그림 1. 전 세계 생성형 AI 특허 패밀리 공개 건수 추이. 출처: WIPO, Patent Trends Update in GenAI (2026), Figure 1.
생성형 AI 시장의 경쟁이 이제 서비스 출시 경쟁에서 특허 선점 경쟁으로 이동하고 있습니다.
세계지식재산기구(WIPO)가 2026년 공개한 최신 자료에 따르면, 전 세계에서 공개된 생성형 AI(Generative AI·GenAI) 관련 특허 패밀리는 2023년 약 1만4,000건에서 2025년 3만7,808건으로 증가했습니다. 불과 2년 만에 약 2.7배가 된 것입니다.
더 주목해야 할 수치는 따로 있습니다. 2024년과 2025년 단 2년 동안 공개된 생성형 AI 특허 패밀리가 5만6,000건을 넘어섰는데, 이는 2014년부터 2023년까지 10년 동안 공개된 전체 건수보다 많습니다. 생성형 AI가 전체 AI 특허 패밀리에서 차지하는 비중 역시 2017년 4.2%, 2023년 6.1%에서 2025년 8.7%까지 높아졌습니다.
이는 단순히 “AI 특허가 많아지고 있다”는 정도의 변화가 아닙니다.
파인특허법률사무소가 주목하는 부분은 기업들이 생성형 AI의 핵심 기술뿐 아니라, 생성형 AI를 실제 사업과 산업에 적용하는 방식까지 빠르게 권리화하기 시작했다는 사실입니다. 이 변화는 국내 스타트업과 기업의 AI 특허 전략에도 직접적인 영향을 미칠 가능성이 높습니다.
1. 생성형 AI 특허는 왜 갑자기 폭증했을까?
먼저 특허 통계를 읽을 때 반드시 알아야 할 부분이 있습니다.
WIPO의 숫자는 단순한 개별 특허출원 건수가 아니라 공개된 특허 패밀리(patent family)를 기준으로 합니다. 하나의 동일하거나 밀접하게 관련된 발명을 여러 국가에 출원한 경우 이를 하나의 발명군으로 묶어 파악하는 방식입니다.
또한 특허는 일반적으로 출원 직후 공개되는 것이 아닙니다.
WIPO는 이번 보고서에서 통상적인 특허 출원과 공개 사이의 약 18개월 시차에 주목합니다. 즉, 2024~2025년에 특허 데이터상 나타난 폭발적인 증가는 상당 부분 2022년 말 ChatGPT 등장 이후 기업들이 본격적으로 시작한 연구개발과 특허출원이 뒤늦게 공개 데이터로 나타난 결과라고 볼 수 있습니다.
따라서 현재 통계는 과거의 결과인 동시에 앞으로의 경쟁을 보여주는 선행지표이기도 합니다.
특히 최근 생성형 AI 산업의 무게중심은 단순한 텍스트 생성에서 벗어나고 있습니다. 멀티모달 AI, 추론형 AI, AI 에이전트, 코드 생성, 이미지·영상 생성, 산업별 특화 AI로 기술 적용 범위가 빠르게 확장되고 있습니다. WIPO 역시 2025년을 대표하는 중요한 흐름 중 하나로 스스로 작업을 계획하고 여러 단계를 수행하는 Agentic AI를 지목하고 있으며, Alphabet과 Nvidia 등의 초기 특허활동도 확인되고 있다고 설명합니다.
결국 지금의 특허 경쟁은 단순히 “누가 더 좋은 AI 모델을 만드는가”에서 끝나지 않습니다.
누가 AI를 실제 업무·제품·공정에 더 효율적으로 연결하는가, 그리고 그 연결방식을 누가 먼저 특허로 확보하는가의 경쟁으로 확대되고 있습니다.
2. 생성형 AI 특허 1위가 OpenAI가 아니라 SoftBank인 이유
이번 WIPO 보고서에서 상당히 흥미로운 부분은 특허 보유자 순위입니다.
