IBM은 하드웨어, 소프트웨어, 시스템 운영 전반에 걸쳐 AI 기술을 탑재한 차세대 메인프레임 IBM z17을 공개했다. IBM 텔럼 II 프로세서(IBM Telum Processor)를 기반으로 하는 IBM z17은 거래 기반 AI(transactional AI) 기능을 넘어 새로운 워크로드를 지원할 수 있도록 시스템 기능을 확장했다. IBM z17은 이전 제품인 z16 대비 하루 50% 더 많은 AI 추론 작업을 처리할 수 있는 등 기업이 혁신을 추진하고 더 많은 일을 할 수 있도록 지원한다. IBM z17은 대출 리스크 완화, 챗봇 서비스 관리, 의료 이미지 분석 지원, 상거래 범죄 방지 등 250개 이상의 광범위한 AI 활용 사례로 산업 전반에 걸쳐 비즈니스 가치를 창출하도록 설계되었다. IBM z17은 미국 특허청에 출원한 300개 이상의 특허를 포함한 5년간의 설계 및 개발의 결과물이다. 100여 개 이상의 고객사가 직접 제시한 의견을 반영한 것은 물론, IBM 리서치 및 소프트웨어 팀과의 긴밀한 협업을 통해 설계된 이 새로운 시스템은 다중 모델 AI 기능, 데이터 보호를 위한 새로운 보안 기능, 시스템 사용성 및 관리 개선을 위한 AI 툴을 도입했다.     z17에 탑재된 AI 추론 기능은 향상된 주파수, 컴퓨팅 용량, 캐시 40% 증가, 하루에 4500억 건 이상의 추론 작업과 1ms의 응답 시간을 지원하는 IBM 텔럼 II 프로세서에 내장된 2세대 온칩 AI 가속기에 의해 구동된다. 2025년 4분기에 PCIe 카드를 통해 출시될 예정인 IBM 스파이어 액셀러레이터(IBM Spyre Accelerator)는 텔럼 II 프로세서를 보완하는 추가적인 AI 컴퓨팅 성능을 제공한다. 두 제품은 다중 모델 방식의 AI를 지원하기 위한 최적화된 환경을 조성하는데 기여한다. 스파이어 액셀러레이터는 시스템에 포함된 엔터프라이즈 데이터를 활용해 어시스턴트를 실행하는 등 메인프레임에 생성형 AI 기능을 제공하도록 특별히 설계됐다. IBM z17은 2025년 6월 18일, IBM 스파이어 액셀러레이터는 2025년 4분기에 출시될 예정이다. z17은 개발자와 IT 운영자의 기술과 효율성을 강화하기 위해  IBM 왓슨x 코드 어시스턴트 포 Z(IBM watsonx Code Assistant for Z)와 IBM 왓슨x 어시스턴트 포 Z(IBM watsonx Assistant for Z)를 포함한 AI 어시스턴트와 AI 에이전트를 활용할 수 있게 설계되었다. 한편, IBM 왓슨x 어시스턴트 포 Z는 실시간 시스템 데이터를 사용해 최초로 AI 채팅 기반 사고 감지 및 해결 기능을 제공하는 Z 오퍼레이션 유나이트(Operations Unite)와 통합될 예정이다. 한국IBM의 류정훈 Z/리눅스원 사업총괄 상무는 “IBM 메인프레임은 전 세계 금융 거래의 70%를 처리하고 있다”면서, “최근 기업들이 AI 활용에 큰 관심을 보이는 만큼, AI 성능을 크게 향상시킨 z17을 통해 보다 많은 업무를 효율적이고 안전하게 처리할 수 있도록 지원하겠다”고 말했다.

팀뷰어가 ‘제조업 AI(인공지능) 기회 보고서(The AI Opportunity in Manufacturing Report)’를 발표했다. 팀뷰어는 영국, 프랑스, 독일, 호주, 싱가포르 및 미국의 정보 기술, 비즈니스 및 운영 기술 분야에서 활동하는 1400명의 리더를 대상으로 AI에 대한 태도를 조사했다. 이 가운데 ‘제조업 AI 기회 보고서’는 해당 국가의 제조업 리더 105명을 대상으로 AI에 대한 시각을 조사해 AI가 제조 산업에 미치는 영향을 분석했다. 이 보고서에 따르면 제조업 리더의 71%가 AI 도입이 가속화되면서 100년 만에 최대 생산성 혁신이 이루어질 것으로 전망했다. 이미 많은 직원이 반복 업무를 자동화하는 AI 활용으로 월 평균 10시간을 절감하고, 이를 통해 보다 부가가치가 높은 활동에 집중하고 있는 것으로 나타났다. 인력 부족과 공급망 중단 등 글로벌 도전 과제에 대응하기 위해 제조업에서 AI 활용이 급증하고 있다. 주 1회 이상 AI를 사용하는 제조업 리더는 78%로 지난해 46%에서 크게 증가했으며, 이제 AI가 일상 업무의 필수 요소로 자리 잡았음을 보여준다. 반면 도입이 확대됨에 따라 AI에 대한 신뢰와 성숙도에 대한 인식도 함께 증가하고 있다. 응답자의 72%는 자사의 AI 도입이 성숙 단계라고 평가하지만, 자신을 AI 전문가로 인식하는 제조업 리더는 28%에 불과해 지속적인 교육과 역량 개발이 필요한 상황이다. 제조업체들은 ▲고객 지원 자동화(28%) ▲데이터 분석(23%) ▲공급망 최적화(19%)를 위해 AI를 활용하고 있으며, 예측 및 의사 결정과 같은 더 고도화된 활용 사례도 점차 주목받고 있다.     AI는 제조업 분야에서 기업과 근로자 모두에게 괄목할 만한 발전을 이끌고 있다. 리더의 77%는 AI가 효율 향상에 필수적이라고 보고 있으며, 반복 업무를 자동화해 다운타임을 줄이고, 직원들이 보다 전략적인 업무에 집중할 수 있도록 돕는다고 답했다. 실제로 응답자의 78%는 AI 도입 이후 고차원적 의사 결정에 집중할 수 있게 되었다고 응답했다. 효율 향상뿐만 아니라 AI는 제품 품질 향상과 결함 감소에도 기여하고 있으며, 전체 산업 평균이 20%인 반면 제조업에서는 33%로 특히 AI의 높은 효과를 보이고 있다. 