2024년이 광범위한 인공지능(AI) 도입과 실험의 해였다면, 2025년은 AI 혁신과 투자수익률(ROI) 증명의 해로 정의될 수 있습니다.1 시장의 관심은 더 이상 순수한 기술적 역량을 넘어, 측정 가능한 비즈니스 가치 창출과 기존 워크플로 통합으로 이동하고 있습니다. 이러한 패러다임 전환은 AI 기술이 초기 과대광고 주기를 지나 성숙 단계로 진입하고 있음을 명확히 보여줍니다.
이러한 변화를 뒷받침하는 시장 데이터는 명확합니다. 가트너(Gartner)는 2025년 전 세계 생성형 AI 모델에 대한 최종 사용자 지출이 142억 달러에 이를 것으로 전망했는데, 이는 전년 대비 148% 증가한 수치입니다.2 이처럼 폭발적인 지출 증가는 기업들의 AI 도입이 본격화되고 있음을 시사합니다. 어도비(Adobe)의 2025년 디지털 트렌드 보고서에 따르면, 고위 경영진의 65%가 AI 및 예측 분석을 2025년 비즈니스 성장의 핵심 동력으로 꼽았습니다.3 구체적인 성과로는 생성형 AI를 사용하는 조직의 53%가 팀 효율성 증가를, 50%가 콘텐츠 아이디어 구상 및 제작 시간 단축을 경험했다고 응답했습니다.3 이는 AI가 더 이상 미래 기술이 아닌, 현재의 비즈니스 성과를 견인하는 실질적인 도구로 자리매김했음을 의미합니다.
하지만 이러한 긍정적인 지표 이면에는 중대한 도전 과제가 존재합니다. 바로 ‘가치 격차(Value Gap)’의 문제입니다. AI에 대한 막대한 투자와 기대에도 불구하고, 많은 기업이 실질적인 가치를 창출하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 어도비 보고서에 따르면, 자사의 디지털 경험이 “탁월하다”고 응답한 실무자는 14%에 불과해, 전년도의 25%에서 급감했습니다.3 또한, AI 솔루션에서 명확한 ROI를 입증한 조직은 12%에 불과하며, 대부분은 여전히 파일럿 테스트 단계에 머물러 있습니다.1
이러한 가치 격차는 기술 자체의 문제라기보다는 조직적, 전략적 문제에서 기인합니다. 실시간 개인화의 가장 큰 걸림돌로 지적되는 분산된 데이터 문제 3, 명확한 ROI 측정 프레임워크의 부재 3, 그리고 마케팅팀과 IT팀 간의 우선순위 불일치와 같은 조직 내부의 마찰이 AI의 잠재력 실현을 저해하는 주요 요인으로 분석됩니다. 따라서 2025년 AI 시장의 경쟁 우위는 단순히 가장 뛰어난 모델을 보유하는 것에서 벗어나, 데이터 전략, 조직 문화, 그리고 가치 측정 프레임워크를 포함한 통합적인 AI 활용 역량을 누가 먼저 확보하느냐에 따라 결정될 것입니다.
오늘날 대부분의 대규모 고성능 AI 모델의 근간에는 2017년 구글이 발표한 트랜스포머(Transformer) 아키텍처가 자리 잡고 있습니다.4 트랜스포머의 핵심 혁신인 ‘자기 주의 메커니즘(Self-Attention)’은 모델이 순차적인 방식이 아닌, 문장 내 모든 단어 간의 관계와 중요도를 한 번에 계산할 수 있게 했습니다. 이로 인해 병렬 처리가 용이해졌고, 모델의 대규모화가 가능해졌으며, 문맥을 깊이 있게 이해하는 능력이 비약적으로 향상되었습니다.4 2024년 현재까지도 가장 강력한 언어 모델들은 여전히 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 하고 있습니다.5
하지만 트랜스포머 아키텍처에도 한계는 존재합니다. 자기 주의 메커니즘은 시퀀스 길이가 길어질수록 연산량과 메모리 사용량이 제곱(O(L2))으로 증가하는 문제를 안고 있습니다. 이는 매우 긴 문서나 비디오, 시계열 데이터 등을 처리하는 데 비효율성을 야기합니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 새로운 아키텍처들이 등장하며 트랜스포머의 아성에 도전하고 있습니다.
가장 주목받는 대안은 상태공간 모델(State Space Model, SSM)입니다. Mamba와 같은 SSM 기반 모델들은 순환 신경망(RNN)의 효율성과 트랜스포머의 병렬 처리 능력을 결합하여, 시퀀스 길이에 따라 연산량이 선형적(O(L))으로 증가하는 특징을 가집니다.6 이로 인해 긴 컨텍스트를 처리하는 데 있어 트랜스포머보다 훨씬 효율적이며, Falcon Mamba 7B와 같은 모델이 실제 제품으로 출시되면서 그 가능성을 입증하고 있습니다.7 2025년 AI 시장은 트랜스포머의 지속적인 지배와 함께, 특정 응용 분야에서 SSM과 같은 새로운 아키텍처가 점차 영향력을 확대하는 양상을 보일 것으로 전망됩니다.
