인공지능(AI)이 인류를 멸망시킬 가능성은 얼마나 될까요. 앤트로픽 연구원 에번 허빙어는 향후 10년 안에 그럴 확률을 10% 이상으로 봤습니다. ‘AI 대부’로 불리는 제프리 힌턴 캐나다 토론토대 명예교수도 지난 10일 영국 BBC 인터뷰에서 ‘10년 내 인류 멸망 확률 10%’라는 평가가 “불합리하지 않다”고 말했습니다. 힌턴 교수가 2024년 12월 BBC 인터뷰에서 제시했던 전망은 ‘향후 30년 내 10∼20%’였습니다. 최근 들어 위험이 닥칠 수 있는 시점을 더 짧게 보고 있는 셈입니다. 무시하기에는 큰 숫자입니다. 다만 통계로 계산한 확률은 아닙니다. AI의 발전 속도와 인간의 통제 역량을 각자가 판단해 숫자로 나타낸 겁니다. 예측 기간과 ‘멸망’의 정의도 제각각입니다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 이런 주장을 ‘종말론적 서사’라고 부르며 2030년 세상이 망할 확률은 0%라고 단언했습니다. 황 CEO 역시 0%를 산출한 구체적인 근거는 내놓지 않았습니다. AI 전문가들의 경고가 근거 없는 얘기는 아닙니다. AI가 주어진 범위를 벗어나 행동한 사례가 잇따랐기 때문입니다. 구글 제미나이는 지난 5월 사이버보안 시험에서 공격 대상으로 잘못 판단한 외부 기업 3곳의 시스템에 접근했습니다. 한 곳에서는 비밀번호를 반복해서 입력했고, 나머지 두 곳에서는 공개 저장소에 노출된 계정 정보를 찾아냈습니다. 오픈AI의 AI 에이전트도 보안 시험 중 격리 공간인 ‘샌드박스’를 벗어나 AI 플랫폼 허깅페이스의 실제 시스템에 침투했습니다. 모델의 위험성을 확인하기 위해 사이버 공격 거부 장치를 낮춘 상태에서 진행됐다고 오픈 AI는 설명했지만 AI가 문제를 풀라는 목표에 몰두한 나머지 실험실의 문을 열고 밖으로 나간 셈입니다. AI가 AI 개발을 돕기 시작한 것도 변수입니다. 이런 과정이 발전하면 AI 개발 속도는 더 빨라질 수 있습니다. 현재 AI가 다음 세대 AI를 만들고, 더 똑똑해진 AI가 다시 그다음 세대를 개발하는 식입니다. 아직 AI가 사람의 도움 없이 자신을 계속 개선하는 단계에 도달한 건 아닙니다. 다만 다리오 아모데이 앤트로픽 CEO는 이런 순환이 1∼2년 안에 본격화할 것으로 봅니다. ◆감속 외친 앤트로픽도 신모델 출시 AI 개발 속도를 안전성 평가와 통제 기술이 따라가지 못할 수 있다는 우려가 AI 속도조절론의 배경입니다. AI 감속론은 최근 국제사회와 AI 업계를 뜨겁게 달궜지만 곧바로 현실의 벽에 부딪혔습니다. 한 기업만 신모델 출시를 늦추면 경쟁사가 고객과 개발자, 투자금을 가져갈 수 있기 때문입니다. 앤트로픽은 아모데이 CEO가 감속을 주장한 지 열흘 만인 지난 22일 ‘클로드 오퍼스 5.5’를 출시했습니다. 오픈AI도 같은 날 ‘GPT-6 솔’과 ‘GPT-6 루나’를 내놨습니다. AI 기업들은 외부기관의 안전성 평가를 거쳤다고 강조했지만 안전을 앞세운 기업들도 모델 경쟁에서 멈추기는 어렵다는 점을 보여줬습니다. 국가 간 이해관계는 더 복잡합니다. 중국 관영매체 글로벌타임스는 감속론을 미국 기술기업의 우위를 지키려는 ‘냉전식 술수’라고 비판했습니다. 도널드 트럼프 미국 대통령도 AI 위험론을 ‘사기(hoax)’라고 부르며 감속하면 중국만 이익을 볼 것이라고 주장했습니다. 