2025년 인공지능 트렌드 | 생성형 AI와 산업 변화

이 글에서는 2025년 인공지능 트렌드 | 생성형 AI와 산업 변화에 대해 알아봅니다. 2025년 인공지능 트렌드는 생성형 AI의 확산을 중심으로 전개되며, 이는 각 산업의 비즈니스 모델에 근본적인 변화를 가져올 것으로 예상됩니다. 기술의 발전을 넘어 비즈니스 핵심으로 자리 잡은 생성형 AI가 2025년 산업 지형도를 어떻게 바꿀지, 놓치지 말아야 할 인공지능 트렌드를 전망합니다. 다가올 2025년, 생성형 AI 기술이 주도할 주요 AI 트렌드와 이로 인한 구체적인 산업 변화에 대해 심도 있게 분석하고 미래를 조망해 봅니다.

2025년 인공지능 트렌드 | 생성형 AI와 산업 변화

2025년 인공지능 기술은 단순히 새로운 기능을 선보이는 단계를 넘어, 우리 산업과 일상에 깊숙이 통합되는 ‘적용’과 ‘확산’의 시기로 접어들 전망입니다. 특히 생성형 AI는 기술적 고도화를 바탕으로 산업별 혁신을 주도하는 핵심 동력으로 작용할 것입니다.

멀티모달 AI의 고도화와 감각의 확장

단순히 텍스트나 이미지를 개별적으로 이해하던 수준을 넘어, 여러 종류의 데이터를 동시에 이해하고 생성하는 ‘멀티모달(Multimodal) AI’가 본격적으로 상용화됩니다. 이는 AI가 인간처럼 복합적인 정보를 바탕으로 더 정교한 추론과 창작을 수행할 수 있게 됨을 의미합니다.

• 상세 설명: 기존 AI가 텍스트를 보고 텍스트로 답하거나, 이미지를 보고 무엇인지 설명하는 방식이었다면, 2025년의 멀티모달 AI는 텍스트, 이미지, 음성, 영상, 심지어는 특정 센서 데이터까지 복합적으로 입력받아 완전히 새로운 형태의 결과물을 만들어냅니다.
• 적용 예시:
  • 콘텐츠 제작: “웅장한 배경 음악과 함께 파리 에펠탑의 일몰을 드론 뷰로 보여주는 15초짜리 홍보 영상을 만들어줘”라는 텍스트 명령만으로 AI가 영상과 배경 음악을 함께 생성합니다.
  • 스마트 팩토리: 공장 라인의 CCTV 영상(시각)과 기계의 소음 및 진동 데이터(청각/촉각)를 AI가 동시에 분석하여, 미세한 이상 징후를 조기에 발견하고 생산 중단을 예방합니다.
  • 의료 진단: 환자의 CT 이미지(시각)와 진료 기록(텍스트), 문진 시의 음성(청각)을 종합적으로 분석해 더 정확한 진단 보조 정보를 의사에게 제공합니다.

산업 특화 소형 언어 모델(sLM)의 부상

모든 것을 아는 거대 언어 모델(LLM) 대신, 특정 산업이나 목적에 최적화된 작고 효율적인 소형 언어 모델(sLM, Small Language Model)이 각광받을 것입니다. sLM은 낮은 운영 비용과 높은 보안성을 바탕으로 기업의 AI 도입 장벽을 크게 낮춥니다.

• 상세 설명: sLM은 법률, 의료, 금융, 제조 등 특정 도메인의 전문 데이터만 집중적으로 학습합니다. 이로 인해 거대 모델보다 해당 분야에서 더 정확하고 신뢰도 높은 답변을 생성하며, 기업 내부 서버나 개인 디바이스에도 설치가 가능해 데이터 유출 우려를 줄일 수 있습니다.
• 적용 예시:
  • 법률: 수십 년 치의 판례와 법률 조항을 학습한 법률 sLM이 계약서 초안 작성, 법률 자문, 판례 검색 등의 업무를 변호사의 보조 역할로 수행합니다.
  • 금융: 금융 상품 설명서와 시장 분석 보고서를 학습한 금융 sLM이 고객의 투자 성향에 맞는 상품을 추천하거나, 시장 리스크를 분석하는 리포트를 실시간으로 생성합니다.
  • 고객 상담: 자사 제품 매뉴얼과 FAQ 데이터베이스만 학습한 sLM 기반 챗봇이 훨씬 더 정확하고 빠른 고객 응대를 제공하여 상담원의 업무 부담을 줄여줍니다.

