최근 산업의 고유한 문제를 해결하기 위한 소프트웨어인 산업특화 소프트웨어 시장이 빠르게 성장하고 있다. 2011년부터 2020년까지 10년 간 1.4배 성장하는데 그쳤으나, 2021년 이후 5년 사이 2.3배나 성장했다. 산업특화 소프트웨어의 시장 성장 동인을 (1)공급, (2)수요, (3)기술로 구분하여 2020년을 기점으로 어떤 변화가 있었는지 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 시장 공급 관점에서 과거의 산업특화 소프트웨어 기업은 산업별로 명확히 구분되어 소프트웨어 기업의 타산업 진출 및 성장을 제한했다. 하지만 빅테크 기업을 중심으로 산업특화 클라우드 플랫폼(Vertical PaaS)을 제공하면서 클라우드 기반의 산업특화 소프트웨어(Vertical SaaS)를 제공하는 기업이 증가했고 산업간 경계가 희미해졌으며, 중소기업의 산업특화 소프트웨어 사용을 촉발하고 있다. 둘째, 시장 수요 관점에서 과거의 산업특화 소프트웨어는 대기업의 일부 부서에서 특정 문제를 해결하기 위한 보완적 도구로 활용된 반면, 소프트웨어 중심의 산업 패러다임(Software Defined X)이 전 산업으로 확장되면서 점차 기업의 경쟁력을 좌우하는 핵심 경쟁 무기로 탈바꿈하고 있다. 셋째, 기술 관점에서 그동안의 산업특화 소프트웨어는 특정 기업이 오랜 기간 시장을 독과점하면서 신규 사업자의 진입을 저해하고 기술 혁신을 위축시켜왔다. 하지만 2020년 이후 산업별 데이터를 학습하여 산업고유의 난제를 해결하는 AI 기반의 산업특화 소프트웨어 기업이 등장하면서 경쟁 환경이 역동적으로 변화하고 가치 혁신이 활발히 이뤄지고 있다. 다양한 환경에서 상이한 용도로 활용되는 산업특화 소프트웨어 사례를 분석하여 산업 경쟁력 강화의 원동력인 산업특화 소프트웨어 활성화를 위해 다음과 같은 정책적 제언을 도출했다./p> 우선, 대-중소기업의 산업특화 소프트웨어 활용 수준을 높이기 위해 산업특화 클라우드 활성화가 필요하다. 이를 위해 산업별 데이터 및 클라우드 플랫폼 구축, 클라우드 도입을 저해하는 제도의 개선, 중소기업 기업의 클라우드 활용 지원 정책 등을 고려해볼 수 있다. 또한 AI 기반의 산업특화 소프트웨어 개발을 촉진해야 한다. 이와 관련하여, 산업특화 AI 스타트업 육성 지원, AI 컴퓨팅 인프라의 운영관리에 필요한 기반 소프트웨어 기술력 제고, AI 기술력을 다양한 산업특화 소프트웨어 개발로 연결하기 위한 부처 간 긴밀한 협력 등이 필요하다. 끝으로 협력적 소프트웨어 혁신을 통해 산업 경쟁력을 높일 수 있는 기회를 제공해아 한다. 다수의 산업특화 소프트웨어에 탑재되는 공통 모듈의 통합 개발, 동종업계의 기업이 협력하여 산업특화 소프트웨어를 함께 개발하는 오픈소스 프로젝트 운영 등을 고려해볼 수 있다.

디지털 전환(DX)은 4차 산업혁명의 가속화, 글로벌 공급망 불안, 시장 불확실성 심화 속에서 기업 생존과 성장의 필수 전략으로 자리매김하였다. 이에 따라 기업들은 SW 투자 확대, AI·클라우드 등 SW 신기술 도입, 전문 SW 인력 확보에 집중하고 있으나, 단순한 자원 투입만으로 기대 성과를 달성하지 못하는 경우가 많다. 이는 DX 성과가 개별 요인의 효과뿐만 아니라, SW 투자, SW 신기술, SW인력의 상호작용 속에서 확대됨을 시사한다. 「2024년 SW융합실태조사」를 활용해 국내 1,126개 기업을 대상으로 구조방정식모형(SEM)을 적용한 실증 분석 결과, DX 성과의 핵심 요인은 SW 투자, SW 신기술, SW 인력으로 확인되었다. 세 요인은 각각 독립적으로 DX 성과에 긍정적 영향을 미치면서 동시에 상호 보완적 관계를 형성하였다. 특히 SW 인력은 SW 투자와 SW 신기술의 효과를 DX 성과로 연결시키는 매개 변수로 검증되었는데, 총효과는 직접효과 대비 약 1.4배 정도 확대되었다. 이는 SW 인력이 단순 개별 요인에 그치지 않고 나아가 자본과 기술을 실질적 성과로 전환하는 ‘가교’임을 보여준다. 더 나아가 기업의 인적 자원 구성, 특히 고급 R&D 인력(석·박사급) 비중은 자원의 효과성을 달리하는 조절 변수로 확인되었다. 다중집단분석 결과, 고급 R&D 인력이 상대적으로 많은 기업에서는 SW 투자의 효과가 강하게 발현되었고, 고급 R&D 인력이 상대적으로 적은 기업에서는 SW 신기술 도입 효과가 더 크게 나타났다. 이는 기업이 동일한 전략을 적용할 경우 효율성이 낮으며, 기업 특성과 인력 구조에 기반한 차별화된 인재 전략이 필수적임을 보여준다. 즉, R&D 중심 기업은 고급 인력 유지와 심층적 연구개발을 뒷받침하는 안정적 투자가, 기술 도입·활용 중심 기업은 최신 SW 신기술 도입을 통한 인재 유인과 역량 강화가 핵심 전략임이 도출되었다. 따라서 DX 성공은 곧 맞춤형 인재 전략 수립에서 출발한다. 기업은 자사의 비즈니스 모델과 인력 구조를 면밀히 진단한 후, 실무형 인재 역량 강화가 필요한지, 고급 인재 확보 및 유지가 중요한지를 구분하여 차별화된 전략을 추진해야 한다. 정부는 기업 유형별로 실무형 인재 공급 확대, 고급 인재 연구개발 지원, 세제 혜택 및 규제 완화 등 구체적이고 맞춤형 지원책을 설계해야 한다. 더 나아가 정부와 기업은 공동 R&D와 실전형 인재 양성을 양대 축으로 협력하여, 국가 차원의 SW 인재 선순환 생태계를 구축해야 한다. 이는 DX 성과를 지속적으로 확대하고, 산업 전반의 혁신과 글로벌 경쟁력 강화를 동시에 달성할 수 있는 핵심 기반이다. Executive Summary Digital Transformation (DX) has emerged as an essential strategy for corporate survival and growth amid the acceleration of the Fourth Industrial Revolution, global supply chain instability, and heightened market uncertainties. In response, companies have expanded software (SW) investment, adopted emerging SW technologies such as AI and cloud, and sought to secure specialized SW talent. However, many firms fail to achieve expected outcomes through resource input alone, indicating that DX performance is shaped not only by individual factors but also amplified through the interaction of SW investment, SW new technologies, and SW workforce. Based on the 2024 SW Convergence Survey of 1,126 firms, empirical analysis using Structural Equation Modeling (SEM) identified SW investment, SW new technologies, and SW workforce as the three core drivers of DX performance. Each contributes positively on its own while forming mutually complementary relationships. Among them, the SW workforce was empirically verified as a mediating factor that connects and amplifies the effects of SW investment and SW new technologies, with total effects expanding to about 1.4 times greater than direct effects. This shows that the SW workforce is not a mere standalone factor but rather a bridge that transforms capital and technology into tangible outcomes. Furthermore, the composition of human resources—particularly the proportion of highly qualified R&D personnel (Master’s and PhD holders)—was confirmed as a moderating factor that alters the effectiveness of resource inputs. Multi-group analysis revealed that firms with relatively more advanced R&D personnel benefited more strongly from SW investment, while firms with relatively fewer advanced personnel derived greater impact from adopting new SW technologies. This demonstrates that applying a uniform strategy across firms is