2025년 AI 모델 시장의 최상위 성능은 여전히 소수의 거대 기술 기업들이 개발한 독점(proprietary) 모델들이 주도하고 있습니다. 이들은 막대한 자본과 데이터를 투입하여 기술의 한계를 끊임없이 확장하며 시장의 기준점을 제시합니다.
OpenAI (GPT-4o, o-series): OpenAI는 GPT-4o와 차세대 o-시리즈를 통해 AI의 추론 능력과 다중 모드(multimodality) 성능을 새로운 차원으로 끌어올리고 있습니다.8 특히 o-시리즈는 복잡한 문제를 논리적으로 해결하는 데 초점을 맞춘 모델로, 고급 추론 능력이 요구되는 전문 분야를 공략합니다.8 OpenAI는 Plus, Pro, Enterprise 등 세분화된 구독 플랜을 통해 개인 사용자부터 대기업에 이르기까지 다양한 고객층을 대상으로 수익 모델을 다각화하는 전략을 구사하고 있습니다.11
Google (Gemini Series): 구글의 Gemini는 처음부터 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 여러 양식을 통합적으로 처리하도록 설계된 진정한 멀티모달 모델이라는 점에서 차별화됩니다.13 1.5 버전부터 2.5 버전에 이르기까지 빠른 속도로 모델을 개선하고 있으며, 속도에 최적화된 ‘Flash’ 버전과 같은 파생 모델을 통해 개발자들에게 다양한 선택지를 제공하는 유연한 전략을 펼치고 있습니다.7 Gemini는 구글 클라우드 및 워크스페이스 생태계와의 깊은 통합을 통해 단순한 모델 제공을 넘어, 통합 AI 솔루션으로서의 가치를 강조합니다.12
Anthropic (Claude Series): 앤트로픽의 Claude 시리즈는 ‘안전성’과 ‘신뢰성’을 핵심 가치로 내세웁니다. 특히 최대 200만 토큰에 달하는 방대한 컨텍스트 창을 처리하는 능력은 법률 문서 분석이나 긴 분량의 코드베이스 검토와 같이 긴 문맥 이해가 필수적인 기업 환경에서 강력한 장점으로 작용합니다.15 최신 모델인 Claude 3.7 Sonnet은 응답 전 스스로 사고를 점검하는 ‘확장 사고(extended thinking)’ 모드를 탑재하여, 정확성과 신뢰성이 최우선인 기업 시장을 정조준하고 있습니다.7
기타 주요 주자들 (Cohere, Alibaba): 코히어(Cohere)의 Command R 시리즈는 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG)과 같은 기업용 응용 사례에 특화되어 있으며, 응답의 근거를 제시하는 인용(citation) 기능을 통해 신뢰도를 높인 것이 특징입니다.7 알리바바의 Qwen 시리즈는 특히 다국어 처리 능력에서 강점을 보이며, 아시아 시장을 중심으로 강력한 영향력을 행사하는 독점 모델입니다.7
독점 모델들이 성능의 천장을 높이는 동안, 오픈소스 모델들은 AI 기술의 민주화를 이끌며 시장의 판도를 근본적으로 바꾸고 있습니다. 강력한 오픈소스 모델의 등장은 기본 LLM의 ‘상품화(commoditization)’를 가속화하고 있으며 17, 경쟁의 축을 모델 자체의 소유에서 모델을 활용한 특화 서비스 제공으로 이동시키고 있습니다.
Meta (Llama Series): 메타의 Llama 시리즈는 고성능 오픈소스 모델의 표준을 정립하며 독점 모델의 성능에 필적하는 대안으로 자리매김했습니다.18 특히 Llama 4 모델은 최대 1,000만 토큰이라는 경이적인 컨텍스트 창을 지원하여, 책 전체나 방대한 코드베이스를 한 번에 분석하는 새로운 가능성을 열었습니다.20 메타는 Llama를 통해 특정 기업이 AI 시장을 독점하는 것을 방지하고, 개방적인 생태계를 조성하여 기술 혁신을 촉진하는 전략을 추구하고 있습니다.
Mistral AI: 유럽을 대표하는 미스트랄 AI는 ‘전문가 혼합(Mixture-of-Experts, MoE)’과 같은 혁신적인 아키텍처를 사용하여 모델의 효율성을 극대화하는 데 집중합니다.20 Mixtral 8x7B와 같은 모델은 상대적으로 적은 연산량으로 높은 성능을 발휘하여, 비용 효율적인 AI 솔루션을 구축하려는 기업들에게 매력적인 선택지를 제공합니다.20
DeepSeek, TII (Falcon) 등: 딥시크(DeepSeek)나 기술혁신연구소(TII)의 Falcon과 같은 모델들의 등장은 오픈소스 진영이 양적 팽창을 넘어 질적 다양성을 확보하고 있음을 보여줍니다.18 이들 모델은 코딩이나 특정 언어 처리와 같은 특정 영역에서 뛰어난 성능을 발휘하도록 특화되어, 개발자들이 자신의 용도에 맞는 최적의 모델을 선택할 수 있게 합니다.
