2025년 건설·주택 경기 전망 세미나 자료집 [발표1] 2025년 건설경기 전망(박선구 연구위원) 1. 국내 경제 동향 2. 건설경기 동향 3. 2025년 건설시장 Key Point 4. 건설경기 전망 및 시사점 [발표2] 2025년 주택시장 전망(고하희 부연구위원) 1. 국내 경제에서 부동산 자산이 가지는 의미 2. 2024년 주택시장 동향 3. 2025년 주택시장 전망 영향 요인 4. 2025년 주택시장 전망   발표 : 2024. 11. 26. 형식 : pdf 85 page 출처 : 대한건설정책연구원     2024년 건설·주택 경기전망 세미나 유튜브 생중계 바로가기    

CNG TV가 12월 23일(월) 오후 4시부터 '2024 생성형 AI 트렌드 결산과 2025 전망'을 주제로, LG CNS 안무정 책임이 생성형 AI로 대변되는 2024년도 분야별 트렌드를 정리하고 2025년에는 어떤 일들이 있을지 전망한다. 안무정 책임은 28년간 IT기업에서 SI, 최신 기술 기반 솔루션 개발 경험을 활용하여 기술이 주도하는 시대에 지속가능한 역량과 서비스 개발을 위해 노력하고 있다. 신작 <생성형 AI 시대에 생존하라>를 비롯해 <4차 산업혁명을 주도할 6가지 코드>, <테크노 사피엔스가 온다>, <메타버스 이젠 실행이다>를 펴냈다. 이번 웨비나는 2024년을 마무리 하면서 생성형 AI로 대변되는 올 한해를 정리하면서 생성형 AI에 관심이 많은 분들을 비롯해 AI의 원리와 구조가 어렵게 느껴지는 분, 그리고 생성형 AI의 도입과 활용 방안에 관심 많은 모든 분들과 온라인으로 만날 예정이다. 무료로 진행될 예정으로, 사전등록한  100명 한정으로 방송 당일 줌(ZOOM) 링크를 전달할 예정이다.

마이크로소프트가 생성형 AI를 성공적으로 도입한 고객 및 파트너를 공개하면서, 국내 전 산업 분야의 AI 트랜스포메이션 혁신 사례 발굴에 속도를 내고 있다고 전했다. 마이크로소프트는 생성형 AI가 모든 산업의 혁신과 성과를 이끄는 핵심 동력으로 부상할 것으로 전망하고 있다. IDC 2024 AI 보고서에 따르면, 전 세계 기업과 기관의 생성형 AI 사용률은 지난해 55%에서 올해 75%로 급증했으며, 1달러당 평균 3.7배의 투자 수익률을 기록한 것으로 나타났다. 이 조사는 마이크로소프트의 의뢰로 한국을 포함한 전 세계 4000명 이상의 비즈니스 리더와 의사 결정권자를 대상으로 진행됐다. 마이크로소프트는 마이크로소프트 365 코파일럿(Microsoft 365 Copilot)과 애저 오픈AI 서비스(Azure OpenAI Service)를 통해 고객의 AI 트랜스포메이션을 전방위로 지원하고 있다고 소개했다. 또한, 강력한 보안 체계를 통해 AI를 안전하고 책임감 있게 도입할 수 있도록 도우면서, 현재 포춘 500대 기업 중 85%가 자사의 AI 설루션을 사용 중이라고 덧붙였다. 마이크로소프트의 AI 설루션을 도입하는 국내 기업도 증가하고 있다. 이들은 마이크로소프트 365 코파일럿을 활용해 일상 업무의 생산성 및 효율성을 높이고 협업 문화를 촉진하고 있다. 또한, 애저 오픈AI 서비스를 통해 실험 설계 최적화, 리스크 관리, 헬스케어, 데이터 분석 고도화 등 다양한 산업 분야의 혁신을 추진하고 있다. 이와 함께 마이크로소프트 보안 설루션을 도입한 국내 기업은 위협을 신속히 탐지하고 대응해 더 강력하고 신뢰할 수 있는 보안 환경을 구축하고 있다.     LS ITC는 AI 전문 스타트업 AI3와 협력해 애저 오픈AI 서비스 기반 생성형 AI 서비스인 'LS GPT'를 개발했다. ‘LS GPT’는 LS그룹의 애저 인프라와 마이크로소프트 365, 애저 정보 보호(Azure Information Protection) DRM 환경에 최적화됐다. LS그룹은 정보 유출 등의 보안 리스크 해소 및 기존 상용 서비스 대비 90% 이상의 비용 절감 효과를 확인했으며, 직원들이 필요한 GPT 챗봇을 직접 생성해 회사 및 그룹 차원으로 확산할 수 있는 체계를 구축, 그룹 전체 지식 공유와 AI 기반 생산성 혁신을 가속화하고 있다. SK디스커버리는 애저 오픈AI 서비스 기반 생성형 AI 설루션을 도입해 생산 현장에서 작업 위험성 평가 기간을 대폭 단축하는 가시적인 성과를 내고 있다. 