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70%의 임계점: 중국의 AI 특허 독주가 글로벌 FTO 전략에 미치는 구조적 시사점
2025년 현재 중국은 전 세계 AI 특허 출원의 70%를 점유하고 있습니다. 본 보고서는 서구권 IP 실무자들이 직면한 운영상의 리스크, 특히 선행기술의 사각지대, '보조금 절벽', 그리고 AI 기반 검색 프로토콜의 필요성에 대해 분석합니다.
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법률 AI 양강 체제의 확립: Legora의 50억 달러 가치 평가와 파편화의 종말
Harvey의 110억 달러 밸류에이션 이후 불과 몇 달 만에 Legora가 50억 달러 이상의 가치를 인정받으면서, 법률 AI 시장은 빠르게 대서양 횡단 양강 체제(Duopoly)로 통합되고 있습니다. 이 분석은 엔터프라이즈 법률 인텔리전스를 둘러싸고 구축되는 자본 집약적 '해자(Moat)'와 자본력이 부족한 포인트 솔루션들의 생존 가능성 축소를 조명합니다.
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수직적 통합 vs SaaS: Lawhive의 6,000만 달러 시리즈 B 투자가 시사하는 구조적 함의 분석
Lawhive의 6,000만 달러 시리즈 B 투자는 법률 AI 시장의 분기를 예고합니다. Harvey와 Legora가 엔터프라이즈 SaaS 패권을 놓고 경쟁하는 동안, '풀스택' 모델은 서비스 제공 레이어 자체를 파괴하기 시작했습니다.
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구조적 교정: 특허 출원 시장의 침체와 대형 로펌 모델의 붕괴
생성형 AI의 일상화, 기업 내부화, 전략적 자산 재평가 등 시장의 복합적 요인들이 외부 법률 자문 수요의 영구적 위축을 이끄는 현상에 대한 심층 분석.
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AI 특허 출원의 비대칭성: 중국의 70% 글로벌 점유율이 갖는 전략적 의미
2025년 현황 분석 결과, 중국이 전 세계 AI 특허 물량의 70%를 차지하고 있으나 등록률은 32%에 불과한 것으로 나타났습니다. 이 보고서는 FTO(자유 실시) 비용에 미치는 운영상의 영향과 AI 기반 선행 기술 조사의 필요성을 검토합니다.
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[전략 분석] 한국 AI 도입 세계 18위 도약이 특허 실무에 미치는 시사점
한국의 급격한 AI 도입 순위 상승과 특허청(KIPO)의 규제 변화는 밀접한 관련이 있습니다. 본 분석에서는 시맨틱 검색으로 무장한 심사관에 대응하기 위한 특허 변리사의 AI 통합 운영 필요성을 진단합니다.
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110억 달러의 기준점: Harvey의 기업가치와 법률 AI의 자본 집약화
Harvey의 예상 기업 가치 110억 달러는 리걸테크 시장이 파편화된 포인트 솔루션에서 자본 집약적 인프라로 전환되고 있음을 알리는 신호입니다. 본 분석에서는 이러한 시장 통합이 기업 조달에 미치는 영향과 '래퍼(wrapper)' 비즈니스 모델의 생존 가능성 축소에 대해 진단합니다.
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한국 특허 출원 시장의 구조적 위축: 2025년 시장 분석
2025년 한국 주요 특허법인의 업무량 감소 분석. 기업의 특허 업무 내재화, AI 기반 효율성 증대, 그리고 소프트웨어 보호 전략의 변화가 외부 법률 비용 감소에 미치는 영향을 진단합니다.
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2025년 10대 특허로 본 기술 트렌드: 변리사가 주목해야 할 IP 인사이트
2025년은 기술 혁신이 그 어느 때보다 가속화된 한 해였습니다. 최근 IPWatchdog이 발표한 '2025년 10대 특허(Top 10 Patents of 2025)' 리스트는 인공지능(AI), 6G 통신, 바이오테크 및 반도체 분야의 급격한 변화를 잘 보여줍니다. 변리사로서 우리에게 중요한 것은 단순한 기술적 성취를 넘어, 이러한 혁신이 어떻게 권리화되고 산업 지형을 바꾸고 있는지를 파악하는 것입니다.
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AI 네이티브 워크플로우의 부상: 변리사가 '도구'가 아닌 '시스템'을 바꿔야 하는 이유
최근 실리콘밸리의 상징적인 벤처캐피털 a16z는 소프트웨어 산업의 거대한 전환점을 "AI 네이티브 워크플로우(AI-Native Workflows)"라는 개념으로 정의했습니다. 이는 단순히 기존 프로그램에 챗봇을 붙이는 수준을 넘어, 업무의 시작부터 끝까지 AI를 중심으로 재설계하는 것을 의미합니다.
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DABUS 판결 이후, 변리사의 실무 대응 가이드
스티븐 테일러(Stephen Thaler) 박사가 자신의 AI 시스템 'DABUS'를 발명자로 기재하여 전 세계 특허청에 출원했던 이른바 'DABUS 프로젝트'는, 미국, 유럽, 영국, 그리고 한국 법원에서 모두 "특허법상 발명자는 '자연인(Natural Person)'이어야 한다"는 이유로 거절 확정되었습니다. 변리사로서 우리는 "판례상 안 됩니다"라고 답하고 끝낼 수도 있습니다. 하지만 진짜 문제는 클라이언트가 "그럼 AI가 90% 만들고 제가 10% 다듬었는데, 제가 단독 발명자가 되어도 법적 문제가 없나요?"라고 물을 때 시작됩니다. 오늘은 DABUS 판례가 남긴 법리적 메시지를 해석하고, 생성형 AI 시대에 발명자 적격성(Inventorship) 리스크를 관리하는 실무 팁을 정리합니다.
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진보성(Inventive Step) 확보를 위한 '데이터 전처리' 필승 논리
AI 관련 특허 출원을 대리하다 보면, 의견제출통지서(OA)에서 지겹도록 마주하는 문구가 있습니다. "본원발명은 인용발명 1(종래 기술)에 주지관용기술인 딥러닝 모델(CNN, RNN, Transformer 등)을 단순히 적용한 것으로, 이는 통상의 기술자가 용이하게 도출할 수 있는 단순한 설계 변경에 불과하며..." 이 문장을 접할 때마다 답답함이 밀려옵니다. 클라이언트는 수만 장의 데이터를 수집하고, 수없는 시행착오 끝에 모델을 최적화했는데, 심사관은 이를 "기존 기술 + AI = 뚝딱" 수준으로 치부해버리기 때문입니다. 하지만 심사관의 논리에도 일리는 있습니다. ResNet, BERT, GPT 등 모델의 아키텍처 자체는 이미 오픈소스로 공개되어 있으니까요. 그렇다면 우리는 어디서 승부를 봐야 할까요? 정답은 '모델'이 아닌 '데이터'에 있습니다. 오늘은 데이터 전처리(Preprocessing)와 파라미터 한정을 이용한 진보성 대응 전략을 공유합니다.