(다세해뉴스-이상엽) 2025년, 인공지능(AI)은 단순한 기술적 과시를 넘어 실질적인 비즈니스 가치 창출과 생산성 혁신을 주도하는 '실용성의 시대'로 접어들고 있다. 최근 발표된 복수의 보고서와 글로벌 컨퍼런스에서의 주요 발표 내용에 따르면, 올해 AI 트렌드는 '추론 능력의 고도화', 'AI 에이전트의 실용적 확산', 그리고 'AI 인프라 패권 경쟁의 심화'로 요약된다. 특히, 초기 생성형 AI에 대한 과도한 기대감이 현실적인 활용 단계로 전환되면서, 전 산업에 걸쳐 AI의 역할이 근본적으로 재정의되고 있다.

1. 추론 AI 경쟁 심화와 '딥시크 쇼크'

2025년 상반기 AI 업계를 강타한 가장 큰 이슈 중 하나는 중국 AI 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 공개한 추론 특화 AI 모델 'DeepSeek-R1'이었다. R1은 성능 면에서 오픈AI의 추론 AI 모델 'GPT-o1'을 능가하는 동시에, 개발 비용은 기존 모델의 5% 수준에 불과했다는 점에서 업계에 큰 충격을 안겼다. 여기에 더해 개발 소스까지 공개하는 '오픈소스' 전략을 취하며, AI 모델 개발의 높은 진입 장벽을 낮추는 동시에 기술 확산 속도를 가속화했다.

이러한 '딥시크 쇼크'는 전 세계 AI 개발 경쟁의 중심축이 '추론 AI(Reasoning AI)로 이동하고 있음을 분명히 보여준다. 추론 AI는 단순히 데이터를 학습해 정보를 생성하는 것을 넘어, 인간의 사고방식과 유사한 논리적 과정을 거쳐 복잡한 문제를 단계적으로 해결하는 능력을 의미한다. 이는 궁극적인 목표인 범용 인공지능(AGI)으로 가는 핵심 단계로 여겨지며, 구글의 Gemini 2.5 Pro, 앤트로픽의 Claude Sonnet 4, 오픈AI의 GPT-o3 Pro 등 주요 빅테크들의 추론 AI 모델 성능 경쟁은 더욱 치열해질 전망이다.

AI 모델의 추론 능력 향상은 과학, 코딩, 수학, 법률, 의학 등 전문 분야에서 복잡하고 광범위한 업무를 수행할 수 있게 함으로써, 기존의 AI 활용 범위를 혁신적으로 확장할 것으로 보인다. 또한, 마이크로소프트의 소형언어모델(SLM) '파이(Phi)'가 고품질 데이터 활용으로 우수한 성능을 입증했듯이, 데이터의 '양'을 넘어 '질'을 선별하고 활용하는 데이터 선별 및 후속 학습 전략 역시 AI 모델 발전에 결정적인 역할을 할 전망이다.

2. 업무 혁신을 주도하는 'AI 에이전트'의 시대

2025년 AI 트렌드의 정점에는 'AI 에이전트(AI Agent)'가 있다. 가트너(Gartner), 맥킨지(McKinsey) 등 주요 시장조사기관들은 AI 에이전트가 개념 단계를 넘어 실제 비즈니스에 적용되는 단계로 빠르게 전환되고 있으며, 2028년까지 일상 업무의 상당 부분을 독자적으로 처리할 것으로 예측하고 있다.

AI 에이전트는 인간의 개입 없이 스스로 계획을 세우고, 필요한 도구를 사용하며, 복잡하고 다단계의 업무를 시작부터 끝까지 자율적으로 수행하는 소프트웨어 시스템을 말한다. 예를 들어, 단순한 데이터 처리나 고객 응대를 넘어, 기업의 운영 효율을 높이고 고객 경험을 개선하며, 인사/마케팅/재무 등 다양한 부서의 인적 자원을 전략적 업무에 집중할 수 있도록 돕는다.

