최형광 칼럼 | 2025년 가트너 기술 추이와 대응방안

시대가 변하면 산업 지형이 함께 바뀐다. 2007년 서브프라임은 제2차 세계대전 종전 이후 최대의 금융위기였다. 당시 정보기술 산업은 클라우드로 빠르게 전환되기 시작했다. 사용하는 만큼 지불하는 클라우드는 IT 비용을 줄이고 비즈니스의 본질에 집중하게 도왔다. 2020년 확산된 COVID-19는 비대면 사회와 인공지능 기술로 새로운 시대를 구현하고 있다.

2025년 가트너 기술전망과 추이

챗GPT로 파급된 인공지능(AI) 기술이 산업을 재편하며 새로운 산업 지형을 만들고 있다. 인공지능 기술의 범용화가 디지털 사회 전환의 가속화 및 기폭제가 되고 있다. [그림1]은 2025년 기술전망 및 최근 3년간 가트너 기술전망의 추이를 보여준다. 2025년 기술 전망은 AI 필수요소와 리스크, 새로운 컴퓨팅의 지평과 인간-기계 융합의 3개의 영역으로 구분하여 설명된다.

산업과 사회, 개인, 모든 영역에서 활용되는 인공지능에는 유용성과 위험이 함께 내재되어 있다. ‘AI 신뢰, 위험, 보안 관리’는 2023년, 2024년 계속 우선순위 기술로 선정되었고, 2025년에는 ‘허위정보 보안’과 ‘포스트 양자암호화’ 기술로 세분화되고 심화되어 강조됐다. AI 보안은 필수적 사항이다. 보안은 [그림1]과 같이 최근 3년간 꾸준히 중요한 기술로 평가되고 있다.

양자컴퓨팅의 발전으로 2029년경에는 지금 사용하는 많은 유형의 암호화 기법이 안전하지 않을 것으로 전망한다. 2025년 포스트 양자암호화 기술이 선정된 배경이다. 보안은 2025년 기술로 선정된 ‘다기능 로봇’, ‘공간 컴퓨팅’ 등에서 요소기술로 더 확산되어 안정성을 기반으로 한 AI 시대를 뒷받침 할 것으로 보인다.

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‘산업 클라우드 플랫폼’과 ‘플랫폼 엔지니어링’기술은 ‘AI 거버넌스 플랫폼’으로 체계화되어 완성되고 있다. 모든 비즈니스와 조직에서 AI 거버넌스를 구현하고 책임 있는 AI 정책과 운영의 필요성을 강조한다. AI 거버넌스와 가이드라인은 세부적으로 산업에 따라 다르고, 지역적 특성을 가질 수 있다. 그러나 책임 있는 AI 구현을 위한 목표는 같아야 한다. AI 산업의 성장성과 잠재력이 더 성숙해 지려면 ‘AI거버넌스 플랫폼’에 주목해야 한다.

‘에이전트형 AI’는 그 동안 ‘적응형 AI와 ‘AI 증강개발’ 및 ‘생성형 AI 보편화’에서 진화된 사항이다. ‘상황인지 지능’도 지능형 AI에 포함되며 포괄적인 성격을 갖는다. 가트너는 2028년까지 일상 업무 결정의 최소 15%가 에이전트 AI에 의해 자율적으로 수행될 것으로 전망한다. 일상의 비지니스가 AI로 전환됨을 의미하기에 AI와의 공존 방안을 모색할 필요로 이어진다.

플랫폼 관련된 기술 전망들이 ‘하이브리드 컴퓨팅’으로 구체화되고, 전력소모가 큰 AI 산업에서 ‘에너지 효율 컴퓨팅’이 부각되고 있다. 2025년에 새롭게 등장한 기술은 ‘신경학적 인지향상’ 기술로 향후 뇌공학에 대한 발전을 시사하고 있다.