사내 홍보팀은 AI를 활용해 기사를 선별하고 검토하는 데 걸리는 시간을 70% 줄였으며 재무회계, 마케팅, IT 등의 부서에서도 AI 챗봇으로 업무를 자동화하고 있다. 포스코이앤씨는 애저 오픈AI 서비스 기반 생성형 AI 설루션을 도입해 건설 프로젝트 리스크 관리 역량을 강화했다. 계약 문서 검토 시스템 ‘POS-DOC’은 대규모 언어 모델을 활용해 방대한 계약 문서를 자동으로 검토하고 잠재적 위험 요소를 분석한다. 이를 통해 사람의 실수를 최소화하고, 글로벌 건설 프로젝트에서 발생할 수 있는 계약 분쟁과 손실을 줄이는 데 기여하고 있다.  현대글로비스는 마이크로소프트 365 코파일럿 도입 후 3개월간의 변화 관리 과정을 통해 물류 사업 부문의 생산성과 업무 효율을 높이는 성과를 냈다. 임직원 대상 워크숍과 챔피언 선정을 통해 개인별 코파일럿 활용 시나리오를 수집 및 분석했으며, 이를 기반으로 시나리오를 자산화하고 AI 기반 업무 문화를 구축했다.   뿐만 아니라, KT는 마이크로소프트 365 코파일럿을 도입해 유연하고 효율적인 업무 문화를 구축, 임직원들은 문서 관리, 데이터 분석, 부서 간 협업에서 개선된 성과를 보이고 있다. LG유플러스는 마이크로소프트 365 코파일럿을 시범 도입한 결과, 임직원의 85%가 업무 만족도 향상을 경험했다고 응답했다. 특히 미팅 관리, 회의록 작성, 이슈 관리 부문에서 효율성 체감이 높았다. 성균관대학교는 마이크로소프트 365 코파일럿을 도입해 연구 및 학사 업무에 AI 협업 문화를 구축했다. 이를 통해 연구 분야의 아이디어 정리와 논문 작성 효율성을 높였으며, 약 800명의 교직원이 반복 업무에서 벗어나 본질적인 업무에 집중할 수 있는 환경을 조성했다.  크래프톤은 마이크로소프트 365 코파일럿 도입 후 이메일, 문서, 회의록 처리 속도가 빨라졌으며, 57%의 직원은 콘텐츠 생성 업무에서 매일 10분 이상의 시간을 절약하고 있다. 서울아산병원은 애저 오픈AI 서비스 기반 암 정보 플랫폼을 개발해 암 환자들에게 개인화된 치료를 제공하고 있다. 또한, 생성형 AI 기술을 통해 의료진이 환자의 상태를 정확히 평가하고 최적의 치료 계획을 수립하고 있다. 현대백화점그룹의 ICT 전문기업 현대퓨처넷은 애저 오픈AI 서비스 기반 RAG 설루션과 마케팅 및 데이터 분석 시스템을 구축해 그룹 내 비즈니스 혁신을 이끌고 있다.  CTR 그룹은 마이크로소프트 센티넬(Microsoft Sentinel)을 도입해 보안과 유지보수를 단일 플랫폼에서 통합 관리하고 있다. 이를 통해 실시간 위협 탐지와 신속한 대응이 가능해졌다. 나아가 내부 시스템을 더욱 안전하고 신뢰할 수 있는 비즈니스 환경을 구축했으며, 마이크로소프트 365 제품과의 완벽한 호환성으로 전반적인 보안 체계도 강화했다. SK쉴더스는 마이크로소프트 디펜더 포 엔드포인트(Microsoft Defender for Endpoint)를 사용한 매니지드 탐지 및 대응 서비스(Managed Detection & Response) 서비스를 개발 및 런칭함으로써 해킹 사고에 신속히 대응할 수 있는 체계를 구축했다.  한국마이크로소프트의 조원우 대표는 “최근 2년간 AI 기술의 급격한 발전으로 기업들이 실질적 활용 방안과 성공 사례에 더 큰 관심을 보이고 있다”면서, “마이크로소프트는 신뢰할 수 있는 AI 트랜스포메이션 파트너로서, AI 기술의 활용 사례와 상용화 방안을 적극 공유하며 한국 산업 전반의 성장과 발전에 기여하겠다”고 강조했다.

