이 글은 AI시대의 제너럴리스트를 위한 뉴스레터 <오너의 아싸이트>에서 발행되었습니다.

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2024년에 이어 2025년도 그놈의 AI는 죽지 않았습니다. 우리의 성장속도보다 훨씬 빠른 속도로 치고 올라오는 AI를 보고 있자면 편하기도 하지만, 한편으로 불안해지기도 합니다. 월 200달러라는 거금을 들여 쓸 수 있다는 ChatGPT Pro의 성능이 어마어마하다는 간증이 넘쳐나고 있고, o1만 하더라도 충분히 놀라운데 o3 소식을 들으면 AGI가 코앞에 있는 듯 합니다.

IT판도 그렇고, 세상을 둘러봐도 그렇고 분명히 2025년은 어떤 변곡점임을 느끼고 있습니다.

오랜만에 돌아온 오너의 아싸이트 2025년 첫 레터는, (감히) AI 버전의 트렌드 2025를 만들어보고 싶었습니다. 작성에는 a16z의 Big Idea 2025, Y Combinator 컨텐츠를 기본 토대로, 저의 머리와 AI와의 티키타카를 통해 작성하다가, CES 2025의 이슈를 급히 끼워넣었습니다. 처음에는 그냥 번역할 생각이다가, 그게 무슨 의미인가 싶어서 고민하다가, 꼭지를 잡는 것부터 만만치 않더라구요. 트렌드 글이야 차고 넘치는데, 어떤 것을 더 중요하게 다룰 지에 대해 가장 많은 고민을 했습니다. 트렌드 글로는 우리나라에서 가장 유명한 김난도 작가님이나 송길영 작가님이 얼마나 세상에 대해 고민할 지 간접적으로 체감했달까요.

사실 저보다 똑똑한 EO 플래닛 분들에게는 대단하게 새로운 내용이 있진 않을 수 있어요. 

그래도 제가 중요하다고 생각하거나 재밌다고 느낀 내용들 + 약간의 사견을 담아봤으니, 가볍게 읽어주세요!

🐥 오너의 아싸이트가 꼽아본 2025 AI 트렌드 10

1. 트럼프발 AI 규제 완화와 중국

2025년 트렌드를 볼 때 가장 중요하다고 생각된 것은 트럼프 행정부가 다시 들어선다는 것이었습니다. 트럼프 정부가 들어서면 AI 시장에는 어떤 영향이 있을까요? 크게 두가지 축이 있습니다.

AI 규제 완화와 기술 보호주의의 강화입니다. 

바이든 전 대통령은 23년 10월 '안전하고 신뢰할 수 있는 AI 개발 및 사용에 관한 행정명령'(Executive Order 14110)’에 서명하면서 강력한 인공지능 관련 행정 명령을 시행 했었는데요. AI 기술을 안전하고 책임감 있게 개발하고 활용하기 위한 명분이었습니다. 지금도 체감할 수 있는 딥페이크를 비롯, AI가 국가 안보, 건강, 안전 등을 위협할 잠재력이 있다는 것을 인지한 것입니다. 하여 AI 서비스의 출시 전 훈련 단계 ~ 서비스를 진행하는 모든 과정에 정부가 개입해서 관리 감독을 하는 형태의 조치를 취했습니다. AI 안전성 평가를 의무화 하거나, AI 컨텐츠를 명확하게 가려내기 위한 콘텐츠 인증 및 워터마크 지침 개발, 개인정보 문제, 사이버 보안 등에 대한 내용이 포함 되었죠.

그런데 트럼프 행정부는 아마 이런 규제를 철회할 가능성이 높습니다. 과거 대통령 재임 당시 AI 연구 개발을 촉진하고 기술 사용 장벽을 완화하는 ‘미국 AI 리더십 유지 행정명령’(Maintaining American Leadership in Artificial Intelligence Executive Order 13859)에 서명했었고, 바이든 행정부의 AI 행정명령을 철회하겠다는 입장을 지속적으로 피력했거든요.

AI의 규제 완화의 방향은 AI시장의 경쟁력 강화로 향하게 될겁니다.

또 중요한 것: 미국이 AI 시장에 규제를 풀고 (지금도 킹황이지만) 더 발전 시키는 데 핵심적인 요인에는 중국 AI와 경쟁해야 하는 배경이 있습니다. 중국과의 기술 경쟁에서 패권을 잡고, 미국의 기술이 군사적으로 활용되는 것을 막기 위해 AI 기술의 수출 통제를 더욱 강화할 것으로 예상됩니다.

규제 완화로 미국의 AI 인프라를 개선하고, AI 제품의 수출을 확대하는 데 집중하게 될거에요. MS의 부회장 겸 사장인 Brad Smith는 공식 블로그를 통해 규제 완화 정책에 대해 지지함과 동시에, 미국 데이터 센터 인프라에 대규모 투자를 밝혔습니다.

또 “미국 AI를 더 나은 대안으로 홍보하기 위해 신속하고 효과적인 대응이 필요하며, 미국의 동맹국과 우방의 참여와 지원이 요구된다”고 밝혔습니다.