이는 정밀함이 중요한 제조 산업에서 매우 중요한 성과이다. AI는 직원의 역량 강화에도 기여하는 것으로 나타났다. 응답자들은 AI가 ▲데이터 분석 및 의사 결정 능력 향상(74%) ▲새로운 기술 습득(72%) ▲경력 성장의 필수 요소(71%)라고 답했다. 재정적인 측면에서도 제조업체의 71%는 2025년에 AI가 수익 증대에 기여할 것으로 기대하고 있으며, 수익 성장률은 188%에 이를 것으로 전망됐다. AI는 제조업에 혁신적인 변화를 가져올 잠재력을 지니고 있지만, 여러 도전 과제로 실제 도입에 걸림돌이 되고 있다. 가장 큰 문제는 보안으로, 제조업 응답자의 76%가 AI 관련 데이터 보안 위험을 우려하고 있으며 이는 전체 산업 평균보다 더 높은 수치이다. 이 외에도 ▲AI 교육 부족(42%) ▲높은 구현 비용(30%) ▲AI 확산을 위한 재정적 지원 부족이 주요 도입 장애 요인으로 나타났다. 그럼에도 제조업체의 81%는 2025년에 AI 투자가 증가할 것으로 예상하며, 낙관적인 전망을 유지하고 있는 것으로 확인됐다. 팀뷰어는 “AI 도입을 확대하기 위해서는 목표 지향적인 교육, 전략적인 재무 계획, 그리고 AI의 장기적 가치에 대한 명확한 커뮤니케이션이 필수”라고 전했다. 제조업이 가진 잠재력을 실현하기 위해서는 AI 투자가 필수로 꼽힌다. 응답자의 96%가 리스크를 낮추려면 AI 교육이 추가로 필요하다고 답했으며, 74%는 실제로 추가 교육 프로그램을 계획 중이라고 밝혔다. 또한, 이를 이끌어갈 리더의 역할도 중요하다. 응답자의 68%는 AI 전략을 총괄하고 책임감 있는 AI 도입이 이루어지도록 최고 AI 책임자(Chief AI Officer)의 임명을 고려하고 있다. 팀뷰어의 메이 덴트(Mei Dent) 최고 제품 및 기술 책임자는 “디지털에 익숙한 사고방식을 가진 젊은 인력들이 AI 도입을 주도하고 있으며, 이를 통해 제조업의 기존 시스템에 AI 기술을 효과적으로 통합하는 데 중추적인 역할을 하고 있다”고 말했다. 또한 그는 “이미 AI는 비즈니스를 변화시킬 수 있는 역량을 입증했지만, 우리는 아직 그 잠재력의 일부만 확인했을 뿐”이라며, “제조업은 협업, 교육 및 책임 있는 도입에 집중함으로써 AI를 활용해 놀라운 성과를 달성하고 혁신을 촉진할 수 있다”고 덧붙였다. 팀뷰어코리아의 이혜영 대표이사는 “이번 ‘제조업 AI 기회 보고서’를 통해 AI가 생산성 향상과 업무 방식 변화에 미치는 긍정적인 효과가 더욱 분명해졌다”며, “AI가 단순 반복 업무를 줄이고, 보다 전략적인 의사 결정과 고부가가치 활동에 집중할 수 있도록 지원하는 만큼, 팀뷰어는 한국 제조업체들이 AI를 각 기업의 산업 환경에 맞춰 효과적으로 도입하고 활용할 수 있도록 맞춤형 설루션 지원을 지속해 나갈 것”이라고 말했다.

트렌드에서 얻은 것 No. 22    AI 시대, 우리는 어떤 미래를 만들어갈 것인가?” – 젠슨 황   AI의 거대한 파도, 엔비디아가 만드는 미래 엔비디아는 2024년과 2025년 GTC(GPU Technology Conference)에서 AI 기술을 통해 산업 전반에 걸친 변화를 이끌어가고 있다. 젠슨 황은 기조연설에서 기술 혁신이 사회적, 경제적 구조를 재편하는 ‘변화의 파도’라고 강조하며, 엔비디아가 그 중심에서 미래를 설계하고 있음을 확신시켰다.  엔비디아는 두 해 동안 AI 혁신을 가속화하며 다양한 제품과 플랫폼을 선보였다. 2024년에는 GB200 AI 플랫폼과 블랙웰(Blackwell) DGX B200 GPU를 통해 성능 향상에 초점을 맞췄다면, 2025년에는 블랙웰 울트라(Blackwell Ultra) 기반의 NVL72 등 차세대 하드웨어와 지속 가능성을 강조하며 더 큰 비전을 제시했다.   표 1. 2024년과 2025년 엔비디아의 주요 발표 비교   인공지능 혁명의 변곡점에서 인류는 늘 기술의 발전과 함께 새로운 시대를 맞이해 왔다. 산업혁명이 증기기관과 전기를 통해 생산 방식을 혁신했던 것처럼, 디지털 혁명은 인터넷과 스마트폰을 통해 세상을 연결했다. 그리고 지금, 우리는 또 하나의 거대한 변곡점에 서 있다. 바로 AI 혁명이다. 2025년 3월, 엔비디아의 GTC에서 젠슨 황 CEO는 기조연설을 통해 AI가 변화의 중요한 시점에 도달했음을 선언했다. 그는 AI가 단순한 도구를 넘어 ‘스스로 사고하고 결정하는 존재’로 발전하고 있으며, 이 거대한 변화가 기업, 산업, 그리고 인간의 삶 전반에 걸쳐 영향을 미칠 것이라고 강조했다. 이번 GTC 2025에서 가장 주목받은 키워드는 에이전틱 AI(agentic AI)와 추론 AI(reasoning AI)였다. 기존의 AI가 데이터를 분석하고 패턴을 찾는 데 주력했다면, 이제 AI는 자율적으로 목표를 설정하고 스스로 문제를 해결하는 방향으로 나아가고 있다. 이러한 변화는 단순한 업그레이드가 아니라, AI 산업 전반의 패러다임을 뒤흔드는 파도와 같다. 이러한 흐름 속에서 엔비디아는 블랙웰 GPU라는 차세대 칩을 공개하며, 인공지능 모델의 효율성을 비약적으로 향상시키는 새로운 하드웨어 시대를 열었다. 또한 옴니버스 클라우드 API(Omniverse Cloud API), AI 팩토리(AI Factories) 등의 개념을 통해 AI가 단순한 연구 도구가 아니라, 실제 산업을 자동화하고 혁신하는 핵심 인프라로 자리 잡아가고 있음을 보여주었다. 그렇다면 우리는 이러한 변화의 바람 속에서 어떤 선택을 해야 할까? AI 혁명의 파도를 넘는 기업과 뒤처지는 기업의 차이는 무엇일까? 