Booil Jung

2025년 AI 변곡점

2025년 인공지능(AI)은 단순한 기술적 진보를 넘어, 비즈니스의 근간을 재정의하는 변곡점을 맞이하고 있습니다. 과거의 실험적 단계를 지나 이제 AI는 기업의 핵심 미션에 통합되는 시기에 접어들었습니다. 이러한 전환은 자율적으로 사고하고 행동하는 ‘에이전틱 AI(Agentic AI)’의 폭발적인 잠재력을 활용하려는 열망과, 측정 가능한 투자수익률(ROI) 및 견고한 거버넌스를 확보해야 하는 실용적 필요성 사이의 전략적 긴장감 속에서 전개되고 있습니다.

본 보고서는 2025년 AI 환경을 형성하는 핵심 동인을 다각도로 분석합니다. 첫째, 1년 주기로 단축된 하드웨어 출시 로드맵은 기업들에게 전례 없는 속도의 전략적 적응을 강요하고 있습니다. 둘째, 유럽연합(EU)의 포괄적 규제와 미국의 파편화된 주(州) 단위 접근법으로 양분된 글로벌 규제 환경은 복잡한 컴플라이언스 과제를 제기합니다. 셋째, 기술의 발전은 텍스트를 넘어 이미지, 음성, 영상을 아우르는 ‘멀티모달(Multimodal) AI’의 부상과 특정 작업에 최적화된 ‘소형 언어 모델(SLM, Small Language Models)’의 확산이라는 두 가지 상반된 흐름을 동시에 촉진하고 있습니다.

결론적으로 2025년의 경쟁 우위는 단순히 AI를 도입하는 것을 넘어, 기술의 전략적, 운영적, 윤리적 통합을 얼마나 능숙하게 마스터하는지에 따라 결정될 것입니다. 본 보고서는 리더들이 이러한 복잡한 환경을 탐색하고, 기회를 포착하며, 리스크를 관리하는 데 필요한 심층적인 통찰과 전략적 로드맵을 제공하는 것을 목표로 합니다.

이 섹션에서는 주요 분석 기관의 거시적 트렌드 보고서를 종합하여 2025년의 포괄적인 주제를 정립합니다. 모든 조직이 직면한 근본적인 전략적 딜레마, 즉 전례 없는 혁신과 통제, 보안, 재무적 수익에 대한 시급한 요구 사이의 균형을 맞추는 문제에 초점을 맞춥니다.

2025년의 전략적 기술 지형을 이해하기 위해, 세계적인 리서치 기관인 가트너(Gartner)와 포레스터(Forrester)의 전망을 종합적으로 분석하는 것은 필수적입니다. 두 기관은 AI가 기술 혁신의 중심축이라는 점에 동의하지만, 그 접근 방식과 강조점에서 미묘한 차이를 보이며 2025년 기업이 직면할 핵심적인 전략적 긴장 관계를 드러냅니다.

가트너는 ‘2025년 10대 전략 기술 트렌드’를 통해 광범위하고 기술 중심적인 미래상을 제시합니다.1 이들의 프레임워크는 크게 세 가지 영역으로 구성됩니다: ‘AI 리스크와 당면 과제’, ‘새로운 컴퓨팅 프론티어’, 그리고 ‘인간-기계 시너지’.1 주목할 점은 10가지 트렌드 중 9가지가 AI와 직접적으로 관련되어 있다는 사실로 2, 이는 AI가 더 이상 독립된 기술 분야가 아니라 모든 기술 혁신의 기반이 되었음을 시사합니다. 가트너는 스스로 계획하고 의사결정을 내리는 ‘에이전틱 AI’, AI의 윤리와 투명성을 관리하는 ‘AI 거버넌스 플랫폼’, 양자컴퓨터의 위협에 대비하는 ‘포스트 양자 암호화’, 그리고 물리적 세계와 디지털 세계를 융합하는 ‘공간 컴퓨팅’ 등 혁신적인 기술 패러다임의 등장을 예고합니다.1

반면, 포레스터는 보다 실용적이고 비즈니스 중심적인 관점을 제시합니다. 포레스터는 2025년이 2024년의 “대담한 실험” 단계를 지나 “학습한 교훈을 수익으로 전환해야 하는” 새로운 국면에 접어들었다고 주장합니다.6 이는 AI 도입 초기의 열광적인 분위기에서 벗어나, 천정부지로 치솟는 비용과 더딘 투자수익률(ROI) 실현이라는 현실에 직면한 기업들의 “현실 점검(reality check)”을 반영합니다.6 포레스터는 과대광고에서 벗어나 측정 가능한 ROI, 실질적인 비즈니스 성과, 그리고 기존 기술의 최적화를 통한 효율성 증대에 집중해야 한다고 강조합니다.

이 두 가지 관점을 종합하면 2025년의 핵심 전략 과제가 명확해집니다. 이는 가트너가 제시하는 혁신적인 AI 패러다임의 엄청난 잠재력과, 포레스터가 강조하는 거버넌스, 리스크 관리, 그리고 명확한 재무적 성과에 대한 이사회의 실용적 요구 사이의 본질적인 긴장 관계입니다. 성공적인 기업은 이 두 가지 상충되는 힘 사이에서 능숙하게 균형을 맞추는 조직이 될 것입니다.

2025년 AI 전략의 핵심은 단순히 새로운 기술을 도입하는 것을 넘어, 그로 인해 발생하는 리스크를 선제적으로 관리하고 방어 체계를 구축하는 데 있습니다. 이 섹션에서는 기업의 생존과 성장을 위해 필수불가결한 세 가지 기술 영역을 심층적으로 분석합니다.

에이전틱 AI (Agentic AI)

에이전틱 AI는 단순한 자동화를 뛰어넘는 혁신적인 개념으로, 2025년 기술 지형에서 가장 주목받는 분야 중 하나입니다. 이 시스템은 사용자가 설정한 목표를 달성하기 위해 “스스로 계획하고, 감지하며, 의사결정을 내리고, 심지어 업무를 실행”하는 자율적인 AI 에이전트입니다.1 24시간 일하며 별도의 복리후생이 필요 없는 가상 인력으로서, 조직의 생산성을 비약적으로 향상시킬 잠재력을 지니고 있습니다.1 가트너는 2028년까지 일상적인 업무 결정의 15%가 에이전틱 AI에 의해 이루어질 것이라고 예측하며 그 성장 가능성을 높게 평가했습니다.5

그러나 이러한 강력한 자율성은 중대한 리스크를 동반합니다. 시스템이 사용자의 의도와 조직의 목표에 부합하도록 통제하기 위한 “강력한 안전장치”가 반드시 필요합니다.4 포레스터는 이러한 구현상의 어려움 때문에 2025년 에이전틱 AI의 성공은 덜 중요한 직원 지원 애플리케이션과 같은 제한된 영역에서 온건한 수준에 머물 것이라고 보다 신중한 전망을 내놓았습니다.9 결국 에이전틱 AI의 도입은 기술적 가능성뿐만 아니라, 통제와 신뢰를 어떻게 확보할 것인가라는 거버넌스의 문제와 직결됩니다.

AI 거버넌스 플랫폼 (AI Governance Platforms)

AI가 비즈니스 운영의 핵심으로 자리 잡으면서, 그 법적, 윤리적, 운영적 성과를 관리하는 AI 거버넌스 플랫폼의 중요성이 급부상하고 있습니다. 이 플랫폼은 AI 시스템의 투명성을 보장하고, 데이터 편향을 분석하며, 보안을 유지하는 필수적인 도구입니다.1 윤리가 단순한 선언을 넘어 실질적인 준수 기준으로 자리 잡으면서, 기업은 이 플랫폼을 통해 신뢰할 수 있는 AI를 구축하고 규제를 준수할 수 있습니다.1 가트너는 2028년까지 거버넌스 플랫폼을 활용하는 기업이 그렇지 않은 기업에 비해 윤리적 사고를 40% 더 적게 경험할 것이라고 예측하며, 그 효과를 강조했습니다.5 AI의 힘이 커질수록, 그 힘을 제어하는 고삐의 역할, 즉 거버넌스가 더욱 중요해지는 것입니다.

허위정보 보안 (Disinformation Security)

생성형 AI의 확산은 딥페이크와 합성 미디어를 이용한 허위정보라는 심각한 부작용을 낳았습니다. 이는 기업의 평판과 사회적 신뢰를 위협하는 실질적인 리스크입니다.1 허위정보 보안 기술은 이러한 위협에 대응하기 위해 등장한 새로운 보안 분야로, 콘텐츠의 진위를 체계적으로 판별하고 신원을 검증하는 기술을 포함합니다.4 예를 들어, 화상 회의에서 상대방이 실제 인물인지 딥페이크인지 판별하는 워터마크 기술이 이에 해당합니다.1 가트너는 2028년까지 기업의 50%가 허위정보 대응 솔루션을 도입할 것으로 전망하며, 이는 현재 5% 미만인 도입률에서 폭발적인 증가를 의미합니다.5 이는 사이버보안팀과 비즈니스팀의 협력이 필수적인 ‘팀 스포츠’ 영역으로, 전사적인 대응이 요구됩니다.1

이러한 혁신과 통제 사이의 관계는 단순한 대립이 아닙니다. 에이전틱 AI와 같은 강력한 기술의 등장은 필연적으로 AI 거버넌스 플랫폼과 허위정보 보안 기술에 대한 수요를 창출합니다. 즉, 혁신이 고도화될수록 통제의 필요성도 함께 증가하는 공생 관계가 형성되는 것입니다. 따라서 리스크 관리 기술에 대한 투자는 비용이 아니라, 더 높은 수준의 AI 혁신을 안전하게 추진하기 위한 전략적 투자로 인식되어야 합니다.

