“AI 산업과 기술은 계속 성장한다”
AI가 가져올 변화는 우리 미래에 기회

기술, 산업, 비즈니스 모델,
금융, 문화, 생활을 가로지르는 AI 혁신
2025년은 더 나은 미래를 위한
인공지능 전환의 골든타임

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.

2025년 IT 트렌드 10대 키워드
“AI가 이끄는 한 해”

AI 생태계의 확장,
특이점을 넘어 초진화 시대가 온다

· ‘생성형 AI’ 앱으로 스며들다

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.

· ‘LAM’ PC와 스마트폰으로 침투하다

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.

· ‘임바디드 AI’ 로봇은 상상이 아닌 현실이다

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.

· ‘차세대 디바이스’ 세 번째 인터넷 사용자 경험을 주도하다

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.

· ‘AI 데이터센터’ 미래의 부가가치를 위한 투자

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.

· ‘AI 솔루션’ 새로운 비즈니스의 기회

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.

· ‘데이터’ AI의 품질을 결정하다

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.

· ‘디지털 트랜스포메이션’ 벌써 10년, AIX로의 대전환

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.

· ‘오감을 느끼는 AI’ 시청각을 넘어 오감으로

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.

· ‘딥페이크’ AI로 인한 사회적 고민

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.