Artificial Analysis AI 트렌드

Name: 주요 기술 기업의 기간별 자본 지출
Creator: Artificial Analysis
License: https://artificialanalysis.ai/docs/legal/Terms-of-Use.pdf

현재 AI의 현황과 발전을 이끄는 주요 트렌드를 분석합니다. 모델의 지능, 효율성, 아키텍처, 추론 속도와 비용, 학습 트렌드를 다룹니다.

AI 현황(주요 내용) - 2025년 연말

AI 환경과 AI의 방향을 결정하는 주요 트렌드 분석

보고서 보기

AI 발전

AI의 지속적인 발전과 주요 AI 기업별 위치를 추적합니다.

프런티어 언어 모델의 지능 추이

Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 incorporates 10 evaluations: AA-Briefcase v1.1, GDPval-AA v2.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, SciCode, Humanity's Last Exam, GDP.pdf, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR v1.1

Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 includes: AA-Briefcase v1.1, GDPval-AA v2.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, SciCode, Humanity's Last Exam, GDP.pdf, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR v1.1. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

주요 기술 기업의 기간별 자본 지출

분기별 자본 지출(십억 USD)

Represents major investments by tech companies in infrastructure, including AI hardware (like GPUs and data centers). Capex is a strong indicator of a company's commitment to AI development, as training and running frontier models requires significant computing resources.

Note: Capex data is sourced from publicly available financial reports, news articles, and primarily from the SEC.

Intelligence Index와 출시일 비교

Artificial Analysis Intelligence Index · Release date

Most attractive region

AI 연구소별 주요 모델

각 AI 연구소가 달성한 최고 Artificial Analysis Intelligence Index

No publicly available API

효율성

AI 효율성이 어떻게 발전하는지 분석합니다. 특정 지능 수준을 달성하는 비용과 그 지능을 이용할 수 있는 속도가 어떻게 변화하는지 살펴봅니다.

Intelligence Index 임계값별 언어 모델 Intelligence Index 작업당 비용 추이

Intelligence Index 작업당 비용(USD, 각 평가를 인덱스 가중치로 가중 평균). 임계값에는 Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2을 사용합니다.

Intelligence Index 임계값별 언어 모델 출력 속도 추이

초당 출력 토큰 수. 임계값에는 Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2을 사용합니다.

국가별 분석

AI는 전 세계적인 현상입니다. AI 발전이 어디에서 일어나고 있는지, 각국의 주요 모델이 어떻게 비교되는지 살펴봅니다. AI 개발을 주도하는 두 중심지인 미국과 중국을 심층 분석합니다.

국가별 프런티어 언어 모델 지능 추이

오픈 웨이트: 국가별 프런티어 언어 모델 지능 추이

국가별 상위 모델

Artificial Analysis Intelligence Index · Leading models

No publicly available API

오픈 소스 모델

오픈 웨이트 모델은 배포 유연성을 제공하며 특정 사용 사례에 맞게 미세 조정할 수 있습니다. 주요 오픈 웨이트 모델을 분석하고 독점 모델과 지능을 비교합니다.

오픈 웨이트와 독점 모델의 지능 발전

Indicates whether the model weights are available. Models are labelled as 'Commercial Use Restricted' if commercial use is limited by conditions, and as 'Non-commercial' if the license prohibits commercial use.

Artificial Analysis Intelligence Index: 오픈 웨이트와 독점 모델

No publicly available API

모델 아키텍처

AI 모델의 아키텍처는 성능과 효율성에 영향을 줍니다. 이 섹션에서는 Mixture of Experts(MoE) 아키텍처의 인기 상승과 같은 모델 아키텍처 트렌드와 모델 역량의 관계를 살펴봅니다.

모델 아키텍처별 Intelligence Index와 출시일 비교

Artificial Analysis Intelligence Index, 오픈 웨이트 모델만 해당

Most attractive region

A model where only a subset of parameters ("experts") are active per input. Routing mechanisms select a few experts per forward pass, reducing computation while allowing the model to scale to many more parameters overall.