 Brad Smith, Vice Chair & President of Microsoft

상업적 영향력과 더불어 국제적 영향력이 핵심적인 요소임을 강조하면서요. Brad에 따르면, 중국은 AI 플랫폼의 의존성을 토대로 개발도상국에 부족한 반도체를 보조금 형태로 제공하고, 현지 AI 데이터센터를 건설하겠다고 약속하고 있다고 합니다.

2. AI 인프라와 전력에 목숨 걸 이유

이렇게 작금의 정치적 상황에서 AI는 핵심에 있고, 대 AI 시대에서 가장 중요한 것은 AI 인프라입니다. 단순한 기술 자산을 넘어 국가 주권과 경제 안보를 좌우하는 핵심 요소로 부상하고 있습니다.

대규모 언어 모델과 AI 서비스는 방대한 연산을 수행하기 위해 초대형 데이터 센터와 막대한 전력 공급을 필요로 하는데요. 이를 감당할 수 있는 "AI 하이퍼센터"는 단순한 데이터 센터가 아니라 이제 국가 경쟁력의 상징이자 과학적, 경제적, 군사적 주권과 직결될 수 있습니다.

다행히 우리나라도 AI 하이퍼센터는 빠르게 대응하고 있습니다. SK텔레콤은 2024년부터 아시아태평양 지역을 대표하는 AI 데이터센터 허브로 도약하기 위해 초대형 AI 데이터센터를 구축 중입니다. 김연아 님을 광고모델로 빠방하게 홍보도 하고 있습니다.

• AI 데이터센터 (AI DC): 국내 지역 거점에 100메가와트(MW) 이상의 전력이 필요한 하이퍼스케일 AI 데이터센터를 구축하고, 향후 기가와트(GW)급 이상으로 확장하여 아시아태평양 지역의 'AI DC 허브'로 도약할 예정입니다.
• GPU 클라우드 서비스 (GPUaaS): 미국의 람다(Lambda)와 협력하여 2024년 12월부터 H100 기반의 GPUaaS를 시작하고, 2025년 3월에는 국내 최초로 최신 GPU H200을 도입하여 고객사의 수요에 맞춰 물량을 단계적으로 확대할 계획입니다. 이를 통해 기업들이 GPU를 직접 구매하지 않고도 낮은 비용으로 AI 서비스를 개발할 수 있도록 지원할 예정입니다.
• 엣지 AI (Edge AI): 전국 통신망을 기반으로 에지 AI 인프라를 구축하여 AI 서비스를 강화하고, 6G 시대를 대비한 청사진을 제시하고 있습니다.

이런 데이터센터가 늘어나면 당연히 전력 수요 역시 급증하게 되는데요. 데이터센터 하나에만 최대 3~6GW의 전력을 필요로 하는데, 어느 정도냐 하면 중소도시 전체가 사용하는 전력량과 맞먹는 수준입니다.

미국에서는 폐쇄되었던 원자력 발전소의 재가동까지도 논의되고 있습니다. 미국 펜실베이니아주에 위치한 스리 마일 아일랜드(Three Mile Island) 원자력 발전소는 1979년 원전 사고 이후 2019년에 가동이 중단되고 폐쇄되었지만, 마이크로소프트(MS)의 AI 데이터 센터에 전력을 공급하기 위해 2028년 재가동될 예정입니다. MS는 미국 최대 원자력 발전소 기업인 콘스텔레이션 에너지(Constellation Energy)와 20년간 전력 공급 계약을 체결하기도 했구요. 미국뿐 아니라 스위스 등 전 세계적으로 원전 가동을 늘리고 신규 원전을 건설하는 움직임이 최근 거세지고 있습니다.

3. 도지가 쏠 금리 인하와 AI 디플레이션

트럼프의 당선과 DOGE(Department of Government Efficiency)가 된 일론 머스크의 영향도 2025년의 키가 될겁니다. Y Combinator 2025년 영상에서 그저 밈으로 여겨졌던 도지코인의 이야기가 상당히 신선하고 흥미롭게 들려서 (테슬라에 7년 동안 자산의 절반을 투자한) 개인적인 사심을 담아 적어봅니다.

도지코인이 단순한 가상자산이 아니라, 정부의 지출 절감 및 공공지출 효율화와 관련된 경제적 흐름을 나타내는 상징으로도 활용될 수 있고, 크게 보면 금리에도 영향을 미칠 수 있다고 합니다. 일론 머스크와 비벡 라마스와미를 필두로한 투자사들이 시도하는 정부 효율성 프로젝트가 성공한다면, 도지코인 가격은 간접적인 방식으로 상승할 가능성이 있다는 것이죠.

일론의 도지 프로젝트는 연간 2조 달러의 연방 지출을 절감하는 것을 목표로 하고 있는데요. 규제를 폐지하고, 연방 인력을 최대 75%까지 감축하며, 중복되거나 불필요한 기관을 통합하고 폐지하는 방안을 고려하고 있다고 합니다.

그리고 여기에는 아마 AI가 필수적인 도구로 작용할 수 있지 않을까 싶습니다. 머스크는 테슬라와 스페이스X에서 자동화를 통해 생산성을 대폭 향상 시킨 경험을 갖고 있고요. 트럼프 2기 행정부 또한 디지털 인프라에 투자를 확대할 거구요.

