AX 100배의 법칙 - 106 / 54 페이지 - AX(AI Transformation), Digital Transformation

2024년 AI의 주요 발전과 2025년 AI 시장 예측

2025년 새해가 밝았습니다. 오늘은 2024년 동안 인공지능 분야에서 가장 주목받은 이야기들과, 2025년 AI 시장에 우리가 기대할 수 있는 사항들에 대해 이야기하고자 합니다. 인공지능이 우리의 일상과 비즈니스를 어떻게 바꾸어 놓을지 기대가 되는데요, 어떤 이야기들이 있을지 살펴보겠습니다.

2024년 AI의 해: 주요 발전 사항

1. 오픈AI의 대확장

2024년은 오픈AI에게 있어 중요한 해였으며, 새로운 모델들과 기능들이 출시되면서 인공지능 시장에 큰 영향을 미쳤습니다.

o1 모델: 과학, 코딩, 논리 작업에서 우수한 정확성을 자랑하며, 복잡한 프롬프트 처리에서 더욱 향상된 성능을 보여줍니다.
o3 모델: 해가 바뀌면서 더욱 진보된 o3 모델이 발표되었으며, 2025년 초에 정식으로 공개될 예정입니다.
ChatGPT 검색 기능: 구글에 대응하기 위해 개발된 SearchGPT는 실시간 웹 정보 검색을 가능하게 하여 사용자가 최신 정보를 보다 효율적으로 찾도록 돕습니다.

캔버스 기능: 사용자 요청에 따라 동적 콘텐츠 갱신을 지원하는 워크스테이션 형태로 ChatGPT의 인터페이스를 확장한 기능입니다.
소라: AI 비디오 생성 모델 소라가 공개되어, 독창적인 인터페이스와 스토리보딩 기능으로 AI 비디오 시장에서 두각을 나타내고 있습니다.

2. 오픈 소스 AI의 부상

오픈 소스 AI는 2024년에 큰 발전을 이루어냈습니다. 메타의 라마 모델 시리즈와 중국의 리더 기업들이 다양한 모델을 통해 새로운 기준을 확립하였습니다.

라마 3 및 3.1: 메타는 뛰어난 성능을 자랑하는 라마 3 모델을 발표했고, 3.1로 더욱 크고 복잡한 작업을 가능하게 했습니다.
중국 AI 모델: 알리바바와 딥시크 (DeepSeek) 등 중국 기업들도 고성능 개방형 AI 모델을 선보이며 주목받았습니다.
NVIDIA의 Nemotron-70B: NVIDIA는 강력한 오픈 소스 AI 모델을 출시하며 AI 분야에서의 입지를 확고히 했습니다.

3. 구글의 제미니 시리즈

구글의 제미니 AI 모델은 초기 비판을 극복하고 성능을 크게 개선하여 2024년 AI 시장에서 자신만의 위치를 구축했습니다.

제미니 2.0 플래시: 실시간 스트리밍 비디오 분석을 지원하는 멀티모달 AI 모델로, 사용자 화면에서 수행 중인 작업을 감지하고 조언을 제공합니다.

4. 에이전트 기반 AI의 부상

2024년에는 기업들이 에이전트 기반 AI를 도입하면서, AI가 단순한 도구를 넘어 비즈니스 효율성과 혁신을 극대화하는 중요한 요소로 자리 잡았습니다. 마이크로소프트, 끌로드와 같은 곳에서 AI 에이전트를 적극적으로 밀고 있으며, 미국 중심의 빅테크들은 AI 에이전트를 2025년의 핵심으로 삼기 위한 여러 움직임을 보이고 있습니다. 이런 AI 중심의 기업들 이외에도 자신들의 제품에 적용하는 사례들도 나오고 있는데, 다음의 두 곳이 대표적입니다.

Salesforce의 Agentforce 2.0: 향상된 추론과 통합 기능을 제공하여 CRM 및 판매 도구를 크게 개선하고자 시도하고 있답니다.
SAP의 Joule: 오픈 소스 대형 언어 모델(LLM)을 이용해 협업형 AI 에이전트를 도입하여 기업 내 혁신과 효율성을 강화했습니다.

