2025 AI 트렌드 전망 4가지

Grace

Technical Writer

2024년 12월 6일 · 약 11분

오늘날 인공지능(AI)의 중요성과 화제성은 이루 말할 필요가 없죠. AI는 올해 연례 전기전자공학자협회(IEEE) 기술 영향력 글로벌 설문조사*에서 ‘2025년에 가장 중요한 기술’ 1위로 2년 연속 꼽혔습니다.

이 글은 2025년 AI 트렌드 전망 4가지를 정리했는데요. 글로벌 시장조사기관인 CB인사이츠와 글로벌 정보기술 연구·자문 기업인 가트너, 글로벌 IT 기업 등이 내놓은 2025년 AI 트렌드 가운데 중복으로 꼽히거나, 중요한 시장 흐름으로 판단한 4가지 트렌드를 꼽았습니다.

AI 기업 인수·합병(M&A) 활성화, AI 에이전트의 폭발적 성장, 설명 가능한 AI 부상, 멀티모달 AI 진화가 그 내용인데요. 각 트렌드의 구체적인 현황과 등장 배경, 전망을 자세히 알아보겠습니다.

*이 조사는 브라질, 중국, 인도, 영국, 미국의 글로벌 기술 리더를 상대로 진행

1. AI 기업 M&A 활성화

2020~2024년 기업 기술 M&A 가운데 AI 비중 추이. 출처=CB인사이츠

AI 기업을 M&A 하려는 기업의 움직임이 계속 활발할 걸로 예상됩니다. 2020년부터 기업 기술 M&A 가운데 AI 비중은 갈수록 증가하고 있는데요. CB인사이츠에 따르면, 2024년 이 비중은 7.2%로, 2020년(3.5%)보다 두 배 이상 늘었습니다. 특히 최근에는 AI 인프라, 데이터 관리, 컨설팅 기업이 AI 기업을 가장 많이 인수하는데요. NVIDIA, Snowflake, Databricks, Accenture가 대표적입니다. 2023~2024년 이들 기업은 AI 기업을 각 4개씩 인수했습니다. 이는 한때 Apple, Meta, Microsoft, Unity와 같은 빅테크, 개발 플랫폼 기업이 AI 기업 M&A를 주도한 것과 대조적이죠.

오늘날 기업이 AI 기업을 적극적으로 인수하는 이유는 AI 기술과 인재를 확보하기 위함인데요. 일부 기업은 자사 제품 전반에 AI를 도입하기 위해 M&A를 늘리기도 하죠. 광범위한 AI 솔루션을 제공해 시장 수요를 충족하면, 기업 성장에도 긍정적 영향을 미칠 수 있는데요. NVIDIA가 대표적입니다. NVIDIA는 칩부터 시스템, 소프트웨어에 이르기까지 엔드 투 엔드 AI 솔루션을 개발하죠. 이는 AI 밸류 체인*을 따라 회사 입지를 넓히는 모습인데요. 그 결과, NVIDIA는 AI 분야에서 어마어마한 경쟁 우위를 점했고요. 매출도 기록적으로 증가했습니다. NVIDIA는 이와 동시에 AI 기업도 활발히 인수하죠.

앞으로 어떤 AI 분야가 M&A에서 인기 있을까요? CB인사이츠에 따르면, 2024년에는 AI 챗봇(4건)과 마케팅 개인화(3건)와 같은 고객 대면 기술 시장이 AI 기업 M&A를 이끌었습니다. 이메일 보안(2건), 데이터 사이언스 플랫폼(2건), 고객 셀프서비스(2건)는 그 뒤를 이었죠. 이 기관은 다음에 인수될 가능성이 가장 높은 AI 기업으로 8곳을 꼽았는데요. 이들 기업은 M&A 가능성이 크고, 성장 동력은 탄탄하며, 경영진이 강력하다고 합니다. 각 기업명과 중점 분야는 다음과 같습니다.

기업명	중점 분야
StrikeReady	보안 운영 센터 AI 에이전트/코파일럿
SewerAI	인프라 관리를 위한 컴퓨터 비전과 디지털 트윈
Arbol	기후 위기 파라메트릭 보험**
Warp	코딩 AI 에이전트/코파일럿
Ambi Robotics	피킹, 포장, 분류를 위한 창고 로봇
Voltron Data	AI/머신러닝 워크로드를 위한 데이터 처리
Neuron7.ai	복잡한 서비스 요청을 위한 AI 코파일럿(예: 하드웨어 수리)
CardinalOps	AI 기반 위협 탐지

*밸류 체인(Value Chain): 기업이 상품과 서비스를 생산, 유통하면서 고객에게 가치를 제공하는 일련의 활동

**파라메트릭 보험: 보험에 가입할 때 정한 객관적 기준을 충족하는 사건이 일어나면 보험금이 자동 지급되는 상품

2. AI 에이전트 폭발적 성장

출처=픽사베이

복잡한 업무를 대신 처리하는 대규모 언어 모델(LLM) 기반 봇인 ‘AI 에이전트’가 폭발적으로 성장할 전망입니다. AI 에이전트는 특정 목표를 달성하기 위해 독립적으로 결정하고, 조치를 취하도록 설계된 소프트웨어 프로그램이죠. 이는 기억, 계획, 환경 탐지, 도구 사용, 안전 지침 준수와 같은 기능과 다양한 AI 기술을 결합해 작업을 수행합니다. 가트너는 “2028년까지 일상 업무 결정의 최소 15%가 AI 에이전트를 통해 자율적으로 이뤄질 것”으로 예측했는데요. 이는 2024년 0%보다 많이 증가한 수치입니다.

