2025년에 주목해야 할 상위 7가지 AI 트렌드
게시 됨: 2024-12-26지난 몇 년간의 사건에서 알 수 있듯이 AI는 결코 지나가는 추세가 아닙니다. 빠르게 발전하는 기술은 이미 세계 경제 환경에 큰 영향을 미쳤으며, 2024년에도 그 영향에서 면제되는 핵심 산업은 없습니다.
획기적인 기술의 경우와 마찬가지로 이러한 개발을 수용하지 못하면 비즈니스 기회를 놓칠 뿐입니다. 반대로 견고한 AI 전략 으로 앞서가는 리더는 경쟁 우위를 유지하고 잠재적인 어려움을 겪을 수 있는 능력을 훨씬 더 잘 갖추게 될 것입니다.
현실은 많은 기업에서 AI가 더 이상 있으면 좋은 것이 아니라 필수가 되어가고 있다는 것 입니다. 따라서 한 해를 마무리하면서 2025년에 주목해야 할 7가지 AI 트렌드를 정리했습니다.
2025년에도 계속해서 성장할 7가지 AI 트렌드
우리는 앞으로 몇 년 동안 비즈니스 환경을 형성할 친숙하고 약간 덜 알려진 AI 동향을 다룹니다.
1. 소규모 언어 시스템(SLM)
ChatGPT 출시로 인공 지능 붐이 시작된 이후 '클수록 좋다'는 것은 많은 AI 개발자들의 주문이었습니다. 몇 년을 건너뛰면 중소형 언어 시스템(MLS)이 대형 모델에 비해 확장성과 효율성 이점이 있기 때문에 그 어느 때보다 중요해지고 있습니다.
SLM은 처리하는 데 필요한 매개변수가 더 적습니다. 즉, LLM보다 훨씬 빠르게 응답을 생성할 수 있는 경우가 많습니다. 컴팩트한 크기와 보다 적당한 컴퓨팅 요구 사항은 장치에서도 실행할 수 있다는 것을 의미합니다. 즉, 클라우드에서 데이터를 주고받을 필요성이 줄어들고 결과적으로 환경에 미치는 영향이 줄어듭니다.
기술 분야의 유명 기업 중 일부는 올해 자체 SLM을 출시했습니다. 마이크로소프트는 복잡한 추론에 특화된 모델인 파이-4(Phi-4)를 출시했고, 애플은 스마트폰에서 실행할 수 있을 만큼 작은 소형 AI 모델 8종을 출시했다. SLM을 통해 스타트업과 소규모 기업이 AI를 보다 저렴하게 확장할 수 있게 되면 앞으로 몇 년 안에 기술의 필수 요소가 될 것입니다.
2. 에이전트 AI
Agentic AI는 최소한의 인간 입력으로 결정을 내릴 수 있는 자율 AI 시스템입니다. 인공 지능의 한 가닥은 새로운 데이터로부터 학습하고 새로운 상황에 동적으로 적응하여 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다.
연구 및 컨설팅 회사인 Gartner가 '2025년 최고의 기술 트렌드'로 선정한 이 추세는 인간의 손길을 덜 사용하여 프로세스를 간소화함으로써 산업 전반에 걸쳐 자동화를 변화시키는 방향으로 나아가고 있습니다. 이 기술은 이미 소매업체가 에이전트 AI를 사용하여 쇼핑 경험을 개인화하고 의료 서비스 제공업체가 이 기술을 활용하여 환자 데이터를 분석하는 등 기업의 효율성을 향상시키는 데 사용되고 있습니다.
Google은 이미 Gemini 2.0의 12월 출시에서 에이전트 AI를 활용하여 이러한 추세에 뛰어들었으며, 2025년에는 더 많은 거대 기술 기업이 이러한 선례를 따를 가능성이 높습니다. 그러나 에이전트 AI가 법적 가드레일보다 빠르게 발전함에 따라 기업에서는 다음과 같은 기술을 배포하는 것이 좋습니다. 사람의 감독을 유지하고 E2E 테스트를 수행함으로써 주의를 기울이십시오.
3. AI 사이버보안
불행하게도 고급 AI 모델의 접근성이 높아짐에 따라 범죄자들이 피해자를 속이기 위해 계속해서 기술을 활용함에 따라 사이버 범죄 시장은 2025년까지 더욱 호황을 누릴 것으로 예상됩니다. 구체적으로 Cybersecurity Ventures에 따르면 AI 기반 피싱 , 딥페이크, 맬웨어 공격의 증가로 인해 연간 사이버 범죄 수익은 내년에 10조 5천억 달러를 초과할 것으로 예상됩니다.
그러나 사이버 위협이 계속해서 발전함에 따라 이를 완화하기 위해 설계된 프로토콜도 발전하고 있습니다. 기업은 기존 솔루션 대신 AI를 사용하여 악성코드, 피싱 시도, 제로데이 취약점과 같은 위협을 실시간으로 감지할 수 있습니다. 또한 AI는 제로데이 익스플로잇을 리버스 엔지니어링하는 데 사용되어 개발자가 취약점이 공개되기 전에 보안 패치를 만들 수 있도록 해줍니다.
