마이크로소프트 AI 확산 보고서: 생성형 AI 대중화, 그러나 커지는 글로벌 격차

숫자로 본 핵심: AI는 늘었지만 격차도 늘었다

여기서 말하는 ‘글로벌 노스’와 ‘글로벌 사우스’는 단순한 북반구·남반구의 지리 구분이라기보다, 대체로 소득 수준과 디지털 인프라, 제도적 준비도에서 차이가 나는 국가·지역권을 가리키는 표현이다. 개발국·개발도상국 구분과 완전히 같지는 않지만, AI 확산의 불균형을 읽는 데 중요한 틀로 쓰인다.

마이크로소프트 보고서에 따르면 2025년 하반기 글로벌 노스에서는 근로연령 인구의 24.7%가 생성형 AI 도구를 사용한 반면, 글로벌 사우스에서는 14.1%에 그쳤다 ^[1][4]. 한 보고서 요약은 양측의 격차가 2025년 상반기 9.8%포인트에서 하반기 10.6%포인트로 확대됐다고 설명했다 ^[3].

이 수치가 의미하는 바는 분명하다. 생성형 AI는 전 세계로 퍼지고 있지만, 더 빠르게 퍼지는 곳은 이미 인터넷, 기기, 전력, 교육·기업 시스템이 상대적으로 잘 갖춰진 지역이다.

개발국과 개발도상 지역 비교에서도 같은 흐름

글로벌 노스·글로벌 사우스라는 구분이 곧바로 개발국·개발도상국 구분과 일치하는 것은 아니다. 다만 관련 보도에서 제시된 근로연령층 비교를 보면 비슷한 양상이 확인된다. 15~64세 인구 기준으로 개발국의 생성형 AI 채택률은 27.5%, 개발도상 지역은 15.4%로 집계됐다 ^[2].

이는 단순히 어느 나라 사람들이 새로운 기술에 더 관심이 많다는 문제가 아니다. 인터넷 연결성, 기기 보급, 전력 안정성, 학교와 기업의 디지털 역량, 공공정책의 준비도 같은 조건이 AI 채택 속도를 좌우한다는 뜻에 가깝다 ^[1][4][6].

이 흐름이 계속된다면 생성형 AI는 교육, 생산성, 디지털 서비스 접근성을 평준화하기보다 기존 격차를 더 굳힐 가능성도 있다. 기술은 열렸지만, 그 기술을 실제로 써먹을 수 있는 환경은 여전히 불균등하기 때문이다.

왜 생성형 AI 격차가 벌어지나

보고서와 관련 보도에서 반복적으로 지적되는 요인은 익숙한 디지털 경제의 병목들이다. 인프라와 언어는 중요한 경계선으로 꼽히며, AI의 혜택이 상대적으로 소수의 국가에 집중되는 흐름도 지적됐다 ^[6]. 관련 보도는 제한적인 인터넷 접근성과 영어 중심 AI 모델이 저소득 지역이나 비영어권 지역의 장벽으로 작용한다고 설명했다 ^[2].

1. 연결성, 전력, 기기 접근성

생성형 AI는 인터넷 연결이 불안정하거나 비싸거나 아예 어려운 환경에서는 활용도가 크게 떨어진다. AI 확산을 다룬 마이크로소프트 관련 요약은 빠른 인터넷, 안정적인 전력, 기기 접근성을 AI 경제 참여의 기본 조건으로 꼽았다 ^[14].

스마트폰이나 PC가 부족하고, 접속 비용이 높으며, 전력 공급이 불안정한 지역에서는 AI 도구가 있어도 일상적 사용으로 이어지기 어렵다. AI 서비스가 클라우드 기반으로 작동하는 경우가 많다는 점을 고려하면, 연결성은 선택 사항이 아니라 출발선이다.

