LLM은 이제 언어만 이해하는 것이 아니라 오디오, 비디오, 이미지 등 다양한 멀티미디어 포맷을 인식하고 해석하면서 사용의 폭이 넓어지고 있다. LMM(large multimodal model, 거대 멀티모달 모델)을 통해 말로 묻고, 글로 대답하는 것을 넘어 사람의 눈과 귀처럼 세상을 보고 들을 뿐만 아니라 소리, 그림, 영상 등 다양하게 표현할 수 있다. 더 나아가 AI에 외부의 서비스와 기계가 연결되면서 실행 영역도 확장하고 있다.
--- pp.16-17

그렇다면 2025년의 떠오르는 IT 산업 주력 트렌드는 무엇일까? 바로 이런 AI 서비스가 필요로 하는 AI 솔루션이다. 1990년대 조립 PC가 국내에서 부상하기 시작하면서 용산에 방문하는 사람이 늘고 주변 식당과 컴퓨터 학원, 고장 수리 업체, 전문서적 출판사의 매출이 먼저 상승한 것과 비슷하다. 이처럼 AI 서비스가 급부상하려면 서비스 개발과 운영에 필요한 솔루션이 필요하다. AI 인프라가 하드웨어, 네트워크 등의 물리적 실체를 가진 것이라면, AI 솔루션은 소프트웨어 속성을 지닌다. 2025년은 AI 솔루션이 기업용, 일반용으로 다변화되면서 주목받을 것이다.
--- p.67

팬데믹 기간에 많은 기업이 비대면 고객 서비스를 강화하고 협업 툴을 전사적으로 도입했으며, 클라우드 전환도 가속화했다. 그러나 엔데믹으로의 전환은 팬데믹 기간 중 경험하고 투자한 디지털 전환의 효과를 유지하면서도 기존 사업과 운영 방식의 효율성을 회복해야 하는 새로운 과제를 부여했다. 일례로 생성형 AI는 자동 번역과 통역 그리고 실제 문서를 작성하고 코드를 생성하는 등 반복적이고 시간 소모적인 업무의 자동화를 통해 효율과 효과 모두를 챙기며 개선한다.
--- p.79

기업은 LLM을 도입해 비즈니스 문제를 해결하고 사업 혁신을 꾀하는 과정에서 기계적으로 특정 LLM을 취사선택해서는 안 된다. 다양한 LLM을 벤치마킹하고, 특정 LLM 중심으로 AI를 운영하는 것과 대비해 독자적인 sLLM 구축이 주는 장단점을 구분해야 한다. 장기적 관점에서 종속성, 비용, 보안 등을 고려한 AI 운영 전략을 구상하는 과정에서 여러 LLM 중 최적을 선택하는 LLM 오케스트레이션과 같은 솔루션의 역할도 중요해질 것이다.
--- p.110

마침내 2024년 6월 WWDC에서 애플이 AI 전략을 발표했다. 애플 인텔리전스의 핵심은 2가지다. 하나는 맥, 아이패드, 아이폰 등의 애플 디바이스에서 개인정보 보호를 최우선으로 둔 채 개별 앱으로 수집한 정보를 기반으로 시리를 통해 맞춤 탐색 서비스, 사진 편집, 통번역, 요약 등의 서비스를 제공한다. 시리를 활용한 지능적인 서비스가 본격화되고 이를 위해 디바이스에 AI 칩셋(NPU)과 작은 AI 모델(SLM)을 탑재한다. 다른 하나는 디바이스 내에서 제공하기 어려운, 보다 확장된 범위의 AI 서비스를 애플 서버와 외부 AI를 통해 선보인다. 오픈AI와 제휴를 맺어 시리로 챗GPT를 사용할 수 있도록 하고, 메타와 구글의 서비스도 연동할 계획이다. 다양한 생성형 AI를 시리로 중계하는 것이다.
--- pp.129-130

