▣ 연구배경 및 목적 ○ 최근 정부는 직접공사비 산정기준을 시공 여건에 맞게 개선하고, 급등한 물가상승분이 공사비에 적정하게 반영될 수 있도록 물가반영 기준을 조정하는 방안 등 건설시장 정상화를 위한 지원방안을 발표하였음 ○ 이러한 상황에서 건설업계는 국방부 시설공사에 대한 품의 할증 누락, 공사기간 부족, 설계변경 불허 등 입찰 및 계약제도 상의 문제점을 지속적으로 제기하고 있음 ○ 특히, 국방부의 소규모 시설공사를 원도급으로 주로 수행하고 있는 전문건설업의 적정공사비 확보는 매우 시급한 상황임 ○ 이에 따라 본 연구의 목적은 전문건설업을 중심으로 국방부 시설공사의 적정공사비 확보를 위한 입찰 및 계약제도 개선 방안을 마련하는 것임   ▣ 연구방법 및 기간 ○ 본 연구는 다음과 같은 방법으로 연구를 수행하였음 - 국방부 시설공사에 참여한 전문건설업체의 실적 현황을 분석함 - 국방부 시설공사 입찰 및 계약제도 등 관련 문헌을 검토함 - 국방부 시설공사에 참여한 전문건설업체의 인터뷰 조사 및 설문조사를 통해 공사의 특성과 문제점, 개선 방향 등을 도출함 - 연구 내용과 전문가 자문을 통해 국방부 시설공사 입찰 및 계약제도의 개선 방안을 마련함 ○ 연구기간: 2023. 5. 1 ~ 2024. 4. 30   ▣ 연구내용 ○ 본 연구에서는 다음과 같은 총 5개의 개선 방안을 제시함 - 첫째, 국방부 시설공사의 설계변경 절차 간소화 및 설계변경 최소화 규정에 대한 개선이 필요함 - 둘째, 국방부 시설공사의 적정공사비 산정을 위한 품의 할증 기준에 대한 보완이 이루어져야 함 - 셋째, 국방부 시설공사의 적정공사비 산정을 위한 기준단가 검증 절차의 강화가 필요함 - 넷째, 국방부 소규모 시설공사에 대한 설계기준 및 공사비 산정 기준이 마련되어야 함 - 다섯째, 대한전문건설협회와 연계한 교육 및 매뉴얼 배포를 통해 군부대 관계자의 역량 강화가 필요함   ▣ 기대효과 ○ 본 연구결과는 국방부 시설공사에서 전문건설업체의 적정공사비 확보를 위한 제도 개선의 기초자료로 이용될 수 있음 - 추가로 국방부 시설공사 관계자에 대한 인식조사의 연구가 수행된다면 보다 실효성 있는 개선안이 마련될 수 있을 것임   출처 : 대한건설정책연구원

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    

인공지능 기반의 CAD 프로그램 개발 기업인 캐디안은 2024년 우수 벤처기업 정부포상에서 중소벤처기업부 장관상을 수상했다고 밝혔다. 벤처창업진흥 유공 포상은 벤처 산업 발전과 혁신 성장에 기여한 유공자에게 주어지는 상으로, 기술 및 경영 혁신 능력이 뛰어나고 대외 경쟁력이 우수하며 사회적 공헌도가 높은 벤처기업을 대상으로 수여된다. 지난 1990년 설립하여 만 34년차의 벤처기업인 캐디안은 CAD 기술력과 경영혁신 능력을 바탐으로 기술혁신기업(이노비즈)과 경영혁신기업(메인비즈)으로도 선정되었다. 이번에 수상하게 된 캐디안(CADian)은 오토캐드의 DWG 파일과 호환되는 설계 저작도구이다.     특히 캐디안이 최근 선보인 캐디안 AI-CE(CADian AI-CE) 설루션은 디지털 이미지 내 특정 영역에 대한 분류 결과를 보여주는 객체 인식(Object Detection) 기술과 디지털 이미지를 여러 개의 픽셀 집합으로 분할을 통해 이미지의 표현을 해석하기 쉽게 단순화하여 분류 결과를 보여주는 의미적 분할(semantic segmentation) 기술에 의해 개발됐다. 이 제폼은 중대형 건설 및 인테리어 수주에 앞서 요구되는 입찰을 위한 견적용 적산과 공사 완료 시점에 필요한 정산용 적산 등을 신속하고 정확하고 추출할 수 있다는 점을 내세운다. 캐디안의 박승훈 대표는 “산업 전반에 공헌도가 높은 벤처 기업을 대상으로 수여하는 상을 수상하게 되어 기쁘다”면서, “최근에는 래스터 이미지 파일과 벡터 파일을 AI 딥러닝으로 인식하여 도면을 자동으로 재설계하면서 적산 자동화를 가능하게 하는 AI 기반의 차세대 CAD 설루션 캐디안 AI-CE를 출시했다. 이젠 우리나라가 글로벌 CAD 시장을 리드해 나갈 수 있도록 노력하겠다”고 밝혔다.