엔비디아의 발표를 중심으로 AI 산업이 어디로 흘러가고 있는지, 그리고 그 변화 속에서 우리는 무엇을 준비해야 하는지를 하나씩 짚어보자. “AI가 단순한 연구 프로젝트에서 벗어나, 본격적인 산업 혁신의 중심으로 자리 잡는 것” – 젠슨 황   블랙웰, AI의 새로운 엔진 기술 혁신의 역사는 더 빠르고 더 강력하며 더 효율적인 도구를 만들려는 인간의 끝 없는 도전과 함께 발전해 왔다. AI 산업도 예외가 아니다. 과거에는 단순한 이미지 분석과 음성 인식이 AI의 주요 활용 분야였다면, 이제는 스스로 학습하고 결정을 내리며 복잡한 문제를 해결하는 AI가 요구되고 있다. 하지만 이런 고도화된 AI 모델을 운용하려면 엄청난 연산 능력이 필요하며, 이를 뒷받침할 강력한 하드웨어가 필수이다. GTC 2025에서 젠슨 황이 가장 먼저 소개한 것은 블랙웰 GPU였다. 그는 “AI의 미래를 가속하는 가장 강력한 엔진”이라며, 블랙웰이 기존 호퍼(Hopper) 아키텍처를 넘어선 새로운 시대의 핵심 기술이라고 강조했다. 그렇다면 블랙웰 GPU는 무엇이 다를까? 블랙웰 GPU는 기존 호퍼 아키텍처 대비 연산 성능이 2배 이상 향상되었으며, 특히 대규모 AI 모델을 실행할 때의 전력 효율이 4배 증가했다. 이는 곧 더 적은 에너지로 더 강력한 AI 모델을 훈련하고 실행할 수 있다는 의미다. 젠슨 황은 연설에서 “블랙웰은 단순한 속도 개선이 아니라, AI 연구자들이 더 크고 복잡한 모델을 현실적으로 활용할 수 있도록 지원하는 플랫폼”이라고 설명했다. 이제 AI 연구자는 엄청난 비용을 감수하지 않고도 보다 정교한 생성형 AI, 실시간 데이터 처리, 고도화된 시뮬레이션 등을 구현할 수 있게 되었다. 엔비디아는 블랙웰 GPU와 함께 옴니버스 클라우드 API를 발표했다. 이는 단순한 클라우드 컴퓨팅 설루션이 아니라, AI 모델 개발 및 실행을 위한 강력한 협업 플랫폼이다. 옴니버스 클라우드 API는 데이터센터, AI 연구소, 기업의 IT 인프라를 하나의 거대한 AI 네트워크로 연결하여, 개발자들이 실시간으로 협업하고 AI 모델을 학습할 수 있도록 지원한다. 이는 특히 자율주행, 산업 자동화, 로보틱스 같은 분야에서 AI의 혁신 속도를 극적으로 끌어올릴 것으로 기대된다. 젠슨 황은 “AI 개발은 더 이상 한 기업이나 연구소만의 일이 아니다. 옴니버스 클라우드 API를 통해 전 세계의 AI 개발자가 하나로 연결될 것”이라며, AI 연구의 새로운 생태계를 제시했다. 또 한 가지 주목할 점은 AI 팩토리(인공지능 공장) 개념이다. 젠슨 황은 AI를 ‘새로운 산업 혁명의 동력’으로 표현하며, AI 팩토리가 데이터를 가공하고 AI 모델을 대량으로 생산하는 핵심 인프라가 될 것이라고 설명했다. 이 개념을 이해하려면 기존 제조업과 비교해보면 쉽다. 과거에는 자동차나 전자제품을 생산하는 공장이 경제의 중심이었지만, 미래에는 AI를 학습하고, 최적화하고, 배포하는 ‘AI 공장’이 가장 중요한 인프라가 될 것이다. 젠슨 황은 AI 팩토리가 AI 기반 자율주행, 로봇, 데이터 분석, 금융 모델링 등 다양한 산업에서 필수 역할을 하게 될 것이라고 강조했다. 블랙웰 GPU, 옴니버스 클라우드 API, AI 팩토리는 단순한 기술 발전이 아니다. 이들은 AI가 단순한 연구 프로젝트에서 벗어나 본격적인 산업 혁신의 중심으로 자리 잡는 것을 의미한다. 과거에도 GPU의 성능 향상이 AI 산업에 변화를 가져온 적이 있다. 2012년 알렉스넷(AlexNet)이 GPU 가속을 이용해 딥러닝의 가능성을 처음 보여줬고, 2017년 트랜스포머(transformer) 모델이 등장하며 자연어 처리 AI가 급격히 발전했다. 그리고 2025년에는 블랙웰이 AI의 자율성과 창의성을 한 단계 끌어올리는 전환점이 될 것이다. 젠슨 황이 기조연설에서 블랙웰을 소개하며 한 말이 특히 인상적이었다. “AI는 이제 단순한 도구가 아니라 스스로 사고하고 결정하는 존재로 나아가고 있다.” 이 말은 곧, 우리가 맞이할 AI의 미래가 이전과는 전혀 다른 차원이라는 것을 시사한다. 그리고 그 변화를 가속하는 엔진이 바로 블랙웰이다. “이제 AI는 단순한 계산기가 아니라, 실제로 ‘생각하고 판단하는 존재’가 되어야 한다.” – 젠슨 황   엔비디아가 던진 화두, 에이전틱 AI와 추론 AI AI 기술의 발전은 단순히 연산 능력을 향상시키는 것에 그치지 않는다. 더 중요한 것은 AI의 ‘사고 방식’이 바뀌고 있다는 점이다. 지금까지의 AI는 데이터를 학습하고 패턴을 인식하는 역할을 해왔다. 하지만 이제 AI는 스스로 목표를 설정하고, 상황에 맞게 판단하며, 능동적으로 문제를 해결하는 방향으로 진화하고 있다. GTC 2025에서 젠슨 황이 강조한 에이전틱 AI와 추론 AI는 바로 이러한 변화의 핵심 개념이다. 그는 이 두 가지 개념이 AI를 단순한 도구에서 ‘자율적 지능’으로 변화시키는 결정적 요소라고 설명했다. 그렇다면 에이전틱 AI와 추론 AI는 무엇이며, 어떤 변화를 가져올까? 에이전틱 AI의 핵심은 AI가 인간의 지시 없이도 능동적으로 목표를 설정하고, 실행할 수 있도록 만드는 것이다. 기존의 AI는 주어진 데이터와 명령에 따라 최적의 결과를 도출하는 ‘수동적’ 존재였다. 하지만 에이전틱 AI는 스스로 목표를 설정하고, 문제를 해결하는 ‘능동적’ 존재로 변하고 있다. 