inefficient, and that differentiated talent strategies tailored to organizational characteristics and workforce structure are essential. Specifically, R&D-intensive firms should focus on stable investment to retain top-tier talent and support deep research activities, while technology-adoption-oriented firms should emphasize the introduction of cutting-edge SW technologies to attract and develop skilled professionals. Therefore, successful DX begins with the establishment of customized talent strategies. Firms must thoroughly assess their business models and workforce composition to determine whether strengthening field-oriented talent or securing and retaining advanced R&D personnel should be prioritized. Governments, in turn, should design concrete and tailored support policies, such as expanding the supply of practical talent, promoting advanced R&D activities, and providing tax incentives and regulatory flexibility. Beyond this, joint initiatives between government and industry—focused on collaborative R&D and practice-oriented talent development—are essential to building a national virtuous cycle ecosystem for SW talent. Such an ecosystem will provide the foundation for sustaining DX performance, driving innovation across industries, and simultaneously enhancing global competitiveness.

이 보고서에서는 인공지능(AI)이 과학 연구의 전 과정에 가져온 혁신적 변화를 분석하여, AI 기반 연구 패러다임의 특성과 각 연구 단계별 활용 사례, 정책적 시사점을 제시하고자 하였다. AI는 경험, 이론, 계산, 데이터 주도에 이은 제5의 과학혁명의 핵심 동력으로, 인간 연구자의 인지적 한계를 보완하고 지식 창출 과정 자체를 재정의하고 있다. 특히 AI는 방대한 데이터에서 패턴을 발견하고, 학제 간 경계를 넘나드는 지식 연결을 수행하며, 가설 생성부터 실험 수행, 데이터 분석에 이르는 연구 전 주기를 통합적으로 지원하는 지능형 연구 동반자로 진화하고 있다. 이러한 변화는 연구의 속도와 규모를 기하급수적으로 확장시켰을 뿐만 아니라, 연구 접근성을 높여 고가 장비나 전문 지식 없이도 첨단 연구에 참여할 수 있는 환경을 만드는데 기여하고 있다. 나아가 AI는 장기간 미해결로 남아있던 과학적 난제들을 해결하고, 인간이 상상하지 못한 새로운 연구 영역을 개척하며, 실시간 글로벌 협업을 가능케 하는 연구 인프라로 자리잡고 있다. 이에 대응하여 우리나라도 산업경쟁력의 원천인 과학기술 분야의 연구 효율성 제고와 세계적 연구 성과를 달성하는데 AI를 적극 활용하는 정책 기반을 구축해 가야한다. 이를 위해 AI 주도의 연구 패러다임을 재정립하고, 연구 단계별 AI 활용 가능성을 다방면으로 탐색할 필요가 있다. 아울러, AI의 기술적 한계와 오류 가능성에 대한 명확한 인식과 올바른 연구 윤리를 바탕으로 연구 현장에 활용할 수 있도록 정책적, 기술적 지원이 수반되어야 한다. 이를 바탕으로 과학기술 연구의 새로운 ‘운영체제’로서 과학기술 특화 AI 모델 개발, 연구 데이터 및 인프라 공유, 연구 산출물의 신뢰성 검증 기술 개발을 병행에 안전하고 믿을 수 있는 모두를 위한 과학 기술 AI (AI for Science & Technology) 실현 환경을 선도적으로 구현해야 할 것이다. Executive Summary This report aims to analyze the transformative changes that artificial intelligence (AI) has brought to the entire scientific research process, presenting the characteristics of AI-driven research paradigms, use cases at each research stage, and policy implications. AI serves as the core driving force of the fifth scientific revolution following empirical, theoretical, computational, and data-driven approaches, complementing the cognitive limitations of human researchers and redefining the knowledge creation process itself. In particular, AI is evolving into an intelligent research companion that discovers patterns in vast datasets, performs knowledge connections across interdisciplinary boundaries, and provides integrated support throughout the entire research cycle from hypothesis generation to experimentation and data analysis. These changes have not only exponentially expanded the speed and scale of research but have also contributed to creating an environment where cutting-edge research can be conducted without expensive equipment or specialized expertise by enhancing research accessibility. Furthermore, AI is establishing itself as a research infrastructure that solves long-standing scientific challenges, pioneers new research domains beyond human imagination, and enables real-time global collaboration. In response, South Korea must also establish a policy foundation that actively utilizes AI to enhance research efficiency in science and technology—the source of industrial competitiveness—and achieve world-class research outcomes. To this end, it is necessary to reestablish AI-driven research paradigms and explore the possibilities of AI utilization across various research stages. Additionally, policy and technical support must be provided to ensure proper application in research settings, based on a clear understanding of AI's technical limitations and potential for errors, as well as sound research ethics. Building on this foundation, we must proactively implement a safe and reliable AI for Science & Technology environment for all by developing science and technology-specialized AI models as the new 'operating system' for scientific research, sharing research data and infrastructure, and developing reliability verification technologies for research outputs.