한국과 같은 추격국은 지금 속도를 늦추면 기술 격차가 더 벌어질 수 있다는 우려가 큽니다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 지난 16일 사회관계망서비스(SNS)에 “앞서 있는 나라가 속도를 조절하는 것과 추격하는 나라가 스스로 속도를 낮추는 것은 전혀 다른 문제”라고 썼습니다. AI 연구개발에는 가속페달을 밟되 위험에는 제대로 작동하는 브레이크를 갖춰야 한다는 주장입니다. ◆미·중, AI 사고 연락망 논의 개발 경쟁과 별개로 국제적인 안전 협의는 이제 첫발을 뗐습니다. 미국과 중국은 AI 안전사고가 발생했을 때 상대국에 알리는 연락망을 포함한 공식 대화체계를 구축하기로 했습니다. 통제를 벗어난 AI 에이전트와 비국가 세력의 사이버 공격을 공동 위험으로 다루는 방안도 논의합니다. 유엔 안전보장이사회도 AI가 국제안보에 미치는 영향을 논의합니다. 오픈AI와 앤트로픽 관계자뿐 아니라 중국 딥시크도 참석할 예정입니다. 당장 실질적인 합의가 나올 가능성을 낙관하기는 어렵습니다. 안전 규칙이 상대국의 개발만 늦추는 장치가 될 수 있다는 불신이 크고, 어떤 모델을 누가 어떻게 검사할지에 대한 공통 기준도 없습니다. 핵무기와 원자력도 처음부터 국제적인 통제체계를 갖췄던 건 아닙니다. 핵무기가 실제로 사용되고 군비 경쟁과 사고 위험이 커진 뒤에야 핵확산금지조약(NPT), 국제원자력기구(IAEA) 등이 만들어졌습니다. 핵 규제의 역사가 AI에서도 그대로 반복된다고 말할 수는 없지만 AI 통제 실패가 대규모 피해로 이어지거나 여러 나라가 이를 공동의 위협으로 인식한다면 국제협상이 급물살을 탈 가능성은 있습니다.

삼성전자가 전남광주통합특별시 광주사업장에 2400억원을 투자해 인공지능(AI) 데이터센터와 첨단 제조시설용 냉난방공조(HVAC) 생산라인을 구축한다. 삼성전자는 21일 광주사업장에서 플랙트그룹 HVAC 생산라인 착공식을 열었다고 밝혔다. 행사에는 노태문 삼성전자 DX부문 대표이사 사장과 토비아스 케텔레 플랙트그룹 최고재무책임자(CFO), 민형배 전남광주통합특별시장 등이 참석했다. 신규 생산라인은 광주사업장 제3캠퍼스에 연면적 2만1800㎡(약 6600평) 규모로 조성되고, 2028년 초 본격 가동될 예정이다. 플랙트그룹의 15번째 글로벌 생산거점으로 한국과 동아시아 지역의 AI 데이터센터, 반도체·배터리 등 첨단 제조시설과 대형 상업시설의 공조 수요에 대응한다. 생산 품목은 냉각수 분배장치(CDU), 팬 월 유닛(FWU), 컴퓨터룸 공기 처리 장치(CRAH), 대형 건축물용 공기조화기(AHU) 등이다. 삼성전자는 제품 개발부터 생산·설치·유지보수까지 연계하는 HVAC 사업 체계를 구축해 급증하는 데이터센터 냉각 수요에 대응할 계획이다. 신규 생산라인 착공과 완공, 양산 안정화 단계까지 안전 관리에도 집중한다. 삼성전자는 지역 인재 채용과 협력회사와의 동반성장을 추진해 지역 경제 활성화에도 기여할 방침이다. 노 사장은 “이번 착공은 핵심 성장동력인 HVAC 사업 도약의 이정표”라며 “광주사업장을 AI 가전과 차세대 HVAC 솔루션을 함께 생산하는 첨단 제조 거점으로 육성하겠다”고 말했다.