젠슨 황은 에이전틱 AI를 활용하면 인간이 직접 개입하지 않아도 AI가 알아서 문제를 해결하는 시대가 열린다고 강조했다. 추론 AI는 한 단계 더 나아가, AI가 단순한 패턴 인식을 넘어 논리적 사고를 수행할 수 있도록 만드는 기술이다. 기존 AI 모델은 데이터를 학습하고 특정 패턴을 기반으로 예측을 수행했지만, 그 과정에서 왜 이런 결론이 나왔는지 설명하지 못하는 경우가 많았다. 그러나 추론 AI는 AI가 논리적인 판단을 수행하고, 의사결정의 과정을 설명할 수 있도록 하는 것을 목표로 한다. 젠슨 황은 “이제 AI는 단순한 계산기가 아니라, 실제로 ‘생각하고 판단하는 존재’가 되어야 한다”며, 추론 AI가 향후 AI 발전의 핵심이 될 것이라고 강조했다. 젠슨 황이 강조한 에이전틱 AI와 추론 AI는 개별적인 개념이 아니라, 서로 결합될 때 가장 강력한 시너지를 발휘한다. 에이전틱 AI는 AI가 스스로 목표를 설정하고, 문제를 해결할 수 있도록 한다. 추론 AI는 AI가 단순한 계산이 아니라, 논리적 사고를 통해 최적의 결정을 내릴 수 있도록 한다. 이 두 가지가 결합되면, AI는 단순한 보조 도구를 넘어서 ‘진정한 지능(Artificial General Intelligence : AGI)’에 가까워질 것이다. 이러한 AI의 발전은 산업 전반에 걸쳐 거대한 변화의 파도를 일으킬 것이며, 기업들은 단순한 AI 도입을 넘어서 AI를 기업 전략의 중심으로 삼아야 하는 시점에 이르렀다. “AI 팩토리를 구축하여 AI 자체를 ‘생산하는 능력’을 가져야 한다.” – 젠슨 황   AI 팩토리, AI 혁명을 생산하는 공장 이제 AI는 단순한 소프트웨어가 아니라 하나의 ‘산업’으로 성장하고 있다. GTC 2025에서 젠슨 황이 강조한 개념 중 하나가 바로 AI 팩토리(인공지능 공장)이다. 그는 AI 팩토리를 가리켜 ‘미래 산업의 심장’이라고 표현했다. 그렇다면 AI 팩토리란 무엇이며, 왜 중요할까? 이 개념이 가져올 변화는 무엇일까? 기존의 데이터센터는 단순한 컴퓨팅 인프라였다. 하지만 AI 팩토리는 데이터를 학습하고, AI 모델을 훈련하며, 새로운 AI 설루션을 ‘생산’하는 역할을 한다. 즉, AI가 AI를 만들어내는 공장이다. 젠슨 황은 AI 팩토리를 자동차 산업에 비유하며 설명했다. “과거에는 사람이 손으로 자동차를 조립했지만, 지금은 로봇이 자동차를 생산한다. AI도 마찬가지다. 미래에는 사람이 AI를 개발하는 것이 아니라, AI 팩토리에서 AI가 스스로 AI를 만들어내게 될 것이다.” 즉, AI 팩토리는 단순한 데이터 센터가 아니라 AI 혁명을 대량 생산하는 공장이 된다. 젠슨 황은 GTC 2025에서 "AI 팩토리를 구동하는 핵심 연산 장치는 블랙웰 GPU가 될 것"이라고 강조했다. AI 팩토리에서 생산되는 것은 반도체나 기계가 아니라 AI 자체다. 이 공장에서 에이전틱 AI, 추론 AI, 자율주행 AI, 생성형 AI 등이 대량으로 생산된다. 즉, AI 팩토리는 단순한 데이터 센터를 넘어 새로운 AI 산업의 허브가 된다. AI 팩토리가 등장하면 기업과 산업이 근본적으로 변화한다. 특히, 데이터를 기반으로 하는 모든 산업이 AI 팩토리를 도입할 가능56 · 성이 높다. 결국 AI 팩토리는 단순한 연구소가 아니라, 실제 AI 모델을 ‘대량 생산’하여 산업에 공급하는 핵심 인프라가 된다. 젠슨 황은 AI 팩토리의 등장이 단순한 기술 발전이 아니라 경제 패러다임의 변화라고 강조했다. 이제 기업은 단순히 AI를 도입하는 것을 넘어, AI 팩토리를 구축하여 AI 자체를 ‘생산하는 능력’을 가져야 한다. “AI를 도입하지 않는 기업은 도태될 것이다.” – 젠슨 황   AI의 도입, AI가 기업을 재설계한다 AI 혁명은 더 이상 선택이 아니다. GTC 2025에서 젠슨 황이 강조한 메시지는 명확했다. "AI를 도입하지 않는 기업은 도태될 것이다." 이제 AI는 기업 운영의 한 요소가 아니라 기업의 핵심 전략, 구조, 성장 엔진 자체로 변화하고 있다. 기업은 어떻게 AI를 도입하고 있으며, AI 도입이 비즈니스에 미치는 영향은 무엇일까? 과거 AI 도입은 단순한 자동화 도구 활용이었다. 그러나 이제 AI 도입(AI adoption)은 기업의 핵심 역량을 AI 중심으로 전환하는 과정이다. AI 도입은 이제 단순한 기술의 도입이 아니라, 기업의 전략과 문화 자체를 AI 중심으로 변화시키는 과정이다. AI 도입이 빠르게 진행될 수록, 기업들은 직접 AI를 개발하는 것이 아니라 필요한 AI 서비스를 구독하는 방식으로 활용하는 시대가 열리고 있다. AI 도입이 가속화되면서 기업들은 완전히 새로운 방식으로 운영되고 있다. 특히, 의사결정 구조, 업무 방식, 조직 문화가 AI 중심으로 변화하고 있다. 이제 AI는 단순한 도구가 아니다. AI 도입이 진행될 수록, 기업의 핵심 전략과 비즈니스 모델 자체가 AI 중심으로 변화하고 있다. 결국, AI 도입을 성공적으로 수행하는 기업만이 미래 시장에서 생존하고 성장할 수 있을 것이다.    표 2. 기존 기업 vs. AI 중심 기업의 차이점   AI는 혼자 발전할 수 없다. 모두가 함께 연결되어야 한다.” – 젠슨 황   네트워킹, AI 시대의 연결과 협업 AI가 기업의 핵심 전략이 되고 산업 전체가 AI 기반으로 재편되는 과정에서, 네트워킹(networking)의 중요성이 더욱 강조되고 있다. 