AI 도입은 비용이 낮아짐에 따라 "폭발적"으로 증가할 것입니다

IBM의 CEO Arvind Krishna는 두바이에서 열린 세계 정부 정상회의 중 진행한 블룸버그와의 인터뷰에서 "비용이 낮아지면 [인공지능]의 사용이 폭발적으로 증가할 것"이라고 주장했습니다.

즉, 지난 1월 공개된 Deepseek의 R1과 같은 저가 모델은 2025년 인공지능(AI) 실험의 새로운 원동력이 될 것입니다.

DeepSeek의 출시에 대한 투자자들의 반응은 미국 AI 기업에 대한 일시적인 신뢰 상실을 나타냈지만, 장기적인 추세는 전 세계적으로 AI에 긍정적일 가능성이 높습니다.

Krishna는 "이는 일종의 검증"이라며, "IBM은 이러한 모델을 얻기 위해 그렇게 많은 비용을 쓸 필요가 없다는 점을 지적해 왔습니다."라고 말했습니다. Krishna는 DeepSeek의 출현이 좁은 범위의 사용 사례용으로 구축된, 보다 소규모의 목적에 맞는 머신 러닝 모델을 검증한다고 보고 있습니다.

다른 AI 회사들도 속도를 늦추지 않고 있습니다. OpenAI는 지난 2월 말 주간 활성 사용자 수가 3개월도 채 되지 않아 33% 증가한 4억 명을 달성했다고 발표했습니다.¹개

이러한 성장의 대부분은 기업 부문에서 비롯되었습니다. McKinsey의 보고에 따르면, 향후 3년 동안 기업의 92%가 AI 투자를 늘릴 예정입니다.²개

크리슈나는 "지금까지 기업 데이터의 1%만이 어떤 형태의 AI 모델에도 적용되었습니다."라고 말하며, AI 솔루션의 가치 대부분이 아직 잠금 해제되지 않았음을 시사합니다.

생성형 AI가 기업 내에서 계속 확장됨에 따라 더 많은 발견이 이루어질 긴 혁신의 사슬에서 Deepseek가 차지하는 위치를 생각하면 도움이 될 것입니다.

2025년에 우리가 볼 수 있는 또 다른 유망한 트렌드는 AI 인프라 솔루션의 가속화입니다. 즉, 새로운 칩, 새로운 성능 네트워킹 솔루션, 새로운 에너지 효율 플랫폼이 등장합니다.

일부 AI 회사는 시장의 대부분을 통제하는 NVIDIA에 대한 의존도를 줄이는 것을 목표로 자체 맞춤형 칩을 만드는 실험을 하고 있습니다.

또한 AI 중심의 새로운 데이터 센터에 대한 거대 기술 기업들의 상당한 투자도 있습니다. Microsoft는 데이터 센터에 800억 달러, Amazon은 750억 달러 이상, Meta는 2,000억 달러 이상을 투자할 것으로 알려져 있습니다.³

AI 작업의 동적 수요를 충족하기 위해 조합 가능한 분산형 인프라로의 전환이 이루어지고 있습니다. 이 접근 방식을 사용하면 컴퓨팅 자원을 유연하게 할당할 수 있으므로 데이터 센터가 특정 AI 작업에 맞게 하드웨어 구성 및 설정을 조정하여 성능 및 효율성을 최적화할 수 있습니다.

데이터 센터가 상당한 에너지를 소비함에 따라 지속가능성이 더욱 중시되고 있습니다. 기업들은 AI 운영을 강화하기 위해 에너지 효율적인 하드웨어 솔루션과 재생 가능한 에너지원을 모색하고 있습니다. 일부 기업은 AI가 확장되는 인프라에 미치는 영향을 줄이기 위해 AI 기능을 사용하고자 합니다.

얼리 어답터 기술 기업만 AI 이니셔티브를 우선시하는 것은 아닙니다. AI 기반 솔루션의 도입률은 얼리 어답터 기업과 기술 부문 너머로 확대되었습니다. AI 기술은 상상할 수 있는 모든 산업에서 구체적인 도전 과제를 해결하고 있습니다.

의료 서비스 분야에서 AI 기반 예측 모델은 진단 및 치료 계획을 개선하고 있습니다. 금융 서비스 기업은 사기 탐지, 위험 관리 및 알고리즘 거래를 위해 AI 애플리케이션을 사용하고 있습니다.

공급망 관리는 물류, 수요 예측 및 재고 관리를 최적화하는 AI 솔루션을 통해 상당한 개선을 이루었습니다.

통신 서비스 제공업체는 AI 챗봇을 통합하여 고객 경험을 향상하고, 서비스 운영을 자동화하고 디지털 혁신을 위한 노력을 간소화합니다.

조직 내 및 여러 비즈니스 기능에서 AI는 중요한 역할을 합니다. 인적 자원에서는 AI 도구가 인재 유치, 성과 평가 및 인력 계획에 도움이 됩니다.

AI 기반 자동화 및 최적화는 비즈니스 프로세스를 재편하고 운영 비용을 절감하며 효율성을 높입니다. AI 채택은 또한 알고리즘을 사용하여 위협을 감지하고 사이버 공격을 방지함으로써 사이버 보안을 강화했습니다.

AI 도입은 어려움 없이 이루어지지 않습니다. IBM 기업가치연구소(IBV)는 AI 도입과 관련된 일반적인 과제를 파악했습니다. 조직은 데이터 개인정보 보호 및 책임감 있는 AI의 필수 요소를 탐색해야 합니다.

윤리적 AI 시스템과 투명성을 증진하는 것은 신뢰를 유지하는 데 매우 중요합니다. 또한 기업은 전문 지식을 구축하고 AI 기반 이니셔티브를 지원하기 위해 AI 기술 개발에 투자해야 합니다. AI 전략에 예산을 할당하고 워크플로 통합 문제를 해결하는 것은 여전히 중요한 요소입니다.

IBM 기업가치연구소(IBV)는 옥스퍼드 이코노믹스(Oxford Economics)와 협력하여 2024년 10월과 11월에 17개 산업과 6개 지역에 걸쳐 400명의 글로벌 리더를 대상으로 설문조사를 실시했습니다. 그 결과, 응답자들은 AI를 통해 비즈니스 운영을 혁신하기 위해 "여전히 고군분투"하고 있지만, 돌파구의 "정점"에 있다고 생각합니다.

2024년이 실험의 해였다면, 2025년은 이러한 실험이 평소처럼 비즈니스로 나아가는 해가 될 것입니다. 그러나 실험과 저위험의 고립된 사용 사례에서 AI 도입을 위한 대규모 엔터프라이즈 비즈니스 전략 비전으로 가는 길은 간단하지 않습니다.

더 저렴한 모델로 새로운 기술에 대한 장벽이 낮아짐에 따라 책임 있는 배포에 대한 새로운 초점을 기대할 수 있습니다. 리더들은 AI가 그 어느 때보다 빠르고 저렴하게 이루어질 수 있다는 것을 알고 있지만, 안전하고 책임감 있게 AI를 수행하는 것이 기업이 2025년에 추구하는 목표입니다.