.23.

1 정책･법제

2 기업･산업

3 기술･연구

4 인력･교육

19

앤트로픽, 전 세계 클로드 사용자의 AI 인식 연구 결과 발표 

KEY Contents

앤트로픽이 전 세계 159개국 8만 명 이상의 클로드 사용자를 대상으로 정성적 인터뷰를 진행한 

결과, 응답자들은 AI에 다양한 기대를 표시했으며 대다수는 AI가 실제로 도움이 되었다고 인식

그러나 응답자들은 신뢰성 부족과 일자리 불안, 자율성 상실 등 다양한 우려도 제기했으며, AI에

대한 기대와 두려움이 한 사람 안에서 공존하는 “빛과 그림자” 현상도 확인

AI에 가장 기대하는 바는 직업적 전문성과 개인의 성장

■

앤트로픽이 2026년 3월 19일 전 세계 159개국 8만 명 이상의 클로드 사용자를 대상으로 AI를 

활용한 대규모 정성적 인터뷰를 통해 AI 기술에 대한 기대와 우려를 분석한 결과를 공개

●

응답자들이 AI에 가장 기대하는 사항은 직업적 전문성(18.8%)으로 나타났으며, 개인적 성장(13.7%)과 

생활 관리(13.5%), 시간적 자유(11.1%)가 다음 순서를 차지

●

AI로 이룬 성취 관련 질문에서는 응답자의 81%가 AI가 도움이 되었다고 답했으며, 특히 생산성 

향상(32.0%)과 인지적 협업(17.2%), 학습(9.9%), 기술적 접근성(8.7%) 측면에서 긍정적 경험을 보고

■

개발도상국과 선진국 사용자들은 AI에 기대하는 바가 크게 달랐으며, 선진국에서는 AI를 활용해 

복잡한 문제 해결을 기대하는 반면, 개발도상국에서는 AI를 통한 기회 창출을 추구

●

일례로 북미 지역에서 AI를 통한 창업 기대는 8.1%에 머물렀으나 사하라 이남 아프리카 지역에서는 

16.0%에 달했으며, 중앙아시아와 남아시아에서는 AI를 통한 학습 수요가 전 세계 평균을 상회*

  * 중앙아시아 14%, 남아시아 13%, 전 세계 평균 8% 

클로드 사용자들, AI의 신뢰성 부족과 일자리 상실을 가장 우려

■

클로드 사용자들은 AI에 대하여 신뢰성 부족(26.7%), 일자리 상실과 경제 문제(22.3%), 

인간 고유의 자율성과 주체성 상실(21.9%)을 가장 크게 우려하는 것으로 확인

●

응답자의 약 11%는 아무런 우려를 표시하지 않았으며, 이들은 AI를 전기나 인터넷과 같은 중립적 도구로 

여기고 AI로 인해 발생하는 문제들이 적응을 통해 해결될 수 있다고 자신

●

응답자들은 평균 2.3개의 우려를 표시했으며, 특히 일자리와 경제에 대한 우려는 AI에 대한 전반적 감정을 

반영하는 가장 강력한 단일 지표로, 부유한 지역일수록 높은 경제적 불안을 표시

■

이번 연구에서는 AI의 “빛과 그림자”라는 구조적 긴장 관계가 드러났으며, 이는 사용자들이 AI에 

갖는 기대와 두려움이 서로 밀접한 연관 관계를 형성함을 의미 

●

일례로 사람들은 AI를 통한 경제적 자유를 꿈꾸는 동시에 일자리 감소를 두려워하고 있으며, AI에서 

위안을 얻는 한편으로 AI가 인간적 교류를 대체하는 시대의 도래에 두려움을 표시 

●

AI가 가져올 수 있는 이점은 동시에 폐해를 초래하는 양면성을 지니며, AI에 정서적 지원을 기대하는 사람은 

AI 의존도 증가를 더욱 두려워하는 등 이러한 긴장 관계는 한 사람 안에서 직접적으로 충돌을 형성

출처 | Anthropic, What 81,000 people want from AI, 2026.3.19.

