전 세계 AI 확산 가속, 디지털 격차도 함께 확대 : zum 뉴스

마이크로소프트 인공지능 경제 연구소가 목요일 공개한 보고서에 따르면 2025년 하반기 전 세계 인공지능 도입률은 상반기 대비 1.2%포인트 증가했다.

포용적이고 신뢰할 수 있는 인공지능 경제 구축을 핵심 목표로 삼고 있는 마이크로소프트 산하 싱크탱크의 분석에 따르면, 현재 전 세계 6명 중 1명이 생성형 AI 도구를 사용하고 있음에도 불구하고 연구진이 표현한 이른바 ‘확대되는 격차’가 존재하는 것으로 나타났다.

선진국을 의미하는 글로벌 북반구 지역의 인공지능 도입률은 경제활동 인구의 24.7%로 집계됐다. 반면 개발도상국 또는 최빈국을 포함하는 글로벌 남반구의 도입률은 14.1%에 그쳤다.

보고서는 다음과 같은 결과도 함께 제시했다.

• 디지털 인프라, 인공지능 역량 강화, 정부 차원의 도입에 조기 투자한 아랍에미리트, 싱가포르, 노르웨이, 아일랜드, 프랑스, 스페인은 여전히 선도 그룹을 유지했다.

• 인공지능 도입 비중 증가폭 상위 10개국은 모두 고소득 경제권에 속했다.
• 미국은 인공지능 인프라와 최첨단 모델 개발 부문에서 선두를 유지했지만, 경제활동 인구 기준 인공지능 사용률 순위는 23위에서 24위로 하락했다. 사용률은 28.3%로 집계됐으며, 아일랜드(44%), 뉴질랜드(40.5%), 벨기에(36%), 캐나다(35%) 등 규모는 작지만 디지털화와 인공지능 활용이 앞선 국가에 크게 뒤처졌다. 한국은 30.7%의 사용률을 기록하며 하반기 동안 약 5% 가까운 증가폭으로 세계 최고 수준의 성장세를 보였다.
• 글로벌 환경을 재편한 또 다른 변화로는 딥시크(DeepSeek)의 급부상이 지목됐다. 마이크로소프트 인공지능 경제 연구소는 딥시크의 성공이 아프리카 전반에서 확대되는 중국의 영향력을 반영하는 사례라고 분석했으며, 해당 흐름은 2026년에도 이어질 가능성이 있다고 밝혔다.

보고서 요약본은 1.2%의 글로벌 증가폭을 측정하는 방식에 대해 “보고 기간 동안 생성형 AI 제품을 사용한 전 세계 인구 비중을 인공지능 확산 지표로 삼았다”라고 설명했다. 해당 수치는 마이크로소프트의 집계·익명화된 원격 측정 데이터를 기반으로 산출됐으며, 이후 운영체제 및 기기 점유율, 인터넷 보급률, 국가별 인구 차이를 반영해 조정됐다.

방법론의 한계

인포테크 리서치 그룹 수석 리서치 이사 브라이언 잭슨은 “마이크로소프트 원격 측정 데이터란, 데이터 공유에 동의한 일부 윈도우 사용자의 활동 정보를 의미한다”며 “연구진은 모바일 플랫폼에서의 인공지능 사용을 보정하려 했지만, 안드로이드나 iOS 기기에서 챗GPT를 사용하는 경우까지는 포착하지 못한다”라고 설명했다. 다만 잭슨은 연구진이 이런 한계를 방법론 차원에서 인지하고 반영하려 했다는 점을 언급했다.

잭슨은 연구 보고서 참고 문헌에 포함된 별도 문서를 통해 연구진이 한계를 명시했다고 지적하며 “마이크로소프트 원격 측정 데이터에 기반한 지표인 만큼 데스크톱 플랫폼과 마이크로소프트 사용자 집단에 편향될 수밖에 없다”라고 전했다.

연구진은 또 “엄격한 보정과 스케일링 계수를 적용했지만, 마이크로소프트 제품 내 사용자 행동이 다른 플랫폼에서도 유사하다는 전제를 내포하고 있으며 이는 항상 성립하지는 않는다”라고 밝혔다. 향후 연구에서는 센서타워 같은 모바일 앱 분석 데이터나 셈러시, 시밀러웹과 같은 웹 트래픽 분석 도구를 통합해 이런 한계를 완화할 수 있다고 덧붙였다.