2014~2025년 누적 공개 기준으로 일본 SoftBank는 2,985개의 생성형 AI 특허 패밀리를 보유하며 세계 1위에 올랐습니다. 이 가운데 사실상 대부분은 2023년에 출원되어 2025년에 공개됐습니다.
그 뒤에는 Tencent, Ping An, Baidu 등 중국 기업들이 위치하고 있으며, 미국에서는 Alphabet(Google), Microsoft, IBM 등이 상위권에 포함돼 있습니다.
여기서 중요한 사실이 있습니다.
세계에서 가장 잘 알려진 생성형 AI 기업 가운데 하나인 OpenAI가 특허 숫자로는 압도적인 선두가 아니라는 점입니다.
WIPO 분석에 따르면 OpenAI의 글로벌 특허출원은 2025년 말 기준 35건 수준으로, Alphabet이나 Microsoft, Tencent 등의 특허 규모와 상당한 차이를 보입니다. WIPO는 OpenAI의 특허가 멀티모달 인터페이스, 코드 생성, 이미지 생성, 텍스트 편집 등 특정 제품 수준의 기술에 집중되어 있다고 분석합니다.
이것은 AI 기업의 지식재산 전략에 중요한 시사점을 줍니다.
모든 기업이 동일한 방식으로 경쟁력을 보호하는 것은 아닙니다. 어떤 기술은 특허로 공개하고 독점권을 확보하는 것이 유리하지만, 모델 파라미터나 데이터 처리 노하우처럼 외부에서 역설계하기 어려운 기술은 영업비밀로 유지하는 전략이 더 적합할 수도 있습니다.
따라서 생성형 AI 시대에는 단순히 “특허를 많이 출원해야 한다”는 접근보다, 특허로 보호할 기술과 영업비밀로 유지할 기술을 구분하는 IP 포트폴리오 설계가 더욱 중요해지고 있습니다.
3. 중국의 독주, 일본의 급부상… 그리고 한국은?
국가별 특허 데이터를 보면 경쟁의 속도를 더욱 명확하게 확인할 수 있습니다.
중국 발명자에 의한 생성형 AI 특허 패밀리는 2024~2025년 4만3,000건 이상으로 압도적인 세계 1위입니다.
그러나 최근 성장률만 보면 또 다른 변화가 나타납니다. WIPO에 따르면 2023~2025년 생성형 AI 특허 패밀리의 연평균성장률(CAGR)은 중국 64%, 미국 92%였으며, 일본은 무려 210%를 기록했습니다.
일본은 이에 따라 세계 발명자 소재지 순위에서 한국을 추월해 3위로 올라섰습니다. 반면 대한민국은 같은 기간 약 21%의 CAGR을 기록하면서 3위에서 4위로 내려갔습니다.
그림 2. 주요 발명자 소재지별 생성형 AI 특허 패밀리 비교. 출처: WIPO (2026), Figure 4.
다만 이 수치를 “한국의 AI 기술력이 급락했다”고 단순 해석해서는 안 됩니다.
일본의 급증에는 SoftBank가 2024~2025년 사이 약 3,000개의 GenAI 특허 패밀리를 공개한 영향이 매우 크게 작용했습니다. WIPO 역시 SoftBank를 제외하면 일본의 증가폭은 상당히 달라질 수 있다고 지적합니다.
중요한 것은 순위 자체보다 특허 확보의 속도입니다.
생성형 AI 분야에서는 선행특허가 하루가 다르게 축적되고 있습니다. 지금까지 특허출원을 미뤄 왔던 기업이 2~3년 뒤 중요한 기술을 출원하려 할 경우, 이미 유사한 구조의 선행특허가 대량으로 존재해 권리 확보 범위가 좁아질 가능성도 커집니다.
바로 이 점에서 AI 기업은 제품 개발과 특허출원을 별개의 과정으로 보아서는 안 됩니다.
