안녕하세요, 카카오클라우드입니다. 최근 AI 기술은 전례 없는 속도로 발전하며 기업과 사회 전반에 혁명적인 변화를 가져오고 있습니다. 오늘은 2025년 AI 산업이 나아갈 방향과 이에 기업들이 어떻게 대응해야 할지에 대해 살펴보고자 합니다. 이 글은 TechLibrary의 "전례 없는 속도, 한계 없는 잠재력 - 2025 AI 10대 전망 보고서"를 바탕으로 작성되었습니다.
지난 3년간 생성형 AI는 기업 IT뿐 아니라 전 산업과 사회를 휩쓴 광풍과도 같았습니다. 업종과 규모를 막론하고 많은 기업이 생성형 AI의 가능성에 큰 기대를 걸고 활용을 모색하고 있습니다. 최근 조사에 따르면 비즈니스 및 기술 책임자의 80%가 가정에서 이미 생성형 AI를 사용해본 경험이 있으며, 63%가 직장에서도 생성형 AI를 사용하고 있다고 답했습니다.
1. 에이전트 AI 아키텍처의 부상
2025년 '올해의 단어'는 에이전틱, 에이전트 AI 등으로 불리는 새로운 아키텍처가 될 것입니다. 에이전트 AI는 인간과 AI의 상호작용에 새로운 장을 열 것으로 전망됩니다. 이전까지의 에이전트 AI는 가상 비서, 챗봇, 네비게이션 앱 등의 형태로 나타났지만, 2025년에는 더욱 발전해 자율적으로 움직이고 자연어로 소통하며, 다른 에이전트 AI나 인간과 협력해 작업하는 등 한층 진화된 모습을 보일 것입니다.
이러한 에이전트 AI는 단순한 패턴 인식이 아니라, 특정 업무나 역할에 특화된 인지적 능력을 갖추게 될 것입니다. 예를 들어, 법률 자문 AI와 질병 연구용 AI의 정보 해석이나 의사결정 능력은 각각 다르며, 고객 상담용 AI는 자연어 이해와 감정 분석에, 코딩 어시스턴트 AI는 코드 이해와 버그 감지에 특화될 것입니다.
2. PoC를 넘어 엔터프라이즈 AI로
지금까지의 AI가 개념 이해와 프로토타입 규모의 실험에 머물렀다면, 2025년의 AI는 기업 내 업무에 본격 적용되기 시작할 것입니다. 엔터프라이즈 AI는 기업의 가장 중요한 영역과 가장 영향력 있는 프로세스에 AI 기술을 적용해 실질적 생산성 향상을 도모하는 것을 의미합니다.
2025년에는 프라이빗 인프라에서 AI 도구를 구입하고 구현하는 방식이 선호되고, 우선순위를 명확히 정할 수 있는 접근법과 턴키 방식의 AI 플랫폼이 늘어날 것으로 예상됩니다.
3. 소버린 AI의 글로벌 가속화
소버린 AI(Sovereign AI)는 국가가 자체 인프라와 데이터로 AI의 가치를 높이고, 현지 문화나 언어, 지적 재산에 부합하는 생태계를 설계하는 역량을 의미합니다. 데이터 보안의 중요성이 강조되면서 2025년에는 전 세계적으로 공공과 민간이 긴밀히 협력해 AI 주권 전략을 결정하고 그에 적합한 솔루션을 선택하는 데 집중할 것입니다.
일부 국가는 정부 전용 AI 시스템을 만드는 대신, 컴퓨팅 파워와 데이터 용량을 제공해 정부와 민간 산업 모두를 지원하는 국가적 AI 리소스를 개발하기도 합니다. 또한 정부가 인프라 구축을 지휘하는 것이 아니라, 민간 업계가 AI 현대화를 선도할 수 있도록 선제적이고 협력적으로 민간과 공동 설계하는 사례도 있습니다.
4. 혁신 기술과의 결합으로 더욱 커진 AI 영향력
다른 기술과 상관없이 독자적으로 존재하는 기술은 없습니다. 세상의 모든 기술이 서로 지원하고 영향을 받는 상호보완적 관계를 이루고 있으며, 그 중심에는 AI가 자리잡고 있습니다. AI의 영향력은 점차 커져서 기업 프로세스와 직원은 물론, 다른 기술의 역할까지 재구성하기에 이르렀습니다.