예를 들어, 공공 행정 분야의 디지털 전환이나, 데이터 기반 정책 결정, 규제 완화 및 새로운 정책 도입 전 AI 시뮬레이션, 그리고 인력 감축에 AI를 적극적으로 활용할 가능성이 있습니다.

• 운영 비용 절감: AI 기반 자동화 시스템을 통해 공공 행정과 정책 집행에 필요한 인력과 자원을 줄임으로써, 수십억 달러에 달하는 비용을 절감할 수 있습니다.
• 공급망 최적화: AI 모델이 물류, 예산 배분, 긴급 상황 대응까지 최적화함으로써 기존보다 적은 비용으로 더 큰 성과를 낼 수 있죠.
• 의사결정 시간 단축: AI는 수많은 데이터를 빠르게 분석해 의사결정을 돕기 때문에, 느린 관료제의 단점을 보완합니다. 정책 시행이 빨라지고 지연에 따른 손실을 줄일 수 있습니다.

이렇게 정부가 지출을 줄이면 금리 하락에도 영향을 미칠 수도 있습니다. 금리는 여러 요인에 의해 결정되지만, 그중에서도 정부가 얼마나 적자 지출을 하고 있는지가 큰 영향을 미치는데요. 금리가 하락하면 투자자들은 더 많은 자본을 리스크가 큰 자산, 예를 들어 가상자산에 투입하게 되죠. 이 과정에서 도지코인과 같은 인기 가상자산이 시장의 투자 심리를 보여주는 새로운 바로미터 역할을 할 수도 있구요.

• 금리 인하 가능성 증가: 만약 정말 도지로 인해 비용 절감이 확산된다면 인플레이션 압력이 줄어들어 중앙은행이 금리를 낮추기 쉬워집니다. 투자 및 경기 활성화를 촉진하는 요소가 됩니다. GDP 성장률도 상승할 가능성이 있습니다.
• 가계와 기업의 이자 부담 완화: 낮아진 금리는 기업과 가계에 대한 대출 부담을 줄이고, 경제 주체들이 더 많은 투자를 할 수 있도록 유도합니다.
• 암호화폐 시장의 새로운 인덱스: 이 과정에서 투자자들은 상대적으로 위험성이 큰 크립토 자산으로 눈을 돌릴 수 있어요. 이 때문에 도지코인 같은 자산이 경제 흐름을 읽는 ‘비공식 지표’로 작용할 수 있는 겁니다.

2024년 12월 말 기준으로 시장의 움직임을 보면, 시장은 트럼프가 첫 임기 때 처럼 미국 인프라 투자 등으로 다시 많은 돈을 지출할 것이라고 예상하고 있습니다. 도지 프로젝트가 기대처럼 이뤄지지 않고 정부 지출이 확대되면 금리가 상승하여, 크립토 자산 가격에 부정적 영향을 미칠 가능성도 있습니다.

4. AI의 노벨상 수상과 학문적 혁신의 확산

2024년 노벨상은 대한민국에 사는 우리에겐 “한강의 노벨문학상”으로 기억하는 해일텐데요. 사실 물리학과 화학 분야에서 AI 연구자가 노벨상을 수상한 것도 중요한 상징이었습니다. 딥러닝의 선구자 제프리 힌튼 토론토 대학교 교수와 존 홉필드 프리스턴대 교수가 노벨물리학상을 수상한 데에 이어, 노벨화학상도 구글 딥마인드가 수상했죠.

2025년에는 수학과 경제학 분야에도 AI 관련 수상이 확장될 것으로 예측해볼 수 있습니다.

• 수학 : 오픈AI와 테렌스 타오 UCLA 수학과 교수의 협업에 주목할 수 있습니다. AI가 난제 해결에 기여하거나, 기존 증명을 혁신하는 데 도움을 줄 수 있다는 기대가 커지고 있죠.
• 경제학 : AI를 활용한 데이터 분석과 시뮬레이션으로 새로운 경제 이론과 모델이 개발될 가능성이 높아요. 실제로 팬데믹 이후 경제 변화 예측에 AI 모델이 중요한 역할을 했던 사례들도 주목받고 있습니다.

하지만, 여전히 문학상과 평화상과 같은 부문은 AI에게 도전 과제로 남을 가능성이 큽니다. 인간의 감성과 공감, 복잡한 사회적 맥락을 다루는 능력이 중요하기 때문이죠. 한강 작가의 수상 사례처럼, 문학은 독창적인 서사와 공감 능력으로 사람들의 마음을 움직여야 합니다.

5. 본격적으로 활성화될 AI 에이전트

2025 CES 2025는 AI 에이전트 관련 서비스가 주요 화두로 떠올랐습니다.

에이전틱 AI는 쉽게 말하면 AI를 입은 진정한 시리이자 자비스라고 말할 수 있는데요. 1세대 에이전트는 단순히 웹 검색, 날씨, 일정 등의 정보를 출력하는 수준에 그쳤다면, AI가 붙은 에이전트는 사용자와 대화하면서 결정을 돕고, 스스로 “실행”해주는 단계까지 가게 됩니다.

"해야 할 일을 알려주는" 도구에서 "해결책을 찾아 실행하는" 조력자로 진화하는 거죠.