SPRi AI Brief

 2026년  4월호

20

구글, AI 메모리 사용량을 획기적으로 줄이는 ‘터보퀀트’ 기술 개발

KEY Contents

구글 리서치가 대규모 압축을 통해 AI 모델의 메모리 병목 현상을 해결하여 AI의 효율성을 

극대화하는 양자화 알고리즘 ‘터보퀀트’ 기술을 개발했다고 발표

터보퀀트를 적용한 실험 결과, 고속 임시 메모리(KV 캐시)를 기존 대비 6배 이상 압축하면서 모델의 

정확도는 그대로 유지되었으며, H100 GPU 환경에서 최대 8배 빠른 연산 속도를 기록

터보퀀트, 정확도 손실 없이 AI 메모리 사용량을 6분의 1로 절감

■

구글이 2026년 3월 24일 AI 모델의 메모리 사용량을 획기적으로 줄이면서도 성능을 그대로 

유지할 수 있는 차세대 양자화 알고리즘 ‘터보퀀트(TurboQuant)’를 발표

●

이 기술은 추론 시 LLM이 이전 토큰의 문맥 정보를 활용하기 위해 저장하는 ‘KV 캐시

(Key-Value Cache)’를 기존 대비 6배 이상 압축하면서도 모델의 정확도를 완벽하게 유지

  * LLM이 이전 토큰들의 정보를 저장해 반복 계산을 줄여 다음 토큰을 빠르게 생성하는 고속 임시 메모리 구조

●

AI 모델은 이미지의 특징이나 단어의 의미를 ‘고차원 벡터’라는 수치 집합으로 이해하는데, 모델 

성능이 발전할수록 벡터의 차원이 높아지며 데이터가 많이 축적되어 KV 캐시의 병목 현상이 발생

●

데이터 압축 효율이 낮은 기존 양자화 기술과 달리 터보퀀트는 기존의 직교좌표가 아닌 ‘크기와 방향’ 

중심의 극좌표로 변환하는 기법으로 효율적인 압축을 지원함으로써 병목 현상을 해결하며,양자화 

과정의 정보 손실을 최소화하는 방식으로 정확도를 유지

■

연구진의 실험 결과, 터보퀀트는 ‘Llama-3.1-8B-Instruct’ 모델 기준으로 KV 캐시를 기존 

16비트에서 채널당 약 3~3.5비트 수준까지 줄이면서도 성능 저하 없이 동일한 결과를 유지

●

일부 환경에서는 기존 대비 KV 캐시 메모리를 최소 6배 절감하면서 모든 과제에서 정확도를 그대로 

유지했으며, 4비트 터보퀀트는 엔비디아 H100 GPU 기준 최대 8배의 연산 속도 향상을 기록

■

구글은 터보퀀트가 실용적인 엔지니어링 최적화인 동시에, 이론적 근거에 기반한 알고리즘 

차원의 성과이며, 실제 응용 분야에서 뛰어난 성능과 효율성이 입증되었다고 강조

●

터보퀀트는 제미나이를 비롯한 AI 모델의 KV 캐시 병목 현상 해결뿐 아니라 의미를 기반으로 

정보를 찾는 시맨틱 검색의 속도와 효율성 향상에도 기여할 전망

그림

  TurboQuant의 KV 캐시 압축 성능 비교

출처 | Google Research, TurboQuant: Redefining AI efficiency with extreme compression, 2026.3.24.

