2025년 AI 10대 트렌드

2025년 AI 10대 트렌드: 광기(Hype)에서 현실(Reality)로

2025년의 AI는 “가능성”을 증명하는 해가 아니었습니다.
가능성은 이미 2023~2024년에 충분히 보여줬고, 2025년에는 그 대가가 청구서로 날아왔습니다.
한 해는 ‘DeepSeek’라는 다윗의 돌팔매질로 시작해, ‘수익성(ROI)’과 ‘전력(인프라)’이라는 현실 앞에서 숨을 고르며 끝났습니다. 기술은 빛의 속도로 진화했지만, 기업은 더 느리고 무거운 질문을 꺼냈죠.

• “이제 모델은 얼마나 싸졌나?”

• “그런데 왜 우리 비용은 더 늘지?”

• “인력 구조는 어떻게 바뀌어야 하지?”

• “보안과 신뢰의 비용은 누가 지불하나?”

이 글은 2025년을 관통한 AI 10대 트렌드를 ‘연대기’처럼 따라가며, 기업이 실제로 맞닥뜨린 전장(시장·조직·규제·인프라)을 한 편의 이야기로 정리합니다.

제1막: 신들의 전쟁 (The War of Gods)

“가격은 바닥으로, 지능은 천장으로”

1) 딥시크(DeepSeek) 쇼크: ‘가성비 혁명’이 촉발한 지능의 민주화

2025년 1월 27일. 시장은 한 번 더 “AI는 돈 많은 자의 게임”이라고 믿고 있었습니다.
그 믿음이 깨진 날이 바로 그날이었습니다.

중국의 퀀트 헤지펀드 출신 스타트업 DeepSeek는 오픈소스 모델(DeepSeek-V3)과 추론 모델(R1)을 공개하며, 실리콘밸리의 공식을 정면으로 뒤집었습니다. 핵심은 간단했습니다.

“더 비싼 GPU가 아니라, 더 영리한 설계로도 동급 성능이 가능하다.”

DeepSeek는 GPT-4 훈련에 약 1억 달러가 들어갔다는 시장 추정과 대비되는 560만 달러 수준의 비용으로 대등한 성능을 구현했다고 발표합니다. 더 충격적인 포인트는 H100이 아니라 H800 2,000개 기반의 효율적 병렬 운용이었다는 점입니다.

이 “비용의 기적”은 곧장 금융시장에 반사됐고, 엔비디아 주가 급락 같은 사건으로 번졌습니다.

그런데 진짜 파장은 주가가 아니라 가격 구조였습니다.
DeepSeek는 “추론 모델” API를 1M 토큰 기준 캐시 히트 $0.14 / 캐시 미스 $0.55 / 출력 $2.19로 제시했습니다.
이 숫자들이 왜 중요할까요? 기업 관점에서 의미는 명확합니다.

• 모델 자체는 점점 ‘원가에 수렴’한다.

• 차별화는 모델이 아니라 “어떤 업무 흐름에, 어떤 데이터로, 어떤 책임 구조로 얹느냐”로 이동한다.

• ‘LLM을 쓰는 회사’가 아니라, LLM을 운영하는 회사가 이긴다.

한 마디로 2025년 1월 27일은, AI가 사치재에서 유틸리티로 넘어간 날이었습니다.

그리고 이 변화는 곧장 다음 전투로 이어집니다.
‘누가 가장 똑똑한가’가 아니라, ‘누가 가장 빨리 표준을 장악하는가’의 전쟁으로요.

2) OpenAI vs Google: 25일간의 왕좌의 게임 — “모델 전쟁은 곧 플랫폼 전쟁”

2025년을 관통한 두 번째 큰 흐름은, ‘AI 패권 경쟁’이 더 이상 연구 경쟁이 아니라 플랫폼 경쟁으로 변했다는 점입니다.

• 2월, OpenAI의 ‘지브리 스타일’ 열풍이 전 세계를 휩쓸며 AI가 대중문화 한복판으로 들어옵니다.

  외부 보도에 따르면, 이 유행은 일주일 만에 1억 3천만 명이 7억 장 이상의 이미지를 생성할 정도로 폭발적이었습니다.

• 8월, 구글은 ‘Nano Banana(Gemini 2.5 Flash Image)’ 같은 이미지 모델로 밈을 만들며 “힙한 AI”의 반격을 시작합니다.

• 11월 18일, 구글은 Gemini 3 Pro를 공개하고(릴리즈 노트 기준), 12월에는 Deep Think 계열을 확장합니다.