AI 에이전트를 통한 업무 자동화의 가속

생성형 AI는 이제 단순한 정보 제공이나 콘텐츠 생성을 넘어, 인간의 지시를 이해하고 목표 달성을 위해 여러 단계를 자율적으로 수행하는 ‘AI 에이전트(AI Agent)’로 발전합니다. 이는 반복적인 사무 업무를 넘어 복잡한 지적 노동까지 자동화의 영역을 확장시킵니다.

• 상세 설명: AI 에이전트는 주어진 목표를 달성하기 위해 스스로 계획을 수립하고, 인터넷 검색, 이메일 작성, 프로그램 실행 등 필요한 도구를 활용하여 과업을 완수합니다. 사람의 지속적인 개입 없이도 하나의 프로젝트를 이끌어가는 가상 팀원과 같은 역할을 합니다.
• 적용 예시:
  • 마케팅: “이번 분기 신제품 A에 대한 마케팅 캠페인 실행”이라는 목표를 부여하면, AI 에이전트가 시장 조사를 하고, 타겟 고객을 분석하며, 광고 문구와 이미지를 제작한 뒤, 소셜 미디어 광고 집행까지 자율적으로 진행합니다.
  • 출장 관리: “다음 주 부산 출장을 위한 최적의 교통편과 숙소를 예약하고, 주요 거래처와의 미팅 일정을 잡아줘”라고 지시하면, AI 에이전트가 항공편/기차 검색 및 예약, 호텔 예약, 관련자들의 일정을 확인하여 회의를 조율하고 결과를 보고합니다.
  • 소프트웨어 개발: 개발자가 “새로운 로그인 기능 추가”라는 업무를 할당하면, AI 에이전트가 요구사항을 분석하여 코드를 작성하고, 테스트를 수행한 뒤, 코드 리뷰를 요청하는 전 과정을 자동화합니다.

AI 신뢰, 리스크 및 보안 관리(AI TRiSM)의 제도화

AI의 영향력이 커지면서, AI 모델의 ‘환각(Hallucination)’ 현상이나 데이터 편향성, 보안 취약점 등을 체계적으로 관리하는 것이 기업의 핵심 과제로 떠오릅니다. AI의 신뢰성과 안전성을 확보하기 위한 기술적, 정책적 프레임워크인 AI TRiSM(AI Trust, Risk, and Security Management) 도입이 본격화됩니다.

• 상세 설명: AI TRiSM은 AI 모델의 개발 단계부터 운영, 폐기에 이르는 전 과정에서 발생할 수 있는 리스크를 식별하고 통제하는 활동을 포함합니다. AI의 결정 과정을 설명하는 ‘설명 가능성(XAI)’, 데이터 편향성을 감지하고 완화하는 ‘공정성’, 외부 공격으로부터 모델을 보호하는 ‘보안’ 기술이 핵심 요소입니다.
• 적용 예시:
  • 금융: 은행의 대출 심사 AI가 특정 그룹에 불리한 결정을 내리지 않도록 지속적으로 편향성을 감사하고, 대출 거절 시 고객에게 그 사유를 명확히 설명할 수 있는 시스템을 구축합니다.
  • 채용: AI를 이용한 서류 심사 시, 출신 학교나 성별 등 민감한 정보가 부당하게 영향을 미치지 않도록 필터링하고, AI의 평가 기준을 투명하게 공개합니다.
  • 자율주행: 자율주행차가 해킹 공격을 받아 오작동하는 것을 막기 위해, 외부의 악의적인 데이터 주입을 탐지하고 차단하는 AI 보안 모델을 탑재합니다.