맥킨지는 AI 에이전트가 생성형 AI의 다음 단계를 대표하며, 지식 기반 도구에서 복잡한 워크플로우를 실행하는 시스템으로 전환되고 있다고 강조했다. 이는 AI가 단순한 '보조적 도구'를 넘어, 생산성 향상을 위한 '핵심 동력'으로 도약했음을 의미한다. 국내외 기업들 역시 AI 챗봇을 넘어 업무를 스스로 처리하는 '액셔너블 AI' 기능을 도입하는 등 에이전트 기술을 활용한 비즈니스 혁신에 박차를 가하고 있다.

3. AI 컴퓨팅 파워와 인프라 패권 경쟁

AI 기술 발전의 근간을 이루는 컴퓨팅 파워와 인프라 패권 경쟁도 2025년의 핵심 이슈다. AI 모델의 고도화는 값비싼 고성능 GPU(그래픽 처리 장치)를 수없이 필요로 하며, 이는 곧 막대한 자본력과 기술력을 요구하는 'AI 인프라' 경쟁으로 이어지고 있다.

도널드 트럼프 미국 대통령이 오픈AI, 소프트뱅크, 오라클 등과 함께 수백조 원을 투자하는 초대형 AI 인프라 조인트벤처 '스타게이트(Stargate)' 프로젝트를 발표한 것은 미국의 'AI 인프라 패권' 강화를 위한 움직임으로 풀이된다. 이와 더불어 AI 모델 학습 비용을 절감하고 효율성을 높이는 '경량화' 기술과, 친환경적이고 지속 가능한 'AI의 탄소 발자국'을 줄이는 방안 역시 중요한 화두로 떠오르고 있다. 가전과 자동차 산업이 에너지 효율성을 개선했듯이, AI 모델 역시 더욱 효율적인 방향으로 발전해야 한다는 목소리가 높다.

또한, AI와 클라우드의 융합 전략은 기업의 디지털 전환을 가속화하고 있다. 클라우드 최적화된 데이터 및 AI 플랫폼을 활용하여 AI 모델 개발의 효율성을 높이고, 기업 전반에 걸쳐 데이터와 의사결정 역량을 확보하는 것이 미래 경쟁력의 핵심으로 자리 잡았다.

4. 실용적이고 맞춤형인 '도메인별 특화 AI'

대규모 언어 모델(LLM)이 모든 문제를 해결할 것이라는 초기 기대와 달리, 2025년에는 업무의 성격과 요구사항에 맞는 '적정 규모의 AI 솔루션', 즉 산업별 맞춤형 AI가 확산될 전망이다. 단순 문서 분류나 데이터 처리는 작고 가벼운 AI 모델로도 충분하며, 무거운 LLM을 사용하는 것이 오히려 비용과 시간 낭비가 될 수 있다는 '실용적' 인식이 확산되고 있기 때문이다.

제조업, 의료, 금융, 농업 등 각 도메인에서 AI의 실질적인 활용 사례가 늘어나고 있다. 삼성전자의 AI 기반 스마트 제조 시스템, LG의 초거대 AI 모델 '엑사원 3.0'을 활용한 의료 진단 지원, 금융권의 AI 사기 탐지 및 가상 비서 도입 등이 대표적이다.

결론적으로 2025년은 AI가 '가장 최신의 기술'을 뽐내는 시기를 지나,'우리 상황에 가장 알맞은 도구'를 찾아 비즈니스에 실질적인 가치를 더하는 '실용성의 시대'로 정의될 수 있다. AI 에이전트를 통한 업무 자동화, 추론 능력이 고도화된 모델을 통한 전문 업무 혁신, 그리고 효율적인 인프라 구축을 위한 패권 경쟁은 향후 몇 년간 글로벌 산업 지형을 재편하는 핵심 동력이 될 것이다. 기업과 개인 모두는 이러한 변화를 인지하고, AI를 전략적으로 활용할 수 있는 역량을 갖추는 것이 필수적인 과제가 되었다.