4. AI 특허의 중심도 GAN에서 LLM으로 완전히 이동했다
이번 WIPO 보고서에서 기술적으로 가장 중요한 변화 가운데 하나는 LLM 특허의 급성장입니다.
과거 생성형 AI 특허는 GAN(Generative Adversarial Network)이 상당한 비중을 차지했습니다. 그러나 이제 상황이 뒤집혔습니다.
2014~2025년 누적으로 WIPO가 파악한 LLM 관련 특허 패밀리는 약 2만900건, GAN은 약 1만8,800건입니다.
특히 2025년만 보면 격차가 더욱 큽니다.
- LLM 관련 특허 패밀리: 약 1만4,100건
- GAN 관련 특허 패밀리: 약 5,245건
LLM 특허가 GAN 특허의 약 3배 수준까지 증가한 것입니다. Diffusion Model 역시 빠르게 증가해 2023년 441건에서 2025년 약 4,000건까지 늘었습니다.
그림 3. 생성형 AI 핵심 모델별 특허 패밀리 추이. 출처: WIPO (2026), Figure 5.
이는 기업의 AI 특허 전략도 바뀌어야 한다는 의미입니다.
과거에는 특정 AI 모델 구조 자체가 중요한 특허 포인트였다면, 현재는 LLM이나 기존 파운데이션 모델을 활용하면서도 어떤 입력을 생성하고, 어떤 모델을 선택하고, 결과를 어떻게 검증·가공하며, 특정 산업의 기술적 문제를 어떻게 해결하는지가 중요한 특허 포인트가 될 수 있습니다.
5. “ChatGPT를 활용했다”는 것만으로는 특허가 되지 않는다
여기에서 많은 기업들이 가장 주의해야 할 부분이 있습니다.
생성형 AI를 사용했다는 사실 자체가 곧 특허성을 의미하지는 않습니다.
한국의 2026년 인공지능 분야 심사실무가이드 역시 이 점을 상당히 명확하게 하고 있습니다.
지식재산처의 심사실무에 따르면, 기존 기술과 비교했을 때 별도의 구체적인 기술적 특징 없이 생성형 AI를 단순히 이용하는 정도에 불과하다면 통상의 설계변경으로 평가되어 진보성이 부정될 수 있습니다.
반대로 생성형 AI에 입력되는 query data, instruction, prompt 등을 생성하는 구성에 구체적인 차이가 있고, 그 차이로 인해 기술적 효과가 발생한다면 진보성이 인정될 여지가 있습니다.
이 부분은 생성형 AI 특허출원의 핵심입니다.
예를 들어 “LLM을 이용해 전문적인 답변을 생성한다”라는 수준에서 발명을 설명하는 것과, 다음과 같은 구조로 발명을 설명하는 것은 전혀 다른 문제입니다.
- 사용자의 상태를 분석하고
- 그 결과에 따라 특정 전문 모델을 선택하고
- 사용자 특성에 맞춰 입력 데이터를 구성하고
- 생성 결과를 검증·후처리해 특정 기술적 효과를 달성하는 구조
특허에서는 단순히 AI를 사용했다는 사실보다 AI를 어떻게 사용했는지가 중요합니다.
6. 그렇다면 어떤 생성형 AI 기술을 특허로 잡아야 할까?
생성형 AI 특허출원을 검토하고 있다면 파인특허법률사무소는 기술을 단순히 “AI 서비스”라는 하나의 덩어리로 바라보기보다 전체 프로세스를 분해해 볼 필요가 있다고 봅니다.
특히 다음과 같은 지점이 특허 포인트가 될 수 있습니다.
첫째, 입력 데이터 생성 및 전처리 기술
어떤 데이터를 선택하고, 어떤 방식으로 변환·정규화·분류하며, 이를 생성형 AI가 처리하기 적합한 형태로 만드는지가 기술적 차별점이 될 수 있습니다.