AI 혁명을 뒷받침하기 위해서는 기존의 컴퓨팅 패러다임을 넘어서는 근본적인 인프라의 재편이 필수적입니다. 2025년에는 AI의 폭발적인 연산 수요와 미래의 보안 위협에 대응하기 위한 세 가지 핵심적인 컴퓨팅 프론티어가 주목받고 있습니다. 이는 단순한 기술 업그레이드를 넘어, 향후 10년간 수조 달러 규모의 투자를 유발할 거대한 경제적 재편의 서막을 알립니다.

에너지 효율적 컴퓨팅 (Energy-Efficient Computing)

AI 모델의 규모와 복잡성이 기하급수적으로 증가함에 따라, 데이터센터의 전력 소비는 지속 불가능한 수준에 이르고 있습니다.1 과거에는 메모리 절약을 위해 알고리즘을 최적화했다면, 이제는 “에너지 절약이 목표”가 되는 시대로 전환되었습니다.1 에너지 효율적 컴퓨팅은 더 적은 에너지로 더 많은 연산을 수행하기 위한 모든 기술적 접근을 포괄합니다. 여기에는 저전력 하드웨어 아키텍처 개발, 코드 및 알고리즘 최적화, 그리고 재생 에너지 활용 등이 포함됩니다.4 이는 단순히 운영 비용을 절감하는 차원을 넘어, 탄소 발자국 감축이라는 사회적, 법적 요구에 부응하기 위한 필수적인 전략입니다.4

포스트 양자 암호화 (Post-Quantum Cryptography, PQC)

현재의 암호화 체계는 미래에 등장할 강력한 양자컴퓨터에 의해 무력화될 수 있다는 심각한 위협에 직면해 있습니다. 가트너는 2029년까지 대부분의 기존 비대칭 암호화 방식이 안전하지 않을 것으로 예측하며, 포스트 양자 암호화로의 전환이 시급함을 경고합니다.2 PQC는 양자컴퓨터의 공격에도 견딜 수 있도록 설계된 새로운 암호화 알고리즘으로, 양자 시대의 데이터 보안을 위한 핵심적인 방어 수단입니다.1 그러나 PQC로의 전환은 기존 시스템과의 호환성 문제, 성능 저하 가능성, 그리고 애플리케이션 재작성 필요성 등 복잡한 과제를 동반합니다.4

하이브리드 및 공간 컴퓨팅 (Hybrid & Spatial Computing)

컴퓨팅의 미래는 단일한 방식이 아닌, 다양한 기술의 융합으로 나아가고 있습니다. 하이브리드 컴퓨팅은 양자, 엣지, 광학 등 이기종 컴퓨팅 패러다임을 결합하여 현재 기술의 한계를 뛰어넘는 복잡한 문제를 해결하는 접근 방식입니다.4 이는 특히 AI 성능을 극대화하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다.4 한편, 공간 컴퓨팅은 증강현실(AR) 및 가상현실(VR) 기술을 통해 물리적 세계와 디지털 세계를 매끄럽게 융합합니다.1 이는 게임, 교육, 전자상거래 분야에서 몰입형 경험을 제공할 뿐만 아니라, 의료, 제조, 소매업에서는 시각화 도구를 통해 의사결정 효율성을 높이는 데 기여합니다.4

이 세 가지 트렌드는 개별적인 기술 발전이 아니라, 서로 긴밀하게 연결된 거대한 인프라 전환의 일부입니다. AI의 막대한 에너지 수요는 에너지 효율적 컴퓨팅을 필수적으로 만들고, 모든 데이터의 가치가 높아질수록 이를 미래의 위협으로부터 보호하기 위한 PQC의 중요성은 더욱 커집니다. 그리고 이 모든 것을 효과적으로 운영하기 위해 하이브리드 컴퓨팅 아키텍처가 요구됩니다. 이는 기업의 IT 전략이 향후 10년간 컴퓨팅 및 보안 스택의 전면적인 개편을 고려해야 함을 의미하며, 관련 기술을 보유한 기업에게는 세대적인 투자 기회를 제공합니다.

2025년 AI는 단순히 인간의 작업을 자동화하는 도구를 넘어, 인간의 능력을 증강하고 물리적 세계와 상호작용하며, 궁극적으로는 인간과 하나로 융합되는 방향으로 진화하고 있습니다. 이러한 인간-기계 시너지는 AI가 우리 삶과 업무 환경에 얼마나 깊숙이 통합될 수 있는지를 보여주는 중요한 지표입니다.

다기능 로봇과 주변 투명 지능 (Multifunctional Robots & Ambient Invisible Intelligence)

공장과 물류창고의 로봇은 더 이상 단일 목적의 기계에 머무르지 않습니다. 다양한 작업에 적응할 수 있는 ‘다기능 로봇’이 등장하여 인간과 협업하며 유연성과 효율성을 극대화하고 있습니다.5 이는 포브스가 예측한 인간과 기계 사이의 “공생 관계 구축”의 물리적 구현입니다.11

이와 동시에, ‘주변 투명 지능(Ambient Invisible Intelligence)’ 기술은 우리의 물리적 환경 자체를 지능적으로 만듭니다. 저렴한 RFID 태그나 센서를 모든 사물에 부착하여, 환경에 자연스럽게 통합된 기술이 실시간으로 물품을 추적하고 감지합니다.1 가트너는 5년 내에 태그 가격이 10센트까지 하락할 것으로 전망하며 1, 이를 통해 소매업의 재고 관리부터 공급망 최적화에 이르기까지 모든 것이 디지털적으로 추적 가능하고 상호작용하는 세상이 열릴 것임을 예고합니다.5

신경학적 증강 (Neurological Enhancement)

인간-기계 융합의 가장 궁극적인 형태는 ‘신경학적 증강’ 기술에서 나타납니다. 이는 뇌-기계 인터페이스(BMI, Brain-Machine Interface)를 통해 인간의 인지 능력을 직접적으로 향상시키거나 질병을 치료하는 기술을 의미합니다.1 예를 들어, 파킨슨병 환자의 떨림을 완화하는 신호를 뇌에 보내거나, 운전자의 뇌파를 감지하여 피로도를 경고하는 시스템이 이미 개발되고 있습니다.1 가트너는 지식 근로자의 BMI 기술 사용률이 2024년 1% 미만에서 2030년에는 30%로 급증할 것으로 예측하며, 이 기술이 점차 의료 영역을 넘어 일반적인 업무 환경으로 확산될 가능성을 시사합니다.2

이러한 트렌드들은 AI가 수동적인 ‘도구’에서 능동적인 ‘에이전트’로, 그리고 협력적인 ‘파트너’를 거쳐 궁극적으로는 인간의 일부로 ‘통합’되는 명확한 발전 경로를 보여줍니다. 이는 기술적 진보를 넘어 조직 설계, 인력 관리, 법률 및 윤리에 대한 근본적인 질문을 제기합니다. 하이브리드 인력(인간+AI)을 어떻게 관리할 것인가? 협업 로봇이 일으킨 사고의 책임은 누구에게 있는가? 직원의 피로도를 감지하는 BMI는 프라이버시를 침해하지 않는가? 이러한 질문들은 더 이상 공상과학의 영역이 아니며, 2025년을 기점으로 기업 리더들이 반드시 고민해야 할 시급한 전략적 과제로 부상하고 있습니다.

표 1: 2025년 전략적 AI 트렌드 - 주요 분석 기관 비교

핵심 테마	가트너(Gartner) 용어 및 요점	포레스터(Forrester) 용어 및 요점	MIT 테크놀로지 리뷰 용어 및 요점	전략적 시사점 / 종합
AI 자율성	에이전틱 AI (Agentic AI): 목표를 자율적으로 계획하고 실행. 가상 인력으로 활용. 1	생성형 AI의 프로세스 조율: 핵심 비즈니스 프로세스의 1% 미만 조율. 에이전트 AI는 제한적 성공. 9	빠르게 학습하는 로봇 (Fast-Learning Robots): 새로운 환경과 작업에 신속하게 적응. 12	2025년에는 잠재력은 높지만, 리스크 관리와 신뢰성 문제로 인해 핵심 업무보다는 지원 업무에 제한적으로 도입될 전망. 완전한 자율성 구현을 위한 기업의 준비는 아직 초기 단계.
AI 거버넌스 및 신뢰	AI 거버넌스 플랫폼: AI의 법적, 윤리적, 운영적 성과 관리. 투명성 및 책임성 확보. 1	데이터 및 AI 거버넌스 통합: 규제 준수를 위해 데이터와 AI 전략을 결합. 예측형 AI로의 회귀. 7	설명가능 AI (XAI)의 부상: (직접 언급은 없으나) AI 시스템의 신뢰와 채택을 위한 필수 요소로 부상.	AI의 성능이 고도화될수록 통제와 신뢰 확보가 비즈니스의 핵심 과제로 부상. 규제 준수를 넘어, AI 투자 ROI를 극대화하는 전략적 도구로 인식 전환 필요.
정보 접근 및 생성	허위정보 보안 (Disinformation Security): 딥페이크 및 합성 미디어 탐지, 기업 평판 보호. 1	생성형 AI의 시각 콘텐츠: 마케팅, 광고 등에서 사실적인 이미지/영상 생성. 14	생성형 AI 검색 (Generative AI Search): 기존 검색 엔진을 대체할 혁신적 정보 검색 방식. 12	정보의 생성과 소비 방식이 근본적으로 변화. 기업은 허위정보로부터 브랜드를 보호하는 동시에, 생성형 AI를 활용한 새로운 콘텐츠 제작 및 검색 경험 제공 기회 모색.
컴퓨팅 인프라	에너지 효율적 컴퓨팅: AI 연산 수요 급증에 대응하는 저전력 기술. 지속가능성 확보. 1	AI 기반 인프라 수요 가속화: AI가 기술 인프라 공간에 상당한 변화를 주도. 6	소형 언어 모델 (SLMs): 저비용, 고효율, 온디바이스 구동이 가능한 모델. 12	AI의 확산은 에너지 소비와 비용 문제를 야기. 이를 해결하기 위한 저전력 하드웨어와 SLM과 같은 효율적인 모델 아키텍처가 인프라 전략의 핵심으로 부상.
인간-기계 융합	공간 컴퓨팅 / 신경학적 증강: AR/VR을 통한 몰입형 경험 및 뇌-기계 인터페이스를 통한 인지 능력 향상. 1	인지 및 물리 자동화 결합: 로봇 프로젝트의 1/4이 인지(AI)와 물리적 자동화를 결합. 9	로보택시 (Robotaxis): 자율주행 택시의 본격적인 상용화. 12	AI가 디지털 영역을 넘어 물리적 세계와 인간의 신체에 직접적으로 통합. 산업 현장의 효율성 증대뿐만 아니라, 새로운 사용자 경험과 윤리적 과제를 동시에 제시.

