이 글에서는 최신 자료와 연구를 바탕으로 2025년 AI 산업 경제와 주요 기술 트렌드를 전망하고자 하며, 이를 통해 AI가 제공할 기회와 해결해야 할 도전 과제를 균형 있게 분석하고자 한다.   2025년은 인공지능(AI)이 경제와 기술 전반에 걸쳐 혁신을 주도하며, 산업 구조와 일상생활에 깊은 영향을 미칠 것이며, 전 세계 산업 경제와 기술 혁신의 중심축으로 자리 잡는 해가 될 것이다. 코로나19 팬데믹 이후 가속화된 디지털 전환과 AI 기술의 융합은 사회 전반에 큰 변화를 가져왔다. 특히, 제조, 금융, 헬스케어, 물류, 교육 등 다양한 산업 분야에서 AI는 단순히 비용 절감 도구를 넘어 새로운 가치를 창출하고, 기존 비즈니스 모델을 재정의하고 있다. 최근 예측 자료에 의하며, AI 에이전트, 엣지 AI, AI 사이버 보안, AI 기반 로봇 등이 성장세에 위치하고 있다.    1. AI 산업 경제 전망 2025년은 경제 성장의 주도 동력으로서의 AI, 글로벌 AI 기술 ,그리고 AI가 가져올 고용과 직업의 변화 등에서 다양한 AI 산업 경제 변화를 예상해 볼 수 있다.  IDC의 보고서에 따르면, 2025년 전 세계 기업들의 AI 솔루션 지출은 약 3,070억 달러에 달할 것으로 예상되며, 이는 2028년까지 연평균 29.0%의 성장률로 6,320억 달러에 이를 것으로 전망하였다. 이러한 투자는 AI 기술이 다양한 산업 분야에서 핵심적인 역할을 할 것임을 시사한다.  글로벌 컨설팅 기업 PwC의 보고서에 따르면, AI는 2030년까지 세계 GDP를 약 15.7조 달러를 증가시킬 것이며, 이는 연평균 14% 이상의 성장률에 해당된다고 예측했다. 이는 AI 기술이 단순히 비용 절감 도구를 넘어 새로운 부가가치를 창출하는 데 중요한 역할을 하고 있음을 보여주는 예측이다.  PwC는 보고서에서 AI에 대해 몇 가지 강조한 점이 있는데, 첫째, AI는 글로벌 경제의 생산성과 GDP 잠재력을 변화시킬 수 있으며. 이를 실현하기 위해서는 다양한 유형의 AI 기술에 대한 전략적 투자가 필요하다고 하였다. 둘째, 노동 생산성 향상이 초기 GDP 증가를 주도할 것이며, 기업들은 AI 기술을 활용해 노동력의 생산성을 ‘증강(augment)’시키고 일부 작업과 역할을 자동화하려 할 것이라고 하였다. 셋째, 2030년까지 전체 경제적 이익의 45%는 제품 개선에서 비롯될 것이며, 이는 소비자 수요를 자극하게 되어 AI가 더 다양한 제품을 제공하고, 시간이 지남에 따라 개인화, 매력도, 경제성을 높이기 때문이라고 하였다. 넷째, AI로 인한 가장 큰 경제적 이익은 중국(2030년 GDP 26% 증가)과 북미(14.5% 증가)에서 발생할 것이며, 이는 총 10.7조 달러에 달해 전 세계 경제적 영향의 약 70%를 차지할 것으로 전망하였다. 특히, 스마트 팩토리, 자동화 물류 시스템, 지능형 고객 서비스 등이 AI 기술 적용의 대표적인 사례로 들 수 있다. 예를 들어, 독일의 Siemens는 자사의 스마트 팩토리에서 AI를 활용해 제조 공정을 최적화하여 생산성을 20% 이상 향상시켰으며, 물류 업계에서는 Amazon이 자율주행 로봇과 AI 기반 물류 분석을 통해 배송 시간을 단축시킨 바 있다.   ***상세 내용은 PDF로 제공됩니다.   조영임 교수 / 가천대 컴퓨터공학과