• 위기를 느낀 샘 알트만은 ‘Code Red’를 발령, 수익화 프로젝트를 뒤로 미루고 모델 성능 개선에 리소스를 집중합니다.

• 그리고 12월 11일, OpenAI는 GPT‑5.2를 공개하며 반격합니다.

여기서 기업이 놓치기 쉬운 핵심은 이겁니다.
이 싸움의 승패는 “벤치마크 1~2점”이 아니라, 사용자 행동을 바꾸는 ‘플랫폼 경험’에서 갈립니다.

• 텍스트만 잘하는 모델 → 이미지·비디오·음성·툴 사용으로 확장

• 단발성 답변 → 워크플로우 안에 들어가는 에이전트로 진화

• “검색”의 자리를 놓고 경쟁 → “업무의 조종석”을 두고 경쟁

즉, 2025년의 왕좌의 게임은 단순히 두 회사의 PR 전쟁이 아닙니다.
기업에게는 “내가 어느 진영(플랫폼)에 묶일 것인가”라는 전략적 선택을 강요하는 사건이었습니다.

제2막: 현실의 점령 (The Great Permeation)

“AI가 화면 밖으로 나와, 삶과 산업을 장악하다”

3) 비디오 혁명: 상업 광고의 표준이 되다 — 다만, ‘하드 서피스’만

2024년의 ‘Sora 쇼크’가 “와…”로 끝났다면, 2025년은 “그래서 써봤다”로 시작합니다.
광고·캠페인·숏폼·뮤직비디오까지, 생성형 비디오는 상업 미디어의 기본 옵션이 됐습니다.

그런데 재미있게도, AI 비디오의 성패는 “모델 성능”보다 대상이 무엇이냐에 갈렸습니다. 이를 ‘하드 서피스의 승리, 소프트 티슈의 패배’로 정리합니다.

• 하드 서피스(금속·유리·플라스틱·자동차·산업재): AI가 리얼리즘을 거의 완벽하게 구현

• 소프트 티슈(사람 표정·동물 움직임·감정 교류): ‘불쾌한 골짜기’가 그대로 드러나며 역풍

교육기업 야나두의 100% 생성형 AI 광고는 유튜브 조회수 1,300만 뷰를 넘기며 ‘저예산 고퀄’의 가능성을 증명했다고 정리됩니다.

(AI 영상의 가능성을 보여준 야나두 AI 영상)

반면, 코카콜라·맥도날드처럼 사람/동물의 표정을 전면에 내세운 광고는 “영혼이 없다”, “기괴하다”는 반응을 얻으며 실패 사례로 기록됩니다.

(코카콜라 AI 영상)

더 흥미로운 건 “기업 내부 제작”의 확산입니다. 예를 들어 LG유플러스는 사내 TF가 Sora·ChatGPT 등 도구를 활용해 숏츠 광고를 제작했고, 제작비 95% 절감·기간 70% 단축 사례로 정리됩니다.

이 장면이 기업에 던지는 메시지는 분명합니다.

• 마케팅/브랜딩에서 제작 역량은 더 이상 ‘예산’만의 게임이 아니다.

• 대신 경쟁은 “촬영”이 아니라 “콘셉트(기획) + 데이터(브랜드 톤) + 검수(법·윤리·사실성)”로 이동한다.

• 그리고 AI 영상이 흔해질수록, “사람이 만든 것” 자체가 다시 프리미엄이 될 수 있다(‘Human-only content’ 트렌드).

2025년, 광고는 ‘콘텐츠 제작’이 아니라 콘텐츠 운영(Ops)이 되기 시작했습니다.

4) 온디바이스 AI: 클라우드에서 엣지로 — 비용과 프라이버시가 AI를 끌어내리다

AI를 기업 서버에 붙이기만 하면 끝날 줄 알았던 시절은 짧았습니다. 2025년, 생성형 AI는 “잘 돌아간다”에서 “얼마나 싸고, 얼마나 빠르고, 얼마나 안전하게 돌아가냐”의 게임으로 바뀌었습니다.

그 결과 AI는 클라우드만의 것이 아니라, 기기 안으로 들어오기 시작합니다. 이를 “클라우드 비용 부담과 프라이버시 이슈가 AI를 엣지(Edge)로 끌어내렸다”고 표현합니다.

이 변화의 상징적 장면이 바로 ‘온디바이스 기능’의 대중화입니다. 갤럭시 S25가 완전 오프라인 실시간 통역 같은 기능을 구현했다고 얘기합니다. 그리고 PC 시장에서도 NPU 탑재 흐름이 가속되며, AI PC가 전체 PC 시장의 큰 비중을 차지하는 흐름이 정리됩니다.