이 섹션에서는 1부에서 논의된 전략적 트렌드를 뒷받침하는 핵심 기술들을 세밀하게 분석하여, 2025년 AI 혁신의 기술적 기반을 제공합니다.

2025년 파운데이션 모델의 지형은 두 가지 중요한 축을 중심으로 재편되고 있습니다. 하나는 텍스트의 한계를 넘어 인간처럼 다양한 감각 정보를 처리하는 ‘멀티모달 AI’의 부상이며, 다른 하나는 거대 모델의 비용 및 효율성 문제에 대한 해답으로 제시되는 ‘소형 언어 모델(SLM)’의 전략적 확산입니다.

멀티모달 AI의 부상 (Multimodal AI Ascendant)

AI는 더 이상 텍스트에만 갇혀 있지 않습니다. 2025년은 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 여러 종류의 데이터를 동시에 처리하고 통합적으로 이해하는 멀티모달 AI가 주류 기술로 자리매김하는 해입니다.16 이는 기계가 인간의 풍부한 소통 방식을 모방하여 보다 깊이 있는 맥락 이해와 상호작용을 가능하게 함을 의미합니다.

• 핵심 모델 및 역량: 구글의 제미나이 2.5(Gemini 2.5)와 오픈AI의 GPT-4o 같은 플래그십 모델들은 설계 단계부터 여러 포맷의 데이터를 넘나드는 추론(cross-format reasoning)이 가능하도록 개발되었습니다.18 이를 통해 시각적 문서 분석, 실시간 비디오 내용 요약, 음성을 이미지로 변환하는 등의 고도화된 애플리케이션이 상용화 수준에 도달했습니다.17
• 기술적 기반: 멀티모달 시스템은 일반적으로 각 데이터 유형을 처리하는 개별적인 입력 모듈, 이들 정보를 통합하는 융합(fusion) 모듈, 그리고 최종 결과를 생성하는 출력 모듈로 구성됩니다.18 최근 연구는 비전과 언어 같은 이질적인 양식을 효과적으로 융합하는 방법에 집중하고 있습니다.21
• 최신 연구 동향 (NeurIPS): 세계 최고 권위의 AI 학회인 NeurIPS에서는 멀티모달 알고리즘 추론(multimodal algorithmic reasoning), 즉 현실 세계의 문제를 해결하기 위해 새로운 절차나 알고리즘을 스스로 추론하는 능력에 대한 연구가 활발히 진행되고 있습니다.24 또한, 이러한 복잡한 모델의 성능을 정확하게 평가하기 위한 GMAI-MMBench, WONDERBREAD와 같은 새로운 벤치마크들이 개발되고 있습니다.25

소형 언어 모델(SLM)의 부상 (The Rise of Small Language Models)

거대하고 강력한 멀티모달 모델의 발전과 동시에, 그에 대한 반작용으로 작고 효율적인 소형 언어 모델(SLM)이 전략적으로 부상하고 있습니다. MIT 테크놀로지 리뷰는 SLM을 “2025년의 10대 돌파 기술” 중 하나로 선정하며 그 중요성을 강조했습니다.12

• SLM 생태계: 마이크로소프트의 Phi-4, 메타의 Llama 3.2, 구글의 Gemma 3, 알리바바의 Qwen 3 등 주요 테크 기업들이 앞다투어 SLM 제품군을 출시하고 있습니다. 이 모델들은 통상 300억 개 미만, 주로 10억에서 130억 개 사이의 파라미터를 가지며, 특정 목적에 맞게 다양한 아키텍처로 설계됩니다.27
• 전략적 이점: SLM의 핵심 가치는 ‘효율성’에 있습니다. 거대 언어 모델(LLM)에 비해 훈련 시간이 짧고, 운영 비용이 저렴하며, 에너지 소비가 적습니다.15 특히 스마트폰이나 IoT 기기 같은 엣지 디바이스에 직접 배포(on-device deployment)가 가능해, 민감한 데이터를 외부 클라우드로 전송하지 않고도 AI 기능을 활용할 수 있다는 점에서 프라이버시 보호와 저지연(low-latency) 응답이 중요한 애플리케이션에 최적의 솔루션을 제공합니다.15 이러한 장점에 힘입어 전 세계 SLM 시장은 2025년 9억 3천만 달러에서 2032년 54억 5천만 달러 규모로 성장할 것으로 예측됩니다.28
• 기업 활용 사례: SLM은 범용적인 작업보다는 특정 도메인에 특화된 작업에서 LLM을 능가하는 성능을 보이기도 합니다. 고객 피드백 분석, 농작물 질병 탐지, 재무 보고서 자동화 등 명확한 목표를 가진 업무에 적용될 때 그 가치가 극대화됩니다.15

이러한 모델의 진화는 기업에 중요한 전략적 시사점을 던집니다. SLM의 부상은 LLM이 야기한 프라이버시 및 규제 위기에 대한 기술적 해법이 될 수 있습니다. 온디바이스 처리를 통해 민감한 사용자 데이터나 기업 기밀을 클라우드로 보내지 않고도 AI를 활용할 수 있게 함으로써, 데이터 최소화와 설계 기반 프라이버시(privacy-by-design)라는 새로운 규제의 핵심 원칙을 준수할 수 있게 합니다. 따라서 SLM의 확산은 단순한 효율성 추구를 넘어, 규제 압력과 프라이버시 리스크에 대응하기 위한 필연적인 흐름으로 이해해야 합니다.

AI의 능력이 강력해지고 금융, 의료와 같은 고위험 분야에 깊숙이 통합됨에 따라, 그 결정 과정을 투명하게 만들고 신뢰를 확보하는 것이 기술의 성공을 위한 전제 조건이 되고 있습니다. 2025년에는 ‘설명가능 AI(XAI)’와 ‘책임감 있는 AI(RAI)’ 생태계 구축이 연구 단계를 넘어 비즈니스의 필수 요건으로 자리 잡고 있습니다.

설명가능 AI(XAI)의 성숙 (Explainable AI Comes of Age)

XAI는 더 이상 학문적 논의에 머무르지 않고, EU AI Act와 같은 강력한 규제와 사용자의 신뢰 확보 필요성에 힘입어 비즈니스 현장의 핵심 기술로 부상하고 있습니다.31

• 핵심 기술 (LIME & SHAP): 2025년에도 여전히 모델의 예측 결과를 사후에 설명하는 모델 불특정적(model-agnostic) 방식인 LIME과 SHAP이 널리 사용됩니다. LIME은 특정 예측에 대해 주변 데이터를 바탕으로 단순한 대리 모델(surrogate model)을 만들어 지역적(local) 설명을 제공하고, SHAP은 게임 이론에 기반하여 각 피처(feature)가 예측에 기여한 정도를 계산하여 설명을 제공합니다.34
• 새로운 지평: XAI를 위한 LLM: 2025년의 주목할 만한 트렌드는 LLM 자체를 XAI 도구로 활용하는 것입니다. 복잡한 모델의 기술적인 출력값을 인간이 이해할 수 있는 자연어 서사(narrative)로 변환하여, 모델의 예측과 사용자의 이해 사이의 간극을 메우는 역할을 합니다.37
• 내재적 설명가능성 vs. 사후 설명가능성: XAI 접근법은 설계부터 해석 가능하도록 만들어진 모델( intrinsically-interpretable)과, 이미 훈련된 ‘블랙박스’ 모델에 사후적으로 적용되는 기술(post-hoc)로 나뉩니다.31 ICML 2025와 같은 주요 학회에서는 LLM이 스스로 학습하는 ‘내재된 알고리즘’을 이해하려는 연구가 활발히 진행되고 있으며, 이는 보다 근본적인 수준의 설명가능성을 추구하는 흐름을 보여줍니다.39

책임감 있는 AI(RAI) 생태계 (The Responsible AI Ecosystem)

AI 관련 사고가 급증함에 따라, 모델의 안전성을 표준화된 방식으로 평가해야 할 필요성이 절실해졌습니다.40

• 새로운 벤치마크: 모델의 안전성, 사실성, 편향 등을 평가하기 위한 HELM Safety, AIR-Bench, FACTS와 같은 새로운 평가 도구들이 등장하고 있습니다.40 특히 NeurIPS에서 발표된 PRISM 데이터셋은 다양한 사용자 인구 통계와 문화적 배경을 고려한 평가의 중요성을 강조하며, AI가 특정 집단에 편향되지 않도록 하는 데 기여합니다.42
• 실행 격차(Action Gap): 스탠포드 인간중심 AI 연구소(HAI) 보고서의 중요한 발견 중 하나는, 기업들이 RAI의 리스크를 ‘인지’하는 것과 실제 ‘의미 있는 조치’를 취하는 것 사이에 상당한 격차가 존재한다는 점입니다.40 이 격차는 기업에게 잠재적인 법적, 평판적 리스크로 작용할 수 있습니다.