삼성전자의 ‘반도체 신화’를 이끈 권오현 전 삼성전자 회장이 한국과학기술원(KAIST·카이스트) 새 이사장으로 선임됐다. 카이스트 이사회는 21일 서울에서 열린 제298회 임시이사회에서 권 전 회장을 신임 이사장으로 선임했다고 밝혔다. 카이스트 이사회는 지난 6월 말 김명자 전 이사장 임기가 끝난 뒤 차기철 이사가 직무대행을 맡아 왔다. 권 이사장은 서울대 전기공학과를 졸업하고 카이스트에서 전기공학 석사, 미국 스탠퍼드대에서 전기공학 박사 학위를 받았다. 1985년 미국 삼성반도체연구소 연구원으로 삼성에 합류한 뒤 1992년 세계 최초 64Mb D램 개발을 이끌며 삼성전자가 세계 메모리 반도체 초격차를 달성하는 데 기틀을 닦았다. 권 이사장은 이후 삼성전자 반도체사업부 사장과 대표이사 부회장, 대표이사 회장 겸 종합기술원 회장을 지냈다. 경영 일선에서 물러난 뒤에는 한국발명진흥회 회장, 서울대 이사장 등을 맡았고, 현재 오렌지플래닛 창업재단 이사장으로 활동하고 있다. 권 이사장은 2018년 동문 최초로 카이스트 명예경영학박사 학위를 받기도 했다. 신진 연구자를 지원하는 ‘권오현조교수’ 제도 마련에도 힘을 보탰다. 지난달 제297회 임시이사회에서 카이스트 이사로 선임된 데 이어 이번 이사회에서 이사장을 맡게 됐다. 권 이사장의 임기는 2029년 8월 19일까지다.

인공지능(AI) 개발 속도를 늦춰야 한다고 주장해온 앤트로픽이 오픈AI에 맞설 차세대 모델 출시를 검토하고 있다. 안전을 강조한 기업조차 개발 경쟁에서 벗어나기 어려운 AI 산업 딜레마가 드러났다는 분석이 나온다. 기업들의 자율적인 결단만으로 AI 개발 속도를 조절하기 어렵다는 지적에도 힘이 실린다. 20일 로이터에 따르면 앤트로픽은 차세대 AI 모델의 출시 여부와 시점을 논의하고 있다. 앤트로픽은 새 모델의 안전성을 평가하면서 출시에 필요한 투자와 수익성 개선을 고려하는 것으로 전해졌다. 이번 논의는 다리오 아모데이 앤트로픽 최고경영자(CEO)가 AI 개발 감속을 촉구한 지 약 일주일 만에 알려졌다. 아모데이 CEO는 지난 12일 AI 안전성을 검증할 시간을 확보하기 위해 개발 속도를 늦춰야 한다고 주장했고, 샘 올트먼 오픈AI CEO와 일론 머스크 스페이스X CEO 등도 여기에 힘을 보탰다. 하지만 최근 AI 기업들이 신모델 출시 주기를 단축하면서 감속론이 힘을 잃고 있다는 관측이 제기된다. 구글은 한 달에 한 번꼴로 신모델을 발표하고 있고, 앤트로픽도 6개월 이상 걸리던 출시 간격을 절반 이상 줄였다. 앤트로픽은 이달 초 신모델을 내놓은 데 이어 추가 모델 출시까지 검토하면서 속도전에 다시 불을 붙이는 모습이다. AI 산업의 주도권 경쟁이 치열해진 영향이 크다. 결제 서비스 기업 램프가 최근 집계한 기업 AI 지출에서 아스트라는 13%로 앤트로픽 ‘클로드 페이블(8%)’을 웃돌았다. AI 모델 중개 플랫폼 오픈라우터에서도 오픈AI 모델 지출액은 2년 반 만에 앤트로픽을 앞섰다. AI 기업들이 기업공개(IPO)를 앞두고 수익성을 입증해야 한다는 점도 감속을 어렵게 만드는 요인이다. 연내 IPO를 추진하는 앤트로픽은 투자자들에게 차세대 모델의 경쟁력과 지속적인 성장 가능성을 보여줘야 한다. 업계에 공통으로 적용할 출시 기준과 외부 검증, 규제 장치가 마련되지 않는 한 AI 기업들이 안전보다 속도를 우선하는 흐름은 이어질 것으로 보인다.

