新정부가 육성하는 첨단전략산업, 인공지능(AI) 유망 분야별 기술, 시장 동향과 주요 기업별 사업 전략

테크포럼은 ‘beyond technology’ 라는 캐치프레이즈를 모토로

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新정부가 육성하는 첨단전략산업, 인공지능(AI) 유망 분야별 기술, 시장 동향과 주요 기업별 사업 전략

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제조사: IRS Global

규격: 666쪽 (A4, 서적, PDF)

ISBN: 9791194532118

발간일: 2025-08-01

 

 

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新정부가 육성하는 첨단전략산업, 인공지능(AI) 유망 분야별 기술, 시장 동향과 주요 기업별 사업

 

 

 

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[ 보고서 소개 ]

新정부가 육성하는 첨단전략산업, 인공지능(AI) 유망 분야별 기술, 시장 동향과 주요 기업별 사업 전략

인공지능(AI)은 이제 특정 기술 분야를 넘어 사회 전반의 혁신을 이끄는 핵심 동력이 되고 있다. 과거에는 상상에 머물렀던 AI의 발전은 이제 우리 삶의 방식을 근본적으로 변화시키고 있으며, 앞으로도 그 영향력은 더욱 커질 것으로 전망되고 있다. 이러한 급변하는 AI 환경 속에서 정확한 정보와 통찰을 제공하는 것은 매우 중요한 일이다.

본 보고서는 AI 분야의 최신 기술 트렌드와 시장 동향을 심층 분석하고, 주요 기업들의 사업 전략을 면밀하게 다루고 있다. 특히, 현재 가장 주목받는 AI 에이전트부터 멀티모달 AI, 나아가 범용인공지능(AGI)에 이르기까지 AI 기술의 진화 방향과 향후 과제까지 제시했다. 또한, 실제 산업 적용에서 핵심이 되는 RAG(검색 증강 생성) 기술과 온디바이스 AI, 그리고 빠르게 발전하는 소형언어모델(SLM)의 중요성도 강조했다. AI 기술의 발전과 함께 고려해야 할 책임 있는 AI의 중요성 또한 놓치지 않고 정리, 분석하였다.

특히, AI 에이전트 시장의 폭발적 성장은 AI의 역할을 단순 정보 제공에서 행동 수행으로 변화시키며, 이는 인간과 AI의 협업 방식을 재정의하고 새로운 직무 및 역량을 요구할 것이다. 2026년까지 지식 근로자의 약 25%가 에이전트 워크플로우를 활용하여 생산성을 약 40% 높일 것으로 예상되고 있다.
이는 AI가 일부 업무를 자동화하는 수준을 넘어, 조직의 구조와 전략, 문화 전반을 재설계하게 될 것임을 시사하고 있다. 구성원들은 AI와의 협업을 통해 보다 높은 수준의 판단과 창의적 문제 해결에 집중하게 되며, 프롬프트 엔지니어, AI 감독관 등 새로운 역할과 역량이 등장하면서 전통적인 업무 개념과 직무의 경계도 크게 변화할 것이다.

또한, 범용인공지능(AGI) 시장의 높은 성장 잠재력은 기술적 진보뿐만 아니라, AGI가 제공할 '산업 전반의 혁신 및 인간 능력 증강'이라는 비전이 시장의 기대를 견인하고 있음을 보여준다. AGI는 인간의 능력을 뛰어넘는 고급 자동화, 의사결정, 문제 해결 기능을 가능하게 하여 다양한 분야를 변화시킬 잠재력을 가지고 있다.
특히 의료 분야에서는 진단 및 개인 맞춤형 치료를 향상시키고, 금융 분야에서는 거래 전략 및 위험 관리를 최적화할 수 있으며, 제조 분야에서는 운영을 간소화하고 효율성을 향상시킬 수 있다. 또한, AGI는 알고리즘, 계산 능력, 데이터 분석을 향상시키는 기술의 진보와 중소기업의 클라우드 컴퓨팅 도입 증가라는 기회를 가진다.
AGI 시장의 잠재력은 단순히 기술적 완성도에 대한 기대뿐만 아니라, AGI가 핵심 산업에서 '인간의 한계를 뛰어넘는 문제 해결 능력'과 '고도로 개인화된 솔루션'을 제공함으로써 전례 없는 생산성 향상과 혁신을 가져올 것이라는 비전에 기반한다. 이는 AGI가 미래 산업 발전과 경제 성장의 핵심 동력이 될 것이라는 강력한 믿음이 시장의 투자를 유도하고 있음을 시사한다.