세계 최초의 AI폰인 갤럭시 S24는 2024년 1월 AI 패러다임으로 세상이 변화하는 시기에 출시됐다. 애플은 2024년 6월에 애플 인텔리전스를 공개하며 아이폰, 아이패드, 맥에 강력한 AI 기능을 탑재해 AI 디바이스 시대를 열겠다고 선언했다. 2023년이 말과 글을 넘어 그림과 영상에 이르기까지 사람 수준으로 콘텐츠를 생성하는 초거대 AI 시대였다면, 2024년은 AI가 컴퓨팅 기기에 들어오는 온디바이스 AI 시대를 맞이하며 인터넷과 소프트웨어에 이어 하드웨어까지 스며들어 가는 AI 확장이 본격화되는 분위기다.
--- p.142

신산업혁명은 단순히 기술적 통합이나 자동화를 넘어서, 인간의 창의성과 기술의 결합이 창출하는 새로운 가치와 서비스를 중심으로 전개될 것이다. 이 시대에서 AI는 단지 명령을 수행하는 도구가 아니라, 인간과 협업하여 새로운 솔루션을 고안하고 창출하는 능동적인 파트너가 될 것이다. 이런 시대에 우리에게 필요한 것은 기술에 대한 맹목적 추종이 아닌, 인간 중심의 가치관과 윤리의식을 바탕으로 기술을 통제하고 활용하는 지혜일 것이다. 그럴 때 우리는 비로소 AI로 대변되는 기술혁명을 인류 발전의 원동력으로 삼을 수 있다. 한마디로 경제계의 주된 이해관계자로 AI가 참여하게 된다는 것이다.
--- p.169

지난 10년 넘게 클라우드에 쌓인 방대한 데이터를 실시간으로 분석하고 인사이트를 도출해 신속하고 정확한 의사결정을 뒷받침할 수 있는 것도, 누구나 데이터 분석 전문가의 도움 없이 생성형 AI를 사용할 수 있게 된 것도 달라진 디지털 트랜스포메이션의 단면이다. 특히 생성형 AI 기술 덕분에 디지털 트랜스포메이션의 적용 영역이 회사 내의 업무 생산성 향상이나 공장의 효율성 제고를 넘어 고객 경험을 개선하는 데 적용될 수 있다는 점도 큰 변화 중 하나다.
--- p.208

2025년은 개별 서비스 내에서 AI가 사람 대신 서비스 구동을 통해 지능적으로 자동화된 서비스 구현이 본격화될 것이다. 그와 함께 애플 시리, 구글의 제미나이처럼 이미 생태계를 구축한 빅테크 기업의 AI가 자동화된 서비스를 구현하는 모습을 보여줄 것이다. 그 과정에서 사람들이 서비스 자동화가 주는 강점을 누리기 시작하면 2026년에는 본격적으로 AI의 서비스 접근을 허락하면서 AI가 대신 서비스를 구동할 수 있도록 API를 적극 개방하려는 움직임이 본격화될 것이다.
--- pp.233-234

AI는 점으로 존재할 뿐이다. 그 점을 연결해 선으로 만들고, 선을 면으로 구성해 일을 완성하는 것은 사람의 몫이다. 그렇기에 세상은 AI를 사용하는 자와 사용하지 못하는 자로 나뉠 것이고, 후자는 AI를 사용하는 자로 인해 대체될 걱정을 해야 한다. 그러니 AI를 막연히 두려워만 할 것이 아니라 그 AI를 일에 어떻게 활용할지를 고려하고 준비해야 한다.
또한 사회는 AI로 인해 점차 줄어드는 일자리에 대한 문제를 입체적으로 진단해 대비책을 세워야 한다. 소외층을 위한 AI 교육, 기본 소득 보장, AI 활용 기업에 대한 세금 강화, 노동 시장의 유연성 제고와 새로운 일자리 발굴 등을 다각적으로 준비해야 한다.
--- p.261

