IT 트렌드 2025 : 2025 IT 키워드 10

IT 트렌드 2024 다시보기

[웹 3]

1. 메타버스
2. AI
3. 블록체인

 

[주목해 봐야 할 키워드]

1. 소셜미디어
2. 업무 깊숙이 들어오는 생성형 AI 
3. 21세기 원유데이터
4. 공장에서 일상으로의 로봇
5. 글로벌화의 핀테크
6. 아바타 생태계
7. 돌파구를 찾는 OTT
8. 춘추전국의 이커머스
9. 재도약하는 디지털 트랜스포메이션
10. 미래의 기술 양자 컴퓨팅

AI

LLM(large language model): 대규모 언어 모델

구글, 마이크로소프트 뿐아니라 앤스로픽, 코히어등 비교적 규모가 작은 스타트업에까지 영역이 점차 커졌고, 다양한 국가에서 만들고 있다. LLM 이 오픈소스로도 공개되고 있어서 이를 이용해 작은 LLM도 다양한 산업, 기업의 입맛에 맞게 만들어지고 있다.
LLM은 이제 언어만 이해하는 것이 아닌 오디오, 비디오, 이미지등 다양한 멀티미디어 포맷을 인식하고 해석하면서 사용의 폭이 넓어지고 있다.

 

클라우드와 디지털 트랜스포메이션

LLM이 클라우드를 통해 서비스되면서 클라우드의 사용량과 적용영역은 더 널리 확산 중이다.
AI를 활용해 다방면으로 비용을 절감해 사업의 효율성을 높일 수 있다.
AI 기반으로 기업의 비즈니스 모델을 전환하고 새로운 상품기획과 개발 등 신사업 분야로 진출할 목적도 있다.
AI는 디지털 트랜스포메이션이 더 고도화, 가속화, 다양화할 수 있는 기반을 마련했다.

 

메타버스와 웹3

메타버스를 제대로 경험하려면 MR(mixed reality_혼합현실) 같은 새로운 디바이스가 필요하다.
MR의 보급이 선행돼야 하는데 챗GPT가 급격히 떠오르면서 경쟁에 참여하면서 메타버스에 대한 관심은 뒤로 미뤄두었다.
하지만 생성형AI로 새롭게 탄생할 AI에이전트 서비스가 메타버스에서 구현될 때 모바일이나 웹으로 사용하는 것보다 더 나은 사용자 경험을 제공하기에 2025년 하반기부터 메타버스가 다시 부상할 것으로 보인다.

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2025 IT 키워드 10

AI가 이끄는 2025년

다양한 AI 서비스가 출현하고, 기존의 서비스도 AI를 접목해 새로운 편의성과 품질을 제공한다.
AI는 2025년에 더 지능적이고 통합된 방식으로 우리의 일상과 비즈니스에 깊숙이 파고들 전망이다.
AI의 진화는 LLM에서 LMM, 나아가 LAM(large action model_대규모 행동 모델)으로 발전하면서 더욱더 많은 하드웨어 스며들 것이다.
여러 기존 하드웨어와 새로운 디바이스에 AI가 탑재된 온디바이스 AI(on-device AI)시장이 본격적으로 형성되면서 제조업의 부활을 기대해 볼 만하다.

 

1. 생성형 AI : 앱으로 스며들다.

기존에 사용하던 서비스에 생성형 AI와 LLM 기술이 접목되어 더 나은 편의성과 품질을 제공하고 있다.

 

2. 'LAM' : PC와 스마트폰으로 침투하다.

LMM은 보고 들을 수 있는 AI로, 스마트폰으로 촬영한 사진이나 영상, 더 나아가 컴퓨터로 작업 중인 화면과 소리를 인식할 수 있다. 또 이해하고 부가적인 정보를 안내하며 자동화 서비스를 제공한다.
화면을 이해하는 기술이 LMM이고 따라 할 수 있는 것이 LAM이다.
우리가 사용하던 컴퓨터나 스마트폰에 AI가 내장되어 사람 대신에 소프트웨어를 실행하고 앱을 넘나들며 특정한 작업을 수행할 수 있게 된 것이다.