2025년 AI의 주요 예측: AI 생성 콘텐츠의 확대

2025년은 AI 생성 콘텐츠가 비즈니스와 소비자 분야에서 대세를 이룰 것으로 전망됩니다. 이는 콘텐츠 창작의 효율성을 높이고, 개인화된 서비스를 제공하는 데 크게 기여할 것입니다. 또한, 상업 및 소비자 환경에서 LLM과 생성형 AI 로봇의 대규모 도입이 예상되며, 자동화와 인간-로봇 상호작용을 혁신적으로 변화시킬 것입니다. 더불어 AI 에이전트의 복격적 개화기를 맞이할 것입니다. 시장이 원하든 원하지 않던 글로벌 빅테크들은 앞다투어 이런 기술을 소개할 것이고, 기업 입장에서는 AI 에이전트 활용의 의미 있는 유스 케이스가 소개되면서 도입이 본격화될 것으로 예상합니다. 이러한 변화를 선제적으로 대비해, 2025년 AI가 제공하는 기회를 최대한 활용할 수 있기를 기원합니다.

Google DeepMind의 GenCast가 AI 기반 날씨 예측의 미래를 선도하다

날씨 예보는 우리 일상에서 중요한 역할을 합니다. 매일의 일정과 계획을 세우는 데 필수적이지요. 최근 Google DeepMind는 이 예보의 정확성을 높이기 위해 주목할 만한 AI 기반 날씨 예보 시스템을 선보였습니다. 이 시스템은 전 세계적으로 인정받고 있는 ENS 예보 시스템을 능가하며, 기후 예측에 혁신적인 도약을 이끌고 있습니다.

GenCast: 날씨 예측의 새로운 강자

Google DeepMind의 GenCast는 최첨단 인공지능 기반의 날씨 예보 시스템입니다. 세계 최고의 날씨 예측 기관인 유럽 중기 예보센터(ECMWF)의 ENS 시스템보다 20% 더 정확한 예보를 제공합니다. 이는 날씨 예측 분야에서 중요한 이정표라 할 수 있습니다.

GenCast는 전통적인 물리 기반 예보 시스템처럼 복잡한 방정식을 통해 예측을 도출하지 않고, 과거 40년간의 데이터를 학습하여 기후 변화를 이해하고 예측하는 방식을 채택합니다. 이 데이터에는 풍속, 온도, 기압, 습도 등 다양한 기상 변수가 포함되어 있으며, 최대 15일까지의 기상 변화를 12시간 단위로 예측할 수 있습니다.

AI 기반 날씨 예측 기술의 장점과 한계

GenCast의 가장 큰 장점은 기존 시스템이 수천 개의 프로세서를 사용해 몇 시간 동안 실행해야 하는 작업을 단 8분 만에 Google Cloud TPU를 통해 처리할 수 있다는 점입니다. 이는 기상 데이터를 빠르게 분석하고, 신속하게 대응할 수 있는 가능성을 제공합니다.

하지만 AI 기반의 예측 기술에도 몇 가지 한계가 있습니다. 연구에 따르면, AI가 모든 물리 기반 예측을 완전히 대체할 수는 없습니다. 예를 들어, 날씨 예측에서 급격히 증가하는 불확실성을 포착하는 데 한계가 있다는 의견도 있습니다.

에너지 산업과 날씨 예보의 만남

GenCast의 개발은 날씨 예측에 그치지 않고, 에너지 산업과의 협력을 통해 활용 범위를 넓히고 있습니다. 예를 들어, 풍력 발전소는 GenCast의 예측 데이터를 통해 더 정확하게 전력 생산량을 예측하고, 이를 통해 에너지 자원 배분의 효율성을 높일 수 있습니다.

또한, GenCast는 예보 내 확률까지 분석하여 다양한 기상 이벤트에 대한 해결책을 제시합니다. 이러한 예측은 자연재해를 미리 대비할 수 있는 중요한 정보를 제공하여, 인명과 재산 피해를 줄이는 데 크게 기여할 것입니다.

기상 예보의 새로운 기술적 패러다임

AI 기술을 접목한 기상 예보의 혁신은 여러 산업에 큰 영향을 미치며, 기상 서비스의 방향성을 재정립하고 있습니다. 이 변화는 더 신뢰할 수 있는 예측을 제공하며, 특히 극한 기상 현상의 예측 정확도를 높이는 데 중요한 역할을 할 것입니다.

하지만 발전 중인 기술에 대한 깊은 이해가 필요합니다. AI 기반 예측 모델도 더 현실적이고 물리적으로 일치하는 데이터를 제공할 수 있도록 끊임없이 개선되어야 합니다. 특히, 데이터 처리 속도와 현실적 적용 가능성 사이에서 균형을 찾는 것이 중요합니다.

마무리

Google DeepMind의 AI 기반 날씨 예보 시스템은 기상 예측에 혁신적인 변화를 이끌고 있습니다. 이 기술을 통해 우리는 더 정확하고 빠른 예측으로 생활의 질을 개선하고, 자연재해로 인한 피해를 최소화할 수 있을 것입니다. 이러한 변화가 기상 예보의 미래에 어떤 가능성을 열어줄지 기대됩니다.