한편, 산업 전반에서 온디바이스 AI 기기의 수요가 급증하면서 시장이 본격적으로 확대되고 있다. 삼성, 인텔, 퀄컴 등 하드웨어 및 반도체 기업들이 온디바이스 AI 칩 및 기기 개발에 적극적으로 투자하고 있다. 온디바이스 AI는 AI를 사용자에게 더욱 가깝게, 그리고 개인화된 형태로 제공함으로써 AI의 일상생활 및 산업 현장 침투를 가속화한다.
하지만, 모든 AI 연산을 온디바이스에서 처리하는 것은 현실적인 한계가 있으므로, 복잡하고 대규모 연산은 클라우드에서, 실시간성 및 개인정보 보호가 중요한 연산은 온디바이스에서 처리하는 '클라우드-엣지 하이브리드 아키텍처'가 미래 AI 인프라의 표준 모델로 자리 잡을 것으로 전망된다. 이는 AI 서비스 제공 방식의 유연성을 극대화하고, 다양한 사용 시나리오에 최적화된 AI 경험을 가능하게 할 것이다.

이와 같은 AI 기술의 발전은 기업에게는 새로운 비즈니스 기회를, 개인에게는 더욱 편리하고 풍요로운 삶을 약속하고 있다. 하지만 동시에 기술 오남용, 프라이버시 침해 등의 윤리적 문제 등 다양한 도전 과제 또한 제기되고 있다.

본 보고서가 AI의 밝은 미래를 준비하고 당면한 과제를 해결하는 데 필요한 지식과 통찰을 제공하기를 바란다. 또한, AI 시대를 항해하는 산업 관계자와 연구자 여러분뿐만 아니라 AI에 관심 있는 모든 분들께 유용한 지침서가 되기를 진심으로 바라며, 마지막으로 끊임없이 발전하는 AI 기술의 역동성을 이해하고 미래를 대비하는 데 본 보고서가 작은 보탬이 되기를 기대한다.



[ 목차 ]


Ⅰ. AI(인공지능) 시장 전망과 정책 추진 동향

1. AI(인공지능) 기술 트렌드
  1-1. AI(인공지능) 기술 개요와 산업 구조
    1) AI 기술 개요
      (1) AI 정의 및 개념
      (2) 중요성
      (3) AI 기술의 조류
      (4) 생성형 AI 기술 발전 요인과 과제
    2) AI 산업 구조 및 생태계
      (1) 산업 특징 및 구조
      (2) 국내 산업 생태계
  1-2. 2025년 AI(인공지능) 주요 트렌드
    1) 딥시크 영향
      (1) AI의 가격 파괴
      (2) 확대되는 AI 경제 구도
      (3) 신중한 평가가 필요한 미국의 반도체 수출 규제
      (4) 일치하는 미ㆍ중 IT 리더의 이해관계
    2) AI 에이전트 기술 트렌드
      (1) 자율성 및 추론 능력 고도화
      (2) 멀티모달 및 자기성찰 AI의 부상
      (3) 다중 에이전트 시스템(MAS)의 협업 진화
    3) 대규모 언어 모델(LLM)
    4) GPU & HBM(고대역폭 메모리)
    5) 온디바이스 AI
  1-3. 진화하는 생성형 AI 트렌드 및 전망
    1) AI의 최근 동향
      (1) AI의 최신 도입 상황
      (2) 기존형 AI와 생성형 AI의 차이
      (3) 생성형 AI의 애플리케이션化
    2) 범용 기술로의 진화
      (1) 범용 기술이란
      (2) 모델의 대규모화 트렌드
      (3) 특화ㆍ소형 모델의 실용성 향상
      (4) 대형 AI와 소형 AI
      (5) 초기 사례 분석
      (6) 지적 자원의 베스트 믹스(최적의 전원 구성)
      (7) AI의 진화를 저해하는 기술적인 주요 과제
    3) AI 진화와 세계로의 확장
      (1) AI 기술의 진화에 관한 중장기적 예측
      (2) 세계의 확장