다쏘시스템은 스페인 고압 전기 시스템의 송전 시스템 운영사인 레드 일렉트리카(Red Eléctrica)가 스페인 전력망의 기술 자산 정보를 관리하는 프로세스를 지원하기 위해 다쏘시스템의 클라우드 기반 3D익스피리언스 플랫폼을 선택했다고 발표했다. 레드 일렉트리카는 스페인 전력 시스템의 송전 시스템 운영사로 탈탄소 에너지 시스템의 중추기관이다. 레드 일렉트리카는 투명성, 객관성, 독립성, 경제성의 원칙에 따라 지속가능성에 대한 강력한 의지를 가지고 탈탄소 에너지 임무를 수행하고 있다. 다쏘시스템의 3D익스피리언스 플랫폼에 기반한 ‘통합 구축 환경’ 산업 설루션은 1500명 이상의 이해 관계자를 버추얼 트윈으로 연결해, 전 지역의 전력선부터 변전소에 설치된 세부 장비에 이르기까지 다양한 규모의 전기 자산 생태계를 시각화한다. 이러한 멀티스케일 기능을 통해 레드 일렉트리카는 지리적 맥락 내에서 자산 관련 최신 데이터에 대한 실시간 온디맨드 접근을 제공받으며, 이를 통해 내∙외부 이해관계자와의 협업을 개선하고 표준화 관행을 도입할 수 있게 됐다. 다쏘시스템 3D익스피리언스 플랫폼을 통해 구축된 ‘단일 데이터 소스’는 레드 일렉트리카의 자산 생성 및 관리 방식을 근본적으로 혁신한다. 예를 들어, 송전선로 및 변전소를 위한 그린필드(Green Field) 및 브라운필드(Brown Field) 프로젝트 설계 품질과 관리를 개선할 수 있다.     레드 일렉트리카의 마리아 솔러레(Maria Soler) 송전 기술 매니저는 “레드 일렉트리카는 에너지 네트워크 개발 계획에 정의된 목표를 달성하고 생태적 전환을 가능하게 하기 위해 송전망에 대한 투자와 혁신에 많은 노력을 기울이고 있다”면서, “이것이 바로 경쟁을 거쳐 우리 여정의 파트너로 다쏘시스템을 선정한 이유”라고 말했다. 다쏘시스템의 레미 도니어(Remi DORNIER) 건축·엔지니어링·건설 부문 부사장은 “2050년까지 전 세계 전력 수요는 160% 이상 급증할 것으로 예상되며, 이러한 수요를 충족하기 위해서는 다양한 저탄소 에너지원을 더욱 효과적으로 통합할 수 있도록 전기 네트워크 개발을 가속화해야 한다”면서, “다쏘시스템의 버추얼 트윈을 활용해 전기 그리드를 시뮬레이션하고 테스트 및 최적화하면 전기 송전 사업자는 협업 효율성과 혁신을 개선하는 것은 물론 차세대 스마트 그리드를 운영하는데 도움이 될 것”이라고 말했다.

  목차 제1장 거시경제 전망 1. 국내 실물경제 동향 2. 대내외 여건 전망 <참고 1> 미국 트럼프 행정부의 보편적 관세 부과의 경제적 영향 <참고 2> 금리 인하와 민간소비 <참고 3> 금리 인하와 설비투자 제2장 13대 주력산업 전망 1. 2025년 대내외 여건 변화와 산업별 영향 2. 2025년 13대 주력산업의 부문별 전망  3. 종합 및 시사점 <참고> 세계 반도체 시장 동향   요약 제1장 거시경제 전망  현 경기 판단: 수출의 양호한 성장세에도 내수의 더딘 회복으로 경기 회복세 약화 국내 실물경기는 반도체를 중심으로 한 수출의 견조한 성장세와 설비투자의 개선에도, 소비와 건설투자의 부진으로 회복세가 약화되는 모습 건설투자는 토목건설의 소폭 회복에도 불구하고, 건축 부문에서 누적된 선행지표 부진이 현실화되면서 전체적으로 감소세가 확대되는 양상 수출(통관 기준)은 반도체를 중심으로 양호한 성장세를 보이는 가운데, 지난해 말부터의 높은 증가율로 인한 기저효과로 증가세가 조정되는 모습 제2장 13대 주력산업 전망 소비심리 개선과 투자 확대로 세계 주요국 수요는 개선, 글로벌 경쟁 심화 및 무역장벽의 강화 영향으로 해외 생산은 확대되고 탈중국 경향도 계속될 전망 (세계 수요 여건) 2025년 세계 수요는 주요국 금리 인하 기대에 따른 소비심리 회복과 경기부양 정책으로 최종재 소비 및 중간재 수요가 확대될 것으로 보이나 중국의 경제 성장세가 정체되고 전 세계 대중국 디커플링 강화, 러-우 사태 및 중동 지정학적 리스크 장기화 