업무 단위에서는 해야할 일에 대해 추론하고 작업 단위로 쪼갠 후, 데이터를 검색하거나 도구를 사용해 고품질의 결과물을 낼 수 있구요. 시리와 같은 컨슈머용 에이전트가 우리에겐 익숙하긴 하지만, 사실 산업별로 특화된 에이전트는 정말 강력해질 수 있습니다.

• 이커머스: 실시간으로 가격을 비교하고 최적의 구매 옵션 제안 - 결제까지
• 데이터 분석 : 데이터를 기반으로 복잡한 통계 분석 및 리포트 작성을 자동화함으로써, 데이터 기반 의사결정의 효율성 높임
• 업무 자동화 : Slack, Google, Notion 등 다양한 도구들을 통합해서 파일 분류, 이메일 작성, 일정 조율 등 다양한 일들을 “알아서”

“미래에는 AI 에이전트가 하나의 인력이 되어 직원과 협력하고 일을 처리하게 될 것이며, AI 에이전트는 테크 기업에게 큰 기회가 될 것이다”

젠슨 황, CES 기조연설

SKT의 경우, 글로벌향 AI 에이전트인 ‘Aster’를 CES에서 공개했는데요. 돌고래 유괴단에서 답지않게 따뜻한 광고를 만들었네요.

빅테크의 AI 어시스턴트는 다음 영상에서 잘 정리 되어있습니다. 영상 보기 귀찮으시면 아래 텍스트 보시면 됩니다.

• 구글: 원래 안드로이드 진영에 들어갔던 Google Assistant라는게 있었는데요. 2024년 11월 구글의 실수로 본의아니게 공개된 “프로젝트 자비스”가 넥스트 버전입니다. 크롬에서 작동하는 웹서핑 AI 에이전트로, 검색에서 나아가 구매나 항공편 예약까지 가능하다는 것을 보여줬습니다.
• 7월에 공개한 구글의 오픈소스 ‘프로젝트 오스카’의 경우, 개발자들이 쉽게 AI 에이전트를 구축할 수 있게 판을 깔았습니다.
• MS Copilot Studio: 최소한의 코딩으로도 AI 에이전트를 생성하고 사용자 지정할 수 있는 플랫폼입니다. 고객 문의 처리, 판매 리드 관리, 재고 관리 등 다양한 업무를 자동화할 수 있습니다.
• OpenAI Operator: 2025년 1월 AI Agent API를 출시할 예정인데요. 웹 브라우저를 통해 코딩, 여행 예약 등 복잡한 작업을 자동으로 수행할 수 있는 기능을 제공합니다.
• Anthropic Computer Use: AI가 컴퓨터에서 직접 작업을 수행할 수 있도록 지원하는 기능입니다. 파일 관리, 데이터 정리 등 복잡한 작업을 보다 쉽게 처리할 수 있습니다. 

또, 앤트로픽은 AI Agent를 구현하는 가이드를 배포하기도 했는데요, 꽤 잘 정리되어있으니, 관심이 가시면 한번 읽어보시기를 권해드립니다. 저도 기회가 되면 구현해보고 글을 써보겠습니다. 올해 목표 중 하나거든요.

물론 AI 에이전트가 얼마나 우리의 맥락을 이해해 줄 지, 결과를 얼마나 신뢰할 수 있을 지는 미지수일 수 있습니다. 게다가 “수행”까지 하는 단계까지 가기 때문에, 예측 불가능성을 어떻게 잘 잡아 줄 수 있을지가 관건이 될 것 같습니다.

6. 버티컬한 AI 서비스의 성장

2023년 ChatGPT에서 앱스토어가 출시 되었을 때, 작은 AI 서비스들은 다 OpenAI에 흡수될 것이라는 우려를 표하는 사람들이 많았습니다. 스타트업은 다죽었다구요.

그런데 지금은 어떤가요? 이젠 AI API에 기능을 덧씌운 AI Wrapper 서비스는 성장하기 어렵다는 인식이 시장에 자리잡은 것 같습니다. 특정 산업이나 문제에 최적화된 버티컬 AI 서비스들이 성공적인 성과를 내기 시작했기 때문입니다.

이제 AI 서비스 시장은 새로운 기술 도입 수준에서 ROI를 확인하는 단계로 넘어가고 있어요. 원래는 일단 AI시대에 뒤쳐지지 않으려면 뭐든 써본다는 관점이었다면, 이제는 AI로 어떤 문제를 해결하고 싶은지 명확하고, 내가 원하는 그 문제를 좁고 깊게 해결해주는 뾰족한 AI를 원하게 됐습니다. 대표적으로는 퍼플렉시티가 있죠.

• Glean: 기업 내부 검색과 정보 탐색을 위한 AI 검색 엔진으로, 사내 데이터에서 필요한 정보를 빠르게 찾아줍니다.
• Harvey: 법률 자문 및 문서 작성 자동화를 위한 리갈 테크 AI 도구로, 변호사들이 계약 검토와 법적 질의 응답을 효율적으로 처리할 수 있도록 지원합니다.
• CaseText: 판례 분석과 검색에 특화된 리갈 테크 AI 플랫폼으로, 변호사들의 리서치 시간을 획기적으로 단축합니다.
• Opus Clip: 긴 영상을 숏츠로 생성할 수 있게 만드는 AI 생성 툴로, 200만~500만 달러 규모의 초기 자본으로 수익성 있는 비즈니스 모델을 구축한 사례입니다. 대규모 시드 펀딩 없이도 성장 가능성을 증명했습니다.

