2025 주목해야 할 AI 트렌드 전망: 생성형 AI 산업 현황과 미래

2025년 주목해야 할 9가지 AI 트렌드

AI와 클라우드 기술은 이제 기업 경쟁력의 핵심 요소입니다. 기업이 비즈니스 경쟁력을 확보하려면 개인화되고 고도화된 AI를 바탕으로 더 나은 서비스와 의사결정을 통해 실질적인 가치를 창출해야 하죠. 이와 동시에 AI 기술의 윤리적, 환경적 책임도 이제는 선택이 아닌 필수 과제입니다.
SAS는 최근 AI 및 분석 분야의 선두 기업으로서, 2025년 주목해야 할 9가지 AI 트렌드를 발표했습니다. 이번 발표를 통해 AI 기술 발전이 가져올 기회와 도전 과제를 명확히 보여주고, 업계의 발전과 기업이 효율적으로 AI를 활용하기 위한 방향성을 제시하는데요. SAS 경영진과 전문가들이 분석한 2025년 AI 트렌드, 주요 비즈니스와 기술 발전에 대한 9가지 전망은 다음과 같습니다.

① 더 빠른 모델 학습으로 인공지능(AI)의 탄소 발자국을 줄인다

속도와 알고리즘 효율성은 클라우드 소비를 줄이는 핵심 요소입니다. 에너지 소비가 많은 AI는 지속 가능한 에너지(ex. 원자력)에 대한 수요를 높이는 한편, 에너지 효율적인 모델 개발의 필요성을 높일 것입니다. 가전과 자동차 산업이 에너지 효율성을 크게 개선해온 것처럼 AI 모델 역시 더욱 효율성을 높이는 방향으로 발전해야 합니다.

② AI 공격이 삶의 방식을 위협한다

AI는 개인화와 대규모 데이터 처리 능력을 통해 정보를 수용하고 처리하는 방식을 변화시키고 있습니다. 허위 정보의 확산과 사회적 규범의 왜곡은 이러한 변화의 한 예시입니다. AI를 이용한 공격은 개인, 집단, 기관에 이르기까지 다양한 차원에서 우리의 삶을 위협할 수 있습니다. 민주주의 사회와 정부는 건전한 사회적 논의와 선거 보호, 그리고 문화적 규범 유지를 위해 적극적으로 노력해야 합니다. 이를 위해 기업 리더들은 조직의 가치를 강화하고, AI 윤리 원칙과 정책, 기준, 통제 방안을 확립하며, 조직 내 AI의 책임 있는 사용에 대한 논의를 주도해야 합니다.

③ 불량 데이터가 AI 격차를 키운다

2025년에는 생성형 AI를 통해 경쟁력을 강화하고 고객 경험을 전문화하며 혁신적인 제품을 신속히 출시하는 기업이 주목받을 것입니다. 반면, AI 경쟁에서 뒤처진 기업들은 양질의 데이터가 AI 성능의 핵심이라는 사실을 간과해 2023년에 시작된 AI 프로젝트를 중단하는 상황에 처할 가능성이 높습니다. 불량 데이터는 AI의 성능을 저하시킬 수 있으므로, 조직은 데이터 품질 문제를 근본적으로 해결하려는 노력이 필요합니다.

④ 생성형 AI에 대한 과도한 기대감이 사라지고 있다

생성형 AI는 주목받는 기술로 자리 잡았지만, 이제는 AI에 대한 과도한 기대감을 어느 정도 내려놓고 실질적인 비즈니스 가치를 창출하는 데 집중할 때입니다. 기업들은 AI 활용 방식을 재정립하고, 거버넌스, 산업형 맞춤형 모델 전략, 대규모언어모델(LLM)과 소규모언어모델(SLM)을 상황에 따라 조합하는 접근 방식을 채택하고 있습니다. 앞으로는 생성형 AI의 한계를 극복하기 위해 생성형 AI와 기존 AI/ML 기술을 결합하는 기업 사례도 늘어날 것입니다.

⑤ 클라우드 업체와 AI 사용자가 환경적 책임을 함께 공유한다

AI의 도입의 열풍으로 클라우드 리소스 소비와 탄소 배출량이 급증하고 있습니다. 환경에 대한 책임은 하드웨어 제공업체와 대형 클라우드 서비스 제공 업체뿐 아니라 데이터와 AI 워크로드를 관리하는 AI 사용자들에게 공동으로 요구됩니다. 클라우드에 최적화된 데이터 및 AI 플랫폼을 활용해서 AI 모델 개발의 효율성을 높이면 불필요한 중복 작업과 자원 낭비를 줄이고 에너지 소비를 최소화할 수 있습니다.

