2025년 주목해야 할 AI 트렌드 7가지
AI 기술은 매년 급격히 발전하며, 우리 삶의 다양한 영역에서 더 큰 영향을 미치고 있습니다. 그렇다면 2025년에는 어떤 AI 트렌드가 주목받을까요? IBM 전문가의 예측을 바탕으로, 2025년에 주목해야 할 8가지 AI 트렌드를 정리해보았습니다.
글의 순서
1. 에이전트형 AI (Agentic AI)
2. 추론 시간 컴퓨팅 (Inference Time Compute)
3. 초대형 모델 (Very Large Models)
4. 초소형 모델 (Very Small Models)
5. 고급 고객 경험 (Advanced Customer Experiences)
6. 거의 무한한 기억 (Near-Infinite Memory)
7. 인간과 AI의 협력 (Human-in-the-Loop Augmentation)
AI 트렌드 1. 에이전트형 AI (Agentic AI)
IBM은 2025년 AI 트렌드 첫번째로 에이전트형 AI를 꼽았습니다. 에이전트형 AI는 스스로 생각하고 계획하며 실행할 수 있는 지능형 시스템입니다. 복잡한 문제를 여러 단계로 나누어 해결하거나, 데이터베이스와 도구를 활용해 목표를 달성합니다. 예를 들어, AI 비서가 사용자의 요구를 분석하고, 필요한 데이터를 찾아서 해결책을 제공할 수 있습니다.
2025년에는 이런 AI가 더 논리적으로 사고하고 복잡한 작업도 안정적으로 처리할 수 있도록 개선될 것입니다.
AI 트렌드 2. 추론 시간 컴퓨팅 (Inference Time Compute)
매개변수가 많아질 수록 주목할만한 AI 트렌드는 추론 방법을 향상시키는 것입니다. 추론(Inference)은 AI 모델이 학습한 데이터를 바탕으로 실제 문제를 해결하거나 예측을 수행하는 과정을 말합니다.
▶학습(Training): AI 모델이 대량의 데이터를 사용해 규칙과 패턴을 배우는 단계.
▶추론(Inference): 학습된 규칙을 바탕으로 새로운 입력 데이터에 대해 답을 도출하는 단계.
즉, 학습은 AI가 “배우는 과정”이고, 추론은 “배운 것을 활용하는 과정”입니다. 예를 들어, AI 모델이 고양이와 개 이미지를 학습했다면, 새로운 이미지가 들어왔을 때 이를 고양이인지 개인지 구분하는 것이 추론입니다.
추론 시간 컴퓨팅은 AI가 답을 내기 위해 입력 데이터를 처리하는 동안, 문제 해결에 필요한 추론 과정에 가변적인 시간을 사용하는 것을 의미합니다. 기존에는 AI가 모든 요청에 대해 정해진 시간 안에 결과를 출력했지만, 추론 시간 컴퓨팅은 요청의 복잡성에 따라 AI가 생각하는 시간을 조정할 수 있습니다. 즉, 추론 시간 컴퓨팅은 AI가 단순히 정해진 답을 빠르게 내놓는 것을 넘어, 요청의 맥락과 복잡성을 이해하고 더 깊이 생각하는 AI로 발전할 수 있는 중요한 기술입니다.
기존에는 AI 모델을 개선하려면 재학습(Training)이 필요했지만, 추론 시간 컴퓨팅은 추론 과정 자체를 조정하여 모델 성능을 향상시킬 수 있습니다. 예를들어, “현재 환율 알려줘.”라는 간단한 요청에는 몇초 내에 결과를 보여주지만, “과거 5년의 데이터를 기반으로 주식 시장의 다음 움직임 예측해줘.”와 같은 복잡한 요청을 처리하기 위해서 필요한 만큼 더 많은 시간을 사용합니다. 이를 통해 모델의 기본 구조를 바꾸지 않고도 추론 과정에서 성능을 조정할 수 있습니다. 새로운 기술 덕분에 AI는 학습 단계뿐 아니라 실행 단계에서도 추론 능력을 개선할 수 있게 된 것이며, AI가 더 스마트하고 유연한 답변을 제공할 수 있게 해 줄 것입니다.