오픈소스의 확산은 주요 클라우드 제공업체의 지배력을 약화시키고, 기업들이 자사의 데이터와 요구사항에 맞춰 모델을 자유롭게 맞춤화하고 통합하는 ‘분산형 AI 환경’을 촉진하는 핵심 동력으로 작용할 것입니다.17
AI 모델을 선택하는 것은 단순히 성능뿐만 아니라 비용, 라이선스, 아키텍처 등 다양한 요소를 고려해야 하는 복합적인 전략적 결정입니다. 특히 MMLU와 같은 전통적인 벤치마크가 점차 포화 상태에 이르면서, 업계는 추론 능력(GPQA), 코딩 능력(SWE Bench), 도구 사용 능력(BFCL) 등을 측정하는 더 까다로운 벤치마크로 평가 기준을 옮겨가고 있습니다.23
API 가격 정책은 단순한 비용 항목을 넘어, 각 기업의 전략적 의도를 엿볼 수 있는 중요한 지표입니다. OpenAI의 가격 정책은 시장을 공격적으로 세분화하려는 의도를 명확히 보여줍니다. gpt-4o-mini와 같은 모델을 매우 저렴한 가격에 제공하여 대용량 처리 시장에서 오픈소스 모델과 직접 경쟁하는 한편, o1-pro와 같은 최상위 모델에는 월등히 높은 가격을 책정하여 성능이 최우선인 프리미엄 시장을 공략하는 ‘럭셔리’ 전략을 구사합니다.12
반면, 앤트로픽은 Claude의 경쟁력 있는 가격과 긴 컨텍스트 처리 능력, 신뢰성을 결합하여 핵심 기업 시장을 공략하고 있습니다.11 이는 많은 기업이 ‘최고가’보다는 ‘합리적인 가격에 매우 우수하고 신뢰할 수 있는’ 모델을 선호할 것이라는 판단에 기반합니다. 구글의 Gemini 가격 정책은 더 넓은 플랫폼 전략의 일환으로, 구글 클라우드 및 워크스페이스와의 통합을 통한 가치 제공에 초점을 맞추고 있습니다.12
이러한 가격 구조는 시장이 세분화되고 있음을 보여줍니다. 첫째, 오픈소스와 저가형 독점 모델이 경쟁하는 ‘대용량 처리(Volume) 계층’, 둘째, Claude와 Gemini가 신뢰성과 안정성을 무기로 경쟁하는 ‘기업 핵심(Enterprise Core) 계층’, 셋째, OpenAI의 최상위 모델이 독주하는 ‘최첨단(Frontier) 계층’으로 나뉩니다. 따라서 기업의 모델 선택은 자사가 어떤 시장 계층을 목표로 하는지에 대한 전략적 결정과 직결됩니다.
다음 표는 2025년 현재 주요 독점 및 오픈소스 모델의 핵심 지표를 비교하여 전략적 의사결정을 지원합니다.
표 1: 주요 독점 LLM 비교 (2025년)
| 모델명 | 개발사 | GPQA 점수 (추론) | 컨텍스트 창 | 입력 가격 (달러/1M 토큰) | 출력 가격 (달러/1M 토큰) | 지식 마감일 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Gemini 2.5 Pro | 86.4% | 1,048,576 | $1.25 | $10.00 | 2025-01-31 | |
| Claude 3.7 Sonnet | Anthropic | 84.8% | 200,000 | $3.00 | $15.00 | 2024-10 |
| o3 | OpenAI | 83.3% | 200,000 | $2.00 | $8.00 | 2024-05-31 |
| GPT-4o | OpenAI | 해당 없음 | 128,000 | $2.50 | $10.00 | 해당 없음 |
| Grok-3 | xAI | 84.6% | 128,000 | $3.00 | $15.00 | 2024-11-17 |
| o1 | OpenAI | 78.0% | 200,000 | $15.00 | $60.00 | 2024-01 |
데이터 출처: 9
표 2: 주요 오픈소스 LLM 비교 (2025년)
| 모델명 | 개발사 | 파라미터 | 라이선스 | MMLU-Pro 점수 | 컨텍스트 창 | 핵심 아키텍처 특징 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Llama 4 Maverick | Meta | 400B | Llama 4 | 80.5% | 1,000,000 | 전문가 혼합(MoE), 긴 컨텍스트 |
| DeepSeek-R1 | DeepSeek | 671B | MIT | 85.0% | 131,072 | 고급 추론 |
| Qwen 2.5-72B | Alibaba | 72.7B | Apache 2.0 | 해당 없음 | 128,000 | 다국어 지원, 도구 사용 |