등은 2025년에도 세계 수요를 억제할 수 있는 불확실성 요인  (주요 수출 대상국의 수요 전망) 2025년 13대 주력산업에 대한 주요국의 수요는 내수 개선 및 인프라 구축 등의 영향으로 중국을 제외한 대다수 시장에서 확대될 전망  미국 시장에서는 부동산 경기 회복과 인프라 투자 지속(기계, 철강, 가전), AI 서버 교체수요 발생(정보통신기기, 반도체), 바이오의약품 처방 확대(바이오헬스) 등 수요 회복의 긍정적 요인이 존재  유럽 시장에서는 구매수요 누적, 전기차 보조금 지급 재개 가능성, 노후설비 구조조정 및 IT 인프라 투자 확대 등 자동차, 철강, 석유화학, 정보통신기기 및 이차전지 수요에 대한 긍정적 여건 발생이 예상  중국 시장에서는 2025년에도 성장 정체에 따라 일반기계, 철강, 섬유, 가전 등의 수요가 부진할 전망이나, ICT 수요가 호조세로 전환되고 전기차 시장의 높은 성장세로 국산 중간재(석유화학 제품 등)에 대한 수요 개선 기대 (제품단가 변화) 2025년 국내 주요 수출제품의 단가는 기존 제품의 고급화 경향 등에 의한 상승 요인이 존재, 단, 글로벌시장의 성장이 예상되는 IT 부문에서 중국과의 경쟁 심화는 판매단가의 하방 압력 요인으로 작용할 전망 (해외 생산 전망) 2025년에도 주요 산업의 해외 생산은 국내 생산 비용 증가, 무역장벽 및 물류비용 증가 및 인도 등 현지 수요 증가 대응을 위해 확대될 것으로 예상, 한편 중국 현지 생산 규모는 지속 감소하면서 공급망 재편의 진행은 계속될 전망   영상 #산업연구원  #경제전망 #산업전망 #경제산업전망 #2025경제 #2025전망 #국내경제성장 #2025경제산업전망 #KIET #세종시 #국책연구기관 #국가정책연구기관 #정부출연연구기관   발행일 : 2024.11.25 출처 : 산업연구원

엔비디아가 2025년 AI가 가져올 각 산업 분야의 혁신에 대해 전망했다. 엔비디아의 전문가들은 멀티모달 모델이 업계의 혁신과 효율성을 가속화할 것이라고 예측했다. 생성형 AI는 올해 조직의 모든 분야에서 큰 주목을 받았다. 이에 따라 산업 전반에서 이를 활용해 혁신과 창의성을 증진하고, 고객 서비스를 개선하며, 제품 개발을 변화시키고, 의사소통을 강화하는 방법에 대한 논의가 활발히 이루어졌다. IDC에 따르면, 전 세계 기업은 내년에 AI 설루션에 3070억 달러를 지출할 것으로 예상된다. 또한, 이는 2028년까지 연평균 29.0%의 성장률로 6320억 달러까지 증가할 것으로 보인다. IDC는 AI가 2030년까지 전 세계 누적 경제에 19조 9000억 달러의 영향을 미칠 것이며, 2030년 전 세계 GDP의 3.5%를 견인할 것이라고 예측했다. 그러나 AI의 빠른 발전에도 불구하고 일부 기업과 스타트업은 여전히 실험과 사일로화된 프로젝트에 집착하며 AI 도입에 느리게 대응하고 있다. 이는 AI의 혜택이 기업, 사용 사례, 투자 수준에 따라 다르기 때문이다. 하지만 신중한 접근 방식은 낙관적인 태도로 전환되고 있다. 포레스터 리서치(Forrester Research)의 2024 AI 현황 설문조사에 참여한 응답자의 3분의 2는 조직의 AI 이니셔티브가 성공하려면 투자 수익률이 50% 미만이어야 한다고 답했다. 다음으로 주목할 만한 것은 에이전틱 AI이다. 이는 자율적이거나 ‘추론’하는 형태의 AI로, 다양한 언어 모델, 정교한 검색 증강 생성(RAG) 스택, 고급 데이터 아키텍처를 사용해야 한다.     엔비디아는 2025년 주목할 만한 AI 트렌드로 ▲효율적인 추론 설루션에 대한 수요도 증가 ▲양자 컴퓨팅의 오류 수정 및 양자 하드웨어 성능 향상 ▲AI의 창의성과 다양성 강화 ▲산업 인프라와 도시 계획의 재검토 ▲AI 에이전트의 효율을 극대화하는 AI 오케스트레이터의 증가 ▲기업의 데이터를 탐색 방식을 바꾸는 AI 쿼리 엔진 ▲기업에게 고성능 추론을 필수로 만드는 에이전틱 AI ▲데이터를 인텔리전스로 처리하기 위한 AI 팩토리 확장 등을 꼽았다. 