XAI는 단순한 기술적 도구를 넘어, AI 기반 기업의 ‘공용어(lingua franca)’로 진화하고 있습니다. AI 모델의 기술적 출력은 데이터 과학자만 이해할 수 있지만, 비즈니스 결정에는 모든 이해관계자가 공감할 수 있는 서사가 필요합니다. LLM 기반 XAI는 바로 이 서사를 제공함으로써, 법무팀이 리스크를 평가하고, 마케팅팀이 고객 세분화의 근거를 이해하며, CEO가 예측 결과를 신뢰할 수 있게 만듭니다. 이처럼 XAI는 전사적인 AI 리터러시와 도입을 가능하게 하는 핵심적인 소통 및 신뢰 구축 메커니즘으로 기능합니다.

2025년의 AI 트렌드를 논할 때, 현재의 기술 지평을 넘어 미래의 패러다임을 바꿀 두 가지 게임 체인저, 즉 ‘범용 인공지능(AGI)’과 ‘양자 AI’에 대한 전략적 평가를 빼놓을 수 없습니다. 이들은 당장의 상용화 기술은 아니지만, 그 잠재적 파급력으로 인해 모든 장기 전략에 반드시 고려되어야 할 변수입니다.

AGI 논쟁 (The AGI Debate)

인간의 지능을 모든 영역에서 포괄적으로 수행할 수 있는 AGI는 AI 연구의 궁극적인 목표이자, 동시에 가장 격렬한 논쟁의 대상입니다.

• 등장 시기 예측: AGI의 등장 시기에 대한 전문가들의 예측은 극명하게 엇갈립니다. 앤트로픽의 다리오 아모데이나 일론 머스크와 같은 일부 기업가들은 2026년이라는 매우 공격적인 전망을 내놓는 반면, 다수의 전문가 설문조사에서는 2040년에서 2060년 사이를 중앙값으로 제시하고, 일부 보수적인 연구자들은 2100년 이후를 예측하기도 합니다.43 이처럼 예측이 분분하다는 사실 자체가 AGI로 가는 경로가 불확실함을 방증합니다.
• 핵심 도전 과제: AGI 달성은 단순히 현재 모델의 규모를 키우는 것만으로는 불가능합니다. 다양한 영역에 걸친 강력한 일반화(generalization) 능력, 상식에 기반한 추론, 불확실한 상황에서의 대처 능력, 그리고 진정한 창의성 등 해결해야 할 근본적인 기술적 난제들이 산적해 있습니다.46
• 통제 문제와 지정학: 가장 심각한 도전 과제는 기술이 아닌 윤리와 실존의 문제입니다. 이른바 ‘AGI 통제 문제(AGI Control Problem)’는 AGI 시스템이 인류의 가치와 목표에 지속적으로 부합하도록 어떻게 보장할 것인가에 대한 질문입니다.45 또한 AGI 개발은 그 주도권이 중앙집중화되는지 분산되는지에 따라 기존의 글로벌 권력 균형을 근본적으로 뒤흔들 수 있는 중대한 지정학적 이슈이기도 합니다.48

양자 AI의 로드맵 (Quantum AI’s Roadmap)

양자 컴퓨팅은 기존 컴퓨터로는 해결할 수 없는 복잡한 문제들을 풀어냄으로써 AI 분야에 혁명적인 변화를 가져올 잠재력을 지니고 있습니다.

• 잠재력과 한계: 양자 알고리즘은 특정 AI/ML 작업의 속도를 기하급수적으로 향상시킬 수 있을 것으로 기대됩니다. 그러나 현재 기술은 큐비트(qubit)의 양자 상태를 안정적으로 유지하는 ‘양자 제어 문제(Quantum Control Problem)’와 같은 심각한 한계에 직면해 있으며, 실질적으로 유용한 애플리케이션의 등장은 아직 10년 이상 남았다는 것이 중론입니다.49
• 주요 기업들의 로드맵: 마이크로소프트와 구글 같은 선두 기업들은 양자 컴퓨터 개발을 위한 명확한 장기 로드맵을 제시하고 있습니다.51 두 회사 모두 현재의 불안정한 ‘물리적 큐비트(physical qubits)’에서 시작하여, 오류를 스스로 보정할 수 있는 미래의 안정적인 ‘논리적 큐비트(logical qubits)’를 구현하고, 이를 통해 진정한 양자 슈퍼컴퓨터를 구축하는 다단계 계획을 따르고 있습니다. 이 로드맵들은 양자 기술이 성숙하기까지 상당한 시간이 필요함을 보여주는 현실적인 지표입니다.

멀티모달 AI의 발전은 풍부한 통찰력을 제공하는 동시에 새로운 리스크를 증폭시키는 양면성을 가집니다. 다양한 데이터를 융합하여 더 미묘한 이해를 가능하게 하는 바로 그 과정이, 각 데이터에 내재된 편향을 복합적으로 증폭시키고, 개별 데이터 소스에서는 드러나지 않았던 민감한 정보를 추론할 수 있는 새로운 경로를 만들어냅니다.53 예를 들어, 모델이 억양(오디오), 외모(이미지), 위치 데이터를 결합하여 차별적인 판단을 내릴 수 있습니다. 이는 멀티모달 AI에 요구되는 거버넌스와 윤리적 감독이 단일 모달 시스템보다 훨씬 더 복잡하다는 것을 의미합니다. 리스크의 표면적이 단순히 더해지는 것이 아니라 기하급수적으로 곱해지는 것입니다.

표 2: 2025년 주요 소형 언어 모델(SLM) 기술 현황

모델 제품군	사용 가능한 파라미터 크기	주요 아키텍처 특징	핵심 역량 및 강점	목표 사용 사례 및 배포 환경
Microsoft Phi-4	3.8B, 14B 28	디코더-온리 트랜스포머, 추론 및 코딩에 최적화	추론, 코딩, 수학 문제 해결 능력 우수	단일 GPU 시스템, 기업 특화 작업(예: 코드 생성, 복잡한 질의응답)
Meta Llama 3.2	1.3B, 13B 27	디코더-온리 트랜스포머, Grouped-Query Attention	높은 효율성과 범용성, 강력한 오픈소스 생태계	모바일 및 엣지 배포, 서버 측 애플리케이션, 질의응답 및 감성 분석 29
Google Gemma 3	1B, 4B, 5B, 8B, 12B, 27B 27	디코더-온리 트랜스포머, 멀티모달 입력 지원(SigLIP 비전 인코더)	140개 이상의 다국어 지원, 128K 토큰의 긴 컨텍스트 창, 텍스트/이미지/오디오 입력 처리 27	다국어 애플리케이션, 멀티모달 작업, 온디바이스 및 클라우드 환경
Alibaba Qwen 3	0.6B, 1.7B, 4B, 8B, 14B, 30B(MoE) 27	전문가 혼합(MoE) 아키텍처, 하이브리드 추론 기능	100개 이상의 언어 및 방언 지원, 코딩/수학/추론 작업에 최적화	모바일, 브라우저, 노트북 등 초경량 환경부터 단일 GPU 시스템까지 광범위한 배포 옵션 제공 27
Mistral Nemo	1.3B, 7B, 12B, 13B 27	로터리 위치 임베딩(RoPE), 적응형 사전 정규화(pre-normalization)	빠른 추론 속도와 안정적인 훈련, 모듈식 아키텍처로 확장성 우수	엣지 디바이스 및 제한된 연산 환경, 실시간 대화 시스템, 언어 번역 27

이 섹션에서는 기술적 트렌드를 실제 비즈니스 환경에 적용하여, 특정 산업에서 AI가 어떻게 배포되고 있는지, 누가 자금을 지원하는지, 그리고 어떤 인프라 위에서 실행되는지를 검토합니다.

2025년 AI는 이론적 가능성을 넘어 다양한 산업 현장에서 실질적인 가치를 창출하며 혁신을 주도하고 있습니다. 각 분야의 선도 기업들은 AI를 활용하여 기존의 비효율을 제거하고 새로운 경쟁 우위를 확보하고 있습니다.

