컴퓨터 시대 이후 산업 데이터의 양은 120ZB(제타바이트)에 달하며, 대부분이 활용되지 못하고 있다. 이에 산업계는 LLM을 구축하고 맞춤화해 방대한 데이터를 활용하고 있다. 특히, 2025년이 다가오면서 의료, 통신, 엔터테인먼트, 에너지, 로보틱스, 자동차, 소매업 등 산업들은 이러한 모델을 사용해 자사의 독점 데이터와 결합하고 추론할 수 있는 AI를 개발하기 위해 준비하고 있다.

AI 컴퓨팅 기업 엔비디아의 전문가들이 2025년  AI가 산업에 끼칠 영향들을 전망했다. 

엔비디아 AI 전문가들은 AI가 방대한 데이터를 활용해 지능형 매장, 로봇, 의료, 제조 등 다양한 산업에서 혁신을 이끌 것으로 전망하며, 88조 달러 규모의 글로벌 상품 및 서비스 산업에 주목하고 있다. 이들은 에지에서 데이터를 활용해 병원, 공장, 고객 서비스 센터, 자동차, 모바일 기기에서 데이터를 활용해 즉각적인 인사이트를 제공할 AI 도입이 가속화될 것으로 예측한다.

특히, 2025년 산업계에서 AI의 주요 트렌드로 ‘에이전틱 AI’가 주요 트렌드로 자리 잡을 것으로 전망했다. 이 기술은 거의 자율적으로 작동하는 새로운 범주의 생성AI로, 방대한 데이터 세트를 지속적으로 학습하고 분석해 복잡한 의사 결정을 내리고 행동할 수 있다.

‘에이전틱 AI’는 높은 적응력을 바탕으로 명확한 목표를 설정하고 스스로 수정하며, 다른 AI 에이전트와 협력하거나 필요한 경우 인간의 지원을 요청할 수 있다. 엔비디아는 이러한 기술이 에지 AI, AI 기반 로봇, AI 사이버 보안 등과 함께 산업 전반의 혁신을 주도할 중요한 기술로 부상할 것이라고 강조했다.

‘자율 수술 로봇·에이전틱 AI·생성 AI’가 만드는 의료의 미래

엔비디아 헬스케어 부문 부사장 킴벌리 파월(Kimberly Powell)은 인간과 로봇의 상호 작용이 활발해 질 것으로 전망했다. "로봇은 인간의 명령을 이해해 복잡한 수술을 수행하며 인간 임상의를 지원할 것이며, 디지털 트윈, 시뮬레이션, AI를 활용해 가상 환경에서 로봇 시스템을 훈련하고 테스트해 임상시험의 위험을 줄일 수 있다."고 했다. 또한, 자율 수술 로봇을 현실로 만들어 정밀한 수술로 환자의 회복 시간을 단축하고 외과의의 정신적 부담을 줄여줄 것이라고 했다. 

그는 또한 에이전틱 AI와 다중 에이전트 시스템은 의료 행정 업무를 자동화해 인력 부족과 치료 비용 상승 문제를 해결할 것으로 기대했다. 디지털 휴먼은 메모작성, 진료 일정 관리 등 행정 업무를 담당하며 개인 맞춤형 의료 서비스를 통해 환자 경험을 혁신한다. 또한, 의료진은 사무 업무를 줄이고 환자 이력, 요약, 임상시험 및 치료법 추천 등 작업에서 AI 에이전트와 협업할 것이라고 했다. 

의료분야에서 생성AI 모델에 대해서는 "신약 개발에서 분자 생성, 예측, 최적화로 가능성 있는 약물 조합을 효율적으로 탐색하게 하며, ‘설계 AI 팩토리’는 습식 실험실 데이터를 기반으로 AI 모델을 지속적으로 개선하고 재배포해 제약 산업은 발견 중심 프로세스에서 설계와 엔지니어링 중심으로 전환할 것이다."고 했다.  이를 통해 시간과 비용을 절감하고 연구 효율성을 높일 것으로 예상했다.