AI 서비스는 AI냐 아니냐가 중요한 것이 아니라 어떤 서비스 카테고리인지에 따라 다를 것이다. 신토불이 서비스로 시장에서 살아남으려면 해당 비즈니스 도메인에서 양질의 데이터와 이 데이터 기반으로 한 AI로 서비스를 더 고도화해 운영할 수 있어야 한다. 검색이나 문서 요약, 생성 그리고 이미지나 동영상 등의 생성형 AI 서비스는 로컬 기업이 영향력을 보여주기 어렵다. 절대 기술을 가진 기업이 글로벌을 지배할 가능성이 높다. 반면 공개되지 않은 특정한 영역에서 기업 고유의 데이터를 확보하고 이용해 AI로 서비스를 구축한다면 글로벌 기업의 진출에도 차별화된 경쟁을 꾀할 수 있다. 금융과 법률, 의료 같은 분야에서는 현지화된 전문 지식과 데이터가 중요한 역할을 한다. 지역의 고유한 규제, 관행, 문화적 특성이 강하게 작용하기에 로컬 기업이 경쟁력을 가질 수 있다.
--- p.303

그런 면에서 회사의 비즈니스 문제는 다양하다. 사내 업무 생산성 제고가 절실할 수 있고, 공장의 수율을 높이거나 비용을 절감하는 것이 중요한 문제일 수 있다. 효율성이 오르지 않는 상품 마케팅 문제를 극복하는 것이 중요한 문제일 수 있고, 영업 역량을 고도화하는 것이 숙제일 수 있다. 원자재 공급 문제나 원재료의 비용 절감이 핵심 문제일 수도 있다. 상품을 혁신해 고객 가치를 높이는 것이 과제일 수도 있다. 이처럼 회사의 비즈니스 문제는 다양하다. AI가 어떤 도움을 줄 수 있을지를 고민하는 것이 순서다.