인공지능(AI)이 과학 연구의 속도와 방식을 바꾸더라도 노벨상 선정 원칙과 인간 과학자의 역할은 달라지지 않을 것이라는 진단이 나왔다. 한나 스티에르네(사진) 노벨재단 사무총장은 20일 서울 강남구 코엑스에서 열린 ‘노벨프라이즈 다이얼로그 서울 2026’에서 “노벨상의 원칙은 인류에게 혜택을 가져다준 업적이어야 한다는 것”이라며 “앞으로도 이를 지켜나갈 것”이라고 밝혔다. 연구 과정에 AI가 중요해지면서 노벨상도 영향을 받고 있지만 수상 기준 자체가 바뀌지는 않는다고 설명했다. 노벨 물리학상 심사위원인 에바 올손 스웨덴 차머스공대 교수도 “누가 발명과 혁신을 먼저 수행했는지 확인하는 데 집중한다”며 “AI가 대두돼도 수상자를 가려내는 방식은 변하지 않을 것”이라고 말했다. 노벨상 수상자들도 AI에 대해 과학자를 대체하기보다 연구를 확장하는 도구로 평가했다. 2021년 노벨화학상 수상자인 데이비드 맥밀런 프린스턴대 교수는 “AI가 발전해도 인간 과학자에게 요구되는 덕목은 달라지지 않는다”며 창의성과 판단력을 강조했다. 브라이언 슈미트 호주국립대 교수는 AI를 방대한 관측 자료 분석을 돕는 ‘똑똑한 조수’에 비유했다.

SK하이닉스가 인텔과 손잡고 미국에서 메모리 반도체를 생산하는 방안을 검토 중인 것으로 알려졌다. 협의가 현실화하면 SK하이닉스가 미국에서 메모리 칩을 직접 생산하는 첫 사례가 된다. 16일 로이터통신은 복수 소식통의 말을 인용해 SK하이닉스가 인텔이 미국 오하이오주에 건설 중인 반도체 생산 시설 일부를 임차해 메모리 칩을 생산하는 방안을 협의하고 있다고 보도했다. SK하이닉스와 인텔, 주요 클라우드 기업이 합작법인을 설립하는 방안도 검토되고 있는 것으로 전해졌다. 다만 D램과 낸드 등 어떤 종류의 메모리를 생산할지는 아직 정해지지 않았다. SK하이닉스는 현재 미국 인디애나주 웨스트라피엣에 약 40억달러를 투자해 차세대 고대역폭메모리(HBM) 어드밴스트 패키징 공장을 건설하고 있다. 2029년 하반기 양산이 목표다. 다만 이 공장은 한국 등에서 생산한 D램을 들여와 HBM으로 가공하는 후공정 시설로, 메모리 칩 자체를 생산하는 전공정 시설은 아니다. 이번 논의는 미국 정부가 반도체 기업에 현지 생산 확대를 압박하는 가운데 이뤄지고 있다. 하워드 러트닉 미 상무부 장관은 이달 초 미국에서 생산하지 않는 반도체 제품에 관세를 부과하는 방안을 검토하고 있다는 취지로 발언했다. 국가핵심기술의 해외 이전 여부는 변수로 꼽힌다. 산업통상부는 SK하이닉스의 미국 내 반도체 생산 계획과 관련해 “어떤 결정이든 기업의 재량”이라면서도 국가핵심기술과 관련된 경우 산업기술보호법상 검토 대상이 될 수 있다고 밝혔다. SK하이닉스도 관련 보도에 대해 아직 확정된 사안은 없다는 입장이다. SK하이닉스는 입장문을 통해 “글로벌 경쟁력 강화를 위해 다양한 방안을 검토하고 있으나 현재 어떠한 사안도 확정된 바 없다”며 “보도에서 언급된 인텔 시설 임차와 합작법인 설립 등 시나리오 역시 결정된 사항이 없다”고 밝혔다. 인텔도 이번 보도를 ‘추측’이라고 규정하며 구체적인 논평을 거부했다. 다만 인텔은 오하이오주 반도체 생산 시설에 대한 투자는 계속 진행 중이라고 밝혔다.