최근 세계 AI 시장이 빠르게 성장하고 AI 관련 제품과 서비스의 혁신이 활발하게 진행되는 가운데, 주요 AI 기업 및 국가 간 기술 경쟁 역시 치열하게 전개되고 있다. 한편 AI 분야에서 국가 간 협력 및 투자의 중요성이 증대되고 있으며, 기업 간 투자·협력 역시 Microsoft가 OpenAI에 투자, Google이 Anthropic으로 투자한 사례와 같이 기업 간 투자 네트워크가 확대되고 있다. 보고서는 국가 간 벤처캐피탈(VC) 투자 흐름을 분석함으로써, 글로벌 협력을 활발히 진행하는 국가들의 특성을 도출하고, 정책적 시사점을 제시하였다. 분석 결과, 미국은 AI 분야 VC 투자에서 압도적인 비중을 차지하고 있다. 미국과 중국은 VC 투자에 있어 자국 중심적이다. 한편, 영국, 캐나다, 이스라엘은 미국으로부터의 자본 유치와 해외 투자 비중이 높으며, 영국 및 EU 국가는 AI 분야 해외 투자 비중이 높아 상호 협력 중심의 구조를 보이고 있다. 또한, 공통적으로 우수한 AI 인재에 의해 창업된 AI 기업이 적극적으로 VC 투자 유치에 성공하면서, 국가의 대표적인 소버린 AI 기업으로 성장하는 사례가 등장하고 있다. 상대적으로 한국의 해외 투자 유치 비중은 다른 국가에 비해 낮은 상황이다. 그러나 트웰브랩스, 업스테이지, 노타AI 등 국내 유망 스타트업의 해외 투자 유치와 협력 사례가 등장하기 시작했다. 2025년 정부는 글로벌 AI 3대 강국 도약을 위해 민관의 적극적인 투자를 강조하고 있으며, 특히 AI 등 첨단산업을 위한 국민성장펀드 조성 계획을 발표함에 따라 우리나라의 AI 산업의 성장이 기대되고 있다. 결론적으로, 글로벌 협력을 통한 투자 자본 확보를 통한 기업 생태계 활성화는 AI 강국 도약의 선결 과제다. 이를 위해 AI 기업 육성을 위한 투자금 확대, 규제 혁신 인센티브, 해외 진출 및 공동 연구 지원 등이 병행되어야 한다. 이를 통해 AI 3대 강국 공약 달성은 물론 우리나라의 AI 기술 경쟁력을 글로벌 수준으로 제고하는 노력이 필요하다. Executive Summary As the global AI market rapidly grows and innovation in AI-related products and services continues, technological competition among major AI companies and countries is also intensifying. Meanwhile, the importance of international cooperation and investment in the AI field is increasing, and inter-company investment and collaboration is expanding through corporate investment networks. This report analyzes cross-border venture capital (VC) investment flows, identifies the characteristics of countries actively pursuing global collaboration, and presents policy implications. The analysis reveals that the United States accounts for an overwhelming share of VC investment in the AI sector. The United States and China are both highly domestically focused on VC investment. Meanwhile, the United Kingdom, Canada, and Israel attract significant capital and foreign investment from the US, a leading AI country. The United Kingdom and EU countries also exhibit a high proportion of overseas investment in AI, demonstrating a structure centered on mutual cooperation. Furthermore, there are examples of AI startups founded by outstanding AI talent actively attracting VC investment and growing into leading national AI companies. Currently, Korea's share of foreign investment is relatively low compared to other countries. However, promising domestic startups, such as Twelve Labs, Upstage, and Nota AI, are beginning to attract overseas investment and collaborate. Furthermore, with the government announcement of a plan to establish a national growth fund for cutting-edge industries such as AI, the growth of Korea's AI industry is expected. In conclusion, securing investment capital through global collaboration and revitalizing the corporate ecosystem are prerequisites for Korea's leap to becoming an AI powerhouse. To achieve this, increased investment in fostering AI companies, regulatory innovation incentives, and support for overseas expansion and joint research should be implemented. Furthermore, efforts are needed to not only achieve the goal of becoming the third level of countries in AI, but also elevate AI technology competitiveness of Korea.

ISSUE REPORT 2025.08.20. IS-206 메타버스-AI 공진화 전망과 시사점 Prospects and Implications of Metaverse and AI Co-evolution 한상열 SPRi 소프트웨어정책연구소

ISSUE REPORT 2025.07.29 IS-205 위기 혹은 기회 : 트럼프 행정부의 관세조치가 소프트웨어 산업에 미칠 영향과 대응 방안 Crisis or Catalyst? How U.S. Tarrifs Reshape the Software Industry 류채연, 최혜리 SPRi 소프트웨어정책연구소

인간이 개발하는 기술은 자연의 작동 방식과 매우 닮아있어, 자연으로부터 아이디어를 얻고 모방하며 기술 개발이 시작된다고 해도 과언이 아니다. 현재 AI 기술의 기반이 되는 신경망 역시 인간의 뇌 구조와 작동 방식에 대한 모방으로부터 시작되었다. 양자역학은 분명히 자연이 근본적으로 작동하는 방식이지만, 우리가 경험하는 일상의 현상과 다른 방식으로 기술된다. 인간이 실제로 보고 느끼는 것으로부터 생겨나는 일상적 직관과 감각적 경험과는 사뭇 이질적이기 때문에, 일반적인 대중에게 양자는 항상 어렵고 난해하게만 느껴지는 ‘과학’의 영역에만 머물러 있었다. 그러나 최근 양자컴퓨터를 개발하는 글로벌 기업 및 스타트업들이 보여준 놀라운 기술 적 성과는 더 이상 양자를 ‘과학’의 영역이 아닌 ‘실용적인 기술’의 영역으로 끌어들이는 데 충분하다고 평가되고 있다. 양자컴퓨터의 개발은 미시적 세계, 즉 양자의 세계를 완전 히 이해하지 못해도 기술로서의 활용이 가능하다는 놀라운 증명이기도 하다. 우리가 사용 하는 고전 컴퓨터의 트랜지스터 회로가 어떻게 동작하는지 모르더라도 수많은 사람들이 컴퓨터를 잘 활용할 수 있는 것처럼, 이제 양자역학을 이해하지 못해도 차세대 컴퓨팅이 자 복잡한 연산을 위한 자원으로 양자컴퓨터를 활용할 수 있는 단계에 접어들고 있는 것 으로 보인다. 현재 인류는 이미 놀라운 컴퓨팅 자원과 기술을 개발하여 활용하고 있다. AI 기술은 다 양한 영역에서 활용되고 있는데, 양자컴퓨터의 개발에서도 마찬가지다. 기술적 어려움이 많은 양자컴퓨팅 개발에서 AI의 활용은 여러 가시적인 성과를 거두고 있는데, 이러한 성 과는 이제 곧 인류가 양자컴퓨터를 실용적으로 활용할 수 있는 수준에 도달할 것이라는 큰 기대를 불러일으키고 있다. AI는 양자의 세계를 더 잘 이해하고 기술을 개발할 수 있 도록 ‘과학’과 ‘실용적인 기술’의 영역을 넘나들며 연구자들에게 도움을 주고 있는 셈이다. 한층 더 흥미로운 점은 AI 기술로 인해 양자컴퓨터 개발이 의미있는 진전을 보이면서, 양자컴퓨터가 실용적인 컴퓨팅 자원으로 실현되었을 때 AI 개발에는 어떤 이점을 제공할 수 있을지에 대한 관심도 증가하고 있다. 현재 AI 기술은 고차원 데이터의 처리와 수많은 학습이 필요한 구조로 연산자원에 대한 수요가 급증한 상황이다. 양자컴퓨터는 고전 컴퓨 터 대비 특정 연산에서 기하급수적인 연산우위를 가짐으로써, 인류가 AI를 활용해 풀고자 하는 여러 문제에 대해 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다. 그러나 양자컴퓨터와 AI의 상호보완적 발전에는 여전히 풀어야 할 기술적 문제와 한계점이 존재한다. 실제 개발되어 활용할 수 있는 양자컴퓨터 하드웨어가 한정적인 상황에 서, 아직은 시뮬레이션이나 가능성 탐색 수준에 머물러 있는 영역도 존재하는 것으로 보 인다. 그럼에도 불구하고 지금 양자컴퓨터와 AI의 융합은 인류에게 차세대 신기술의 영감을 불러일으키는 것은 분명한 것으로 보인다. 이미 AI 선진국들은 양자 기술에서도 주도권을 확보하기 위해 기술 개발 지원 및 기술 유출 방지 정책을 동시에 시행하고 있다. 