과거 기업은 독립적으로 성장하는 전략을 취했지만, 이제 AI 시대에서는 기업 간 협력, 데이터 공유, AI 연구 협업이 필수이다. GTC 2025에서 젠슨 황은 이렇게 말했다. “AI는 혼자 발전할 수 없다. 모두가 함께 연결되어야 한다.” 그렇다면 AI 시대의 네트워킹은 어떻게 이루어지고 있으며, 어떤 기업이 AI 협업을 통해 새로운 가치를 창출하고 있을까? AI 네트워킹의 의미는 ‘AI는 연결을 필요로 한다’로 해석된다. AI 혁명이 가속화될 수록 기업들은 서로 연결될 필요가 있다.  즉, AI 네트워킹이란 기업들이 AI를 더 빠르고, 더 효율적으로, 더 윤리적으로 활용하기 위해 서로 협력하는 과정을 의미한다. AI 네트워킹을 실현하는 방식은 다양하지만, 현재 가장 중요한 세 가지 협력 모델을 살펴보자. AI 팜(AI farms)을 통해 개별 기업이 AI 인프라를 구축하는 부담을 줄이고, 더 빠르게 AI를 도입할 수 있다. AI 얼라이언스(AI alliance)를 통해 기업들은 경쟁이 아닌 협력을 기반으로 AI 혁신을 가속화하고 있다. 즉, AI 데이터 공유는 이제 개인정보 보호를 유지하면서도 기업들이 협력할 수 있는 새로운 방식으로 발전하고 있다. AI 네트워킹이 활성화됨에 따라, 기업들은 완전히 새로운 방식으로 연결되고 협력하고 있다. AI 시대에는 한 산업 내에서 경쟁하는 것이 아니라, 다양한 산업과 연결되는 것이 핵심 전략이 된다. 결과적으로, AI 네트워킹을 활용하는 기업들은 새로운 기회를 창출하고, 더 빠르게 AI 중심으로 전환하고 있다. “AI 혁명은 이제 되돌릴 수 없는 변곡점에 도달했다. 우리는 AI와 함께 새로운 미래를 설계해야 한다.” – 젠슨 황   AI 시대의 미래, 우리는 어디로 가는가 AI 혁명은 이제 단순한 기술 발전을 넘어 산업, 사회, 인간의 삶 자체를 근본적으로 변화시키고 있다. GTC 2025에서 젠슨 황은 말했다. “AI 혁명은 이제 되돌릴 수 없는 변곡점에 도달했다. 우리는 AI와 함께 새로운 미래를 설계해야 한다. ”그렇다면 AI의 미래는 어디로 향하고 있으며, 우리는 AI와 함께 어떤 세상을 만들어가야 할까? 에이전틱 AI와 추론 AI의 발전이다. 즉, AI가 단순한 ‘도구’가 아니라, 인간과 협력하는 ‘실제적인 파트너’가 되는 시대가 다가오고 있다. 기존의 AI는 패턴을 학습하는 방식이었다. 그러나 추론 AI는 스스로 논리적으로 사고하고 추론하는 능력을 갖춘다. 즉, AI가 더 이상 단순한 자동화 도구가 아니라, 지능적인 사고를 할 수 있는 존재로 변화하고 있다. AI가 점점 더 지능적으로 발전하면서, 우리는 ‘AI와의 관계를 어떻게 설정할 것인가’라는 근본적인 질문을 마주하게 되었다. 이제 AI는 단순한 도구를 넘어, 인간과 협력하여 새로운 가치를 창출하는 존재로 변화하고 있다. AI가 고도화될 수록 우리는 AI의 윤리적 문제와 사회적 책임에 대한 고민을 깊게 해야 한다. 결과적으로, 각국이 AI 규제와 발전 전략을 다르게 설정하면서 AI 패권 경쟁이 더욱 치열해지고 있다. AI는 단순한 기술이 아니라, 인류가 새로운 방식으로 사고하고 일하고 살아가는 방식을 바꾸는 거대한 전환점이 되고 있다. “AI는 이제 단순한 도구가 아니라, 스스로 사고하고 결정하는 존재로 나아가고 있다.” – 젠슨 황   변화의 바람을 넘어, AI와 함께 새로운 항해를 시작하다 AI 혁명은 거대한 바람이 아니라, 이제는 우리가 타고 항해해야 할 파도다. 과거에는 변화가 두려운 것이었다. 그러나, AI와 함께라면 우리는 변화 속에서도 새로운 기회를 창출할 수 있다. 엔비디아 GTC 2025에서 젠슨 황이 던진 질문을 기억하자. “AI 시대, 우리는 어떤 미래를 만들어갈 것인가?” 이제 우리는 AI와 함께 새로운 항해를 시작할 준비를 해야 한다.   그림 1. 엔비디아 기업 성장 맵(GTC 2024, 2025, Map by 류용효) (클릭하면 큰 이미지로 볼 수 있습니다.)   ■ 류용효 디원의 상무이며 페이스북 그룹 ‘컨셉맵연구소’의 리더로 활동하고 있다. 현업의 관점으로 컨설팅, 디자인 싱킹으로 기업 프로세스를 정리하는데 도움을 주며, 1장의 빅 사이즈로 콘셉트 맵을 만드는데 관심이 많다. (블로그)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

엔비디아가 자사의 연례 행사인 GTC에서 제너럴 모터스(GM)와 AI, 시뮬레이션, 가속 컴퓨팅을 활용한 차세대 차량, 공장, 로봇 개발을 위해 협력한다고 발표했다. 양사는 GM의 공장 계획과 로보틱스 최적화용 AI 제조 모델 학습을 위해 맞춤형 AI 시스템을 함께 구축할 예정이다. 여기에는 엔비디아 코스모스(NVIDIA Cosmos)가 탑재된 엔비디아 옴니버스(Omniverse)를 비롯한 엔비디아 가속 컴퓨팅 플랫폼이 활용된다. 또한, GM은 향후 첨단 운전자 지원 시스템과 차량 내 향상된 안전 운전 경험을 위해 엔비디아 드라이브 AGX(DRIVE AGX) 차량용 하드웨어 기술을 활용할 계획이다. GM은 시뮬레이션과 검증을 비롯한 다양한 분야에서 AI 모델을 훈련하기 위해 엔비디아 GPU 플랫폼에 투자해 왔다. 이제 양사의 협력은 자동차 공장 설계와 운영 혁신으로 확대되고 있다. GM은 엔비디아 옴니버스 플랫폼을 사용해 조립 라인의 디지털 트윈을 생성하고 가상 테스트와 생산 시뮬레이션을 통해 생산 중단 시간을 줄일 계획이다. 