2. AI(인공지능) 시장 동향과 전망
  2-1. 인공지능(AI) 시장 규모 전망
    1) 글로벌 시장 규모 전망
      (1) AI 연도별 시장규모 전망
      (2) AI 부문별 시장규모 전망
      (3) 기업용 AI 시장규모 전망
      (4) 챗봇 시장규모 전망
    2) 주요국별 준비 및 대응 현황
      (1) 인공지능(AI) 준비
      (2) 인공지능(AI) 정부 전략
      (3) 인공지능(AI) 운영환경
      (4) 인공지능(AI) 연구
      (5) 인공지능(AI) 민간 투자
    3) 주요 기술별 시장규모 전망
      (1) 머신러닝(Machine learning)
      (2) AI 로봇
      (3) 자연어처리(Natural language processing)
      (4) 생성형 AI(Generative AI)
      (5) 컴퓨터 비전(Computer Vision)
  2-2. 인공지능(AI) 유망 분야별 시장 동향과 전망
    1) 범용인공지능(AGI) 시장
      (1) AGI 시장 규모
      (2) 범용인공지능(AGI) 출현 단계
      (3) 글로벌 AI칩 시장규모
    2) AI 에이전트 시장
      (1) Markets&Markets
      (2) Grand View Research
    3) 온디바이스 AI 시장
      (1) 온디바이스 AI 시장규모
      (2) 언어 모델 시장규모
      (3) 스마트폰과 웨어러블 기기 글로벌 AI 시장규모
      (4) 자동차용 인공지능 시장규모
      (5) AI 반도체 산업

3. AI(인공지능) 국내외 정책 추진 동향
  3-1. 미국
    1) AI 정책 환경
      (1) 민간투자 장려
      (2) AI 원자재
      (3) AI 거버넌스
    2) 트럼프 2기 인공지능(AI) 정책
      (1) 탈규제 및 산업 발전 중시
      (2) AI 안보 강조
      (3) AI 인프라 확장
      (4) 정부 효율화 및 관료주의 타파
      (5) 주요 인선 및 과학기술 거버넌스 변화
    3) 트럼프 2기 AI 정책의 파급 효과 및 전망
      (1) 바이든 AI 정책과의 비교
      (2) 기술 및 산업 영향
      (3) 국제 관계 및 동맹 영향
  3-2. 유럽연합(EU)
    1) 유럽연합(EU)의 AI 정책
      (1) 중소기업 지원
      (2) 데이터 보호 강화
      (3) 글로벌 리더십 지향과 역량 강화
      (4) EU AI 챔피언스 이니셔티브
    2) 주요국별 AI 대응 정책
      (1) 영국
      (2) 독일
      (3) 프랑스
  3-3. 중국
    1) 그간의 정책 추진 이력
    2) AI R&D 및 응용
      (1) 상하이 국유자산감독관리위원회 : AI+ 행동 계획 발표
      (2) 차이나모바일 : AI+ 행동 계획 발표
      (3) AI+ 교육 : 개인 맞춤화와 상호작용의 강화
      (4) AI+ 의료: 지능화되고 표준화된 건강 및 병원 관리
    3) 국가 인공지능 산업 종합 표준화 체계 구축 지침
    4) 생성형 AI 서비스 관리
    5) 빅데이터 산업 육성
    6) 데이터 산업 육성
  3-4. 일본
    1) AI전략회의
    2) AI 상용화
    3) 안보 직결 분야 지원
  3-5. 한국
    1) 新정부의 AI 정책 로드맵
      (1) AI 정책의 비전 및 목표
      (2) AI 정책 핵심 로드맵
    2) 국가 AI전략
    3) AI-반도체 이니셔티브
      (1) 5대 중점 추진 과제
      (2) 9대 기술혁신 과제
    4) 대한민국 초거대 인공지능(AI) 도약
    5) 인공지능 일상화 및 산업 고도화 계획
    6) 데이터 산업 진흥