우리나 라에서도 양자컴퓨팅과 AI 융합기술에 대한 적극적인 지원 정책이 필요한 시점이다. 본 보고서는 ‘AI를 활용한 양자컴퓨팅 기술 개발(AI for Quantum)’과 ‘양자컴퓨터를 활 용한 AI 기술 개발(Quantum for AI)’로 나누어, 현재 기술 융합 상황과 앞으로의 기술 개발이 나아가고자 하는 방향성을 살펴보고자 하였다. 실제적인 융합 성과를 내는 AI의 양자컴퓨팅 기술 개발 활용 사례와 양자컴퓨터가 AI 개발에 활용될 가능성을 함께 살펴 봄으로써, 양자컴퓨터와 AI 융합에서의 주요 내용을 짚어보고 정책적 시사점을 제언하고 자 한다. 양자컴퓨터와 AI 융합기술은 아직 연구개발 초기 단계지만 기술 파급력이 높을 것으로 예상되며, 따라서 국가적 차원에서의 R&D 지원이 필요할 것으로 보인다. 또한 양자컴퓨 팅 산업과 AI 산업에서는 스타트업들이 혁신적인 기술 개발을 선도하고 있기 때문에, 국 내 기업들도 시장 조기 선점에 나설 수 있도록 관련 산업 기반을 조성해 주는 것이 매우 중요할 것이다. 더불어 다양한 학문이 융합된 양자컴퓨팅과 AI 분야에서, 융합 인재 양성 및 확보 정책이 필요할 것으로 보인다. Executive Summary The technologies that humans develop closely resemble the way nature works, and it's no exaggeration to say that technology development begins by borrowing ideas from nature and imitating it. Current AI technology is based on neural networks, which were originally designed to mimic the structure and function of the human brain. Quantum mechanics is clearly a fundamental aspect of how nature works, but it is described in a manner that differs from the everyday phenomena we experience. Because it is so different from our everyday intuitions and sensory experiences based on what we see and feel, quantum mechanics has always remained in the realm of 'science' for the general public, seeming difficult and esoteric. However, recent technological breakthroughs by global companies and startups developing quantum computers are considered to be enough to bring quantum computing out of the realm of science and into the realm of "practical technology". The development of quantum computers is a remarkable demonstration that, while we don't need to fully understand the microscopic world of quanta, we can still utilise them as a technology. Just as many people can use computers without knowing how they work, we appear to be entering a phase where quantum computers can be used as the next generation of computing and a resource for complex computations without understanding quantum mechanics. Humanity has already developed and utilised incredible computing resources and technologies. AI technology is being used in many areas, including the development of quantum computers. The use of AI in the development of quantum computing, which is technically challenging, has yielded a number of tangible results, raising high hopes that humanity will soon reach a point where quantum computers can be put to practical use. AI is helping researchers to better understand the quantum world and develop technologies that can be used in the realm of science and practical technology. More interestingly, as AI technology has led to meaningful progress in the development of quantum computers, there is also growing interest in how quantum computers could benefit AI development when they are realized as practical computing resources. Current AI technologies require high-dimensional data processing and a lot of training, which puts a huge demand on computational resources. Quantum computers are expected to offer exponential computational advantages over classical computers for certain types of computation, which could enable humans to solve many of the problems that are currently being solved by AI. However, there are still technical challenges and limitations in the complementary development of quantum computers and AI. Due to the limited availability of quantum computer hardware for development and utilisation, some areas remain in the realm of simulation or exploration. Nevertheless, it is clear that the convergence of quantum computers and AI will inspire a new generation of technologies for humanity. Countries at the forefront of AI have already recognised quantum technology as a strategic national asset and are implementing policies to support its development and prevent leakage. The time has come for Korea to actively support the convergence of quantum computing and AI. The report is split into two sections, "AI for Quantum" and "Quantum for AI," to examine the current state of technology convergence and the future direction of technology development. We will highlight key issues in the convergence of quantum computers and AI, as well as suggest policy implications, by examining examples of AI's use of quantum computing technology development to achieve practical convergence, as well as the potential for quantum computers to be used in AI development. Although the convergence of quantum computers and AI is still in the early stages of research and development, it is expected to have a significant technological impact. Therefore, it is crucial to support R&D at a national level. In addition, since startups are leading the development of innovative technologies in the quantum computing and AI industries, it will be very important to create a relevant industrial base so that domestic companies can take an early lead in the market. Furthermore, given the convergence of various disciplines in the fields of quantum computing and AI, there is a need for policies to encourage and protect convergence talents.

