2026년 AI의 현황을 설명하는 12개 그래프

Stanford AI Index 2026와 IEEE Spectrum 해설을 바탕으로, 2026년 AI의 흐름을 12개 그래프로 정리한다.

• 미국이 여전히 주요 AI model 출시를 주도하지만, 중국의 격차 추격이 뚜렷하다.
• 산업계가 압도적이다. 2025년 notable model의 90% 이상이 industry에서 나왔다.
• 중국은 robotics 배치에서 선두다. 2024년 industrial robot 설치 대수는 29.5만 대로, 일본(4.45만), 미국(3.42만)을 크게 앞섰다.
• 전 세계 AI compute capacity는 2022년 이후 매년 3.3배씩 늘었고, 2021년 대비 30배 커졌다. 현재는 Nvidia GPU가 전체의 60% 이상을 차지한다.
• frontier LLM training의 carbon emissions는 커지고 있다. Grok 4의 추정치는 72,000톤 CO2e 이상이며, Epoch AI의 별도 추정은 약 140,000톤까지 올라간다.
• inference도 효율 차이가 크다. 가장 비효율적인 model의 배출량은 가장 효율적인 model의 10배 이상이다.
• benchmark 성능은 빠르게 오른다. 특히 agentic AI와 multimodal LLM이 OSWorld, SWE-Bench Verified 같은 지표에서 급격히 개선됐다.
• Humanity’s Last Exam은 2025년 OpenAI o1의 **8.8%**에서 2026년 **38.3%**로 올라갔고, 일부 최신 model은 **50%**를 넘겼다.
• 의료 분야에서는 AI 연구가 확산 중이다. drug discovery 논문은 2년 사이 2배 이상 늘었고, multimodal biomedical AI 논문은 2.7배 증가했다.
• 반대로 일상적 인지 과제는 여전히 약하다. ClockBench에서 최고 성능의 GPT-5.4도 analog clock 읽기 정확도가 50% 수준에 그쳤다.
• 2025년 AI investment는 $581B로 사상 최고를 기록했다. 2024년의 $253B를 크게 넘어섰고, 미국이 $344B 이상을 흡수했다.
• GitHub의 AI-related project는 5.58M개까지 늘어 2020년 대비 약 5배 증가했다. stars와 high-star 프로젝트도 비슷한 속도로 늘어, 실제 human engagement가 유지되는 것으로 보인다.
• 고용 영향은 아직 불명확하다. software developer와 customer support에서 entry-level은 줄었지만, 전체 unemployment 패턴은 AI 노출도만으로 설명되지 않는다.
• 여론은 약간 개선됐다. Ipsos survey에서 AI의 이점이 단점보다 크다는 응답은 **59%**로, 2024년의 **55%**보다 올랐지만, 여전히 **52%**는 AI 제품이 불안하다고 답했다.