Yelp AI 기술로 레스토랑 리뷰 혁신! 사용자 맞춤 리뷰 인사이트 제공

인공지능(AI)이 다양한 서비스에도 자연스럽게 녹아들어가고 있는데요, Yelp도 이러한 변화에 맞춰 최근 레스토랑 리뷰에 AI 기반의 인사이트를 도입하였습니다. 이번 글에서는 Yelp의 새로운 기능을 자세히 살펴보겠습니다.

Yelp AI 기반 리뷰 인사이트이란?

Yelp AI 기반 리뷰 인사이트 기능은 사용자가 남긴 리뷰를 여러 카테고리로 자동 분류해주는 기능입니다. 이러한 카테고리는 음식 품질, 서비스, 분위기 등으로 나뉘며, 각각 1부터 100까지의 감정 점수(sentiment score)를 가지고 있습니다. 이는 Yelp가 감성 분석 기술을 활용하여 사용자의 리뷰를 더욱 구조화하고 직관적으로 제공하기 위해 개발한 기능입니다.

이제 사용자는 앱에서 특정 카테고리를 선택하여 관련 리뷰를 하이라이트로 볼 수 있습니다. 이러한 기능은 iOS 기반의 레스토랑, 음식, 나이트라이프 비즈니스에서 처음 시작됩니다.

AI로 새로운 Yelp 체험 제공

Yelp는 이미 AI를 활용한 비즈니스 요약 정보를 리스트 상단에 표시하는 기능을 도입한 바 있습니다. 이제 Yelp AI 기반의 리뷰 인사이트를 활용해 비즈니스의 다양한 면모를 강조하고 있습니다. 이는 특히 식음료 산업의 비즈니스 운영에 큰 변화를 가져올 수 있습니다.

Craig Saldanha, Yelp의 제품 책임자는 “대규모 언어 모델(LLMs)을 활용하여 리뷰에서 주제를 식별하고 분류할 수 있습니다. 예를 들어 ‘음료가 빨리 나왔어요’라는 리뷰는 ‘서비스’ 하에 분류될 수 있습니다”라고 설명했습니다.

사용자 경험을 중시하는 UI/UX 개선

Yelp는 이번 업데이트를 통해 사용자 인터페이스(UI)와 사용자 경험(UX)을 개선했습니다. 자동 재생 사용자 비디오, 트렌드 검색, 주변 인기 비즈니스 등 다양한 콘텐츠 형식을 피드에 추가하였습니다. 사용자가 특정 업적을 달성했을 때 받는 인식표도 리뷰와 함께 표시되며, 팁 관련 배지도 새롭게 추가되었습니다. 이러한 변화는 단순히 정보 검색을 넘어서, 사용자가 Yelp에서 개인화된 경험을 만끽할 수 있게 합니다.

비즈니스 사용자들을 위한 새로운 기능

비즈니스 사용자 측면에서도 Yelp는 큰 변화를 시도했습니다. Yelp는 Apple Maps와의 통합을 통해 사용자가 서비스 요청 버튼을 표시하는 기능을 추가했습니다. 또한, AI 기반 요약을 통해 작업 정보를 더 직관적으로 제공하는 인박스를 재디자인했습니다.

Yelp에 맞서는 Google의 움직임

Yelp AI 기반 리뷰 인사이트 기능 도입은 Google의 움직임과도 연결되어 있습니다. Google은 Google Maps에서 AI 기반의 요약 리뷰를 제공하며 Yelp와 유사한 기능을 구현하고 있습니다. 이는 오프라인 리뷰 시장에서 두 거대 기업이 AI 기술을 통해 치열한 경쟁을 벌이고 있음을 보여줍니다.

우리나라도 B2C 서비스들을 시작으로 유사한 기능들이 적용되고 있습니다. 고객 리뷰 요약뿐만 아니라 고객 문의에도 AI가 대신 답변을 달기도 합니다. 이처럼 AI 기술은 일상생활의 많은 부분을 바꾸어 놓을 수도 있답니다. AI를 강조하는 것이 아니라 자연스럽게 서비스를 사용하다보면 AI의 사용이 일상화되어 있지 않을까 생각해 봅니다. 많은 서비스가 고민하였던 개인화에 AI는 더욱더 가까이 다가갈 수 있도록 힌트를 주는 것 같습니다. 이런 부분을 한번 고민하면서 AI 시장의 변화를 살펴보면 또 다른 인사이트가 있을 것 같네요.

참고