IT 트렌드 2025

프롤로그
AI를 도구로 삼아 인간의 가치를 찾자

PART 1. 2025 IT 키워드 10
IT 트렌드 2024 다시 보기
‘AI’ 모든 것을 삼켜버리다
‘클라우드와 디지털 트랜스포메이션’ 고도화, 가속화, 다양화
‘메타버스와 웹3’ 화려하게 사그라지다

AI가 이끄는 2025년
‘생성형 AI’ 앱으로 스며들다
‘LAM’ PC와 스마트폰으로 침투하다
‘임바디드 AI’ 로봇은 상상이 아닌 현실이다
‘차세대 디바이스’ 세 번째 인터넷 사용자 경험을 주도하다
‘AI 데이터센터’ 미래의 부가가치를 위한 투자
‘AI 솔루션’ 새로운 비즈니스의 기회
‘데이터’ AI의 품질을 결정하다
‘디지털 트랜스포메이션’ 벌써 10년, AIX로의 대전환
‘오감을 느끼는 AI’ 시청각을 넘어 오감으로
‘딥페이크’ AI로 인한 사회적 고민

PART 2. AI 기술의 확장과 경쟁
LLM의 다변화, LMM의 확장, LAM의 대두
‘sLLM 차별화’ 취사선택하는 버티컬 LLM으로의 발전
‘LMM 전략’ 눈과 귀가 달린 AI로 진화하다
‘LAM 혁신’ 다변화를 넘어 확장으로, 진화를 넘어 초진화로

AI 시장을 둘러싼 경쟁 구도
‘AI 전쟁’ 오픈AI, 구글, 애플, 마이크로소프트
‘애플 인텔리전스’ AI 생태계를 조성하는 애플
‘AI 칩셋’ 사활을 거는 빅테크 기업

온디바이스 AI 시대가 온다
‘AI의 초지능화’ 클라우드를 벗어나 스마트폰 속으로
‘AI 스마트폰’ 변환, 압축, 확장의 생성형 AI
‘AI 에이전트’ AI를 삼키다

산업용 로봇과 일상 속 휴머노이드 로봇
‘산업용 로봇’ AI와 로봇 기술의 융합
‘휴머노이드 로봇’ 로봇의 생명은 챗GPT?
‘로봇과 노동시장’ 인간에게 내려진 도전 과제

PART 3. 신산업혁명과 기업의 혁신
신산업혁명의 마중물, 생성형 AI
‘신산업혁명’ 세 번째 세상 속 기술의 특이점
‘클라우드’ 초거대 AI를 품고 날다
‘AI 인프라’ 점점 커지는 역할과 중요성

AI 기반의 생태계와 기술의 다변화
‘AI 플랫폼’ 웹, 모바일에 이어 세상을 뒤흔들다
‘메타버스와 NFT’ AI와의 시너지는 언제쯤일까
‘양자 컴퓨터’ 더욱 고도화될 AI

기업의 AIX를 통한 사업 혁신
‘기업 디지털 트랜스포메이션’ 지난 5년 돌아보기
‘기업 AIX 전략’ 생성형 AI로 만들다
‘RPA와 AI 팀원’ AI의 업무 효율화

PART 4. AI 혁명, 정부와 개인의 대처
도구와 플랫폼을 바꾼 인터넷 서비스
‘원 프롬프트, 멀티 액션’ 시간 낭비 없는 인터넷 환경
‘검색창에서 대화창으로’ 검색과 결과의 영역을 넓히다
‘사람 대신 AI’ API와 자동화 서비스

AI의 양면성, 두려움과 희망의 경계
‘AI 디스토피아’ AI의 장단점과 사회적 책임
‘AI 유토피아’ 올바르게 사용할 때 비로소 혁신이다
‘AI의 본질’ 새 시대의 새로운 법

AI 시대, 개인의 대처와 정부의 역할
‘AI와 일터’ 인간의 일을 돕는 AI
‘AI와 노동시장’ AI의 고도화와 일자리 위협
‘AI와 교육’ 함께 커가는 시대, 목적이 아닌 수단으로
‘K-IT’ 대한민국만 할 수 있는 서비스와 정부의 역할