AI 기술은 국가 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소이다. AI가 경제 성장과 노동시장 변화, 국가안보 등 다양한 분야에 막대한 영향을 미치는 만큼 각국 정부는 대규모 인재 양성 정책과 해외 전문인력 유치 제도를 활발히 추진하며 고급 AI 인재 확보를 위해 치열하게 경쟁하고 있다. 우리나라도 디지털 전환과 초거대 AI 시대에 대응하기 위해 다각도의 인력양성 및 해외 인재 유치 정책을 펼치고 있으나, AI 패권 경쟁 속에서 AI 인력 부족과 채용 난, 해외로의 AI 인재 순 유출이라는 난관에 직면해 있다. 이에 본 고는 한국과 미국, 중국, 영국, 일본의 AI 인재 양성·유치 정책 현황을 비교·분석함으로써 국내 정책 개선에 대한 시사점을 도출하는 것을 목적으로 한다. 우리나라는 2019년 ‘인공지능 국가전략’을 발표한 이래, ‘디지털 인재 양성 종합방안’(100만 디지털 인재 양성), ‘첨단산업 해외 인재 유치·활용 전략’ 등으로 폭넓은 인력 기반을 확보하고자 노력하고 있다. 최근에는 ‘인공지능기본법’으로 AI 전문인력 양성과 연구개발 지원을 법적으로 보장하고, ‘Top-Tier 비자’와 ‘K-Tech Pass’ 등 해외 고급인재를 신속히 받아들이기 위한 비자 사다리 구축에 힘쓰고 있다. 그러나 국내 AI 인력 부족은 여전하고, 중소기업의 해외 인재 채용 제약, 국내 고급인재의 해외 유출 등으로, 우리나라는 고급인재 양성과 유출 방지·유치 매력도 제고를 동시에 추진해야 하는 과제를 안고 있다. 미국은 풍부한 민간 R&D 및 세계적 대학교 육성 시스템, 개방적인 이민정책을 결합해 글로벌 AI 인력 블랙홀로 자리 잡았다. 이미 AI 연구·교육 분야에 대규모 연방 예산을 투입하는 ‘AI 이니셔티브 연간보고서(’20)‘와 ‘국가 AI 이니셔티브실(’21)‘ 등을 통해 전 주기적 지원을 실시해 왔으며, ‘AI교육법(’22)‘, ‘NSF Educate AI Initiative(’23)‘ 등으로 K-12부터 대학원까지 AI 교육을 강화하고 있다. 또한 ‘안전하고 신뢰성 있는 AI를 위한 행정명령(’23)‘으로 AI 전문가 비자를 확대해 해외 우수 연구자 유치를 더욱 촉진하고 있으나, 트럼프 2기 행정부의 과학 연구자금 삭감과 일부 폐쇄적 이민정책 가능성 등 정책 변동성이 주목할 점이다. 중국은 막대한 정부 투자와 기업의 파격적 보수 책정, 거대한 인구 기반을 결합해 국내 AI 인재를 대량 양성하고, 해외 중국인 연구자 귀환을 적극 유도한다. ‘치밍계획(’20)‘을 통해 귀환 인재에게 정착금을 지급하고, ‘R 비자’를 도입해 고급 외국 인재를 우대하고 있으나, 엄격한 정치·문화적 제약으로 외국 국적자의 유치에는 여전히 한계가 있다. 그럼에도 불구하고, ‘인공지능 인재양성 백서(’22)‘와 ‘중· 고등학교 AI 교육 강화 정책(’24)‘ 등으로 전방위적 교육 시스템을 갖추고, 국가와 지방정부, 기업이 합심하여 AI 분야를 집중 육성함으로써 빠른 속도로 AI 인적자원을 확대하고 있다. 영국은 브렉시트 이후에도 글로벌 AI 리더십 유지를 목표로 ‘국가 AI 전략(’21)‘을 수립하고, 고급인재를 유치하기 위한 비자 제도를 대폭 정비해왔다. ‘Global Talent Visa’, ‘High Potential Individual Visa’ 등을 통해 세계 상위권 대학 졸업자나 우수 연구자에게 유연한 체류와 가족 동반 혜택을 주며, AI 연구 분야에서는 UKRI를 중심으로 AI 전문 박사과정 센터와 펠로우십 프로그램을 확대해 연구 중심 인재를 육성한다. 최근 ‘AI 기회 행동계획(’25)‘에서는 AI 분야 장학제도·평생교육·해커톤 등 인재 유입경로를 다변화하여 유럽 내 AI 허브 지위를 공고히 하는 데 주력하고 있다. 일본은 2019년부터 본격화한 AI 전략을 토대로 인재 양성과 해외 고급인재 유입 제도를 정비하고 있다. 대학-기업 협력모델을 통해 고교생부터 성인 재교육까지 전방위적 AI 교육을 확대하고, ‘특별고도인재제도(J-Skip)’ 등을 통해 해외 우수 인재에게 배우자 취업, 가사도우미 고용, 영주권 요건 완화 등 파격적 우대 조치를 시행하면서 최근에는 AI 인재 순 유입국으로 전환된 모습이다. 또한 ‘반도체· 디지털 산업전략’(’23)‘과 ‘생성형 AI 연구개발(’24)‘ 정책에서 산학협력 기반의 고급인재 육성과 글로벌 연구 네트워크 강화를 강조하여 기술력과 실무 역량을 동시에 높이고 있다. 각국의 사례에서 보듯, AI 시대 경쟁력을 위해서는 국내 인재의 대규모 양성과 유출 방지가 필수이며, 해외 최고급 인재를 유치·정착시킬 매력적인 환경을 조성해야 한다. 더 나아가 현재까지 비교적 관심을 덜 가져온 해외 거주 인재의 활용 방안에 대해서도 심도 있게 고민을 해야 할 것이다. 이를 위해 대학·연구기관·기업이 함께 참여하는 산학협력 및 교육 혁신을 더 강화하고, 스타트업에서 대기업까지 폭넓게 활용 가능한 비자 완화와 정주지원, 그리고 국책사업 참여 기회를 대폭 열어두어야 한다. 특히 우리나라 출신의 해외 전문인력에게는 귀환 시 연구나 창업에 필요한 자금·인프라를 집중 지원하고, 귀환하지 않는 인재라도 공동 프로젝트나 자문을 통해 국내에 기여할 수 있는 제도적 장치를 마련해야 한다. 장기적으로는 국제 학술행사 유치와 글로벌 연구센터 설립 등으로 ‘AI 혁신 클러스터’로서의 위상을 높여야 한다. 우리나라가 글로벌 AI 인재 유출 심화와 국내 기업의 인재 확보 어려움과 같은 문제를 해소하기 위해서는 본 고에서 제시된 정책들에 대한 검토뿐만 아니라, 제한된 자원을 효율적으로 활용하기 위해 핵심 AI 분야에 '선택과 집중'하고, 인재 유출 방지 및 활용에 대한 ‘패러다임을 전환’하며, 주체 또는 정책간 ‘연계를 통한 시너지 창출’을 더 고민해 나가야 한다. 이러한 종합적인 정책·제도 개선을 통해 우리나라가 과감하고 전략적인 AI 인재 확보·육성에 성공한다면, 미래산업과 국가 경쟁력을 선도하는 발판을 마련할 수 있을 것이다. Executive Summary AI is a key driver of national competitiveness, influencing economic growth, labor markets, and national security. Many governments are aggressively investing in large-scale talent development and global recruitment to secure advanced AI expertise. This study examines the policies of Korea, the United States, China, the United Kingdom, and Japan, and proposes ways to strengthen Korea’s domestic strategies. Korea has introduced multiple initiatives—such as the “National Strategy for Artificial Intelligence” (2019), the “Digital Talent Development Master Plan” (aiming for one million digital professionals), and the “Global Talent Attraction and Utilization Strategy for Advanced Industries”—yet still faces talent shortages, hiring challenges for smaller firms, and a net outflow of skilled AI professionals. The “AI Basic Act” supports training and R&D, while the “Top-Tier Visa” and “K-Tech Pass” streamline