AI 에이전트가 급성장하는 이유는 ‘이 도구가 생산성을 높이려는 기업 수요에 부합하기 때문’인데요. AI 에이전트는 사람 대신 복잡한 업무를 처리해 생산성을 향상하죠. 이는 방대한 데이터를 빠르게 분석하고 예측해 조직 내 의사 결정을 개선할 수 있습니다. 가트너의 시니어 디렉터 애널리스트인 Tom Coshow는 “조직은 성과가 높은 팀을 육성하고, 부서 간 협업을 개선하며, 팀 네트워크 전반의 문제를 조정하기를 오랫동안 원했다”며 “AI 에이전트는 사람 팀원에게 보이지 않는 파생적 상황에서 통찰을 제공해 매우 유능한 팀원으로 일할 잠재력이 있다”고 분석합니다.

AI 에이전트는 고객 서비스, 소프트웨어 개발, 디자인 등 여러 분야에서 두각을 나타낼 겁니다. 2025년에는 결제 분야에서 AI 에이전트 활약이 기대되는데요. AI 에이전트가 사람 대신 결제하거나 쇼핑할 날이 다가오고 있습니다. 글로벌 핀테크 기업 Stripe는 2024년 11월 AI 에이전트가 돈을 쓰도록 지원하는 개발자 도구를 선보였고요. 또 다른 핀테크 기업 Skyfire는 AI 에이전트가 사람 중개인 없이 자율적으로 거래하도록 지원하는 결제 네트워크 인프라를 개발하죠. 2024년 5월 Google 개발자 콘퍼런스 I/O에서는 CEO 순다 피차이가 쇼핑 반품을 엔드 투 엔드로 수행하는 Gemini를 공개했습니다. 이러한 관행이 정착하려면 안전한 인증과 액세스 관리 구축도 필수입니다.

3. 설명 가능한 AI 부상

출처=픽사베이

AI 모델의 특정한 결정 배경과 동작 방법을 이해하도록 돕는 기술인 ‘설명 가능한 AI’가 부상할 걸로 관측됩니다. 오늘날 연구자들은 LLM이 특정한 말을 하는 이유와 LLM을 잘 통제하는 방법을 이해하는 기술을 활발히 연구하는데요. 예를 들어, 사전 훈련된 LLM을 위한 설명 가능성 기술로 ‘특정 모델 예측을 설명하는 분석 방법’과 ‘모델 전반을 이해하는 데 주력하는 분석 방법’이 있고요. 또 설명 가능성을 활용하는 기술로 ‘긴 텍스트 활용도 향상 방법’, ‘할루시네이션(환각 현상) 감소 방법’이 있죠.

설명 가능한 AI가 떠오르는 이유는 AI 모델의 성능과 신뢰도를 높여 더 적극적으로 활용하기 위함인데요. AI에는 ‘블랙박스’ 문제가 있습니다. 즉, AI 알고리즘이 어떤 결과에 도달하는 방법과 의사 결정 과정을 이끈 요인을 정확히 이해하거나 설명하기 어려운데요. CB인사이츠에 따르면, 이제는 AI 모델의 동작 방식을 잘 설명해야 사용자 신뢰를 얻을 수 있고요. 이는 의료업, 금융업과 같은 규제 산업에서 AI 모델을 활용할 때 특히 중요하죠. AI 모델의 동작 방식을 정확히 설명하면, 이 모델이 업계에 널리 쓰이는 데 도움이 됩니다.

OpenAI, Anthropic과 같은 AI 선도 기업은 설명 가능한 AI로 다양한 연구 성과를 내놓았습니다. OpenAI에서는 2024년 6월 더 작은 신경망을 이용해 프론티어 LLM의 1600만개 특징을 매핑하는 방법을 개발했는데요. 여기서 1600만개 특징은 ‘언어 모델 안에서 발견된 신경 활동의 해석 가능한 패턴’을 일컫죠. Anthropic에서는 2024년 5월 모델 내부의 수천만 개 특징과 이러한 특징을 조작해 모델의 동작 방식을 변경하는 기능을 확인했습니다. 이미 업계에는 AI 모델 검증, 모니터링, 조정을 지원하는 기업도 다수 등장했는데요. 앞으로 설명 가능한 AI 솔루션 시장이 다양하게 분화하고, 확장할 걸로 예상됩니다.