AI가 글을 잘 이해하고 검색, 요약 정리, 분석하는 것을 넘어 사진과 소리를 인식해 특정한 작업까지 수행하면서 AI 에이전트의 용도는 더욱 강력해지고 있다. 즉 인간의 언어를 이해하고, 보고 듣는 것을 인식하며, 다양한 작업을 수행할 수 있는 자동화된 초지능형 AI가 구현되고 있다.

 

3.'임바디드 AI' : 로봇은 상상이 아닌 현실이다.

현실에서 사람처럼 눈과 입, 귀를 가지고 세상을 배우면서 학습하는 AI로봇, 즉 임바디드 AI 산업이 본격화되고있다. 이러한 로봇은 인간이 작업하는 모든 작업장에서 인간보다 더 나은 지능과 체력을 가지고 작업을 수행할 것이며, 전 세계 산업구조와 노동시장에 근본적인 변화가 생길 것이다.

 

4. '차세대 디바이스' : 세 번째 인터넷 사용자 경험을 주도하다.

AI를 활용한 차세대 디바이스는 기존 PC나 스마트폰의 한계를 벗어나 새로운 편의성과 용도를 장점으로 내세우고 있다. 스마트폰보다 더 강력한 성능, 막강한 디스플레이, 새로운 사용자 인터페이스를 제공하는 MR이 새로운 디바이스 후보일 수도, 오히려 스마트폰보다 더 경량화되고 저렴한 가격의 온전히 음성만으로 작동되는 것일 수도 있다. 
어떠한 형태의 기기든 AI를 활용해 기존의 인터넷 서비스를 자유롭게 제어하고 관리할 수 있어야한다.
한마디로 AI가 초개인화, 초자동화, 초지능화된 서비스를 구현할 수 있어야한다.

 

5. 'AI 데이터센터' : 미래의 부가가치를 위한 투자

지금 AI로 돈 버는 곳은 AI칩셋 개발사와 칩셋을 기반으로 만드는 서버, 데이터센터와 클라우드 기업뿐이다.
AI 인프라는 크게 칩셋, 서버, 클라우드, LLM 4가지로 구분할 수 있다.

칩셋 : AI구동에 필요한 컴퓨터 리소스로 엔비디아의 GPU와 SK하이닉스의 HBM(고대역폭메모리), TSMC가 이 2개의 칩과 메모리를 패키징해 구성하는 AI가속기가 대표적이다.
이렇게 구성된 AI가속기를 기반으로 CPU, 메모리, 저장장치를 하나의 시스템으로 한 서버를 슈퍼마이크로 컴퓨터, 델, HP, IBM 등이 생산한다.
그 서버위에 클라우드가 작동되는 것이다.

클라우드가 서버에 작동하기 위해서는 안정적인 전력공급과 냉각솔루션, 빠른 네트워크가 필요하다. 
이 자원을 제공하는 것이 데이터센터다. 
갈수록 AI를 사용하는 서비스가 늘면서 AI인프라의 필요성도 커지고 있어 AI 데이터센터는 수요가 폭증하고 있다.

2025년은 이렇게 구축된 AI 데이터센터가 본격 가동되면서 이를 이용해 부가가치를 창출하는 AI솔루션이나 서비스가 대두될 것이다. 

6. 'AI 솔루션' : 새로운 비즈니스의 기회

2025년의 떠오르는 IT 산업 주력 트렌드는 AI서비스가 필요로하는 AI솔루션이다.
AI 서비스가 급부상하려면 서비스 개발과 운영에 필요한 솔루션이 필요하다.
AI 인프라가 하드웨어, 네트워크 등의 물리적 실체를 가진것이라면, AI 솔루션은 소프트웨어 속성을 지닌다.
2025년은 AI 솔루션이 기업용, 일반용으로 다변화되면서 주목받을 것이다.

