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title: "AI 특허 경쟁, 한국은 빨라졌지만 ‘영향력’에서 아직 밀림"
published: 2026-06-12T08:49:02.396Z
canonical: https://jeff.news/article/4055
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# AI 특허 경쟁, 한국은 빨라졌지만 ‘영향력’에서 아직 밀림

KISTEP 보고서에 따르면 글로벌 AI 특허 경쟁은 단순 건수 경쟁이 아니라 원천특허와 기술 영향력 경쟁으로 바뀌고 있음. 미국은 2023년 상위 10개국 AI 등록특허의 68.6%를 차지했고, 한국은 특허 수와 성장률은 빠르게 늘었지만 특허영향력지수는 0.419로 세계 평균의 절반에도 못 미쳤음.

## 숫자는 늘었는데, 진짜 문제는 영향력임

- 글로벌 AI 특허 경쟁이 ‘몇 건 냈냐’에서 ‘얼마나 중요한 특허냐’로 넘어가고 있음
  - KISTEP 보고서는 미국특허청의 AI 특허 데이터셋을 기반으로 2000년부터 2023년까지의 흐름을 분석함
  - 특허 수만 본 게 아니라 특허영향력지수, 기술력지수, 상위 10% 피인용 특허, 특허 인용 네트워크까지 같이 봄

- AI 특허 자체는 전 세계적으로 폭증 중임
  - 전체 미국특허청 등록특허 중 AI 특허 비중은 1990년 2.7%에서 2023년 23.1%로 커짐
  - 2022년 AI 등록특허는 13만 4,870건, 2023년은 16만 786건까지 올라감
  - 생성형 AI와 대규모 언어 모델 확산이 특허 생태계에도 그대로 반영된 셈임

- 머신러닝 분야 성장세가 특히 빠름
  - 머신러닝 비중은 2000년 6.6%에서 2023년 13.2%로 두 배 이상 증가함
  - AI 산업의 무게중심이 하드웨어만이 아니라 알고리즘, 데이터, 학습 기반 기술로 이동하고 있다는 신호임

> [!IMPORTANT]
> 한국의 AI 특허 수는 빠르게 늘었지만 특허영향력지수는 0.419로 세계 평균 1.0의 절반에도 못 미침. “많이 냈다”와 “세계가 따라 쓰는 기술을 만들었다”는 완전히 다른 얘기임.

## 미국은 양과 질을 같이 가져감

- 미국은 2023년 기준 AI 등록특허 7만 6,823건을 보유함
  - 상위 10개국 전체 AI 특허의 68.6%를 미국이 차지함
  - 규모만 큰 게 아니라 계획·제어, AI 하드웨어, 지식처리, 머신러닝 등 전 분야 포트폴리오가 고르게 잡혀 있음

- 보고서는 미국을 글로벌 AI 특허 네트워크의 중심 국가로 봄
  - 다양한 국가의 기술을 흡수하고 다시 확산시키는 지식 네트워크 허브 역할을 한다는 분석임
  - 그냥 특허를 많이 쌓아둔 나라가 아니라, 다른 기술들이 참조하는 중심축에 가깝다는 얘기임

- 이스라엘과 스위스 사례도 꽤 흥미로움
  - 특허 수는 많지 않아도 피인용도와 영향력이 높으면 AI 혁신 생태계에서 핵심 위치를 차지할 수 있음
  - 특히 이스라엘은 AI 특허 수가 3,724건 수준인데 특허영향력지수 1.153으로 미국에 이어 세계 2위권 질적 경쟁력을 보였다고 함

## 중국은 속도가 미쳤고, 한국도 빠르긴 함

- 중국의 AI 특허 증가는 진짜 가파름
  - 2016년 1,013건에서 2023년 7,350건으로 625.6% 증가함
  - AI 특허집약도도 2010년 5.4%에서 2023년 19.5%로 올라감
  - 일본이 오래 유지하던 세계 2위 자리를 위협하는 흐름으로 분석됨

- 중국은 컴퓨터 비전 쪽에 힘이 많이 실려 있음
  - 컴퓨터 비전 분야 비중이 29.7%에 달함
  - 영상인식, 감시, 자율주행 같은 영역에 특허 역량이 몰려 있는 구조임

- 한국도 특허 증가 속도만 보면 나쁘지 않음
  - AI 특허집약도는 2010년 6.6%에서 2023년 16.5%로 상승함
  - 2023년 등록특허 수는 6,318건임
  - 2016년 대비 2023년 증가율은 174.9%로, 미국보다 높은 성장세를 보였다고 함

