글로벌 AI 학회 논문 발표 및 인용 순위 분석

논문 등재 수 vs. 논문 인용 수 순위 비교

세계 3대 AI 학회(일반적으로 NeurIPS, ICML, ICLR로 간주)의 논문 발표 건수(등재 수)와 피인용 횟수(인용 수)를 기준으로 기업 순위를 비교하면, 상위권에 이름을 올리는 기업 명단이 상당 부분 겹치지만 순위에는 차이가 나타납니다. 표 1과 표 2는 각각 논문 등재 수 기준 상위 15개 기업과 논문 인용 수 기준 상위 15개 기업을 정리한 것으로, 두 지표에서의 기업별 순위와 성과를 한눈에 보여줍니다  . 이를 통해 어느 기업이 많은 논문을 발표했는지와 어느 기업의 논문이 더 많이 인용되었는지를 비교할 수 있습니다.

표 1. 세계 3대 AI 학회 논문 등재 수 TOP15 기업과 해당 기업의 논문 인용 순위

논문 등재 수 순위 기업명 (국가) 논문 등재 수 (편) 논문 인용 수 순위
1 알파벳(구글) Alphabet (미국) 820  1위 (최다 인용)
2 마이크로소프트 Microsoft (미국) 414  3위
3 메타(페이스북) Meta (미국) 385  2위
4 아마존 Amazon (미국) 273  6위
5 바이트댄스 ByteDance (중국) 249  4위
6 알리바바그룹 Alibaba (중국) 235  8위
7 텐센트 Tencent (중국) 210  9위
8 화웨이 Huawei (중국) 198  7위
9 엔비디아 NVIDIA (미국) 197  5위
10 아이비엠 IBM (미국) 152 13위
11 애플 Apple (미국) 132 10위
12 삼성전자 Samsung (대한민국)59  – (15위 밖)
13 앤트그룹 Ant Group (중국) 50 – (15위 밖)
14 바이두 Baidu (중국) 49 – (15위 밖)
15 어도비 Adobe (미국) 49 – (15위 밖)

표 1에서 보듯이, 알파벳(구글 모회사)은 3대 학회에서 발표한 논문 수 820편으로 양적 측면에서 1위를 차지했고, 해당 논문들의 총 인용 횟수도 가장 많아 인용 순위 1위를 기록했습니다 . 마이크로소프트와 메타(페이스북 모회사)가 각각 414편, 385편으로 논문 수 2위와 3위를 차지했으며, 이들의 인용 순위는 메타 2위, 마이크로소프트 3위로 나타나 메타의 논문들이 상대적으로 더 많은 인용을 받은 것으로 확인됩니다 . 아마존은 논문 수 4위(273편)였지만 인용 순위는 6위로 다소 밀렸고, 바이트댄스는 논문 수 5위(249편)에서 인용 순위 4위로 한 계단 높아져 연구 영향력 측면에서 아마존을 앞섰습니다 . 중국의 알리바바(6위→8위)와 텐센트(7위→9위)는 인용 순위가 발표 순위보다 조금 낮았고, 화웨이(8위→7위)와 엔비디아(9위→5위)는 인용 순위가 더 높아 발표 논문의 영향력이 평균 이상임을 보여줍니다. 한편 IBM(10위→13위)과 애플(11위→10위)의 순위를 보면 IBM은 인용 순위가 더 낮은 반면, 애플은 약간 높아 평균 이상의 인용 효율을 보였습니다.

표 1의 12위 이하를 보면 삼성전자(12위), 앤트그룹(13위), 바이두(14위), 어도비(15위) 등이 세계 최상위권 논문 수를 기록하고 있으나, 이들은 논문 인용 TOP15에는 들지 못한 것을 확인할 수 있습니다 . 특히 삼성전자는 논문 발표 순위 12위였지만 인용 순위는 15위권 밖이었고, 앤트그룹·바이두·어도비 역시 마찬가지입니다. 이와 대조적으로, 표 2에서 볼 수 있듯 논문 인용 수 기준 상위 15위 내에는 위 기업들과 달리 출판 수 상위권에는 들지 않았던 특화된 AI 연구 기업들이 새롭게 등장합니다.