foreign recruitment. However, limited AI capacity, middling global rankings (30th­40th), and continued departures of top experts make expanding the advanced AI workforce and boosting retention and attraction efforts a priority. The United States combines robust private R&D, world-class universities, and an open immigration system, positioning itself as a global AI “magnet.” It allocates federal funds through sources like the “AI Initiative Annual Report (2020)” and the “National AI Initiative Office (2021),” while the “AI Education Act (2022)” and “NSF Educate AI Initiative (2023)” broaden AI education from K­12 to graduate levels. An “Executive Order on Safe and Trustworthy AI (2023)” further expands AI expert visas, though potential funding cuts and stricter immigration under a second Trump administration introduce uncertainties. China invests heavily in AI, offers competitive salaries, and leverages its vast population to build a local workforce, while also encouraging overseas Chinese researchers to return via the “Chiming Plan (2020).” It grants “R Visas” to high-level foreign talent but struggles to attract non-Chinese nationals due to strict political and cultural conditions. Still, its “White Paper on AI Talent Development (2022)” and “Middle and High School AI Education Enhancement Policy (2024)” illustrate a coordinated, nationwide push to expand the AI talent pool. The United Kingdom, aiming to maintain leadership post-Brexit, launched its “National AI Strategy (2021)” and reformed visas—including the “Global Talent Visa” and the “High Potential Individual Visa”—to attract top graduates and elite researchers. Through UKRI, it supports AI-focused PhD centers and fellowship programs. Its “AI Opportunity Action Plan (2025)” seeks to expand scholarships, lifelong learning, and hackathons, solidifying the UK’s reputation as a European AI hub. Japan updated its AI strategy in 2019 to enhance domestic training and attract foreign experts. University-industry partnerships extend AI education from high school to adult re-skilling, while the “Special Highly Skilled Professionals Program (J-Skip)” grants spousal employment, domestic help, and streamlined permanent residency—making Japan a net importer of AI talent. Policies like the “Semiconductor and Digital Industry Strategy (2023)” and “Generative AI R&D (2024)” also emphasize advanced training and global research collaborations. As these cases suggest, large-scale domestic training, preventing local expert loss, and offering favorable conditions for top foreign talent are critical. Korea should also pursue a deeper strategy for engaging its AI diaspora, with universities, research institutes, and businesses collaborating on training, visas, and settlement support. Returning Korean experts could receive robust backing for research or entrepreneurship, while those abroad might join projects or advisory roles. SMEs need a one-stop service for hiring foreign AI professionals, and hosting global conferences or establishing international research centers can raise Korea’s profile as an “AI innovation cluster.” To address the accelerating outflow of AI talent and the mounting challenges faced by domestic companies in securing skilled professionals, Korea must move beyond merely reviewing the policies outlined in this paper. It is essential to strategically allocate limited resources by prioritizing and concentrating on core AI sectors, shift the prevailing paradigm regarding talent retention and utilization, and foster greater synergy through enhanced coordination among stakeholders and policy initiatives. With such comprehensive improvements in policy and institutional frameworks, Korea can take bold, strategic steps to secure and cultivate AI talent—laying a strong foundation to lead future industries and enhance national competitiveness.