생성형 AI와 물리적 세계의 융합| Embodied AI

생성형 AI는 디지털 공간을 넘어 로봇, 자율주행차 등 물리적 실체를 가진 하드웨어와 결합하는 ‘체화된 AI(Embodied AI)’로 진화합니다. 이는 AI가 실제 세상과 상호작용하며 학습하고, 복잡한 물리적 과업을 수행하는 시대를 여는 중요한 변곡점이 될 것입니다.

• 상세 설명: Embodied AI는 시뮬레이션 환경이나 대규모 데이터셋 학습에만 의존하지 않고, 카메라, 센서 등을 통해 현실 세계의 데이터를 직접 습득하고 행동을 결정합니다. 예를 들어, ‘컵을 잡는다’는 행위를 언어적으로 이해하는 것을 넘어, 로봇 팔의 관절 각도, 필요한 힘, 물체의 재질 등을 종합적으로 고려하여 실행에 옮기는 방식입니다.
• 적용 예시:
  • 스마트 로보틱스: 물류 창고의 로봇이 처음 보는 형태의 상자를 스스로 인식하고 가장 적절한 방법으로 집어 옮기거나, 가정용 서비스 로봇이 유튜브 요리 영상을 보고 레시피를 학습하여 실제 요리를 수행합니다.
  • 자율 모빌리티: 드론이나 배송 로봇이 복잡한 도심 환경의 돌발 상황(갑자기 나타난 장애물, 공사 구간 등)에 실시간으로 대응하며 최적의 경로를 스스로 찾아냅니다.
  • 원격 작업 지원: 위험한 산업 현장에 투입된 로봇을 인간이 원격으로 조종할 때, AI가 인간의 의도를 파악하여 미세한 움직임을 보정해주거나, 더 효율적인 작업 순서를 제안하여 생산성과 안전성을 높입니다.

AI 내재화를 통한 애플리케이션의 재정의

AI는 더 이상 별도의 서비스나 기능으로 존재하는 것이 아니라, 우리가 매일 사용하는 운영체제(OS), 업무용 소프트웨어, 전문 애플리케이션 등에 깊숙이 내재화됩니다. 이로 인해 모든 소프트웨어는 사용자와 상호작용하는 방식 자체가 근본적으로 변화하고, ‘AI 네이티브(AI-Native)’ 앱들이 새로운 표준으로 자리 잡을 것입니다.

• 상세 설명: 운영체제 단에서부터 AI 비서 기능이 통합되어 사용자의 파일 관리, 검색, 설정 등을 도와주고, 워드 프로세서나 스프레드시트에는 문서 작성 및 데이터 분석을 위한 AI 기능이 기본으로 탑재됩니다. 사용자는 특정 작업을 위해 여러 프로그램을 오갈 필요 없이, 현재 사용 중인 앱 안에서 AI와 대화하며 원하는 결과물을 얻게 됩니다.
• 적용 예시:
  • 운영체제(OS): 컴퓨터에서 “지난주에 김대리님께 받은 보고서 초안을 바탕으로 발표자료 템플릿을 만들어줘”라고 명령하면 OS 수준의 AI가 관련 파일을 찾아내고, 파워포인트를 실행하여 초안을 자동으로 생성합니다.
  • 디자인 툴: 디자이너가 스케치한 초기 아이디어를 이미지로 업로드하면, 디자인 툴에 내장된 AI가 이를 바탕으로 여러 가지 시안을 즉시 생성해주고, “좀 더 미니멀한 스타일로 바꿔줘”라는 지시에 맞춰 실시간으로 디자인을 수정합니다.
  • 데이터 분석: 통계 프로그램에서 복잡한 코드를 작성하는 대신, “올해 1분기 매출 데이터에서 가장 유의미한 성장 요인을 찾아 리포트로 요약해줘”라고 자연어로 요청하면 AI가 자동으로 데이터를 분석하고 시각화 자료를 포함한 보고서를 만듭니다.