인공지능 시대의 대응방안

생성형 AI가 이끄는 AI 범용성 시대를 맞이하고 있다. AI 기술은 모든 산업과 사회 영역과 결합하는 특징을 지닌다. 새로운 AI 혁신기술이 시대를 재편하고 패권을 강화하고 있다. 기존의 산업 변화와 달리 거대한 자본력과 강력한 선도 기술로 결합된 인공지능 파운데이션 모델을 추격하는데 어려움이 많아졌다. 이제는 다른 방법으로 새로운 길을 열어야 한다. 이는 국가 측면에서도 마찬가지다.

G10 역할과 글로벌 룰 메이킹

첫째는 AI 시대의 거버넌스와 주권 기술 확보다. 제조업에 강점을 가진 우리나라는 자동차, 조선, 스마트폰, 가전, 로봇 등 제조 전반에서 많은 선도기술을 유지하고 있다. 이를 바탕으로 AI 플랫폼 구축과 산업 표준화를 위한 노력을 해야 한다. 이 시대의 국가적, 사회적 함의는 모두를 위한 AI (AI for ALL)이다. [그림2]는 모두를 위한 AI, 기술주권을 위한 활동을 보여주고 있다.

G10 국가의 역할을 수행하며 적극적으로 표준을 리딩하여 차세대 제조AI 기술을 선도해야 한다. 표준을 리딩하는 것은 각 국가와 기업의 연대를 통하여 구현하기에 오픈소스 기반의 솔루션으로 개방성, 상호호환성, 보안을 제공하는데 노력할 필요가 있다.

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메타의 라마와 구글의 강력한 오픈소스 솔루션을 활용하고 다국적 협력 네트워크 구축을 시도해야 한다. 유럽과 아시안 국가와 공동으로 AI 연구를 수행하여 산업표준을 선도하고 나아가 글로벌 표준을 수립하는 연합체를 위한 시도가 요구된다. 이를 바탕으로 AI 자동차와 조선, 반도체 등 새로운 플랫폼과 거버넌스를 제시해야 한다.

둘째는 AI 데이터 주권과 클라우드 투명성이다. 최근의 거대 언어 파운데이션모델(LLM)의 힘은 GPU기반 컴퓨팅 파워와 데이터다. 지구상에 존재하는 텍스트 기반의 데이터의 학습이 끝나고 있다. 남아 있는 것은 이미지와 동영상 데이터 그리고 지역적으로 특화된 전통적 데이터일 뿐이다.

유럽에서 시작된 GDPR(일반 데이터 보호규정)은 세계적 표준으로 파급됐다. 또한 프로젝트 가이아-X(Gaia-X)로 데이터 주권과 클라우드 독립성 확보를 위한 새로운 기준을 제시하고 있다. 국내에서도 데이터 주권을 강화하고 클라우드 서비스의 투명성과 신뢰성을 확보하며 국제적 연대 방안을 찾아야 한다. 공정하고 투명한 데이터 접근, 클라우드의 서비스 원칙은 AI 거버넌스 구축의 첫 걸음이다. AI 전환기는 새로운 도약의 시대다. 우리는 새로운 AI 거버넌스와 클라우드와 데이터의 투명성을 제시하며 글로벌 룰 메이커로 나아가야 한다.

AI 시대와 기술주권

포탈 시대에는 네이버(Naver)와 다음(Daum)이 우리의 기술주권을 지켜왔다. 소셜과 채팅 시대에는 카카오(Kakao)와 라인(Line)이 이끌었다. 클라우드에서는 네이버, KT, NHN, 카카오, LG, SK 등 여러 기업이 데이터 주권을 지키며 아마존과 MS, 구글 등의 글로벌 기업과 경쟁하고 있다. 시대가 변하면 주도 기업이 새롭게 등장한다. 지금 오픈AI가 이끄는 인공지능 시대에서 우리의 기술주권은 누가 선도하는가? 우리는 거대한 변화를 목도하고 있다.