인력

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교육

Ⅰ2026년 4월호Ⅰ

SPRi AI Brief

 2026년  4월호

22

AI가 미국의 교실에 미치는 영향과 교사의 대응

KEY Contents

미국 교실 현장에서 AI는 문제 풀이와 작문 등에서 학습을 직접 대체하는 수단으로 이미 

깊숙이 침투해 있으며, 학습 저하뿐 아니라 또래 관계에서 겪는 시행착오의 기회도 감소

그러나 교사들은 AI를 교육적으로 활용하기 위한 새로운 방식을 모색 중으로, AI가 

대체할 수 없는 창의적 아이디어를 키우는 방향의 교육 설계를 제안

교실 내 AI 확산, 학습 저하와 몰개성 등의 부정적 영향 초래 

■

뉴욕타임스(The New York Times)가 2026년 2월 26일 현직 교사들의 실제 경험을 통해 AI가 

교실에 어떤 영향을 미치고 있는지를 종합적으로 분석한 기사를 발간

●

여러 교사는 학생들이 이미 AI 도구를 학습에 활용하고 있으며, 그중 일부는 과제나 문제 풀이 과정에서 

AI를 사용해 즉각적으로 답을 얻는 모습도 목격하고 있다고 설명

●

일례로 한 영어 교사는 자율학습 시간에 한 학생이 스마트폰 화면으로 문제를 전부 촬영해 AI로 답을 얻는 

장면을 보고, 실제로 실험해 본 결과 자신이 출제한 문제 전부에서 몇 초 만에 정답이 생성되었다고 언급

●

AI 탐지 도구를 사용하더라도 도구마다 서로 다른 결과를 표시해 학생의 과제가 직접 작성한 것인지 AI를 

사용한 것인지 판단하기 어려운 상황이 발생하면서 평가의 신뢰성에도 부정적 영향을 발휘

■

교사들은 학생들이 AI로 과제를 빠르게 해결할 수 있지만 실제로는 무엇을 배웠는지 판단하기 

어려워졌으며, 학생들의 글쓰기 역시 점점 획일적으로 변하고 있다고 지적    

●

학생들의 작문은 문법이 더 정확해지고 문장도 매끄러워졌지만 개성은 약해지는 경향이 나타나고 있으며, 

이러한 상황에서는 학생이 스스로 창작하고 표현하도록 격려하는 것이 더욱 중요하다는 의견이 대두

●

한 교사는 학생들이 문자 메시지 작성이나 친구와의 갈등 해결, 독서 이해 등을 생성형 AI에 맡기면서 

청소년기에 또래 관계에서 마땅히 겪어야 할 시행착오의 기회를 잃고 있다고 우려

AI 시대의 교육, 창의적 토론과 인간 고유의 역량 개발에 집중 필요

■

그러나 교사들은 AI 확산에 위기의식을 갖는 한편으로, 이를 교육적으로 활용하는 방식을 모색

●

한 미술 교사는 AI 시대에는 방향성과 내면의 목소리처럼 인간만이 가진 역량에 집중해야 하며, 

학생이 자신만의 언어로 아이디어를 발전시킬 때 AI가 비로소 의미 있는 도구가 된다고 강조 

●

텍사스주의 한 영어 교사는 학생들이 과거에 저지른 실수에 대한 노래 가사를 만들어 AI를 이용해 

음악으로 만들고 함께 공유함으로써 실수의 경험을 공동체 안에서 승화시키는 사례를 소개  

■

서울의 한 교사는 AI의 등장이 한국 교육이 오랫동안 외면해 왔던 ‘질문하는 힘’의 회복을 

가능케 할 것으로 기대하며, 암기 교육에서 자유롭고 창의적인 토론 위주의 전환을 주장    

●

그는 암기와 지식 저장에서 기계가 인간보다 월등하다면 인간은 질문하고 토론하며 자유롭게 소통해야 

한다며, 학생들이 생성형 AI에 다양한 질문을 던져 답변을 직접 탐색하게 하는 수업 방식을 제안

출처 | The New York Times, Adapting to a New World: Teachers on How A.I. Is Reshaping the Classroom, 2026.2.26.

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앤트로픽, AI가 노동 시장에 미치는 영향 분석

KEY Contents

앤트로픽이 AI가 노동 시장에 미치는 영향을 분석한 결과, 현재 AI의 실제 업무 활용은 이론적 

가능성에 비해 매우 낮은 수준으로 컴퓨터 프로그래머의 노출도가 가장 높게 평가

AI 노출도가 높은 직업군에서 실업률 증가는 아직 관찰되지 않으나 22~25세 청년층에서는 AI 

노출도가 높은 직종에서의 신규 취업률이 두드러지게 둔화 추세

LLM의 이론적 역량 대비 실제 활용 사이에는 상당한 격차 존재

■

앤트로픽이 2026년 3월 5일 LLM의 이론적 역량과 실제 사용 데이터를 결합한 ‘관측 

노출도(Observed Exposure)*’를 바탕으로 AI가 노동 시장에 미치는 영향을 분석한 보고서를 발표 

  * LLM이 이론적으로 처리할 수 있는 업무 중 실제 전문 업무 환경에서 자동화 방식으로 활용되고 있는 비율을 측정

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이번 연구는 미국의 약 800개 직무를 분류한 O*NET 데이터베이스, 클로드 사용 데이터, 특정 업무의 