표 2. 세계 3대 AI 학회 논문 인용 수 TOP15 기업과 해당 기업의 논문 등재 순위

논문 인용 수 순위 기업명 (국가) 논문 인용 수 (회) 논문 등재 순위
1 알파벳(구글) Alphabet (미국) 12,697 1위
2 메타(페이스북) Meta (미국) 10,733 3위
3 마이크로소프트 Microsoft (미국) 6,931 2위
4 바이트댄스 ByteDance (중국) 6,614 5위
5 엔비디아 NVIDIA (미국) 3,842 9위
6 아마존 Amazon (미국) 3,546 4위
7 화웨이 Huawei (중국) 3,304 8위
8 알리바바그룹 Alibaba (중국) 3,093 6위
9 텐센트 Tencent (중국) 3,077 7위
10 애플 Apple (미국) 1,926 11위
11 오픈AI OpenAI (미국) 1,819 – (15위 밖)
12 지푸 AI Zhipu AI (중국) 1,744 – (15위 밖)
13 아이비엠 IBM (미국) 1,631 10위
14 앤트로픽 PBC Anthropic (미국) 1,315 – (15위 밖)
15 xAI xAI (미국) 1,167 – (15위 밖)

표 2에서 볼 수 있듯 논문 인용 횟수 상위 목록에는, 앞서 언급한 빅테크 기업들 외에 오픈AI(11위), Zhipu AI(지푸 AI, 12위), Anthropic(14위), xAI(15위)와 같이 최근 생성형 AI 혁신을 주도하는 신생 AI 연구 기업들이 포함되어 있습니다. 이들은 출판된 논문 수는 많지 않지만(각각 해당 순위에서 제외될 정도의 적은 편) 소수의 논문이 폭발적인 인용을 기록하여 인용 순위 Top15에 오른 사례들입니다. 다시 말해, OpenAI나 Anthropic 등의 논문은 개수 대비 인용 효율이 매우 높기 때문에 종합 인용 순위에서 전통적인 논문 다작 기업들을 제치고 상위권에 등장한 것입니다. 한편, 표 1의 하위권에 있던 삼성전자, 바이두 등은 표 2에서 보이지 않는데, 이는 이들 기업의 논문이 Top15권에 들 만큼 인용되지 못했다는 뜻입니다 . 결국 논문 발표 수량 순위와 인용 순위를 종합적으로 비교해보면, 다수의 기업들이 양쪽 순위에서 비슷한 위치를 차지하지만 일부는 출판 대비 인용 실적이 상대적으로 강하거나 약한 모습을 보여주는 것을 확인할 수 있습니다.

그림 1: 세계 3대 AI 학회 논문 등재 수(top15)와 논문 인용 수(top15) 순위 비교. 좌측 막대그래프는 논문 등재 수 기준 상위 15개 기업을, 우측 그래프는 논문 인용 수 기준 상위 15개 기업을 나타낸다. 막대 길이는 각 기업의 논문 수/인용 수를 의미하며, 파란색은 미국 기업, 빨간색은 중국 기업, 녹색은 기타 국가 기업을 표시한다. 두 지표 모두 미국과 중국계 기업들이 상위를 차지하고 있으며, 삼성전자는 논문 수에서만 12위로 나타나 인용 순위에는 포함되지 못했다 (색상으로도 한국 기업은 녹색 하나만 보임).