부록. AI 트렌드 2025, 묻고 답하다
IT 혁명이 지속되는 2024년
➊ AI는 쿠팡을 어떻게 바꿀까?
➋ AI폰은 어떤 가치를 제공하나?
➌ 엔비디아는 계속 승승장구할까?
➍ 삼성전자는 AI에 어떻게 대응하고 있나?
➎ 메타의 AI 전략은 무엇일까?
➏ AI는 검색 서비스를 무너뜨릴까?
➐ 오픈AI는 제2의 구글이 될까?
➑ 한국의 토종기업은 AI 산업에서 살아남을까?
➒ AI는 우리 일자리를 빼앗을까?
➓ 기업은 AI를 어떻게 활용해야 할까?
내 일상은 AI로 인해 어떻게 바뀔까?
공기 같은 존재가 된 IT, 클라우드 마비가 가져올 사회 이슈는 무엇일까?

2025 IT 인사이트 찾아보기

프롤로그
AI를 도구로 삼아 인간의 가치를 찾자

PART 1. 2025 IT 키워드 10
IT 트렌드 2024 다시 보기
‘AI’ 모든 것을 삼켜버리다
‘클라우드와 디지털 트랜스포메이션’ 고도화, 가속화, 다양화
‘메타버스와 웹3’ 화려하게 사그라지다

AI가 이끄는 2025년
‘생성형 AI’ 앱으로 스며들다
‘LAM’ PC와 스마트폰으로 침투하다
‘임바디드 AI’ 로봇은 상상이 아닌 현실이다
‘차세대 디바이스’ 세 번째 인터넷 사용자 경험을 주도하다
‘AI 데이터센터’ 미래의 부가가치를 위한 투자
‘AI 솔루션’ 새로운 비즈니스의 기회
‘데이터’ AI의 품질을 결정하다
‘디지털 트랜스포메이션’ 벌써 10년, AIX로의 대전환
‘오감을 느끼는 AI’ 시청각을 넘어 오감으로
‘딥페이크’ AI로 인한 사회적 고민

PART 2. AI 기술의 확장과 경쟁
LLM의 다변화, LMM의 확장, LAM의 대두
‘sLLM 차별화’ 취사선택하는 버티컬 LLM으로의 발전
‘LMM 전략’ 눈과 귀가 달린 AI로 진화하다
‘LAM 혁신’ 다변화를 넘어 확장으로, 진화를 넘어 초진화로

AI 시장을 둘러싼 경쟁 구도
‘AI 전쟁’ 오픈AI, 구글, 애플, 마이크로소프트
‘애플 인텔리전스’ AI 생태계를 조성하는 애플
‘AI 칩셋’ 사활을 거는 빅테크 기업

온디바이스 AI 시대가 온다
‘AI의 초지능화’ 클라우드를 벗어나 스마트폰 속으로
‘AI 스마트폰’ 변환, 압축, 확장의 생성형 AI
‘AI 에이전트’ AI를 삼키다

산업용 로봇과 일상 속 휴머노이드 로봇
‘산업용 로봇’ AI와 로봇 기술의 융합
‘휴머노이드 로봇’ 로봇의 생명은 챗GPT?
‘로봇과 노동시장’ 인간에게 내려진 도전 과제

PART 3. 신산업혁명과 기업의 혁신
신산업혁명의 마중물, 생성형 AI
‘신산업혁명’ 세 번째 세상 속 기술의 특이점
‘클라우드’ 초거대 AI를 품고 날다
‘AI 인프라’ 점점 커지는 역할과 중요성

AI 기반의 생태계와 기술의 다변화
‘AI 플랫폼’ 웹, 모바일에 이어 세상을 뒤흔들다
‘메타버스와 NFT’ AI와의 시너지는 언제쯤일까
‘양자 컴퓨터’ 더욱 고도화될 AI

기업의 AIX를 통한 사업 혁신
‘기업 디지털 트랜스포메이션’ 지난 5년 돌아보기
‘기업 AIX 전략’ 생성형 AI로 만들다
‘RPA와 AI 팀원’ AI의 업무 효율화

