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

다쏘시스템은 4월 17일 열린 ‘2025 KEY ESG & 지속가능성 포럼 (2025 KEY ESG & Sustainability Forum)’에 공식 후원사로 참여해, 디지털 기술을 기반으로 한 ESG 전략과 지속가능한 에너지 전환을 위한 비전을 제시했다고 전했다. ‘한국과 유럽의 변화하는 환경 속 에너지 믹스와 지속가능 금융’을 주제로 개최된 이번 포럼은 KEY(Korea Europe & You), 한국경제인협회, 고려대학교 EU 장모네 센터가 공동 주최하고, 크레디 아그리콜 CIB, 다쏘시스템코리아가 공동으로 후원했다. 포럼에는 ESG 전문가, 정부 관계자, 에너지 업계 대표, 금융 산업 리더 등 한-EU 양측 주요 인사 백 여명이 참석했다. 개회식에서는 다쏘시스템코리아 정운성 대표이사를 비롯해 KEY의 이준(필립 리) 이사장, 제랄드 마스네(Gérald Massenet) 크레디 아그리콜CIB 한국 대표가 환영사를 전했으며, 포럼의 폐회사는 박영선 전 중소벤처기업부 장관이 맡아 한국-유럽 협력의 중요성과 디지털 기술 기반 ESG 전략의 실천적 가치를 강조했다. 첫 번째 세션에서는 다쏘시스템코리아 신사업 담당 김현 파트너가 ‘ESG 규제 대응을 위한 기술 중심 전략’을 주제로 발표를 진행했다. ESG가 단순한 규제 준수를 넘어 기업 스스로 주도하는 자발적 대응의 시대로 전환되고 있으며, 이에 따라 기술을 활용한 실질적인 개선이 무엇보다 중요하다고 강조했다. 이어 3D익스피리언스 플랫폼을 사례로 들어, ESG 데이터의 신뢰성 확보, 공급망의 투명성 강화, 제품 생애주기 전반의 탄소 배출 저감을 위한 기술 적용 방향을 제시하였다. 이어진 라운드테이블 1에서는 다쏘시스템을 비롯한 한국과 유럽의 에너지 및 정책 전문가들이 참여해 ‘에너지 전환 시대 : 도전과 대응 전략’을 주제로 심도 있는 논의를 이어갔다. 지정학적 리스크와 정책 불확실성 속에서도, 민간 기업들이 디지털 시뮬레이션과 AI 기반 기술을 통해 탄소중립 전략을 어떻게 조정해 나가고 있는지 구체적인 사례가 공유되었다. 이번 포럼은 기술 중심의 ESG 전략과 지속가능한 금융 구조를 매개로, 한국과 유럽이 각자의 강점을 결합해 실현 가능한 협력 모델을 모색할 수 있는 가능성을 확인한 자리였다. 특히 유럽의 정책 경험과 한국의 기술력 및 산업 기반이 만나, 에너지 전환과 ESG 이행의 실효성을 높일 수 있는 다양한 아이디어가 제시되었다. 포럼의 폐회사를 맡은 박영선 전 중소벤처기업부 장관은 “지속가능한 미래를 위해서는 한국-EU 간의 긴밀한 협력이 필요하며, 이번 포럼이 양측의 실질적인 협력을 증진하는 중요한 계기가 될 것으로 기대한다”며, “ESG 경영과 에너지 전환에 대한 지속적인 관심과 함께, 실질적인 행동이 병행되어야 할 것”이라고 말했다. 다쏘시스템코리아 정운성 대표이사는 “이번 포럼은 기술이 ESG 과제를 현실적인 전략으로 전환시키는 강력한 동력임을 다시 한번 확인한 자리였다”며, “다쏘시스템은 앞으로도 디지털 플랫폼을 통해 한국 기업들이 지속가능한 미래로 나아갈 수 있도록 지원을 아끼지 않을 것”이라고 말했다.  

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.

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.

한국산업지능화협회는 중견기업의 신사업 진출과 디지털 전환(DX) 가속화를 지원하기 위해, 민관합동 중견기업 금융지원 프로그램인 ‘라이징 리더스(Rising Leaders) 300’ DX 도약형의 참여기업 접수를 본격적으로 시작한다고 밝혔다.  라이징 리더스 300은 산업통상자원부, 우리은행, 한국산업지능화협회 등이 공동으로 운영하는 중견기업 전용 금융지원 프로그램으로, 성장 가능성이 높은 유망 중견 및 중견후보기업을 대상으로 ▲디지털 전환 ▲수출 ▲기술 개발 ▲ESG 대응을 위한 맞춤형 금융 및 비금융 지원을 제공한다. 이번 DX 도약형 모집은 디지털 전환 역량 강화가 필요한 기업에게 실질적인 금융 혜택과 전문기관의 연계 지원을 통해 체계적인 디지털 전환 추진을 돕는 것이 목적이다. 구체적인 지원내용은 ▲기업당 최대 300억원 대출 ▲1.0%P 금리 우대 ▲글로벌 현지법인 여신 사전한도 부여 ▲F/X 직거래를 통한 수출 지원 같은 금융지원과 신청·접수와 기업 추천을 담당하는 분야별 전문기관의 ▲인력 지원 ▲산업·일자리 전환 컨설팅 등 다양한 후속 연계지원으로 구성되어 있다. 분야별 전문기관으로는 한국산업지능화협회(디지털 전환), 대한무역투자진흥공사(해외 진출), 한국산업기술진흥원(신기술 개발), 한국중견기업연합회(ESG 및 에너지 절약)가 참가한다. 한국산업지능화협회는 라이징 리더스 내 DX 도약형 분야의 신청·접수 및 기업 추천을 담당하고 있으며, 디지털 전환 전담부서 또는 인력을 보유하거나 디지털 전환 관련 프로젝트 실적 또는 디지털 전환 컨설팅 지원사업에 참여한 이력이 있는 중견(후보)기업이면 신청이 가능하다. 신청 접수는 오는 4월 25일까지 진행된다.     DX 도약형 라이징리더스를 총괄하고 있는 한국산업지능화협회의 추현호 센터장은 “디지털 전환은 기업 전반의 체질을 혁신하는 과정으로, 대규모 투자와 전략적 접근이 필요한 분야”라면서, “지난해 신청하지 못한 많은 중견(후보)기업들이 이번 기회를 통해 디지털 전환 추진의 모멘텀을 확보하길 바란다”고 전했다.  