| Mixtral 8x7B | Mistral AI | 46.7B (활성 12.9B) | Apache 2.0 | 해당 없음 | 32,000 | 전문가 혼합(MoE) |
| Falcon 180B | TII | 180B | Apache 2.0 | 해당 없음 | 2,048 | 다중 쿼리 어텐션 |
데이터 출처: 9
텍스트-이미지 생성 AI 기술은 예술적 표현의 도구를 넘어, 마케팅, 디자인, 제품 프로토타이핑 등 다양한 비즈니스 영역에서 실질적인 자산으로 자리매김하고 있습니다. Midjourney, Stable Diffusion, DALL-E 3가 여전히 이 분야의 선두주자 자리를 지키고 있으며, 경쟁의 핵심은 단순한 이미지 품질을 넘어 워크플로 통합과 특정 목적에 맞는 기능 제공으로 이동하고 있습니다.29
Midjourney: 미학적으로 가장 뛰어난 품질의 이미지를 생성하는 것으로 정평이 나 있으며, 예술 및 디자인 분야에서 독보적인 위치를 차지하고 있습니다.30 2025년 4월에 알파 버전으로 출시된 V7 모델은 이미지 품질을 한 단계 더 끌어올렸을 뿐만 아니라, 사용자의 시각적 선호도에 맞춰 모델을 조정하는 ‘개인화 기능’과 아이디어 구상 속도를 10배 높이는 ‘드래프트 모드’를 도입하여 전문 크리에이터의 작업 효율성을 극대화하는 데 초점을 맞추고 있습니다.31
Stable Diffusion: 가장 큰 장점은 오픈소스라는 점입니다. 이를 통해 기업들은 모델을 내부 시스템에 직접 구축하여 데이터 프라이버시를 보호하고, 자사의 브랜드 스타일에 맞는 이미지를 생성하도록 맞춤형으로 훈련시킬 수 있습니다.30 이는 일관된 브랜드 정체성 유지가 중요한 기업에게 매우 중요한 이점입니다.
DALL-E 3 및 Canva AI: 이 모델들은 ‘접근성’과 ‘통합’에 강점을 둡니다. 특히 Canva AI는 널리 사용되는 디자인 플랫폼 Canva에 내장되어, 전문 디자이너가 아니더라도 누구나 손쉽게 고품질의 마케팅 콘텐츠나 소셜 미디어용 이미지를 신속하게 제작할 수 있도록 지원합니다.31
이 외에도 PhotoDirector의 ‘AI 가상 인물 사진’ 기능이나 Vivid AI의 ‘AI 교체’ 기능처럼, 특정 목적에 특화된 애플리케이션들이 등장하며 시장이 점차 세분화되고 있습니다.32 이는 이미지 생성 AI가 범용 기술에서 특정 문제를 해결하는 전문 도구로 진화하고 있음을 보여줍니다.
2024년과 2025년에 걸쳐 AI 기술 분야에서 가장 역동적이고 치열한 경쟁이 펼쳐지는 곳은 단연 텍스트-비디오 생성 영역입니다. 이 기술은 단순한 콘텐츠 생성을 넘어, 물리 세계를 시뮬레이션하고 스토리텔링의 방식을 근본적으로 바꿀 잠재력을 지니고 있습니다. 주요 플레이어들은 각기 다른 기술적 접근과 전략으로 이 새로운 개척지를 선점하기 위해 경쟁하고 있습니다.
OpenAI의 Sora: Sora는 단순한 비디오 생성기를 넘어 ‘세계 시뮬레이터(world simulator)’를 지향합니다.33 최대 1분 길이의 고품질 비디오를 생성할 수 있으며, 물리 법칙에 대한 깊은 이해를 바탕으로 객체의 일관성(object permanence)과 복잡한 상호작용을 사실적으로 구현하는 데 강점을 보입니다.34 Sora의 기술적 핵심은 비디오를 시공간적 특성을 지닌 ‘스페이스타임 잠재 패치(spacetime latent patches)’로 변환하고, 이를 확산 모델(diffusion model)과 트랜스포머 아키텍처를 결합하여 처리하는 것입니다.34 OpenAI는 Sora 출시와 함께 C2PA 메타데이터를 포함시켜 생성된 비디오의 출처를 명확히 함으로써, 이 강력한 기술의 오용 가능성에 대한 사회적 우려에 대응하고 있습니다.37
Google의 Veo: 구글의 Veo는 Sora의 강력한 경쟁자로, 1080p 이상의 고해상도와 영화적인(cinematic) 영상미를 구현하는 데 중점을 둡니다.39 Veo의 가장 큰 차별점은 ‘타임랩스’, ‘항공샷’과 같은 영화적 연출 용어를 이해하고 영상에 반영하는 능력입니다. 특히 Veo 3 버전에서는 영상과 동기화된 음향(대사, 효과음, 배경음악)을 네이티브로 생성하는 획기적인 기능을 선보였습니다.40 구글은 Veo를 전문 창작자용 도구인 ‘Flow’와 기업용 플랫폼인 ‘Vertex AI’를 통해 제공함으로써, 프로페셔널 및 엔터프라이즈 시장을 동시에 공략하는 전략을 취하고 있습니다.40