처리 속도 측면에서 이론적 AI 노출도*를 결합해 관측 노출도를 산출

  * LLM이 특정 업무의 처리 속도를 2배 이상 높일 수 있는지를 기준으로 각 업무의 AI 대체 가능성을 평가한 지표

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완전 자동화 방식의 AI 활용에는 가중치를 높게, 인간의 작업을 보완하는 AI 활용에는 가중치를 낮게 

부여함으로써 실질적인 일자리 대체의 위험을 더욱 정확히 반영하도록 설계

■

분석 결과, AI의 이론적 처리 가능 범위와 실제 활용 사이에는 상당한 격차가 존재하며 컴퓨터와 

수학 분야의 경우 이론적 노출도는 94%에 달하나 실제 관측 노출도는 33%에 불과 

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노출도가 가장 높은 직종으로는 컴퓨터 프로그래머(74.5%), 고객 서비스 담당자(70.1%), 데이터 입력 

직원(67.1%)이 꼽혔으며, 반면 조리사·정비사·바텐더 등 현장 중심 직종은 사실상 노출도가 0에 수렴

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미국 노동통계국(BLS)의 고용 전망 데이터와 비교한 결과, 관측 노출도가 10%포인트 높아질수록 노동 

통계국의 성장 전망치는 0.6%포인트 하락하는 상관관계가 확인 

AI 노출도 상위 집단과 하위 집단 간 실업률 차이는 통계적으로 미미

■

연구진이 인구조사 데이터를 활용해 AI 노출도에 따른 실업률 추이를 분석한 결과, 2022년 

말 ChatGPT 출시 이후 AI 노출도 상위 집단과 하위 집단 간 실업률 격차 변화는 통계적으로 미미

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AI로 인한 실업률 증가의 명확한 증거는 발견되지 않았으나 22세에서 25세 사이의 청년층 노동자들이 AI 

노출도가 높은 직업군으로 새롭게 진입하는 월별 신규 채용 비율은 눈에 띄게 둔화

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연구진은 이를 AI의 초기 노동 시장 영향에 대한 잠재적 신호로 주목하면서, AI의 영향이 기존 인력의 직접 

해고보다는 청년층 신규 채용의 감소라는 간접적인 형태로 먼저 나타나고 있을 가능성을 시사

■

연구팀은 신규 고용 및 AI 사용 데이터가 축적될수록 분석의 정밀도가 높아질 것으로 전망하며, 

노출도가 높은 분야의 최근 졸업생들이 노동 시장을 어떻게 탐색하는지를 후속 연구 과제로 제시 

출처 | Anthropic, Labor market impacts of AI: A new measure and early evidence, 2026.3.5.

SPRi AI Brief

 2026년  4월호

24

핀테크 기업 블록, AI 도입을 이유로 직원 4천 명 감원

KEY Contents

블록의 잭 도시 CEO는 AI 생산성 향상을 이유로 전체 1만 명에 달하는 임직원 중 4천 명을 

감원한다고 발표했으며, 블록의 주가는 감원 발표 직후 20% 이상 급등

대규모 감원의 공식 명분은 AI이지만, 시장 일각에서는 암호화폐 시장의 침체와 주가 하락 

등의 복합적인 요인을 실제 감원 배경으로 제기

블록, AI를 통한 생산성 향상을 명목으로 대규모 구조조정 단행

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미국 핀테크 기업 블록(Block)*이 2026년 2월 27일 AI 도입을 통한 생산성 향상을 이유로 

1만 명이 넘는 전체 임직원 중 절반에 가까운 4천 명을 감원한다고 발표

  *  트위터(현 X) 공동 창업자 출신 잭 도시(Jack Dorsey)가 설립한 기업으로 스퀘어(Square), 캐시앱(Cash App) 등   결제 

