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본 연구는 21세기 무형자산 중심 경제 패러다임 전환 시대에 인공지능(AI) 기술의 국가 간 투자와 스필오버 효과를 종합적으로 분석하고, 한국의 AI 산업 경쟁력 향상을 위한 정책적 방향을 제시하고자 하였다. 특히 글로벌 AI 투자가 미국과 중국에 극단적으로 집중되어 있는 상황에서 한국과 같은 기술 후발국이 취할 수 있는 효과적인 대응 전략을 모색하는 데 중점을 두었다.
연구 배경을 살펴보면, 주요 글로벌 기업의 시장가치에서 무형자산이 차지하는 비중은 1975년 17%에서 2020년 90%로 급증하였으며, 2024년 글로벌 AI 투자 규모는 약 2,523억 달러로 2013년 대비 17배 증가하였다. 그러나 미국이 전 세계 AI 투자의 60% 이상을 차지하는 반면 한국은 1.5~2.0%에 불과하여, AI 관련 특허의 93%가 미중 양국에 집중되는 기술 패권의 극단적 양극화가 진행되고 있다. 한국은 과거 제조업 분야에서 성공적인 기술 추격 경험을 보유하고 있으나, 무형자산의 높은 초기 개발비용과 제로에 가까운 한계생산비용이라는 특성으로 인해 AI 시대의 기술 경쟁은 과거와 근본적으로 다른 도전에 직면하고 있다.
본 연구는 이러한 문제의식에서 출발하여 역사적 경험 분석, 글로벌 AI 투자 현황 조사, 이론적 모형 구축, 그리고 GVAR 모형을 활용한 실증분석을 체계적으로 수행하였다. 한국의 과거 기술 스필오버 경험을 분석한 결과, 삼성전자가 메모리 반도체 분야에서 5.5년의 기술 격차를 극복한 사례는 체계적인 기술 제휴와 지속적 R&D 투자의 중요성을 보여주며, IT 하드웨어 분야에서는 2000~05년 기간 동안 생산성 향상과 관련한 경제적 이익이 76조 4,000억 원에서 286조 4,000억 원으로 약 3.7배 증가한 것으로 나타났다.
이론적 모형 분석을 통해서는 기술 선도국으로부터 기술 채택국으로의 무형자산 투자 스필오버가 있을 때 채택국이 적게 투자하면서도 더 높은 효용을 얻을 수 있음을 확인하였다. 또한 적정 수준의 스필오버 사용료 체계하에서는 선도국과 채택국 모두에게 이익이 될 수 있으나, 기술 격차 축소로 인한 선도국의 스필오버 중단 가능성에 대비하여 채택국도 지속적인 무형자산 투자가 필요함을 시사하였다.
GVAR 모형을 활용한 실증분석에서는 특히 주목할 만한 결과가 도출되었다. 한국의 AI 관련 FDI 유출 충격 시 국내 실질 GDP 수준이 0.33% 상승한 반면, FDI 유입 충격에 대해서는 0.19% 상승에 그쳐 해외 투자를 통한 기술 습득이 더 강한 경제적 연관성을 보일 수 있음을 확인하였다. 주가지수의 경우 FDI 유출 충격에 0.75%의 양의 반응을, FDI 유입 충격에는 -1.61%의 음의 반응을 보여, 미래 경쟁력 확보의 관점에서 시장이 해외 AI 투자를 긍정적으로 평가하는 경향을 나타냈다.