이 과정에는 자재 취급, 운송, 정밀 용접 등 작업에 이미 사용 중인 로보틱스 플랫폼을 훈련시켜 제조 안전성과 효율성을 높이는 것이 포함된다. 이 밖에도 GM은 엔비디아 블랙웰(Blackwell) 아키텍처 기반의 엔비디아 드라이브 AGX에서 차세대 차량을 구축할 예정이며, 엔비디아 드라이브OS(DriveOS) 운영 체제를 실행한다. 초당 최대 1000개의 TOPS를 제공하는 이 차량용 컴퓨터가 안전한 자율주행차를 대규모로 개발하고 배포하는 속도를 향상시킬 수 있다는 것이 엔비디아의 설명이다.     GM의 메리 배라(Mary Barra) 회장 겸 CEO는 “GM은 엔비디아와 오랜 파트너십을 유지해 왔으며, 운영 전반에 걸쳐 엔비디아 GPU를 사용하고 있다. AI는 제조 공정을 최적화하고 가상 테스트를 가속화함은 물론, 더 스마트한 차량을 제작하는 동시에 직원들이 기술적인 작업에 더 집중할 수 있게 해 준다. 기술과 인간의 창의적 사고를 결합함으로써, GM은 차량 제조 과정뿐만 아니라 다른 분야에서도 새로운 수준의 혁신을 이어가고 있다”고 말했다. 엔비디아의 젠슨 황(Jensen Huang) 창립자 겸 CEO는 “물리 AI의 시대가 도래했다. 엔비디아는 GM과 함께 차량에서부터 제조 공장에 이르는 운송 수단을 혁신하고 있다. GM의 비전, 기술, 노하우에 맞춘 AI 시스템을 구축하기 위해 GM와 협력하게 돼 매우 기쁘게 생각한다”고 말했다. 한편, 엔비디아는 GM과 함께 3월 21일까지 진행되는 엔비디아 GTC 글로벌 AI 콘퍼런스에서 노변 대담을 연다고 전했다. 이 자리에서 양사는 상호 간 협력 확대를 논의하는 한편, 차량 제조와 차량 소프트웨어 개발을 변화시키는 AI에 대해 심도 있게 다룬다. 

지난 2월 14일 ‘플랜트 조선 컨퍼런스 2025’가 서울 백범김구기념관에서 진행됐다. ‘AI 시대, 디지털 전환으로 여는 플랜트·조선 산업의 미래’를 주제로 한 이번 행사에서는 산업 AI, 디지털 트윈, 스마트 제조 등 최신 디지털 기술을 통한 플랜트·조선 산업의 혁신 방안을 논의하고, 미래 경쟁력 강화를 위한 다양한 사례와 전략이 공유되었다. ■ 정수진 편집장     한국플랜트정보기술협회 신안식 회장은 개회사를 통해 “한국플랜트정보기술협회는 설립과 동시에 플랜트 조선 컨퍼런스를 기획하여 지금까지 이어오고 있으며, 국내 플랜트 엔지니어의 지속적인 성장과 발전을 위한 다양한 활동을 전개하고 있다”고 소개했다. 또한, “최근 플랜트/조선 산업에서 가장 주목 받는 이슈인 디지털 전환은 전 세계적으로도 중요한 화두가 되고 있다. 그러나 중소기업과 대기업 간의 기술 격차가 커서 디지털 전환이 쉽지만은 않은 상황이다. 이번 행사가 중소기업이 디지털 혁신을 효과적으로 도입할 수 있는 계기가 되기를 기대한다”고 전했다. ‘플랜트 조선 컨퍼런스 2025’에서는 세 편의 기조연설이 진행됐으며, 이후 두 개의 트랙으로 나누어 디지털 엔지니어링&컨스트럭션과 스마트 십&스마트 테크에 관한 다양한 발표가 진행됐다.    ■ 같이 보기 : [포커스] ‘플랜트 조선 컨퍼런스 2025’ 트랙 발표 내용 정리   ▲ 한국플랜트정보기술협회 신안식 회장   생산성 향상과 자율 제조를 실현하는 산업 AI 서울대학교 교수인 원프레딕트의 윤병동 CEO는 ‘산업 AIX(AI Transformation) – 산업 생산성 관점에서 ‘파괴적 혁신’이 가능한가’라는 주제로 첫 번째 기조연설을 진행했다. 산업 AI(인공지능)는 산업 생산성을 획기적으로 향상시킬 수 있는 필수 기술 혁신 요소로 꼽힌다. 윤병동 CEO는 “현재 한국 경제는 장기적인 저성장 국면에 있으며, 특히 생산 가능 인구가 2050년까지 31% 감소할 것으로 예상된다. 이런 상황에서 기존의 방식만으로는 지속 가능한 성장을 이루기 어려우며, 산업 AI를 활용한 혁신적 전환이 필요하다”고 짚었다. 산업 AI는 데이터 수집(지각), 분석/추론(사고), 실행(행동)의 세 단계로 구성되며, 이를 통해 산업 설비가 스스로 데이터를 감지하고 분석하여 최적의 결정을 내리는 자율 시스템을 구축할 수 있다. 이는 제조산업에서 기존의 자동화를 넘어, AI 기반의 완전한 자율 제조 패러다임을 구현하는 것이라고 할 수 있다. 윤병동 CEO는 산업 AI 기술의 활용 사례도 소개했다. AI 기반의 데이터 필터링 및 분석 기술을 적용하면 불필요한 데이터를 제거하여 저장 용량을 최적화하고, 설비 유지보수 및 품질 관리의 효율성을 극대화할 수 있다. 또한, AI를 활용한 고장 예측과 최적의 정비 설루션을 통해 산업 설비의 안정성과 운영 효율을 높일 수 있다. 한편, 이러한 혁신을 실현하기 위해서는 산업 도메인의 전문성과 AI 기술의 결합이 필수로 꼽힌다. AI의 해석 가능성을 높이고 산업 환경에 적합한 모델을 구축하기 위해서는 전문적인 데이터 처리 기술과 AI 모델링 역량이 요구된다는 것이 윤병동 CEO의 설명이다. 그는 “앞으로 5~10년이 산업 AI 혁신의 결정적 시기가 될 것이다. 기업들은 단순한 AI 설루션 도입을 넘어 데이터 인프라 구축과 AI 기반 의사결정 체계 마련을 통해 산업 경쟁력을 강화해야 한다”고 짚었다.   ▲ 원프레딕트 윤병동 CEO   디지털 트윈 중심으로 조선 산업의 혁신 추진 HD현대삼호의 유영웅 상무는 두 번째 기조연설에서 ‘조선 디지털 혁신과 디지털 트윈’을 주제로 발표했다. HD현대삼호는 2030년까지 지능형 자율 운영 조선소를 구축하는 것을 목표로 디지털 혁신을 추진하고 있다. 