생명과학 및 신약 개발

AI는 제약 산업의 R&D 파이프라인을 근본적으로 재편하고 있습니다. AI로 설계된 신약 후보물질은 임상 1상 시험에서 80-90%의 성공률을 보여, 기존 방식의 40-65%를 크게 상회합니다.55 인실리코 메디슨(Insilico Medicine)과 같은 기업은 신약 타겟 발굴부터 임상 1상 진입까지의 기간과 비용을 획기적으로 단축시키고 있습니다.56 AI는 바이옵티머스(Bioptimus)나 리커젼 파마슈티컬스(Recursion Pharmaceuticals)의 사례처럼 방대한 생물학적 데이터를 분석하는 것부터, 존슨앤드존슨(Johnson & Johnson)처럼 화학 합성 공정을 최적화하는 데까지 R&D 전 과정에 걸쳐 활용되고 있습니다.57

금융 및 사기 방지

금융 범죄와의 전쟁에서 AI는 새로운 최전선입니다. JP모건 체이스, HSBC와 같은 금융 기관들은 AI를 도입하여 사기 탐지의 오탐지(false positives)를 50-60% 줄이는 동시에 실제 사기 적발률은 높이는 성과를 거두고 있습니다.58 AI 시스템은 수십억 건의 거래를 실시간으로 분석하여 비정상적인 패턴을 식별하고, 행동 생체 인식을 활용하여 지속적인 사용자 인증을 수행합니다.58 이 분야에서는 규제 준수와 고객에 대한 결정 설명 의무 때문에 설명가능 AI(XAI) 기술이 특히 중요하게 요구됩니다.32

제조 및 스마트 팩토리

2025년은 ‘스마트 팩토리’ 개념이 성숙하는 해로, AI, 사물인터넷(IoT), 디지털 트윈 기술이 결합하여 스스로 최적화하는 생산 환경을 구현합니다.62 주요 적용 분야로는 설비 고장을 예측하여 가동 중단 시간을 최대 50%까지 줄이는 ‘예측 유지보수’ 63, 지멘스(Siemens)의 사례처럼 컴퓨터 비전을 이용한 ‘AI 기반 품질 보증’ 64, 아마존(Amazon)이 활용하는 ‘지능형 공급망 최적화’ 63, 그리고 인간 작업자를 돕는 ‘협동 로봇(cobots)’의 도입 등이 있습니다.64

교통 및 자율주행차

2025년은 자율주행차가 “본격적으로 부상하는 해(breakout year)”로, 특정 상업적 용도에 초점을 맞춘 배포가 활발해지고 있습니다.65 웨이모(Waymo)는 주당 15만 건 이상의 탑승 서비스를 제공하며 40, 아우베 테크(Auve Tech)와 같은 기업들은 지리적으로 제한된 구역(geofenced area) 내에서 레벨 4 자율주행 로보택시 및 셔틀을 상용 운행하고 있습니다.65 하지만 악천후와 같은 예외 상황(edge cases) 처리의 어려움과, 레벨 4 정의의 핵심 요소인 원격 인간 운영자의 안전 개입 필요성 등 해결해야 할 과제는 여전히 남아있습니다.65

미디어 및 엔터테인먼트

생성형 AI는 영화 제작 파이프라인의 모든 단계에 통합되고 있습니다. 2022년 이후 65개 이상의 AI 중심 영화 스튜디오가 설립되었으며 68, Sora나 Runway와 같은 AI 도구들이 아이디어 구상, 자산 생성, 시각 효과(VFX), 애니메이션 제작 등 하이브리드 워크플로우에 흡수되고 있습니다. 이를 통해 제작 비용이 획기적으로 절감되어, 1,000만 달러 예산으로 3,000만 달러 수준의 제작 가치를 창출하며 중저예산 영화 제작에 활력을 불어넣고 있습니다.68 그러나 ‘불쾌한 골짜기(uncanny valley)’를 넘어서는 사실적인 인간 캐릭터를 창조하는 데에는 여전히 어려움이 따릅니다.69

이러한 사례들은 AI의 가치가 더 이상 ‘정보 제공’에 머무르지 않고, 실제 비즈니스 프로세스를 ‘실행’하는 능력으로 이동하고 있음을 명확히 보여줍니다. 정보 검색은 점차 상용화되고 있으며, 다음 세대의 가장 가치 있는 AI 기업은 가장 똑똑한 챗봇을 가진 회사가 아니라, 특정 산업 분야에서 신뢰할 수 있고 안전한 ‘실행 엔진(action engine)’을 구축하는 회사가 될 것입니다. 이는 신규 AI 스타트업의 경쟁력이 기반 모델 자체가 아니라, 특정 수직 산업에 대한 깊은 도메인 전문성에 있음을 시사합니다.

AI 혁신의 근간에는 이를 뒷받침하는 강력한 하드웨어 인프라가 있습니다. 특히, 특정 기업의 공격적인 로드맵이 전체 산업의 발전 속도를 좌우하는 ‘하드웨어 군비 경쟁’이 2025년 AI 생태계의 가장 중요한 특징 중 하나로 부상했습니다.

엔비디아의 지배력과 미래 로드맵

엔비디아는 AI 칩 시장에서 압도적인 지배력을 바탕으로, “1년 주기”의 신제품 출시를 공식화하며 업계 전체에 빠른 업그레이드 사이클을 강요하고 있습니다.70 이 로드맵은 기업들의 장기적인 인프라 투자 계획에 직접적인 영향을 미치는 핵심 변수입니다.

• 블랙웰(Blackwell, 2024) & 블랙웰 울트라(Blackwell Ultra, 2025): 현재 세대의 칩으로, 듀얼 다이(dual-die) 설계를 기반으로 합니다. 2025년에 출시되는 울트라 버전은 메모리를 288GB의 HBM3e로 확장하여 성능을 더욱 높입니다.72
• 루빈(Rubin, 2026): 차세대 주력 아키텍처로, 3nm 공정에서 제조되고 차세대 메모리인 HBM4를 탑재합니다. 이는 이전 세대 대비 FP4 연산 성능을 3배 이상 향상시키는 것을 목표로 하며, 연산 다이와 I/O 다이를 분리한 칩렛(chiplet) 설계를 특징으로 합니다.74
• 루빈 울트라(Rubin Ultra, 2027): 루빈 아키텍처를 더욱 강화한 버전으로, 단일 패키지에 루빈 다이를 두 배로 늘리고 1TB의 HBM4e 메모리를 탑재하여 FP4 기준 100 페타플롭스(petaflops)의 경이적인 성능을 목표로 합니다.74
• 파인만(Feynman, 2028): 루빈의 후속 아키텍처로, 장기적이고 예측 가능한 기술 발전 경로를 제시하며 시장에 강력한 신호를 보내고 있습니다.72

베라(Vera) CPU: 전략적 전환

엔비디아의 전략은 GPU에만 머무르지 않습니다. 이들은 루빈 GPU와 긴밀하게 연동될 자체 맞춤형 Arm 기반 CPU인 ‘베라(Vera)’를 개발하고 있습니다.76 이는 기존의 그레이스(Grace) CPU가 Arm의 기성 코어(Neoverse V2)를 사용했던 것에서 벗어나, ‘올림푸스(Olympus)’라는 완전한 맞춤형 설계로 전환하는 중요한 전략적 변화입니다.79 이러한 수직 통합 전략은 시뮬레이션, 데이터 처리, AI 연산을 하나의 고대역폭 플랫폼으로 통합하여 성능을 극대화하고, 고객들을 엔비디아 생태계에 더욱 깊숙이 묶어두는(lock-in) 효과를 노립니다.71

엔비디아의 가속화된 하드웨어 주기는 더 이상 IT 부서만의 기술적 관심사가 아닙니다. 이는 기업 전략의 박동을 결정하는 ‘새로운 메트로놈’이 되었습니다. 1년 주기의 업그레이드는 인프라, 예산, 그리고 경쟁적 위치에 대한 끊임없는 재평가를 강요합니다. 이는 최첨단 기술을 유지할 여력이 있는 하이퍼스케일러(hyperscaler)와 그렇지 못한 기업 간의 격차를 벌리는 ‘자본 지출 쳇바퀴(capex treadmill)’를 만들어냅니다. 따라서 기업의 장기 IT 전략은 이제 이 무자비한 업그레이드 주기에 적응할 수 있는 민첩하고 모듈화된 하이브리드 클라우드/온프레미스 아키텍처를 중심으로 재편되어야 합니다. 하드웨어 로드맵이 이제 비즈니스의 리듬을 지시하는 시대가 온 것입니다.

표 3: 엔비디아 AI 가속기 로드맵 (블랙웰 ~ 파인만)

아키텍처	목표 출시 연도	주요 GPU 사양	성능 목표 (FP4)	관련 CPU 및 인터커넥트	전략적 중요성
Blackwell	2024	4NP 공정, HBM3e 192GB	20 Petaflops	CPU: Grace, 인터커넥트: NVLink5, CX-7	듀얼 다이 설계 및 랙 스케일 시스템(NVL72)의 기준 확립.
Blackwell Ultra	2025	4NP 공정, HBM3e 288GB	20 Petaflops	CPU: Grace, 인터커넥트: NVLink5, CX-8	메모리 용량 증대를 통한 성능 강화 버전. 72
Rubin	2026	3nm 공정, HBM4	50 Petaflops	CPU: Vera, 인터커넥트: NVLink6, CX9 SuperNIC	칩렛 아키텍처 및 차세대 HBM4 메모리 도입. 성능의 비약적 도약. 74
Rubin Ultra	2027	3nm 공정, HBM4e 1TB	100 Petaflops	CPU: Vera, 인터커넥트: NVLink7, CX9 SuperNIC	단일 랙 전력 600kW 시대 개막. 대규모 스케일링의 정점. 74
Feynman	2028	미공개	미공개	미공개	장기적이고 예측 가능한 로드맵 제시를 통해 시장 지배력 강화. 72

자본의 흐름은 시장의 정서와 전략적 우선순위를 가장 명확하게 보여주는 지표입니다. 2025년 AI 생태계는 기록적인 투자와 함께, 주요 기술 기업 및 벤처 캐피털의 뚜렷한 전략적 움직임을 통해 그 역동성을 드러내고 있습니다.