이러한 분석 결과를 종합하여 본 연구는 다음과 같은 정책적 시사점을 제시한다. 첫째, 해외 AI 투자가 국내 투자 유치보다 더 강한 경제적 연관성을 보이는 점을 고려하여, 한국 기업의 글로벌 AI 기업 투자와 합작투자를 지원하고, 이를 통해 확보한 기술과 인재를 국내로 환류시킬 수 있는 제도적 기반 마련이 필요하다. 둘째, 미국과 83배에 달하는 투자 격차를 고려할 때 모든 AI 분야에서 경쟁하기보다는 한국의 강점인 제조업 기반과 IT 하드웨어 역량을 활용한 AI 하드웨어-소프트웨어 융합 분야 등 특정 영역에 선택과 집중하는 전략이 요구된다. 셋째, 기술 스필오버를 효과적으로 활용하면서도 향후 선도국의 기술 차단에 대비하여 적정 수준의 독자적 무형자산 투자를 지속해야 한다. 넷째, 미국과의 파트너십을 강화하는 동시에 동북아시아 지역 내 AI 기술 협력 네트워크 구축에도 참여하여 국제협력과 독자적 혁신의 균형을 추구해야 한다. 결론적으로 본 연구는 한국이 AI 시대의 기술 격차를 해소하고 지속가능한 경쟁력을 확보하기 위해서는 과거의 성공 패턴을 AI 시대의 특성에 맞게 재해석하고, 선택과 집중을 통한 차별화된 접근이 필요함을 시사한다. 특히 해외 투자를 통한 기술 습득과 국내 혁신 생태계 구축을 연계하는 통합적 전략과 함께 급변하는 글로벌 AI 기술 환경에 대응할 수 있는 유연한 정책 체계 구축이 요구된다.
연구 배경을 살펴보면, 주요 글로벌 기업의 시장가치에서 무형자산이 차지하는 비중은 1975년 17%에서 2020년 90%로 급증하였으며, 2024년 글로벌 AI 투자 규모는 약 2,523억 달러로 2013년 대비 17배 증가하였다. 그러나 미국이 전 세계 AI 투자의 60% 이상을 차지하는 반면 한국은 1.5~2.0%에 불과하여, AI 관련 특허의 93%가 미중 양국에 집중되는 기술 패권의 극단적 양극화가 진행되고 있다. 한국은 과거 제조업 분야에서 성공적인 기술 추격 경험을 보유하고 있으나, 무형자산의 높은 초기 개발비용과 제로에 가까운 한계생산비용이라는 특성으로 인해 AI 시대의 기술 경쟁은 과거와 근본적으로 다른 도전에 직면하고 있다.
본 연구는 이러한 문제의식에서 출발하여 역사적 경험 분석, 글로벌 AI 투자 현황 조사, 이론적 모형 구축, 그리고 GVAR 모형을 활용한 실증분석을 체계적으로 수행하였다. 한국의 과거 기술 스필오버 경험을 분석한 결과, 삼성전자가 메모리 반도체 분야에서 5.5년의 기술 격차를 극복한 사례는 체계적인 기술 제휴와 지속적 R&D 투자의 중요성을 보여주며, IT 하드웨어 분야에서는 2000~05년 기간 동안 생산성 향상과 관련한 경제적 이익이 76조 4,000억 원에서 286조 4,000억 원으로 약 3.7배 증가한 것으로 나타났다.
이론적 모형 분석을 통해서는 기술 선도국으로부터 기술 채택국으로의 무형자산 투자 스필오버가 있을 때 채택국이 적게 투자하면서도 더 높은 효용을 얻을 수 있음을 확인하였다. 또한 적정 수준의 스필오버 사용료 체계하에서는 선도국과 채택국 모두에게 이익이 될 수 있으나, 기술 격차 축소로 인한 선도국의 스필오버 중단 가능성에 대비하여 채택국도 지속적인 무형자산 투자가 필요함을 시사하였다.
GVAR 모형을 활용한 실증분석에서는 특히 주목할 만한 결과가 도출되었다. 한국의 AI 관련 FDI 유출 충격 시 국내 실질 GDP 수준이 0.33% 상승한 반면, FDI 유입 충격에 대해서는 0.19% 상승에 그쳐 해외 투자를 통한 기술 습득이 더 강한 경제적 연관성을 보일 수 있음을 확인하였다. 주가지수의 경우 FDI 유출 충격에 0.75%의 양의 반응을, FDI 유입 충격에는 -1.61%의 음의 반응을 보여, 미래 경쟁력 확보의 관점에서 시장이 해외 AI 투자를 긍정적으로 평가하는 경향을 나타냈다.