한국의 AI 심사실무에서도 구체적인 데이터 전처리 기술과 그로 인한 우수한 기술적 효과가 존재하는 경우 진보성 판단에서 의미가 있을 수 있음을 제시하고 있습니다.
둘째, 모델의 선택·연계·라우팅 구조
하나의 LLM에 모든 질문을 보내는 것이 아니라 사용자의 요청이나 데이터 특성에 따라 복수의 AI 모델 가운데 적절한 모델을 선택하거나 여러 모델을 순차적으로 연결하는 구조가 존재한다면 이를 별도의 발명 포인트로 검토할 필요가 있습니다.
셋째, 프롬프트 또는 instruction을 생성하는 구체적인 로직
여기서 주의할 점은 “좋은 프롬프트 문장” 자체를 특허로 등록할 수 있다는 의미가 아닙니다.
사용자의 상태, 입력 데이터 또는 시스템 조건에 따라 프롬프트가 기술적으로 생성·변경되는 구성과 그 결과 나타나는 기술적 효과가 중요합니다.
넷째, AI 출력의 검증과 후처리
생성된 결과를 그대로 사용자에게 제공하지 않고 정확도 평가, 오류 검증, 데이터 변환 또는 특정 산업 시스템에 맞춘 후처리를 수행한다면 이 역시 중요한 기술적 구성으로 발전할 수 있습니다.
다섯째, 특정 산업의 기술적 문제를 해결하는 AI 적용 방식
제조, 반도체, 의료, 금융, 에너지, 로봇, 자율주행 등에서는 단순한 텍스트 생성보다 기존 산업 프로세스의 정확도·처리시간·자원효율·안전성 등을 개선하는 구체적인 기술 구성이 훨씬 중요합니다.
7. 앞으로 중요한 것은 ‘AI 자체 특허’보다 ‘AI × 산업 특허’일 수 있다
WIPO 데이터에서 특히 눈여겨볼 부분은 생성형 AI 특허의 주체가 전통적인 IT 기업에서 다른 산업으로 확장되고 있다는 점입니다.
상위 특허권자에 인터넷 기업뿐 아니라 금융, 통신, 인프라, 전력 및 산업기업들이 등장하고 있습니다. 중국의 State Grid Corporation과 China Southern Power Grid, 독일 Bosch 등이 대표적입니다.
WIPO 역시 생성형 AI가 금융·통신·인프라·기타 디지털 서비스 기업으로 확대되고 있으며 향후 의료, 제조, 금융, 에너지 등 다양한 분야와 결합할 가능성을 지적합니다.
이러한 변화는 국내 기업에도 상당히 중요합니다.
향후 AI 특허 시장에서 반드시 거대 언어모델 자체를 개발해야만 중요한 특허를 확보할 수 있는 것은 아닙니다. 오히려 기존 LLM을 활용하더라도 다음과 같이 산업 고유의 문제를 해결하는 기술에서는 상당한 특허 기회가 존재할 수 있습니다.
- 반도체 공정을 최적화하는 생성형 AI
- 제조장비 이상을 분석하는 생성형 AI
- 의료 데이터를 이용해 의사결정을 지원하는 AI
- 건축·설계를 자동화하는 생성형 AI
- 금융 리스크를 분석하는 생성형 AI
- 로봇의 행동 계획을 생성하는 AI
결국 경쟁력은 AI라는 단어가 아니라 산업의 문제를 해결하는 구체적인 기술구성에서 만들어집니다.
8. 이미지·영상에 이어 텍스트와 코드 생성 특허가 빠르게 성장하고 있다
생성형 AI의 활용분야도 특허 데이터를 통해 상당히 명확하게 확인됩니다.
2014~2025년 누적으로는 이미지·영상 분야가 약 4만 개의 특허 패밀리를 기록해 가장 큰 비중을 차지합니다.
