[ 글을 시작하기 전에 ]
트리플 레볼루션은 2025년 이후 AI, 에너지, 바이오 헬스케어 분야에서 동시다발적으로 일어날 혁신은 단순한 기술적 진보를 넘어 우리의 삶과 비즈니스, 그리고 문명 자체를 근본적으로 변화시키는 트리플 레볼루션이 될 것이다.
20세기 초반 자동차, 전기, 통신 기술의 발전이 산업 사회를 송두리째 바꾸었던 것처럼 역사의 새로운 장을 여는 거대한 혁명적 물결이다.
AI 혁명 : AI기술은 단순한 데이터 처리 기술을 넘어 인간의 창의성과 문제 해결 능력을 증폭시키고, 산업 전반에 걸쳐 새로운 가치를 창출하는 역할을 하고 있다.
AI는 인간의 노동을 대체하는 수준을 넘어, 인간의 한계를 보완하고 새로운 창의적 가능성을 열어가고 있다.
생성형 AI는 콘텐츠 생산, 의료 진단, 재난 예측 등 과거에는 상상하지 못했던 방식으로 우리의 삶고 경제를 변화시키고 있다.
이는 인간과 기계의 협력 모델을 강화하며 생산성과 효율성을 극대화하고, 새로운 산업 패러다임을 형성한다.
바이오 헬스케어 혁명 : 바이오테크와 디지털 헬스케어 기술이 결합하면서 헬스케어는 치료 중심에서 예바오가 관리 중심으로 이동하고 있다.
에너지 혁명 : 화석 연료에 대한 의존에서 벗어나, 재생 가능 에너지와 저장 기술 그리고 초고효율 에너지 시스템으로서의 전환이 가속화되고 있다.
Ⅰ. 생성형 AI 비즈니스 대격변 5대 예측
협력형 AI 등장 : 인간과 AI 파트너십이 강화되며, AI는 단순 도구를 넘어 인간과 협력하는 사고가 가능한 파트너로 자리 잡고 있다. 각 비즈니스는 AI활용의 최전선에서 이러현 협력의 구체적인 구현을 보여줄 것이다.
AI 에이전트 시대 도래 : 인터넷 시대에 홈페이지가 폭발적으로 확산한 것처럼, 인간 언어를 이해하고 답을 생성하는 AI 에이전트가 주요 기술로 자리 잡을 것이다.
생성형 AI 프로젝트 30퍼센트는 사라진다. 2025년까지 생성형 AI 프로젝트 중 30퍼센트가 사라질 것으로 에상된다. 고가의 기술 개발과 지속적인 모델 업그레이드를 위한 막대한 자원 요구로 인해 AI 버블 논의가 계속될 것이다.
AI 규제의 법제화 : 생성형 AI의 윤리적 사용과 규제를 위한 법제화가 본격적으로 시작될 것이며, 국가 간 경쟁 및 규제 프레임워크 수립이 중요한 이슈로 떠오를 것이다.
국방 및 안보에서의 AI 활용 : 미국, 중국, 러시아 등 주요 국가들은 생성형 AI 기술을 국가 안보에 활용하려는 움직임을 보이고 있으며, AI의 군사적 활용에 대한 국제적 논의가 심화될 것이다.
Ⅱ. AI 에이전트 시대 5대 예측
AI 에이전트의 대중화 : 누구나 개인 AI 에이전트를 소유하게 될 것이며, 업무, 교육, 의료 등 다양한 분야에서 개인 맞춤형 가상 비서로 활용할 것이다.
멀티모달 IA의 발전 : AI에이전트는 텍스트뿐만 아니라 이미지, 비디오, 오디오 등 다양한 데이터를 처리하며, 인간과 유사한 방식으로 소통하고 의사결정을 내리는 능력을 갖추게 될 것이다.
온디바이스 AI 확대 : 스마트폰, 스마트 글라스 같은 개인 기기에 AI에이전트가 탑재되면서 언제 어디서든 사용할 수 있는 모바일 AI 에이전트가 보편화될 것이다.
개인 정보 보호와 데이터 보안 : AI 에이전트가 개인 데이터를 많이 다루기 때문에 정보 보호와 데이터 보안이 매우 중요해질 것이며, 이에 대한 기술적 발전도 필수적이다.
비즈니스 자동화 : AI에이전트는 고객 서비스, 데이터 분석, 마케팅 등 다양한 비즈니스 영역에서 업무를 자동화해 효율성을 극대화할 것이다.