<B>“AI 산업과 기술은 계속 성장한다”<br/>AI가 가져올 변화는 우리 미래에 기회<br/><br/>기술, 산업, 비즈니스 모델, <br/>금융, 문화, 생활을 가로지르는 AI 혁신<br/>2025년은 더 나은 미래를 위한 <br/>인공지능 전환의 골든타임 </B><br/><br/>2024년의 IT 산업은 2023년에 이어 매우 빠른 속도로 발전하며 기술과 시장 모두에 큰 변화를 주었다. LMM에 이은 LAM과 LMM의 부상, AI의 품질을 결정하는 데이터의 발전, 임바디드 AI와 휴머노이드 로봇, 차세대 디바이스 등의 미래를 밝히고 있고, 클라우드, AI 데이터 센터 등의 기술도 여전히 우상향 곡선을 그리고 있다. 2025년은 기술과 산업, 대중 할 것 없이 AI의 발전에 집중해야 한다. 지난 몇 년간 AI에 대한 막대한 투자가 이어졌기에 본격적으로 수익을 검증해야 하는 한 해가 될 것이다. AI 모델이나 인프라는 물론이고, 새로운 가치를 창출하는 AI 산업 솔루션, 우리 삶에서 흔히 사용하는 모바일과 인터넷 소프트웨어에 AI를 접목하는 시도도 늘 것이다. 이에 본격적으로 AI 시대를 개막하는 한 해로 삼아야 한다. 이를 성공적으로 이끌기 위해서는 AI 리터러시를 갖추고 기술을 오남용하지 않고 잘 활용하는 지식과 문화가 필요하다. <br/><br/><B>2025년 IT 트렌드 10대 키워드<br/>“AI가 이끄는 한 해”<br/><br/>AI 생태계의 확장, <br/>특이점을 넘어 초진화 시대가 온다<br/><br/>· ‘생성형 AI’ 앱으로 스며들다</B><br/><br/>챗GPT 이후의 세계는 마치 2010년대의 모바일 붐을 연상시킨다. 챗GPT라는 거대한 물결을 맞이한 후 다양한 종류의 AI 서비스가 쏟아져 나오고 있다. 모바일뿐만 아니라 PC에도 적용되고 그 위에서 작동하는 앱이나 프로그램에도 혁명을 일으키는 중이다. AI는 점차 우리가 사용하는 웹 서비스와 모바일 앱에 자리 잡고 있다. <br/><br/><B>· ‘LAM’ PC와 스마트폰으로 침투하다</B><br/><br/>2023년이 LLM 시대였다면, 2024년은 SLM과 LMM(large multimodal model, 거대 멀티모달 모델)으로 뻗쳐나가는 계기를 만든 한 해다. 더 나아가 2025년은 LAM(large action model, 대규모 행동 모델)의 발달로 AI 기술이 더욱 다양한 영역에서 새로운 가치를 만들 것이다. 화면을 이해하는 LMM과 그 화면을 따라하는 LAM이 상용화된다면 꿈의 AI 에이전트 시대가 마침내 열릴 것이다. <br/><br/><B>· ‘임바디드 AI’ 로봇은 상상이 아닌 현실이다 </B><br/><br/>영화나 3D 같은 가상의 영상 말고 진짜 실재하는 로봇이 사람처럼 움직이고 산과 고개를 넘나든다면 어떤 기분일까? 서빙 로봇이나 배달 로봇은 팬데믹을 맞이하면서 일상화됐지만, 인간의 모습을 한 휴머노이드 로봇은 단순히 작업을 위한 존재가 아닌 물리적으로 질적 성장을 했고, 인간과 직접 상호작용을 하며 현실에서 사람처럼 눈과 귀, 입을 가지고 세상을 배우면서 학습하는 AI 로봇, 임바디드 AI로 더욱 진화할 것이다. <br/><br/><B>· ‘차세대 디바이스’ 세 번째 인터넷 사용자 경험을 주도하다</B><br/><br/>스마트폰 이후 세상을 놀라게 할 웨어러블 AI 디바이스가 탄생할까? 차세대 디바이스는 기존의 기기나 앱에서 서비스를 빠르고 쉽게 사용할 수 있어야 보급과 확산이 빠를 것이다. LLM, LMM, LAM 등의 AI의 기술을 적극적으로 도입해야 하고, 옷핀, 반지, 안경 등의 형태로 발전해 독립적인 디바이스로 자리 잡아 인간에게 어떠한 편리함을 줄지 지켜봐야 한다. <br/><br/><B>· ‘AI 데이터센터’ 미래의 부가가치를 위한 투자 </B><br/><br/>AI 인프라는 크게 칩셋, 서버, 클라우드, LLM 4가지로 구분할 수 있다. 이에 2025년은 2024년에 이어 인프라 구축을 위한 AI 침과 메모리 서버, 전력망에 대한 투자가 늘 것이다. 기존의 LLM, LMM, LAM 기술을 활용해 끊임없는 인공지능 혁신과 AI 서비스를 만들고 확산해야 기업의 투자나 그 규모가 확대될 것이다. <br/><br/><B>· ‘AI 솔루션’ 새로운 비즈니스의 기회</B><br/><br/>2025년엔 생성형 AI를 활용해 다양한 시도를 선보이겠지만 기존의 모바일 앱이나 환경이 매우 탄탄하기 때문에 이를 위협할 정도로 파급력이 크진 않을 것이다. 이에 IT 산업 주력 트렌드로 소프트웨어적인 속성을 지닌 AI 솔루션을 주목해야 한다. LLM 개발과 데이터의 변환과 관리, LLM 사용과 운영, 통합 솔루션, 윤리와 규제 솔루션을 확대해 AI 기반 서비스를 안정화해야 한다. <br/><br/><B>· ‘데이터’ AI의 품질을 결정하다</B><br/><br/>AI는 양질의 데이터로 학습할수록 품질이 좋아진다. 이에 빅테크 기업은 데이터 수집에 전방위로 노력 중이다. 또한 누구나 접근 가능한 데이터뿐만 아니라 인터넷에 공개되지 않은 데이터를 확보하는 것도 AI를 개발하는 데 핵심이다. 더 나아가 기업만의 sLLM을 개발하는 데도 고유의 데이터는 필수다. 이 데이터를 잘 보관하고 정제해, 필요할 때 쓸 수 있게 하는 기술 또한 함께 발전할 것이다. <br/><br/><B>· ‘디지털 트랜스포메이션’ 벌써 10년, AIX로의 대전환</B><br/><br/>2010년대 초반부터 주목받기 시작한 디지털 트랜스포메이션이 벌써 10년을 맞이했다. 클라우드와 IT 기술의 비약적인 발전으로 많은 기업이 많이 도입하기 시작했으며 팬데믹과 엔데믹을 계기로 업무 자동화와 업무 툴 적용 등이 강화됐다. 하지만 생성형 AI의 등장은 인공지능 혁명을 가져다준 동시에 누구나 데이터 업무를 할 수 있다는 점에서 디지털 트랜스포메이션의 단면을 보였다. 어떠한 방식으로 고객과 업무의 혁신을 보일지 디지털화의 혁신을 기대해 볼 때다. <br/><br/><B>· ‘오감을 느끼는 AI’ 시청각을 넘어 오감으로</B><br/><br/>AI는 시청각 분야에서 혁신적인 발전을 했다. 하지만 촉각, 후각, 미각 분야에서는 데이터 측정과 수집이 시청각보다는 힘들어 발전이 더딘 게 사실이다. 하지만 센서 기술의 발전으로 전자코, 전자혀 개발이 한창이고, 촉각 AI도 발전 중이다. 오감을 인지하는 AI는 콘텐츠, 의료, 학습 등에 신세계를 열 전망이다. <br/><br/><B>· ‘딥페이크’ AI로 인한 사회적 고민 </B><br/><br/>생성형 AI가 발달하면서 데이터 보안이나 프라이버시 침해 등 사화적, 윤리적 문제가 생겨나고 있다. 점점 자연스러운 동영상 생성에 우리 사회는 가짜 뉴스 등 허위 콘텐츠로 인한 깊은 혼돈을 겪고 있다. 기술의 발전만 논의할 때가 아니라 이해관계자를 포함한 인류의 포괄적인 발전을 논의할 때다.

