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2025년 인공지능 산업은 실험 단계를 벗어나 실질적인 비즈니스 가치를 창출하는 단계로 진입했습니다. IDC가 발표한 보고서에 따르면 전 세계 기업의 생성형 AI 도입률이 증가하고 있으며 기업들은 AI 투자 대비 평균 3.7배의 수익률을 기록하고 있습니다.
인공지능 기술은 단순한 텍스트 생성을 넘어 스스로 판단하고 실행하는 AI 에이전트와 기기 내에서 직접 작동하는 온디바이스 AI로 진화하고 있습니다. 이번 아티클에서는 2025년 인공지능 시장을 이끌고 있는 주요 기술 트렌드를 살펴보겠습니다.
2025년 인공지능 분야에서 가장 주목받는 기술은 AI 에이전트입니다. AI 에이전트는 단순히 질문에 답변하는 챗봇과 달리 사용자의 요청을 받으면 스스로 문제를 분석하고 여러 단계의 작업을 자율적으로 수행합니다. 맥킨지와 가트너는 AI 에이전트가 차세대 인공지능 기술의 중심이 될 것이라고 전망하고 있습니다. 가트너는 AI 에이전트가 사람의 지시 없이 기업 업무를 수행하는 주요 기술 트렌드로 자리잡을 것으로 예측했습니다.
▲ 통신 분야 적용 사례
▲ 의료 분야 적용 사례
▲ 유통 분야 적용 사례
구글은 2025년 5월 개발자 콘퍼런스에서 AI 에이전트인 프로젝트 마리너를 정식 출시했습니다. 사용자가 작업을 지시하면 AI가 웹사이트를 방문하고 물건을 주문하거나 티켓을 예매하는 등 실제 업무를 수행합니다. 오픈AI도 2025년 1월 AI 에이전트인 오퍼레이터를 발표하며 유사한 기능을 제공하고 있습니다.
온디바이스 AI는 스마트폰이나 노트북 등 개인 기기 내부에서 인공지능이 직접 작동하는 기술입니다. 인터넷 연결 없이도 AI 기능을 사용할 수 있으며 개인 데이터가 외부로 전송되지 않아 프라이버시 보호 측면에서 강점을 지닙니다.
삼성전자는 갤럭시 시리즈에 온디바이스 AI를 탑재했고 애플은 Apple Intelligence를 통해 온디바이스 AI 서비스를 제공하고 있습니다. 마이크로소프트는 Copilot+PC를 출시하며 노트북에서 직접 작동하는 AI 기능을 선보였습니다.
온디바이스 AI의 가장 큰 장점은 빠른 응답 속도입니다. 클라우드 서버에 데이터를 전송하고 결과를 받는 과정이 필요 없어 실시간 번역이나 음성 인식 등이 지연 없이 작동합니다. 또한 민감한 개인 정보가 기기 내부에서만 처리되어 데이터 보안이 강화됩니다.
삼성전자는 엑시노스 모바일 프로세서에 NPU를 탑재해 이미지와 언어는 물론 오디오와 영상까지 기기 내에서 직접 생성형 AI를 구현할 수 있도록 개발했습니다. 구글과 협력해 안드로이드 AICore 및 제미나이 나노 관련 작업을 진행 중이며 디바이스에서 텍스트 생성과 같은 생성형 AI를 구현하고 있습니다.
멀티모달 AI는 텍스트와 이미지 그리고 음성이나 영상 등 여러 형태의 데이터를 동시에 이해하고 처리하는 기술입니다. 오픈AI의 GPT-4o와 구글의 Gemini 1.5 그리고 Anthropic의 Claude 3 등이 대표적인 멀티모달 AI 모델입니다.
기존의 대규모 언어 모델은 텍스트만 이해할 수 있었지만 멀티모달 AI는 사진을 보고 설명하거나 음성을 듣고 맥락을 파악하는 등 인간처럼 다양한 감각을 활용합니다. 예를 들어 사용자가 음식 사진을 업로드하면 AI가 재료를 분석하고 레시피를 제안하는 방식입니다.
멀티모달 AI는 의료와 자율주행 그리고 전자상거래 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 의료 분야에서는 MRI 이미지와 진료 기록 그리고 생체 센서 데이터를 복합적으로 분석해 진단 정확도를 높이고 있습니다.
자율주행 분야에서는 카메라 영상과 센서 데이터 그리고 GPS 정보를 통합 분석해 실시간으로 도로 상황을 판단합니다. 전자상거래에서는 고객이 상품 이미지를 업로드하면 AI가 해당 상품 정보를 제공하거나 관련 제품을 추천하는 서비스를 제공합니다.
IDC 조사에 따르면 기업들이 AI를 도입하는 가장 큰 목표는 생산성 향상입니다. 응답자 대다수가 생산성 증진을 위해 AI를 활용하고 있으며 생산성 관련 활용 사례에서 높은 투자 수익률을 경험했다고 답했습니다.
금융 서비스 분야에서 높은 투자 수익률을 기록했으며 미디어와 통신 그리고 유통과 에너지 그리고 제조와 헬스케어 그리고 교육 분야에서도 성과를 나타내고 있습니다. AI 도입에는 평균 8개월 이하가 소요되며 기업들은 약 13개월 이내에 실질적인 가치를 실현하고 있습니다.
SAS는 2025년 인공지능 트렌드 전망에서 AI 모델 학습의 탄소 발자국 감소와 데이터 품질 관리 그리고 환경적 지속가능성 등을 주요 이슈로 꼽았습니다. 에너지 효율이 높은 모델 개발의 필요성이 커지고 있으며 양질의 데이터 확보가 AI 성능을 좌우하는 요소가 되고 있습니다.
IDC 보고서에 따르면 응답자 상당수가 AI 관련 기술 부족이나 AI 활용 능력 부족을 주요 과제로 지적했습니다. 마이크로소프트는 1400만 명 이상에게 AI 교육을 지원하며 인재 양성에 나서고 있습니다.
SAS는 2025년부터 대규모 언어 모델이 표준화되기 시작하면서 각 산업의 영역에 따라 특정 범위를 전문화할 수 있는 소규모 언어 모델이 성장할 것으로 전망했습니다. 이는 기업들이 원하는 생성형 AI를 전략적으로 선택할 수 있는 시대가 시작된다는 의미입니다.
2025년 인공지능 기술은 실험적 시도에서 실질적인 비즈니스 도구로 전환되고 있습니다. AI 에이전트는 단순 응답뿐만 아니라 실제 업무를 수행하고 온디바이스 AI는 프라이버시를 보호하면서도 빠른 서비스를 제공하며 멀티모달 AI는 인간처럼 다양한 데이터를 이해합니다.
기업들은 AI를 통해 생산성을 높이고 비용을 절감하며 경쟁력을 강화하고 있습니다. 데이터 품질 관리와 인재 양성 그리고 지속 가능한 개발이라는 과제가 남아 있지만 인공지능이 산업 전반에 미치는 영향은 계속 확대될 것입니다.
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