다만 잭슨은 “방법론상의 특이점을 제외하면, 전반적인 결과는 생성형 AI 기업 입장에서 긍정적”이라고 평가했다. 전 세계적으로 사용량이 증가하고 있다는 점은 해당 도구를 시도해 보려는 수요가 여전히 확대되고 있음을 의미한다는 설명이다. 잭슨은 연구진의 핵심 목적이 “인공지능 사용 확산이 디지털 격차를 어떻게 심화시키는지에 대한 경고”에 있다고 분석했다. 개발도상국에서는 인터넷 접근성이 인공지능 도입의 주요 제약 요인이지만, 수요 자체는 매우 크다는 점도 함께 지적됐다.

그레이하운드 리서치 수석 애널리스트 산칫 비르 고기아는 “도입 지표를 해석할 때 가장 큰 오류는 생성형 AI를 모두가 동일한 방식으로 사용하는 단일 행동으로 가정하는 것”이라고 말했다. 고기아는 “현실에서는 명확한 분화가 나타나고 있다”라고 분석했다.

의도적인 사용 단계로 전환

고기아에 따르면 일부 사용자는 호기심 차원에서 인공지능을 시험한 뒤 사용을 중단한다. 반면 다른 사용자는 문서 작성, 분석, 코딩, 요약처럼 명확한 효용이 있는 소수의 업무에 지속적으로 활용한다. 다수의 기업에서는 인공지능이 더 이상 사용자가 의식적으로 ‘사용하는’ 도구가 아니라, 시스템과 플랫폼, 업무 흐름에 내장돼 백그라운드에서 작동하는 요소로 자리 잡고 있다. 고기아는 이런 다양한 활용 양상을 단일 지표로 묶을 경우 데이터가 혼란스러워 보일 수밖에 없다고 설명했다.

고기아는 초기 실험적 사용이 일부 감소하는 현상은 자연스럽다고 평가했다. 그러나 이는 인공지능을 포기한다는 의미가 아니라고 선을 그었다. 사용 방식이 보다 의도적이고 구조화된 단계로 전환되고 있으며, 업무 방식이 인공지능 지원을 중심으로 재편되면 해당 습관은 쉽게 사라지지 않는다는 분석이다.

개인 사용자는 도구를 여는 빈도나 프롬프트 입력 시간은 줄어들 수 있지만, 실제 업무 방식 자체는 이미 변화했다는 설명도 덧붙였다. 생성형 AI는 지속적인 참여를 요구하는 사용자용 소셜 앱이 아니라, 인프라에 가깝게 작동한다는 것이다. 가치는 주목도를 끌어오는 데서가 아니라 업무 단계를 대체하는 데서 발생하며, 특정 단계가 사라지면 눈에 보이는 사용량은 줄어들지만 의존도는 오히려 높아진다.

고기아는 이런 흐름이 일부 선진국에서 초기 사용 지표가 예상보다 낮게 나타나는 이유를 설명한다고 말했다. 해당 국가들이 뒤처진 것이 아니라, 오히려 흡수 단계가 더 진전됐다는 해석이다. 디지털 성숙도가 높은 환경에서는 인공지능이 선택적으로 도입하는 새로운 도구가 아니라 기본 기능이나 업그레이드 형태로 제공된다.

사용자는 해당 기능을 ‘도입’했다는 인식 없이 자연스럽게 상속받기 때문에 사용량을 과소 보고하게 된다. 동시에 거버넌스 체계는 상대적으로 느리게 움직인다. 법무 검토, 조달 절차, 위험 평가가 공식 도입을 지연시키는 사이, 직원은 비공식적으로 실험하고 팀 단위 시범 적용을 진행하면서 제도보다 앞서 실제 도입이 이뤄진다는 설명이다.

고기아는 기업 내부에서 인공지능이 정착됐음을 보여주는 가장 명확한 신호는 “해당 기능이 제거됐을 때 나타나는 반응”이라고 말했다. 시범 운영 이후 인공지능을 회수한 기업에서는 업무 속도 저하, 마찰 증가, 실질적인 불만이 반복적으로 보고됐다. 인공지능이 실험 단계를 넘어 의존 단계로 진입했음을 보여주는 지표라는 분석이다.

예산 역시 같은 방향을 가리킨다. 생성형 AI는 더 이상 혁신 예산을 두고 경쟁하는 대상이 아니라, 운영 비용과 보안 계획, 거버넌스 모델에 통합되고 있다. 고기아는 “기업이 해당 역량을 피할 수 없는 요소로 인식할 때만 등장하는 논의”라고 말했다.

dl-itworldkorea@foundryco.com

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