버티컬 AI 서비스의 핵심은 크게 세가지가 있습니다.

1. 문제 중심 접근 방식 : 특정 산업 또는 업무의 반복적이고 지루한 작업에서 발생하는 문제들을 AI로 도와주면서 사용자의 불편함을 해결합니다. Opus Clip은 콘텐츠 크리에이터들이 긴 영상을 숏폼 콘텐츠로 나누는 데 소요되는 시간을 획기적으로 줄였는데요. 영상 편집 과정에서의 반복 작업을 AI가 대신 수행하면, 크리에이터들은 소통이나 기획과 같은 창의적인 작업에 더 집중할 수 있겠죠.
2. 데이터 최적화: Wrapper 형태의 AI 서비스가 범용적인 데이터를 기반으로 동작하는 데 반해, 버티컬 AI는 특정 도메인에 최적화된 데이터를 활용하는 것이 중요합니다. 고객 데이터와 내부 데이터를 결합해 모델을 더욱 최적화하는 거죠. 더 정밀하고 유용한 결과를 제공해야 하니까요. 
3. 모델 및 기능 독립성: 처음에는 OpenAI, Anthropic과 같은 대형 언어 모델(LLM)을 기반으로 시작하지만, 버티컬 AI 서비스는 앞서 말한 데이터 최적화와 더불어 자체 모델까지 알맞게 조정하면서 문제에 딱맞는 기능과 개인화된 결과물을 지향합니다.

버티컬 AI 서비스에 앞서말한 에이전트 개념이 붙으면, SaaS를 대체하거나 그 이상의 성장을 이룰 수 있는 잠재력을 보유하고 있습니다. 단순한 업무 보조를 넘어 팀과 조직의 구조를 혁신할 수 있는 솔루션으로 자리 잡게 될 것입니다.

"반복적이고 지루한 작업을 AI로 대체할 수 있다면, 새로운 유니콘이 탄생할 가능성이 높습니다."

주변에서 자동화될 수 있는 반복적인 업무를 찾아보세요. 새로운 혁신의 실마리는 항상 일상 속에 숨어 있습니다. SaaS가 300개의 유니콘 기업을 배출했듯, 버티컬 AI 시장은 향후 10배 이상의 유니콘을 배출할 가능성이 있습니다.

7. 모델도 이제 적재적소가 핵심

2024년 여름, LLaMA가 주요 AI 벤치마크에서 GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet과 같은 메이저 모델을 능가하는 결과가 나왔고, 이제는 DeepSeek을 비롯한 새로운 모델들에 대한 조명도 많이 되는 추세입니다. 생각보다 괜찮거든요. 비용도 합리적이구요.

AI 모델의 다양성이 커지는 상황이다보니 앞으로는 더욱 상황에 따라 다양한 모델을 조합하는 것이 더 중요해질 겁니다. 각 모델의 장단점을 이해하고 적절하게 조합해야 더 효율적이고 싸게 AI를 적용할 수 있기 때문입니다.

• 단순한 작업: 속도가 중요한 작업에서는 빠르지만 정확도가 다소 낮은 경량 모델을 사용합니다.
• 복잡한 작업: 다량의 데이터를 해석하거나 복잡한 문서 작업에서는 높은 성능을 가진 대형 모델을 투입합니다.

예를 들어, PDF 데이터를 처리한다고 할 때, 데이터를 추출하는 작업은 가벼운 모델이, 해석이 필요한 작업은 고성능 모델이 수행하도록 나누어 처리하는 거죠. 이렇게 상황에 맞게 각 모델의 역할을 최적화하면, 속도와 정확성 모두 잡을 수 있습니다.

온디바이스 기반 경량 모델도 빠질 수 없습니다. 과거에는 클라우드 기반 모델에 의존해야 했다면, 이제는 로컬 환경에서도 꽤 성능 좋은 AI 모델을 합리적인 가격으로 사용할 수 있게 되었습니다.

• Meta의 LLaMA 3.2 모델과 같은 경량 모델의 경우, 성능이 낮은 하드웨어에서도 가볍고 빠르게 실행할 수 있어서 엣지 디바이스, 모바일에서도 온디바이스로 구동할 수 있는데요. 가볍기 때문에 실시간 응답이 중요한 챗봇이나 가벼운 추천 제안에 쓰기 좋아요.
• 이제는 애플 맥미니 같은 장비로 클러스터를 구성해 자체 AI 서버를 구축하는 사례도 생겨나고 있습니다.

그럼 이렇게 많은 모델 사이에서 어떻게 적합한 모델을 선택할 수 있을까요?

모델 선택을 돕는 툴도 당연히 있겠죠? 초기에는 다양한 모델 중 하나를 선택해서 사용하는 모델 라우터 방식이 일반적이었습니다. Martian과 같은 서비스가 있구요. 이제는 축이 하나 더해져서, 작업의 성격에 따라 모델을 조합하고 최적의 결과를 도출하는 오케스트레이션 방식으로 발전하고 있습니다. 라우팅 방식은 1:1로 대응해서 연결해주는 형태라면, 오케스트레이션 방식은 좀 더 복합적으로 특성을 파악하고 조율해주는 방식입니다.