Runway의 Gen-4: Runway는 창작자 중심의 도구와 ‘일관성’ 유지에 특화되어 있습니다. Gen-4 모델은 단 한 장의 참조 이미지만으로 영상 전체에 걸쳐 캐릭터의 외형과 스타일을 일관되게 유지하는 데 탁월한 성능을 보이며, 동일한 장면을 다른 시점에서 다시 생성하는 ‘다중 시점 재구성’ 기능을 제공합니다.43 2025년 3월 31일에 공개된 Gen-4는 텍스트와 이미지를 초기 단계부터 통합적으로 처리하는 멀티모달 기반 아키텍처를 채택하여 이러한 일관성을 구현했습니다.43
Kuaishou의 Kling: 중국의 숏폼 비디오 플랫폼 기업인 콰이쇼우(Kuaishou)가 개발한 Kling은 강력한 다크호스입니다. 최대 2분 길이의 1080p/30fps 영상을 생성할 수 있어 경쟁 모델들을 능가하는 지속성을 보여줍니다.46 Kling은 3D VAE(Variational Autoencoder)와 시공간적 주의(spatiotemporal attention) 메커니즘을 결합한 독자적인 아키텍처를 통해 뛰어난 물리적 사실성을 구현합니다.48 중국어 프롬프트에 최적화되어 있고 자사의 숏폼 플랫폼 생태계와 긴밀하게 통합될 수 있다는 점에서 강력한 지역적 경쟁 우위를 가집니다.50
표 3: 비디오 생성 모델 기능 매트릭스 (2025년)
| 모델명 | 개발사 | 최대 해상도 및 길이 | 핵심 아키텍처 특징 | 고유 가치 제안 (USP) | |
|---|---|---|---|---|---|
| Sora | OpenAI | 1080p / 1분 | 확산 트랜스포머, 스페이스타임 잠재 패치 | 세계 시뮬레이션, 물리적 일관성 | |
| Veo 3 | 1080p+ / 1분 이상 | 잠재 확산 트랜스포머 | 영화적 연출, 네이티브 오디오 생성 | ||
| Gen-4 | Runway | 1080p / 16초 | 멀티모달 기반, 깊이 추정 | 창작자 도구, 캐릭터/스타일 일관성 | |
| Kling 2.1 | Kuaishou | 1080p / 2분 | 3D VAE, 시공간적 어텐션 | 긴 영상 생성, 물리적 사실성 |
데이터 출처: 35
AI 모델의 발전은 각 양식을 개별적으로 처리하는 단계를 넘어, 여러 양식을 본질적으로 통합하여 이해하고 추론하는 방향으로 나아가고 있습니다. 이러한 ‘진정한 멀티모달리티’의 대표 주자는 구글의 Gemini입니다. Gemini는 ‘일반화된 다중 모드 지능 네트워크(Generalized Multimodal Intelligence Network)’라는 이름에서 알 수 있듯이, 개발 초기부터 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 입력을 원활하게 처리하고 상호 연관성을 파악하도록 설계되었습니다.13
예를 들어, Gemini는 소리 없는 동영상 클립을 보고 그 상황에 맞는 음향 효과를 생성하거나, 복잡한 다이어그램 이미지를 분석하여 텍스트로 설명하는 등 여러 양식을 넘나드는 고차원적인 작업을 수행할 수 있습니다. 이러한 능력은 교육, 의료, 엔터테인먼트 등 다양한 분야에서 새로운 사용자 경험을 창출할 잠재력을 가집니다.51
하지만 대규모 멀티모달 모델(LMM)의 발전에는 해결해야 할 과제도 존재합니다. 가장 큰 어려움은 방대하고 다양한 양식의 데이터가 서로 잘 정렬된 고품질의 학습 데이터셋을 확보하는 것입니다.51 텍스트와 이미지를 넘어 오디오, 비디오, 3D 데이터 등 더 많은 양식을 통합하고, 이들 간의 의미적 연결성을 모델이 학습하도록 하는 것이 LMM 기술의 다음 단계를 결정짓는 핵심 과제가 될 것입니다.
트랜스포머가 지난 몇 년간 AI 아키텍처의 표준으로 군림해왔지만, 그 근본적인 한계를 극복하기 위한 새로운 패러다임이 부상하고 있으며, 그 중심에 상태공간 모델(State Space Model, SSM)이 있습니다.
트랜스포머의 문제점: 트랜스포머의 강력한 성능은 모든 토큰 쌍 간의 관계를 계산하는 자기 주의 메커니즘에서 나옵니다. 하지만 이는 시퀀스 길이가 길어질수록 연산량과 메모리 요구량이 제곱(O(L2))으로 증가하는 ‘이차 복잡도(quadratic complexity)’ 문제를 야기합니다.6 이로 인해 수백만 토큰에 달하는 매우 긴 시퀀스를 처리하는 데에는 비효율적이며, 실시간 스트리밍 데이터를 처리하는 데에도 한계가 있습니다.