양자 컴퓨팅, 엣지 컴퓨팅, 보안 기술, 디지털 트윈 등 다양한 혁신 기술과 AI를 결합한 사례가 늘어나고 있습니다. 양자 컴퓨팅은 AI로 발전 속도가 한층 더 빨라졌고, 엣지 서버는 이제 고급 컴퓨터 비전, 분석, 센싱 등 다양한 AI 워크로드를 실행합니다. 보안 측면에서도 차세대 AI 시스템은 제로 트러스트 원칙에 기반한 새로운 보안 패러다임이 필요합니다.
5. 모두의 필수 기술이 될 AI
일선 현장에도 AI로 인한 변화가 일어날 것입니다. 사람의 강점을 십분 발휘할 수 있는 영역을 찾아 AI와 협력하면서 생산성과 효율을 극대화하는 방법을 고민할 때입니다.
최근 설문조사에서는 AI 기술에 주목해야 한다고 답한 IT 관리자가 72%에 달했습니다. 기업은 직원의 AI 활용 역량 개발에 노력을 기울여야 합니다. AI가 수행할 작업과 사람이 수행할 작업을 각각 정의하고, 공감이나 창의성, 복잡한 의사 결정이 필요한 업무에서 사람의 강점을 발휘하되 AI의 활용에도 능숙해져야 합니다. AI를 단순 도구로 사용하는 데 그치지 않고 조력자이자 보완 도구로 활용한다면, 직원은 더 어려운 작업과 비판적 사고 등에 집중할 수 있을 것입니다.
6. 일자리 논의는 이제부터 시작
2025년, 기업은 AI가 일자리에 어떤 변화를 가져올지를 더욱 심도 있게 이해하게 될 것입니다. 그간 많은 논의를 통해 어느 정도 확실해진 점도 있습니다. AI 시스템이 쉽게 수행할 수 있는 단순 반복적이고 아주 기본적인 업무 일부는 사라질 가능성이 높습니다.
그러나 거의 모든 영역에서 새로운 일자리가 창출되고 있습니다. 일상적인 업무는 줄어들겠지만, 콘텐츠 제작과 편집, 소프트웨어 개발, 프롬프트 엔지니어링 같은 새로운 기회가 생겨날 것입니다. AI는 직관과 창의력이 필요한 고급 일자리를 창출할 뿐만 아니라, 건설, 배관, 전기, 송전망, 전력, 교통 등 기간 인프라에 투자를 촉진하는 촉매제로 기능하고 있습니다.
7. 가시화되는 AI의 ROI
최근 모건 스탠리의 조사 결과에 따르면, 생성형 AI 솔루션을 도입해 기대 이상의 ROI를 달성한 기업이 상당수를 차지했고, 그중 예상치를 초과한 기업이 40%에 달했습니다. 아직 테스트나 학습 단계, 또는 전용 리소스를 일부 구현하는 단계에 있는 기업이라 할지라도 궁극적인 목표는 맞춤형 생성형 AI 솔루션의 전사적 통합 배포입니다.
따라서 2025년은 기업이 플랫폼과 도구를 도입하고 실제 수익이라는 과실을 수확하는 해가 될 것으로 보입니다. 올바른 AI 전략과 아키텍처를 파악하지 못한 기업은 상대적으로 취약한 상황에 처할 것입니다. 꾸준히 AI에 투자하면서 나아갈 방향을 모색한 기업은 2025년에도 AI 배포 규모를 확대하며 실질적인 ROI를 확인할 것입니다.
8. 분산 아키텍처의 핵심, AI PC
데이터를 중앙 서버가 아니라 클라이언트, 엣지 디바이스 등에 나누어 처리하는 분산 아키텍처가 부상할수록, NPU 등 AI 가속 하드웨어를 탑재해 로컬에서도 AI 작업을 수행하는 AI PC의 중요성이 커질 것입니다.
AI PC의 성능이 강화되면, 무거운 AI 워크로드는 클라우드에서 구동하고, 텍스트 요약이나 음성 인식 등의 작업을 자체적으로 처리하는 분산 아키텍처의 성능과 효율이 높아집니다. 또한 연합 학습 같은 기술을 적용해 AI PC가 자체적으로 데이터를 학습하는 방식도 가능해집니다. AI PC 사용자는 빠른 응답을 얻을 수 있고, 기업은 클라우드로 전송하는 데이터의 양이 줄어들어 개인정보를 보호할 수 있으며, 데이터 주권도 유지할 수 있습니다.