하지만 최근 성장 속도에서는 텍스트가 매우 빠릅니다. 텍스트 관련 특허 패밀리는 2023년 약 3,400건에서 2025년 약 1만1,800건으로 2년 만에 3배 이상 증가했습니다.
코드 생성 분야 역시 2023년 339건에서 2025년 1,616건으로 크게 늘었습니다. 3D 이미지 모델링도 같은 기간 908건에서 2,484건으로 증가했습니다.
그림 4. 생성형 AI 활용유형별 특허 패밀리 추이. 출처: WIPO (2026), Figure 6.
이는 앞으로 기업의 특허 포트폴리오가 단순한 챗봇 기능에서 벗어나 AI 코딩, 설계 자동화, 멀티모달 처리, 3D 콘텐츠, 업무자동화 및 AI 에이전트 방향으로 더욱 넓어질 가능성을 보여줍니다.
9. 생성형 AI 기업이라면 지금 점검해야 할 5가지 특허전략
WIPO의 통계를 실제 기업의 특허전략으로 연결하면 다음 다섯 가지가 중요합니다.
① 제품 출시 후가 아니라 개발 단계에서 특허 포인트를 찾아야 한다
AI 분야는 기술 발전 속도뿐 아니라 특허 공개 속도 역시 매우 빠릅니다.
제품 개발을 완료하고 시장에서 성과를 확인한 뒤 특허를 검토하면 이미 유사한 선행기술이 등장했을 수 있습니다. 기획 → PoC → 개발 → 출시 과정과 함께 발명 발굴과 선행기술조사를 병행하는 구조가 필요합니다.
② “AI를 사용한다”가 아니라 기술적 차별점을 청구해야 한다
생성형 AI를 기존 프로세스에 붙이는 것만으로는 강한 특허가 되기 어렵습니다.
입력 데이터 처리, 프롬프트 생성, 모델 선택, 학습 구조, 추론 구조, 결과 검증 및 후처리 등에서 기존 기술과 다른 구체적인 구성과 효과를 찾아야 합니다. 한국 심사실무 역시 생성형 AI의 단순 이용과 구체적인 기술적 차이를 구분해 판단하고 있습니다.
③ 하나의 특허에 모든 것을 넣기보다 포트폴리오로 설계해야 한다
핵심 서비스 하나에도 여러 발명이 존재할 수 있습니다.
예를 들어 하나의 AI 서비스 안에서도 데이터 전처리, 모델 라우팅, 생성 과정, 검증 과정, 사용자 인터페이스, 산업 적용 과정 등이 각각 별도의 권리화 후보가 될 수 있습니다.
따라서 중요한 서비스라면 하나의 출원으로 끝내기보다 핵심기술과 주변기술을 구조화한 특허 포트폴리오 관점이 필요합니다.
④ 국내출원만 볼 것이 아니라 해외 시장을 함께 결정해야 한다
WIPO는 현재 생성형 AI 분야에서 국제적으로 확장된 특허 패밀리의 비중이 아직 상대적으로 작으며, 시장과 사업모델이 성숙할수록 글로벌 권리확보가 확대될 가능성을 제시하고 있습니다.
미국, 중국, 일본, 유럽 등 해외사업이 예정된 기업이라면 국내출원 후 뒤늦게 해외출원을 고민하기보다 최초 출원 단계부터 어느 국가에서 권리를 가져갈 것인지 검토할 필요가 있습니다.
⑤ AI를 이용해 발명했다면 ‘사람의 기여’를 기록해야 한다
2026년 한국 지식재산처가 특히 강조하고 있는 문제입니다.
현재 한국에서는 AI 자체가 발명자로 인정되는 것이 아니라 사람이 발명의 창작에 실질적으로 기여해야 합니다.
지식재산처는 심사과정에서 정당한 발명자 여부가 의심되는 경우 연구개발노트나 발명자 확인서 등 사람의 기여를 확인할 수 있는 자료를 요구할 수 있다고 안내하고 있습니다.