4. 멀티모달 AI 진화

출처=픽사베이

멀티모달 AI는 새로운 트렌드와 기술 발전에 따라 크게 진화할 걸로 전망됩니다. 멀티모달 AI는 ‘이미지·텍스트·오디오·수치 데이터 등 다양한 데이터 유형이 여러 지능형 처리 알고리즘과 결합해 더 높은 성능을 내는 AI 알고리즘’인데요. OpenAI의 GPT-4V(ision)가 대표적이죠. GPT-4V(ision)는 이미지를 분석하고, 컨텍스트에 맞게 답변을 제공합니다. 이는 손 글씨 이미지도 텍스트로 변환할 수 있죠. Google의 Gemini Ultra도 이미지·텍스트·오디오의 시퀀스 전체를 이해하고, 추론하는 멀티모달 AI 사례입니다.

멀티모달 AI는 복잡한 정보를 더 효과적으로 처리하고 해석해 유용성을 인정받는데요. 이는 다양한 데이터 유형을 함께 처리하기에 기존 싱글모달 AI보다 더 어려운 작업을 수행할 수 있고요. 더 정확한 통찰을 줄 수도 있습니다. 특히 멀티모달 AI는 이미지·텍스트·오디오·수치 데이터 등 여러 데이터를 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 음성 처리, 데이터 마이닝 기술로 처리하는데요. 이로써 사람 두뇌와 유사한 방식으로 동작할 수 있죠. 그 결과, AI는 사람에 더 가깝게 상호작용을 할 수 있고요. AI 사용자 경험도 향상할 수 있습니다.

앞으로 멀티모달 AI에서는 어떤 트렌드를 주목해야 할까요? 글로벌 AI 기업 Restack은 다음 3가지를 제시합니다. 첫째, 새로운 AI 모델이 더 적은 학습 데이터를 활용해 더 높은 정확도를 보일 텐데요. 이로써 사람의 학습 과정을 더 잘 따라 할 수 있습니다. 둘째, AI 시스템의 상호작용성이 강화될 거고요. 그 결과, 사용자가 이미지·텍스트·오디오와 같은 여러 모달리티로 AI 시스템에 참여할 수 있습니다. 셋째, 데이터를 실시간 처리하는 기능이 표준 기능이 되는데요. 이로써 멀티모달 AI가 자율주행차, 스마트 환경과 같은 분야에 적용될 수 있죠.

맺음말

지금까지 2025년 AI 트렌드 전망 4가지를 알아봤습니다. 이 글의 요점은 다음과 같은데요.

AI 기업을 M&A하려는 기업의 움직임이 계속 활발할 걸로 예상됩니다. CB인사이츠에 따르면, 2024년 기업 기술 M&A 가운데 AI 비중은 7.2%로, 2020년(3.5%)보다 두 배 이상 늘었습니다. 최근에는 NVIDIA, Snowflake, Databricks, Accenture 등 AI 인프라, 데이터 관리, 컨설팅 기업이 AI 기업을 가장 많이 인수했고요. 2024년에는 AI 챗봇과 마케팅 개인화 등 고객 대면 기술 시장이 AI 기업 M&A를 이끌었습니다.
복잡한 업무를 대신 처리하는 LLM 기반 봇인 ‘AI 에이전트’가 폭발적으로 성장할 전망입니다. AI 에이전트는 특정 목표를 달성하기 위해 독립적으로 결정하고, 조치를 취하도록 설계됐죠. 가트너는 “2028년까지 일상 업무 결정의 최소 15%가 AI 에이전트를 통해 자율적으로 이뤄질 것”으로 예측했습니다. 2025년에는 AI 에이전트가 사람 대신 결제하도록 지원하는 기술이 주목됩니다.
AI 모델의 특정한 결정 배경과 동작 방법을 이해하도록 돕는 기술인 ‘설명 가능한 AI’가 부상할 겁니다. 최근 LLM이 특정한 말을 하는 이유와 LLM을 잘 통제하는 방법을 이해하려는 기술 연구가 활발한데요. 설명 가능한 AI는 AI 모델의 블랙박스 문제를 해결해 신뢰도를 높이고, 규제 산업에서 AI를 널리 활용하는 데 도움이 되죠. OpenAI, Anthropic과 같은 AI 선도 기업은 설명 가능한 AI로 다양한 연구 성과를 공개했습니다.
멀티모달 AI는 새로운 트렌드와 기술 발전에 따라 크게 진화할 걸로 예상됩니다. 멀티모달 AI는 ‘이미지·텍스트·오디오·수치 데이터 등 다양한 데이터 유형이 여러 지능형 처리 알고리즘과 결합해 더 높은 성능을 내는 AI 알고리즘’인데요. OpenAI의 GPT-4V(ision)가 이미지를 분석하고, 컨텍스트에 맞게 답변을 제공하는 게 그 예죠. 앞으로 멀티모달 AI는 실시간 데이터 처리로 자율주행차, 스마트 환경 등 분야에도 적용될 전망입니다.