레오 리우(Leo Liu) 알리바바 클라우드 인텔리전스 그룹 북아시아태평양 및 동남아시아 총괄 대표 겸 인터내셔널 비즈니스 부문 부사장. 알리바바 클라우드 제공
이미 가속이 붙은 기술 혁신이 더욱 빨라지기만 할 것으로 기대되는 2005년에도 AI는 여전히 화제의 중심에 설 것으로 예상된다. AI의 빠른 진화는 새로운 역량을 끊임없이 발휘하며 산업 혁신, 삶의 질 향상 및 글로벌 과제 해결을 위한 기회들을 만들어내고 있다.
2025년, 그리고 그 이후까지도 생성형 AI는 기업용 도입 확대부터 생명공학, 교육, 지속가능성의 획기적인 발전까지 주요 기술 트렌드들을 이끌 것으로 기대되는데 올해 주목할 핵심 기술 트렌드를 살펴보면 다음과 같다.
첫번째, 기업 생산성 및 성장을 위한 생성형 AI 도입 확대다. 올해 생성형 AI가 기업 혁신을 주도하는 변혁의 힘이 될 전망이다. 포레스터(Forrester)는 진화하는 생성형 AI 환경이 기업들이 새로운 수익원 확보, 사업 확장 및 성장 채널을 창출하고 혁신하도록 도와 생성형 AI가 창출하는 가치를 중심으로 산업이 재편될 것이라고 전망했다.
알리바바 클라우드 또한 2025년에 여러 산업 분야의 기업들이 생성형 AI 도입을 가속화고, 이를 기업 운영 과정에 통합함으로써 생산성을 더욱 향상시키고 일상 업무 자동화, 고객 경험 개선, R&D 프로세스 효율화, 신기술에서 영감 받은 혁신적인 애플리케이션 개발 등의 비즈니스 가치를 창출할 것으로 내다보고 있다.
시세이도사의 스킨케어 브랜드 드렁크 엘리펀트가 고객 대응 강화를 위해 생성형 AI 모델 큐원(Qwen)을 챗봇에 도입한 것과 같이 일부 기업들은 이미 맞춤형 마케팅 캠페인과 고객 서비스와 같은 개인화된 콘텐츠를 제공하기 위해 생성형 AI를 활용하고 있다. 이처럼 기업들이 생성형 AI 도입으로 생산성과 효율성 향상은 물론, 더욱 원활한 인간 및 기계 간 협업을 위한 워크플로우도 최적함으로써 수익성도 개선하고 새로운 성장 이니셔티브를 개발해 끊임없이 변화하는 시장에서 경쟁력을 유지할 것으로 기대된다.
두번째는 오픈소스 거대언어모델(LLM)의 세계적인 AI 혁신 촉진이다. 오픈소스 LLM의 부상으로 AI 접근성이 민주화되어, 전 세계 개발자, 스타트업 및 연구진들이 보다 비용 효과적으로 혁신적인 애플리케이션을 만들 수 있을 예정이다.
이런 추세는 최첨단 AI에 대한 접근이 제한되었던 지역에서도 창의성을 급격히 확산시키고 있는데, 개발자들은 오픈소스 LLM을 통해 코드 작성, 챗봇 생성, 고객 지원 자동화, 언어 번역, 새로운 형태의 디지털 엔터테인먼트 제작 등을 하고 있다. 세계 무대에서는 그 수가 적은 태국어 사용자를 위한 더 강력한 AI 커뮤니티 구축에 전념하고 있는 타이푼(Typhoon)의 태국 개발자들이 큐원을 활용해 현지 언어와 문화에 맞춘 일련의 LLM을 구축하고 최적화하고 있는 것처럼 말이다.
2025년까지 오픈소스 파운데이션 모델을 토대로 한 소규모의 산업 특화적인 LLM이 급증할 것으로 예상되는 가운데, 이런 모델들은 현지 언어, 문화, 사회적 필요에 맞춘 AI 애플리케이션을 주도해 AI 혁신을 진정한 글로벌 현상으로 만들어줄 것이다. 이 같은 AI민주화는 각국이 자국 시장의 고유한 과제와 기회를 해결할 수 있는 역량을 제공할 것이다.
세번째는 복잡한 문제 해결을 위한 추론형 AI 모델의 부상이다. AI 개발에서 점점 더 주목받는 분야는 인간과 유사한 문제 해결 및 의사결정 과정을 시뮬레이션하는 추론 모델이다. 이런 모델들은 최소한의 인간 개입으로 복잡한 작업을 수행할 수 있는 자율 시스템인 AI 에이전트를 구동하며, 제조, 물류, 자율주행 등의 산업을 혁신할 것으로 기대된다.
2025년에는 추론 모델이 제조업의 로봇 운용부터 법률 문서 분석, 금융 리스크 평가에 이르기까지 지능적 의사결정이 필요한 산업을 더욱 혁신할 것으로 예상되며, 이는 운영 효율성을 향상하는 동시에 사회의 복잡한 문제를 해결할 수 있는 새로운 가능성을 열어줄 것이다.