SSM의 해결책: SSM은 고전 제어 이론에서 영감을 받은 아키텍처로, 시스템의 ‘상태’를 나타내는 압축된 벡터를 통해 시퀀스 정보를 처리합니다. 이는 순환 신경망(RNN)과 유사하게 작동하지만, 병렬 처리가 가능하여 트랜스포머의 장점 일부를 수용합니다. SSM의 가장 큰 특징은 시퀀스 길이에 따라 연산량이 선형적(O(L))으로 증가하는 ‘선형 복잡도(linear complexity)’를 갖는다는 점입니다.6
맘바(Mamba)의 혁신: 맘바는 기존 SSM을 한 단계 발전시킨 ‘선택적 상태공간 모델(Selective State Space Model)’입니다. 맘바의 핵심 혁신은 모델의 파라미터가 입력 데이터에 따라 동적으로 변하는 ‘선택 메커니즘’을 도입한 것입니다.7 이를 통해 모델은 입력 시퀀스에서 중요한 정보는 ‘기억’하고 불필요한 정보는 ‘잊어버리는’ 방식으로 정보를 선별적으로 처리할 수 있습니다. 이는 모든 이전 토큰에 동일한 가중치를 부여하는 트랜스포머와 달리, 긴 의존성을 매우 효율적으로 모델링할 수 있게 해줍니다.6 Falcon Mamba 7B와 같은 모델은 이러한 아키텍처가 실제로 구현되어 트랜스포머의 대안이 될 수 있음을 보여주었습니다.7
SSM의 등장은 AI 아키텍처가 유전체학, 고해상도 금융 시계열 데이터 분석, 방대한 코드베이스 처리 등 초장문(very long-context) 데이터 처리가 필수적인 새로운 응용 분야로 확장될 수 있는 길을 열어주고 있습니다.
AI 모델 시장은 또 다른 중요한 전략적 분기점을 맞이하고 있습니다. 이는 하나의 거대한 모델로 모든 것을 해결하려는 ‘범용 모델’과 특정 산업이나 작업에 고도로 최적화된 ‘전문 모델’ 사이의 분화입니다.
범용 모델 (LLMs): GPT-4, Gemini, Llama와 같은 대규모 언어 모델(LLM)은 인터넷 규모의 방대한 데이터를 학습하여 광범위한 작업을 수행할 수 있는 범용 기초 모델입니다.4 이들은 다양한 응용 프로그램의 기반이 되는 강력한 플랫폼 역할을 합니다.
전문 모델 (DSLMs): 도메인 특화 언어 모델(Domain-Specific Language Models, DSLM) 또는 기타 전문 모델은 상대적으로 작은 규모이지만, 금융, 의료, 법률 등 특정 산업 분야의 고품질 데이터로 미세 조정(fine-tuning)된 모델을 의미합니다.2
전략적 배경: 가트너는 2027년까지 기업용 생성형 AI 모델의 절반 이상이 이러한 도메인 기반 전문 모델이 될 것으로 예측했는데, 이는 2024년의 1%에서 폭발적으로 증가하는 수치입니다.2 이러한 변화의 배경에는 경제성과 효율성이 있습니다. 전문 모델은 특정 작업에 있어서 범용 모델보다 더 높은 정확도를 보이면서도, 모델 크기가 작아 추론 비용이 훨씬 저렴하고 제어하기가 더 쉽습니다. 이는 기본 모델의 상품화와 직접적으로 연결되는 현상입니다.17 강력한 오픈소스 기반 모델이 널리 보급됨에 따라, 기업들은 이를 기반으로 자사의 특정 요구에 맞는 고부가가치 전문 모델을 구축하는 방향으로 전략을 전환하고 있습니다.
이 두 가지 흐름, 즉 새로운 아키텍처의 등장(SSM)과 모델 적용 전략의 분화(DSLM)는 서로 독립적인 현상이 아닙니다. 오히려 이들은 AI를 효율적이고 효과적으로 확장하려는 동일한 목표를 향해 함께 진화하고 있습니다. SSM과 같은 선형 시간 복잡도를 가진 효율적인 아키텍처는 특정 도메인의 방대한 시계열 데이터나 긴 문서를 처리해야 하는 전문 모델(DSLM)을 구축하는 데 이상적인 기술적 기반을 제공합니다. 예를 들어, 금융 사기 탐지를 위한 시계열 분석 모델이나 신약 개발을 위한 유전체 서열 분석 모델은 SSM 아키텍처의 장점을 극대화할 수 있는 대표적인 사례입니다.
