[ 목 차 ]

I. 인공지능산업 현황 및 전망

 1. 인공지능산업 개요

  2. 인공지능산업 시장규모 및 전망

II. 인공지능 기업동향 및 기술수준

 1. 글로벌 IT 기업

 2. 글로벌 인공지능 스타트업

 3. 국내기업 4. 주요국 대비 국내 기술수준

III. 주요국 인공지능산업 정책

 1. 글로벌 인공지능 정책 개요

 2. 미국

 3. 중국 

 4. EU

 5. 한국

IV. 시사점

Ⅰ. 인공지능산업 현황 및 전망 (정의) 인공지능산업은 AI를 생산·유통·활용하는 SW, HW, 서비스 산업을 통칭 Ÿ 인공지능산업은 광의로 인공지능을 생산·유통·활용하는 소프트웨어, 하드웨어, 서비스 산업을 지칭Ÿ 인공지능은 다양한 산업과 시너지를 창출하며 전기, 인터넷과 같이 산업 전반에 걸쳐 영향을 주는 일반목적기술(GPT, general purpose technology)로 인정되어가고 있음 Ÿ 인공지능산업의 가치사슬은 데이터 구축 · 전처리부터 인공지능 개발 · 적용으로 구성되며 광고 및 컨텐츠 · 금융 · 헬스케어 · 모빌리티 산업에 주로 적용됨 ‑ (응용산업별 비중) 광고·컨텐츠와 금융의 비율이 높고 헬스케어, 모빌리티 등이 주목받고 있음 (발전 방향) AI가 기존산업에 접목되어 현실적인 성과와 문제점을 보이며 AI와 산업의 융합(AI+X) 분야에 초점이 맞춰지고 있음 Ÿ 효과적인 인공지능 개발을 위해서는 실제 응용산업에 대한 지식(어떤 데이터가 유효한지, 산업 내 어떤 문제를 해결하는 것이 가능한지/중요한지)이 필요 Ÿ 효율적인 산업성장을 위해서는 현재 주도권이 있는 산업(반도체, 자동차, 의료 등)에 집중하여 AI와 산업분야의 융합지식을 가진(AI+X) 인재를 육성하는 것이 필수적 ‑ 미래경쟁력을 위해서 원천기술(AI 고도화, 강인공지능 등)에 대한 지속적인 관심과 투자 또한 필요(글로벌 시장) 인공지능산업의 글로벌 매출은 ‘20년 2,813억 달러(약 323조 원)에서 ’23년 4,598억 달러(약 528조 원)로 성장 전망 Ÿ 인공지능 소프트웨어가 전체 인공지능 시장 매출의 80%를 차지, 그중 대부분은 인공지능 솔루션의 매출이며 나머지는 AI 플랫폼에서 발생(IDC, 2020) ‑ 인공지능 하드웨어의 시장규모는 작지만(약 5%) 가장 빠른 속도로 성장 중(연평균 성장률 29.6% 예상), 하드웨어 분야의 주요 국가로는 미국, 중국, 일본, 서유럽 등이 있음 Ÿ 인공지능 시장은 크게 응용분야 5개(챗봇·교육·영상데이터·헬스케어·로봇자동화)와 기술분야 3개 (AutoML*·설명가능 AI·학습용 데이터 생성) 총 8가지로 분류(TIPA, 2020) *AutoML(Automated Machine Learning): 데이터를 기반으로 자동으로 인공지능 모형을 개발하는 인공지능 솔루션 ‑ 챗봇 분야가 전체 인공지능 시장의 큰 축을 담당하고 헬스케어, 교육, 로봇 자동화, AutoML 분야가 빠르게 성장 중, 관련산업 또한 빠르게 발전 중 (국내 시장) ‘20년 6,895억 원으로 추정되며 ‘23년 1조 원 돌파 전망, 세계시장에서의 비중은 작음 Ÿ 국내의 경우 교육, 학습용 데이터 생성, 로봇자동화의 시장규모가 크며, 글로벌 대비 챗봇, 헬스 케어, 로봇자동화 분야가 빠르게 성장 중 2021 이슈보고서 인공지능산업 현황 및 주요국 육성 정책 - ii - Ⅱ. 