Ⅱ. AI 유망 분야별 기술 트렌드와 R&D 추진 현황

1. 인공지능(AI) 유망 분야별 기술 트렌드
  1-1. AI 에이전트
    1) AI 에이전트 기술 개요
      (1) 정의 및 개념
      (2) 생성형 AI와 차이점
      (3) 주요 유형 및 분류
      (4) 도입의 이점
    2) 주요 기술 및 구성 요소
      (1) 개요
      (2) 외부 시스템과 분리된 LLM의 한계
      (3) MCP
      (4) A2A 프로토콜
      (5) 향후 업계의 변화
    3) AI 에이전트 한계 및 도전 과제
      (1) 기술적 한계 및 연구개선 방향
      (2) 윤리, 안전, 거버넌스 문제
      (3) 법적 책임 및 규제 동향
    4) AI 에이전트 주요 사례
      (1) 마이크로소프트(Microsoft)
      (2) 구글(Google)
      (3) 애플(Apple)
      (4) 메타(Meta)
      (5) AWS(Amazon Web Services)
      (6) 세일즈포스(Salesforce)
    5) AI 에이전트 시장 및 산업 생태계 동향
      (1) 글로벌 시장 성장 및 투자 현황
      (2) 주요 선도 기업 및 연구 기관
      (3) 주요 기업 동향
      (4) 국내 AI 에이전트 시장의 특징 및 경쟁력 분석
  1-2. 범용인공지능(AGI)
    1) 범용인공지능 기술 개요
      (1) 범용인공지능 개념
      (2) 범용인공지능(AGI)과 인공지능(AI)의 차이점
      (3) 주요 특징 및 분류
    2) 범용인공지능(AGI) 관련 기술 개발 동향
      (1) 가트너 선정 AGI 핵심 기술
      (2) AGI 구현을 위한 핵심 기술
      (3) 대형세계모델(Large World Model, LWM)
    3) 국내외 기업별 기술 개발 현황
      (1) 메타(Meta)
      (2) 오픈 AI(OPEN AI)
      (3) 구글(Google)
      (4) 아마존(amazon)
      (5) 모니카(Monica)
      (6) 삼성(SAMSUNG)
      (7) 카카오(kakao)
      (8) 카이스트(KAIST)
    4) 향후 핵심과제와 대응 방안
      (1) 기술적 난제와 연구 동향
      (2) 사회ㆍ경제적 및 윤리적 과제
      (3) AGI 과제에 대한 다각적 대응 방안
  1-3. 온디바이스 AI
    1) 온디바이스 AI 기술 개요
      (1) 온디바이스 AI 정의
      (2) 클라우드 AI와 차이점
    2) 온디바이스 AI 기술 개발 동향
      (1) 하드웨어/SW 분야별 온디바이스 AI 기술
      (2) 국내외 기업별 기술개발 동향
      (3) 온디바이스 AI 학습