따라서 미래의 AI 환경은 단일 아키텍처나 단일 모델 유형이 지배하는 세상이 아닐 것입니다. 대신, 기업들은 다양한 모델 포트폴리오를 운영하게 될 것입니다. 창의적인 콘텐츠 생성이나 일반적인 질의응답에는 거대한 트랜스포머 기반의 LLM을 사용하고, 데이터 집약적이고 정밀도가 요구되는 핵심 운영 업무에는 효율적인 SSM 기반의 DSLM을 사용하는 하이브리드 전략이 보편화될 것입니다. 이러한 다양한 모델 포트폴리오를 효과적으로 조율하고 관리하는 능력이 기업의 새로운 핵심 경쟁력으로 부상할 것입니다.
2025년 AI 기술의 발전은 기업들에게 단순한 기술 도입을 넘어, 비즈니스 운영 방식과 전략 자체를 근본적으로 재고할 것을 요구합니다. 가트너가 제시한 2025년 10대 전략 기술 트렌드는 이러한 변화의 핵심 동인들을 조망하며, 기업들이 마주할 기회와 위험을 명확히 보여줍니다.
2025년 가장 중요한 패러다임 전환은 AI가 수동적인 ‘도구’에서 자율적인 ‘에이전트(agent)’로 진화하는 것입니다. 에이전트 AI(Agentic AI)는 단순히 사용자의 프롬프트에 응답하는 것을 넘어, 설정된 목표를 달성하기 위해 스스로 계획을 수립하고, 상황을 인지하며, 의사결정을 내리고, 행동을 실행하는 자율 시스템을 의미합니다.54
이러한 진화는 인간의 작업을 보조하고 자동화하는 ‘가상 인력(virtual workforce)’의 등장을 예고하며, 생산성을 전례 없는 수준으로 끌어올릴 잠재력을 가집니다.1 고객의 과거 구매 내역을 기반으로 장바구니를 미리 채워주는 개인 쇼핑 어시스턴트부터 복잡한 기술 프로젝트의 일정을 관리하고 자원을 할당하는 프로젝트 관리 에이전트에 이르기까지, 그 응용 분야는 무궁무진합니다.3 가트너는 2028년까지 일상적인 비즈니스 의사결정의 15%가 에이전트 AI에 의해 자율적으로 이루어질 것으로 예측합니다.55
에이전트 AI의 부상은 모델의 추론 능력 10과 도구 사용 능력 7이 비약적으로 발전한 직접적인 결과입니다. 에이전트는 목표를 하위 작업으로 분해하고, 각 작업에 필요한 API나 데이터베이스와 같은 외부 도구를 호출하며, 그 결과를 종합하여 최종 목표를 달성하는 능력을 갖추어야 합니다.
하지만 이러한 강력한 자율성에는 ‘통제’라는 중대한 과제가 따릅니다. 의도치 않은 결과를 초래하거나 조직의 보안 정책을 위반하지 않도록, 에이전트의 행동을 제한하고 모니터링하는 강력한 ‘가드레일(guardrail)’을 구축하는 것이 필수적입니다.54 제대로 관리되지 않는 에이전트 AI는 기업 내에서 통제 불가능한 새로운 ‘그림자 IT(Shadow IT)’가 될 위험이 있습니다.
강력하고 자율적인 AI의 등장은 필연적으로 ‘거버넌스’의 중요성을 부각시킵니다. 2025년 기업의 AI 전략 성공 여부는 기술력만큼이나 AI를 책임감 있게 관리하고 통제할 수 있는 능력에 달려있습니다.
AI 거버넌스 플랫폼: 이는 AI 시스템의 법적, 윤리적, 운영적 성과를 관리하기 위해 설계된 기술 솔루션입니다.54 이 플랫폼은 AI 모델이 어떻게 작동하는지에 대한 투명성을 제공하고, 모델의 전체 수명 주기를 관리하며, 책임감 있는 사용을 위한 정책을 수립하고 강제하는 역할을 합니다. 이를 통해 기업은 AI 모델의 편향성이나 데이터 기밀성 문제를 사전에 방지하고, 규제 준수와 고객 신뢰를 확보할 수 있습니다.55 가트너는 AI 거버넌스 플랫폼을 사용하는 기업이 그렇지 않은 기업보다 고객 신뢰도와 규제 준수 점수에서 월등히 앞설 것으로 전망합니다.55
허위정보 보안: AI가 생성하는 텍스트, 이미지, 비디오가 점점 더 정교해지면서, 딥페이크와 같은 합성 미디어를 이용한 허위정보의 위협도 커지고 있습니다. 허위정보 보안은 AI가 생성한 콘텐츠를 탐지하고, 미디어 정보의 진위를 검증하며, 기업이나 개인의 신원을 도용하는 것을 방지하는 기술을 포함합니다.54 Sora 비디오에 C2PA 출처 메타데이터를 포함하는 것이 이러한 노력의 대표적인 예입니다.38
결론적으로, AI 거버넌스와 보안은 더 이상 선택이 아닌 필수적인 투자입니다. 이는 단순히 규제를 준수하는 것을 넘어, AI 시대에 기업의 평판을 보호하고 고객과의 신뢰를 구축하는 핵심적인 경쟁 우위 요소로 작용할 것입니다.