‘세계모델 학습이 필요한 물리AI·더 저렴해지는 AI’

엔비디아 옴니버스와 시뮬레이션 기술 부문 부사장 레브 레바레디언(Rev Lebaredian)은 물리적 AI와 가격이 인하도리 것으로 전망했다. 우선 물리적 세계를 이해하고 상호작용할 수 있는 물리 AI(Physical AI)를 위해 기업들은 물리 법칙을 모방한 '세계 모델(world model)'에서 학습해야 한다고 했다. 대규모 물리 기반 시뮬레이션은 물리 AI 모델의 훈련을 가속화하고, 다양한 산업의 로봇 시스템에서 지속적인 훈련을 가능하게 해 로봇으로 물리 AI의 가치를 실현할 수 있게 한다.

또한, 휴머노이드 로봇 도입의 주요 장애물이었던 경제성은 에이전틱 AI의 발전으로 개선되고 있다. 로봇의 평균 비용은 2025년까지 1만 8백 달러로 떨어질 것으로 예상된다. 비용 감소로 인해 로봇은 모바일 기기처럼 산업 전반에 걸쳐 보편화될 전망이다.

‘sLM·자율 시스템’으로 진화하는 로봇

엔비디아 로보틱스와 엣지 컴퓨팅 부문 부사장 디푸 탈라(Deepu Talla)는 로봇의 진화와 sLLM의 부상을 점쳤다. 

그는 "미래의 로봇이 스스로 인지하고, 추론하며, 계획하고 행동하는 자율 시스템으로 발전할 것"이라고 전망했다. 로봇이 수술실, 데이터센터, 창고, 공장 등에서 광범위하게 활용되고, 교통 관제와 도시 시스템도 물리 AI를 기반으로 자율적이고 상호작용하는 구조로 변화할 것으로 내다 봤다.

또한, 소형 언어 모델(sLM)은 에너지 효율이 높고 데이터 전송 지연을 줄여 에지에서 운영되는 로봇의 기능을 향상시킬 것으로 예상했다. sLLM의 도입은 자동차, 소매업, 첨단 로보틱스 등 다양한 산업에서 추론 성능을 개선할 것으로 예측했다.

‘AI 에이전트·데이터 거버넌스’로 혁신하는 금융 서비스’

엔비디아 금융 서비스 부문 글로벌 이사 케빈 레빗(Kevin Levitt)은 기업 운영을 강화하는 AI 에이전트와 AI 팩토리의 기본화와 거버넌스의 중요성을 짚어냈다.

그는 "‘AI 에이전트’가 금융 서비스 생태계에 통합돼 고객 경험을 개선하고 생산성을 높이며 운영 비용을 절감하는데 이바지할 것이다. 이 에이전트는 기업의 필요함에 따라 3D 아바타는 요청을 받고 고객과 직접 소통하거나, 텍스트 기반 챗봇으로 문서를 몇 초 만에 요약해 직원에게 정확한 맞춤형 인사이트를 제공하는 등 다양하게 발전할 것"이라고 밝혔다.

아울러, 금융 업계에서 AI 사용 사례는 신원 확인 개선, 거래 사기에 대한 탐지 정확도 향상, 거래 전략 개발, 문서 관리 자동화, 자금 조달 주기 단축 등으로 급격히 확대되고 있다고 했다. 이를 활용하기 위해 금융 기관은 ‘풀스택 가속 컴퓨팅 AI 팩토리’를 구축해 수백 개의 사용 사례를 지원하는 AI 애플리케이션을 통해 경쟁력을 강화할 수 있다고 했다.

‘AI 데이터 거버넌스’에 대해서는 "금융 데이터의 민감성과 규제 요건에 따라 기업들은 신뢰할 수 있는 AI 애플리케이션을 개발을 위해 우선시 할 것이다."고 했다. 보안 측면에서 AI는 사기 탐지, 예측, 실시간 계산, 고객 서비스 등에 활용되며, 금융 데이터의 처리와 활용을 지원해 규정 준수와 개인정보 보호를 강화해 할 것이며, 비정형 데이터를 분석해 실행 가능한 인사이트를 제공해 데이터의 활용이 높아질 것이라고 전망했다.