엔비디아는 에이전틱AI(agentic AI)의 시대가 열리면서, 여러 모델로 구성된 복잡한 시스템에서 거의 즉각적인 응답에 대한 수요가 증가할 것으로 전망했다. 이에 따라 고성능 추론은 고성능 훈련 인프라만큼이나 중요해질 전망이다. 그리고 IT 리더는 실시간 의사 결정을 위한 성능을 제공하기 위해, 에이전틱 AI의 수요에 맞추어 확장 가능하고 특수 목적에 맞게 구축되고 최적화된 가속 컴퓨팅 인프라를 필요로 할 것이다. AI를 통한 건설, 엔지니어링, 디자인 혁신도 보다 활발히 진행될 전망이다. 엔비디아는 건설, 엔지니어링, 디자인 산업에 맞춤화된 생성형 AI 모델이 증가할 것이며, 이는 효율성을 높이고 혁신을 가속화할 것이라고 보았다. 건설 분야에서는 에이전틱 AI가 현장 센서와 카메라에서 수집한 방대한 양의 건설 데이터를 해석해 더 효율적인 프로젝트 일정과 예산 관리로 이어지는 인사이트를 제공한다. AI는 24시간 현실 캡처 데이터(라이다, 사진 측량, 레디언스 필드)를 평가하고 품질, 안전, 규정 준수에 대한 중요한 인사이트를 도출해 오류와 작업장 부상을 줄일 수 있다. 엔지니어의 경우, 물리 정보 신경망에 기반한 예측 물리학은 홍수 예측, 구조 엔지니어링, 건물 내 개별 방이나 층에 맞춘 공기 흐름 설루션을 위한 전산유체역학(CFD)을 가속화해 설계 반복을 단축한다. 디자인 분야에서는 RAG(검색증강생성)를 통해 건물 디자인과 시공을 위한 정보 모델링이 현지 건축법을 준수하는지 확인할 수 있다. 이는 디자인 초기 단계에서 규정을 준수할 수 있도록 한다. 확산 AI 모델은 건축가와 디자이너가 키워드 프롬프트와 대략적인 스케치를 결합해 고객 프레젠테이션을 위한 풍부하고 상세한 개념 이미지를 생성할 수 있게 해 개념 설계와 부지 계획을 가속화한다. 이로써 연구와 디자인에 집중할 수 있는 시간을 확보할 수 있다. 엔비디아는 거의 모든 산업에서 AI를 사용해 사람들의 생활과 여가를 즐기는 방식을 향상시키고 개선할 준비를 하고 있다고 보고 있다. 농업 분야에서는 AI를 사용해 식품 공급망을 최적화하고 식량 공급을 개선할 것이다. 예를 들어, AI는 개별 농장의 다양한 작물에서 발생하는 온실가스 배출량을 예측하는 데 사용될 수 있다. 이러한 분석은 공급망에서 온실가스를 줄이는데 도움이 되는 설계 전략을 수립하는 데 도움이 된다. 한편, 교육 분야의 AI 에이전트는 개인의 모국어로 말하고 특정 과목의 교육 수준에 따라 질문하거나 답변하는 등 학습 경험을 개인화할 수 있다. 엔비디아는 국가와 산업계에서 AI가 경제의 다양한 측면을 자동화해 세계 인구가 감소하는 가운데서도 현재의 생활 수준을 유지하는 방법을 모색하기 시작할 것으로 보았다. 이러한 노력은 지속 가능성과 기후 변화에도 도움이 될 수 있다. 예를 들어, 농업 산업은 밭을 관리하고 해충과 잡초를 기계적으로 제거할 수 있는 자율 로봇에 투자하기 시작할 것이다. 이는 살충제와 제초제의 필요성을 줄여 지구를 더 건강하게 유지하고, 다른 의미 있는 기여를 위한 인적 자본을 확보할 수 있다. 도시 계획 사무소에서 자율주행차를 고려하고 교통 관리를 개선하기 위한 새로운 사고 방식을 기대할 수도 있다. 장기적으로는 AI가 전 세계의 시급한 과제인 탄소 배출량 감축과 탄소 저장을 위한 설루션을 찾는 데에 도움을 줄 수 있을 것으로 보인다. 기업의 AI 팩토리(AI factory)는 원시 데이터를 비즈니스 인텔리전스로 변환한다. 2025년에는 기업이 이러한 AI 팩토리를 확장해 방대한 양의 과거, 합성 데이터를 활용할 것이다. 이를 통해 소비자 행동과 공급망 최적화부터 금융 시장의 움직임, 공장과 물류창고의 디지털 트윈에 이르기까지 모든 것에 대한 예측과 시뮬레이션을 생성할 것이다. AI 팩토리는 초기 채택자들이 미래 시나리오에 대응하는데 그치지 않고 이를 예측하고 구체화하는 데 도움이 되는 핵심 경쟁 우위로 자리 잡을 것이다.

