격동의 가을에 누가 AI를 사용해 세상의 균형을 이룰 수 있을까?
점점 더 많은 국가들이 인공지능 기술의 발전이 국가의 경쟁력과 생산성에 영향을 미칠 것이라는 점을 깨닫고 있습니다. 이에 각국도 AI 개발에 대한 투자를 늘리고 AI 경쟁에 뛰어들고 있다. 현재 미국, 중국, 유럽연합, 이 3대 주요 지역의 강점은 무엇인가? 이 대회에서 누가 우승할까요? 미국 CDI가 발표한 최신 보고서는 이에 대한 포괄적인 분석을 제공합니다.
인공지능은 제4차 산업혁명을 주도하고 있습니다.
존재하다 가트너 올해 초의 예측에 따르면 2020년까지는인공지능은 180만 개의 일자리를 없앨 것이다.하지만 이로 인해 230만 개의 일자리가 창출될 것입니다.
소프트뱅크 회장마사요시 손소프트뱅크 그룹은 7월 18일에 연례 공급업체 및 고객 회의에서 인공지능이 30년 안에 우리의 삶의 방식을 바꿀 것이라고 밝혔습니다.일본 대학에 AI 인재 양성을 가속화할 것을 촉구했습니다.
화웨이는 8월 8일에 발표한 "2025년 10대 트렌드"에서 2025년까지 스마트 기술이 모든 개인, 가족, 조직에 침투할 것이라고 예측했습니다.97% 모든 대기업이 AI 기술을 도입할 것입니다.
우리 모두 알다시피, AI는 어디에나 있습니다. 인공지능은 개인에게 삶의 모든 측면에서 편리함을 제공합니다.국가에 관해서는,AI는 경쟁력과 생산성을 향상시키고, 국가 안보를 보호하며, 사회 문제 해결에 도움이 될 수 있어 국가 경쟁력에 상당한 영향을 미칠 것입니다.
따라서 최근 들어 점점 더 많은 국가가 AI 전략을 구축하기 시작했으며, 인공지능 경쟁도 점점 더 치열해졌습니다. 일부 언론에서는 이를 AI 군비 경쟁이라고 부르기도 합니다.
지금까지 경쟁은 어떻게 진행되고 있나요? 결국 어느 선수가 승리할까요?
AI 경쟁 보고서: 미국이 선두, 중국이 2위, EU가 뒤처져
8월 19일, 미국데이터 혁신 센터데이터 혁신 센터는 중국, 미국, 유럽의 인공지능 개발에 대한 분석 보고서를 발표했습니다."AI 경쟁에서 승리할 나라는 중국인가, EU인가, 미국인가?"
보고서인재, 연구, 개발, 애플리케이션, 데이터 및 하드웨어6개 항목에서는 AI 경제에서 중국, 유럽연합, 미국의 상대적 위치를 비교합니다.
보고서는 다음과 같이 결론지었습니다. 전반적으로,미국은 AI 분야에서 선두를 달리고 있으며, 중국은 2위이지만 빠르게 따라잡고 있으며, 유럽연합은 뒤처져 있습니다.
보고서의 채점 방법에 따르면,총점 100점으로 미국은 44.2점, 중국은 32.3점, 유럽연합은 23.5점을 받았습니다.
또한 보고서는 이러한 순서가 앞으로 몇 년 안에 바뀔 수 있다고 언급했습니다.
각 지역의 AI 역량과 인구 규모 간의 관계를 파악하기 위해 저자는 해당 지역의 인력 규모를 조정하여 각 지표의 점수도 계산했습니다.
규모를 통제할 경우 미국이 1위(58.2퍼센트 포인트), 유럽연합이 2위(24.3퍼센트 포인트), 중국이 3위(17.5퍼센트 포인트)를 차지했습니다.
6가지 지표의 순위를 살펴보겠습니다.
재능:
연구:
개발하다:
애플리케이션:
데이터:
하드웨어:
이 여섯 가지 지표의 강도를 비교하면 3개 지역의 AI 경쟁력을 거시적으로 파악할 수 있습니다.
각 범주에 대해 저자는 여러 지표를 사용하여 측정했습니다. 예를 들어 연구 측면에서, AI 논문 수량, 품질 및 R&D 지표측정하다. 계산 방법은 각 지표에 대한 비율에 따라 점수를 계산하는 것입니다. 예를 들어 하드웨어 측면에서 중국은 슈퍼컴퓨터가 219대, EU는 92대, 미국은 116대를 보유하고 있습니다. 따라서 중국의 점수는 0.5[(219/(219+92+116)], EU는 0.2, 미국은 0.3입니다.
마지막으로, 각 부문의 점수를 합산하여 총점을 구합니다.
AI 경쟁에서 중국의 단점은 무엇인가?