A model where all parameters are active for every input. Every forward pass involves the full network, making it computationally intensive but straightforward to train and deploy.

모델 크기: 총 매개변수와 활성 매개변수

Comparison between total model parameters and parameters active during inference (billions)

The total number of trainable weights and biases in the model, expressed in billions. These parameters are learned during training and determine the model's ability to process and generate responses.

The number of parameters actually executed during each inference forward pass, expressed in billions. For Mixture of Experts (MoE) models, a routing mechanism selects a subset of experts per token, resulting in fewer active than total parameters. Dense models use all parameters, so active equals total.

Intelligence Index와 활성 파라미터

Artificial Analysis Intelligence Index · Active parameters at inference time (billions)

Most attractive quadrant

Pareto line

Intelligence Index와 총 매개변수 비교

Artificial Analysis Intelligence Index · Size in parameters (billions)

Most attractive quadrant

Pareto line

The total number of trainable weights and biases in the model, expressed in billions. These parameters are learned during training and determine the model's ability to process and generate responses.

분기별 컨텍스트 길이(토큰) 중앙값

컨텍스트 길이 중앙값(천 토큰)

Larger context windows are relevant to RAG (Retrieval Augmented Generation) LLM workflows which typically involve reasoning and information retrieval of large amounts of data.

Maximum number of combined input & output tokens. Output tokens commonly have a significantly lower limit (varied by model).

학습 분석

AI 모델 학습 트렌드 분석에서는 학습 규모의 변화와 학습 규모 및 모델 지능의 관계를 모두 살펴봅니다.

모델별 학습 토큰

학습 토큰 수(조)

No data available

The number of tokens used to train the model, represented in trillions.

Intelligence Index와 학습 토큰 비교

Most attractive quadrant

No data available

The number of tokens used to train the model, represented in trillions.

Artificial Analysis AI 트렌드

AI 현황(주요 내용) - 2025년 연말

AI 발전

프런티어 언어 모델의 지능 추이

Artificial Analysis Intelligence Index

주요 기술 기업의 기간별 자본 지출

Capital Expenditure (Capex)

Capex Data Sources Note

Intelligence Index와 출시일 비교

Artificial Analysis Intelligence Index

AI 연구소별 주요 모델

Artificial Analysis Intelligence Index

효율성

Intelligence Index 임계값별 언어 모델 Intelligence Index 작업당 비용 추이

Artificial Analysis Intelligence Index

Intelligence Index 임계값별 언어 모델 출력 속도 추이

Artificial Analysis Intelligence Index

국가별 분석

국가별 프런티어 언어 모델 지능 추이

Artificial Analysis Intelligence Index

오픈 웨이트: 국가별 프런티어 언어 모델 지능 추이

Artificial Analysis Intelligence Index

국가별 상위 모델

Artificial Analysis Intelligence Index

오픈 소스 모델

오픈 웨이트와 독점 모델의 지능 발전

Artificial Analysis Intelligence Index

Open Weights

Artificial Analysis Intelligence Index: 오픈 웨이트와 독점 모델

Artificial Analysis Intelligence Index

Open Weights

모델 아키텍처

모델 아키텍처별 Intelligence Index와 출시일 비교

MoE Models

Dense Models

모델 크기: 총 매개변수와 활성 매개변수

Total Parameters

Active Parameters at Inference Time

Intelligence Index와 활성 파라미터

Artificial Analysis Intelligence Index

Active Parameters at Inference Time

Intelligence Index와 총 매개변수 비교

Artificial Analysis Intelligence Index

Total Parameters

분기별 컨텍스트 길이(토큰) 중앙값

Context Window for RAG

Context Window

학습 분석

모델별 학습 토큰

Training Tokens

Intelligence Index와 학습 토큰 비교

Artificial Analysis Intelligence Index

Training Tokens