스탠포드 HAI AI 인덱스 - 경제적 통찰

2025년 스탠포드 HAI 보고서는 AI 경제의 폭발적인 성장을 수치로 증명합니다. 2024년 전 세계 민간 AI 투자는 2,523억 달러라는 기록적인 수치를 달성했으며, 이 중 생성형 AI 분야에만 339억 달러가 유입되었습니다.41 특히 미국은 1,091억 달러를 유치하며 중국(93억 달러)의 약 12배에 달하는 압도적인 투자 지배력을 과시했습니다.40 기업들의 AI 도입률 또한 2023년 55%에서 2024년 78%로 급증하며, AI가 더 이상 선택이 아닌 필수 비즈니스 도구로 자리 잡았음을 보여줍니다.40

벤처 캐피털의 관점 (a16z & Sequoia)

• 안드레센 호로위츠(a16z): a16z는 기업들의 AI 구매 행태가 전통적인 소프트웨어 조달 방식처럼 ROI를 중시하는 성숙한 단계로 접어들고 있다고 분석합니다.81 AI 애플리케이션 생태계가 성숙함에 따라, 기업들은 직접 개발하는 ‘빌드(build)’ 방식에서 기성 솔루션을 구매하는 ‘바이(buy)’ 방식으로 전환하고 있습니다.81 이 시장에서 선도적인 기업들은 연간 10배 이상의 경이적인 성장률을 보이고 있으며, a16z는 기업 워크플로우 자동화(Decagon, Harvey), AI 음성 에이전트(ElevenLabs, Bland), 데이터 인프라(Hebbia) 분야의 포트폴리오사들을 주목하고 있습니다.82
• 세쿼이아 캐피털(Sequoia Capital): 세쿼이아는 2025년 AI 50 리스트를 통해 AI가 단순한 ‘답변 엔진(answer engine)’에서 전체 워크플로우를 완수하는 ‘실행 엔진(action engine)’으로 진화하고 있음을 강조합니다.84 AI 검색(Perplexity)이 킬러 앱으로 부상하고 있으며 85, 거대 기술 기업들의 경쟁 구도는 각기 다른 전략에 의해 형성되고 있다고 분석합니다: 구글의 수직 통합, 앤트로픽의 인재 중심, xAI의 데이터센터 구축 속도, 그리고 메타의 오픈소스 전략이 그것입니다.85

거대 기술 기업의 전략적 행보

• 마이크로소프트: AI 인프라에 공격적으로 투자하며, 2025년 자본 지출(capex)이 800억 달러 이상으로 두 배 가까이 급증할 것으로 예상됩니다.86 이들의 핵심 전략은 애저(Azure)를 중심으로 AI 기능을 자사 전 제품군에 통합하고, 기존의 소프트웨어 라이선스 판매 모델에서 프리미엄 가격의 AI 기반 생산성 향상 서비스 판매 모델로 전환하는 것입니다.86
• 구글: ‘AI 모드’와 ‘딥 서치’ 같은 기능을 통해 핵심 제품인 검색에 AI를 깊숙이 통합하고 있습니다.87 자체 설계한 TPU 칩, 자체 데이터센터, 그리고 제미나이(Gemini)와 같은 자체 모델로 이어지는 수직 통합 스택을 핵심 경쟁 우위로 삼고 있습니다.85

이 마지막 분석 섹션에서는 AI의 미래를 형성하는 중요한 비기술적 요인들을 다룹니다. 기술 자체만큼이나 중요해지고 있는 법률, 윤리, 보안 프레임워크에 초점을 맞춥니다.

세계 주요 경제권에서 AI 규제에 대한 접근 방식이 갈라지면서, 글로벌 기업들은 복잡한 컴플라이언스 환경에 직면하게 되었습니다. 이는 AI 시장의 지정학적 분절화를 예고하는 중요한 변화입니다.

EU AI Act 집중 분석

유럽연합은 세계 최초의 포괄적인 AI 법률 프레임워크인 ‘EU AI Act’를 통해 글로벌 표준을 제시하고 있습니다.88

• 리스크 기반 접근법: 이 법은 AI 시스템을 4단계의 리스크 등급으로 분류합니다: 수용 불가(금지), 고위험(엄격한 규제 준수), 제한된 위험(투명성 의무), 최소 위험(규제 없음).88 사회적 점수제나 조작적 기술과 같은 수용 불가 AI는 2025년 2월부터 이미 사용이 금지되었습니다.90
• 2025년 규제 준수 마일스톤: 가장 중요한 날짜는 2025년 8월 2일로, 범용 AI(GPAI) 모델에 대한 의무가 발효됩니다. 여기에는 기술 문서 유지, 훈련 데이터에 대한 저작권법 준수, 그리고 10의 25제곱 플롭스(1025 FLOPs) 이상의 연산량으로 훈련된 모델과 같이 ‘시스템적 리스크’를 야기하는 모델에 대한 리스크 완화 조치 등이 포함됩니다.91
• 비즈니스 영향: 이 법은 특히 금융, 의료 등 고위험 분야의 AI 시스템에 대해 상당한 수준의 데이터 거버넌스, 인간 감독, 투명성 의무를 부과합니다.89 또한 EU 시장에 AI 시스템을 출시하는 모든 기업에 적용되는 역외관할권(extraterritorial reach)을 가집니다.91

미국 정책의 패치워크

EU의 통일된 접근법과 극명한 대조를 이루며, 미국은 연방 차원의 입법 부재 속에서 주(州) 단위 법률이 난립하는 양상을 보이고 있습니다.92

• 연방 차원의 교착 상태: 주 단위 AI 규제를 10년간 유예하려던 연방 법안은 격렬한 논쟁 끝에 2025년 7월 상원에서 최종 부결되었습니다.93 이는 파편화된 주별 규제 접근 방식이 당분간 지속될 것임을 의미합니다.
• 주 단위 입법 확산: 2025년 현재, 50개 주 모두에서 AI 관련 법안이 발의되었습니다.95 콜로라도, 캘리포니아와 같은 주에서는 ‘고위험’ AI 시스템의 개발자와 배포자에게 리스크 평가 수행, 소비자에 대한 설명 및 이의 제기 권리 보장 등 구체적인 의무를 부과하고 있습니다.92 다른 주들은 선거에서의 딥페이크 사용이나 의료 분야 AI 활용 등 특정 용도를 규제하는 데 초점을 맞추고 있습니다.95 이는 미국 전역에서 사업을 운영하는 기업들에게 복잡하고 때로는 상충되는 규제망을 형성합니다.

이러한 규제 환경의 분화는 글로벌 기술 기업들이 더 이상 서구 시장 전체를 대상으로 단일한 AI 제품이나 서비스를 개발할 수 없음을 의미합니다. 이제 기업들은 서로 다른 법률 체계를 만족시키기 위해 지역별 컴플라이언스 전략과 심지어는 모델 및 애플리케이션의 각기 다른 버전을 개발해야 할 수도 있습니다. 이러한 AI 규제의 ‘스플린터넷(splinternet)’ 현상은 모든 글로벌 AI 기업에게 새로운 중대 지정학적 리스크 요인으로 작용할 것입니다.

AI가 방대한 데이터에 의존함에 따라 기존의 데이터 프라이버시 문제는 더욱 심화되고 있으며, 이에 대응하기 위한 새로운 거버넌스와 기술적 해결책이 요구되고 있습니다.

AI 시대의 고조된 리스크

AI의 데이터 의존성은 명확한 동의 없는 데이터 수집, 모델 훈련과 같은 새로운 목적으로의 데이터 재사용, 그리고 편향된 감시 가능성 등 다양한 프라이버시 리스크를 증폭시킵니다.96 또한, 대량의 데이터를 저장하는 AI 시스템은 해커들의 주요 공격 목표가 됩니다.96

해결책 및 모범 사례

이에 대한 대응은 강력한 거버넌스와 신기술의 결합을 통해 이루어집니다. 핵심 전략은 다음과 같습니다.

• 거버넌스: 정기적인 리스크 평가 수행, 필요한 데이터만 수집하는 ‘데이터 최소화’ 원칙 준수, 데이터 사용에 대한 투명한 공개, 그리고 명시적인 사용자 동의 획득이 필수적입니다.96
• 보안: 고급 암호화 및 데이터 익명화와 같은 강력한 보안 조치를 구현해야 합니다.98 미래의 위협에 대비한 장기적인 해결책으로는 포스트 양자 암호화(PQC) 기술의 도입이 있습니다.98
• 컴플라이언스 프레임워크: 기업들은 AI 관련 법규뿐만 아니라, EU의 디지털 운영 복원력법(DORA)이나 네트워크 및 정보 시스템 지침(NIS2)과 같이 중요 부문에 대해 엄격한 사이버 보안 및 사고 보고를 의무화하는 규정들까지 준수해야 합니다.97

EU AI Act와 같은 규제는 단순히 부담으로 작용하는 것이 아니라, ‘신뢰할 수 있는 AI’ 솔루션을 위한 거대한 신규 시장을 창출하는 촉매제가 되고 있습니다. 규제 준수, 감사, 편향 탐지, 설명가능성 등을 제공하는 기술(예: Nexus FrontierTech의 서비스 32, BigID의 도구 97)은 이제 정부가 보증하는 순풍을 맞고 있습니다. 투자자들에게 AI 분야의 ‘컴플라이언스 기술’은 주요 성장 동력으로 부상했으며, 기업들에게 이러한 도구에 대한 투자는 더 이상 선택이 아닌 EU 시장 진출을 위한 전제 조건이 되었습니다.

가장 진보된 형태의 AI인 멀티모달 및 에이전틱 AI는 독특하고 증폭된 윤리적 도전을 제기합니다. 이들의 복잡성은 새로운 차원의 리스크 관리와 윤리적 성찰을 요구합니다.

편향 증폭과 공정성

멀티모달 AI는 각 데이터 유형에 존재하는 편향을 그대로 물려받을 뿐만 아니라, 이를 결합하는 과정에서 증폭시킬 수 있습니다.53 예를 들어, 채용 도구가 이력서의 텍스트 분석에서 나타나는 편향과 면접 영상의 안면 인식에서 나타나는 편향을 결합하면, 특정 집단에 대한 차별이 더욱 심화될 수 있습니다. 이는 각 데이터 소스와 융합된 결과물에 대한 세심한 감사를 요구합니다.