기업 관점에서 온디바이스 AI는 단순한 ‘기능’이 아닙니다.
데이터가 어디에서 처리되는지(경계), 비용이 어디에서 발생하는지(회계), 책임이 어디에 남는지(거버넌스)를 다시 정의합니다.

• 콜센터·영업·현장 작업자의 보조 기능은, 네트워크 환경에 따라 클라우드가 아니라 디바이스가 더 안정적일 수 있습니다.

• 규제 산업(금융·의료·공공)은 온디바이스/프라이빗 환경이 규정 준수의 비용을 낮출 수 있습니다.

• 제품 기업은 “AI 기능”을 팔기보다, AI가 돌아가는 하드웨어·센서·데이터 파이프라인을 함께 설계해야 경쟁력이 생깁니다.

그리고 이 전환이 가장 흥미로웠던 이유는, ‘통제’의 상징 같은 애플조차 예외가 아니었기 때문입니다.

애플은 Apple Intelligence를 밀어붙였지만, 일정 지연과 기대치 간극을 겪으며 구글과의 전략적 제휴(예: Gemini 연동) 같은 선택지를 진지하게 꺼내 들었습니다. “기기 안에서 최대한 처리하되, 필요한 순간엔 가장 강한 파트너 모델을 호출하는” 하이브리드 접근이 업계의 기본값이 되어가고 있다는 신호였죠.

한국에서는 이 흐름이 더 큰 그림으로 이어졌습니다. 엔비디아를 중심으로 삼성(메모리)–현대(모빌리티)–엔비디아(AI 인프라)가 맞물리는 이른바 ‘AI 깐부 동맹’ 같은 장면이 등장하며, 온디바이스/엣지는 단지 스마트폰 이야기가 아니라 AI 팩토리와 자율주행 같은 산업 생태계로 확장됩니다.

2025년의 메시지는 하나입니다.
AI는 더 이상 ‘클라우드에 있는 똑똑한 것’이 아니라, ‘현장에 붙은 기능’이 된다.

5) 바이브 코딩(Vibe Coding)과 코딩 에이전트: 개발은 ‘작성’에서 ‘감독’으로

2025년은 코딩의 정의가 바뀐 해였습니다.
바로 ‘바이브 코딩(Vibe Coding)의 원년’이 된 해였습니다. 개발자가 코드를 “직접 쓰는 사람”이 아니라, AI에게 “의도와 느낌을 전달하고 관리하는 감독관”이 되었다는 뜻이죠.

이 흐름은 두 갈래로 동시에 확산됩니다.

첫째, 비개발자까지 포함하는 업무 자동화/앱 생성입니다.
Zapier·Make·n8n 같은 워크플로우 자동화 도구,
Lovable·Replit 같은 앱 생성 도구가 “말하면 시스템이 된다”는 감각을 현실로 끌어옵니다.

둘째, 개발자 조직의 생산성을 폭발시키는 에이전트형 IDE/플랫폼입니다.
Cursor·Windsurf 같은 AI IDE, Claude Code·Codex 같은 코딩 엔진,
그리고 구글의 ‘Antigravity’ 같은 플랫폼이 대표적입니다.

여기서 2025년의 ‘질적 도약’은 단순히 코드 자동완성이 아닙니다.
에이전트는 이제 계획을 쓰고, 도구를 쓰고, 검증까지 합니다.

• 여러 전문 에이전트가 협업하는 다중 에이전트 오케스트레이션

• 터미널·브라우저를 직접 조작해 UI를 확인하고 오류를 수정하는 시각적 검증(Visual Verification)

• 작업을 시작하기 전에 계획을 문서로 만들고, 진행 중 수정/승인을 받는 Planning Mode

이 변화는 기업에 꽤 불편한 진실을 던집니다.

• 개발 생산성은 올라가지만, 품질·보안·책임의 ‘검수 비용’은 사라지지 않습니다.

• “누구나 만들 수 있다”는 말은 곧, “누구나 실수를 만들 수 있다”는 말이기도 합니다.

• 그래서 조직은 개발자를 줄이는 대신, 개발의 성격을 바꿉니다. ‘코드를 많이 치는 사람’보다 ‘전체 시스템을 이해하고 통제하는 사람’의 가치가 폭증합니다.

그리고 그 결과는 제3막에서 폭발합니다.

제3막: 빛과 그림자 (Shadows of Progress)

“혁신의 대가는 누가 치르는가”

6) “신입은 필요 없다”: 주니어 일자리의 붕괴와 슈퍼 개발자 전쟁

AI가 개발을 바꾼다고 했을 때, 사람들은 보통 “생산성 향상”을 떠올립니다.
2025년에는 그 다음 문장이 등장합니다. “그럼, 누가 사라지는가?”