      (4) 활용 분야
      (5) 온디바이스 AI 적용 제품 현황
    3) 온디바이스 AI 산업 현황과 밸류체인
      (1) 온디바이스 AI 산업 현황
      (2) 온디바이스 AI 밸류체인
  1-4. 멀티모달 AI
    1) 멀티모달 AI 개요
      (1) 정의
      (2) 발전 과정
    2) 멀티모달 AI 기술 개발 동향과 전망
      (1) 기술 개요
      (2) 시스템 구성 기술 개발 동향
      (3) 싱글모달에서 멀티모달
      (4) 생성형 AI와 멀티모달 AI
      (5) 주요 기술 동향 및 전망
    3) 멀티모달 AI의 활용 사례
      (1) 웹 분야 : 위조품 및 가짜 영상 판별
      (2) 자동차 분야 : 자율주행 제어 지원
      (3) 의료 분야 : 진단 및 치료 방법을 보조적으로 제안
      (4) 범죄 예방ㆍ감시 분야 – 상황 판단
      (5) 제조ㆍ개발 분야 – 로봇 제어 및 소재 개발 지원
    4) 향후 핵심과제와 대응 방안
      (1) 기술적 과제
      (2) 윤리적 및 사회적 과제
      (3) 기술적 대응 방안
      (4) 윤리적 및 사회적 대응 방안
  1-5. RAG(검색 증강 생성)
    1) RAG(검색 증강 생성) 기술 개요
      (1) RAG의 개념
      (2) RAG 아키텍처 및 구성 요소
      (3) RAG의 장점
    2) RAG(검색 증강 생성) 기술 및 연구개발 동향
      (1) RAG 필요성
      (2) RAG의 구조
      (3) RAG와 파인튜닝(Fine-Tuning)의 차이
      (4) RAG 정확도 향상 방안
      (5) 벡터화 시 유의할 점
      (6) RAG 기술 및 연구동향
  1-6. 책임 있는 AI
    1) 책임 있는 AI의 기술 개요
      (1) 정의
      (2) 책임 있는 AI의 주요 이점
      (3) 책임 있는 AI의 실천 방안
      (4) 생성형 AI에 대비하는 방법
    2) 책임 있는 AI의 기술 개발 동향
      (1) 책임 있는 AI의 5대 원칙
      (2) 책임 있는 자동화
      (3) AI 거버넌스
    3) 국내외 주요 기업별 ‘책임 있는 AI’ 추진 현황
      (1) 오픈 AI
      (2) 마이크로 소프트
      (3) 구글
      (4) 앤트로픽
      (5) 메타 
      (6) 네이버
      (7) LG AI 연구원
      (8) 카카오
      (9) KT
      (10) SK텔레콤
    4) 향후 과제와 대응 방안
      (1) 향후 과제
      (2) 대응 방안
  1-7. 소형언어모델(SLM)
    1) LLM과 SLM
    2) 주요 Foundation SLM
    3) 모델 경량화