인간과 AI의 협업 모델 정립 | AI Co-pilot

AI가 인간의 업무를 대체하기보다, 전문 지식이 필요한 영역에서 인간의 역량을 강화하고 생산성을 극대화하는 ‘조수(Co-pilot)’로서의 역할이 더욱 중요해집니다. 각 직무에 특화된 AI Co-pilot은 인간과 AI가 한 팀처럼 일하는 협업 모델을 보편화시킬 것입니다.

• 상세 설명: AI Co-pilot은 사용자의 작업 맥락을 실시간으로 이해하고, 다음에 필요한 정보나 코드를 먼저 제안하거나, 반복적이고 지루한 작업을 대신 처리해줍니다. 이를 통해 인간은 단순 업무에서 해방되어, 더욱 창의적이고 전략적인 고부가가치 활동에 집중할 수 있게 됩니다.
• 적용 예시:
  • 소프트웨어 개발: 개발자가 코드를 작성하면 AI Co-pilot이 실시간으로 코드의 오류를 검사하고, 더 효율적인 코드를 제안하거나, 주석만으로 필요한 기능 전체를 자동 완성해 개발 시간을 획기적으로 단축시킵니다.
  • 의료 연구: 신약 개발 연구원이 새로운 분자 구조를 구상할 때, AI Co-pilot이 방대한 논문과 임상 데이터를 기반으로 성공 가능성이 높은 후보 물질을 추천하고, 잠재적 부작용을 예측해 연구의 시행착오를 줄여줍니다.
  • 교육: 교사가 학생 수준별 맞춤형 교육 자료를 제작할 때, AI Co-pilot이 학생의 과거 학습 데이터를 분석하여 개인별 취약점을 보완할 수 있는 문제와 학습 콘텐츠를 자동으로 생성하고, 평가까지 보조합니다.

생성형 AI의 다음 과제 | 콘텐츠 진위성과 저작권

생성형 AI 기술의 확산은 ‘진짜’와 ‘가짜’의 경계를 허물고, 창작물에 대한 소유권 문제를 수면 위로 끌어올렸습니다. 2025년에는 이러한 AI의 사회적 부작용을 해결하기 위한 기술적, 제도적 논의가 본격화될 것입니다.

디지털 워터마킹과 AI 생성물 탐지 기술

AI가 생성한 콘텐츠가 실제 사람의 창작물이나 실제 사건 기록과 혼동되는 것을 막기 위해, 콘텐츠의 출처와 이력을 추적하는 기술이 중요해집니다.

• 상세 설명: 디지털 워터마킹은 이미지나 영상, 텍스트 등 AI가 생성한 콘텐츠에 사람의 눈이나 귀로는 감지하기 어려운 고유 식별자를 삽입하는 기술입니다. 또한, 특정 AI 모델이 가진 고유한 생성 패턴을 분석하여 해당 콘텐츠가 AI에 의해 만들어졌는지 판별하는 AI 탐지 기술도 고도화될 전망입니다.
• 적용 예시:
  • 언론 및 미디어: 언론사는 AI가 생성한 보도 사진이나 기사에 보이지 않는 워터마크를 삽입하여, 해당 콘텐츠가 실제 취재의 결과물이 아닌 AI의 창작물임을 명시하고 딥페이크 등으로 인한 가짜 뉴스 확산을 방지합니다.
  • 콘텐츠 플랫폼: 유튜브나 인스타그램 같은 플랫폼은 사용자가 AI로 생성한 영상을 업로드할 경우, 이를 자동으로 탐지하여 ‘AI 생성 콘텐츠’임을 알리는 태그를 부착하는 정책을 도입합니다.
  • 지적 재산권 보호: 아티스트가 자신의 작품을 AI 학습 데이터로 사용하는 것을 원치 않을 경우, 이미지에 특수한 노이즈 필터를 삽입하여 AI가 무단으로 작품의 스타일을 학습하는 것을 방해합니다.

AI 학습 데이터와 결과물의 저작권 기준 수립

AI 모델을 학습시키는 데 사용된 데이터의 저작권 문제와, AI가 생성한 창작물의 저작권을 누구에게 귀속시킬 것인가에 대한 법적, 사회적 합의가 중요한 의제로 떠오를 것입니다.