1. 인재: 중국은 AI 인재가 부족한 반면 미국은 매력적인 인재입니다.
인공지능 발전의 핵심으로 AI 인재는 최근 몇 년 동안 많은 주목을 받고 있습니다. 베이징에 있는 마이크로소프트 연구소의 수석 연구원인 데이비드 위프는 다음과 같이 말했습니다. "AI의 미래는 데이터와 인재를 놓고 벌어질 것입니다."
중국, 유럽연합, 미국 정부는 AI 인재를 양성하고 확대하기 위한 조치를 발표하거나 취하기 시작했습니다. 여기에는 AI 학부 전공을 신설하고 AI 교육에 더 많은 자금을 투자하는 것이 포함됩니다.
인재 비교 지표 1:수량
2007년부터 2017년 사이에 AI 관련 주제에 대한 저널 기사를 발표했거나 특허를 소유한 사람들을 통계적 기준으로 선택했습니다.
전체적으로 EU는 미국과 중국보다 AI 연구자가 훨씬 많습니다. 인구 비율로 계산하면 미국에는 근로자 100만 명당 AI 연구자가 173명, 유럽연합에는 173명, 중국에는 23명이 있습니다.
인재 비교 지표 2: 품질
양뿐만 아니라 질도 중요합니다. h-인덱스 순위에 따르면, 전 세계 상위 10% AI 연구자 중 EU에 약 5,787명(일부 EU 국가의 데이터는 공개되지 않음), 미국에 5,158명, 중국에 977명이 있습니다.
인재 비교 지표 3: AI 최고 컨퍼런스에 게재된 논문 저자 수
2018년 인공지능 컨퍼런스 21개에서 발표된 논문의 저자를 계산해보면, 미국은 10,295명의 저자를 보유해 유럽연합과 중국을 크게 앞지르고 있습니다. 인구 비율로 계산하면 미국은 62명, 유럽연합은 19명, 중국은 3명입니다.
인재 비교 지표 4: AI 교육 연구자 수(2018년)
2017년 h-지수 순위에 따르면 AI 연구원을 가장 많이 보유한 상위 20개 기업 중 EU는 85명, 미국은 232명, 중국은 7명뿐입니다.
EU와 중국이 직면한 큰 위협은 다음과 같습니다.AI 인재가 풍부한 나라로서 미국은 다른 나라의 인재를 계속 유치하고 있습니다.1998년부터 2017년까지 1,283명의 외국 AI 학계 연구자들이 미국 산업계에서 자리를 잡기 위해 해외에서 미국으로 왔습니다.
유럽과 중국은 각각 834명과 58명만이 이런 연구자들을 유치했습니다.
대조적으로,중국에는 뛰어난 AI 인재가 부족합니다.게다가 AI 연구자 중 10년 이상의 경력을 보유한 사람은 25%에 불과한 반면, 미국에서는 그 비율이 50%에 가깝습니다. 이는 중국이 인공지능 분야에서 늦게 시작했기 때문일 수도 있습니다.
하지만 중국은 그 격차를 줄이기 위해 노력하고 있습니다. 많은 대학들이 인공지능 학문의 구축을 강화하고, 학생 모집을 확대해 왔습니다. 청화대학교도 설립야오급, 지급최고의 컴퓨터 인재를 위한 실험적인 수업이에요.
2. 연구 : 중국은 미국보다 논문이 많지만 질은 최하위
인공지능은 주요 트렌드가 되었지만 아직 성숙한 기술과는 거리가 멉니다. 중국, 유럽연합, 미국은 모두 AI 연구에 적극적으로 투자하고 있습니다.
중국의 차세대 인공지능 개발 계획에는 다음이 필요합니다. 2025이전에 중국 공업정보화부는 인공지능 이론에서 큰 획기적인 발전을 이루었습니다.연간 9억 5천만 달러(약 67억 위안)의 자금 지원전략적 AI 프로젝트에 자금을 지원합니다.
유럽 위원회는 다음을 약속했습니다. 2018년부터 2020년까지 15억 유로(128억 위안) 투자 예정인공지능 연구를 위해 2021년부터 2027년까지 시작할 계획입니다.AI에 최소 70억 유로(약 599억 위안)를 투자합니다.
2018년 9월, 미국 국방부(DOD) 산하 국방고등연구계획국(DARPA)은비용차세대 인공지능 기술 개발에 20억 달러(약 141억 위안)를 투자했습니다.
막대한 투자를 통해 다양한 지역에서도 연구 결과를 보여주기 위해 수많은 연구 논문이 발표되었습니다. 컴퓨터 회사에 대한 논문과 데이터의 수와 질을 분석한 결과 다음과 같은 결론을 내렸습니다.미국이 선두를 달리고 있으며, 그 뒤를 유럽연합, 마지막으로 중국이 따릅니다.