스탠퍼드 디지털 경제 연구소는 2022년 이후 초급(Entry-level) 기술 일자리가 눈에 띄게 감소했다고 분석합니다. 특히 22~25세 소프트웨어 개발자 고용이 2022년 대비 2025년 7월 기준 거의 20% 감소했다는 결과가 제시됩니다.

AI 에이전트가 연차 3년 차 이하의 업무를 완벽히 대체하면서 노동 시장은 극단적 양극화에 직면했다.”

재미있는 건, 동시에 반대 방향의 움직임도 나타난다는 점입니다.
즉 “누구나 개발한다”는 시대가 오면서, 역설적으로 ‘슈퍼 개발자’의 몸값은 더 올라갔습니다.

대표 사건이 바로 구글의 “Windsurf 팀 인수(영입)”입니다. 구글은 Codeium/Windsurf 팀을 영입하기 위해 24억 달러를 베팅했습니다.

외부 보도도 비슷한 맥락에서 이 딜을 전합니다.
이 장면이 기업에 던지는 질문은 불편하지만 현실적입니다.

• 주니어를 줄이면 당장의 비용은 줄어도, 미래의 시니어 파이프라인이 끊깁니다.

• 반대로 시니어만 뽑으면, 조직은 ‘기술 귀족’ 구조가 되면서 협업·온보딩·지식 전수가 더 어려워집니다.

• 결국 중요한 건 “채용 규모”가 아니라, 역할 설계입니다.
  2025년형 개발자 조직은 “작성자”보다 “감독자·검증자·아키텍트”가 중심이 됩니다.

그리고 이 변화는 개발만의 이야기가 아닙니다.
고객 응대·영업·운영에서도 같은 일이 벌어집니다.

예를 들어 Klarna는 AI가 상담원 700명 규모 업무를 수행했다고 알려졌고, OpenAI는 이를 사례로 소개했습니다. 하지만 2025년 말의 분위기는 한층 냉정해집니다. AI가 비용을 줄이긴 했지만, “인간의 공감”이 필요한 지점에서는 다시 사람이 필요해지는 장면이 반복됩니다.

결국 2025년은 단정적으로 말합니다.
일자리는 사라지기도 하지만, 더 비싸지고 더 어려운 형태로 재탄생하기도 한다.

7) 보안 붕괴와 딥페이크: 신뢰의 비용이 폭발했다

2025년의 보안 이슈는 “보안팀이 바빠졌다” 수준이 아니었습니다.
세상이 한 번씩 멈췄고, 돈이 한 번씩 사라졌고, 사람들의 신뢰가 한 번씩 무너졌습니다.
기술은 더 빨라졌는데 방어는 그 속도를 못 따라갔고, 그 결과가 전 세계적 장애와 대규모 데이터 유출로 표면화됐습니다.

가장 상징적인 장면은 인프라에서 터졌습니다.
Cloudflare 장애로 수백만 웹사이트와 AI API가 동시에 마비되며
“디지털 문명은 생각보다 취약하다”는 현실이 드러났습니다.

금융에서는 더 직접적인 가격표가 붙었습니다.
글로벌 거래소 Bybit 해킹으로 15억 달러(약 2조 원)가 증발하며, 보안이 ‘사고’가 아니라
기업 가치와 생존을 좌우하는 손익 변수가 됐다는 점을 각인시켰습니다.
여기에 중국 감시 DB 40억 건 유출 같은 사건은, 데이터가 쌓이는 속도만큼 ‘무기화’될 수 있는 속도도 빨라졌음을 보여줍니다.

한국의 한 해는 더 현실적인 타임라인으로 이어졌습니다.
SK텔레콤 2,700만, 롯데카드 965만, 넷마블 611만, 쿠팡 3,370만.
숫자가 누적될수록 ‘개인정보 사고’가 아니라 사회 전체의 신뢰 자본이 마모되는 사건이 됩니다.

특히 쿠팡 사례가 던지는 메시지는 섬뜩합니다. 외부 해킹만이 아니라 권한 관리 같은 내부 통제의 구멍이, 사실상 “전 국민 데이터가 시장에 풀리는” 결과로 이어질 수 있다는 점이 드러났기 때문입니다.

