내년에는 생성형 인공지능(AI)이 보다 일반화되면서 대규모언어모델(LLM)을 사용하는 데 비용이 부과되는 현행 방식이 무너질 수 있다는 전망이 나왔다. 그 대신 범용화된 원천 모델은 무료로 하되 이를 활용한 특화 모델이나 서비스로 발전·응용된 애플리케이션의 경우에는 새로운 과금 체계가 확산될 여지가 있다는 진단이다.
글로벌 데이터 및 AI 전문기업 SAS는 이 같은 내용을 골자로 한 ‘2025년 AI 트렌드 전망’을 발표했다.
SAS 측은 “최근 몇 년간 AI가 기술 산업의 화두로 주목받아 왔으며, 이러한 흐름은 내년에도 지속될 것으로 보인다”면서 “특히 산업별로 특화된 분석 모델 활용과 규제 문제, 환경적 지속가능성 등 다양한 AI 관련 이슈가 주목받을 것으로 예상된다”고 전했다.
SAS에 따르면 구체적으로 내년에는 LLM이 상품화되면서 기본 기능이 무료로 제공됨에 따라 AI 과금 모델이 붕괴될 것으로 보인다. 이에 따라 이러한 모델을 기반으로 한 전문화된 서비스와 특정 영역에 특화된 애플리케이션이 주목받게 될 것으로 예상된다. 또한 오픈소스 LLM의 확산은 주요 제공업체의 지배적 지위를 약화시키고, 맞춤화와 통합이 핵심 차별화 요소가 될 분산형 AI 환경을 촉진할 것으로 SAS는 내다봤다.
또 더 빠른 모델 학습이 AI의 탄소 발자국을 줄일 것이란 관측이다.
SAS는 “속도와 알고리즘 효율성은 클라우드 소비를 줄이는 데 중요한 역할을 한다”면서 “에너지를 많이 소비하는 AI는 원자력을 포함한 지속가능한 에너지원에 대한 수요를 촉진하는 한편, 에너지 효율이 좋은 모델 개발의 필요성을 더욱 높일 것”이라고 진단했다.
그러면서 “가전 산업과 자동차 산업이 에너지 효율성 측면에서 현저한 발전을 이룬 것처럼 AI 모델 역시 더욱 효율성을 높여야 한다”고 당부했다.
이어 AI에 기반을 둔 공격이 인간 삶의 방식을 위협할 수 있다는 우려도 나온다.
SAS는 “AI의 개인화 및 대규모 운영 능력은 정보를 수용하고 처리하는 방식을 변화시키고 있다”면서 “AI 공격은 개인, 집단, 기관 차원에서 발생해 삶의 방식을 위협할 수 있는데, 이러한 위협을 완화하기 위해 기업 리더들은 AI 원칙, 정책, 기준, 통제 방안을 강력히 추진하고 조직 내 AI의 윤리적 사용에 대한 논의를 주도해야 한다”고 제언했다.
특히 내년에는 생성형 AI를 통해 경쟁 우위를 확보하는 기업이 나타나는 동시에 경쟁에서 뒤처지는 기업도 있을 것이라면서 후자는 AI가 양질의 데이터를 필요로 한다는 사실을 간과했기 때문이라고 SAS는 분석했다.
이와 관련해 SAS는 “불량 데이터는 AI 성능을 저해하며, 조직은 근본적인 데이터 문제부터 해결하기 위해 노력해야 한다”고 조언했다.
또 생성형 AI에 대한 과도한 기대감이 어느정도 사라지고 실질적인 비즈니스 가치를 창출하는 데 집중해야 하는 시점이 도래했다는 진단이다.
SAS는 “기업들은 접근 방식, 거버넌스, 산업형 맞춤형 모델, LLM과 전문화된 소규모언어모델(SLM)의 전략적 선택으로 AI에 접근하고 있다”면서 “또한 적용 업무에 따라 생성형 AI의 한계 및 환각 현상을 극복하기 위해 생성형 AI와 전통적 AI 및 머신러닝(ML)을 선택 또는 조합하는 확장된 접근 방식을 택하는 기업도 늘어갈 것”이라고 분석했다.
그러면서 “AI를 완전히 활용하는 기업이 2025년 정보기술(IT) 경쟁에서 승리하는 기업이 될 것”이라며 “생성형 AI가 ‘화제의 신기술’에서 ‘일상적인 AI’로 자리 잡으면서, 기업은 모든 형태의 AI를 완전하게 운영할 수 있게 돼 반복적인 업무를 자동화하고 직원들이 더 중요한 업무에 집중할 수 있도록 할 것”이라고 내다봤다.
이 외에도 AI와 클라우드 가속화는 본격적인 ‘IT 합리화’ 시대를 촉발할 것이란 전망이다.
SAS는 “기업은 클라우드를 활용해 IT 인프라와 공급업체 관계를 간소화하고, 비즈니스 속도를 높이며 비용을 절감하는 IT 합리화 시대를 맞이하고 있다”며 “여러 기능을 지원하는 클라우드 네이티브의 AI 기반 플랫폼 환경에서 현대화를 추진하는 기업은 가장 큰 가치를 창출할 수 있는 데다가, 고객 수명주기와 기업 전반에 걸쳐 통합되고 민주화된 데이터 및 의사결정 역량을 확보할 수 있을 것”이라고 말했다.
아울러 마케팅 담당자들은 LLM을 넘어 머신러닝, 딥러닝과 같이 보편화된 AI 기술뿐만 아니라 합성 데이터, 디지털 트윈과 같은 생성형 AI 도구를 활용해 고객의 개인정보를 보호하면서도 개인화된 경험과 효과적인 캠페인을 제공할 수 있을 것으로 SAS는 전망했다.
이중혁 SAS코리아 대표이사는 “AI와 클라우드 기술은 이제 기업 경쟁력의 핵심 요소로 이러한 기술의 윤리적 사용과 지속가능성은 더 이상 선택이 아닌 필수 과제”라며 “기업이 비즈니스 경쟁력을 확보하려면 개인화되고 고도화된 AI를 바탕으로 더 나은 서비스와 의사결정을 통해 실질적인 가치를 창출하는 동시에 윤리적이고 환경적인 책임을 다해야 한다”고 전했다.