이에이트가 BIM 전문 기업인 연우테크놀러지와 MOU를 체결하고 디지털 트윈 기반 BIM 시장에 본격 진출한다고 밝혔다. 스마트 빌딩, 스마트 시티 등 건설 분야에 디지털 트윈이 본격 적용되면서 BIM(건설 정보 모델링) 분야에서도 디지털 트윈을 접목할 필요성이 늘어나고 있다. BIM은 3D로 건축물의 설계, 시공 등에 필요한 정보를 모델링 하는 기술이지만, BIM 데이터만 활용해서 3D 디지털 트윈을 구현하기가 어렵다는 한계가 있다. 또한 실제 건설 과정에서 발생하는 변동 사항이 BIM에 업데이트가 되지 않기 때문에 BIM에서 제공하는 정보가 실제 건축물의 정보와 달라, 건축물 완공 후 BIM의 활용도가 떨어진다는 점이 지적되고 있다. 이에이트는 “이를 보완하기 위하여 BIM에 디지털 트윈 개념을 접목하여 BIM에서 바로 3D 디지털 트윈 구현이 가능하고, 3D 디지털 트윈에 건축물의 실제 시공 정보를 업데이트하여 건물 완공 후에도 BIM의 활용도를 높일 수 있다는 것이 이번 협업의 가장 중요한 목적”이라고 전했다.     이에이트는 3D 디지털 트윈 기술을 기반으로 세종, 부산 국가시범도시 스마트시티 사업을 진행하고 있으며, 이외에도 에너지의 효율적 관리를 위한 3D 디지털 트윈 기반 BEMS 솔루션을 국내 대기업에 제공하고 있다. 연우테크놀러지는 국내 BIM 도입 초기부터 활동해 온 엔지니어링 기반 통합 BIM 서비스 전문 기업이다. BIM 기반 건설 공정 공사비 관리 시스템인 ABIES(아비스)를 개발하였으며, ABIES를 통해 BIM 데이터, 공정 데이터(공정표) 및 견적 데이터(자재단가 및 노무비 등)를 연계시켜 3D 모델 기반으로 현장의 공사 계획을 수립하고 있다.  전 세계 건설 및 토목 분야에서 3D 디지털 트윈에 대한 수요가 급증하는 가운데, 이에이트와 연우테크놀러지는 협업을 통해 ‘3D 디지털 트윈 기반 BIM’이라는 새로운 서비스로 건설 및 토목 현장에 디지털 혁신을 가속화한다는 계획이다. 이에이트의 김진현 대표는 “이번 MOU 체결을 통해 BIM 관련 비즈니스를 당사의 신규 사업영역으로 확장하게 되었으며, 양사의 독보적인 기술력을 결합하여 국내뿐 아니라 해외 시장에도 적극 진출할 것”이라고 밝혔다.

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.