효성중공업이 미국 빅테크(거대기술기업)에 3800억원대 규모의 초고압 변압기를 공급한다. 인공지능(AI) 데이터센터를 비롯해 미국 전력 인프라 수요가 급증하면서 현지 생산체계를 갖춘 효성중공업 수주가 확대되고 있다. 효성중공업은 미국 빅테크 두 곳과 3865억원 규모의 초고압 변압기 공급계약을 체결했다고 15일 밝혔다. 2200억원 규모의 765킬로볼트(㎸) 초고압 변압기와 1665억원 규모의 345㎸ 초고압 변압기를 각각 공급한다. 이번에 수주한 초고압 변압기는 미국 남·북부 지역에 새로 구축되는 AI 데이터센터에 투입된다. 효성중공업은 북미 전력 수요에 대응하기 위해 현지 생산 기반을 확대해 왔다. 2020년 인수한 테네시주 멤피스 초고압 변압기 공장은 현재 증설 중이고, 증설이 완료되면 미국 내 최대 규모의 초고압 변압기 생산능력을 확보한다는 게 회사 설명이다. 지난 7월에는 북미 에너지 인프라 기업 콴타와 초고압 차단기 합작법인을 설립해 현지 생산 품목도 넓혔다. AI 데이터센터용 전력 인프라 사업도 강화하고 있다. 이달 초 변압기와 차단기 등 전력설비, 에너지저장장치(ESS), 마이크로그리드, 스태콤 등 전력 안정화 솔루션 인력을 한데 모은 ‘데이터센터사업팀’을 신설했다. 효성중공업은 미국 765㎸ 초고압 변압기 시장에서 2010년대 초부터 점유율 1위를 기록하고 있다. 현재 미국 송전망에 설치된 765㎸ 초고압 변압기의 절반가량을 공급한 기업이 효성중공업이다. 올해도 수주 성과를 이어가는 중이다. 지난달까지 신규 수주액은 약 9조3000억원으로 이미 지난해 연간 수주액을 넘어섰다. 수주 증가세에 힘입어 효성중공업은 연간 수주 목표를 8조4000억원에서 12조원으로 상향했다. 조현준 효성 회장은 “AI 시대를 맞아 전력 인프라 수요가 폭발하며 60년 만의 슈퍼사이클(초호황)이 왔다”며 “변압기와 차단기, 초고압직류송전(HVDC)·스태콤·ESS 등을 아우르는 토털 솔루션 경쟁력을 기반으로 효성중공업을 5년 안에 글로벌 톱3으로 올려놓겠다”고 말했다.