초개인화 콘텐츠로 즐거움 배가하는 AI

엔비디아 미디어와 엔터테인먼트 부문 부사장 리차드 케리스(Richard Kerris)는 "AI는 TV 프로그램부터 스포츠 생방송 등 엔터테인먼트에서 초개인화된 콘텐츠 제공으로 혁신을 이어갈 것이다. 플랫폼은 생성AI와 시각 언어 모델을 사용해 시청자의 취향, 관심사, 기분에 맞춘 몰입형 경험을, 스포츠 생방송에서는 언어 더빙, 맞춤형 해설, 지역화 등을 제공해 접근성과 문화적 관련성을 향상시킬 것이다."고 말했다.

AI 기반 플랫폼은 개인의 선호에 맞춘 추천과 콘텐츠를 제공해 시청자와의 유대감을 강화하며, 글로벌 콘텐츠 전략과 새로운 비즈니스 모델을 가능하게 해 엔터테인먼트는 더욱 개인화되고 매력적인 경험으로 발전할 것이라고 했다.

AI 연결로 통신 사업자가 생성AI와 5G 연결의 미래를 열다

엔비디아 통신 담당 수석 부사장 로니 바시스타(Ronnie Vasishta)는 통신 사업자들은 동일한 네트워크로 생성AI 애플리케이션과 5G 연결을 지원할 것이다. ‘AI-RAN’으로 통신 사업자는 기존 단일 목적 기지국을 비용 센터에서 장치 AI 추론 서비스를 제공하는 수익 창출 자산으로 전환할 것이다. 또한, 우수한 네트워크 성능을 효율적으로 제공할 수 있게 될 것이다.

아울러, 통신 업계는 에이전틱 AI를 도입해 고객 요금제 추천, 네트워크 연결 문제 해결, 청구 문의 응답 결제 처리 등 다양한 업무를 자동화하며 주요 비즈니스 기능을 효율이 할 것이다.

AI는 무선 네트워크의 효율을 높이고, 장소에 맞는 학습을 제공하며 전력 소비를 줄이는 데 쓰인다. 이를 통해 운영자는 네트워크 트래픽을 모니터링해 장애가 발생하기 전에 조정해 최적의 네트워크 성능을 구현할 수 있게 될 것이다.

한편, ‘소버린 AI’ 목표를 달성하기 위해 각국은 기술 네트워크를 관리한 경험이 있는 통신 기업에 더 의존하게 될 것이다. 이 추세는 유럽과 아시아로 빠르게 확산될 것으로 예측된다. 스위스, 일본, 인도네시아, 노르웨이의 통신사들은 ‘AI 팩토리’를 구축하기 위해 국가 지도자들과 협력하고 있으며, AI 팩토리는 독점적인 현지 데이터를 활용해 연구자, 스타트업, 기업, 정부 기관이 AI 애플리케이션과 서비스를 개발을 지원한다.

‘AI 도구’와 ‘컴퓨터 시스템’이 만드는 자율 주행의 미래

엔비디아 차량 부문 부사장 신저우 우(Xinzhou Wu)는 AI도구는 자율주행 기술을 한 차원 높일 것이라고 했다. 그는 "생성AI의 발전으로 자율 주행 자동차(AV)의 성능은 더욱 향상될 것으로 보인다. 시각 언어 모델 등 파운데이션 모델을 활용하면 인터넷 규모의 지식을 적용해 예상치 못한 상황에 대해 안전하게 해결할 수 있다."고 했다.

또한 새로운 AI 기반 도구가 AV 개발 방식에 혁신을 가져올 것이라고 했다. 생성 시뮬레이션은 차량 스트레스 테스트 등 복잡한 시나리오를 대규모로 생성하고, 비정상적이거나 위험한 조건을 테스트하며, 엔드투엔드 모델 훈련 목적 합성 데이터를 생성하는 데도 중요하다고 강조했다.