IBM 컨설팅은 기업이 AI 에이전트를 사용해 업무 프로세스를 혁신할 수 있도록 돕는 AI 인티그레이션 서비스(AI Integration Services)를 새롭게 선보였다. 이 서비스를 통해 기업들은 각기 선호하는 AI 및 클라우드 플랫폼에서 AI 에이전트를 활용한 새로운 업무 방식을 구현하고, 실질적인 성과와 가치를 창출할 수 있을 것으로 기대된다. 최근 IT 업계에서는 AI 에이전트의 잠재력에 이목이 쏠린 상황이다. AI 에이전트는 최소한의 인간 개입으로 상황을 평가하고, 데이터를 수집하고 분석해 문제를 해결하며, 자율적으로 작업을 수행하고 상호작용을 통해 지속적으로 학습하는 능력을 갖추고 있다. 이를 통해 단순한 생산성 향상을 넘어 기업의 업무 방식 자체를 근본적으로 변화시킬 수 있다. IBM 컨설팅은 사용자 경험, AI 에이전트와 데이터 등 세 가지 영역을 유기적으로 결합하는 ‘에이전틱 앱(agentic app)’ 이라는 새로운 업무 프로세스를 제안한다. 이는 ▲사용자 역할(페르소나) 기반의 맞춤형 AI 어시스턴트를 적용한 새로운 사용자 경험 ▲여러 AI 에이전트가 협력해 업무를 자동화할 수 있도록 강력한 AI 거버넌스 통합 ▲분산된 데이터를 실시간으로 정리하고 최적화해 AI 기반 프로세스를 원활하게 지원하는 데이터 관리가 포함된다. 새롭게 출시된 AI 인티그레이션 서비스는 기업 고객들이 에이전틱 앱을 구현할 수 있도록 지원하는 설루션을 제공한다. 기본은 AI 전문성부터 시작한다. IBM 컨설팅은 AI 확장과 거버넌스 구축에 대한 심도 깊은 기술적, 산업적 전문성을 보유하고 있으며, 2023년 이후 7만 5000 명 이상의 컨설턴트가 생성형 AI 관련 자격증을 취득했다. 금융, 통신, 공공 부문 등 다양한 산업에서 13만 5000 개 이상의 산업별 인증을 획득하며 AI 도입을 위한 검증된 역량을 확보했다.     또, IBM 컨설팅은 생성형 AI 기반 컨설팅 플랫폼인 IBM 컨설팅 어드밴티지(IBM Consulting Advantage)를 통해 AI 도입을 더욱 가속화한다. 특히 IBM 컨설팅 에이전트 캐털리스트 설루션을 활용하면 로코드/노코드 방식으로 복잡한 기업 워크플로를 자동화하는 에이전틱 앱을 구축할 수 있다. IBM, 애저, AWS 등 주요 클라우드 및 AI 플랫폼과 연동해 고객 맞춤형 AI 설루션을 제공하며, 이를 통해 기업들은 기존 기술 환경을 유지하면서도 AI 기반 혁신을 실현할 수 있을 것으로 기대된다. 마지막으로 특정 산업 부문과 업무 프로세스에 적용할 수 있는 사전 구현된 에이전틱 앱 템플릿을 제공한다. IBM과 오라클, 세일즈포스, SAP, 서비스나우와 같은 전략적 파트너의 맞춤형 AI 에이전트를 제공하며, 분석 및 운영 데이터 통합 기능을 포함한 사전 정의된 이 템플릿을 활용하면 구매부터 결제(Source-to-Pay), 고객 서비스, 공급망 관리, 금융 및 생명과학 등 산업별 핵심 업무를 빠르게 혁신할 수 있다. 한국IBM 컨설팅 하이브리드 클라우드 및 데이터 서비스 담당 김종송 상무는 “단순한 생산성 개선 작업이나 기존 업무 프로세스에 AI를 적용하는 것만으로는 큰 비즈니스 효과를 기대하기 어렵다. 대부분의 기업이 많은 애플리케이션과 복잡한 레거시 IT 시스템을 갖추고 있어 필요한 데이터를 확보하기 어려우며, 이로 인해 품질이 낮거나 파편화된 데이터로 작업하는 경우가 많다. 따라서 단순한 AI 에이전트만으로는 한계가 있으며, 전체 업무 프로세스를 재조정하고 AI 어시스턴트, 에이전트, 데이터를 유기적으로 연계하는 포괄적 접근이 필요하다”며, “AI 인티그레이션 서비스는 IBM 컨설팅의 전문성과 경험이 집약된 설루션으로 기업이 AI를 활용해 실질적인 성과를 내고, 비즈니스 혁신과 투자수익(ROI) 극대화를 실현할 수 있도록 지원한다”고 말했다.