2025년 AI를 설명하는 12개의 그래프

스탠퍼드 대학교 인간중심 AI 연구소(Institute for Human-Centered Artificial Intelligence)에서 발간한 2025 AI 인덱스에 의하면,

1. 미국 기업이 앞서가고 있다.

2024년 미국은 40개, 중국은 15개, 유럽은 3개(모두 프랑스)의 AI 모델을 발표했다. 2023년에서 2024년에 모델 수가 줄어든 이유는 기술의 복잡성 증가, 훈련 비용 급등 때문일 수 있다.

2. 훈련 비용에 관하여...

주요 AI 기업은 훈련 과정에 대한 정보를 공개하지 않는다. Epoch AI와 모델의 비용을 추정한 결과 구글의 제미나이 1.0 울트라가 1.92억 달러로 가장 높았다. 중국의 DeepSeek는 '25.1월에 불과 6백만 달러로 훈련했다고 주장했다.

3. 하지만 AI 사용 비용은 낮아지고 있다.

하드웨어 비용 감소, 하드웨어 성능 향상, 에너지 효율성 증가로 비용은 급격히 감소하고 있다. GPT-3.5 level+ in multitask language understanding(MMLU)는 백만 토큰당 20달러에서 0.07달러로 하락했다.

4. AI의 거대한 탄소 발자국

효율성 향상에도 불구하고 전체 전력 소비는 증가하고 있으며 AI 붐의 중심에 있는 데이터센터가 엄청난 탄소 발자국을 남기고 있다. 최악의 사례로 꼽힌 Llama 3.1은 약 8,930톤의 이산화탄소를 배출했으며 이는 미국인 496만명이 1년 동안 배출하는 양과 맞먹는다. 이러한 엄청난 환경적 영향 때문에 탄소 배출 없는 안정적 전원으로 핵에너지가 채택되고 있다.

5. 성능 격차 축소

'24.1월 최고의 미국 모델은 중국 모델보다 9.26% 앞섰지만, '25.2월에는 격차가 1.70%로 줄어들었다.

6. 인류의 마지막 시험

기존 AI 성능 측정 벤치마크는 AI 가 너무 높은 점수를 받아 더이상 유용하지 않게 되었다. 연구자들은 새로운 벤치마크를 만들고 있으며 인류의 마지막 시험(Humanity's Last Exam) 벤치마크는 500개 기관의 전문가들이 제공한 극도로 어려운 질문으로 구성되어 있다. 오픈AI의 o1이 8.8%의 정답률로 최고 점수를 기록했다.

7. 데이터 공유에 대한 위협

방대한 데이터를 스크랩하여 훈련하는 AI는 데이터 고갈(peak data)에 직면하고 있으며 봇이 사이트를 크롤링하고 데이터를 스크랩하는 것을 점점 더 제한하고 있다. 2024년 주요 웹 도메인의 데이터 중 48%가 완전히 제한되고 있다. 

8. 기업 자금이 몰려온다.

'24년 글로벌 민간 투자(private investment)sms 1,500억 달러로 사상 최고치를 기록했다. '24년 1,500억 달러의 민간 투자 중 약 330억 달러가 생성형 AI에 투자되었다.

 9. 큰 ROI를 기대

맥킨지 설문조사에 의하면 비용 절감을 보고한 기업 중 대부분이 10% 미만의 절감이었고, AI로 인해 수익이 증가한 기업 중 대부분이 5% 미만의 증가였다.

10. AI 의사가 곧 당신을 만날지도...

오픈AI의 o1 모델은 최근 의사 면허 시험 문제로 구성된 MedQA 벤치마크에서 96%를 기록했다. 2024년 연구에서는 의사들이 GPT-4를 사용했을 때 진단 정확도가 높아지지 않았지만 GPT-4 단독은 의사+GPT-4와 의사 단독 모두를 능가했다.

11. 미국의 정책 행동이 주 단위로 이동

미국 내 AI 관련 법안 제안 건수는 2016~2024년 0건에서 221건으로 증가했지만 통과된 법안은 매우 적으며 2024년에는 4건만 통과되었다. 오히려 주 단위에서는 2024년에 131개의 법안이 주법으로 통과되었으며 이 중 56개는 딥페이크와 관련된 것이었다. 유럽은 고위험 AI 시스템을 만드는 기업에 새로운 의무를 부과하는 AI Act 를 통과시켰다.

12. 인간은 낙관주의자다.

최근 AI에 대한 32개국 설문조사에서 응답자의 60%는 AI가 자신의 업무 방식을 바꿀 것이라고 믿었지만, 36%만이 일자리를 잃을 것이라고 예상했다.

출처 : https://spectrum.ieee.org/ai-index-2025