추론을 통한 프라이버시 리스크

멀티모달 시스템은 단일 데이터 소스에서는 명시적으로 드러나지 않는 민감한 정보를 추론함으로써 새로운 프라이버시 위험을 야기합니다.54 사진의 위치 정보와 채팅의 타임스탬프를 결합하여 사용자의 일상적인 동선을 파악하는 것이 그 예입니다. 이는 더 높은 수준의 데이터 보호와 사용자 동의 절차를 필요로 합니다.

투명성과 책임의 공백

멀티모달 및 에이전틱 시스템의 복잡성은 결정이 ‘왜’ 내려졌는지 추적하는 것을 극도로 어렵게 만들어 책임의 공백을 만듭니다.54 자율적인 AI 에이전트가 손해를 끼쳤을 때, 그 책임은 개발자, 사용자, 또는 모델 제공자 중 누구에게 있는가? 이는 XAI가 해결하고자 하는 핵심 과제이지만, 아직 완벽한 해답은 없는 상태입니다. 이러한 문제는 AI의 신뢰성을 근본적으로 위협하며, 기술 발전과 함께 반드시 해결되어야 할 사회적, 법적 과제로 남아있습니다.

표 4: EU AI Act - 2025년 규제 준수 타임라인 및 핵심 기업 의무

규제 준수 기한	발효되는 주요 조항	영향받는 AI 시스템 / 주체	핵심 기업 의무 및 요구사항	미준수 시 잠재적 처벌
2025년 2월 2일	금지된 AI 관행에 대한 금지 조항 발효 90	직장 내 감정 인식/예측 시스템 배포자, 사회적 점수제 시스템 등	금지된 시스템의 사용 즉시 중단.	전 세계 연간 매출의 7% 또는 최대 3,500만 유로의 과징금. 90
2025년 8월 2일	범용 AI(GPAI) 모델에 대한 의무 발효, AI 사무국 설립. 91	OpenAI, Google, Anthropic 등 GPAI 모델 제공자.	최신 기술 문서 유지 및 제공, 훈련 데이터에 대한 저작권법 준수 정책 수립, 시스템적 리스크 모델에 대한 리스크 평가 및 완화, 사이버 보안 보호 조치. 89	전 세계 연간 매출의 3% 또는 최대 1,500만 유로의 과징금.
2026년 8월 2일	대부분의 ‘고위험’ AI 시스템에 대한 전체 의무 발효. 91	의료, 금융, 중요 인프라, 교육, 고용 등 분야의 AI 시스템 제공자 및 배포자.	리스크 관리 시스템 구현, 데이터 거버넌스 확립, 기술 문서 작성, 투명성 및 정확성 요건 충족, 인간 감독 보장, 적합성 평가 수행. 89	전 세계 연간 매출의 3% 또는 최대 1,500만 유로의 과징금.

2025년은 AI가 기술적 가능성의 영역을 넘어 비즈니스와 사회의 구조를 재편하는 실질적인 변곡점입니다. 본 보고서에서 분석한 바와 같이, 기술 발전의 가속화와 통제에 대한 요구 증대라는 두 가지 강력한 힘이 충돌하며 새로운 차원의 전략적 성숙도를 요구하고 있습니다. 이 복잡한 환경을 성공적으로 항해하기 위해, 리더들은 다음의 다섯 가지 전략적 과제에 집중해야 합니다.

1. 거버넌스-혁신 공생 관계의 수용: AI 거버넌스, 설명가능 AI(XAI), 그리고 보안에 대한 투자를 단순한 비용이나 규제 준수 항목으로 간주해서는 안 됩니다. 이는 진보된 에이전틱 및 멀티모달 시스템의 가치를 안전하게 실현하기 위한 전제 조건이자, 혁신을 가속화하는 전략적 자산으로 인식해야 합니다. 견고한 거버넌스 체계는 AI라는 강력한 엔진을 제어하는 ‘조종석’ 역할을 하며, 잠재적 리스크를 관리 가능한 경쟁 우위로 전환시킵니다.
2. 하드웨어 주기의 마스터: 1년 단위로 단축된 하드웨어 업그레이드 주기에 대응할 수 있는 민첩한 인프라 전략을 수립해야 합니다. 이는 프라이버시와 저지연성이 중요한 작업을 위한 온프레미스 소형 언어 모델(SLM) 배포와, 대규모 훈련을 위한 클라우드 접근성을 균형 있게 결합하는 하이브리드 접근법을 요구합니다. 하드웨어 로드맵은 이제 기업의 자본 지출과 기술 전략의 핵심적인 박동기가 되었습니다.
3. ‘답변 엔진’에서 ‘실행 엔진’으로의 전환: 혁신과 투자의 초점을 단순 정보 제공을 넘어, 특정 산업 분야의 엔드투엔드(end-to-end) 비즈니스 워크플로우를 자동화하는 AI 시스템 구축으로 이동해야 합니다. 정보 검색 능력은 점차 상용화되고 있으며, 진정한 경쟁 우위는 깊이 있는 도메인 전문 지식을 바탕으로 구축된 신뢰할 수 있는 ‘실행 엔진’에서 비롯될 것입니다.
4. 규제 스플린터넷 항해: EU의 포괄적 접근법과 미국의 파편화된 규제 환경이라는 서로 다른 거버넌스 철학에 동시에 대응할 수 있는 유연하고 지역 맞춤형 컴플라이언스 프레임워크를 구축해야 합니다. 규제에 대한 능숙한 대응 능력은 더 이상 법무팀만의 과제가 아니며, 글로벌 시장에서 경쟁 우위를 확보하는 핵심 요소가 될 것입니다.
5. 인간-기계 하이브리드 인력에 대한 대비: 이사회 차원에서 점차 통합되는 인간-AI 하이브리드 인력이 가져올 장기적인 조직적, 윤리적, 법적 영향에 대한 전략적 논의를 시작해야 합니다. 이는 단순히 기술 도입의 문제가 아니라, 미래 조직의 구조와 운영 방식, 그리고 기업의 사회적 책임에 대한 근본적인 질문에 답하는 과정입니다.

2025년은 AI의 잠재력이 현실이 되는 해이자, 그에 따르는 책임의 무게가 가시화되는 해입니다. 이 변곡점에서 성공하는 리더는 기술의 힘을 이해하는 것을 넘어, 그 힘을 현명하게 통제하고 전략적으로 활용하는 지혜를 갖춘 이들이 될 것입니다.

1. 가트너, 2025년 10대 전략 기술 트렌드 제시 - SAP Korea 뉴스센터, accessed July 11, 2025, https://news.sap.com/korea/2025/01/%EA%B0%80%ED%8A%B8%EB%84%88-2025%EB%85%84-10%EB%8C%80-%EC%A0%84%EB%9E%B5-%EA%B8%B0%EC%88%A0-%ED%8A%B8%EB%A0%8C%EB%93%9C-%EC%A0%9C%EC%8B%9C/
2. 2025년에 다가올 기술 변화의 흐름 - Security & Intelligence 이글루코퍼레이션, accessed July 11, 2025, https://www.igloo.co.kr/security-information/2025%EB%85%84%EC%97%90-%EB%8B%A4%EA%B0%80%EC%98%AC-%EA%B8%B0%EC%88%A0-%EB%B3%80%ED%99%94%EC%9D%98-%ED%9D%90%EB%A6%84/
3. 가트너, 2025년 10대 기술 트렌드 중 9개가 AI…에이전트/공간지능 등 선정, accessed July 11, 2025, https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=164495
4. 2025년 전략적 기술 트렌드 분석(Gartner), accessed July 11, 2025, https://digitaltransformation.co.kr/2025%EB%85%84-%EC%A0%84%EB%9E%B5%EC%A0%81-%EA%B8%B0%EC%88%A0-%ED%8A%B8%EB%A0%8C%EB%93%9C-%EB%B6%84%EC%84%9Dgartner/
5. 가트너가 전망하는 2025년 10대 기술 트렌드 - MAKEBOT.AI, accessed July 11, 2025, https://www.makebot.ai/blog/gateuneoga-jeonmanghaneun-2025nyeon-10dae-gisul-teurendeu
6. Predictions 2025: Hard-Won Insights Drive Growth - Forrester, accessed July 11, 2025, https://www.forrester.com/predictions/
7. Forrester’s AI Predictions for 2025 - Artificial Intelligence - SUSE, accessed July 11, 2025, https://more.suse.com/Forrester_Artificial_Intelligence_Predictions.html
8. Predictions 2025: Artificial Intelligence - Forrester, accessed July 11, 2025, https://www.forrester.com/report/predictions-2025-artificial-intelligence/RES181360
9. Predictions 2025: GenAI, Citizen Developers, And Caution Influence Automation - Forrester, accessed July 11, 2025, https://www.forrester.com/blogs/predictions-2025-automation/
10. Five Trends in AI and Data Science for 2025 From MIT Sloan Management Review, accessed July 11, 2025, https://www.prnewswire.com/news-releases/five-trends-in-ai-and-data-science-for-2025-from-mit-sloan-management-review-302345115.html
11. 2025년 기술 트렌드와 시사점, accessed July 11, 2025, https://www.kistep.re.kr/gpsBoardDownload.es?board_se=issue&list_no=49141&seq=1
12. MIT Identifies 10 Game-Changing Technologies For 2025 - ControlF5 Software, accessed July 11, 2025, https://ctrlf5.software/blog/mit-identifies-10-game-changing-technologies-for-2025/
13. MIT’s Top 10 Breakthrough Tech for 2025 – Which AI Innovation Didn’t Make the List?, accessed July 11, 2025, https://www.eweek.com/news/mit-breakthrough-tech-2025/
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15. Small Language Models: The Next Big Thing for Solo Developers and Entrepreneurs, accessed July 11, 2025, https://medium.com/@writerdotcom/small-language-models-the-next-big-thing-for-solo-developers-and-entrepreneurs-6dc520fb3bb8
16. Artificial Intelligence (AI) in 2025 - Trigyn, accessed July 11, 2025, https://www.trigyn.com/insights/artificial-intelligence-ai-2025
17. Multimodal AI in 2025: Transforming Communication and the Road Ahead for Platforms Like ChatMaxima, accessed July 11, 2025, https://chatmaxima.com/blog/multimodal-ai-in-2025-transforming-communication-and-the-road-ahead-for-platforms-like-chatmaxima/