삼성전자의 순위와 주요 기업 대비 위치

삼성전자는 국내 AI 기업 중에서는 부동의 1위로 평가되지만, 글로벌 무대에서는 논문 수나 인용 수 모두 선두권과 큰 격차가 있습니다  . 세계 3대 AI 학회 논문 실적으로 보면 삼성전자는 최근 59편의 논문을 발표하여 발표 건수 세계 12위에 올랐으나, 이는 1위인 구글 모회사 알파벳(820편)의 7.2% 수준에 그치는 실적입니다 . 다시 말해 알파벳이 단연코 압도적인 논문 output을 보이는 가운데, 삼성전자의 논문 수는 알파벳의 1/14 수준에 불과했습니다. 마이크로소프트(414편), 메타(385편), 아마존(273편) 등 미국 빅테크 4개사가 상위권을 휩쓴 것에 이어, 바이트댄스(249편), 알리바바(235편), 텐센트(210편), 화웨이(198편) 등 중국 주요 기업들이 5~8위를 차지하고 있어  , 삼성전자는 미국·중국 선도 업체 11곳 다음으로 겨우 12위를 차지한 상황입니다. 또한 국내 기업 중 삼성전자만이 간신히 15위 내에 이름을 올렸고, 2위인 네이버(25편 발표)는 30위, LG(19편)는 40위에 그쳐 50위 내에도 겨우 포함되는 수준이었습니다 . 이처럼 국내 1위인 삼성전자조차 세계적으로는 중상위권에 머무르며, 논문 수에서 미국과 중국 Big Tech들과 현격한 차이가 남을 알 수 있습니다.

더 큰 문제는 논문 인용 수 측면에서의 격차입니다. 삼성전자는 논문 인용 횟수 총계에서 315회에 그쳐 세계 39위 수준으로 평가되었고 , 상위 15위는커녕 상위 30위 내에도 들지 못한 것으로 나타났습니다 . 반면 알파벳의 논문들은 1만2천 회 이상, 메타는 1만 회 이상 인용되면서 양적으로뿐만 아니라 질적 영향력에서도 최상위를 차지했습니다 (표2 및 그림1 참조). 즉, 삼성전자가 발표한 논문 한 편당 평균 인용 수는 5.3회 수준으로 낮아(총 59편 대비 315회 ) 연구 영향력이 세계 상위권 대비 떨어지는 모습입니다. 삼성전자와 함께 한국 기업으로 드물게 50위 내에 들었던 네이버조차도 인용 247회로 47위에 머물렀고 , LG 등 다른 국내 기업들은 글로벌 인용 순위 50위권에 이름을 올리지 못했습니다 . 결국 삼성전자는 국내에서는 특허·논문·인력 등 모든 부문에서 1위를 차지할 만큼 앞서 있지만, 글로벌 AI 연구 무대에서는 미국, 중국 기업 대비 현저히 뒤처진 후발주자임이 드러납니다  . 이는 삼성전자 자체의 노력에도 불구하고 빅테크들이 주도하는 AI 핵심 연구 분야에서 존재감과 영향력이 제한적임을 의미합니다.

상위권 기업들의 연구 영향력 추이 및 논문당 인용 효율

상위권 기업들의 연구 영향력 추이를 살펴보면, 출판 논문 한 편당 평균 인용 수(논문당 인용 효율)에서 상당한 격차와 흥미로운 패턴이 나타납니다. 우선 빅테크 기업 중에서는 메타와 바이트댄스의 논문당 인용 수가 돋보입니다. 메타는 총 385편의 논문이 논문당 평균 약 28회 인용될 정도로 영향력이 커 전체 인용 순위가 논문 수 순위보다 높았고, 바이트댄스도 249편의 논문이 편당 약 26.6회 인용되며 높은 인용 효율을 보였습니다. 이는 이들 기업이 발표한 논문의 질적 영향력이 뛰어나거나, 특정 히트 논문이 다수 존재함을 시사합니다. 엔비디아 또한 197편의 논문으로 3,842회 인용을 받아 편당 약 19.5회 인용되는 높은 효율을 기록했으며, 구글 알파벳 역시 방대한 820편의 논문이 총 12,697회 인용되어 편당 약 15.5회로 평균 이상을 유지했습니다. 반면 IBM의 경우 152편에 1,631회 인용으로 편당 약 10.7회로 상대적으로 낮았고, 삼성전자는 앞서 언급했듯 편당 5회 남짓에 불과해 상위 기업 대비 현저히 낮은 영향력을 보였습니다 . 특히 삼성전자의 평균 인용 수는 메타나 바이트댄스의 5분의 1 수준밖에 되지 않는데, 이는 양적 실적뿐 아니라 질적 임팩트 측면에서도 격차가 크다는 것을 의미합니다.