IBM은 데이터센터에서 생성형 AI 모델의 학습 및 실행 방식을 획기적으로 개선할 수 있는 차세대 광학 기술을 발표했다. 이는 기존의 전선 기반 단거리 통신을 보완하는 새로운 공동 패키지형 광학(co-packaged optics : CPO) 기술로, 데이터센터 내부 연결 속도를 대폭 향상시킬 수 있는 새로운 공정이다. 특히 IBM은 이 기술을 구동할 수 있는 폴리머 광학 도파관(Polymer Optical Waveguide : PWG)을 성공적으로 설계, 조립해 최초로 공개했다. IBM 연구진은 CPO 기술이 칩, 회로 기판, 서버 간 고대역폭 데이터를 전송하는 컴퓨팅 방식에 가져올 변화를 시연했다.  광섬유 기술은 전기 대신 빛으로 장거리 데이터 전송을 빠르게 처리하기 때문에, 현재 전 세계 상업 및 통신 트래픽 대부분에 사용되고 있다. 그러나 데이터센터의 경우, 외부 통신 네트워크에는 광섬유를 사용하는데 반해, 내부 통신 네트워크의 대부분에는 여전히 구리선을 사용하고 있다. 이 전선은 대규모 분산 학습 과정에서 다른 장치의 데이터를 기다리느라 절반 이상의 시간을 유휴 상태로 보내는 GPU 가속기들을 연결하고 있는데 이로 인해 상당한 비용과 에너지가 소모된다. IBM 연구진은 광학 속도와 처리 능력을 데이터센터 내부로 도입할 방법을 제시했다. IBM은 새롭게 발표된 논문을 통해, 고속 광학 연결을 가능하게 하는 새로운 CPO 모듈의 시제품을 소개했다. 이 기술은 데이터센터 통신의 대역폭을 확장하고, GPU의 유휴 시간을 줄이며, AI 처리 속도를 향상시킬 수 있다.   ▲ IBM 리서치의 광학 모듈 시제품   IBM은 이번 연구 혁신을 통해 중급 전기 배선(interconnect) 대비 전력 소비를 5배 이상 줄임으로써 생성형 AI 확장 비용을 낮추고, 데이터센터 간 케이블 연결 길이를 기존 1미터에서 수백 미터로 확장할 수 있을 것으로 보고 있다. 또한, CPO 기술을 통해 기존 전기 배선(wiring)을 사용할 때보다 대규모 언어 모델(LLM)의 학습 속도를 최대 5배까지 높일 수 있다고 보았다. 이를 통해 일반적인 LLM 학습 시간이 3개월에서 3주로 단축될 수 있으며, 더 큰 모델과 더 많은 GPU를 활용할 경우 성능 향상의 폭이 더욱 커진다는 것이다. 이외에도 IBM은 AI 모델 학습 시 모델 당 미국 가정 약 5000가구의 연간 전력 소비량에 해당하는 에너지를 절감함으로써, 데이터센터 에너지 효율을 높일 수 있을 것으로 전망했다.   IBM 리서치 연구 개발 총책임자인 다리오 길(Dario Gil) 수석 부회장은 “생성형 AI가 점점 더 많은 에너지와 처리 능력을 요구함에 따라 데이터센터는 진화해야 한다. 공동 패키지형 광학(CPO) 기술은 데이터센터를 미래에 대비하도록 만들 수 있다”면서, “이 획기적인 기술을 통해 미래의 칩은 광섬유 케이블이 데이터 센터 안팎으로 데이터를 전달하는 방식으로 통신하게 될 것이며, 미래의 AI 워크로드를 처리할 수 있는 더 빠르고 지속 가능한 새로운 통신 시대를 열 것”이라고 말했다.