⑥ AI 경쟁력을 강화한 기업들이 미래 시장을 주도할 것이다

AI를 적극적으로 활용하는 기업이 2025년 IT 경쟁에서 승리할 것입니다. 생성형 AI가 ‘화제의 신기술’에서 ‘일상적인 AI’로 자리 잡으면서, 기업들은 반복적인 업무를 자동화하고 직원들이 더 중요한 업무에 집중할 수 있는 환경을 만들 것입니다. 이러한 자동화는 기업이 경쟁사보다 더 빠르게 의사 결정을 내리고 기회를 포착하며 혁신을 이루게 함으로써, 궁극적으로 이들 기업을 시장의 승자로 만들어줄 것입니다.

⑦ 대규모언어모델(LLM)이 상품화되고 전문화된다

2025년에는 대규모언어모델(LLM)이 상품화되면서 기본 기능이 무료로 제공됨에 따라 AI 과금 모델이 붕괴할 것입니다. 이에 따라 이러한 모델을 기반으로 한 전문화된 서비스와 특정 영역에 특화된 애플리케이션이 주목받게 될 것입니다. 또한, 오픈소스 LLM의 확산은 주요 제공업체의 지배력을 약화시키고, 맞춤화와 통합이 주요 차별점인 분산형 AI 환경을 촉진할 것입니다.

⑧ AI와 클라우드 가속화는 본격적인 ‘IT 합리화’ 시대를 촉발할 것이다

기업들은 오랫동안 각기 다른 기능을 담당하거나 고객 세그먼트별로 단절된 시스템을 운영해 왔습니다. IT 부서는 복잡한 통합 작업으로 인해 기업에게 필요한 신속성을 충분히 제공하지 못하고 있습니다. 이제 기업은 클라우드를 활용해 IT 인프라와 공급업체 간 프로세스를 간소화하고, 비즈니스 속도를 높이며 비용을 절감하는 ‘IT 합리화(Great IT Rationalization)’ 시대를 맞이하고 있습니다. 클라우드 네이티브 AI 플랫폼을 활용하면 데이터와 의사결정 역량을 확보하며 기업 전반에 걸쳐 더 큰 가치를 창출할 수 있습니다.

⑨ 생성형 AI는 마케팅 담당자를 위해 개인화되고 고도화될 것이다

2025년에 마케팅 담당자들은 생성형 AI를 단순히 생산성 향상과 콘텐츠 생성에만 활용하던 것에서 나아가, 고도화된  AI 기술을 적극 도입해 경쟁 우위를 확보하고 매출을 성장하는 데 초점을 맞출 것입니다. 대규모언어모델(LLM)을 넘어 머신러닝, 딥러닝과 같이 보편화된 AI 기술뿐만 아니라 합성 데이터, 디지털 트윈과 같은 생성형 AI 도구를 활용해 고객의 개인정보를 보호하면서도 고객 맞춤형 경험과 효과적인 캠페인을 제공할 것입니다.

산업별 생성형 AI 현황과 대규모언어모델(LLM)

대규모언어모델(LLM)은 방대한 텍스트 데이터를 학습하여 자연어를 이해하고 생성할 수 있는 모델을 의미하는데요. 주로 딥러닝이란 일종의 머신러닝 기술을 사용하여 구축되며, 수십억 개의 파라미터를 포함할 수 있습니다. 이 모델들은 문장 완성, 번역, 요약 등 다양한 자연어 처리 작업에 활용되죠. LLM은 다양한 작업을 수행하도록 학습될 수 있지만, LLM의 가장 유명한 활용 사례는 바로 우리에게 무척 익숙한 생성형 AI인 OpenAI의 GPT 시리즈입니다. 즉, 지금의 AI 성장세를 상징하는 ‘챗지피티(ChatGPT)가 바로 LLM에서 시작된 겁니다.

삼일PwC경영연구원이 2024년 5월 발표한 ‘생성형 AI를 발표한 비즈니스의 현주소’를 보면, 실제로 2022년 11월 챗지피티) 출시 이후 빠른 속도로 생성형 인공지능(AI)이 전 산업에 도입되기 시작했으며, 그 사용 범위 또한 크게 확대되었습니다. 이에 기업들도 생성형 AI 기반 비즈니스 모델을 구축하며 본격적인 수익화 전략에 돌입하기 시작했는데요. 초기 AI 산업은 AI 기술 관련 공급자 시장이 주를 이뤘지만, 점차 구축된 AI 모델을 활용해 비즈니스 성과를 만들어내는 AI 수요 기업 중심의 시장으로 변화되고 있습니다.