이러한 분석 결과를 종합하여 본 연구는 다음과 같은 정책적 시사점을 제시한다. 첫째, 해외 AI 투자가 국내 투자 유치보다 더 강한 경제적 연관성을 보이는 점을 고려하여, 한국 기업의 글로벌 AI 기업 투자와 합작투자를 지원하고, 이를 통해 확보한 기술과 인재를 국내로 환류시킬 수 있는 제도적 기반 마련이 필요하다. 둘째, 미국과 83배에 달하는 투자 격차를 고려할 때 모든 AI 분야에서 경쟁하기보다는 한국의 강점인 제조업 기반과 IT 하드웨어 역량을 활용한 AI 하드웨어-소프트웨어 융합 분야 등 특정 영역에 선택과 집중하는 전략이 요구된다. 셋째, 기술 스필오버를 효과적으로 활용하면서도 향후 선도국의 기술 차단에 대비하여 적정 수준의 독자적 무형자산 투자를 지속해야 한다. 넷째, 미국과의 파트너십을 강화하는 동시에 동북아시아 지역 내 AI 기술 협력 네트워크 구축에도 참여하여 국제협력과 독자적 혁신의 균형을 추구해야 한다. 결론적으로 본 연구는 한국이 AI 시대의 기술 격차를 해소하고 지속가능한 경쟁력을 확보하기 위해서는 과거의 성공 패턴을 AI 시대의 특성에 맞게 재해석하고, 선택과 집중을 통한 차별화된 접근이 필요함을 시사한다. 특히 해외 투자를 통한 기술 습득과 국내 혁신 생태계 구축을 연계하는 통합적 전략과 함께 급변하는 글로벌 AI 기술 환경에 대응할 수 있는 유연한 정책 체계 구축이 요구된다.
This study comprehensively analyzes cross-border investment and spillover effects of artificial intelligence (AI) technology in the era of the 21st century’s paradigm shift toward an intangible asset-centered economy, and proposes policy directions for enhancing Korea’s AI industrial competitiveness. The research particularly focuses on exploring effective response strategies that technology-follower countries like Korea can adopt in a situation where global AI investment is extremely concentrated in the United States and China.
Examining the research background, the proportion of intangible assets in the market value of major global companies has surged from 17% in 1975 to 90% in 2020, with global AI investment reaching approximately $252.3 billion in 2024, a 17-fold increase from 2013. However, while the United States accounts for over 60% of global AI investment, Korea represents merely 1.5-2.0%, revealing an extreme polarization of technological hegemony with 93% of AI-related patents concentrated in the US and China. In this context, although Korea possesses successful technology catch-up experience in manufacturing sectors from the past, the AI era’s technological competition presents fundamentally different challenges due to the characteristics of intangible assets—high initial development costs and near-zero marginal production costs.
Starting from this problem awareness, this study systematically conducted historical experience analysis, global AI investment status surveys, theoretical model construction, and empirical analysis using the GVAR model. Analysis of Korea’s past technology spillover experiences revealed that Samsung Electronics’ case of overcoming a 5.5-year technology gap in the memory semiconductor sector demonstrated the importance of systematic technology partnerships and continuous R&D investment. In the IT hardware sector, economic benefits related to productivity improvement increased approximately 3.7-fold from 76.4 trillion won to 286.4 trillion won during the 2000-2005 period.
Through theoretical model analysis, the study confirmed that when intangible asset investment spillovers occur from technology-leading countries to technology-adopting countries, the adopting countries can achieve higher utility while investing less. Furthermore, under an appropriate spillover royalty system, benefits can accrue to both leading and adopting countries; however, the findings suggest that adopting countries need to maintain continuous intangible asset investment to prepare for potential spillover cessation by leading countries due to narrowing technology gaps.