연구 비교 지표 1:논문 수(2017)
2017년에 유럽연합은 AI 논문을 가장 많이 발표했고, 그 뒤를 중국이 이었고, 미국이 가장 적게 발표했습니다. 하지만 인구 비율로 보면 미국이 여전히 가장 높은 생산량을 보이고 있습니다.
연구 비교 지표 2:종이 품질
논문 간의 경쟁은 양으로만 계산할 수 없고, 질로 계산해야 합니다. 미국의 FWCI(Frequency Weighted Index)는 1.83으로 EU(1.20)와 중국(0.94)보다 높습니다. 중국의 FWCI는 0.94로, 이는 중국 저자들이 AI 저자의 글로벌 평균보다 인용 빈도가 낮음을 나타냅니다.
연구비교지표 3: 연구개발비
2018년 중국, 미국, 유럽에서 R&D 지출 기준 세계 100위 안에 든 소프트웨어 및 컴퓨터 서비스 회사 수:
2018년 전 세계 총 R&D 지출 규모 상위 2,500개 기업 중 소프트웨어 및 컴퓨터 서비스 기업은 268개였습니다. 미국, 중국, 유럽연합은 각각 770억 달러, 120억 달러, 110억 달러를 R&D에 지출했습니다.
따라서 중국은 연구 분야에서 미국만큼 뛰어나지는 않지만, 따라잡고 있으며 이미 더 높은 품질의 연구 결과물을 보유하고 있습니다.
앨런 인공지능 연구소가 최근 실시한 AI 논문 연구에 따르면, 2020년과 2025년에는 중국에서 생산되는 AI 연구 논문의 질이 미국을 앞지를 것으로 전망됩니다.
3. 개발 - 강력한 미국 AI 특허 및 AI 인수
존재하다특허 및 주요 AI 기업 인수반면, 미국 기업들은 강세를 보였습니다. 예를 들어, Microsoft와 IBM은 각각 지도 학습과 강화 학습을 포함한 머신 러닝의 15개 하위 범주 중 8개에서 다른 어떤 회사보다 많은 특허를 출원했습니다. 구글과 마이크로소프트도 AI 특허 출원 건수에서 상위 5위에 들었습니다.
비교 개발 지표 1: AI 벤처 캐피털 및 사모펀드(2017-2018)
비교 지표 2: 벤처 캐피털 및 사모펀드 자금 조달 거래 건수, 2017-2018
비교 지표 3: AI 기업 인수 건수(2000년 1월~2019년 5월)
개발 비교 지표 4: 2017년 AI 스타트업 수
개발 비교 지표 5: AI 기업 수(2019년)
개발 비교 지표 6: 자주 인용된 AI 특허 수(1960-2018)
4. 응용 - 중국 기업들, 인공지능 적극 적용
중국, 유럽연합, 미국 정부는 모두 AI 응용 프로그램의 중요성을 공개적으로 인정했습니다.
2017년 중국 공업정보화부는 '차세대 인공지능 산업 발전 촉진 3개년 행동 계획(2018~2020)'을 발표해 제조업에 AI를 접목할 것을 요구했습니다.
트럼프 미국 대통령은 2019년 인공지능 적용에 대한 기술 표준 개발을 요구하는 행정명령을 발표했습니다.
응용 프로그램 비교 지표 1: 2018년에 AI를 적용한 회사 비율(AI를 비즈니스 프로세스에 성공적으로 통합)
응용 프로그램 비교 지표 2: 2018년 AI를 시범 도입한 기업 비율
중국 기업과 직원들은 AI 활용의 중요성을 깨닫는 듯합니다.AI 응용 분야를 선도합니다.인공지능은 점차 중국 문화에 침투해 들어왔습니다.
반면 EU는 여전히 인공지능에 회의적이며, 많은 직원들이 직장에서 인공지능에 대해 부정적인 감정을 가지고 있습니다.
5. 데이터: 중국은 인구학적 이점이 있습니다
미국과 EU, 국경을 넘는 데이터 세트 모색
인공지능 시스템은 일반적으로 훈련을 위해 방대한 양의 데이터에 의존합니다. 대규모 데이터 세트는 AI 시스템이 더욱 정확한 모델을 개발하는 데 도움이 됩니다.
AI 데이터 비교 측면에서,개인은 다양한 온라인 및 오프라인 활동에 참여하면서 연구할 수 있는 방대한 양의 데이터를 생성합니다.검색 엔진 사용, 소셜 미디어에 게시, 온라인으로 품목 구매 등을 예로 들 수 있습니다. 이러한 활동을 통해 생성된 데이터는 머신 러닝 모델에 큰 가치가 있습니다.
어떤 경우에는 중국이 인구가 많기 때문에 자연스럽게 유리한 입장에 있습니다. 그러나 이는 EU와 미국이 국가적 경계를 넘는 인구 데이터 세트를 구축해야 한다는 것을 시사합니다.