네번째는 AI가 주도하는 더 많은 생명공학 혁신이다. 또한 AI는 농업과 공중보건의 시급한 과제들을 해결하며 생명공학 분야에서 중요한 발전을 이끌고 있다. AI 기반 도구들은 이미 신속한 바이러스 탐지, 더 빠른 암 검진, 스마트 작물 육종을 가능하게 하며 생명공학 분야의 판도를 바꾸고 있다.
예를 들어 알리바바의 PANDA 모델과 같은 첨단 의료 진단 도구들은 췌장암 감지에서 우수한 정확도를 입증했으며, 이를 통해 암 진단을 더 빠르고, 저렴하며, 신뢰할 수 있게 만들고 있다. 한국에서는 메디컬아이피와 같은 스타트업이 AI 디지털 트윈을 활용해 머리 속 무수한 혈관과 뇌 부위별 경계를 정확히 구분해 재현하거나 환자의 심장을 고스란히 구현해 질병을 예측하는 기술을 지원하는 사례도 있다.
2025년에는 추론 모델과 AI 에이전트의 지속적인 발전 및 기타 생성형 AI의 진보와 함께, 생명과학 분야에서 더 큰 혁신을 목격될 것이며, 이런 발전은 의료 진단 개선, 식량안보 강화, 그리고 글로벌 보건 과제에 더 잘 대비할 새로운 기회들을 제공할 것으로 기대된다.
다섯번째는 맞춤형 교육의 중요성 증대다. 사회적 선을 이끄는 AI의 잠재력 역시 올해 더욱 두드러지고 있으며, 특히 맞춤형 교육 분야에서 두각을 나타내고 있다. 교육자와 학부모들은 AI를 통해 소외된 지역사회와 특수교육이 필요한 아동들을 위한 맞춤형 학습 경험을 제공할 수 있는데, 중국의 학부모들은 텍스트를 이미지로 변환하는 생성형 AI 도구로 자폐 스펙트럼 장애(ASD) 아동들을 위한 맞춤형 그림책을 제작하고 있다. 간단한 텍스트 프롬프트를 매력적인 시청각 학습 자료로 변환함으로써 AI 생성 도서들은 아동들이 자신을 더 잘 표현하고 의사소통 능력을 발달시키는 데 도움을 주고 있다.
2025년에는 생성형 AI의 도움으로 개인 맞춤형 교육이 특히 특별한 돌봄이 필요한 아동들을 위해 활용되는 면에서 더욱 주목받을 것으로 예상되는데, 이는 소외된 지역사회에 새로운 방식으로 힘을 실어주는 솔루션을 제공하고, 보다 포용적인 사회를 만들 수 있는 AI의 잠재력을 보여준다.
여섯번째는 기후변화 대응과 에너지 효율 최적화를 위한 그린 테크놀로지 수요 급증이다. 기후 변화가 심화됨에 따라 그린 테크놀로지에 대한 수요가 급증하고 있으며, AI는 혁신적인 솔루션 개발에 핵심적인 역할을 하고 있다.
2025년까지 생성형 AI 기반 도구들은 기상 예측의 정확도를 더욱 향상시키고 더 많은 유형의 이상 기후 현상을 포괄할 수 있는 능력을 확장할 것으로 예상된다. 또한 AI는 이산화탄소 포집, 자원 재활용, 친환경 제조 분야의 혁신을 주도해 지역사회가 기후 변화에 더 잘 적응하고 환경 영향을 최소화할 수 있도록 할 것이다.
2025년으로 나아가면서, 글로벌 AI 붐으로 인해 증가하고 다양화된 고성능 컴퓨팅 수요를 충족하기 위해 전력 아키텍처, 냉각 방식, 데이터센터 설계 및 스마트 에너지 관리 분야에서도 더 많은 혁신이 이루어질 것으로 예상된다. 그 결과 고밀도 및 에너지 효율적인 데이터센터가 더욱 주목받을 전망이다.
기업의 보다 광범위한 생성형 AI 도입부터 추론 모델, 오픈소스 생태계, 그리고 그린 테크의 획기적인 발전에 이르기까지, 사회에 긍정적인 변화를 가져올 AI 혁신의 잠재력은 매우 크다. 이런 트렌드가 펼쳐짐에 따라 AI가 비즈니스 성장 가속화뿐만 아니라 인류가 직면한 시급한 문제들도 해결하는 시대에 접어들고 있다. 앞으로 이런 기술 트렌드들을 책임감 있게 활용한다면, 2025년은 혁신적인 진전 이루는 것에 더해 보다 포용적이고 지속 가능한 미래를 열어갈 것이다.
![[기고]2025년 핵심 기술 트렌드는 `AI 확산과 민주화`](//contents.dt.co.kr/images/202501/2025011302109931092009[1].jpg "[기고]2025년 핵심 기술 트렌드는 `AI 확산과 민주화`")
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