2. 인공지능(AI) 유망 분야별 R&D 동향 및 향후 과제
  2-1. 사람ㆍAI 협동과 의사 결정 지원
    1) 기술 개요
      (1) 정의 및 개념
      (2) 개요 및 의의
    2) 주요 연구개발 동향 및 이슈
      (1) 의사 결정 문제에 대한 노력
      (2) 의사 결정 문제의 새로운 양상과 어려움
      (3) 의사 결정 지원을 위한 기술군
      (4) 사람과 AI의 협동
    3) 신기술 개발 및 기술 토픽
      (1) 가짜 정보 탐지 기술
      (2) HMT(Human-Machine Teaming)
      (3) AI 기술을 활용한 창작
    4) 향후 핵심기술 과제
      (1) 의사 결정 지원 AI의 기술 과제
      (2) HMT의 기술 과제
      (3) ELSI 및 사회 수용성을 고려한 연구 개발
      (4) 국가ㆍ사회 페이크 문제와 대책에 대한 의식 향상
      (5) 경제 안보 측면의 과제
    5) 주요국별 연구개발 현황 비교
      (1) 미국
      (2) 유럽
      (3) 일본
      (4) 중국
      (5) 한국
  2-2. 언어ㆍ지식계의 AI 기술
    1) 기술 개요
      (1) 정의 및 개념
      (2) 개요 및 의의
    2) 주요 연구개발 동향 및 이슈
      (1) 자연어 분석 기술의 발전(~2017년경)
      (2) 대규모 텍스트 활용ㆍ지식 활용의 발전
      (3) 뉴럴 네트워크 자연어 처리의 최신 동향(2017년~)
      (4) 지각ㆍ운동계 AI와 언어ㆍ지식계 AI의 통합
      (5) 주요국별 학회 동향
      (6) 논문 및 특허 동향
    3) 신기술 개발 및 기술 토픽
      (1) 대규모 언어 모델ㆍ기반 모델
      (2) 심층학습의 발전ㆍ확장을 통한 지능 모델링
    4) 주목할만한 프로젝트
      (1) GATO
      (2) AlphaCode & OpenAI Codex
    5) 향후 핵심기술 과제
      (1) 대규모 언어 모델ㆍ기반 모델의 과제
      (2) 제4세대 AI의 아키텍처
      (3) 진정한 의미 이해ㆍ상식 추론
      (4) 전략적인 벤치마크 환경ㆍ체제 구축
      (5) 대규모 컴퓨팅 기반과 대규모 데이터 구축 에코시스템
    6) 주요국별 연구개발 현황 비교
      (1) 미국
      (2) 유럽
      (3) 일본
      (4) 중국
      (5) 한국
  2-3. 사회 속의 AI
    1) 기술 개요
      (1) 정의
      (2) 의의
    2) 주요 연구개발 동향 및 이슈
      (1) 사회 속의 AI의 문제 추출ㆍ목표 설정
      (2) 사회 속의 AI를 위한 제도 설계
      (3) 사회 속의 AI를 위한 기술 개발
      (4) AI와 사회의 상호작용
      (5) 논문 및 특허 동향
    3) 신기술 개발 및 기술 토픽
      (1) 유럽 AI 규제 법안 및 미국 AI 위험 관리 프레임워크
      (2) 개인 AI 에이전트 / 사이버네틱 아바타 / ELSI
      (3) AI 정렬
    4) 주목할만한 프로젝트
      (1) GPAI(Global Partnership on AI)
      (2) 중국의 AI를 통한 사회 감시 시스템
    5) 향후 핵심기술 과제
      (1) '사회 속의 AI'의 과제 추출ㆍ목표 설정
      (2) '사회 속의 AI'를 위한 제도 설계
      (3) '사회 속의 AI'를 위한 기술 개발
      (4) AI와 사회의 상호작용
      (5) 사회에 책임지는 연구혁신(RRI) 추진 및 지원 체제
    6) 주요국별 연구개발 현황 비교
      (1) 유럽
      (2) 미국
      (3) 일본
      (4) 중국
      (5) 한국
  2-4. AI 에이전트(AI Agents) 기술
    1) 기술 개요
    2) 주요 연구개발 동향 및 이슈
      (1) 멀티 에이전트 시스템 및 시뮬레이션
      (2) 대화 에이전트
      (3) 휴먼 에이전트 인터랙션(HAI)의 연구 개발 동향
    3) 신기술 개발 및 기술 토픽
      (1) 멀티 에이전트 시스템의 합의 형성을 위한 협상과 협력
      (2) 멀티 에이전트 심층 강화 학습ㆍ역강화 학습
      (3) 멀티모달 대화 시스템
      (4) HAI 설계론
      (5) 멀티 에이전트 사회 시뮬레이션
    4) 주목할만한 프로젝트
      (1) 보안 게임의 사회 적용
      (2) 챗GPT
    5) 향후 핵심기술 과제
      (1) 멀티 에이전트 시스템 및 시뮬레이션의 기술 과제
      (2) 대화 에이전트의 기술 과제
      (3) HAI의 기술 과제
      (4) 인간ㆍAI 공존 사회 기반
      (5) 대규모 컴퓨팅 인프라ㆍ데이터 인프라의 정비ㆍ강화
      (6) 산학계의 분야 횡단적 연구 개발 추진
    6) 주요국별 연구개발 현황 비교
      (1) 미국
      (2) 유럽
      (3) 일본
      (4) 중국
      (5) 한국
      (6) 이스라엘