본 연구에서는 최근 부상하고 있는 피지컬 AI의 기술적·산업적 확산에 주목하여, 피지컬 AI의 정의와 특성, 유형 그리고 주요 사례 및 관련 이슈를 살펴보고 정책적 시사점을 제언하고자 하였다. 분석 결과, 피지컬 AI는 AI 기반모델(두뇌), 컴퓨터 비전·센서(감각), 엣지 컴퓨팅 및 네트워크 인프라(연결), 제어 및 액추에이터(행동) 등의 첨단기술 융합을 통해 인간처럼 현실 세계를 인식하고, 자율적으로 판단·행동함으로써 환경과 유기적으로 상호작용할 수 있는 시스템으로 정의된다. 주요 기술 수준과 형태에 따라 △ 휴머노이드형 △ 자율주행차형 △ 드론형 △ AGV & AMR형으로 분류되어 다양한 산업 환경에 특화된 형태로 활용되며, 산업 전반의 자동화·지능화 수요를 중심으로 새로운 융합 생태계를 형성하는 기반으로 작용하고 있었다. 다만, 피지컬 AI는 확산 과정에서 막대한 연산 자원과 개발 비용, 물리 환경 적용의 기술적 제약, 노동시장 구조 변화, 법적 책임과 윤리 기준의 미비 등 복합적인 장애 요인을 동반하고 있는 상황이다. 이를 해결하기 위해 미국, 중국, EU, 일본 등 주요국은 피지컬 AI를 국가 전략기술로 간주하고 다양한 정책을 선제적으로 마련해 경쟁력 확보에 나서고 있으며, 이에 발맞춰 우리나라도 피지컬 AI 경쟁력 강화를 위한 연구개발, 산업 생태계 및 인력양성, 법제 정비 및 국제 협력 차원에서 국가 전략을 수립해야 할 시점이다. Executive Summary This study focuses on the recent emergence and expansion of Physical AI in both technological and industrial contexts. It examines the definition, characteristics, typologies, representative use cases, and associated challenges of Physical AI, ultimately deriving relevant policy implications. The analysis defines Physical AI as an integrated system that combines advanced technologies such as AI foundation models (cognitive control), computer vision and sensors (perception), edge computing and network infrastructure (connectivity), and control systems with actuators (mobility), enabling machines to perceive, reason, and act autonomously in the physical world. Based on key technological configurations and implementation forms, Physical AI can be categorized into humanoid-type, autonomous vehicle-type, drone-type, and AGV & AMR-type systems, each tailored to specific industrial environments and contributing to the formation of a new convergence ecosystem centered on the growing demand for automation and intelligence across industries. However, the diffusion of Physical AI entails a range of complex barriers, including high computational requirements, significant development costs, technical limitations in real-world deployment, structural impacts on the labor market, and a lack of legal accountability frameworks and ethical standards. In response, major countries such as the United States, China, the EU, and Japan are recognizing Physical AI as a strategic national technology and are actively formulating policies to secure technological leadership. In this context, Korea must also develop a national strategy encompassing R&D, industrial ecosystem development, talent cultivation, regulatory reform, and international cooperation to strengthen its competitiveness in the emerging Physical AI landscape.

디지털 전환과 AI 기술 발전의 가속화로 발생하는 AI 인력 부족 현상을 완화하기 위해 기업과 디 지털 인재의 목소리를 반영한 실효성 있는 해외 디지털 인력 확보 방안 마련이 요구된다. 본 고에서 는 해외 디지털 인재 고용과 취업에 대한 기업과 대학 대상 설문조사와 해외 디지털 인재 대상 심층 인터뷰를 수행하여 해외 인재 유치 관련 현황 및 애로사항을 분석하고 시사점을 도출하였다. 설문조사 결과 기업은 채용할 수 있는 국내 인재가 부족하며 해외 디지털 인재 채용을 원하며, 중 견·중소기업에서 중급 이상의 해외 디지털 인재 수요가 많은 것으로 파악되었다. 기업과 대학은 해외 인재 정보 획득, 의사소통, 비자 취득에 어려움을 겪고 있으며, 이 문제 해결을 위한 해외 인재에 대 한 정보 제공, 재정적 지원, 비자 제도 개선 등을 중요하고 시급한 정책으로 응답하였다. 해외 디지 털 인재의 경우는 상대적으로 해외 원격지 근무 비율이 높으며, 중견·중소 기업은 원격 근무 시 업 무지원 시스템 부족, 해외 송금 등의 행정 처리에도 어려움을 겪고 있는 것으로 분석되었다. 해외 디 지털 인재 수요는 많으나 상대적으로 고용에 어려움을 겪고 있는 중소기업, 스타트업 기업을 대상으 로 각 기업의 애로사항을 해결하기 위한 맞춤형 지원 정책 마련이 필요하다고 분석된다. 심층 인터뷰에 참여한 해외 디지털 인재는 원활한 의사소통, 커리어 발전 가능성, 안정적인 가족 동반 환경 등을 구직의 중요 요인으로 검토하고 있으며, 의사소통, 기업 문화 적응, 비자 취득 등으 로 어려움을 겪고 있었다. 기업 설문조사와 해외 디지털 인재 심층 인터뷰 결과 기업과 해외 디지털 인재는 유사한 애로사항을 토로하였으나, 기업이 채용을 위해 주로 활용하는 채널과 해외 디지털 인 력이 구직을 위해 사용하는 채널이 다른 현상으로 인해 기업이 해외 인재 정보 획득에 어려움을 겪 는 것으로 분석된다. 해외 디지털 인재를 국내에 유치하고 안정적인 정착을 지원하기 위해서는 단편적 정책 지원이 아 닌 전방위적 유입, 정착, 영주를 위한 생태계 조성이 필요하다. 글로벌 디지털 인재 확보 시 기업이 당면하는 애로사항 해결을 위한 맞춤형 정책과 체계적 지원 시스템 마련이 요구된다. 특히 비자 제 도의 경우는 디지털 산업 특성에 맞춘 비자를 개발하고, 비자 갱신 기간 연장, 체류자격 전환의 유연 성 확대 등 비자 제도 개선을 통한 디지털 해외 인재의 국내 체류 장애물을 최소화할 필요가 있다. 한국에 유입된 해외 디지털 인재들이 장기적으로 국내에 정착하고 안정적으로 근무할 수 있도록 지속적 한국어 교육, 기업 문화 적응 지원, 주택, 학교 등 생활 관련 지원 등 다양한 지원 정책을 지속적 제공이 요구된다. Executive Summary To alleviate the shortage of AI talent, it is necessary to prepare effective measures to secure overseas digital talent that reflects the voices of companies and digital talents. In this article, we conducted a survey of companies and universities on attracting overseas digital talent, as well as in-depth interviews with overseas digital talent, to analyze the current status and difficulties of attracting overseas talent, and to draw implications. The survey results show that companies are short of domestic talent and want to hire overseas digital talent, and that there is a high demand for overseas digital talent in small and medium-sized enterprises. Companies and universities face difficulties in obtaining information on overseas talents, communicating with them, and obtaining visas, and respondents identified providing information on overseas talents, financial support, and improving the visa system as important and urgent policies to solve this problem. It is analyzed that it is necessary to prepare customized support policies to solve the difficulties of each company, targeting SMEs and start-ups that have a high demand for overseas digital talents but are having difficulty hiring them. The overseas digital talent who participated in the in-depth interviews considered smooth communication, career opportunities and a stable family environment to be important factors in finding a job. While companies and overseas digital talent share similar pain points, the channels that companies and overseas digital talent use to recruit are different, which can make it difficult for companies to access overseas talent information. In order to attract overseas digital talent to Korea and support their stable settlement, it is necessary to create a holistic ecosystem for attraction, settlement, and permanent residence. Tailored policies and systematic support systems based on solving the challenges faced by companies in acquiring global digital talent are needed. In the case of the visa system, it is necessary to develop visas and related programs tailored to the characteristics of the digital industry, and improve the visa system to minimize barriers for digital overseas talent to stay in Korea. In order for overseas digital talents to settle and work stably in Korea in the long term, Korea should continue to provide various support policies such as continuous Korean language training, support for adapting to corporate culture, and support for housing, schooling, and other aspects of life.