 

[ 솔루션 종류 ]

① AI 모델인 LLM을 개발하는 것
② LLM 학습과 추론을 위한 데이터 변환과 관리
③ 개발된 LLM의 사용과 운영 관련
④ AI를 기존의 레거시 시스템과 연동하는 것과 관련한 통합 솔루션
⑤ AI를 보다 안전하게 사용하기 위한 윤리 규제 솔루션

 

NO-CODE & LOW-CODE

노코드와 로코드 솔루션이 기업의 디지털 트랜스포메이션을 주도하는 핵심요소로 자리 잡을 것이다.
노코드와 로코드 플랫폼은 프로그래밍 지식이 없는 사용자도 손쉽게 소프트웨어 애플리케이션을 개발할 수 있도록 돕는 도구다. 이러한 플랫폼은 비즈니스 프로세스 자동화, 데이터 분석, 고객 관리 등 다양한 업무에 활용될 수 있으며, AI와 결합해 더 강력한 기능을 제공한다.
특히 복잡한 코딩없이도 AI모델을 통합하거나 데이터 처리를 자동화하는 등 다양한 AI기반 서비스를 구축할 수 있어 기업의 생산성을 크게 향상시키며 혁신할 것이다.

 

7. '데이터' : AI의 품질을 결정하다.

AI는 데이터로 학습한다. AI의 성능을 결정하는 것은 좋은 LLM 엔진에 양질의 데이터, 충분한 컴퓨터 리소스 등 3가지다. 
오픈 AI를 포함한 AI기업들이 인터넷에 공개된 데이터가 아닌 공개되지 않은 양질의 데이터를 확보하기 위해 노력중이다. 신문사나 저작권 협회를 통해 제값을 지불하고 데이터를 사기도 하면서 뛰어난 성능의 AI를 개발하는 데 집중하고 있다. (인터넷에 없는 데이터를 제공하는 서비스)

데이터 그라운딩: 같은 LLM을 사용하더라도 특수한 목적과 용도로 AI를 운용하려면 추가로 관련 데이터를 넣어야함 
RAG(retrieval augmented generation_검색 증강 생성) : 특정산업에 특화된 AI서비스나 기업 내부문서를 기반으로 AI서비스를 운영하려면, 그와 관련된 데이터를 미리 입력해 학습시키는 시스템

기업만의 데이터가 있어야하는 LLM을 이용하더라도 경쟁력 있는 서비스를 운영할 수 있다.
데이터 파이프라인을 구축하여 데이터를 지속적으로 수집, 정제, 저장하는 것이 필요하다.

 

8. '디지털 트랜스포메이션' : 벌써 10년, AIX로의 대전환

기업들은 비대면, 원격 업무 환경의 장점과 기존 업무 수행 방식의 강점을 결합한 하이브리드 업무 프로세스를 구축하고, 디지털 기반의 업무 연속성을 확보하는 데 주력하고 있다. 여기에 생성형 AI는 단순 업무 자동화와 효율화를 넘어 제품과 서비스 혁신, 신규 비즈니스 창출에 실질적인 기여를 할 것으로 기대된다.

생성형 AI 기술 덕분에 고객 경험을 개선할 수 있더는 점도 큰 변화 중 하나다.
생성형 AI는 대화 기반의 챗봇을 통해 소비자가 필요한 질문이나 상담에 즉각 개인화된 서비스를 제공한다.

 

9. '오감을 느끼는 AI' : 시청각을 넘어 오감으로

인간의 감정까지 읽을 수 있는, 그리고 표현하고 반응할 수 있는 AI는 이들 기계와 도구를 새로운 차원으로 전환하도록 만들 것이다. 
직접 명령을 내리지 않아도 우리의 감정을 그리고 마음을 읽는 AI가 대신 기기르 작동시켜주기 때문에 초자동화, 초개인화 서비스 시대가 열릴 것이다.

 

10. '딥페이크' : AI로 인한 사회적 고민

아무나 사용할 수 있는 생성형 AI는 우리 사회를 깊은 혼돈의 도가니로 만들 수 있다.
이제 우리 사회는 특이점이 온 AI 기술이 사회에 악이 되지않도록, 악인들이 이 기술을 남용, 오용, 악용하지 않도록 감사와 규제, 안전장치를 마련해야 한다.

AI로봇의 발전은 데이터 보안, 프라이버시 침해, 노동 시장 변화 등 여러 사회적, 윤리적 문제를 야기할 수 있다. 
이에 대한 사회적 대응으로, AI 윤리 규정과 정책의 수립, 교육 시스템의 강화, 고용안정성 확보를 위한 법적 대책이 요구된다. 

 

* 이 글은 IT 트렌드 2025를 읽고 요약한 내용입니다.