Ⅲ. LLM 분야 5대 전망
추론 능력 향상 : 2025년에는 LLM이 단순한 질문에 대한 답변을 넘어 추론과 논리적 사고를 통해 문제를 해결하는 능력이 크게 향상될 것이다.
기존에는 최적화된 프롬프트를 통해 추론을 보조했지만, 앞으로는 더 복잡한 문제를 독자적으로 해결할 수 있는 LLM이 등장할 전망이다.
AI 에이전트의 자율성 강화 : LLM이 발전함에 따라 AI에이전트의 자율성이 더욱 강화될 것이다. 자율적인 계획과 실행 능력을 갖춘 AI에이전트가 다양한 산업에서 인간의 개입 없이 독립적으로 문제를 해결하고 업무를 수행하게 될 것이다.
멀티모달 데이터 처리 능력 향상 : 현재 LLM은 텍스트 데이터에만 국한되어 있지만, 2025년까지 이미지 오디오 비디오 등 다양한 데이터를 처리할 수 있는 멀티모달 AI의 발전이 기대된다.
이는 모바일 환경에서 음성 인식과 같은 기능을 포함한 더 다양한 응용 프로그램이 가능해질 것임을 의미한다.
AI의 윤리성과 안전성 문제 : AI가 더 많은 자율성을 갖게 되면서 윤리성과 안전성에 대한 우려가 커질 것이다. LLM이 사용자의 의도와 다르게 자율적으로 문제를 해결하려는 경향을 보일 수 있기 때문에, AI의 안전성과 윤리적 사용에 대한 규제와 논의가 더욱 중요해질 것이다.
비용과 효율성 문제: LLM 모델의 발전이 이루어짐에 따라 컴퓨팅 자원과 비용의 문제도 계속해서 중요하게 다루어질 것이다.
더 높은 성능을 제공받기 위해서는 더 많은 컴퓨팅 자원이 필요하게 되며, 기업들이 이와 관련된 비용을 감당할 수 있을지에 대한 논의가 지속될 것이다.
Ⅳ. 생성형 AI콘텐츠 분야 5대 예측
한계비용 제로의 시대 : 생성형 AI 콘텐츠 생산의 한계비용을 사실상 제로로 만듦으로써, 기존 수작업에 의존하던 콘텐츠 제작 시스템을 대폭 변화시킬 것이다. 특히, 영화 음악 게임 등에서 AI의 활용이 급증하며 콘텐츠 산업이 근본적으로 재편될 것이다.
AI기반 영상 제작의 확대 : 2025년부터 오픈 AI의 소라와 같은 AI 영상 제작 서비스가 본격화되면서, 짧은 영상부터 시작해 고품질의 긴 영상 제작까지 가능해질 것이다.
이러한 기술은 영화, 드라마, 광고 등 다양한 분야에서 사용되며, 제작 과정에서 인간과 AI가 협업하는 하이브리드 워크플로가 확산될 것이다.
AI 유튜버와 버추얼 콘텐츠의 대중화 : AI가 제작하는 유튜버 및 버추얼 아이들과 같은 콘텐츠가 주류화될 것이다. 2025년에는 이러한 AI캐릭터들이 사람들과 실시간으로 상호작용하며 더 많은 팬덤을 형성하게 될 것으로 예상한다.
AI와 IP 문제 : 생성형 AI 기술이 발전하면서, 기존 콘텐츠 제작자와 AI 간의 저작권 및 수익 분배 문제가 크게 대두될 것이다. 이에 따라 AI가 생산한 콘텐츠에 대한 새로운 규칙과 협약이 필요할 것으로 보인다.
AI의 멀티모달 콘텐츠 봇물 : 텍스트, 이미지, 음성, 영상을 자유롭게 생성하는 멀티모달 AI 기술이 2025년을 기점으로 더욱 발전하며, 콘텐츠 제작의 대량 생산 체제로 전환을 가속할 것이다.
하지만 이에 따른 저작권 침해와 같은 문제들도 함께 부각될 것이다.
Ⅴ. 생성형 AI 보안 분야 5대 예측
슬롭과 머신 바이러스 위협 증가 : AI 기술의 발전으로 저품질 콘텐츠인 슬롭이 대량으로 생성될 수 있으며, 머신 바이러스와 같은 새로운 형태의 사이버 공격이 AI 시스템을 타깃으로 할 것이다.
이에 따라 AI 시스템의 신뢰성과 보안이 더욱 중요해질 것으로 보인다.