데이터 비교 지표 1: 고정 브로드밴드 가입자 수
데이터 비교 지표 2: 2018년 모바일 결제 이용자 수
6. 하드웨어: 미국은 아직 훨씬 앞서 있고 중국은 따라잡고 있습니다.
AI 시스템은 초당 많은 수의 작업을 수행할 수 있는 컴퓨터에 의존합니다.반도체 장비,예를 들어, 집적 회로. 최근 몇 년 동안 GPU는 AI 개발을 촉진해 왔습니다. 또한,슈퍼컴퓨터다른 기술들도 크게 기여했습니다.
하드웨어는 국가의 AI 경쟁력에 매우 중요합니다. 예를 들어, 2018년 ZTE 사건이 있습니다. ZTE는 미국 기업의 반도체 장비를 의존했기 때문에 당시 거의 파산할 뻔했습니다.
하드웨어 비교 지표 1: 2019년 반도체 매출 상위 15개 기업 수
하드웨어 비교 지표 2: 2017년 반도체 R&D 상위 10개 기업 수
하드웨어 비교 지표 3: AI 칩을 설계하는 기업 수(2019년)
하드웨어 비교 지표 4: 2019년 상위 500대 슈퍼컴퓨터 수
하드웨어 비교 지수 5: 2009년부터 2019년까지 상위 500대 슈퍼컴퓨터의 전체 성능
세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터 10대 중 6대가 미국에 있습니다.하지만 최근 몇 년간의 수치를 보면 어떤 면에서는 중국이 미국을 따라잡아 슈퍼컴퓨터 분야에서 세계적인 선두주자가 됐습니다.
1엑사스케일을 넘는 연산 속도를 가진 세계 최초의 슈퍼컴퓨터입니다.
2010년 6월을 기준으로, 세계 최고 성능의 500대 슈퍼컴퓨터 중 282대가 미국에 있었습니다. 그러나 2018년에는 미국의 슈퍼컴퓨터 수가 역대 최저치를 기록하며 상위 500대 안에 든 슈퍼컴퓨터는 109대에 그쳤습니다.
동시에,중국 AI 칩이 상승세를 타고 있다.바이두, 알리바바, 텐센트, 화웨이를 포함한 여러 기술 회사가 AI에 최적화된 집적 회로를 개발하고 있습니다.
중국의 AI 칩 스타트업은 지난 2년 동안 최소 1억 달러의 자금을 지원받았습니다. 전체 반도체 시장과 비교했을 때,중국은 인공지능 칩 시장 경쟁에서 더 유리한 위치에 있다.
AI 경쟁은 예측할 수 없습니다. 어떻게 지배할 수 있나요?
이러한 6가지 측면을 분석해 보면, 이 AI 경쟁에서 중국, 미국, 유럽은 모두 자신만의 강점과 약점을 가지고 있다는 것을 알 수 있습니다. 저자는 경쟁에서 이기는 방법에 대한 구체적인 "승리의 비결"을 제공합니다.
중국:우리는 인구 통계학적, 데이터적 이점을 활용해 지역 인재를 개발하고 유지하는 능력을 향상시키는 데 중점을 두고 있습니다. 중국 기업이 해외에 R&D 기관을 설립하도록 장려합니다.
교육부는 학생들의 창의력을 키우기 위해 35개 대학에서 인공지능 학부 전공을 제공하도록 승인했습니다. 이 숫자를 확대해야 하며, 영국과 마찬가지로 더 많은 예산을 투자해 학생들에게 보조금을 지급하고 더 많은 AI 학생이 학위를 취득할 수 있도록 도와야 합니다.
또한, 논문과 특허의 질도 양에 따라 향상되어야 한다.
미국:미국은 인재 유치에 있어서 큰 이익을 얻었습니다. 따라서 미국은 외국 인재가 계속해서 미국으로 이주하도록 장려하는 정책에 집중하고 국내 인재 기반을 늘려야 합니다.
유럽연합:EU는 중국과 미국에 비해 AI 벤처 캐피털 생태계가 작습니다. 하지만 EU는 인공지능 인재의 심각한 손실을 겪고 있습니다. EU는 또한 연구자들이 유럽에 머물도록 장려하기 위해 재정적 인센티브를 제공해야 합니다.
또한 EU는 공공 데이터를 활용하여 GDPR(일반 데이터 보호 규정)을 개정해야 하며, 이를 통해 인공지능 개발이 엄격하게 제한될 것입니다.
따라서 이 경쟁에서 승리하려면 각 지역이 자신의 강점에서 배우고 약점을 극복하여 경쟁에서 자신의 위치를 바꿔야 합니다. 게임의 최종 결과는 아무도 예측할 수 없으니 기다려 보도록 하죠!
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