보고서에 의하면 생성형 AI의 범용적인 활용은 아직 초기 단계지만 기업이 AI를 적극 도입하면서 새로운 비즈니스 모델 및 가치가 지속 창출될 것으로 보입니다. 따라서 생성형 AI 시장의 성장세는 상당히 유망할 것으로 전망되는데요. 생성형 AI는 챗봇과 같은 소비자 지향 솔루션부터 제조 장비 예측보수와 같은 전문적인 기능까지 수많은 산업 분야에서 다양하게 활용되고 있습니다.

2024년 10월 공개된 삼일회계법인의 보고서 ‘산업별 생성형 AI(GenAI) 도입 전략: 효율성 향상과 혁신의 선도’에 따르면, 모든 산업이 생성형 AI를 도입함으로써 실질적인 성과를 얻을 수는 있지만, 산업별 회사의 특성과 상황에 따라 그 영향력은 다를 수 있는데요. 보고서 내의 데이터 분석 결과에 의하면, 기술 산업이 영업이익률 상승폭 19%로 가장 큰 이익을 볼 것으로 예측되며, 고급 소비재도 생성형 AI 채택으로 평균 14.5 % 포인트의 높은 이윤 증가가 예상됩니다. 상대적으로 적은 수준으로 이익이 증가하는 분야도 현재의 낮은 수익률을 고려하면 상당한 이윤 상승이 기대되고 있죠. 예를 들어, 이윤이 보통 2%에 불과한 화물 운송 및 물류 산업도 아웃바운드 물류 경로 최적화, 실시간 가격 최적화, 백오피스의 자동화된 재무 보고 등의 분야에 생성형 AI를 도입하면, 일부 회사는 이윤이 거의 두 배로 증가할 것으로 예상됩니다.

물론, 이러한 이익은 시간이 지날수록 감소할 가능성이 높습니다. 해당 이점은 주로 생성형 AI의 효율성에 기인하며, 기술이 기존의 운영 방식에 통합되면서 발생하는 현상이기 때문이죠. 즉, 생성형 AI가 표준화될수록 이익은 낮아지며, 기업은 새로운 운영모델로 전환하고, 혁신적인 애플리케이션을 통해 새로운 시장에 진입하게 됩니다.

SAS는 2025년이 되면, 대규모언어모델(LLM)이 상품화되고, 기본 기능이 무료로 제공됨에 따라 AI 과금 모델이 붕괴하고, 분산형 AI 시대에 돌입하게 될 것으로 예상했는데요. 이러한 예측이 곧 LLM의 ‘끝’을 말하는 건 아닙니다. 2025년부터 대규모 딥러닝 모델인 LLM이 발전하고 개선되어 표준화되기 시작할 것이며, 이는 각 산업의 영역에 따라 특정 범위를 전문화할 수 있는 소규모 언어모델(SLM)의 성장으로 이어져 각자 원하는 생성형 AI를 전략적으로 선택할 수 있는 시대가 ‘시작’될 것이란 의미죠.

어떤 위험은 감수할 만한 가치가 있습니다. 앞으로의 미래는 우리가 인공지능을 어떻게 활용하고, 같이 생활하는지에 따라 달라질 것이므로, AI가 불러올 변화는 그저 지켜보기보다 변화의 물결에 함께 올라타서 빠르게 대처할 필요가 있는데요.

GS칼텍스도 급변하는 경영 환경에서 지속 가능한 성과 창출을 위한 근원적 혁신, 딥 트랜스포메이션(Deep Transformation Journey) 실행의 하나로 디지털 기술을 바탕으로 비즈니스 역량을 강화하기 위해 노력하고 있습니다. AI 기반의 저탄소 에너지 관리, AI와 머신러닝을 활용한 운영 최적화, 데이터 분석을 바탕으로 한 효율적 자산관리 등 체계적인 DX (Digital Transforamtion) 전략을 수립해 실행하고 있으며, 앞으로도 산업 전반에서 AI의 적용 범위를 확대할 계획입니다.

참고 자료 :
1) SAS, 2025년 인공지능(AI) 트렌드 전망 발표
2) 삼일회계법인, 생성형 AI를 활용한 비즈니스의 현주소
3) 삼일회계법인, 산업별 생성형AI(GenAI) 도입 전략: 효율성 향상과 혁신의 선도