2025년 인공지능 트렌드 총정리 지금 주목해야 할 기술

2025년 인공지능 트렌드 총정리 지금 주목해야 할 기술 7선 – 플로우트렌드
인공지능(AI) 기술은 비즈니스와 일상생활에 깊숙이 자리 잡으며 빠르게 발전하고 있습니다. 전기전자공학자협회(IEEE)의 조사에 따르면, 2025년 가장 중요한 기술 1위로 ‘인공지능 기술’이 선정되었습니다. 또한 IDC의 보고서에 의하면 전 세계 조직의 AI 도입률은 2023년 55%에서 2024년 75%로 급격히 증가했으며, 이제 AI는 단순한 혁신 기술이 아닌 비즈니스 필수 기술로 자리매김하고 있습니다.

2025년 혁신의 시대를 열어갈 AI의 핵심 트렌드를 살펴보겠습니다.

2025년 인공지능 트렌드 총정리 : 지금 주목해야 할 기술 7선 – 플로우트렌드

1. AI 에이전트 (AI Agent)의 등장과 확산

AI 에이전트는 인간의 개입 없이 스스로 작업을 수행하는 소프트웨어를 말합니다. 가트너의 2025년 10대 전략 기술 트렌드 보고서에 따르면, 2028년까지 일상 업무의 15%를 AI 에이전트가 독자적으로 결정할 것으로 예측됩니다.

AI 에이전트는 특정 분야 또는 업무에 특화되어 사람처럼 환경을 인식하고, 학습하며, 결정을 내리고 행동할 수 있도록 설계됩니다. 특히 2025년에는 RPA(Robotic Process Automation)와의 결합을 통해 기업 환경에 혁신적인 변화를 가져올 것으로 기대됩니다.

마이크로소프트의 Charles Lamanna는 “에이전트는 AI 시대의 앱이라고 생각하세요. 우리가 다양한 작업에 다른 앱을 사용하는 것처럼, 에이전트는 모든 비즈니스 프로세스를 변화시키고 우리의 조직 관리 방식을 혁신할 것입니다”라고 말합니다.

AI 에이전트의 핵심 발전 방향은 ‘자기 반성(Self-Reflecting)’ 기능으로, 이는 AI가 자신의 수행 과정과 결과를 스스로 검증하고 개선하는 고도화된 자율성을 갖추게 될 것임을 의미합니다.

2. RAG를 넘어 GAR(Generatioin-Augmented Retrieval)의 시대

2024년 주목받았던 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술이 2025년에는 GAR(Generation-Augmented Retrieval)이라는 새로운 차원으로 진화할 전망입니다.

• RAG: 검색과 생성을 결합한 기술로, 언어 모델이 사용자의 검색어 맥락에 맞는 결과를 도출합니다. 질문을 받으면 신뢰할 수 있는 외부 정보에 접근해 최신 정보를 검색하여 응답을 생성합니다.
• GAR: 생성을 검색으로 보완하는 기술로, AI 모델이 더욱 정교하게 정보를 검색합니다. 사용자의 초기 입력을 바탕으로 AI 모델이 확장된 쿼리를 생성한 후, 이를 통해 더 알맞은 정보를 검색하는 방식입니다.

GAR은 RAG와 상호 보완적 활용이 가능해 검색 기능을 더욱 고도화할 수 있을 것으로 기대됩니다.

	RAG	GAR
핵심 목표	답변의 품질과 정확도 개선	검색의 정확도와 효율성 개선
중점 단계	정보 검색 후 답변 생성	생성한 쿼리로 검색 단계 최적화
작업 순서	검색 → 답변 생성	쿼리 생성 → 검색
적용 사례	실시간 답변, 챗봇 등	정교한 정보 검색

2025년 인공지능 트렌드 총정리 지금 주목해야 할 기술 7선 – 플로우트렌드

3. 산업별 맞춤형 AI 솔루션의 부상

2025년에는 각 산업별, 분야별 고유한 특성과 요구사항을 정교하게 반영한 맞춤형 AI 솔루션이 각광받을 것으로 전망됩니다. 이러한 버티컬 AI(Vertical AI) 솔루션은 범용 AI의 한계를 극복하기 위한 대안으로 등장하고 있습니다.