스탠퍼드대학교 인간중심 인공지능 연구소(HAI)가 지난 4월 7일 'AI Index 2025' 보고서를 발간했다. 이번 보고서는 2017년부터 발간되어 올해 8번째로, 현재 글로벌 AI 현황에 대한 종합적인 관점의 브리핑을 제공한다. 소프트웨어정책연구소에서는 이 보고서의 주요 내용을 분석‧요약하고 우리의 전략적 대응을 제안하고자 한다. AI 연구개발 경쟁은 매년 더욱 치열해지고 있으며, 선두 주자인 미국과의 경쟁에서 중국의 약진이 두드러진다. AI의 성능은 매년 급격하게 증가하여 이를 측정하기 위한 새로운 벤치마크들이 등장했다. 고성능 모델들은 모델 간 성능 격차가 줄어들어 상향 평준화 되었다. 또한, AI의 활용 확산은 과학과 의료계의 발전을 이끌고 있으며, AI의 활용이 확산됨에 따라 책임있는 AI를 위한 다양한 노력들도 추진되고 있다. 이에 따라 각국에서는 AI에 관련한 규제 법률을 늘리고 있는 추세이다. AI 분야의 `24년의 글로벌 투자 수준은 경기침체로 인해 감소세였던 지난 `22~23년과 달리 크게 증가하였다. 세계적으로 AI 및 CS교육이 빠르게 확산하고 있어 AI 전문가 배출도 가속화되고 있다. AI에 대한 여론은 낙관적인 전망이 증가하고 있는 가운데, 공정성에 대한 신뢰도는 감소하는 양상을 보였다. Executive Summary The Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence(HAI) released the 'AI Index 2025' report on April 7th. This report that published since 2017, is the 8th this year and provides a comprehensive perspective briefing on the current global AI situation. The SPRi analyzes and summarizes the main contents of this report and proposes our strategic response. The competition in AI research and development is becoming more intense every year, and China's advances are notable in its competition with the United States, the leader. The performance of AI has increased rapidly every year, and new benchmarks have emerged to measure it. High-performance models have become more standardized as the performance gap between models has narrowed. In addition, the spread of AI utilization is leading to the development of science and medicine, and various efforts for responsible AI are also being promoted as the use of AI spreads. Accordingly, each country is increasing regulatory laws related to AI. The level of global investment in the AI ​​field in 2024 has increased significantly, unlike 2022-2023, when it was decreasing due to the economic recession. As AI and CS education are rapidly spreading worldwide, the production of AI experts is also accelerating. While public opinion on AI is showing an increasing optimism, trust in fairness is showing a decreasing trend.

인공지능(AI)이 직·간접적으로 국가 생산성을 높이고 국가의 미래 경쟁력을 결정짓는 핵심 요소로 부상하면서, 각국은 AI 기술을 미래 경쟁력의 핵심으로 인식하여 대대적인 AI R&D 투자 및 생태계 조성을 위한 정책 추진 등 기술 주도권 확보를 위한 노력을 경주하고 있다. 글로벌 AI 경쟁이 치열해지고 있는 가운데, 본 연구에서는 AI 시장 규모가 큰 미국(USPTO), 중국(CNIPA), 유럽(EPO) 등 3개 특허청에 등록된 특허정보를 수집하여 특허지표 분석을 실시하였다. 세계지식재산권기구(WIPO)의 AI 관련 특허정보 수집 방법에 따라 검색식을 작성하고 특허정보 데이터셋을 구축하였다. 이때 시간적 범위는 AI 기술 패러다임에 획기적인 변화를 가져온 AI 모델 ‘트랜스포머(Transformer)’가 등장한 2017년을 기점으로 하여, 연구시점 기준으로 온전한 통계 산출이 가능한 2023년 7월(출원일 기준)까지로 설정하였다. 국가별 AI 경쟁력을 평가하는 대표적 지수인 ‘토터스 미디어(Tortoise Media)’ 「글로벌 인공지능 지수(The Global AI Index)」의 상위 12개국(2024년 기준)을 분석 대상으로 설정하고, 국가별·연도별 등록특허의 양적 규모와 AI 기술개발 성과의 집중도, 기술적 역량, 영향력 등 질적 수준을 나타내는 특허지표별 측정 결과를 분석하였다. Executive Summary Artificial Intelligence (AI) stands as a pivotal enabler of national productivity and a decisive determinant of future competitiveness. Policymakers and industry leaders increasingly recognize the strategic importance of AI, dedicating substantial resources to research and development initiatives while enacting policies designed to nurture a thriving innovation ecosystem. This study aims to apply selected patent indicators to elucidate the state of AI technology worldwide and to evaluate the technological competitiveness of South Korea and major countries. Following the methodological framework established by the World Intellectual Property Organization (WIPO), we developed patent search queries that integrate both relevant classifications and specific keywords. The focus of this study rests on granted patents filed at the United States Patent and Trademark Office (USPTO), China National Intellectual Property Administration (CNIPA), and the European Patent Office (EPO) between January 2017 and July 2023. By examining a suite of patent indicators—covering dimensions such as quantitative scale, technology development intensity, technological capabilities, quality, and global influence—we provide a comparative evaluation of AI technological competitiveness across nations. This assessment includes 12 leading countries identified by the 2024 Global AI Index published by Tortoise Media, offering deeper insights into the varied trajectories of AI development and global competitiveness.