AI 논문 출판을 주도하는 국가들의 궤적과 비교 분석

초록

본 연구는 OpenAlex 데이터베이스와 분수 카운팅 방식을 활용해 2000년부터 2025년까지 전 세계 AI 논문 출판 비중의 변화를 추적한다. 결과는 미국·EU의 절대적 주도권이 급감하고, 중국이 2000년 5% 미만에서 2025년 약 36%로 급부상했으며, 인도 역시 눈에 띄게 성장해 다극화된 아시아 연구 생태계를 형성하고 있음을 보여준다. 논문 수만을 지표로 삼은 한계와 향후 고품질·고인용 연구 분석 필요성을 논의한다.

상세 요약

본 논문은 2000‑2025년 기간 동안 AI 분야의 학술 출판 동향을 정량적으로 파악하기 위해 OpenAlex라는 방대한 오픈 메타데이터베이스를 데이터 원천으로 선택하였다. OpenAlex는 전 세계 학술지, 회의, 프리프린트 등을 포괄하며, 각 논문의 메타데이터에 국가별 저자 소속 정보를 포함하고 있어 국가별 연구 생산량을 추정하는 데 적합하다. 저자 다국적 공동연구가 빈번히 발생하는 AI 분야의 특성을 반영하기 위해 ‘분수 카운팅(fractional counting)’ 방식을 적용하였다. 즉, 한 논문의 전체 기여도를 저자 수 혹은 소속 국가 수로 나누어 각 국가에 부분 점수를 부여함으로써 중복 계산을 방지하고 실제 연구 기여도를 보다 정확히 측정하였다.

연도별 국가별 출판 비중을 계산한 결과, 2000년 초반 미국과 EU27이 전 세계 AI 논문의 57% 이상을 차지하며 절대적 리더십을 유지하고 있었다. 그러나 이후 10년간 미국의 비중은 서서히 감소해 2025년에는 약 12% 수준에 머물렀으며, EU 역시 2025년에는 13% 정도로 하락하였다. 반면, 중국은 2000년 5% 미만이던 비중을 2025년에는 35.8%로 급증시켰으며, 이는 연평균 성장률이 12%에 육박함을 의미한다. 인도는 2000년 1% 수준에서 시작해 2025년에는 7% 이상으로 상승, 아시아 지역 내 다극화 현상을 가속화하였다.

이러한 구조적 변화를 설명하기 위해 저자는 몇 가지 요인을 제시한다. 첫째, 중국 정부의 ‘신세대 인공지능 발전 계획’과 대규모 연구비 투입, 국가 차원의 AI 연구 클러스터 조성이 지속적인 논문 생산을 촉진했다. 둘째, 미국과 EU는 기존의 연구 인프라를 유지하면서도 산업 중심의 연구 전환이 진행돼 학술 출판 비중이 상대적으로 감소했다. 셋째, 인도는 인구 규모와 영어 사용 능력, 그리고 저비용 고품질 인력 풀을 기반으로 데이터 과학 및 머신러닝 분야에서 급성장했다.

정량적 결과 외에도 논문은 연구 질적 측면의 한계를 명확히 인식한다. 출판량만으로 국가의 AI 역량을 평가하면 고인용·고임팩트 논문 비중을 간과하게 되며, 특허·산업 적용도와 같은 실질적 혁신 지표와의 연계 분석이 필요하다. 향후 연구에서는 논문 인용 네트워크, 분야별 핵심 저널 비중, 그리고 AI 표준화 활동 참여 정도 등을 통합해 ‘연구 영향력’ 지표를 구축할 것을 제안한다.

전반적으로 본 연구는 AI 연구의 글로벌 파워 다이나믹스가 급격히 재편되고 있음을 실증적으로 보여주며, 정책 입안자와 학계가 국가별 전략을 재조정하고 국제 협력 구조를 재구성할 필요성을 강조한다.