범용 AI(예: ChatGPT)는 다양한 분야와 상황에 두루 사용할 수 있지만, 특정 산업이나 도메인에 특화된 지식이 부족하고 실시간 데이터 반영이 어렵다는 단점이 있습니다. 또한 법률, 의료, 금융 등 규제가 엄격한 분야에서는 잘못된 정보를 제공해 문제를 야기할 수 있습니다.

버티컬 AI 솔루션의 예시:

• 의료용 AI: 99.9% 정확도의 진단 시스템
• 제조업용 AI: 복잡한 센서 데이터 분석 시스템
• 금융용 AI: 밀리세컨드 단위 실시간 처리 시스템

주목할 점은 데이터 보안이나 규제로 인해 생성형 AI 도입을 꺼렸던 보수적 업종에서도 변화의 바람이 불고 있다는 것입니다. 다양한 LLM을 상황에 맞게 선택하고 조합할 수 있는 유연한 솔루션들이 등장하면서, 이제는 단계적이고 안전한 도입이 가능해졌습니다.

4. ‘Right-Sized AI’: 적정 규모 AI의 시대

2025년은 ‘Too Much AI’ 현상이 지양되고 ‘Right-Sized AI’가 부상하는 해가 될 것입니다. 모든 문제를 최신 거대 언어모델로 해결하려 했던 시도들은 자연스레 사그라들고, 대신 업무의 성격과 요구사항에 맞는 적정 규모의 솔루션을 선택하는 현명한 접근이 새로운 트렌드로 자리잡을 전망입니다.

기업들은 ‘꼭 최신 거대 언어모델이어야 할까?’라는 질문을 던지기 시작했습니다. 단순한 문서 분류나 데이터 처리는 작고 가벼운 AI 모델로도 충분히 해결할 수 있기 때문입니다. 오히려 무거운 LLM을 쓰는 것이 비용과 시간 낭비가 될 수 있습니다.

이러한 인식 변화에 따라 새로운 흐름이 등장하고 있습니다:

• 경량화된 전용 모델 사용
• 특정 업무에 특화된 솔루션 도입
• 기존의 단순한 알고리즘과 AI의 적절한 조합

즉, “가장 최신의 AI”가 아니라 “우리 상황에 가장 알맞은 도구”를 찾아 쓰는 현명한 선택이 2025년의 트렌드가 될 것입니다.

5. 추론 능력을 갖춘 대규모 언어 모델

2025년에는 단순히 다음 단어를 예측하는 수준을 넘어 문제를 단계별로 분해하고 여러 접근 방식을 시도하며 추론할 수 있는 대규모 언어 모델이 부상할 것입니다.

OpenAI의 o1 및 o3, Google DeepMind의 Gemini 2.0 Flash Thinking과 같은 모델들은 문제를 단계별로 분석하고 다양한 접근 방식을 시도하는 추론 능력을 보여주고 있습니다.

이러한 추론 능력은 특히 수학, 물리학, 논리 문제 해결에서 AI의 정확성을 크게 향상시키며, AI 에이전트의 핵심 기술로 활용될 것입니다. 에이전트가 복잡한 작업을 처리할 때 문제가 발생하면 스스로 문제 해결 방법을 찾아내는 능력이 중요해질 것입니다.

MIT Technology Review에 따르면, “가장 중요한 것은 이러한 접근 방식이 마치 로켓 과학과 같은 수준의 복잡한 문제도 해결할 수 있다는 점입니다. 모델이 막다른 길에 도달했을 때 새로운 방법을 찾고 문제를 더 작은 부분으로 나누어 해결하는 능력은 AI의 미래를 바꿀 것입니다.”

6. Edge AI와 에너지 효율적인 AI 모델

Edge AI와 Edge Computing은 2025년 AI 기술의 핵심 트렌드로 자리잡을 것입니다. Edge Computing은 데이터를 중앙 서버나 클라우드로 전송하지 않고 데이터가 생성되는 ‘엣지'(네트워크의 가장자리)에서 직접 처리하는 기술입니다.