알테어가 데이터 및 AI 설루션 전문 기업인 데이타솔루션과 리셀러 파트너십을 맺었다고 밝혔다. 이번 협력은 알테어의 인공지능(AI) 및 고성능컴퓨팅(HPC) 기술력과 데이타솔루션의 데이터 인프라 전문성을 결합해, 고객 맞춤형 설루션을 제공하고 국내 고객 지원을 강화하기 위한 것이다.   이번 파트너십을 통해 데이타솔루션은 알테어의 데이터 분석 및 AI 플랫폼인 ‘알테어 래피드마이너’와 함께 고성능 컴퓨팅 설루션 ‘알테어 HPC웍스’를 고객에게 공급하게 된다. 이를 통해 데이타솔루션은 단순 분석을 넘어 복잡한 연산과 대규모 데이터 처리를 요구하는 고성능 컴퓨팅 관리까지 폭넓게 대응할 수 있을 것으로 기대하고 있다.   알테어 래피드마이너는 분산된 데이터를 효과적으로 통합하고, 데이터에서 숨겨진 인사이트를 발굴하며, 데이터 분석 전 과정을 지원한다. 생성형 AI 및 AI 에이전트, 데이터패브릭 등 차세대 기술을 손쉽게 접목할 수 있어, 기업들은 업무 효율 향상, 투자 수익률(ROI) 극대화, 데이터 기반 경쟁력 확보에 도움을 받을 수 있다.   한편 알테어 HPC웍스는 고성능컴퓨팅 자원의 효율적인 활용과 워크로드 관리를 지원하는 설루션이다. 대규모 연산이 필요한 시뮬레이션, 데이터 분석, AI 모델 학습 등 다양한 업무에서 IT 인프라의 성능을 극대화할 수 있고, 비용 최적화 등 전략적 IT 운영 체계 구축이 가능하다.     데이타솔루션의 배복태 대표이사는 “이번 협력으로 고객이 데이터에 기반한 AI 시스템을 신속하게 구축하여 실질적인 비즈니스 경쟁력을 확보할 수 있도록, AX/DX 통합 설루션 역량을 더욱 강화해 나가겠다”고 밝혔다.   알테어의 문성수 아시아태평양 수석부사장은 “이번 협력을 통해 빠르게 변화하는 데이터 분석 및 HPC 시장에 효과적으로 대응하고 경쟁력 강화를 이끌 것으로 기대된다”며, “양사의 기술력을 바탕으로 국내 기업의 디지털 전환과 운영 효율성 향상에 실질적인 기여를 할 것”이라고 밝혔다.

알테어가 육군사관학교와 국방 인공지능(AI) 인재 양성을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 이번 협약에 따라 알테어는 육군사관학교에 AI 및 시뮬레이션 소프트웨어를 향후 3년간 무상으로 지원한다.   양 기관은 이번 협약을 통해 국방 기술 혁신과 디지털 전환을 가속화하고, 학술 및 연구 활동을 강화하여 국방 분야의 실무 역량을 증진할 계획이다. 알테어는 AI 및 시뮬레이션 소프트웨어와 교육 자료, 기술 지원을 제공함으로써 육군사관학교 생도들이 AI 기술을 효과적으로 활용할 수 있도록 지원할 예정이다.   알테어가 제공하는 AI 기반 시뮬레이션 기술은 실제 실험이 제한적인 국방 환경을 정밀하게 가상 재현해, 다양한 시나리오를 빠르게 분석하고 전략 수립과 장비 개발의 효율을 높일 수 있다. 알테어는 이러한 기술적 강점을 국방 교육 및 연구에 접목해 실전형 인재 양성을 적극 지원할 계획이다.   육군사관학교장인 소형기 소장은 “이번 협약은 4차 산업혁명 시대에 부합하는 첨단기술 역량을 갖춘 미래 지휘관 양성을 위한 중요한 전환점이 될 것이다. 육군사관학교는 과학기술 강군을 선도할 창의적이고 융합적인 리더 육성에 더욱 매진하겠다”라는 소감을 밝혔다.   알테어의 문성수 아시아태평양 수석부사장은 “육군사관학교와의 협력을 통해 AI와 시뮬레이션 기술이 국방 분야에서 더욱 효과적으로 활용될 수 있도록 전폭적인 지원을 아끼지 않을 것”이라며, “이번 협약을 계기로 국방 기술 혁신 및 실무 역량 강화를 위한 산학 협력 모델을 지속 발전시켜 나가겠다”고 말했다.  