The empirical analysis using the GVAR model yielded particularly noteworthy results. When Korea experienced an AI-related FDI outflow shock, domestic real GDP increased by 0.33%, while FDI inflow shocks resulted in only a 0.19% increase, confirming that technology acquisition through overseas investment may show stronger economic correlations. Stock indices showed a positive response of 0.75% to FDI outflow shocks and a negative response of -1.61% to FDI inflow shocks, indicating that markets tend to positively evaluate overseas AI investment from the perspective of securing future competitiveness.
Synthesizing these analytical results, this study presents the following policy implications. First, considering that overseas AI investment shows stronger economic correlations than domestic investment attraction, it is necessary to establish an institutional foundation that supports Korean companies’ investments and joint ventures with global AI companies and facilitates the return of acquired technology and talent to Korea. Second, given the 83-fold investment gap with the United States, rather than competing in all AI fields, a strategy of selection and concentration in specific areas such as AI hardware-software convergence that leverages Korea’s strengths in manufacturing and IT hardware capabilities is required. Third, while effectively utilizing technology spillovers, Korea must maintain an appropriate level of independent intangible asset investment to prepare for potential technology blockades by leading countries. Fourth, Korea should pursue a balance between international cooperation and independent innovation by strengthening partnerships with the United States while also participating in the establishment of AI technology cooperation networks within the Northeast Asian region.
In conclusion, this study suggests that for Korea to bridge the technology gap in the AI era and secure sustainable competitiveness, it needs to reinterpret past success patterns to fit the characteristics of the AI era and adopt a differentiated approach through selection and concentration. Particularly, an integrated strategy linking technology acquisition through overseas investment with the construction of a domestic innovation ecosystem is required, along with the establishment of a flexible policy framework capable of responding to the rapidly changing global AI technology environment.
Examining the research background, the proportion of intangible assets in the market value of major global companies has surged from 17% in 1975 to 90% in 2020, with global AI investment reaching approximately $252.3 billion in 2024, a 17-fold increase from 2013. However, while the United States accounts for over 60% of global AI investment, Korea represents merely 1.5-2.0%, revealing an extreme polarization of technological hegemony with 93% of AI-related patents concentrated in the US and China. In this context, although Korea possesses successful technology catch-up experience in manufacturing sectors from the past, the AI era’s technological competition presents fundamentally different challenges due to the characteristics of intangible assets—high initial development costs and near-zero marginal production costs.
Starting from this problem awareness, this study systematically conducted historical experience analysis, global AI investment status surveys, theoretical model construction, and empirical analysis using the GVAR model. Analysis of Korea’s past technology spillover experiences revealed that Samsung Electronics’ case of overcoming a 5.5-year technology gap in the memory semiconductor sector demonstrated the importance of systematic technology partnerships and continuous R&D investment. In the IT hardware sector, economic benefits related to productivity improvement increased approximately 3.7-fold from 76.4 trillion won to 286.4 trillion won during the 2000-2005 period.
Through theoretical model analysis, the study confirmed that when intangible asset investment spillovers occur from technology-leading countries to technology-adopting countries, the adopting countries can achieve higher utility while investing less. Furthermore, under an appropriate spillover royalty system, benefits can accrue to both leading and adopting countries; however, the findings suggest that adopting countries need to maintain continuous intangible asset investment to prepare for potential spillover cessation by leading countries due to narrowing technology gaps.
The empirical analysis using the GVAR model yielded particularly noteworthy results. When Korea experienced an AI-related FDI outflow shock, domestic real GDP increased by 0.33%, while FDI inflow shocks resulted in only a 0.19% increase, confirming that technology acquisition through overseas investment may show stronger economic correlations. Stock indices showed a positive response of 0.75% to FDI outflow shocks and a negative response of -1.61% to FDI inflow shocks, indicating that markets tend to positively evaluate overseas AI investment from the perspective of securing future competitiveness.