따라서 생성형 AI를 R&D에 적극적으로 활용하는 기업일수록 앞으로는 누가 어떤 기술적 문제를 설정했고, 어떤 선택과 검증을 통해 발명을 완성했는지를 기록하는 발명자 관리 프로세스도 중요해질 수 있습니다.
10. 특허 명세서 작성에 AI를 이용할 때도 주의해야 한다
생성형 AI 시대에는 발명 자체뿐 아니라 특허 명세서 작성에도 AI가 활용될 수 있습니다. 그러나 편리함과 별개로 상당한 주의가 필요합니다.
한국 지식재산처는 2026년 6월 발표한 안내에서 생성형 AI의 환각(Hallucination)으로 인해 실제 존재하지 않는 기술내용이나 허위의 효과가 생성될 수 있으므로 출원인과 대리인이 명세서 및 의견서의 사실성과 발명의 실현 가능성을 검토해야 한다고 안내했습니다.
특히 의약·신소재처럼 실험결과와 재현성이 중요한 분야에서는 더욱 민감합니다. AI가 만들어낸 실험결과를 실제 실험결과인 것처럼 기재해서는 안 됩니다.
또 다른 문제는 기밀유출입니다.
미공개 발명 내용을 외부 생성형 AI 서비스에 그대로 입력할 경우 기업의 기술정보가 외부로 전송될 수 있기 때문입니다. 지식재산처도 핵심기술이나 영업비밀을 AI에 입력할 때 보안에 유의해야 한다고 명시하고 있습니다.
AI를 활용해 특허업무를 효율화할 수는 있지만, 검증과 보안까지 AI에 맡길 수는 없습니다.
11. 생성형 AI 특허의 진짜 경쟁은 이제부터다
WIPO의 이번 통계에서 가장 중요한 숫자는 ‘3만7,808건’이 아닐지도 모릅니다.
보다 중요한 사실은 2024년과 2025년 2년 동안 나온 생성형 AI 특허가 그 이전 10년의 누적 규모를 이미 넘어섰다는 것입니다. 산업의 특허 지형이 사실상 새로 그려지고 있다는 의미입니다.
또한 그 중심에는 LLM만 있는 것이 아닙니다.
멀티모달 AI, Diffusion Model, 코드 생성, AI 에이전트, 추론기술, 효율적인 학습·추론기술, 제조·금융·의료·에너지와의 결합으로 특허 경쟁의 범위가 빠르게 확대되고 있습니다.
따라서 기업이 지금 던져야 할 질문은 “우리 회사도 AI 특허를 하나 내야 할까?”가 아닙니다.
질문은 다음과 같이 바뀌어야 합니다.
- 우리 서비스에서 경쟁사가 따라왔을 때 가장 막고 싶은 기술은 무엇인가?
- AI 모델을 제외하고도 우리만의 데이터 처리·입력 생성·검증·후처리 기술은 무엇인가?
- 지금 공개하면 경쟁사가 복제할 수 있는 기술과 영업비밀로 남겨야 하는 기술은 각각 무엇인가?
- 3년 후 우리의 시장을 방어해 줄 특허 포트폴리오는 지금 어떻게 설계해야 하는가?
바로 이러한 질문에서 실질적인 AI 특허전략이 시작됩니다.
파인특허법률사무소가 보는 핵심
생성형 AI 시대의 좋은 특허는 청구항에 단순히 ‘인공지능’, ‘LLM’, ‘생성형 AI’라는 표현을 추가한다고 만들어지지 않습니다.
데이터가 어떻게 들어가고, AI가 어떤 판단을 하고, 각 구성요소가 어떻게 연계되며, 그 결과 기존 기술과 비교해 어떤 기술적 효과가 발생하는지를 발명의 구조로 찾아내는 것이 핵심입니다.