• 상세 설명: 현재는 저작권이 있는 데이터를 AI 학습에 사용하는 것이 정당한 이용 범위에 해당하는지에 대한 논쟁이 진행 중입니다. 또한, 사용자의 지시를 받아 AI가 만든 이미지나 음악, 글의 저작권을 사용자에게 줄 것인지, AI 개발사에 줄 것인지, 혹은 저작권 자체를 인정하지 않을 것인지에 대한 명확한 기준이 마련될 것입니다.
• 적용 예시:
  • 콘텐츠 생성 플랫폼: 이미지 생성 AI 서비스가 유료 구독자에게 “서비스를 통해 생성한 이미지의 상업적 이용 권한”을 명시적으로 부여하며 저작권 분쟁의 소지를 줄입니다.
  • 법률 시스템: 특정 아티스트의 화풍을 그대로 모방하도록 AI에 지시하여 만든 결과물이 해당 아티스트의 저작권을 침해했는지를 판단하는 새로운 법적 판례들이 등장합니다.
  • 데이터 거래: AI 모델 학습을 위해 저작권이 해결된 고품질의 데이터셋을 전문적으로 구축하고 판매하는 ‘데이터 마켓’이 활성화되며, 창작자들은 자신의 데이터를 판매하여 새로운 수익을 창출할 수 있게 됩니다.

AI 시대의 인력 재편 | 새로운 기술과 직무의 부상

AI는 단순한 업무 대체 도구를 넘어, 일하는 방식 자체를 변화시키며 새로운 인재상과 직업군을 요구하게 될 것입니다. 인간 고유의 역량과 AI 활용 능력을 겸비한 인재가 기업 경쟁력의 핵심으로 자리 잡습니다.

직무의 재정의와 업스킬링(Upskilling) 요구 증대

기존의 많은 직무는 AI와의 협업을 전제로 역량 모델이 재설계됩니다. 단순 반복 작업은 AI에 위임하고, 인간은 보다 전략적이고 창의적인 업무에 집중하는 형태로 역할이 변화합니다.

• 상세 설명: AI 도구를 능숙하게 활용하여 생산성을 높이는 능력이 모든 직군에서 기본적인 요구사항이 될 것입니다. 특히 AI에게 정확하고 효과적으로 질문하고 지시하는 ‘프롬프트 엔지니어링’ 역량은 특정 전문가뿐만 아니라 일반 사무직 근로자에게도 중요한 기술로 확산됩니다.
• 적용 예시:
  • 마케터: 고객 데이터 분석과 광고 문구 초안 작성은 AI에 맡기고, 마케터는 AI의 분석 결과를 해석하여 전체 캠페인 전략을 수립하고 브랜드의 감성적 가치를 전달하는 데 집중합니다.
  • 회계사: 전표 입력이나 단순 대사 작업 같은 반복 업무는 AI 기반 자동화 시스템이 처리하고, 회계사는 내부 통제 시스템의 리스크를 분석하거나 새로운 사업 모델의 재무적 타당성을 검토하는 등 고도의 분석 및 자문 역할을 수행합니다.
  • 교사: AI를 활용해 학생 개개인의 학습 수준과 진도를 파악하고 맞춤형 과제를 내주는 등 행정 업무 부담을 줄이고, 실제 교실에서는 학생들과의 정서적 교감, 토론 유도, 협업 능력 함양과 같은 인간적인 교육에 더 많은 시간을 투자합니다.

AI 생태계를 위한 새로운 직업의 탄생

AI 기술의 발전과 도입을 지원하고 관리하며 윤리적 문제를 해결하기 위한 새로운 직업들이 본격적으로 등장합니다.