PART 4. AI 혁명, 정부와 개인의 대처
도구와 플랫폼을 바꾼 인터넷 서비스
‘원 프롬프트, 멀티 액션’ 시간 낭비 없는 인터넷 환경
‘검색창에서 대화창으로’ 검색과 결과의 영역을 넓히다
‘사람 대신 AI’ API와 자동화 서비스

AI의 양면성, 두려움과 희망의 경계
‘AI 디스토피아’ AI의 장단점과 사회적 책임
‘AI 유토피아’ 올바르게 사용할 때 비로소 혁신이다
‘AI의 본질’ 새 시대의 새로운 법

AI 시대, 개인의 대처와 정부의 역할
‘AI와 일터’ 인간의 일을 돕는 AI
‘AI와 노동시장’ AI의 고도화와 일자리 위협
‘AI와 교육’ 함께 커가는 시대, 목적이 아닌 수단으로
‘K-IT’ 대한민국만 할 수 있는 서비스와 정부의 역할

부록. AI 트렌드 2025, 묻고 답하다
IT 혁명이 지속되는 2024년
➊ AI는 쿠팡을 어떻게 바꿀까?
➋ AI폰은 어떤 가치를 제공하나?
➌ 엔비디아는 계속 승승장구할까?
➍ 삼성전자는 AI에 어떻게 대응하고 있나?
➎ 메타의 AI 전략은 무엇일까?
➏ AI는 검색 서비스를 무너뜨릴까?
➐ 오픈AI는 제2의 구글이 될까?
➑ 한국의 토종기업은 AI 산업에서 살아남을까?
➒ AI는 우리 일자리를 빼앗을까?
➓ 기업은 AI를 어떻게 활용해야 할까?
내 일상은 AI로 인해 어떻게 바뀔까?
공기 같은 존재가 된 IT, 클라우드 마비가 가져올 사회 이슈는 무엇일까?

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LLM은 이제 언어만 이해하는 것이 아니라 오디오, 비디오, 이미지 등 다양한 멀티미디어 포맷을 인식하고 해석하면서 사용의 폭이 넓어지고 있다. LMM(large multimodal model, 거대 멀티모달 모델)을 통해 말로 묻고, 글로 대답하는 것을 넘어 사람의 눈과 귀처럼 세상을 보고 들을 뿐만 아니라 소리, 그림, 영상 등 다양하게 표현할 수 있다. 더 나아가 AI에 외부의 서비스와 기계가 연결되면서 실행 영역도 확장하고 있다.

그렇다면 2025년의 떠오르는 IT 산업 주력 트렌드는 무엇일까? 바로 이런 AI 서비스가 필요로 하는 AI 솔루션이다. 1990년대 조립 PC가 국내에서 부상하기 시작하면서 용산에 방문하는 사람이 늘고 주변 식당과 컴퓨터 학원, 고장 수리 업체, 전문서적 출판사의 매출이 먼저 상승한 것과 비슷하다. 이처럼 AI 서비스가 급부상하려면 서비스 개발과 운영에 필요한 솔루션이 필요하다. AI 인프라가 하드웨어, 네트워크 등의 물리적 실체를 가진 것이라면, AI 솔루션은 소프트웨어 속성을 지닌다. 2025년은 AI 솔루션이 기업용, 일반용으로 다변화되면서 주목받을 것이다.

팬데믹 기간에 많은 기업이 비대면 고객 서비스를 강화하고 협업 툴을 전사적으로 도입했으며, 클라우드 전환도 가속화했다. 그러나 엔데믹으로의 전환은 팬데믹 기간 중 경험하고 투자한 디지털 전환의 효과를 유지하면서도 기존 사업과 운영 방식의 효율성을 회복해야 하는 새로운 과제를 부여했다. 일례로 생성형 AI는 자동 번역과 통역 그리고 실제 문서를 작성하고 코드를 생성하는 등 반복적이고 시간 소모적인 업무의 자동화를 통해 효율과 효과 모두를 챙기며 개선한다.