AI 혁명을 뒷받침하기 위해서는 강력하고 효율적인 인프라가 필수적입니다. 2025년에는 AI의 확산이 인프라에 가하는 부담을 해결하기 위한 새로운 기술들이 핵심적인 전략적 중요성을 갖게 될 것입니다.
에너지 효율 컴퓨팅: 대규모 AI 모델을 훈련하고 운영하는 데에는 막대한 양의 컴퓨팅 파워와 전력이 소모됩니다.60 이는 비용 문제일 뿐만 아니라, 환경적 지속가능성 측면에서도 심각한 과제입니다. 따라서 더 적은 에너지로 더 많은 연산을 수행할 수 있는 저전력 AI 반도체와 에너지 효율적인 컴퓨팅 기술에 대한 수요가 폭발적으로 증가하고 있습니다.54 이는 SSM과 같이 연산 효율성이 높은 새로운 아키텍처 개발을 촉진하는 주요 동력이기도 합니다.
포스트 양자 암호화 (PQC): 이는 미래의 위협에 대비하는 선제적인 기술입니다. 양자 컴퓨터가 발전하면 현재 사용되는 대부분의 암호화 표준을 무력화시킬 수 있습니다. 포스트 양자 암호화는 양자 컴퓨터의 공격에도 안전한 새로운 암호화 알고리즘을 개발하여, 장기적인 데이터 보안을 보장하는 것을 목표로 합니다.54
인간-기계 시너지: 이 테마는 AI가 디지털 세계를 넘어 물리적 세계 및 인간과 직접적으로 융합되는 미래를 보여줍니다. 증강현실(AR)과 가상현실(VR)을 통해 디지털 정보와 물리적 공간을 결합하는 ‘공간 컴퓨팅’, 다양한 작업을 수행하며 인간과 협업하는 ‘다기능 로봇’, 그리고 뇌-기계 인터페이스를 통해 인간의 인지 능력을 향상시키는 ‘신경학적 향상’과 같은 기술들이 여기에 포함됩니다.54 이들은 AI 기술이 궁극적으로 인류의 삶의 질을 향상시키는 방향으로 나아갈 것임을 시사합니다.
2025년 AI 지형도는 기술적 성숙과 전략적 분화가 교차하는 변곡점에 서 있습니다. 본 보고서에서 분석한 바와 같이, 시장은 과대광고의 시기를 지나 실질적인 ROI를 요구하는 단계로 진입했으며, 이는 기업의 AI 도입 전략에 근본적인 변화를 요구합니다. 트랜스포머 아키텍처가 여전히 강력한 기반을 제공하는 가운데, SSM과 같은 새로운 아키텍처가 효율성의 한계를 극복하며 부상하고 있습니다. 모델 시장은 거대한 범용 모델과 고도로 특화된 전문 모델로 양분되고 있으며, 오픈소스의 약진은 이러한 분화를 더욱 가속화하고 있습니다. 특히 비디오 생성 분야의 폭발적인 발전과 AI가 수동적 도구에서 자율적 에이전트로 진화하는 현상은 2025년 이후의 기술 및 비즈니스 환경을 재편할 가장 중요한 동력입니다.
이러한 복잡하고 역동적인 환경 속에서 기술 리더, 투자자, 그리고 비즈니스 전략가들은 다음과 같은 전략적 방향을 고려해야 합니다.
기술 전략가를 위한 제언:
투자자를 위한 제언:
비즈니스 리더를 위한 제언:
결론적으로, 2025년은 AI 기술의 가능성을 탐색하는 단계를 지나, 그 가치를 비즈니스 성과로 증명해야 하는 본격적인 시험대가 될 것입니다. 이 변화의 파도 속에서 성공하는 기업은 기술을 가장 먼저 도입하는 기업이 아니라, 기술을 가장 깊이 이해하고, 조직에 현명하게 통합하며, 책임감 있게 운영하는 기업이 될 것입니다.
| 대규모 언어 모델 목록 | IBM, accessed July 12, 2025, https://www.ibm.com/kr-ko/think/topics/large-language-models-list |
| Top 9 Large Language Models as of July 2025 | Shakudo, accessed July 12, 2025, https://www.shakudo.io/blog/top-9-large-language-models |
| Navigating the LLM Cost Maze: A Q2 2025 Pricing and Limits Analysis | by Ankit Shah, accessed July 12, 2025, https://ashah007.medium.com/navigating-the-llm-cost-maze-a-q2-2025-pricing-and-limits-analysis-80e9c832ef39 |
| Veo video generation overview | Generative AI on Vertex AI - Google Cloud, accessed July 12, 2025, https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/video/overview |
| Video generation models as world simulators | OpenAI, accessed July 12, 2025, https://openai.com/index/video-generation-models-as-world-simulators/ |