서비스와 블록체인 기반 서비스를 제공

●

블록은 주주 서한을 통해 이번 감원이 사업의 어려움 때문은 아니라며 “AI 도구가 기업을 운영하는 방식을 

완전히 바꿔 놓았으며, 더 작은 팀이 더 많은 일을 더욱 잘 수행할 수 있게 되었다”고 설명

●

잭 도시는 몇 달 또는 몇 년에 걸쳐 반복적으로 감원을 진행할 경우 직원들의 사기와 집중력이 저하되고 

고객과 주주들이 리더십에 갖는 신뢰가 무너질 수 있다는 점에서 과감한 감원을 결정했다고 언급

■

블록의 대규모 감원 발표 직후 시간 외 거래에서 주가가 20% 이상 급등했으며, 감원 및 AI 활용을 

확대하는 전략이 수익성 향상으로 이어질 것이라는 투자자들의 기대감이 주가 상승을 견인

전현직 직원들, 암호화폐 시장 침체와 주가 부진을 실제 감원 배경으로 지목

■

그러나 일각에서는 이번 감원의 실질적 배경으로 AI가 아닌 암호화폐 시장 침체와 주가 부진을 지목  

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블록은 2021년 블록체인과 비트코인을 중심으로 사업을 재편했으나 현재 비트코인은 연초 대비 약 25% 

하락했고 블록의 주가 역시 2025년 10월의 최고점 대비 약 35% 하락한 상태

●

블록의 전현직 직원들은 이번 감원이 불안정한 암호화폐 시장에 대한 과도한 투자로 인해 최근 주가가 

하락세를 보임에 따라 투자자들의 신뢰를 회복하기 위한 전략이라고 해석

■

블록의 전현직 직원들은 대규모 감원 발표 이후 현재의 AI 도구가 기존 인력의 업무를 대체할 수 

있다는 잭 도시의 발언을 반박하며, AI 도구 사용 시 인간의 개입이 불가피하다고 강조    

●

블록은 최근 실적 발표에서 과거 몇 주가 걸렸을 개발 작업이 에이전트 기반 코딩 도구를 활용해 훨씬 

짧은 시간 안에 완료되고, 2025년 9월 이후 엔지니어 1인당 작성 코드량이 40% 이상 늘었다고 강조

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그러나 내부 직원에 따르면 모든 코드 변경 사항은 제품과 서비스 추가 전 사람의 승인을 받아야 하며, 

약 3개월 전 기준 AI 기반 코드 변경 사항의 약 95%에 여전히 사람의 수정이 필요

출처 | The Guardian, What was really behind Jack Dorsey laying off nearly half of Block’s staff?, 2026.3.3.

The Guardian, Current and former Block workers say AI can’t do their jobs after Jack Dorsey’s mass layoffs: ‘You can’t really 

AI that’, 2026.3.8.

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아마존 일부 직원들, AI 도입 압박으로 인한 생산성 저하 우려

KEY Contents

아마존이 전사적 AI 도입을 강력히 추진하는 가운데, 일부 직원들은 급조된 사내 AI 도구에 

대한 도입 압박과 사용 현황 추적이 오히려 업무 효율성을 떨어뜨린다고 지적

그러나 아마존 대변인은 대다수 직원이 AI 도구 사용으로 상당한 가치를 얻고 있다고 반박하며, 

AI 도입으로 수억 달러의 비용 절감 효과를 보았다고 강조

아마존의 전현직 직원들, AI 도입 압박으로 업무 효율성 하락과 사기 저하 지적

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아마존(Amazon)의 전현직 직원들이 영국 일간지 가디언(The Guardian)과의 인터뷰에서 아마존이 

업무 전반에 AI 도입을 압박하고 있으며, 이러한 압박이 오히려 생산성을 저해하고 있다고 주장

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인터뷰 직후 해고된 한 직원은 원래 코딩이 주된 업무였으나 최근에는 사내 AI 개발 도구인 ‘키로(Kiro)’로 

작성된 코드의 오류를 수정하는 작업을 위주로 하고 있다고 언급

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그녀에 따르면 자신을 포함한 다수의 직원이 AI 도입으로 업무 속도가 크게 높아지지 않았다고 여기지만, 