AI기반 사이버 공격 증가 : 생성형 AI를 활용한 공격이 급증할 것이며, 특히 악성코드와 스팸의 변형된 형태가 더 정교해진다. 기업과 조직은 AI기반 위협에 대응하기 위한 강화된 보안 시스템을 마련해야 한다.
클라우드 보안의 중요성 증대 : 클라우드로의 전환이 가속화되면서 클라우드 보안 솔루션에 대한 수요가 급증할 것이다.
기업들은 클라우드 기반 보안 시스템을 더욱 강화해 위협에 대응해야 한다.
데이터 편향성 및 신뢰성 문제 : AI모델의 학습 데이터 편향성이 슬롭 콘텐츠 생성의 주요 원인으로 작용할 가능성이 크다. 고품질 데이터를 확보하고, 데이터 편향성을 최소화하는 것이 AI 시스템의 정확성과 신뢰성을 높이는 중요한 요소가 될 것이다.
AI규제와 윤리적 사용을 향한 강화된 요구 : 각국 정부와 기업들은 AI의 윤리적 사용을 위한 규제를 강화할 것이다. AI 시스템의 투명성 및 설명 가능성을 확보하고, AI생성한 콘텐츠의 신뢰성을 보장하기 위한 법적 윤리적 기준이 더욱 중요해질 전망이다.
Ⅵ. 인더스트리얼 AI 분야 5대 예측
공간 지능과 VLM 비전 언어 모델의 부상 : AI가 물리적으로 세계를 이해하고 처리하는 공간 지능의 중요성이 커질 것이다.
특히, 창작, 디자인, 로봇공학 등에서 인간의 시각과 공간 정보 처리 능력을 모방하고 발전시킬 것으로 예상된다.
시뮬레이션 기술의 발전 : 제조, 기술, 물류 등 대규모 산업 현장에서 AI기반 시뮬레이션 기술을 통한 비용 절감과 효율성 향상이 가속화된다.
디지털 트윈과 같은 기술이 다양한 산업에서 필수 요소로 자리 잡을 것으로 예상된다.
대용량 데이터와 클라우드 기반 AI : 물리 세계를 디지털화하는 과정에서 대용량 데이터를 처리하는 클라우드 기반 AI솔루션의 수요가 증가할 것이다. AWS와 같은 플랫폼이 중요한 역할을 하며 클라우드 기반 머신러닝 기술이 더욱 발전할 것으로 전망된다.
휴머노이드 로봇의 사용화 : AI기술이 적용된 휴머노이드 로봇이 생산 라인과 물류 산업에 도입되며 다양한 작업을 자동화할 것이다. 인간의 작업을 대체하는 방향으로 로봇 기술이 발전해 산업 생산성에 큰 영향을 미칠 가능성이 있다.
중국의 AI 산업 성장 : 중국이 AI 기술을 제조업에 적용하며 인더스트리얼 AI 분야에서 글로벌 경쟁력을 강화할 것이다. 휴머노이드 로봇, 자율주행차 등에서 중국이 주도적인 역할을 할 가능성이 크다.
[ 글을 마치며 ]
인공지능에 대한 내용 중 다섯 가지 정도는 다시 생각해 보도록 하자.
첫 번째는 AI 에이전트의 시대가 도래할 것이라는 점이다.
집에 들어가서 가장 귀찮은 일 중에 하나가 정리를 하는 일일 것이다.
청소를 하고 빨래를 하고 옷을 다리고 정리를 하고 요리를 하거나 냉장고를 정리하는 일도 지속적으로 노력이 요구되는 일이다.
이런 일들을 누군가가 대신해 준다면 덕분에 남은 시간을 활용해서 우리는 휴식을 취할 수도 있고 새로운 고민을 할 수도 있다.
혹은 새로운 것들을 배울 때 좋은 정보를 찾아준다거나 자신에게 적합한 새로운 교육을 지속적으로 제공해 줄 수 있는 것들도 많은 도움이 될 것이다.
AI 에이전트는 다양한 방법을 통해서 우리에게 적절한 솔루션을 제공해 주고 우리는 이를 활용해서 더 많은 시간을 자유롭게 활용할 수 있게 될 것이다.
이는 인공지능을 활용하는 사람과 그렇지 않은 사람의 삶을 더 크게 나눌 것이며 점점 더 그 격차는 벌어질 가능성이 높다.
AI 에이전트 시대에 얼마나 많은 AI 에이전트를 활용하는가가 삶의 질을 높여주게 될 것이라고 생각한다.
두 번째는 온 디바이스 AI의 시대는 언제가 될 것인가 하는 점이다.