  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

헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스는 공작기계 프로그래밍 시간을 75% 단축할 수 있는 자동화된 CAM 프로그래밍 툴 ‘프로플랜AI(ProPlanAI)’를 공개했다. 헥사곤은 이 기술이 헥사곤의 연결성 및 협업 클라우드 플랫폼인 ‘넥서스(Nexus)’에 통합돼 제조 현장의 효율성을 개선할 것으로 예상하고 있다. 2025년 1분기 출시 예정인 프로플랜AI는 마이크로소프트 애저 기반으로 CAM 프로그래머가 생성한 데이터를 학습해, 기업 특성에 맞는 최적의 프로그래밍 설루션을 제공한다. 이를 통해 제조기업은 기존 프로그래밍 정보를 자동으로 분석해 조직의 선호도, 생산 능력 및 요구 사항에 맞는 최적의 결과를 예측할 수 있다. 프로플랜AI는 지속적으로 학습하고 적응해 프로그램의 효율성과 생산성을 최대화한다. 프로플랜AI는 부품 프로그래밍의 간소화 외에도 기업들이 잠재된 표준 관행을 파악하고, 회사 프로그래밍 표준에서 벗어난 점을 알려주며, 설계 파일에 내장된 제품 제조 정보(PMI)를 자동화된 CNC 프로그래밍에 더 효과적으로 활용할 수 있도록 지원한다. 또한, 기계 설정 과정을 안내하고 실행 가능한 프로그램을 제시하는 AI 기반 헥사곤 코파일럿(Hexagon Copilot) 기능을 제공할 예정이다. 사용자는 이를 통해 소프트웨어 사용법, 특정 부품 제작 과정, 최적의 기계 가공 전략 등에 대한 지원과 안내뿐만 아니라 사용자는 채팅 기능으로 특정 질문을 하고 명령을 실행할 수 있다.     헥사곤의 AI 애플리케이션은 마이크로소프트의 애저 오픈AI(Azure OpenAI) 서비스, 애저 코스모스 DB(Azure Cosmos DB), 애저 데이터브릭스(Azure Databricks)를 활용한다. 이를 통해 모든 규모의 제조 기업이 인공지능(AI)을 적용해 시간이 많이 소요되는 프로세스 계획을 자동화하고, 내부 데이터를 더 빠르고 쉽게, 철저하게 활용할 수 있다는 것이 헥사곤의 설명이다. 마이크로소프트의 클레어 바클리(Clare Barclay) EMEA 엔터프라이즈 및 산업 부문 사장은 “마이크로소프트와 헥사곤의 협력은 제조업 생산성 혁신에 대한 공동의 믿음에서 시작됐다”면서, “애저의 AI 기능은 자동화를 통해 전문 CNC 프로그래머의 생산성을 높이고 새로운 사용자의 기술 향상을 도울 것이다. 이는AI가 산업에 가져올 수 있는 변화의 핵심이며, 헥사곤이 제조 전문성과 넥서스 플랫폼을 통해 가치사슬 전반의 생산성을 혁신할 것으로 기대한다”고 말했다.  헥사곤의 척 매튜(Chuck Mathews) 생산 소프트웨어 총괄 매니저는 “치열한 경쟁 시장에서 공장 현장의 생산성은 핵심 과제이다. 많은 기계가 자동화되었지만, 프로그래밍은 여전히 복잡한 관계로 고도로 숙련된 전문가를 필요로 한다”면서, “헥사곤은 마이크로소프트와 협력해 넥서스를 통해 강력한 AI 기능을 활용함으로써, 프로그래머가 핵심 업무에 집중해 생산성을 높일 수 있도록 돕는다”고 소개했다. 그리고 “제조기업은 프로플랜AI로 자체 데이터를 활용해 프로그램을 개발하기 때문에 개별 비즈니스의 지식과 경험은 물론 생산 부품, 사용하는 공작기계를 자동으로 반영할 수 있다. 이를 통해 신입 직원의 빠른 적응을 돕고, 기술 인력 부족에 직면한 업계는 주요 인력의 이탈 시 손실을 줄일 수 있다”고 전했다. 프로플랜AI는 이미 로딘 머시닝(RODIN machining)을 포함한 여러 산업 전문 기업에 의해 베타 테스트가 완료됐다. 로딘 머시닝의 폴 모이(Paul Mooij) 디지털 디렉터는 “로딘은 지난 2022년 자율 공장 건설을 목표로 자동화를 폭넓게 활용하고 있지만, 공작기계 프로그래밍은 높은 복잡성으로 인해 많은 경험을 요구한다”면서, “프로플랜AI의 장점은 인적 자원을 활용해 기계 활용도를 높일 수 있다는 점이다. 로딘은 프로플랜AI의 제안을 검토하고, 프로그램 세부 사항을 완성하는 데 이를 적극 활용해 기계 프로그래밍 시간을 획기적으로 단축했다”고 말했다. 프로플랜AI는 2025년 1분기부터 헥사곤의 CAM 시뮬레이션 설루션인 ‘에스프릿 엣지(Esprit Edge)’를 사용하는 고객에게 제공될 예정이다. 고객들은 추가 구독을 통해 프로플랜AI를 이용할 수 있다.

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.