경영진은 AI 도입으로 업무 속도가 높아질 것이며, 속도가 최우선이라고 직원들을 압박

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아마존에서 공급망 엔지니어로 10년 이상 일해 온 한 직원은 사내 AI 도구가 세 번 중 한 번 정도만 도움이 

되고 있으며, 그마저도 종종 문제가 발견되어 AI 없이 일할 때보다 시간이 더 많이 소요된다고 설명

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한 직원은 사내에서 지나치게 많은 AI 도구를 사용하도록 압력을 받고 있다며, 이중 상당수는 사내 

해커톤에서 급조된 것으로 도구 사용 경험에 대한 설문조사 답변에도 시간을 할애해야 한다고 지적

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아마존 직원들은 AI 도구 자체에는 문제가 없지만 모든 직원에게 매일 AI를 사용하도록 강제하는 

회사의 방식은 문제가 있다며, 이러한 상황이 직원의 사기를 저하한다고 주장 

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아마존 관리자들은 팀원들의 AI 사용 현황을 추적하는 대시보드를 갖고 있으며, 이를 통해 특정 

도구의 사용 여부와 사용 빈도 등을 확인할 수 있어 직원들은 감시받는 기분이 든다고 호소 

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근로자들은 승진 여부가 AI를 열정적으로 수용하는지에 달려있다고 생각한다며, 승진 심사 서류의 

양식에 “AI를 어떻게 활용했는가?”와 같은 질문이 추가되었다고 지적 

아마존 대변인, 일부 직원의 우려에 반박하며 AI 도입의 긍정적 효과 강조

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직원들의 우려에 대하여 아마존의 대변인은 직원 개개인의 경험은 다를 수 있지만 대다수 직원은 

일상적으로 사용하는 AI 도구를 통해 상당한 가치를 얻고 있다고 설명

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대변인은 AI 도구가 직원들의 생산성을 저하시킨다는 주장을 반박하며, AI 도입으로 수억 달러의 비용 

절감 효과를 가져왔고 개발자들은 수천 년에 달하는 작업 시간을 절약할 수 있었다고 강조 

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또한 팀에 AI 도구 사용을 의무화하지는 않지만, AI 도구가 직원의 업무 효율성을 높이고 시간을 소모하는 

단조로운 작업을 자동화하는 데 도움이 될 수 있다고 언급 

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대변인은 회사가 AI 활용 여부를 직원 평가 기준으로 삼도록 지시하지는 않는다며, 대신 AI 도입과 모범 

사례에 집중해 회사 전반에 걸친 혁신과 운영 효율성 향상을 도모한다고 해명

출처 | The Guardian, Amazon is determined to use AI for everything – even when it slows down work, 2026.3.11.

SPRi AI Brief

 2026년  4월호

26

주요행사일정

월

기간

행사명

장소

홈페이지

4월

6~9일

HumanX

미국, 샌프란시스코

https://www.humanx.co/

21~23일

Microsoft 365 Conference

미국, 플로리다

m365conf.com

22~24일

Google Cloud Next 2026

미국, 라스베가스

https://www.googlecloudevents.com/nex

t-vegas

23~27일

ICLR 2026

브라질, 리우데자네이루

iclr.cc

5월

8~10일

IEEE CAI 2026

스페인, 그라나다

www.ieeesmc.org/cai-2026

19~20일

AI WEEK Milan

이탈리아, 밀라노

https://www.aiweek.it/en/

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

10~11일

The AI Summit London

영국, 런던

https://london.theaisummit.com/

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

4~6일

Ai4 2026

미국, 라스베가스

https://ai4.io/

9월

29~10/1일

THE AI CONFERENCE 2026

미국, 샌프란시스코

https://aiconference.com/

10월

7~8일

World Summit AI

네덜란드, 암스테르담

worldsummit.ai

20-21일

AI & Big Data Expo Europe

네덜란드, 암스테르담

https://www.ai-expo.net/europe/

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

’27. 2월

3~4일

AI & Big Data Expo Global 2027

영국, 런던

www.ai-expo.net/global

11~12일

WAICF 2026

프랑스, 칸

www.worldaicannes.com

’27. 3월

1~4일

MWC27

 스페인, 바르셀로나

www.mwcbarcelona.com

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