절반 이상의 기업이 위협 탐지를 개선하기 위해 이미 AI를 사용하고 있으며, 사이버 위험이 계속해서 더욱 정교해짐에 따라 이 기술은 2025년 이후에는 더욱 중요해질 것입니다.
4. AI 검색 엔진
검색 환경은 항상 진화하고 있지만 AI의 등장은 2024년에 정보를 검색하는 방식을 근본적으로 변화시켰습니다.
가장 주목할 만한 검색 엔진인 Google은 지난 5월 AI 요약 기능을 출시하여 수십억 개의 검색어에 대한 관심도와 관심도를 높이는 데 도움을 주었습니다. AI 선구자이자 ChatGPT 제조업체인 OpenAI는 Google의 오랜 검색 독점에 도전하기 위해 올해 10월 자체 검색 엔진 라이벌인 ChatGPT 검색을 출시했습니다.
Google의 AI 검색 요약 기능은 처음에 약간의 혐오감을 느꼈고 회사의 노력을 일부 축소해야 했지만, Google은 이 기능으로 인해 대부분의 사용자가 결과에 더 만족하게 되었다고 주장합니다. 기능에 대한 참여.
따라서 아직 기존 검색 엔진 결과 페이지에 작별 인사를 할 시간은 아니지만, 생성 AI의 급속한 발전과 함께 올해 발생한 개발은 AI가 앞으로 몇 년 동안 더 많은 검색 방식을 계속해서 방해할 것임을 시사합니다. .
5. AI 칩
인공지능 칩은 머신러닝(ML), 자연어 처리(NLP), 데이터 분석 등 AI 작업을 처리하도록 설계된 집적 회로이다.
이 칩은 AI를 염두에 두고 제작되었기 때문에 기존 중앙 처리 장치(CPU)보다 더 발전된 계산과 더 많은 양의 데이터를 처리할 수 있습니다. 결과적으로 AI 칩은 일반적으로 더 짧은 대기 시간으로 더 정확한 응답을 제공하므로 NVIDA, Intel, Google, Amazon 등과 같은 회사가 선택하는 오퍼랜드가 됩니다.
일본 투자은행 다이와(Daiwa)에 따르면 경쟁 우위로 인해 업계 분석에서는 AI 칩 수요가 2025년에 전년 대비 35% 증가해 잠재적 시장 가치가 1,200억 달러에 이를 것으로 예측합니다.
더욱이 대만 반도체 제조 회사(TSMC)와 삼성이 본토의 새로운 제조 시설에 투자하면서 이 전환은 아시아 제조 허브에 대한 글로벌 의존도를 줄여 공급망 문제를 해결할 것으로 예상되며 AI 칩이 더욱 더 발전할 것임을 시사합니다. 앞으로 칩 생태계의 중심이 될 것입니다.
6. 엣지 AI
엣지AI(Edge AI)는 AI와 엣지컴퓨팅을 합친 말이다. 외부 클라우드 서버에 의존하지 않고 장치 가까이에 데이터를 저장함으로써 솔루션은 대역폭 사용량 및 대기 시간 문제를 줄이는 동시에 추가 보안 계층을 제공할 수 있습니다.
엣지 AI는 엣지 장치에서 실시간 처리를 지원함으로써 기업이 데이터 처리 및 의사 결정에 접근하는 방식에 큰 변화를 가져옵니다. Edge AI는 진단 및 치료를 개선하기 위해 의료 산업, 산업 위험을 분석하기 위해 제조 산업, 자율 주행 차량의 안전성을 향상시키기 위해 자동차 산업에서 기술이 사용되는 등 이미 비즈니스 세계에서 큰 파장을 일으키고 있습니다.
전문가들은 2030년까지 시장 규모가 629억 3천만 달러에 달할 것으로 예상하면서 엣지 AI의 배포는 더욱 빠르게 성장할 것으로 예상하고 있습니다.
7. 기업 검색 시스템
AI 검색 시스템과 혼동하지 마십시오. 기업 검색 시스템은 기업 조직 내에서 정보를 검색하는 데 사용되는 솔루션입니다.
기업 검색 도구는 문서, 코드 저장소, 이메일, 프로젝트 관리 도구 등 모든 주요 정보 사일로에서 데이터를 활용합니다. 특정 회사와 관련된 데이터만 포함함으로써 내부 검색 시스템은 직원들이 쿼리를 해결하는 방식을 혁신적으로 변화시켜 결과적으로 팀의 생산성과 수익성을 높일 수 있습니다.
기업 검색 시스템이 항상 AI에 의존한 것은 아니지만 이 기술을 통합하면 검색 효율성이 대폭 향상되는 데 도움이 되었습니다. AI 엔터프라이즈 검색 도구는 기존 검색 메커니즘과 관련된 단순한 키워드 매칭에서 발전하여 이러한 플랫폼을 보다 대화적이고 직관적으로 만들어 보다 인간과 유사한 상호 작용을 가능하게 합니다.
따라서 2024년에 새로운 AI 기업 검색 시스템이 새롭게 등장하면서 인공지능이 앞으로도 계속해서 전통적인 기업 검색 프로세스를 최적화할 것이라는 것이 거의 보장됩니다.