Edge AI의 장점:

• 실시간 처리 능력 향상
• 지연 시간(레이턴시) 최소화
• 대역폭 사용 절감
• 데이터 프라이버시와 보안 강화

주요 적용 분야:

• 자율주행 자동차: 실시간 환경 분석 및 의사결정
• 스마트 시티: 교통 관리, 공공 안전 모니터링
• 헬스케어: 실시간 환자 모니터링

이와 함께 AI의 에너지 효율성도 중요한 이슈로 부각될 것입니다. Microsoft는 Azure Maia와 Cobalt 같은 맞춤형 칩과 액체 냉각 시스템을 통해 AI 인프라의 효율성을 높이고 있으며, 저탄소 건축 자재와 재생 에너지 사용을 확대하고 있습니다.

Deloitte의 예측에 따르면, 2025년 데이터 센터의 전력 소비량은 전 세계 전력 소비량의 약 2%(536 테라와트시)를 차지할 것이며, 2030년까지 약 1,065 테라와트시로 두 배 가까이 증가할 수 있습니다. 이러한 상황에서 에너지 효율적인 AI 기술과 지속 가능한 데이터 센터 운영이 더욱 중요해질 것입니다.

7. 멀티모달 AI와 3D 비전 기술

멀티모달(Multimodal) AI란 텍스트, 이미지, 음성, 영상, 센서 데이터 등 여러 유형의 데이터를 동시에 처리하고 이해하는 인공지능을 말합니다. 과거 AI는 주로 한 가지 유형의 데이터만 처리하는 단일 모달(Single Modal AI)이었지만, 2025년에는 다양한 데이터 유형을 동시에 이해하고 통합 처리하는 멀티모달 AI가 주류가 될 것입니다.

또한 3D 비전과 깊이 감지 기술의 활용이 더욱 확대될 것입니다. 3D 비전은 컴퓨터나 기계가 주변 환경을 3차원으로 인식하고 이해하는 기술을 말합니다. 깊이 감지 기술은 물체까지의 거리를 측정하는 기술로, 3D 비전의 핵심 요소입니다.

주요 깊이 감지 기술:

• Time-of-Flight(ToF): 빛이 물체에 반사되어 돌아오는 시간을 측정
• 구조광(Structured Light): 특정 패턴의 빛을 투사하고 그 패턴의 왜곡을 분석
• 스테레오 비전(Stereo Vision): 두 개의 카메라로 인간의 양안 시차 원리를 모방

이러한 기술들은 AR/VR, 로봇공학, 제조업 등 다양한 분야에 혁신을 가져올 것으로 예상됩니다. 3D 센서 시장은 2025년에 79억 달러 규모로 성장할 것으로 전망되며, 연평균 성장률(CAGR)은 22.5%에 달할 것으로 예상됩니다.

“2025년 인공지능 트렌드 총정리 지금 주목해야 할 기술 7선”라는 주제에 대해 이제 결론을 내볼까요?

결론: 실용성의 시대

인공지능은 이제 화려한 수사의 시대를 뒤로하고 실용성의 시대로 들어서고 있습니다. 전 세계를 휩쓴 ChatGPT 열풍과 기업들의 탐색적 시도가 이어진 지난 2년을 지나, 2025년은 AI가 진정한 의미의 기업 가치를 창출하는 전환점이 될 것입니다.

2025년의 AI는 더 이상 획일적인 범용 도구로 접근할 수 없으며, 각 산업의 고유한 도전 과제들을 어떻게 해결할 것인지가 관건이 될 것입니다. 결국 2025년 AI 시장의 핵심 경쟁력은 ‘가장 앞선 기술’이 아닌 ‘가장 현명한 접근’에서 나올 것으로 전망됩니다.

기업과 개인 모두 이러한 트렌드에 발맞춰 AI 기술을 적극적으로 채택하고, 더 나아가 지속 가능한 발전을 위한 새로운 모델을 창출해야 할 시점입니다. 혁신은 이미 시작되었으며, 2025년을 기점으로 우리는 더욱 스마트하고 연결된 세상 속으로 나아갈 준비가 되어야 합니다.

키워드 : 2025년 인공지능 트렌드 총정리 지금 주목해야 할 기술 7선
참고 : 출처: 플래티어 출처: Microsoft News 출처: 스켈터랩스 출처: Forbes 출처: MIT Technology Review 출처: MIT Sloan Review 출처: 브런치스토리
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