이러한 논문당 인용 효율 관점에서 두드러지는 것은 적은 논문으로도 큰 영향력을 발휘하는 기업들의 존재입니다. 대표적으로 OpenAI는 학회 발표 논문 수는 많지 않지만(Top15에 들지 않을 정도) 단 몇 편의 논문으로 1,800회 이상의 인용을 끌어내 전체 인용 순위 11위에 올랐습니다. OpenAI의 GPT-3 관련 논문 등 획기적 연구들은 발표 직후 폭발적 인용을 기록하며, 논문 한 편당 수백 회 이상의 인용을 얻은 것으로 추정됩니다. Anthropic이나 xAI 등의 신생 AI 연구기업들도 각각 수 편의 논문으로 1,000회 이상의 인용을 기록하여, 논문당 인용 수에서는 빅테크를 훨씬 능가하는 효율을 보였습니다. 이러한 경향은 대규모 AI 모델(예: GPT 시리즈)의 등장으로 인한 소수 걸작 논문의 영향력 증대와 맞물려 있습니다. 즉, AI 연구의 영향력 지형은 단순히 논문 양이 아닌 혁신적 연구의 질적 파급력에 크게 좌우되는 추세입니다 . 한편, 전통적인 거대 ICT 기업들 중 일부(예: IBM, 삼성전자)는 상당한 수의 논문을 내고도 논문당 평균 인용은 낮게 나타나, 연구의 혁신성이나 임팩트 면에서 선두 그룹에 미치지 못하고 있음을 보여줍니다. 정리하면, 상위권 기업들 사이에서도 논문당 인용 효율의 격차가 존재하며, 특히 혁신적인 연구를 보유한 기업들이 적은 논문으로도 높은 영향력을 발휘하는 경향이 두드러지고 있습니다.

기업 국적 및 유형별 동향: 미국 vs 중국, 빅테크 vs 스타트업

상위권에 오른 기업들을 국가별로 분류해 보면, 사실상 미국과 중국 기업들이 양분하는 구조임을 알 수 있습니다. 논문 등재 수 기준 Top15 기업 가운데 미국 기업은 8개, 중국 기업은 6개를 차지했으며 대한민국 기업은 삼성전자 1곳뿐이었습니다  . 인용 수 기준 Top15에서는 미국 기업이 무려 10개로 증가했고 중국 기업은 5개로 줄었으며, 한국을 포함한 그 외 국가 출신 기업은 하나도 없었습니다. 유럽이나 기타 지역의 기업/기관은 Top15에 이름을 올리지 못했는데, 예를 들어 영국의 DeepMind는 구글 알파벳 산하로 포함되었기 때문입니다. 미국의 알파벳(구글), 마이크로소프트, 메타, 아마존, 애플, IBM, 엔비디아 등과 중국의 BAT(바이두·알리바바·텐센트), 화웨이, 바이트댄스 등이 세계 AI 연구를 주도하고 있음을 보여줍니다 . 특히 미국 빅테크 기업들은 상위권을 거의 독식하다시피 하고, 중국도 다수 진입하여 양대 강국의 AI 패권 경쟁 구도가 연구 실적에도 반영된 모습입니다.
• 미국 기업: 논문 수 Top15에 8개 기업 (알파벳, MS, 메타, 아마존, 엔비디아, IBM, 애플, 어도비), 인용 수 Top15에 10개 기업으로 최다 비중. 세계 최고 수준의 AI 연구 인력과 투자를 바탕으로 양과 질 모든 면에서 선도 .
• 중국 기업: 논문 수 Top15에 6개 (바이트댄스, 알리바바, 텐센트, 화웨이, 앤트그룹, 바이두), 인용 수 Top15에 5개 진입. 논문 양적 생산에서는 미국 다음이며, 질적 영향력에서도 일부 기업(바이트댄스 등)은 미국 기업에 필적하는 성과  .
• 한국 기업: 논문 수 Top15에 1개 (삼성전자) 진입, 인용 수 Top15에는 0개. 국내 1위 삼성도 글로벌 격차가 커서, 상위 15위권에서 사실상 미·중 양강 구도에 밀림 .
• 기타 국가: 0개 (상위 15위 내 순수 해외 기타국 기업 없음; 유럽 등은 독립 기업으로는 상위권에 못 들고, 미국 빅테크 산하 연구소 형태로만 기여).