LG가 제조·과학·금융 등 실제 산업 현장에서 성과를 내는 ‘전문가 인공지능(AI)’을 앞세워 AI 경쟁에 나선다. 범용 AI 모델의 성능 경쟁을 넘어 그룹이 축적한 산업 데이터와 전문성을 AI 경쟁력으로 확장하고, 향후에는 스스로 판단하고 실행하는 에이전트 AI와 자율형 공장까지 발전시킨다는 구상이다. LG AI연구원은 14일 서울 강서구 LG사이언스파크에서 ‘LG AI 토크 콘서트 2026’을 열고 제조·금융·과학 분야에서 개발한 전문가 AI를 공개했다. 임우형 LG AI연구원 공동 연구원장은 “이미 세상에는 뛰어난 범용 AI 모델이 많지만 산업 현장에서는 그럴듯한 답을 내놓는 것만으로는 충분하지 않다”며 “수많은 변수와 단 1%의 특이사항까지 이해하고 판단해 실제 업무 효율과 비용, 생산성과 품질 개선으로 이어지는 AI가 필요하다”고 말했다. LG가 말하는 전문가 AI는 산업별 전문 지식과 현장 데이터, 현업 전문가들이 시행착오를 통해 쌓은 노하우를 AI에 결합하는 개념이다. 제조·화학·배터리·부품 등 실제 사업 현장에서 축적한 경험을 AI에 적용하고, 현장에서 검증한 기술을 모델 고도화에 활용하거나 다른 산업으로 확장하는 방식이다. LG AI연구원은 지난 5년여간 화학 플랜트 운영, 품질 검사, 수요·원재료 가격 예측 등 100건 이상의 산업 난제를 해결했다. 이화영 LG AI연구원 AI사업개발부문장은 “프로젝트에 따라 수백억원 규모의 비용 절감 효과를 거두고 있다”고 설명했다. 제조 분야에서는 공정 조건과 품질 정보를 이해·예측하는 ‘엑사원 태뷸러’와 제품이나 공정이 달라져도 별도 재학습 없이 적용할 수 있는 비전 검사 모델 ‘엑사원 옴니 인스펙트’를 공개했다. AI가 불량 가능성을 사전에 예측하고 최적의 공정 조건을 찾는다. 앞으로는 데이터 샘플링과 라벨링, 모델 학습까지 스스로 수행하도록 고도화하기로 했다. 문제가 발생한 뒤 대응하던 제조 방식을 AI가 먼저 예측하고 조치하는 구조로 전환하는 게 핵심이다. 과학 분야에서는 물질을 설계하고 합성 결과를 예측하는 ‘엑사원 디스커버리’를 활용한다. LG생활건강과는 42만개 후보 물질을 검토해 하루 만에 탈모 효과 물질 ‘람시딜’을 찾아내는 성과를 냈다. AI가 물질을 설계하고 로봇이 실험한 뒤 결과를 다시 학습해 다음 실험을 설계하는 ‘자율 실험실’로 확장할 계획이다. 금융 분야에서는 다수의 AI 에이전트가 데이터 분석·추론·예측·설명을 수행하는 ‘엑사원 BI’를 런던증권거래소그룹(LSEG), 코스콤 등과 사업화하고 있다. LG는 전문가 AI 공급 기업을 넓힐 방침이다. 보안을 중시하는 국내 기업에는 기업 내부에 AI를 설치하는 온프레미스 방식으로, 해외 기업에는 클라우드 API 방식으로 공급하는 방안도 추진한다. 제조 현장에서 개발한 시계열 예측 기술을 금융으로 확장한 것처럼 한 산업에서 검증한 기술을 다른 산업에 이식하는 방식도 확대한다. 향후에는 전문가 AI를 스스로 문제를 정의하고 해결 방법을 계획해 행동하는 에이전트 AI로 발전시킨다. 제조 현장에서는 로봇 파운데이션 모델과 결합해 사람이 생산 목표와 품질 기준을 제시하면 AI가 공장 상태를 파악하고 로봇과 검사 설비, 생산 모듈을 연결해 운영하는 자율형 공장을 지향한다. 임 공동 연구원장은 “지난 6년 동안 AI가 산업의 문제를 이해할 수 있도록 해왔다”며 “이제는 그 AI가 스스로 판단하고 행동하는 단계를 준비하고 있다”고 말했다.