그는 "AI의 발전은 자율 주행 자동차(AV) 소프트웨어 개발을 지원하는 세 가지 핵심 컴퓨터를 기반으로 이루어진다."고 했다.  이는 데이터 센터에서 ▲AI 기반 스택 훈련 컴퓨터 ▲시뮬레이션과 검증 컴퓨터 ▲차량 내 실시간 센서 데이터 처리로 안전 운전 지원 컴퓨터로 구성된다는 것이다. 이 시스템들이 함께 작동해 자동차, 트럭, 로봇택시 등의 안전과 성능을 지속적으로 향상시킬 것으로 예상했다.

‘AI 스마트 계량기’와 ‘스마트 그리드’가 바꾸는 글로벌 전력망

엔비디아 글로벌 에너지 산업 부문 수석 전무 이사 마크 스필러(Marc Spieler)는 AI가 전세계 전력망 관리를 변혁시킬 것으로 내다봤다.

그는 "전 세계 유틸리티 기업들은 AI 스마트 계량기를 도입해 대규모 발전소와 변전소, 그리고 이제 가정까지 전력망을 효율적으로 관리하고 있다. 스마트 계량기는 소프트웨어, 센서, 가속 컴퓨팅을 결합해 전력 소비 패턴을 분석하고, 전선 접촉 위험이나 태양광 설비의 잉여 전력 매입 시점 등을 유틸리티 기업에 실시간으로 알리는 등 스마트 그리드 구축을 지원하고 있다."고 했다.

최적의 전력 스택을 제공하는 것은 에너지 산업에서 항상 중요한 임무였다. 생성AI 시대에 접어들면서, 유틸리티 업체들은 환경에 미치는 영향을 줄이는 방식으로 이 문제를 해결할 것으로 기대된다.

원자력과 천연 가스에 대해 그는 "2025년까지 원자력과 천연가스는 청정 에너지 전환의 주요 요소로 자리 잡으며 가속 컴퓨팅, 시뮬레이션, AI, 3D 시각화 기술로 지원받을 것이다. 이 기술은 설계, 파이프라인 흐름, 저장 최적화로 에너지 효율성을 높이며 석유와 가스 회사들도 탐사와 생산 과정의 영향을 줄이기 위해 활용되고 있다."고 했다.

‘지능화되는 유통점과 공급망’ 고객 경험 혁신

엔비디아 소매, 소비재 패키지 상품과 퀵 서비스 레스토랑 부문 부사장 아지타 마틴(Azita Martin)은 유통점과 공급망이 AI로 지능화되어 고객 경험이 혁신될 것이라고 전망했다.

그는 대형 할인점과 식료품점은 컴퓨터 비전과 AI 알고리듬을 활용하는 ‘소프트웨어 정의 매장’으로 전환되고 있다고 했다. 이는 결제 속도를 높이고, 상품 진열을 최적화하며, 도난과 분실을 줄이는 데 기여할 것이다. 본사의 AI 네트워크와 연결된 매장은 수집된 데이터를 지속적으로 학습하며 쇼핑 경험을 혁신할 것이라고 했다.

지능형 공급망 부분에서 그는 "디지털 트윈, 생성AI, 머신 러닝, AI 기반 소프트웨어를 활용해 노동 생산성과 운영 효율성을 크게 향상시킬 것으로 기대된다. 매장과 유통 센터의 디지털 트윈 시뮬레이션은 레이아웃을 최적화해 판매를 늘리고 처리 속도를 높이며, ‘에이전틱 로봇’은 물류 작업과 상품 진열, 고객 주문 포장을 지원한다."고 예측했다. 그 밖에, AI 경로 최적화 소프트웨어는 최종 단계 배송을 개선해 운송비를 절감하고 더 빠른 제품 배송이 가능할 것이라고 했다.