이를 위해 디지털 트윈과 차세대 CAD 플랫폼을 도입하고, 설계 및 생산 자동화를 강화하는 전략을 펼치고 있다. HD현대삼호는 방대한 설계 및 생산 데이터를 효율적으로 관리하기 위해 3D 모델 기반 정의(MBD) 및 디지털 트윈 기술을 도입하고 있다. 형상 정보만 저장하는 3D 모델링에 그치는 것이 아니라 용접, 공차, 재질 등 다양한 데이터를 포함한 MBD까지 포함하여 생산 공정과 직접 연계할 수 있도록 차세대 CAD 플랫폼을 도입하고, PLM(제품 수명주기 관리) 시스템과의 통합을 추진 중이다. 그리고 디지털 트윈 기술을 활용하여 설계, 생산, 운영을 통합하고 실시간 데이터를 연계해 효율성을 극대화하고자 한다. 생산 공정에서 실시간 데이터를 수집하고 분석하여 최적의 작업 흐름을 유지하고, 로봇 및 자동화 장비와 연계한 스마트 생산 시스템을 구축하는 것도 주요한 방향이다. HD현대삼호는 생산 과정에서 실시간 데이터를 수집하고 분석하여 최적의 작업 흐름을 유지하고, 선급과의 승인 절차도 디지털화하여 3D 데이터를 기반으로 협업하는 방안을 검토하고 있다. 유영웅 상무는 이러한 변화가 조선 산업의 글로벌 경쟁력을 유지하기 위한 필수 전략이라고 설명했다. 그는 “중국 조선소가 대형화를 통해 시장 점유율을 높이는 가운데, 한국 조선소들은 경쟁이 아닌 공동 협력을 통해 디지털 혁신을 가속화할 필요가 있다. 정부 차원의 지원과 글로벌화 정책 마련 등도 우리 조선 산업의 지속 가능한 성장 도모에 도움이 될 것 같다”고 전했다.   ▲ HD현대삼호 유영웅 상무   인공지능과 디지털 트윈 결합해 산업 효율 극대화 소프트힐스의 최우영 부사장은 ‘인간과 인공지능, 디지털 트윈으로 소통하다’를 주제로 세 번재 기조연설을 진행했다. 인공지능과 디지털 트윈 기술은 산업 전반에서 점점 더 긴밀히 결합되며 발전하고 있다. 인공지능은 데이터를 분석하고 예측하는 역할을 하며, 디지털 트윈은 실제 환경을 가상 공간에서 구현하는 기술이다. 최우영 부사장은 두 기술이 만나 산업의 효율성을 극대화할 수 있다고 짚었다. 기술 발전에 따라 단순한 반복 업무는 자동화되고, 창의적이거나 협업이 필요한 직업은 더욱 중요해질 전망이다. 특히, 디지털 트윈은 인공지능과 인간의 중간 매개체로 작용하며, 직관적인 인터페이스를 제공해 실시간 데이터 분석과 예측을 가능하게 한다. 산업 분야별로 살펴보면, 항공 산업에서는 인공지능을 활용한 결함 탐지 및 무인화 기술이 발전하고 있으며, 자동차 산업에서는 운전자의 경험을 반영한 인공지능 최적화가 이루어지고 있다. 제조업에서는 스마트 공장을 구축해 생산성을 높이고, 공장 내 설비 데이터를 디지털 트윈으로 구축하여 실시간 모니터링 및 최적화에 활용하고 있다. 조선·해양 및 플랜트 산업에서는 안전 관리와 최적의 운영 계획 수립을 위해 디지털 트윈이 활용된다. 선박 및 야드 내 자재 이동을 추적하고 인공지능을 통해 작업 동선을 최적화할 수 있다. 도시 관리에서는 스마트시티의 구현과 도시 운영 관리의 최적화를 위해 다양한 디지털 트윈 기술이 적용되고 있다. 최우영 부사장은 “디지털 트윈과 인공지능이 결합된 기술은 산업의 자율화와 최적화를 가속화하며, 인간과 인공지능 간의 효율적 소통을 가능하게 하고 있다”고 소개했다.    ▲ 소프트힐스 최우영 부사장   이외에도 이번 ‘플랜트 조선 컨퍼런스 2025’에서는 부스 전시에서 최신 디지털 기술과 사례를 접해볼 수 있었고, VIP 간담회를 통해 산업과 기술의 미래 전망을 공유하는 자리가 마련됐다.   ▲ 아비바 부스   ▲ 소프트힐스 부스   ▲  클루닉스 부스   ▲ 다우데이타 부스   ▲ 오토스 부스   ▲ VIP 간담회     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

트렌드에서 얻은 것 No. 20   “AI 시대에도 변하지 않는 것은 인간의 창의성과 호기심이다.” – 사티아 나델라 딥시크(DeepSeek)로 온 세상이 떠들썩하지만, ‘2025 AI 대전환’의 두 저자가 쓴 “주도권을 선점하라”는 메시지는 여전히 유효하다. 이 책은 두 저자의 대담 형식으로 써 내려가는 부분과 두 저자의 전문 경험으로 써 내려가는 부분이 인상적이다. AI(인공지능)의 주도권을 어떻게 잡을지 책 속으로 들어가 보자.   AI 대전환의 시대, 주도권을 잡아야 하는 이유 AI는 이제 선택이 아니라 필수다. 2023년 생성형 AI의 태동 이후, AI 기술은 산업과 사회 전반에 걸쳐 급속도로 확산되었으며 개인, 기업, 국가의 경쟁력을 결정하는 핵심 요소로 자리 잡고 있다. 단순히 AI를 도입하는 것이 아니라 그 흐름을 주도하는 것이 무엇보다 중요해지고 있다. AI는 단순한 기술 혁신을 넘어 경제와 사회 구조 자체를 변화시키는 촉매제가 되고 있으며, 이에 따라 AI의 주도권을 잡는 것은 곧 미래 경쟁력을 확보하는 것과 같다. AI 기술이 발전하면서 기업과 정부는 AI를 자동화 도구로 활용하는 수준을 넘어 새로운 가치 창출의 중심에 두고 있다. 특히 AI의 발전은 제조업, 금융, 헬스케어, 교육 등 다양한 산업에 영향을 미치고 있으며, AI의 활용 여부에 따라 기업의 성패가 결정될 가능성이 커지고 있다. 그렇다면 AI 대전환이 가져올 변화는 무엇이며, 우리는 어떻게 주도권을 잡을 수 있을까? “변화는 불가피하지만, 성장은 선택이다.” – 존 맥스웰   AI의 변화와 주요 트렌드 2025년을 주도할 AI의 주요 트렌드는 다음과 같다. 