케이트리 지음 / 1만 9,000원 / 생능북스   디지털 전환이 가속화되며 인공지능(AI)은 더 이상 기술 부서의 전유물이 아닌 시대에 살고 있다. 기업의 생존과 성장을 좌우하는 핵심 전략으로 부상한 지금, <AI를 회사에서 어떻게 쓰이는가>는 AI를 비즈니스에 접목하려는 모든 이들에게 실질적인 가이드를 제공한다. 이 책은 AI에 대한 기술적 지식이 부족한 경영진을 비롯해 사업 전략가, 비즈니스 전문가들을 대상으로, AI의 기본 개념을 간략히 소개한 후, AI가 기업의 성과와 경쟁력을 어떻게 강화할 수 있는지에 초점을 맞추었다. 특히 이 책은 AI를 활용한 비즈니스 모델과 프로세스 개선, 산업 구조의 변화에 대한 구체적인 사례와 인사이트를 제공함으로써 다양한 비즈니스 전문가들이 AI를 전략적으로 활용할 수 있는 방법을 이해할 수 있도록 돕고 있다.  <AI를 회사에서 어떻게 쓰이는가>는 기술과 비즈니스의 경계를 넘나들며, AI 시대의 생존과 성장을 위한 로드맵을 제시하는 한편, AI 트랜스포메이션 시대를 준비하는 모든 이들이 필요로 하는 AI 비즈니스 혁신을 위한 다양한 이슈들을 짚어주었다. 따라서 이 책은 AI를 비즈니스에 효과적으로 통합하려는 모든 이들에게 실질적인 통찰과 전략을 제공한다. 비즈니스 혁신을 원하는 CEO를 AI 전략을 세우는 직장인, AI를 도입하고자 하는 실무자, 그리고 일반인들에게도 좋은 AI 가이드가 되어줄 것이다.

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.

  인공지능(AI) 산업 실태조사 결과 1) 인공지능 매출현황• ’22년 인공지능 매출액은 약 4.3조 원으로 추정되며, 최근 2개년(’22~’23년) 연평균 성장률은 21.4% 수준임• 사업 분야별로는 2022년 기준 인공지능 응용 소프트웨어 매출이 약 1.9조 원으로 전체 인공지능 매출의 43.3%를 차지함 2) 인공지능 인력현황 • ’23년 기준 인공지능 부문 현재 인력은 총 51,425명이며, 부족 인력은 8,579명, ’24년 채용 예정 인력은 8,227명인 것으로 나타남 • 직업별 부족 인력은 「인공지능 개발자」 직무가 5,257명으로 가장 많았으며, 다음으로는 「인공지능 프로젝트 관리자」 793명, 「인공지능 컨설턴트」 760명 등의 순으로 나타남 • ’24년 채용 예정 인력은 부족한 인력과 마찬가지로 「인공지능 개발자」 직무가 4,903명으로 가장 많았으며, 다음으로는 「인공지능 프로젝트 관리자」 899명, 「인공지능 컨설턴트」 731명 등의 순으로 나타남   1장 조사개요 01 조사개요 02 주요 용어 해설 03 모집단 정의 04 모수 추정 2장 조사결과 01 일반 현황 02 인공지능 기술 및 사업현황 03 매출 현황 04 인력 현황 05 투자 및 개발 현황 06 애로사항 및 건의사항 3장 부록 01 주요 주관식 문항정리 02 통계표 03 조사표 인공지능 실태조사   출처 : 소프트웨어정책연구소 페이지 : 260