2. 언어와 현지 맥락

많은 주요 AI 도구는 영어에서 가장 강력하게 작동하거나, 학습 데이터와 제품 지원이 풍부한 언어에서 더 좋은 성능을 낸다. 이 때문에 현지 언어 지원, 문화적 맥락에 맞는 콘텐츠, 지역별 활용 사례가 부족한 곳에서는 사용자가 체감하는 장벽이 커진다 ^[2][6].

AI가 단순 번역을 넘어 교육, 행정, 의료 정보, 소상공인 업무, 농업·금융 서비스 같은 영역에서 쓰이려면 현지 언어와 생활 맥락을 이해하는 도구가 필요하다. 그렇지 않으면 ‘접속은 가능하지만 실제 도움은 제한적인’ 상황이 생길 수 있다.

3. 제도와 조직의 준비도

AI 채택은 개인 소비자만의 문제가 아니다. 학교, 기업, 공공기관, 지역 개발자 생태계가 AI를 업무와 서비스에 녹여낼 역량을 갖춰야 한다. 마이크로소프트가 글로벌 노스의 채택 증가 속도가 글로벌 사우스의 거의 두 배라고 본 것은, 디지털 기반이 탄탄한 지역일수록 새 기술을 더 빨리 흡수한다는 점을 보여준다 ^[1][4].

즉, AI 확산의 관건은 계정 가입이나 앱 다운로드에 그치지 않는다. 교육과 업무 방식, 공공서비스, 규제 환경, 현지 기업의 도입 능력까지 함께 움직여야 실제 활용으로 이어진다.

이 데이터가 말하는 것과 말하지 않는 것

이번 보고서는 ‘확산’에 관한 데이터다. 다시 말해 생성형 AI 도구가 어디에서 얼마나 사용되고 있는지를 보여준다. 한 요약에 따르면 이 연구는 보고 기간 중 생성형 AI 제품을 사용한 소비자 비중을 채택률로 측정했으며, 집계·익명화된 마이크로소프트 텔레메트리 데이터를 운영체제와 기기 시장점유율, 인터넷 보급률, 국가별 인구 등 요인을 고려해 조정했다 ^[11].

따라서 이 수치를 생산성 향상, 경제적 가치, AI 역량 수준을 직접 측정한 것으로 읽어서는 안 된다. 16.3%라는 숫자는 ‘얼마나 많은 사람이 써봤는가’에 가까운 지표다 ^[3][11]. 실제 장기 효과는 개인, 학교, 기업, 정부가 이 사용 경험을 학습 성과, 서비스 개선, 생산성 향상, 현지 문제 해결형 도구로 바꿀 수 있는지에 달려 있다.

정책적 함의: AI 제품 출시만으로는 충분하지 않다

마이크로소프트 보고서가 보여주는 것은 디지털 격차의 새 국면이다. 생성형 AI 도구는 더 널리 보급되고 있지만, 그 혜택은 균등하게 분배되지 않고 있다 ^[1][4].

격차를 줄이려면 단순히 AI 서비스를 전 세계에 공개하는 것만으로는 부족하다. 관련 근거들은 안정적인 인터넷 연결, 감당 가능한 가격의 기기, 전력 접근성, 현지 언어 AI 지원, 그리고 학교·기업·공공기관이 AI를 실제로 활용할 수 있도록 돕는 정책 환경이 함께 필요하다는 점을 가리킨다 ^[2][6][14].

결론은 뚜렷하다. 생성형 AI 채택은 전 세계적으로 상승하고 있다. 그러나 그 상승 곡선은 모두에게 같은 기울기로 나타나지 않는다. 앞으로의 과제는 AI가 확산될 것인지가 아니다. 이미 확산되고 있다. 진짜 질문은 개발도상 지역이 동등한 조건에서 AI를 활용할 수 있는 인프라와 언어·제도적 지원을 얼마나 빠르게 확보할 수 있느냐다.

Global adoption of artificial intelligence continued to rise in the second half of 2025, increasing by 1.2 percentage points compared to the first half of the year, with roughly one in six people worldwide now using generative AI tools, remarkable progress...