8. 영상 아바타 + 실시간 = 언어 장벽은 사라짐

2024년은 AI 음성 대화 서비스가 본격적으로 대중화된 해였습니다. ChatGPT에서 고급음성모드(AVM)에 이어, HER처럼 영상을 보여주면서 대화할 수 있는 멀티모달 기능까지 열렸으니까요. 저도 가끔 생각이 막힐 때 음성으로 ChatGPT와 대화를 나누고, 특히 영어 대화 세팅을 해서 Speak처럼 영어 대화를 연습하는 도구로 유용하게 사용하고 있습니다.

지금도 내 사진을 넣어서 내가 말하는 것 같은 영상 아바타를 만들 수 있습니다. 이 분야의 앞서간 게 HeyGen인데요. CEO Joshua Xu가 최근 공개한 영상을 보면, Sora와 연계시키면서 기존 영상에서 보이던 불쾌한 골짜기에 사는 아바타 느낌이 많이 사라졌습니다. (진짜 사람같아요 꼭 보세요)

다음 단계는 AI 아바타에 실시간 성이 더해지는 단계입니다. 음성 AI가 단순한 목소리를 넘어 시각적인 형체를 갖추고, AI 아바타가 영상이 아니라 실존하는 것 같은 ‘화상 대화 상대’가 되는거죠.

2025년 Zoom에서 AI 아바타 기능을 출시할 예정인데요. 내 비디오를 녹화하고 AI 데이터로 제공하면, 나 대신 실시간으로 화상회의를 참석할 수 있도록 하는 겁니다. AI는 표정과 시선, 입 모양까지 실시간으로 반응하면서, 회의나 교육 등 다양한 영역에서 잠재력을 키울 수 있게 될겁니다.

이미 영상 영역에서 구현된 언어를 바꾸는 Heygen의 Video Translation 기능에 실시간이 더해지면, 언어 장벽이 무의미 해진다는 이야기도 됩니다. 외국인과 미팅을 할 때 내가 한국어로 말하하더라도, 동시 통번역이 되는데 - 그게 무려 자막에 뜨는 수준이 아니라 내 얼굴로 영어로 말하게 되는 것 처럼 보일 수도 있습니다.

뿐만 아니라, AI에 실시간 영상이 붙으면 몰입감이 명확하게 확장되는 만큼 게임/엔터테인먼트 쪽에서는 확장성이 무궁무진 해집니다. 내가 좋아하는 캐릭터나 연예인과 정말 대화하는 경험을 줄 수도 있고, 버튜버의 영향력이 더 커질 수도 있겠네요. 또, AI가 실시간 수준으로 반응할 수 있게되면, AI와 “함께” 자연스러운 음악 연주를 하는 것도 기대할 수 있습니다.

물론, “실시간”성에서 오는 어려움은 있습니다.

• 지연(latency): 지금 음성 대화만 해도 약간의 딜레이가 있다보니 사실 대화하는 것 만큼 편하진 않습니다. 반응 속도가 살짝만 어긋나도 대화의 몰입도는 떨어집니다. 여기에 영상까지 들어간다면 레이턴시 이슈는 더 미묘한 불편함을 만들 수 있어요.
• 립싱크(lip-syncing): AI 캐릭터의 입술 움직임이 음성과 일치하지 않으면 상당히 어색하겠죠. 특히 화상 인터페이스에서는 이러한 미세한 차이가 경험을 크게 좌우합니다.
• 불쾌한 골짜기 현상(Uncanny Valley): 인간과 비슷한 듯 하면서도 미묘하게 어색할 때 사람들은 본능적으로 불쾌함을 느끼게 돼요. 이미지도 처음에는 불쾌한 골짜기 이슈가 말이 많았지만 지금은 많이 자연스러워졌고, 영상은 아직 좀 더 어색할거고, 실시간 영상은 더더욱 과제가 될 것 같습니다.
• 딥페이크 우려: 실시간으로 AI가 누군가를 대신할 수 있는 거라면, 자연스럽게 딥페이크 문제가 우려됩니다. “내가 보고 있는 대화 상대가 실제 사람일까?” 의문스럽고, 신뢰와 윤리 문제까지 갈 수 있죠. 앞서 언급한 Zoom의 경우, 딥페이크의 가능성에 대비해 엄격한 사용 정책을 기반으로 고급 인증, 워터마킹 기술을 도입할 예정이라고 합니다.

쉽진 않겠지만, 이 또한 빠르게 개선되고 있습니다.

