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산업동향

2025년 AI 트렌드 전망은?…AI 지속 가능성·효율성, 주요 화두로 부상

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SAS가 발표한 ‘2025년 AI 트렌드 전망’은 AI 기술이 단순한 혁신을 넘어 산업과 사회 전반에 중대한 영향을 미칠 주요 과제를 제시했다. 특히, 에너지 효율성과 지속 가능성, 데이터 품질 문제, 그리고 클라우드 기반 IT 합리화 등 다양한 관점에서 논의된 9가지 트렌드는 기업과 조직에 AI 전략의 새로운 전환점을 요구하고 있다.

 

1. 더 빠른 모델 학습을 통한 탄소 발자국 감소

AI의 속도와 알고리즘 효율성은 클라우드 소비와 에너지 절감을 위한 핵심 요소로 떠오르고 있다. 이는 AI 산업이 환경적 지속 가능성을 강화하는 데 기여할 수 있음을 시사한다. 특히 제조업과 자동차 산업에서 이미 이룬 에너지 효율 향상처럼, AI 기술도 지속 가능한 성장을 위한 압박을 받고 있다.

 

2. AI 공격과 사회적 위협

AI의 활용 확대는 동시에 허위 정보 및 사회적 규범 조작과 같은 부작용을 초래하고 있다. 이는 민주주의 체제와 기업 윤리에 중요한 도전 과제가 되고 있으며, 조직은 AI 원칙과 정책 수립을 통해 이에 대응해야 한다. 특히 정보 보안 및 신뢰 구축이 기업의 경쟁력을 좌우할 중요한 요소로 부각되고 있다.

 

3. 불량 데이터가 초래하는 AI 격차

AI 모델의 성과는 양질의 데이터에 크게 의존한다. 반면, 데이터 품질 관리에 실패한 기업들은 AI 프로젝트의 중단으로 이어질 가능성이 높다. 이는 데이터 기반 의사결정을 강화하려는 기업들이 데이터 관리와 AI 전략을 더욱 심화해야 하는 이유를 보여준다.

 

4. 생성형 AI에 대한 현실적 기대

생성형 AI는 이제 단순한 기술적 가능성을 넘어 실제 비즈니스 가치를 창출하는 데 초점이 맞춰지고 있다. 기업은 LLM과 SLM을 전략적으로 조합해 AI의 한계를 극복하며, 이를 다양한 산업용 모델로 적용하려는 노력을 강화하고 있다.

 

5. 환경 책임의 공유

AI 모델 개발은 대량의 클라우드 리소스를 소비하며 환경적 영향을 미치고 있다. 이에 따라 클라우드 서비스 제공업체뿐 아니라 AI 사용자들도 환경 책임을 함께 공유해야 한다. 이는 효율성을 높이는 데이터 플랫폼 구축의 필요성을 시사한다.

 

6. AI로 경쟁력을 강화한 기업의 시장 주도

2025년, AI를 완전히 활용하는 기업은 경쟁에서 우위를 점할 것으로 보인다. 반복적인 업무를 자동화하고, 중요한 업무에 리소스를 집중하는 방식은 시장 변화에 대한 민첩성을 높이고, 궁극적으로 기업의 혁신 속도를 가속화할 것이다.

 

7. 대규모언어모델(LLM)의 상품화와 전문화

LLM은 상품화가 가속화되며 기본 기능이 무료로 제공될 가능성이 크다. 이에 따라 특정 산업에 맞춘 맞춤형 서비스가 주목받을 것이다. 이러한 변화는 오픈소스 확산과 AI의 분산화를 촉진할 것으로 보인다.

 

8. ‘IT 합리화’ 시대의 도래

AI와 클라우드 기술은 IT 인프라의 단순화와 비용 절감을 이끄는 핵심 도구로 자리잡고 있다. 이를 통해 기업은 운영 효율성을 극대화하고, 더 나은 데이터 활용 및 의사결정을 가능하게 한다.

 

9. 고도화된 생성형 AI의 마케팅 활용

생성형 AI는 마케팅에서 콘텐츠 개인화와 생산성 증대를 넘어 매출 성장을 견인하는 고도화된 기술로 진화하고 있다. 이는 디지털 트윈과 합성 데이터를 활용해 고객 데이터를 보호하면서 맞춤형 경험을 제공하는 방식으로 구현될 것이다.

 

2025년 AI 트렌드 전망은 단순히 기술 발전을 넘어 환경적, 윤리적 책임과 같은 본질적인 문제를 포함한다. 기업은 AI를 전략적으로 활용하여 경쟁력을 강화하고, 지속 가능성을 추구하며, 데이터 관리의 중요성을 재조명해야 한다. SAS의 분석은 이러한 흐름 속에서 기업들이 직면할 도전과 기회를 명확히 보여준다.

 

오토메이션월드 임담대 기자 |

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