2025년, AI 거품 꺼질까? 진짜 성과 보여줄까? <이코노미스트> 2025년 전망

AI 기술과 투자에 대한 열기는 극에 달했지만, 기업 내 활용의 격차와 기술적 한계로 2025년은 AI의 진정한 전환점이 될 전망입니다. <The Economist>(이코노미스트)의 2025년 전망 중 중요한 하나의 키워드인 AI 기술과 관련해 인공지능 기술을 둘러싼 거품론, 그리고 AI 기술의 한계와 가능성을 살펴 봅니다. <이코노미스트> 지는 AI는 OpenAI의 ChatGPT 출시 이후 기록적인 투자와 관심을 끌었으나, 기업 채택률은 저조하고, 기술적·자원적 제약이 뚜렷하다고 지적했습니다. 2025년은 이러한 격차를 해소하고 기술의 실질적인 성과를 증명해야 하는 중요한 시점이 될 것으로 보입니다.

 

3줄 요약

1. 투자와 현실의 격차: AI 투자 열풍은 계속되고 있지만, 미국 기업 중 5%만이 AI를 제품 및 서비스에 활용. 이는 투자자의 기대와 실제 성과 사이의 간극을 보여준다.
2. 기술적·자원적 한계: 모델 훈련 비용 및 에너지 소모 증가, 데이터 부족 문제가 기술 발전을 저해. 2028년까지 고품질 텍스트 데이터가 부족할 전망.
3. 미래 가능성과 과제: 비즈니스 활용 확대(예: 자동화 시스템) 및 신약 개발, 국방 기술에서의 AI 응용 가능성이 주목받는 가운데, 기업 문화 및 관리 방식을 재정립할 필요.

 

 

 

 

 

The World Ahead 2025

2025년, AI 거품 꺼질까? 진짜 성과 보여줄까? <The Economist>

AI(인공지능)는 기술 혁신과 투자의 중심에 있지만, 기업 채택률 저조와 기술적 한계로 인해 그 실질적 가치에 대한 의문이 제기되고 있습니다. 글로벌 비즈니스에서 중요한 전환점이 될 것으로 보이는 2025년, AI는 과연 기대에 부응할 수 있을까요?

 

 

"ChatGPT attracted 100m users within weeks, faster than any product in history." (ChatGPT는 몇 주 만에 1억 명의 사용자를 확보하며, 역사상 어떤 제품보다 빠르게 성장했습니다.)

 

 

AI 투자, 현실과의 괴리

AI는 2022년 말 OpenAI의 ChatGPT 출시로 폭발적인 관심을 받기 시작했습니다. <The Economist>(이코노미스트)는 "ChatGPT는 출시 몇 주 만에 1억 명의 사용자를 확보하며 역대 가장 빠르게 성장한 제품으로 기록됐다"라고 보도했습니다. (ChatGPT attracted 100m users within weeks, faster than any product in history)

 

이처럼 폭발적인 성장에도 불구하고, 미국 기업 중 단 5%만이 AI를 제품 및 서비스에 적용하고 있는 것으로 나타났습니다. AI 스타트업 중 대부분이 아직 수익을 내지 못하고 있는 점도 주목할 만합니다. <이코노미스트>는 "투자자들의 열정과 비즈니스 현실 간의 격차는 지속 불가능한 상황처럼 보인다"고 전하며, 2025년이 중요한 변곡점이 될 것이라고 지적합니다. (The disparity between investor enthusiasm and business reality looks untenable—which means 2025 is shaping up to be a crunch year)

 

 

"The disparity between investor enthusiasm and business reality looks untenable—which means 2025 is shaping up to be a crunch year." (투자자들의 열정과 비즈니스 현실 간의 격차는 지속 불가능해 보이며, 이는 2025년이 중요한 변곡점이 될 것임을 의미합니다.)

 

 

 

기술적 한계와 에너지 문제

AI 기술의 발전 속도를 늦추는 가장 큰 요인 중 하나는 모델 훈련에 소모되는 막대한 에너지와 비용입니다. GPT-4를 훈련하는 데 사용된 전력은 5,000가구의 1년 전력 소비량에 해당하며, 차세대 모델 훈련에는 10억 달러가 소요될 수 있다는 예측도 있습니다. 또한 고품질 텍스트 데이터의 부족도 큰 문제로, 2028년까지 이러한 데이터가 고갈될 가능성이 있다고 합니다.

 

기업들은 이에 대응하기 위해 전용 칩 개발, 에너지 효율화, 소규모 모델 개발 등 다양한 솔루션을 모색하고 있습니다. 데이터 부족 문제를 해결하기 위해 교재와 같은 새로운 데이터 소스를 활용하거나 합성 데이터를 생성하는 방안도 제시되고 있습니다.

 

AI의 미래: 관리의 문제이자 기술의 도전

많은 기업들이 여전히 AI를 어떻게 활용해야 할지 고민 중인 가운데, AI 사용은 개별 직원들에게 더 큰 영향을 미치고 있습니다. 미국 내 IT 기업의 20%가 AI를 도입했다고 응답한 반면, AI 도입 여부를 공개하지 않는 기업도 상당수 존재합니다. 흥미로운 점은 <이코노미스트(The Economist)>가 "미국 소프트웨어 엔지니어의 78%가 매주 AI를 사용하고 있다"고 전한 점입니다. (One study found that 78% of software engineers in America are using AI at least weekly) 이는 기업이 AI 활용을 겉으로 드러내지 않고 직원들이 비밀리에 사용하며 업무를 최적화하고 있음을 시사합니다.

 

2025년, AI는 시험대에 오른다

2025년은 AI가 단순한 투자 열풍을 넘어 진정한 혁신 기술로 자리 잡을 수 있을지를 결정하는 중요한 해가 될 것입니다. 기술적 한계와 데이터 부족을 극복하고, 기업과 개인 모두에서 AI 채택이 확대된다면, AI는 비즈니스와 사회 전반에 걸쳐 더 큰 변화를 가져올 것입니다. 다만, AI의 활용을 기업 문화와 관리 차원에서 얼마나 효과적으로 통합할 수 있을지가 성공 여부를 좌우할 핵심 과제가 될 것입니다.

 

 

"One study found that 78% of software engineers in America are using AI at least weekly, up from 40% in 2023." (한 연구에 따르면, 2023년 40%였던 미국 소프트웨어 엔지니어의 주간 AI 사용 비율이 78%로 증가했습니다.)

 

 

 

AI는 현재 기업의 혁신과 투자에서 중심적인 역할을 하지만, 기술적 한계와 낮은 채택률은 성장을 제약한다. 2025년은 이러한 문제를 해결하고 AI의 잠재력을 실질적으로 입증해야 하는 해가 될 것이다. 산업별로 AI 채택의 격차를 줄이고 새로운 데이터 활용 및 기술 최적화가 핵심 과제로 부각된다.

 

 

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