아직 인공지능이 모든 기기에 적용되지는 못하고 있다.
가장 큰 이유는 인공지능을 활용할 만한 반도체 칩의 개발이 성숙해지지는 못했기 때문이다.
대용량의 인공지능 정보를 처리하기 위한 반도체 칩은 존재하지만 아직 개개인들이 사용하는 기기에서 활용될만한 인공지능 반도체 칩은 성능이 만족스럽지 못하다.
하지만 개인정보 보호를 위해서도 결국에는 온 디바이스 AI로의 변화가 지속 도전될 것이며 조만간 새로운 형태의 보완적인 방법이나 기술이 세상에 나올 것이라 생각이 든다.
온 디바이스 AI가 나오게 되면 모든 전자기기에 새로운 수요가 발생될 것이고 그 시점부터는 새로운 형태로 전자기기를 활용하게 될 것이다.
인공지능의 가지고 오게 될 새로운 전자기기의 수요에 대해서도 고민을 해보도록 하자.
세 번째는 인공지능의 비용과 효율성의 문제라는 점이다.
인공지능을 활용하기 위해서 인간은 질문을 쉽게 던지지만 그 질문이 가치가 어느 정도 있는지 기기는 알 수가 없다.
그러다 보니 인공지능은 점점 더 많은 질문을 해결해야 하는 숙제에 놓이게 되고 더 많은 질문으로 인해서 인공지능의 걸리는 부하는 더 많아지게 된다.
더 많은 부하로 인해서 더 많은 에너지를 소비하게 되고 나아가 인공지능에 들어가는 비용이 더 높아지게 된다.
결국 비용과 효율성의 문제라는 점에서 인공지능 개발을 하는 기업과 사용만 하는 기업으로 나뉘게 될 것이고 더 먼 미래에는 인공지능의 가치 사슬에 포함되지 못한 기업과 그렇지 못한 기업으로 나뉘게 될 것이다.
앞으로의 산업 변화에서 이 점도 주목해서 바라봐야 할 것이다.
네 번째는 생성형 AI 콘텐츠 분야가 점점 확장될 것이다.
인간은 예전보다 더 많은 시간을 콘텐츠를 소비하면서 살아가고 있다. 예전에 오락은 상당히 높은 계층의 전유물이었다.
그들만 오락을 즐길 수 있었고 음악을 즐길 수 있었고 무용이나 연극도 즐길 수 있었다.
그렇지만 지금은 대중이 즐길 수 있는 문화로 변경이 되었고 더 많은 사람들이 참여자로 발전해나가고 있다.
하지만 그 과정에서 콘텐츠를 생산하는데 들어가는 상당한 비용과 노력으로 인해서 콘텐츠의 질이 결정되게 된다.
더 많은 인력과 비용을 투입할 수 있는 사람은 더 양질의 콘텐츠를 생산해 낼 수 있게 되고 그렇지 못한 사람은 저품질의 콘텐츠를 만들어내게 된다.
앞으로는 콘텐츠를 저렴하면서도 쉽게 더 빠르게 만들어내는 사람들이 늘어나게 될 것이다.
생성형 콘텐츠를 활용하는 사람이 늘어나게 될 것이고 더 많은 기술이 점점 더 자연스러워질 것이다.
한 번쯤은 활용해서 시장 참여자로서 나아가는 것도 고민해 볼 법하다.
마지막은 산업에서의 인공지능 활용이 더욱더 커질 것이다.
디지털 트윈을 기반으로 고민을 해보자. 현실과 동일한 가상공간을 만들어서 모든 시뮬레이션을 해본 뒤에 실제로 산업에 활용하면 그만큼 엄청난 비용을 절감할 수 있다.
실수를 줄이는 것은 물론이거니와 더 짧은 기간에 더 다양한 시도를 해볼 수도 있다.
제조업에서는 로봇이 활용되어 작업을 진행하기도 할 것이며 인간의 위험성도 낮아지고 비용도 그에 따라 절감이 된다.
24시간 가동되는 공장이 만들어지게 되면 최종소비재의 가격도 낮아질 수 있게 된다.
모든 것이 인공지능화되는 과정에서 산업이 가장 먼저 촉매제가 될 것이다.
이를 활용해서 인공지능의 보급이 더 빨라지게 될 것이고 더 많은 분야에서 다양하게 나타날 것이라고 생각한다.
참고 도서 : 2025 글로벌 테크 트렌드 ( 더 밀크 )
* 박천욱님의 더 많은 생각이 궁금하다면?
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