미·중 간 AI 경쟁 격차는 좁혀지고 있지만, 책임 있는 AI에 대한 견해 차이는 여전히 존재한다

이번 주 발표된 스탠퍼드 대학교의 ‘2026 AI 지수 보고서’에서 도출된 냉정한 결론 중 하나는, 데이터가 미국이 AI 모델 성능 면에서 지속적인 우위를 점할 것이라는 가정을 강력하게 뒷받침하지 못한다는 점이다.

스탠포드 인간 중심 인공지능 연구소(Institute for Human-Centered Artificial Intelligence)가 발간한 이 423쪽 분량의 연례 보고서는 AI 현황에 대한 포괄적인 평가를 제공한다. 이 보고서는 연구 성과, 모델 성능, 투자 동향, 여론, 책임 있는 AI 관행 등을 분석하여 몇 가지 주목할 만한 주요 결과를 제시한다.

그러나 가장 중요한 통찰은 덜 다뤄진 부분, 특히 AI 안전성 분야에서 찾을 수 있는데, 이 분야에서는 모델의 성능과 엄격한 피해 평가 간의 격차가 좁혀지기는커녕 오히려 더 벌어졌다.

그럼에도 불구하고, 세 가지 주요 발견 사항이 더 큰 주목을 받을 만하다.

미국과 중국의 모델 성능 격차는 사실상 해소되었다

AI 개발 분야에서 미국이 확실히 앞서 있다는 통념은 수정되어야 한다. 보고서에 따르면 2025년 초부터 미국과 중국의 모델이 최고 성능 자리를 번갈아 차지해 왔다. 2025년 2월, DeepSeek-R1은 잠시 동안 선두를 달리던 미국 모델과 동등한 성능을 보였다. 2026년 3월 현재, Anthropic의 최상위 모델이 고작 2.7% 차이로 앞서고 있다.

미국은 여전히 더 많은 최상위 AI 모델을 개발하고 있으며(2025년 기준 미국 50개, 중국 30개), 영향력 있는 특허를 더 많이 보유하고 있다. 그러나 중국은 현재 논문 발표량, 인용 점유율, 특허 등록 건수에서 선두를 달리고 있다. 가장 많이 인용된 AI 논문 상위 100편 중 중국의 비중은 2021년 33편에서 2024년 41편으로 증가했다. 특히, 한국은 1인당 AI 특허 수에서 세계 1위를 차지하고 있다.

실질적인 시사점은 AI 모델 성능에서 미국의 지속적인 기술적 우위를 가정하는 데는 강력한 데이터적 근거가 부족하다는 것이다. 2년 전의 격차는 주요 모델이 출시될 때마다 변동하는 근소한 차이로 좁혀졌다.

이 보고서는 또 다른 구조적 취약점을 지적한다. 미국은 5,427개의 데이터 센터를 보유하고 있어(다른 어느 국가보다 10배 이상 많음) 하지만, 그 안의 거의 모든 주요 AI 칩은 TSMC라는 단일 기업이 제조하고 있다. 전 세계 AI 하드웨어 공급망 전체가 대만의 한 파운드리 업체에 의존하고 있는 셈이다. 비록 TSMC의 미국 내 확장 공장이 2025년에 가동을 시작했지만 말이다.

AI 안전성 벤치마킹은 뒤처져 있으며, 데이터가 이를 입증한다

거의 모든 최첨단 모델 개발사가 성능 벤치마크 결과를 보고하는 반면, 책임 있는 AI 벤치마크의 경우 그렇지 않습니다. 2026년 지수는 이러한 격차를 정확히 기록하고 있습니다.

보고서의 안전성 및 책임감 있는 AI 벤치마크 표를 보면, 대부분의 항목이 단순히 비어 있는 것으로 나타납니다. 추적된 책임감 있는 AI 벤치마크 중 2개 이상에 대한 결과를 보고한 모델은 Claude Opus 4.5뿐입니다. StrongREJECT에 대한 결과를 보고한 모델은 GPT-5.2뿐입니다. 공정성, 보안, 인간의 자율성을 측정하는 벤치마크 전반에 걸쳐, 대부분의 최첨단 모델은 데이터를 보고하지 않습니다.

이는 최첨단 연구소들이 내부 안전 작업을 소홀히 하고 있다는 의미는 아닙니다. 보고서는 진행 중인 레드팀 활동과 정렬 테스트를 인정하지만, "이러한 노력은 공통적이고 외부에서 비교 가능한 벤치마크 세트를 사용하여 공개되는 경우가 거의 없다"고 지적합니다. 결과적으로 대부분의 모델에 대해 AI 안전 기능의 외부 비교는 사실상 불가능합니다.