## 한국의 약점은 원천특허와 알고리즘 쪽임

- 한국은 하드웨어 기반 강점이 특허 구조에 뚜렷하게 드러남
  - AI 하드웨어 비중이 23.9%로 상위 10개국 중 영국 다음으로 높음
  - 반도체와 디스플레이 제조업 강점이 AI 특허 포트폴리오에 반영된 결과로 해석됨

- 반대로 AI 핵심 알고리즘 분야는 상대적으로 약하다는 평가임
  - 계획·제어, 지식처리, 자연어처리 경쟁력이 부족하다고 분석됨
  - 머신러닝 분야 비중도 10.1% 수준이라, 글로벌 AI 산업의 흐름에 비해 아쉬운 위치임

- 보고서가 말하는 처방은 꽤 명확함
  - 특허 수 확대 중심 전략에서 벗어나 고영향력 원천특허 중심으로 가야 함
  - 대기업 중심 전략만으로는 부족하고, 대학·연구기관·스타트업이 참여하는 산학연 생태계가 필요하다고 봄
  - 미국 같은 글로벌 AI 허브 국가와 공동 연구, 공동 특허 창출을 늘려 네트워크 영향력도 키워야 한다는 제언이 나옴

> [!NOTE]
> 보고서가 보는 AI 경쟁은 “특허 출원 많이 하기”가 아니라 “다른 기술들이 인용하고 따라오는 지식 네트워크를 잡기”에 가까움. 한국이 AI 3대 강국을 말하려면 이 부분을 피할 수 없음.

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## 기술 맥락

- 이번 보고서에서 중요한 선택은 특허 건수만 보지 않고 인용과 영향력까지 같이 봤다는 점이에요. 특허는 숫자로 세기 쉬워서 정책 성과처럼 보이기 좋지만, 실제 기술 패권은 다른 회사와 연구자가 얼마나 그 특허를 참조하느냐에서 갈리거든요.

- 한국이 하드웨어 특허에 강한 건 이상한 일이 아니에요. 반도체와 디스플레이 기반 제조 역량이 있으니 AI 하드웨어 쪽 포트폴리오가 두꺼워지는 건 자연스러워요. 문제는 생성형 AI 시대의 핵심 경쟁이 학습 방법, 데이터 처리, 모델 구조 같은 소프트웨어 원천기술로도 크게 이동하고 있다는 거예요.

- 특허영향력지수 0.419라는 숫자가 아픈 이유도 여기에 있어요. 특허를 냈다는 사실보다 그 특허가 글로벌 생태계에서 얼마나 많이 참조되고 확산되는지가 중요해졌기 때문이에요. 평균 1.0에 못 미친다는 건 한국 특허가 아직 기술 흐름의 중심에 충분히 들어가지 못했다는 뜻으로 읽을 수 있어요.

- 개발자에게도 남의 얘기만은 아니에요. AI 인프라, 모델 학습, 데이터 파이프라인, 추론 최적화 같은 영역에서 원천기술이 약하면 결국 해외 플랫폼과 라이선스 구조에 더 종속될 수 있거든요. 연구개발과 제품화 사이의 연결을 어떻게 만들지가 앞으로 더 중요해질 거예요.

## 핵심 포인트

- USPTO 기준 AI 특허 비중은 1990년 2.7%에서 2023년 23.1%로 커짐
- 미국은 2023년 AI 등록특허 7만 6,823건으로 상위 10개국 전체의 68.6%를 차지함
- 한국은 2023년 AI 등록특허 6,318건을 기록했지만 특허영향력지수는 0.419에 그침
- 중국은 2016년 1,013건에서 2023년 7,350건으로 AI 특허가 625.6% 늘었음
- 보고서는 한국이 하드웨어 강점을 유지하면서 머신러닝, 생성형 AI, 데이터 기반 원천기술 투자를 늘려야 한다고 제언함

## 인사이트

이 기사의 핵심은 ‘특허 많이 냈다’가 더 이상 자랑거리로 충분하지 않다는 점임. 한국은 반도체 기반 AI 하드웨어 쪽 강점은 분명하지만, 알고리즘·데이터·학습 기반 원천기술에서 영향력 있는 특허를 못 만들면 AI 생태계의 룰을 정하는 쪽으로 가기 어렵다는 얘기임.