• 상세 설명: 이들 직업은 단순히 AI를 사용하는 것을 넘어, AI 모델 자체를 특정 목적에 맞게 미세 조정(Fine-tuning)하거나, 여러 AI 서비스를 조합하여 복잡한 워크플로우를 설계하고, AI 도입에 따른 윤리적, 법적 문제를 관리하는 전문적 역할을 수행합니다.
• 적용 예시:
  • AI 모델 트레이너/튜너: 범용 거대언어모델(LLM)을 가져와 자사의 내부 데이터(제품 정보, 고객 문의 내역 등)를 추가로 학습시켜, 특정 산업 및 기업 환경에 최적화된 소형언어모델(sLM)을 개발하고 성능을 관리합니다.
  • AI 윤리 담당자(AI Ethics Officer): 기업이 사용하는 AI 알고리즘이 특정 집단에 대한 편향성을 갖지 않도록 지속적으로 감사하고, AI의 결정 과정에 대한 투명성을 확보하며, 관련 규제 준수 및 내부 가이드라인을 수립합니다.
  • AI 에이전트 설계자(AI Agent Orchestrator): 마케팅, 영업, 고객 관리 등 각기 다른 기능을 수행하는 여러 AI 에이전트들이 서로 원활하게 데이터를 주고받으며 하나의 통합된 비즈니스 프로세스를 자동화할 수 있도록 전체 시스템을 설계하고 조율합니다.

AI 인프라 경쟁 | 반도체와 클라우드 플랫폼

AI 모델의 성능과 확산은 이를 뒷받침하는 강력한 인프라에 달려있습니다. 2025년에는 AI의 ‘두뇌’ 역할을 하는 반도체 칩 시장과 AI 개발·운영의 ‘터전’이 되는 클라우드 플랫폼 시장에서 기술 패권을 잡기 위한 기업들의 보이지 않는 전쟁이 더욱 치열해질 것입니다.

목적 중심의 맞춤형 AI 반도체(ASIC) 개발

• 상세 설명: 범용 AI 가속기인 GPU(그래픽 처리 장치)의 의존도를 낮추고, 특정 AI 모델의 연산에만 최적화된 맞춤형 반도체(ASIC, Application-Specific Integrated Circuit)를 직접 설계하고 활용하는 기업이 늘어날 것입니다. 이는 거대 AI 모델 운영에 드는 막대한 전력 소비와 비용을 절감하고, 자사 서비스에 특화된 최고 수준의 성능을 확보하기 위한 전략입니다.
• 적용 예시:
  • 빅테크 기업: 구글(TPU), 아마존(Trainium/Inferentia), 마이크로소프트(Maia) 등 거대 클라우드 기업들이 자체 개발한 AI 칩을 자사 클라우드 서비스에 탑재하여, 고객에게 더 저렴하고 효율적인 AI 개발 환경을 제공하며 경쟁 우위를 확보합니다.
  • 모빌리티: 테슬라와 같은 자율주행 기업은 차량의 영상 데이터를 실시간으로 처리하고 주행을 판단하는 데 최적화된 자체 신경망 처리 칩(NPU)을 개발하여, 반응 속도와 전력 효율을 극대화합니다.
  • 스타트업 생태계: 거대 모델 대신 특정 기능(언어 번역, 이미지 인식 등)에만 초점을 맞춘 AI 반도체를 설계하는 스타트업들이 등장하여, 저전력으로 고효율을 내는 엣지 디바이스 시장을 공략합니다.

AI 개발 운영 자동화(MLOps)의 확산

• 상세 설명: AI 모델을 한 번 개발하는 것에 그치지 않고, 지속적으로 데이터를 학습시키고 성능을 개선하며 안정적으로 배포·운영하는 전 과정을 통합 관리하는 ‘MLOps(Machine Learning Operations)’가 기업의 필수 역량으로 자리 잡습니다. 이는 AI 모델의 수명 주기를 체계적으로 관리하여 투자 대비 효과(ROI)를 높이고, 신규 AI 서비스를 시장에 더 빠르게 출시할 수 있도록 지원합니다.
• 적용 예시:
  • 이커머스: 고객의 구매 패턴 변화를 실시간으로 반영하기 위해, MLOps 파이프라인이 매일 밤 자동으로 새로운 데이터를 학습하여 상품 추천 AI 모델을 업데이트하고, 테스트를 거쳐 다음 날 아침 서비스에 자동으로 배포합니다.
  • 제조업: 공정 불량 예측 AI 모델의 성능이 특정 기준 이하로 떨어지면, MLOps 시스템이 이를 자동으로 감지하여 개발자에게 경고를 보내고, 재학습이 필요한 데이터셋을 분류하여 준비시켜주는 등 모델의 품질 관리를 자동화합니다.
  • 금융권: 사기 거래 탐지(FDS) 모델을 업데이트할 때, 새로운 모델이 기존 모델보다 최소 5% 이상 성능이 개선되었는지 자동으로 비교·검증하고, 규제 당국에 제출해야 하는 모델 변경 이력과 성능 리포트를 자동으로 생성합니다.