Ⅲ. 인공지능(AI) 주요 분야별 글로벌 연구 데이터 분석

1. 생성형 AI 연구개발 동향 분석
  1-1. 분석절차
  1-2. 연도별 연구 동향
  1-3. 유형별 연구의 수
  1-4. 인용 상위 연구
  1-5. 주제 분석
  1-6. 주요 단어 및 네트워크 분석
  1-7. 연구 주제별 평균 인용 수
  1-8. 연도별 평균 인용 수
  1-9. 주요 학술지
  1-10. 주제별 전망
  1-11. 오픈엑세스 저널 비율
  1-12. 펀딩연구의 비율
  1-13. 주요 펀딩 기관

2. AI 에이전트 연구개발 동향 분석
  2-1. 분석절차
  2-2. 연도별 연구 동향
  2-3. 유형별 연구의 수
  2-4. 인용 상위 연구
  2-5. 주제 분석
  2-6. 주요 단어 및 네트워크 분석
  2-7. 연구 주제별 평균 인용 수
  2-8. 연도별 평균 인용 수
  2-9. 주요 학술지
  2-10. 주제별 전망
  2-11. 오픈엑세스 저널 비율
  2-12. 펀딩연구의 비율
  2-13. 주요 펀딩 기관

3. 범용인공지능 연구개발 동향 분석
  3-1. 분석절차
  3-2. 연도별 연구 동향
  3-3. 유형별 연구의 수
  3-4. 인용 상위 연구
  3-5. 주제 분석
  3-6. 주요 단어 및 네트워크 분석
  3-7. 연구 주제별 평균 인용 수
  3-8. 연도별 평균 인용 수
  3-9. 주요 학술지
  3-10. 주제별 전망
  3-11. 오픈엑세스 저널 비율
  3-12. 펀딩연구의 비율
  3-13. 주요 펀딩 기관


Ⅳ. 국내외 주요기업별 AI 관련 개발 동향과 사업 전략

1. 해외 주요업체별 AI(인공지능) 개발 동향과 사업 전략
  1-1. AI 대규모 기업
    1) 마이크로소프트(Microsoft)
      (1) AI 조직 현황
      (2) AI 기술개발 동향
      (3) AI 사업 전략
    2) 아마존웹서비스(Amazon Web Services, AWS)
      (1) AI 조직 현황
      (2) AI 기술개발 동향
      (3) AI 사업 전략
    3) 구글(Google)
      (1) AI 조직 현황
      (2) AI 기술개발 동향
      (3) AI 사업 전략
    4) IBM
      (1) AI 조직 현황
      (2) AI 기술개발 동향
      (3) AI 사업 전략
    5) 엔비디아(Nvidia)
      (1) AI 조직 현황
      (2) AI 기술개발 동향
      (3) AI 사업 전략
    6) 메타(Meta)
      (1) AI 조직 현황
      (2) AI 기술개발 동향
      (3) AI 사업 전략
    7) 바이두(Baidu)
      (1) AI 조직 현황
      (2) AI 기술개발 동향
      (3) AI 사업 전략
    8) 오라클(Oracle)
      (1) AI 조직 현황
      (2) AI 기술개발 동향
      (3) AI 사업 전략
    9) 알리바바
      (1) AI 조직 현황
      (2) AI 기술개발 동향
      (3) AI 사업 전략
  1-2. AI 개척 기업
    1) Open AI
      (1) AI 조직 현황
      (2) AI 기술개발 동향
      (3) AI 사업 전략
    2) C3.ai
      (1) AI 조직 현황
      (2) AI 기술개발 동향
      (3) AI 사업 전략
    3) H2O.ai
      (1) AI 조직 현황
      (2) AI 기술개발 동향
      (3) AI 사업 전략
    4) 데이터로봇(DataRobot)
      (1) AI 조직 현황
      (2) AI 기술개발 동향
      (3) AI 사업 전략
    5) 스노우플레이크(Snowflake)
      (1) AI 조직 현황
      (2) AI 기술개발 동향
      (3) AI 사업 전략
  1-3. AI 비전 기업
    1) 어댑트(Adept)
      (1) AI 조직 현황
      (2) AI 기술개발 동향
      (3) AI 사업 전략
    2) 신디시아(Synthesia)
      (1) AI 조직 현황
      (2) AI 기술개발 동향
      (3) AI 사업 전략
    3) 아이언클래드(Ironclad)
      (1) AI 조직 현황
      (2) AI 기술개발 동향
      (3) AI 사업 전략
    4) 코히어(Cohere)
      (1) AI 조직 현황
      (2) AI 기술개발 동향
      (3) AI 사업 전략
    5) 어바쿠스.ai(Abacus.ai)
      (1) AI 조직 현황
      (2) AI 기술개발 동향
      (3) AI 사업 전략