⬆️ Meta의 Audio2PhotoReal 기능

• Meta Audio2PhotoReal : 사용자의 음성을 토대로 표정과 제스쳐를 포함한 3D 아바타 자동 생성 기술
• OpenAI Real-Time API : 실시간 AI 상호작용을 위한 API로, 음성, 이미지, 텍스트 등 멀티모달 데이터를 빠르게 처리할 수 있도록 설계된 기술

9. AI 로봇 개발에 AI가 만나면 생기는 포텐셜

AI가 물성을 만나면 바뀔 파급력은 사실 스크린에서 보이는 서비스보다 더 파워풀합니다. 젠슨 황도 CES 2025에서 “코스모스”라는 새로운 물리적 AI 개발 플랫폼을 발표하면서 "로봇을 위한 ChatGPT의 모먼트가 다가오고 있다"고 말했습니다. 원래 로봇 개발은 고도의 기술과 리소스를 가진 일부 기업만 가능한 일이었지만, AI를 통해 물리적 개발의 허들도 낮아질 수 있다는거죠.

로봇을 개발하려면 센서 데이터, 행동 제어 데이터, 상호작용 데이터, 영상 데이터 등 다양한 데이터가 필요한데요. 이런 데이터를 수집하거나 생성하는데는 돈도 시간도 많이 들었을겁니다. 까다롭고 어려운 데이터기도 하구요.

AI의 성능이 좋아지고 비용도 저렴해지면 영상 데이터같은 어려운 데이터를 빠르고 효율적으로 처리하게 하고, 또 로봇이 현실 세계와 상호작용하면서 수집하는 데이터를 학습하는 것도 정확하고 빠르게 됩니다. 여기에다 애플의 Vision Pro와 Meta의 Orion과 같은 XR 기기들이 물리 데이터 수집과 연구에 도움을 주고 있기도 하구요.

이렇게 로봇 개발의 허들이 낮아지고 비용이 낮아지면 로봇이 상용화 되는데 가속도가 붙을텐데요. 로봇 청소기 수준보다 훨씬 더 복잡한 일도 해주는 가정용 로봇을 우리가 사용하게 될 날도 머지 않은 것 같습니다. 스마트홈, 물류, 자율주행 등 다양한 산업에서 로봇이 쓰여지겠죠.

AI의 포텐셜은 사실, 레거시 산업에서 더 파괴적일 가능성이 크다고 생각합니다. 로봇 발전에는 기술적 발전도 있겠지만, 경제 사회적 맥락에서 오는 압력도 중요합니다. 제조업의 리쇼어링(본국 회귀), 베이비부머 세대의 은퇴로 인한 숙련공 부족 현상, 국방/기업/소비자 영역에서의 자율화 수요 증가 등 다양한 사회경제적 요인들이 복합적으로 작용하고 있죠.

• 산업 자동화 수요: 제조업과 물류 산업에서 생산성을 높이고 비용을 줄이기 위해 자동화 시스템에 대한 수요가 폭발적으로 증가하고 있습니다.
• 고령화의 영향: 고령화와 맞물리면서 특정 직종에서의 인력 부족 현상이 심화되었고, 대체 인력으로 로봇의 가치가 커집니다. 물론 고령화는 헬스케어 로봇과도 연관이 크겠죠.
• 팬데믹의 영향: 팬데믹을 경험한 후, 비대면 환경과 원격 관리에 대한 수요가 증가하면서 로봇 솔루션이 필수 기술로 자리 잡게 되었습니다.

젠슨 황이 플랫폼을 말하는 시대입니다. 소프트웨어와 하드웨어의 경계가 점점 더 희미해졌습니다.

소위 “전화기”로 잘나갔던 전통 공학의 위상이 최근 10여년 간 컴공의 부상으로 좀 시들해 진게 사실인데요. AI의 발달로 인해 반도체가 중요해지고, 물리 세계와 결합이 되고 하면서 하드웨어 엔지니어가 AI를 이해해야 하고, 또 소프트웨어 엔지니어가 하드웨어를 이해해야만 하는 상황이 오고 있는 것 같습니다.

10. Work Style Reference 시대

AI로 글을 써보시는 분들은 공감하실거에요. AI로 쉽게 결과물을 뽑아낼 수 있긴 하지만 AI로 ‘내가 쓰는 것 같은’ 글을 쓰는데는 상당한 난이도가 있습니다. 한글이라 그런 줄 알았으나, 영어권 사람들도 결국 비슷한 문제의식을 갖고 있더라구요. 물론 톤앤매너, 스타일을 최대한 모방하게 만들 수 있는 방법이 있기는 하지만, 번거롭기도 하고, 무엇보다 결과물이 썩 그렇진 않다고 느꼈습니다. (제 나름대로 글쓰기를 쉽게 하고 싶어 실험중인데요, 조만간 이 실험에 대한 글을 써보는 것이 목표입니다)

그래도, 이미지 생성에서는 LoRAs와 미드저니 레퍼런스, Personalize 기능이 있습니다. 이미지의 화풍이나 느낌, 외형을 어느정도는 유사하게 만들어줍니다. 미드저니에서 이 기능이 나오기 전에도 최대한 유사한 이미지를 만들기 위해 프롬프팅을 정교화하는 작업으로 우회해서 구현하기 노력했었는데, 레퍼런스 기능이 나오고 나니 이미지를 업로드하고 유사 이미지를 생성하기가 한결 수월해졌습니다. 물론 원하는 결과물이 나올 때까지 상당한 삽질은 필요하지만요…

머지않아 이런 레퍼런스 기능이 다양한 분야로 확장되는 것을 기대하고 있습니다. 쉬운 단계는 내 글의 스타일을 따라하는 것이 될 것이고, 발전하면 내 업무 스타일, 더 가면 우리 회사의 스타일이 될 수 있겠죠. 이름하야 Work Style Reference의 시대라고 이름 지어봤습니다.