  목차 Ⅰ 딥시크(DeepSeek) 현황   1-1. 딥시크(DeepSeeK) 개요 및 특징 Ⅱ 딥시크 관련 보안 이슈 및 국내·외 대응 현황   2-1. 딥시크 관련 보안 이슈   2-2. 국외 주요국 대응 현황   2-3. 국내 대응 현황 Ⅲ 딥시크(DeepSeek) 등 AI 보안 위협 분석   3-1. 인공지능(AI) 위험(Risk)과 보안(Security)   3-2. AI 보안 관점에서의 보안 위협 분석 Ⅳ 시사점   출처 : 한국인터넷진흥원 등록일 : 2025-03-28

인텔은 ML커먼스(MLCommons)가 발표한 최신 MLPerf 추론 v5.0(MLPerf Interference v5.0) 벤치마크에서 인제온 6 P-코어(Intel Xeon 6 with Performance-cores)의 성능을 입증했다고 밝혔다. 6가지 주요 벤치마크에서 진행된 테스트 결과, 제온 6는 이전 세대 프로세서 대비 인공지능(AI) 성능이 1.9배 향상된 것으로 나타났다. AI 도입이 가속화됨에 따라, CPU는 데이터 전처리, 전송, 시스템 오케스트레이션 등 핵심 기능을 관리하는 호스트 노드로서 AI 시스템 운영에 필수 요소로 자리잡고 있다. 인텔은 MLPerf에 서버용 CPU 성능 결과를 제출했는데, 인텔 제온 6 P-코어는 MLPerf 추론 v5.0의 ResNet50, RetinaNet, 3D-UNet 및 신규 GNN-RGAT를 포함한 주요 벤치마크에서 5세대 인텔 제온 프로세서 대비 평균 1.9배 높은 성능을 기록했다. 이런 결과에 대해 인텔은 “제온 6가 AI에 적합한 CPU임을 입증하는 동시에, 소형 언어 모델(SLM)을 위한 경쟁력 있는 대안이 될 수 있음을 보여준다”고 설명했다.     인텔은 지난 2021년 3세대 인텔 제온 프로세서를 MLPerf에 처음 제출한 이후 ResNet50 성능은 15 배 향상됐으며, 소프트웨어 최적화를 통해 GPT-J에서는 22%, 3D U-Net에서는 11% 추가 성능 향상을 달성했다고 소개했다. 또한, “새로운 MLPerf 결과는 OEM(주문자 상표부착 생산) 및 생태계 파트너 설루션 전반에서 인텔 제온의 성능을 입증한다”면서, “AI 워크로드가 엔터프라이즈 시스템과 점점 더 통합됨에 따라, OEM은 고객이 최상의 AI 성능을 구현할 수 있도록 제온 기반 시스템을 우선 채택하고 있다”고 전했다. 인텔은 시스코, 델 테크놀로지스, 콴타, 슈퍼마이크로 등 4개의 주요 OEM 파트너사와 협력해 인텔 제온 6 P코어에 대한 MLPerf 결과를 함께 제출하며 다양한 AI 워크로드와 배포 역량을 선보였다. 인텔의 데이터센터 및 AI 그룹을 임시 총괄하는 카린 엡시츠 시갈(Karin Eibschitz Segal) 부사장은 “이번 MLPerf 벤치마크 결과는 인텔 제온 6가 고성능과 에너지 효율의 완벽한 균형을 제공하는 AI 워크로드에 가장 적합한 중앙처리장치(CPU)임을 입증한다”면서, “세대를 거듭할수록 다양한 AI 벤치마크에서도 꾸준히 성능이 개선되고 있어, 인텔 제온이 여전히 AI 시스템용 CPU 시장에서 선도적인 입지를 유지하고 있음을 보여준다”고 설명했다.