특히 생성형 AI는 기술변화가 빠르기 때문에 발명을 발견한 뒤 출원하는 기존 방식보다, 연구개발 과정에서 지속적으로 발명을 발굴하고 특허 포트폴리오를 설계하는 방식이 더욱 중요해지고 있습니다.
파인특허법률사무소는 생성형 AI·소프트웨어 기술을 검토할 때 단순히 “AI가 들어갔는가”를 보는 것이 아니라, 실제 사업을 방어할 수 있는 기술적 차별점이 어디에 존재하는지를 중심으로 특허전략을 검토합니다.
AI 기술이 빠르게 발전할수록 특허는 개발이 끝난 다음 처리하는 행정절차가 아니라, 기술개발 및 사업전략과 함께 설계해야 하는 경쟁수단이 되어가고 있습니다.
생성형 AI 특허 FAQ
Q1. ChatGPT나 기존 LLM을 이용한 서비스도 특허출원이 가능한가요?
가능성이 있습니다. 자체 LLM을 개발하지 않았다는 이유만으로 특허가 불가능한 것은 아닙니다.
다만 기존 서비스에 생성형 AI를 단순 적용한 정도라면 진보성이 인정되기 어려울 수 있습니다. 입력 데이터 생성, 데이터 처리, 모델 선택, 프롬프트 구성, 출력 검증·후처리 등에서 구체적인 기술적 차별성과 효과가 존재하는지가 중요합니다.
Q2. 프롬프트도 특허를 받을 수 있나요?
특정 문구로 이루어진 ‘프롬프트 자체’가 당연히 특허가 되는 것은 아닙니다.
다만 한국의 생성형 AI 심사실무에서도 query, instruction, prompt 등 입력 데이터를 생성하는 구체적인 기술적 구성의 차이가 있고 그 차이로 기술적 효과가 발생하는 경우 진보성이 인정될 여지를 제시하고 있습니다. 결국 개별 발명의 전체 구성을 기준으로 판단해야 합니다.
Q3. 생성형 AI가 아이디어를 만들어줬다면 AI를 발명자로 기재하면 되나요?
현재 한국에서는 그렇게 볼 수 없습니다.
지식재산처는 AI를 활용한 발명이라도 사람이 창작 과정에 실질적으로 기여해야 정당한 발명자로 인정될 수 있다고 안내하고 있습니다. 단순히 일반적인 지시를 AI에 입력하고 결과물을 그대로 출원하는 것은 문제가 될 수 있습니다.
Q4. AI 기술은 특허와 영업비밀 중 어느 쪽으로 보호해야 하나요?
기술마다 다릅니다.
제품을 분석하면 외부에서 구현방식을 파악할 수 있는 기술, 경쟁사의 실시를 발견할 수 있는 기술, 장기적으로 시장 진입을 막아야 하는 핵심구조라면 특허가 유리할 수 있습니다.
반대로 외부에서 알기 어려운 학습 노하우, 내부 데이터 처리방식 등은 영업비밀 보호가 더 적합한 경우도 있습니다.
따라서 특허 또는 영업비밀 중 하나를 일률적으로 선택하기보다 기술별로 IP 전략을 구분하는 것이 중요합니다.
참고자료
- WIPO, Patent Trends Update in GenAI (2026)
- 지식재산처, 인공지능 특허심사사례, 심사실무가이드에서 확인하세요! (2026. 1. 15.)
- 지식재산처, 인공지능 활용 발명, 사람이 발명에 기여해야 발명자 인정된다 (2026. 6. 9.)
- 지식재산처, 인공지능 발명의 특허요건과 기재요건
본문 도표는 WIPO (2026), Patent Trends Update in GenAI의 Figure 1, 4, 5, 6에서 해당 도표 영역을 크롭했습니다. 수치와 도표 문구는 변경하지 않았으며, WIPO 출처와 CC BY 4.0 라이선스를 표시합니다. The WIPO Secretariat assumes no liability or responsibility with regard to the transformation of the original content.