기업의 유형별로 보면, 대부분이 구글·마이크로소프트 등 글로벌 빅테크 기업이지만 특정 AI 전문 스타트업들도 존재감 있게 등장하는 것이 특징입니다. 논문 발표 건수 Top15 목록은 거의 모두가 거대 IT기업으로 구성되고 스타트업은 전무한 반면, 논문 인용 Top15 목록에는 오픈AI, Anthropic, xAI, Zhipu AI와 같이 신생 AI 연구 업체들이 포함되어 있습니다. 이들 스타트업은 각자 수편의 논문으로도 세계적인 연구 영향을 미치며, 특정 혁신 분야를 파고들어 단기간에 높은 성과를 낸 사례로 볼 수 있습니다. 예컨대 오픈AI는 거대언어모델 분야의 선구자로서 적은 논문으로도 인용 순위 11위를 차지했고, Anthropic이나 xAI도 생성형 AI 안전성 등 특화된 연구로 높은 인용도를 확보했습니다. 반면 전통적 빅테크 기업들은 풍부한 자원으로 광범위한 AI 연구를 다방면으로 진행하여 논문 생산량이 많고 전반적인 인용도도 높지만, 스타트업들처럼 단일 논문당 파괴력은 상대적으로 분산되는 경향이 있습니다. 요약하면, AI 연구 생태계에서는 여전히 빅테크가 양적·질적 중심을 잡고 있으나, 혁신적 스타트업이 전략적인 연구로 단기간에 두각을 나타낼 수 있다는 점이 상위권 순위에서 드러납니다.

또한 국가별 환경을 살펴보면, 미국 기업들은 학계와의 활발한 연계와 오픈소스 문화 등을 통해 연구결과를 적극 발표하는 반면, 일부 중국 기업들은 전략적 이유로 논문 발표를 제한하는 경우도 있어 단순 논문 수에서는 차이가 있을 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 중국의 바이트댄스 등은 젊은 기업임에도 불구하고 AI 연구에 막대한 투자를 통해 단기간에 다수의 논문과 높은 인용 성과를 올리고 있어 주목됩니다. 특히 바이트댄스는 논문 수 5위, 인용 4위로 텐센트나 바이두보다 앞섰는데 , 이는 틱톡 등의 서비스로 확보한 방대한 데이터와 AI 인재를 연구 개발에 활용한 결과로 풀이됩니다. 한편 한국의 경우 삼성전자, 네이버, LG 등만이 간신히 50위권 내에 들었을 뿐 다른 기업들은 존재감이 미미하여, 국가 차원의 AI 연구 경쟁력이 아직 선두권 국가들과 큰 격차가 있음을 보여줍니다 . 요약하면 글로벌 AI 연구의 판도는 미국과 중국의 대기업들을 양대 축으로 형성되어 있으며, 여기에 신흥 AI 전문기업들이 높은 연구 영향력으로 일부 합류하는 구조입니다. 반면 한국을 비롯한 기타 국가의 기업들은 상대적으로 소수만이 제한적 성과를 내는 수준으로, 국가 혹은 기업 구조적 차원의 경쟁력 강화 노력이 필요하다는 과제를 시사합니다  .

결론적으로, AI 분야 최상위 학회에서의 논문 발표량과 인용량 모두에서 미국과 중국 빅테크 기업들이 선두를 달리고 있으며, 그 격차는 인용 측면에서 더욱 두드러집니다. 삼성전자를 비롯한 한국 기업들은 국내에서는 두각을 나타내나 국제 무대에서는 한참 뒤처져 있으며, 소수의 혁신적인 AI 스타트업들이 새로운 영향력 계층으로 부상하고 있습니다. 이러한 분석은 양적인 연구 투자와 더불어, 질적인 혁신성과 국제 공동체에서의 영향력 제고가 중요함을 보여주며, AI 연구 강국으로 도약하기 위한 지속적인 노력의 방향성을 시사합니다.