2. 국내 주요업체별 AI(인공지능) 개발 동향과 사업 전략
  2-1. 산업특화(Industry) 분야별 AI 업체
    1) 헬스케어 분야
      (1) 노을(Noul)
        ① AI 기술개발 동향
        ② AI 사업 전략
      (2) 뉴로핏(Neurophet)
        ① AI 기술개발 동향
        ② AI 사업 전략
      (3) 루닛(Lunit)
        ① AI 기술개발 동향
        ② AI 사업 전략
      (4) 뷰노(Vuno)
        ① AI 기술개발 동향
        ② AI 사업 전략
    2) 모빌리티 분야
      (1) 라이드플럭스(RideFlux)
        ① AI 기술개발 동향
        ② AI 사업 전략
      (2) 포티투닷(42dot)
        ① AI 기술개발 동향
        ② AI 사업 전략
      (3) 서울로보틱스(Seoul Robotics)
        ① AI 기술개발 동향
        ② AI 사업 전략
      (4) 트위니(Twinny)
        ① AI 기술개발 동향
        ② AI 사업 전략
    3) 제조 분야
      (1) 비비티에이아이
        ① AI 기술개발 동향
        ② AI 사업 전략
      (2) 시즐
        ① AI 기술개발 동향
        ② AI 사업 전략
      (3) 엠아이큐브솔루션
        ① AI 기술개발 동향
        ② AI 사업 전략
    3) 로봇 분야
      (1) 뉴빌리티(Neubility)
        ① AI 기술개발 동향
        ② AI 사업 전략
      (2) 베어로보틱스(Bear Robotics)
        ① AI 기술개발 동향
        ② AI 사업 전략
    4) 메타버스
      (1) 가우디오랩(Gaudio Lab)
        ① AI 기술개발 동향
        ② AI 사업 전략
      (2) 딥브레인에이아이
        ① AI 기술개발 동향
        ② AI 사업 전략
      (3) 이스트소프트(ESTsoft)
        ① AI 기술개발 동향
        ② AI 사업 전략
  2-2. 융합산업(Cross-Industry) 분야 AI 업체
    1) AI Data Infrastructure
      (1) 메가존클라우드
        ① AI 기술개발 동향
        ② AI 사업 전략
      (2) 셀렉트스타
        ① AI 기술개발 동향
        ② AI 사업 전략
      (3) 엔코아
        ① AI 기술개발 동향
        ② AI 사업 전략
      (4) 엑셈
        ① AI 기술개발 동향
        ② AI 사업 전략
    2) Cybersecurity
      (1) 오픈베이스(Openbase)
        ① AI 기술개발 동향
        ② AI 사업 전략
      (2) 이글루코퍼레이션(Igloo Corporation)
        ① AI 기술개발 동향
        ② AI 사업 전략
      (3) 제이슨(Jason)
        ① AI 기술개발 동향
        ② AI 사업 전략
      (4) 파수(Fasoo)
        ① AI 기술개발 동향
        ② AI 사업 전략
    3) AI Agent
      (1) 뤼튼테크놀로지스
        ① AI 기술개발 동향
        ② AI 사업 전략
      (2) 라이너
        ① AI 기술개발 동향
        ② AI 사업 전략
    4) AI Semiconductor
      (1) 딥엑스(DeepX)
        ① AI 기술개발 동향
        ② AI 사업 전략
      (2) 퓨리오사AI
        ① AI 기술개발 동향
        ② AI 사업 전략
      (3) 오픈엣지테크놀로지
        ① AI 기술개발 동향
        ② AI 사업 전략
      (4) 넥스트칩
        ① AI 기술개발 동향
        ② AI 사업 전략
    5) Image/Video Processing
      (1) 트웰브랩스(Twelve Labs)
        ① AI 기술개발 동향
        ② AI 사업 전략
      (2) 인텔리빅스(Intellivix)
        ① AI 기술개발 동향
        ② AI 사업 전략
      (3) 알체라(Alchera)
        ① AI 기술개발 동향
        ② AI 사업 전략
    6) NLP - based AI Platform
      (1) 뉴엔AI
        ① AI 기술개발 동향
        ② AI 사업 전략
      (2) 바이브컴퍼니(VAIV Company)
        ① AI 기술개발 동향
        ② AI 사업 전략
      (3) 솔트룩스(Saltlux)
        ① AI 기술개발 동향
        ② AI 사업 전략
      (4) 와이즈넛(Wisenut)
        ① AI 기술개발 동향
        ② AI 사업 전략

 

 

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新정부가 육성하는 첨단전략산업, 인공지능(AI) 유망 분야별 기술, 시장 동향과 주요 기업별 사업

 

 

 

 

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국내/외 최신 기술 및 신성장 산업의 핵심 이슈와 동향을 분석하여 관련 업계 구성원들에게 정보와 소통의 장을 제공하고 있습니다.

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