3. 초거대 모델 (Very Large Models)
2024년에는 1~2조 개의 매개변수(parameter)를 가진 AI 모델이 일반적이었지만, 2025년에는 50조 개 이상의 매개변수를 가진 초대형 모델이 등장할 것입니다.
이 모델들은 더 많은 데이터를 이해하고, 복잡한 질문에도 더욱 정교한 답변을 제공할 것입니다. 초대형 모델은 연구와 기술 개발에 강력한 도구로 자리 잡을 것입니다.
4. 초소형 모델 (Very Small Models)
초소형 모델은 몇 억 개의 매개변수로 구성되어, 노트북이나 스마트폰에서도 실행될 수 있습니다. IBM의 Granite 3 모델처럼 초소형 모델은 가볍지만, 특정 작업에 특화되어 높은 성능을 발휘합니다. 이 모델은 대규모 데이터센터가 필요 없고, 환경친화적이며 경제적이라는 장점이 있습니다.
5. 향상된 고객 경험 (Advanced Customer Experiences)
2025년에는 AI가 고객 서비스, IT 운영, 보안 등의 분야에서 더 똑똑해질 것입니다. 고객 서비스 봇은 단순히 티켓을 분류하는 것이 아니라, 복잡한 문제를 해결할 수 있게 됩니다. IT 시스템은 스스로 네트워크를 최적화하고, 보안 도구는 새로운 위협에 실시간으로 적응할 것입니다. 이러한 발전은 AI가 기업 운영의 핵심 요소로 자리 잡게 할 것입니다.
6. 거의 무한한 기억 (Near-Infinite Memory)
2025년의 AI는 대규모 메모리를 활용하여 수백만 개의 토큰을 처리하고 기억할 수 있습니다. 고객 서비스 봇은 과거 대화 기록을 모두 기억하고, 개인화된 서비스를 제공합니다. 이 기능은 AI가 사람들과 더 깊은 연결을 형성하고, 더 나은 사용자 경험을 제공할 수 있게 해 줍니다.
여기서 토큰에 대해 좀 더 알아볼 필요가 있는데요. AI에서 토큰(Token)은 텍스트 데이터를 구성하는 작은 단위로, AI가 입력 데이터를 처리하고 이해하는 기본적인 단위입니다. 토큰의 개념은 일반적으로 단어, 문자, 또는 서브워드(subword)로 나뉠 수 있습니다. 서브워드는 접두사, 접미사 등을 의미합니다.
AI에서 토큰이 중요한 이유는 무엇일까요? 텍스트를 토큰 단위로 나누면 AI가 더 쉽게 데이터를 처리하고 학습할 수 있습니다. 또한 토큰은 AI가 문장의 구조와 의미를 이해하는 데 중요한 역할을 합니다. 그러니까 더 많은 토큰을 처리할 수 있는 AI는 더 긴 문맥을 이해하고, 복잡한 데이터를 다룰 수 있다는 것을 의미합니다.
7. 인간과 AI의 협력 (Human-in-the-Loop Augmentation)
AI와 인간이 협력하면 더 나은 결과를 낼 수 있어야 하지만, 현재는 그렇지 않을 때도 많습니다.
예를 들어, 의료 진단에서 AI가 의사보다 더 높은 성과를 내는 경우도 있지만, 의사와 협력했을 때는 성과가 낮아지는 경우도 있습니다. 2025년에는 전문가들이 AI 도구를 더 쉽게 활용하고, AI와의 협력을 통해 최고의 성과를 낼 수 있도록 시스템이 개선될 것입니다.
마치며 …
이 포스팅에서는 IBM AI 전문가의 2025년 AI 트렌드를 정리해보았습니다. 2025년에는 AI 기술이 더욱 발전하며, 우리의 일상과 산업 전반에 큰 영향을 미칠 것입니다. 에이전트형 AI, 추론 시간 컴퓨팅, 초대형 모델과 초소형 모델 등 다양한 트렌드는 AI가 단순한 도구를 넘어 창의적이고 실용적인 문제 해결사로 자리 잡게 할 것입니다. 자연스럽게 우리의 삶에 녹아드는 AI의 모습을 기대해 봅니다.
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참고자료
▶IBM Technology, AI Trends for 2025