마이크로소프트가 2025년 주목해야 할 AI 트렌드 6가지를 공개하면서, AI가 이끌어갈 혁신과 과제에 대한 주요 인사이트를 제시했다.  2024년은 전 세계 조직이 AI를 본격 도입하기 시작한 해로 평가된다. 마이크로소프트의 의뢰로 진행된 IDC 2024 AI 보고서에 따르면, 전 세계 조직의 AI 도입률은 지난해 55%에서 올해 75%로 증가했다. 이는 AI가 실험 단계를 넘어, 실제 비즈니스에서 가치를 창출하는 핵심 도구로 자리잡았음을 보여준다. 마이크로소프트는 이러한 변화에 따라 2025년이 AI가 일상과 업무에서 필수적인 기술로 자리 잡는 전환점이 될 것으로 전망하고 있다. AI는 높은 자율성을 기반으로 복잡한 문제를 해결하고, 업무 효율성을 크게 높이며 일상을 단순화할 것으로 기대된다. 나아가 과학, 의료 등 인류가 직면한 주요 과제 해결에도 적극적으로 활용될 것으로 내다보고 있다. 특히, 이러한 흐름은 AI의 논리적 사고와 데이터 처리 능력의 고도화를 통해 더욱 가속화될 것으로 예상된다. 마이크로소프트는 이러한 변화를 지원하기 위해 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 기술 개발에 집중하고 있으며, 이를 사용자들이 안심하고 활용할 수 있도록 지원할 계획이다.  마이크로소프트의 크리스 영(Chris Young) 사업개발·전략·투자 담당 부사장은 “AI는 불가능해 보였던 많은 것을 가능하게 하고 있으며, 지난 한 해 동안 많은 조직이 실험 단계를 넘어 실질적인 도입 단계로 진입했다”고 말했다. 이어 그는 "AI 기술은 우리 삶의 모든 영역에 전면적인 변화를 가져올 전환점에 서 있다"고 강조했다.      마이크로소프트가 제시한 2025년 6가지 주요 AI 트렌드는 ▲더 유용하고 유능해질 AI 모델 ▲업무 형태를 변화시킬 AI 에이전트의 활약 기대 ▲모든 일상을 지원하는 AI 역할 확장 ▲지속 가능한 AI 인프라 구축 필요성 증대 ▲테스트와 맞춤화를 통한 책임 있는 AI 구축 ▲과학적 혁신을 가속화하는 AI 등이다. 첫 번째, AI 모델은 더 많은 일을 더 잘 수행할 것이다. 이 AI 모델들은 과학, 코딩, 수학, 법률 및 의학 등 여러 분야에서 혁신을 주도하며, 문서 작성부터 코딩 같은 복잡한 업무에 이르기까지 폭 넓은 업무를 수행할 수 있는 능력을 갖추게 될 것으로 보인다. 특히 AI의 추론 능력도 향상될 전망이다. 고급 추론 AI 모델인 오픈AI o1은 인간이 생각하는 방식과 유사한 논리적 과정을 거쳐 복잡한 문제를 단계적으로 해결하는 데 뛰어난 성능을 입증했다. 데이터 선별과 후속 학습도 AI 모델 발전에서 핵심적인 역할을 하게 된다. 마이크로소프트의 소형언어모델 파이(Phi)는 고품질 데이터를 활용해 모델 성능과 추론 능력을 효과적으로 개선할 수 있음을 보여줬다. 또한, 오르카(Orca) 및 오르카2(Orca 2) 모델은 합성 데이터를 활용한 학습으로 대규모 언어 모델에 준하는 성능을 구현하며 새로운 가능성을 열었다. 두 번째, 개인화된 차세대 AI 에이전트는 반복적이고 일상적인 업무를 자동화하는 데에서 나아가, 복잡하고 전문적인 작업까지 수행하며 조직의 업무 환경과 프로세스를 근본적으로 변화시킬 것으로 기대된다. AI 에이전트는 메모리, 추론, 멀티모달 기술의 발전을 통해 더욱 정교하게 작업을 처리할 수 있다. 예를 들어 조직의 재고 공급에 문제가 발생하면 AI 에이전트가 이를 관리자에게 알리고, 적합한 공급 업체를 추천하거나 직접 주문을 실행해 업무가 중단 없이 진행될 수 있도록 돕는다. 또한, 누구나 AI 에이전트를 설계하고 개발할 수 있는 환경도 마련된다. 마이크로소프트의 코파일럿 스튜디오(Copilot Studio)는 코딩 없이도 AI 에이전트를 개발할 수 있으며, 애저 AI 파운드리(Azure AI Foundry)는 복잡한 프로세스를 처리할 수 있는 고급 AI 에이전트 설계를 지원한다. 이러한 변화는 단순히 사용자와 협력하며 응답하는 프롬프트 기반 AI 에이전트에서, 독립적으로 업무를 수행하고 프로세스를 조율하는 완전 자율형 AI 에이전트까지 다양화될 것으로 예상된다. 세 번째, AI가 일상생활에서 차지하는 역할의 확장이다. 마이크로소프트 코파일럿(Microsoft Copilot)은 AI 동반자로서, 사용자가 하루 일과를 우선 순위에 따라 시간을 효율적으로 관리할 수 있도록 돕는다. 