AI 사고 데이터베이스(AI Incident Database)에 따르면, 기록된 AI 사고 건수는 2024년 233건에서 2025년 362건으로 증가했습니다. 보다 광범위한 자동화 파이프라인을 사용하는 OECD의 'AI 사고 및 위험 모니터(AI Incidents and Hazards Monitor)'는 2026년 1월 월간 사고 건수가 435건으로 정점을 기록했으며, 6개월 이동 평균은 326건이었습니다.

조직의 거버넌스는 이러한 추세를 따라잡기 위해 고군분투하고 있다. AI 인덱스와 맥킨지가 공동으로 실시한 설문조사에 따르면, 자사의 AI 사고 대응 능력을 "우수"하다고 평가한 조직의 비율은 2024년 28%에서 2025년 18%로 떨어졌다. "양호"하다고 응답한 비율도 39%에서 24%로 감소했다. 한편, 3~5건의 사고를 경험한 조직의 비율은 30%에서 50%로 증가했다.

이 보고서는 또한 책임 있는 AI 개선 과정에서 구조적인 과제를 지적한다. 한 분야의 성과는 종종 다른 분야의 손실을 동반한다. 예를 들어, 안전성을 강화하면 정확도가 떨어질 수 있고, 개인정보 보호를 개선하면 공정성이 저하될 수 있다. 이러한 상충 관계를 관리할 수 있는 확립된 프레임워크는 존재하지 않으며, 공정성과 설명 가능성을 포함한 여러 차원에서 시간 경과에 따른 진전을 추적하는 데 필요한 표준화된 데이터는 여전히 부족하다.

보급 확대에 따라 대중의 불안감 증가, 전문가와 대중 간 인식 격차 부각

전 세계적으로 설문 응답자의 59%가 AI의 이점이 단점보다 크다고 생각하며, 이는 2024년의 55%에서 증가한 수치다. 동시에 52%는 AI 제품과 서비스가 불안감을 준다고 답했는데, 이는 1년 만에 2%포인트 증가한 수치다. 두 수치가 동시에 상승한 것은 대중이 AI를 더 많이 사용하면서도 그 발전 방향에 대해 불확실성을 더 크게 느끼고 있음을 반영한다.

AI가 고용에 미치는 영향에 대한 전문가와 일반 대중 간의 견해 차이는 특히 두드러집니다. 보고서에 따르면, AI 전문가의 73%는 AI가 사람들의 일하는 방식에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 예상하는 반면, 일반 대중은 23%에 불과해 50%포인트의 격차가 나타납니다. 경제 분야에서는 그 격차가 48%포인트에 달합니다(전문가 69%가 긍정적, 일반 대중 21%). 의료 분야에서는 전문가들의 낙관적 전망이 84%로, 일반 대중의 44%에 비해 훨씬 더 높았다.

이러한 격차는 대중의 신뢰가 규제 결과에 영향을 미치고, 이는 다시 AI 도입을 좌우하기 때문에 중요합니다. 이와 관련해 보고서는 놀라운 조사 결과를 강조합니다. 조사 대상 국가 중 미국은 자국 정부가 AI를 책임감 있게 규제할 것이라는 신뢰도가 31%로 가장 낮았습니다. 전 세계 평균은 54%였습니다. 동남아시아 국가들이 가장 높은 신뢰도를 보였으며, 싱가포르는 81%, 인도네시아는 76%였습니다.

전 세계적으로 EU는 미국이나 중국보다 AI를 효과적으로 규제할 수 있다는 신뢰를 더 받고 있다. 2025년 퓨 리서치 센터(Pew Research Center)가 25개국을 대상으로 실시한 설문조사에 따르면, 응답자의 중앙값 기준 53%가 EU의 AI 규제 능력을 신뢰한 반면, 미국은 37%, 중국은 27%에 그쳤다.

이 보고서는 여론 조사 장을 마무리하며, 동남아시아 국가들이 여전히 전 세계에서 AI에 대해 가장 낙관적인 태도를 보이고 있다고 지적한다. 중국, 말레이시아, 태국, 인도네시아, 싱가포르에서 응답자의 80% 이상이 향후 3~5년 내에 AI가 자신의 삶을 근본적으로 변화시킬 것이라고 믿고 있다. 2024년부터 2025년까지 이러한 견해가 가장 크게 증가한 곳은 말레이시아였다.

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