지난달 정보통신기술(ICT) 산업 수출이 600억달러에 육박하며 역대 최대치를 기록했다. 인공지능(AI) 인프라 투자가 확대되면서 반도체와 기업용 솔리드스테이트드라이브(SSD) 수출이 크게 늘어난 영향이다. 과학기술정보통신부는 지난달 ICT 수출이 599억8000만달러로 전년 동기보다 162.6% 증가했다고 14일 밝혔다. ICT 수출액은 3개월 연속 500억달러를 넘었고, 무역수지는 역대 가장 많은 413억7000만달러 흑자를 기록했다. 전체 산업 수출액(982억5000만달러) 중 ICT가 차지한 비중도 61.0%로 처음 60%를 돌파했다. 품목별로는 반도체 수출이 466억7000만달러로 209.0% 증가했다. 글로벌 빅테크(거대 기술기업)의 설비투자 확대로 AI 인프라 수요가 이어지고, 메모리 초과수요에 따른 고정거래가격 상승세가 실적을 끌어올렸다. 반도체 수출은 3개월 연속 400억달러를 넘었고, 8개월 연속 100% 이상 증가율을 기록했다 지역별로는 주요 수출국 수출이 모두 늘었다. 중국·홍콩 수출은 273억2000만달러로 227.9% 늘었고, 미국은 94억6000만달러로 306.5% 급증했다. 베트남(70억1000만달러), 대만(55억4000만달러), 유럽연합(EU·19억3000만달러), 인도(10억4000만달러), 일본(5억6000만달러) 등도 증가했다.

국내 기업 절반 이상이 인공지능(AI)을 도입하는 등 AI 도입 속도가 빨라지고 있다는 조사 결과가 나왔다. AI를 활용하는 기업은 생산성 향상 효과를 체감하고 있으나 전사적 확산을 위한 전략과 인재, 거버넌스 기반은 아직 부족한 것으로 나타났다. 14일 아마존웹서비스(AWS)가 글로벌 리서치 기관 스트랜드 파트너스에 의뢰해 진행한 ‘2026년 한국의 AI 잠재력 발현’ 보고서를 보면 현재 국내 기업의 AI 도입률은 58%였다. 전년(48%)보다 10%포인트 올랐다. 최근 1년간 AI를 새로 도입한 기업이 약 62만4000곳으로 1분당 한 곳 이상이 AI를 도입한 것으로 집계됐다. 이번 조사는 국내 기업 리더와 일반 국민 각 1000명을 대상으로 진행됐다. AI 도입은 실제 성과로도 이어지고 있다. AI 도입 기업의 81%는 생산성이 향상됐다고 답했고, 주당 평균 14시간을 절약하고 있는 것으로 조사됐다. 매출이 늘었다는 기업은 58%였다. 도입 기업의 84%는 향후 12개월 안에 AI 사용을 더 늘릴 계획이라고 답했다. AI 도입 속도는 빨라졌지만 AI를 조직 전반에 확산하는 데 필요한 체계와 투자 성과를 평가할 기준이 미비한 점은 한계로 지적됐다. 공식적인 AI 전략을 갖춘 기업은 27%에 그쳤고, 47%는 AI 투자수익률(ROI)을 측정할 신뢰할 만한 방법이 없다고 답했다. 성공적인 AI 도입 여부를 판단할 기준을 갖춘 기업도 24%에 불과했다. 피지컬 AI 등 차세대 AI에 대한 관심도 커지고 있다. 피지컬 AI를 전면 도입한 기업은 기업의 6%에 그쳤지만 22%는 시범 적용 중이고, 39%는 도입을 계획하고 있다. 기업들은 자율 로봇(54%), 예지 정비(41%), 인간·기계 협업(39%), 창고·물류 자동화(38%) 등에 관심이 컸다. 차세대 AI를 준비하는 데 주요 걸림돌로는 AI·디지털 역량 부족과 기술·데이터 장벽, 인력 확보 어려움이 꼽혔다.