지속 가능한 AI | 그린 AI와 효율성 추구

AI 기술의 발전 이면에 있는 막대한 에너지 소비와 탄소 배출 문제가 중요한 사회적 이슈로 부상할 것입니다. 이에 따라, 더 적은 데이터와 컴퓨팅 자원으로 높은 성능을 내는 ‘효율적인 AI’ 혹은 ‘그린 AI(Green AI)’를 구현하기 위한 연구와 투자가 본격화됩니다.

경량화 및 최적화 기술의 발전

• 상세 설명: 모델의 크기는 줄이면서 성능 저하는 최소화하는 기술이 핵심 경쟁력이 됩니다. 불필요한 파라미터를 제거하는 ‘가지치기(Pruning)’, 파라미터의 정밀도를 낮춰 연산량을 줄이는 ‘양자화(Quantization)’, 거대 모델의 지식을 작은 모델로 이전하는 ‘지식 증류(Knowledge Distillation)’ 등의 기술이 활발히 연구되고 상용화됩니다.
• 적용 예시:
  • 모바일 AI: 스마트폰에 탑재되는 온디바이스 AI 비서가 클라우드 서버와의 통신 없이도 실시간 번역이나 사진 편집과 같은 복잡한 연산을 수행할 수 있도록, 경량화된 sLM 모델이 적용됩니다.
  • 엣지 컴퓨팅: 스마트 CCTV가 현장에서 직접 사람의 움직임을 분석하고 비상 상황을 판단할 때, 저전력으로 구동되는 최적화된 AI 모델을 사용하여 네트워크 부하와 서버 운영 비용을 줄입니다.
  • AI 모델 개발: 개발 초기 단계에서부터 모델의 탄소 배출량을 예측하고 모니터링하는 도구를 활용하여, 가장 에너지 효율적인 방식으로 모델을 설계하고 학습시키는 문화가 정착됩니다.

데이터 중심 AI(Data-Centric AI) 접근법

• 상세 설명: 무작정 모델의 크기를 키우고 복잡성을 높이는 ‘모델 중심(Model-Centric)’ 접근에서 벗어나, 고품질의 데이터를 체계적으로 관리하고 정제하여 AI 성능을 높이는 ‘데이터 중심(Data-Centric)’ 접근법이 주목받습니다. 이는 더 적은 양의 데이터로도 원하는 성능을 달성하여, 불필요한 학습 비용과 시간을 줄이는 효과를 가져옵니다.
• 적용 예시:
  • 의료 AI: 희귀 질병 진단 AI 개발 시, 부족한 데이터 문제를 해결하기 위해 실제 데이터와 유사한 특징을 가진 합성 데이터를 생성(Data Augmentation)하거나, 잘못 라벨링된 데이터를 자동으로 찾아내 수정하는 도구를 활용하여 데이터의 질을 높입니다.
  • 자율주행: 맑은 날씨의 주행 데이터가 대부분인 불균형을 해소하기 위해, AI가 스스로 부족하다고 판단하는 눈 오는 날이나 야간 터널 주행과 같은 특정 조건의 데이터를 집중적으로 수집하거나 생성하여 학습 효율을 극대화합니다.
  • 제조: 소수의 불량 샘플 데이터만으로도 높은 정확도의 불량 검사 AI를 만들기 위해, 정상 제품 데이터와의 차이점을 극대화하는 방식으로 데이터를 가공하고 라벨링하여 모델을 학습시킵니다.

이 글에서는 2025년 인공지능 트렌드 | 생성형 AI와 산업 변화에 대해 알아보았습니다. 감사합니다.