그렇게 되면 이런게 가능해지지 않을까 싶습니다.

• 이메일 작성 스타일을 자동으로 학습하여 맞춤형 이메일 작성
• 회사의 브랜드 가이드라인을 반영한 자동 프레젠테이션 생성
• UX 스타일을 반영한 자동 UX 디자인
• 업무 패턴을 분석하여 에이전트 관점에서 최적화된 워크플로우 제안 및 실행

약간의 희망사항을 담은 예상인데요. 맞춤형 Work Style Reference가 가능해진다면, 우리가 어떻게 글을 쓰고, 일하고, 무엇을 중요하게 여기는 지 자체가 미드저니에서 코드가 있는 것 처럼, 하나의 Style 코드가 되고 레퍼런스가 되고 정체성이나 경쟁력이 될 수도 있다고 생각합니다. 이런 세상에서 우리는 어떻게 고유성을 지킬 수 있을 지 항상 고민해야 합니다.

나만의 스타일을 정립해보세요. 그리고 디지털화하고, 데이터를 쌓아두세요.

SUMMARY

1. 🤖 트럼프발 AI 규제 완화와 중국

안전과 보안 윤리 등의 이유로 바이든 정부가 걸었던 AI에 대한 규제가 아마 트럼프 정부에 의해 철회될 가능성이 높습니다. AI 시장이 경쟁력을 강화하면서 중국 AI와 경쟁하고, 기술 보호주의를 강화하게 될 수 있습니다.

2. 🔋 AI 인프라와 전력에 목숨 걸 이유

AI 서비스는 방대한 연산을 감당하기 위한 초대형 데이터 센터와 막대한 전력을 필요로 합니다. 우리나라는 SKT가 AI 하이퍼 센터로 대응하고 있고, 미국은 폐쇄된 원자력 발전소 재가동을 논의할 정도입니다.

3. 🐕 도지가 쏠 금리 인하와 AI 디플레이션

DOGE가 된 일론 머스크의 목표는 연간 2조 달러의 연방 지출을 절감하는 것입니다. 여기엔 AI가 필수적인 도구가 될 겁니다. 지출 줄이기에 성공하면 금리 하락과 경기 활성화가 가능해 질 수도 있는 도전입니다.

4. 🏆 AI의 노벨상 수상과 학문적 혁신의 확산

2024년에는 노벨 물리학과 화학상이 AI 연구쪽에서 나왔는데요. 2025년에는 수학과 경제학 분야에서도 AI 쪽에서 나올 가능성이 큽니다.

5. 🗣️ 본격적으로 활성화될 AI 에이전트

CES 2025에서 확인하듯, AI 에이전트가 본격화 될겁니다. 정보를 확인하고 출력하는 수준에서 나아가, 스스로 실행해주는 단계까지 가는 진정한 비서이자 동료가 나올 가능성이 큽니다.

6. ↕️ 버티컬한 AI 서비스의 성장

AI 시장이 일단 도입에서 ROI 확인 단계로 넘어갔습니다. 이제는 AI로 어떤 문제를 해결하고 싶은지 명확하고, 그 문제를 좁고 깊게 해결해주는 뾰족한 AI - 즉 버티컬한 AI 서비스가 성장할 것 같습니다.

7. 🧾 모델도 이제 적재적소가 핵심

온디바이스 기반 경량모델을 포함, AI 모델이 다양성이 커지는 상황입니다. 앞으로는 더욱 상황에 따라 다양한 모델을 조합하는 것이 더 중요해질 거고, 이를 돕는 라우팅이나 오케스트레이션 툴도 중요해질거에요.

8. ⏳ 영상 아바타 + 실시간 = 언어 장벽 사라짐

실시간 음성대화에 얼굴까지 생길 가능성이 큽니다. 내가 없어도 AI가 내 얼굴로 회의에 참석할 수도 있고, 심지어 언어까지 바꿀수도 있습니다. 같이 연주를 할 수도 있습니다.

9. 🦾 AI 로봇 개발에 AI가 만나면 생기는 포텐셜

엔비디아에서 물리 AI 개발 플랫폼인 코스모스를 CES에서 발표했습니다. 로봇 개발의 허들이 낮아지고 비용이 낮아지면 로봇이 상용화되는데 가속도가 붙을겁니다. 기술적 발전도 있겠지만, 고령화 등 경제 사회적 맥락에서 오는 압력도 중요합니다.

10. 👩🏻‍💻 Work Style Reference 시대

미드저니에서 스타일 레퍼런스나 퍼소널라이즈 기능을 쓰듯, 글이나 업무 방식에도 레퍼런스 코드가 붙을 수도 있습니다. 나의 이메일 스타일, 우리 회사의 브랜드 가이드라인, UX 스타일 등을 쉽게 반영해서 맞춤형으로 생성하게 될 수 있습니다.

이 글은 [오너의 아싸이트] 에서 발행되었습니다. 
AI 시대에 FOMO와 불안 대신 창조를 선택한 오리너구리들을 위한 느린 트렌드와 개인적 실험을 써요.
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