Synthesizing these analytical results, this study presents the following policy implications. First, considering that overseas AI investment shows stronger economic correlations than domestic investment attraction, it is necessary to establish an institutional foundation that supports Korean companies’ investments and joint ventures with global AI companies and facilitates the return of acquired technology and talent to Korea. Second, given the 83-fold investment gap with the United States, rather than competing in all AI fields, a strategy of selection and concentration in specific areas such as AI hardware-software convergence that leverages Korea’s strengths in manufacturing and IT hardware capabilities is required. Third, while effectively utilizing technology spillovers, Korea must maintain an appropriate level of independent intangible asset investment to prepare for potential technology blockades by leading countries. Fourth, Korea should pursue a balance between international cooperation and independent innovation by strengthening partnerships with the United States while also participating in the establishment of AI technology cooperation networks within the Northeast Asian region.
In conclusion, this study suggests that for Korea to bridge the technology gap in the AI era and secure sustainable competitiveness, it needs to reinterpret past success patterns to fit the characteristics of the AI era and adopt a differentiated approach through selection and concentration. Particularly, an integrated strategy linking technology acquisition through overseas investment with the construction of a domestic innovation ecosystem is required, along with the establishment of a flexible policy framework capable of responding to the rapidly changing global AI technology environment.
국문요약
제1장 서론
1. 연구의 배경
2. 연구의 목적
3. 선행연구 검토
4. 연구의 구성
제2장 선도국과 한국의 무형 기술 투자 정책의 현황과 방향
1. 도입
2. 과거 기술이전 및 스필오버(기술확산) 사례
3. 글로벌 무형자산 중 AI 투자 현황
4. 국가별 AI 정책
5. 정책적 시사점
제3장 무형자산 투자 스필오버 효과의 거시 모형
1. 서론
2. 두 국가 모형에서의 무형자산 투자 스필오버 효과
3. 스필오버와 내생적 무형자산 투자
4. 무형자산 스필오버 사용료와 기술 선도국 채택국 게임
5. 모수 설정 실험
6. 소결
제4장 A.I. 관련 FDI 충격의 다국가 파급효과 실증적 분석
1. 서론
2. 글로벌 벡터자기회귀(GVAR) 모형의 방법론
3. 실증분석 모형 설계 및 데이터
4. 실증분석 결과 및 정책적 시사점
5. 소결
제5장 결론
1. 연구 결과의 요약
2. 정책적 시사점
3. 연구의 의의와 기여 및 향후 연구 방향
참고문헌
부록
1. AI 관련 NACE Rev. 2와 US SIC 코드 분석
2. FDI Flow의 기술 통계(descriptive statistics)
3. 주요국의 FDI 유출입 흐름
4. 국가별 단위근 및 공적분 지속성 프로파일
5. GVAR 모형 추정의 나머지 결과: 한국과 미국
Executive Summary
제1장 서론
1. 연구의 배경
2. 연구의 목적
3. 선행연구 검토
4. 연구의 구성
제2장 선도국과 한국의 무형 기술 투자 정책의 현황과 방향
1. 도입
2. 과거 기술이전 및 스필오버(기술확산) 사례
3. 글로벌 무형자산 중 AI 투자 현황
4. 국가별 AI 정책
5. 정책적 시사점
제3장 무형자산 투자 스필오버 효과의 거시 모형
1. 서론
2. 두 국가 모형에서의 무형자산 투자 스필오버 효과
3. 스필오버와 내생적 무형자산 투자
4. 무형자산 스필오버 사용료와 기술 선도국 채택국 게임
5. 모수 설정 실험
6. 소결
제4장 A.I. 관련 FDI 충격의 다국가 파급효과 실증적 분석
1. 서론
2. 글로벌 벡터자기회귀(GVAR) 모형의 방법론
3. 실증분석 모형 설계 및 데이터
4. 실증분석 결과 및 정책적 시사점
5. 소결
제5장 결론
1. 연구 결과의 요약
2. 정책적 시사점
3. 연구의 의의와 기여 및 향후 연구 방향
참고문헌
부록
1. AI 관련 NACE Rev. 2와 US SIC 코드 분석
2. FDI Flow의 기술 통계(descriptive statistics)
3. 주요국의 FDI 유출입 흐름
4. 국가별 단위근 및 공적분 지속성 프로파일
5. GVAR 모형 추정의 나머지 결과: 한국과 미국
Executive Summary
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