인공지능 기술이 어느덧 우리 일상에 깊숙이 들어왔다. AI 같은 기반 기술은 컴퓨터나 스마트폰처럼 우리의 삶과 소비를 근본적으로 바꾸기에, 이러한 IT 트렌드의 흐름을 적확하게 이해하는 것은 급변하는 시장에서 살아남을 필수 불가결한 조건이 된다. 자고 일어나면 트렌드가 요동치는 산업현장의 최전선에서 IT 전략을 지휘해 온 저자의 통찰이 빛난다. 향후 AI를 비롯한 IT 기술의 트렌드는 물론이고, 근미래 산업과 소비의 지형을 제대로 파악하고자 하는 독자라면 읽지 않을 수 없는 책이다.

김지현 부사장은 무엇보다도 ‘잘 정리하는’ 사람이다. 인터넷 초창기부터 그의 정리는 늘 깔끔해 웹과 관련한 일을 하는 사람들이 즐겨 찾는 저장고였다. 새로운 무언가가 나타날 때마다 그는 때맞춰 정리한다. 수십 년을 이렇게 성실하고 한결같을 수가 있다니! 해마다 내놓는 IT 트렌드의 새 시리즈 《IT 트렌드 2025》가 나왔다. 그가 가장 잘하는 일을 몹시 깔끔하게 해냈다. 이 값으로 한 해의 전망과 요약을 들을 수 있다면 아주 남는 거래다. 성실함에 경의를 표한다.