인공지능 기업 동향 및 기술수준 (글로벌 IT 기업) 글로벌 거대 IT 기업은 인공지능 분야의 경쟁력 확보를 위하여 AI 스타트업을 인수하는 형태로 자사에 필요한 인공지능 기술력과 인재를 동시에 확보 Ÿ (인공지능 기술 특성) 기술의 발전과 변화속도가 매우 빠르기 때문에 내부 R&D 투자를 통한 자체적인 기술력 확보에 한계가 존재 Ÿ (대응전략) 글로벌 IT 기업은 핵심제품 개선과 미래경쟁력 확보를 위해 인공지능 스타트업을 인수하는 형태로 기술력과 인재를 동시에 확보하는 어크하이어(acq-hire)* 전략을 사용 *어크하이어(acq-hire): 인수합병(acquisition)과 고용(hire)의 합성어로 M&A를 통하여 기업에 필요한 인재를 확보하는 전략 (글로벌 AI 스타트업) 미·중을 중심(미국은 기업주도, 중국은 정부주도)으로 생태계가 구성되어 빠르게 성장 중이며 국내 AI 유니콘 기업은 미출현 Ÿ 글로벌 AI 스타트업들은 엄청난 투자금(`19년 총 투자금액 $265억)을 받으며 유니콘기업으로 도약하거나 대기업과의 인수합병(M&A)을 통하여 글로벌 인공지능 기술발전을 견인 중 Ÿ 인공지능 유니콘 기업의 수 또한 매년 급증하고 있으며 ‘21년 8월 기준 67개 인공지능 유니콘이 존재하나 이중 국내 기업은 없는 상황 (국내기업) 국내기업은 스타트업 M&A와 자체 기술력 확보를 병행중이며 유망 인공지능 기업에 투자 집중 및 협력 Ÿ 기업별로 전담 연구조직(삼성AI센터, 네이버 AI랩, 카카오브레인, LG AI 연구원 등)을 설립하고 자체기술력 확보와 인공지능 전략을 기획 중 Ÿ `20년 기준, 총 153개 국내 AI 스타트업이 있으며 데이터 분석, 자율주행 등 신기술과 AI를 융합한 기술 및 서비스 분야 스타트업이 가장 많음 ‑ 글로벌 경쟁력을 갖추기 위해서는 정부의 제도적 뒷받침(투자·데이터규제완화)과 실제 산업(제조· 금융·의료 등) 내 기업과의 적극적인 협업이 시급 (주요국 기술수준) 논문·특허경쟁력 모두 미국이 가장 높은 기술경쟁력을 보유하고 중국과 유럽이 특정 분야에서 두각, 한국은 빠르게 추격하고 있으나 명확한 기술격차가 존재 Ÿ (글로벌 현황) 미국이 최정상급 인재와 글로벌 투자금을 흡수하며 압도적인 우위를 가지고 있으며 중국 정도만이 경쟁이 가능한 가운데 한국도 연구역량을 늘려나가고 있음 Ÿ (국내 기술경쟁력) AI 기술경쟁력은 미국과 중국이 압도적인 가운데 한국도 비교적 선전 중에 있으나, 인재 · 운영환경 등 세부 항목에서는 크게 뒤처지고 있음 Ÿ (상세기술분야별) 전반적으로 중국이 풍부한 지원을 기반으로 대부분의 기술분야에서 미국을 빠르게 추격중이며, 유럽은 행동지능(로보틱스 및 강인공지능) 분야에서 강점을 보임 Ÿ (미래 인공지능 경쟁력) 향후 인공지능 분야를 선도하기 위해서는 기능의 확장·강화 뿐만 아니라 실생활에 융합되기 위한 기술(인간·AI 상호협업, 인공지능 윤리 등)의 발전이 필요, 미국이 전 분야에서 가장 높은 경쟁력을 갖고 있으며 중국은 응용·사업화 측면, 유럽은 이론·윤리분야에