18. What is multimodal AI: Complete overview 2025

    SuperAnnotate, accessed July 11, 2025, https://www.superannotate.com/blog/multimodal-ai

19. Multimodal AI

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20. Google models

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22. [2105.11087] Recent Advances and Trends in Multimodal Deep Learning: A Review - ar5iv, accessed July 11, 2025, https://ar5iv.labs.arxiv.org/html/2105.11087
23. [2105.11087] Recent Advances and Trends in Multimodal Deep Learning: A Review - arXiv, accessed July 11, 2025, https://arxiv.org/abs/2105.11087
24. Multimodal Algorithmic Reasoning Workshop - NeurIPS 2025, accessed July 11, 2025, https://neurips.cc/virtual/2024/workshop/84713
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28. Small Language Models (SLM): The Reshaping of Enterprise AI …, accessed July 11, 2025, https://ajithp.com/2025/05/26/small-language-models-slm/
29. Top 15 Small Language Models for 2025 - DataCamp, accessed July 11, 2025, https://www.datacamp.com/blog/top-small-language-models
30. Small Language Models for Your Niche Needs in 2025 - HatchWorks, accessed July 11, 2025, https://hatchworks.com/blog/gen-ai/small-language-models/
31. The Rise of Explainable AI (XAI): A Critical Trend for 2025 and Beyond, accessed July 11, 2025, https://blog.algoanalytics.com/2025/05/05/the-rise-of-explainable-ai-xai-a-critical-trend-for-2025-and-beyond/
32. The Game-Changing Role of Explainable AI in Fintech - Nexus FrontierTech, accessed July 11, 2025, https://nexusfrontier.tech/the-game-changing-role-of-explainable-ai-in-fintech/
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65. The Autonomous Revolution Is Finally Here: 2025 Marks the Breakout Year for Self-Driving Vehicles - Tekcapital, accessed July 11, 2025, https://www.tekcapital.com/the-autonomous-revolution-is-finally-here-2025-marks-the-breakout-year-for-self-driving-vehicles/
66. MOVE 2025: Robotaxis – The Avenue to AV Adoption - Future Transport-News, accessed July 11, 2025, https://futuretransport-news.com/move-2025-robotaxis-the-avenue-to-av-adoption/
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68. AI Film Studios Reshape Storytelling in 2025

    The Media C-Suite, accessed July 11, 2025, https://mediacsuite.com/ai-film-studios-reshape-storytelling-in-2025/

69. This Studio is Planning to Produce 30 AI-Generated Movies in Four Years

    PetaPixel, accessed July 11, 2025, https://petapixel.com/2025/03/14/staircase-studios-30-ai-movies/

70. Nvidia and AMD announced new next-generation AI chips - Quartz, accessed July 11, 2025, https://qz.com/nvidia-amd-next-generation-ai-chips-blackwell-rubin-1851515467
71. NVIDIA Unveils Rubin GPU Architecture and Roadmap at Computex 2024 - Maginative, accessed July 11, 2025, https://www.maginative.com/article/nvidia-unveils-rubin-gpu-architecture-and-roadmap-at-computex-2024/
72. Nvidia Reveals Next-Gen AI Chips, Roadmap Through 2028 - Slashdot, accessed July 11, 2025, https://tech.slashdot.org/story/25/03/18/201213/nvidia-reveals-next-gen-ai-chips-roadmap-through-2028

73. To Make AI Scalable for the Data Center, Nvidia Unveils ‘Rubin’ GPU Architecture

    PCMag, accessed July 11, 2025, https://www.pcmag.com/news/to-make-ai-scalable-for-the-data-center-nvidia-unveils-rubin-gpu-architecture

74. Rubin (microarchitecture) - Wikipedia, accessed July 11, 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/Rubin_(microarchitecture)
75. NVIDIA GTC 2025 – Built For Reasoning, Vera Rubin, Kyber, CPO, Dynamo Inference, Jensen Math, Feynman - SemiAnalysis, accessed July 11, 2025, https://semianalysis.com/2025/03/19/nvidia-gtc-2025-built-for-reasoning-vera-rubin-kyber-cpo-dynamo-inference-jensen-math-feynman/
76. Nvidia’s Vera Rubin CPU, GPUs chart course for 600kW racks - The Register, accessed July 11, 2025, https://www.theregister.com/2025/03/19/nvidia_charts_course_for_600kw/
77. NVIDIA Unveils Vera CPU and Rubin Ultra AI GPU, Announces Feynman Architecture, accessed July 11, 2025, https://www.techpowerup.com/forums/threads/nvidia-unveils-vera-cpu-and-rubin-ultra-ai-gpu-announces-feynman-architecture.334334/
78. The Blue Lion Supercomputer Will Run on NVIDIA Vera Rubin - Here’s Why That Matters, accessed July 11, 2025, https://blogs.nvidia.com/blog/blue-lion-vera-rubin/

79. Nvidia reveals Vera, a new CPU with ‘custom’ cores which could be very exciting for its upcoming premium PC processor

    PC Gamer, accessed July 11, 2025, https://www.pcgamer.com/hardware/processors/nvidia-reveals-vera-a-new-cpu-with-custom-cores-which-could-be-very-exciting-for-its-upcoming-premium-pc-processor/

80. Economy

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81. How 100 Enterprise CIOs Are Building and Buying Gen AI in 2025 - Andreessen Horowitz, accessed July 11, 2025, https://a16z.com/ai-enterprise-2025/

82. From Demos to Deals: Insights for Building in Enterprise AI

    Andreessen Horowitz, accessed July 11, 2025, https://a16z.com/insights-for-enterprise-ai-builders/

83. AI Voice Agents: 2025 Update

    Andreessen Horowitz, accessed July 11, 2025, https://a16z.com/ai-voice-agents-2025-update/

84. AI 50: AI Agents Move Beyond Chat - Sequoia Capital, accessed July 11, 2025, https://www.sequoiacap.com/article/ai-50-2025/

85. AI in 2025: Building Blocks Firmly in Place

    Sequoia Capital, accessed July 11, 2025, https://www.sequoiacap.com/article/ai-in-2025/

86. The Bull Case For Microsoft’s Next 2x Rally - Trefis, accessed July 11, 2025, https://www.trefis.com/stock/msft/articles/568735/the-bull-case-for-microsofts-next-2x-rally/2025-07-07
87. The latest AI news we announced in May - Google Blog, accessed July 11, 2025, https://blog.google/technology/ai/google-ai-updates-may-2025/
88. EU AI Act 2025: Key Takeaways - Acquinox Capital, accessed July 11, 2025, https://acquinox.capital/blog/eu-ai-act-2025-key-takeaways
89. What the EU AI Act Means for Your Data Strategy in 2025 - Alation, accessed July 11, 2025, https://www.alation.com/blog/eu-ai-act-2025-data-strategy/

90. The EU AI Act: Where Do We Stand in 2025?

    Blog

    Sustainable Business Network and Consultancy

    BSR, accessed July 11, 2025, https://www.bsr.org/en/blog/the-eu-ai-act-where-do-we-stand-in-2025

91. Build Once, Comply Twice: The EU AI Act’s Next Phase is Around the Corner

    Insights, accessed July 11, 2025, https://www.velaw.com/insights/build-once-comply-twice-the-eu-ai-acts-next-phase-is-around-the-corner/

92. The Year Ahead 2025: Tech Talk - AI Regulations + Data Privacy - Jackson Lewis, accessed July 11, 2025, https://www.jacksonlewis.com/insights/year-ahead-2025-tech-talk-ai-regulations-data-privacy

93. Ten-year moratorium on AI regulation proposed in US Congress

    DLA Piper, accessed July 11, 2025, https://www.dlapiper.com/insights/publications/ai-outlook/2025/ten-year-moratorium-on-ai

94. Federal AI Moratorium Dies on the Vine as Senate Passes the “One Big Beautiful Bill”

    Insights & Resources

    Goodwin, accessed July 11, 2025, https://www.goodwinlaw.com/en/insights/publications/2025/07/alerts-practices-aiml-federal-ai-moratorium-dies-on-the-vine

95. Artificial Intelligence 2025 Legislation - National Conference of State Legislatures, accessed July 11, 2025, https://www.ncsl.org/technology-and-communication/artificial-intelligence-2025-legislation
96. AI Privacy Concerns 2025: Your Essential Guide - OneCloud IT Solutions, accessed July 11, 2025, https://www.onecloud.com.au/resources/ai-privacy-concerns-2025-guide/
97. 2025 Global Privacy, AI, and Data Security Regulations: What Enterprises Need to Know, accessed July 11, 2025, https://bigid.com/blog/2025-global-privacy-ai-and-data-security-regulations/
98. Privacy + Data Security Predictions for 2025 - Morrison Foerster, accessed July 11, 2025, https://www.mofo.com/resources/insights/250107-privacy-data-security-predictions