또한, 개인 정보와 데이터 보안을 강화해 보다 안전한 환경에서 AI를 사용할 수 있도록 설계됐다. 사용자는 일상에서 코파일럿을 더욱 밀접하게 활용할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 하루를 시작하며 코파일럿 데일리(Copilot Daily)의 음성을 통해 최신 뉴스와 날씨 정보를 확인할 수 있다. 또한, 코파일럿 비전(Copilot Vision)은 사용자가 접속한 웹페이지를 분석해 관련 질문에 답하거나 다음 단계를 제안하는 등 보다 직관적인 상호작용을 지원한다. 코파일럿은 의사결정 과정에서도 유용하게 활용된다. 예를 들어, 새 아파트 인테리어를 위해 어울리는 가구를 추천하고, 효율적인 배치 방안을 제시해 사용자의 공간을 더 편리하고 실용적으로 꾸밀 수 있도록 돕는다. 이는 시작 단계이며, 앞으로 AI는 정서 지능의 고도화를 통해 보다 유연하고 자연스러운 상호작용을 제공할 전망이다. 네 번째, 에너지 자원 효율화를 통한 지속 가능한 AI 인프라 구축에 대한 노력이다. 실제로 전 세계 데이터 센터 처리량은 2010년부터 2020년까지 약 9배 증가했음에도 전력 소비량은 단 10% 증가에 그쳤다. 이는 마이크로소프트가 AMD, 인텔, 엔비디아 등과 협력해 반도체 칩 애저 마이아(Azure Maia)와 코발트(Cobalt), 그리고 대규모 AI 시스템 냉각을 위한 액체 냉각 열교환기 기술을 통해 하드웨어의 에너지 효율을 높인 결과다. 향후 몇 년 내에는 냉각에 물을 전혀 사용하지 않는 워터-프리 데이터센터가 도입될 예정이다. 동시에 초고효율 액체 냉각 기술인 콜드 플레이트(Cold plates)의 사용도 확대된다. 이러한 기술들은 지속 가능한 AI 인프라 조성을 위한 노력의 핵심이다. 이와 함께 마이크로소프트는 저탄소 건축 자재를 도입해 데이터센터 설계를 친환경적으로 혁신하고 있다. 탄소 배출이 거의 없는 철강, 콘크리트 대체 소재, 교차 적층 목재 등이 대표적인 예다. 이와 함께 풍력, 지열, 원자력 및 태양광 등 무탄소 에너지원에도 적극 투자하며, 2030년까지 탄소 네거티브, 워터 포지티브, 제로 웨이스트 목표를 달성하기 위한 장기적인 비전을 실행하고 있다. 다섯 번째, AI의 위험을 측정하고 평가하는 기준의 강화다. 2025년에는 책임 있는 AI를 구현하기 위해 ‘테스트’와 ‘맞춤화’에 대한 기준이 높아질 것으로 예상된다. 포괄적인 테스트 체계는 외부의 정교한 위협을 탐지하고, AI가 생성하는 부정확한 응답(환각)과 같은 내부 문제를 해결하는 데에 효과적이다. 마이크로소프트는 AI 모델이 직면할 수 있는 위협을 정밀하게 분석하고 개선하는 과정을 지속하며, 더욱 안전한 AI 환경 구축을 목표로 하고 있다. 특히 모델의 안전성이 높아질수록 테스트와 측정 기준도 더욱 정교해지고 있다. ‘맞춤화’와 ‘제어’는 미래 AI 응용 프로그램의 핵심으로 자리 잡을 것으로 보인다. 조직은 콘텐츠 필터링과 작업에 적합한 가드레일 설정 등 AI 활용 방식을 자유롭게 조정할 수 있다. 예를 들어, 게임사는 직원이 볼 수 있는 폭력 콘텐츠의 종류를 제한할 수 있다. 마이크로소프트 365 코파일럿은 업무 환경에 적합한 콘텐츠를 설정할 수 있는 맞춤형 제어 기능을 제공한다. 여섯 번째, AI가 과학 연구에 미치는 영향력 확대다. 이미 AI는 슈퍼컴퓨팅과 일기 예보 같은 분야의 연구 속도를 가속화하고 있으며, 앞으로는 자연 과학, 지속 가능한 소재 개발, 신약 연구 및 건강 분야에서 중요한 역할을 할 것으로 예상된다. 2024년, 마이크로소프트 리서치(MSR)는 생체 분자 과학 문제를 해결할 생체분자 역학 시뮬레이션(simulate biomolecular dynamics)을 개발했다. AI2BMD(AI-driven Biomolecular Dynamics)로 불리는 이 시스템은 단백질 설계, 효소 공학, 신약 개발 등의 분야에서 전례 없는 속도와 정밀도로 문제를 해결하며 생물 의학 연구에 새로운 가능성을 열었다. 2025년에는 AI가 지속 가능한 소재 설계와 신약 개발 같은 인류의 공동 과제 해결에 중요한 역할을 할 것으로 보인다. 이를 통해 과학 기관과 연구자들은 AI를 통해 연구 효율을 높이고, 지금까지 불가능했던 새로운 돌파구를 마련할 것으로 기대를 모으고 있다.