멀티모달 AI : 텍스트뿐만 아니라 이미지, 음성, 영상, 센서 데이터 등을 종합적으로 활용하는 AI가 확산된다. 이는 검색 엔진, 고객 서비스, 의료 진단 등 다양한 분야에서 혁신을 가져올 것이다. 할루시네이션(Hallucination) 문제 해결 : AI가 실제 존재하지 않는 정보를 생성하는 문제를 해결하기 위한 기술이 발전하고 있다. 이를 통해 AI의 신뢰성과 정확성이 높아질 것이며, 기업은 AI를 보다 적극적으로 도입할 수 있을 것이다. 온디바이스 AI로의 확산 : 클라우드 기반 AI에서 벗어나 개별 기기에서 AI가 실행됨으로써 보안성과 개인화가 강화된다. 이는 스마트폰, IoT 기기, 자동차 등 다양한 영역에서 AI의 활용을 촉진할 것이다. 생성형 AI가 부활시킨 AI 에이전트 : 챗지피티(ChatGPT)와 같은 생성형 AI 기술이 발전하면서, 인간과 자연스럽게 상호작용하는 AI 에이전트가 다시 주목받고 있다. 이는 고객 응대, 비즈니스 자동화, 교육 등 다양한 분야에서 활용될 것이다. 오픈소스 AI 생태계의 확장 : AI 기술이 오픈소스로 개방되면서 혁신 속도가 더욱 빨라지고 있다. 이는 기업과 연구기관이 협력하여 AI 기술을 발전시키는 환경을 조성할 것이다. 비용 감소 노력과 AI 반도체 발전 : AI 연산 비용을 줄이기 위한 반도체 및 소프트웨어 혁신이 가속화되고 있다. AI 전용 반도체 개발과 최적화된 알고리즘이 AI의 대중화를 촉진할 것이다. 안정성과 책임성 강화 : AI의 윤리적 문제와 신뢰성 확보를 위한 규제 및 정책이 강화될 전망이다. 기업과 정부는 AI의 공정성과 투명성을 확보하기 위한 대응 전략을 마련해야 한다. 소비린 AI(Sovereign AI) : 국가별 AI 독립 전략이 중요해지고 있다. 글로벌 기술 패권 경쟁 속에서 각국은 자체 AI 인프라를 구축하고, 자국의 데이터를 보호하는 방향으로 나아가고 있다. 이러한 트렌드를 기반으로 AI 대전환을 주도하기 위해서는 개인, 기업, 국가가 각각의 역할을 이해하고, 효과적으로 대응해야 한다. “AI가 창조하는 것은 데이터이지만, 인간이 창조하는 것은 의미다.” – 레이 커즈와일   ▲ ‘2025 AI 대전환 : 주도권을 선점하라(오순영, 하정우)’ 서평 맵(Map by 류용효) (클릭하면 큰 이미지로 볼 수 있습니다.)   AI 내비게이터 : 개인, 기업, 국가의 역할 개인을 위한 AI 내비게이터 AI의 확산은 개인의 역량 강화와 직업 시장의 변화를 의미한다. AI와 협업하는 형태로 업무 방식이 변화하면서, AI 리터러시(AI 활용 능력)가 필수적으로 요구된다. 따라서 개인은 AI 도구를 익히고 창의적 사고와 문제 해결 능력을 키우는 것이 중요하다. 또한, AI는 새로운 일자리의 창출과 기존 직업의 변화도 가져올 것이다. 예를 들어, 데이터 분석가, AI 윤리 전문가, AI 트레이너 등의 직업이 증가할 것으로 예상된다. 반면 단순 반복 업무를 수행하는 직업은 감소할 가능성이 크다. 따라서 개인은 AI 시대에 맞는 새로운 역량을 갖추는 것이 필요하다.   기업을 위한 AI 내비게이터 기업은 AI를 단순한 도구가 아니라 전략적 자산으로 활용해야 한다. 이를 위해서는 다음과 같은 전략이 필요하다. AI를 활용한 비즈니스 프로세스 혁신 데이터 기반 의사 결정 강화 AI 기술을 내재화하는 조직 문화 구축 AI 윤리 및 규제 대응 전략 마련 AI 도입을 망설이는 기업은 시장에서 도태될 가능성이 높다. 따라서 기업은 AI 트렌드를 면밀히 분석하고, 조직 내 AI 역량을 체계적으로 강화해야 한다. 특히 AI를 활용한 고객 맞춤형 서비스 제공, 자동화 시스템 도입, AI 기반 예측 모델 구축 등이 기업의 경쟁력을 높이는 핵심 요소가 될 것이다.   국가를 위한 AI 내비게이터 AI 대전환은 국가 경쟁력과 직결된다. 글로벌 AI 패권 경쟁에서 앞서 나가기 위해서는 다음과 같은 정책이 필요하다. AI 연구개발(R&D) 투자 확대 AI 전문 인력 양성 AI 친화적 규제 환경 조성 AI 인프라(클라우드, 반도체, 데이터) 구축 국가 차원에서 AI를 적극적으로 육성하지 않으면 기술 종속의 위험이 커진다. 특히 한국과 같은 기술 강국은 AI 산업을 선도하는 전략적 접근이 필수이다. 또한, AI 거버넌스 체계를 확립하고 국제 협력을 강화하는 것도 중요한 요소가 될 것이다.  “우리는 도구를 만들고, 그 도구가 우리를 만든다.” – 마셜 매클루언   AI 주도권을 위한 방향성 2025년 AI 대전환은 개인, 기업, 국가의 모든 영역에서 거대한 변화를 초래할 것이다. 이 변화를 단순히 따라가는 것이 아니라, 주도하는 것이 곧 생존 전략이 된다. 개인은 AI 리터러시를 갖추고, 기업은 AI를 전략적으로 활용하며, 국가는 AI 산업을 체계적으로 육성해야 한다. 결국 AI 대전환의 시대에서 승자는 누구보다 먼저 변화를 준비하고 주도권을 선점한 자들이 될 것이다. 당신은 AI 대전환의 흐름 속에서 어떤 역할을 할 것인가?   ■ 류용효 디원의 상무이며 페이스북 그룹 ‘컨셉맵연구소’의 리더로 활동하고 있다. 현업의 관점으로 컨설팅, 디자인 싱킹으로 기업 프로세스를 정리하는데 도움을 주며, 1장의 빅 사이즈로 콘셉트 맵을 만드는데 관심이 많다. (블로그)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.