2025년 출시되는 대다수의 PC에는 NPU가 탑재될 것입니다. 로컬 기기에서 AI 워크로드나 애플리케이션을 실행하고 데이터를 처리할 수 있다는 의미입니다. PC와 운영체제는 다양한 AI 도구와 애플리케이션으로 사용자의 일상과 업무를 모두 보조할 것입니다.
9. 아키텍처 혁명을 주도하는 최신 데이터센터
AI의 도입 속도는 신기술 중 가장 빠른 수준입니다. IDC 연구에 따르면, 2027년까지 AI의 연 성장률은 클라우드를 넘어설 것으로 예상되며, 생산성은 20% 이상 증가했습니다. 2026년 말에는 데이터센터 수요의 절반 이상이 AI 워크로드에서 발생할 것으로 보입니다.
가장 큰 변화는 현재 AI 시스템 개발이나 구현 전략에서 주로 훈련과 학습 단계가 강조되지만, 향후에는 추론이 AI 워크로드의 최대 90%를 차지할 것이라는 점입니다. 즉, 훈련과 학습을 마친 AI 모델이 데이터를 처리하고 가치 실현 작업을 수행하는 과정이 늘어날 것입니다.
추론은 학습과 달리, 결과 품질과 비용, 데이터, 보안, 지연 시간을 고려해야 하므로 워크로드를 실행하는 위치가 매우 중요합니다. AI 워크로드의 변화가 아키텍처 변화에까지 영향을 미치는 이유가 여기에 있습니다. 하나의 단일 서버나 클라우드 서비스가 모든 데이터 처리를 담당하던 기존 시스템은 자연스럽게 컴퓨팅과 스토리지, 네트워크 등의 각 요소를 개별 확장하는 아키텍처로 더욱 유연하게 거듭날 것입니다.
10. 더 중요해진 AI 데이터센터 효율
AI 워크로드와 데이터센터의 주요 작업은 엄청난 전력을 소비하고, 기업에도 큰 부담으로 작용합니다. 전 세계적으로 환경 규제 요건이 강화되면서, 데이터센터의 에너지 사용량과 탄소 배출량 등 환경에 미치는 영향도 한층 투명하게 대중에 공개되고 있습니다.
기업은 노후화된 장비를 적법하게 폐기하고 에너지 효율적인 하드웨어를 도입하며, 친환경 에너지원을 활용해 환경에 미치는 영향을 최소화할 책임이 있습니다. 성능 최적화와 데이터 분석을 위해 워크로드 관리나 모니터링 도구에 눈을 돌릴 수도 있습니다. AI 리소스가 필요한 곳을 파악하고 불필요한 연산을 최소화하는 등 전력 소모를 줄이는 방법도 고려해야 합니다.
2025년의 AI 인프라는 이제 성능 경쟁이 아니라 비용 절감과 지속 가능성, 자원 효율까지 고려해야 하는 방향으로 발전할 것입니다.
결론
AI 기술의 발전 속도는 전례 없이 빠르며, 2025년은 AI가 기업과 사회에 더욱 깊숙이 자리 잡는 전환점이 될 것입니다. 에이전트 AI의 등장, 엔터프라이즈 AI의 성숙, 소버린 AI의 확산, 다른 혁신 기술과의 결합, AI 필수 역량의 중요성 증대, 일자리 변화, ROI의 가시화, AI PC의 부상, 데이터센터 아키텍처의 혁명, 그리고 데이터센터 효율 향상 등 다양한 변화가 우리를 기다리고 있습니다.
이러한 변화에 효과적으로 대응하기 위해 기업들은 명확한 AI 전략과 로드맵을 수립하고, 직원들의 AI 역량을 강화하며, 인프라를 현대화하는 등의 준비가 필요합니다. 전례 없는 속도로 발전하는 AI 기술은 한계 없는 잠재력을 갖고 있으며, 이를 활용하는 기업만이 미래의 경쟁에서 우위를 점할 수 있을 것입니다.
[ 출처 : TechLibrary - 전례 없는 속도, 한계 없는 잠재력 - 2025 AI 10대 전망 보고서 ]
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