그리고 딥페이크는 “기술 문제”를 넘어 “사회 문제”로 굳어졌습니다.
한국 정부는 딥페이크 성범죄 등 관련 범죄에 대한 집중 단속 결과를 발표했고(963명 검거 등), 이것이 단순 캠페인이 아니라 집행 단계로 들어갔음을 시사합니다.

기업 입장에서 2025년의 교훈은 잔혹할 만큼 명확합니다.

• AI 시대의 리스크는 “해킹”만이 아닙니다. 조작(딥페이크)·사칭·허위정보·내부자 계정이 모두 공격면이 됩니다.

• 특히 마케팅/홍보에서 AI 콘텐츠가 늘어날수록, 기업은 ‘진짜임을 증명하는 비용’을 지불해야 합니다.

• 결국 “신뢰”는 감성의 문제가 아니라, 시스템·정책·증거의 문제가 됩니다.

AI가 ‘유틸리티’가 되는 순간, 신뢰는 ‘인프라’가 됩니다.

제4막: 청구서가 날아오다 (The Bill Arrives)

“권력과 자본, 그리고 물리적 한계”

8) 정치가 된 AI: 백악관으로 간 페이팔 마피아 — “이제 AI가 국가를 경영한다”

2025년은 기술이 정치 권력이 된 해이기도 합니다.
이는 “백악관으로 간 페이팔 마피아”라는 문장으로 요약됩니다. 정부 효율화, 국방, 규제 완화가 AI와 결합하면서 국가 운영 자체가 소프트웨어화되기 시작했다는 뜻입니다.

실제로 백악관은 2025년 7월 ‘America’s AI Action Plan’을 발표하며 AI를 국가 경쟁력의 핵심으로 명시했습니다.
그리고 같은 날(2025년 7월 23일) 공개된 데이터센터 인프라 관련 행정명령은, 대규모 데이터센터 구축을 연방 차원의 ‘속도전’으로 밀어붙이는 방향성을 보여줍니다. 여기서는 “100MW 이상 신규 부하” 등 기준을 제시하고, 허가 절차·연방 토지 활용·환경 규정의 재조정까지 언급합니다.

기업에게 이 흐름은 단순 정치 뉴스가 아닙니다.

• 규제가 완화될수록 기회는 커지지만, 동시에 책임이 민간으로 전가될 수 있습니다.

• AI가 행정/국방에 들어가면, 기업의 거래는 일반 B2B가 아니라 ‘정책 B2B’가 됩니다(조달, 규정, 감사, 안보 요건).

• 무엇보다 “AI는 글로벌”이지만, 2025년의 AI는 더 노골적으로 국가 단위 전략 자산이 되어갑니다.

이제 AI는 ‘제품’이 아니라, 국가 인프라와 권력의 언어가 되기 시작했습니다.

9) 머니게임과 에너지 전쟁: 데이터센터 CAPEX는 전력망을 압박했다

AI 산업은 소프트웨어로 보이지만, 2025년의 AI는 물리학으로 귀결됩니다.
더 똑똑한 모델은 더 많은 연산을 먹고, 더 많은 연산은 더 많은 전력을 요구합니다.
그래서 2025년의 진짜 전쟁은 “모델 성능”이 아니라 전력(인프라) 확보였습니다.

시장 분석에서는 빅테크의 데이터센터/AI 인프라 투자 확대가 거대한 흐름으로 관측됩니다. 예를 들어 IMPLAN 분석은 2025년(회계 기준) 아마존·알파벳·마이크로소프트·메타의 CAPEX가 총 3,640억 달러로, 2024년 대비 크게 증가했다고 정리합니다.

OpenAI는 2025년 1월 Stargate 프로젝트를 발표하며, 향후 수년간 5,000억 달러 규모의 AI 인프라 투자 계획을 공식화했고(초기 1,000억 달러 즉시 집행), 2025년 9월에는 추가 데이터센터 사이트를 공개하며 진도를 업데이트했습니다.

문제는 이 거대한 계획이 돈으로만 해결되지 않는다는 점입니다. 전력망은 갑자기 확장되지 않습니다. 그래서 2025년에는 원자력, 송전, 규제 이슈가 전면으로 올라옵니다.

• 마이크로소프트의 데이터센터 전력 수요와 원전 재가동 논의(쓰리마일섬 등)는 그 상징적 사례로 보도됐고,

• 아마존의 원전 직결 데이터센터 시도는 규제기관(FERC) 판단으로 제동이 걸린 사례가 전해집니다.

AI 투자 전쟁은 결국 “인프라 확보 전쟁”으로 확전됩니다.

그리고 월가는 2026년 하이퍼스케일러 총 지출을 5,270억 달러 수준으로 전망했습니다.

기업에게 이 트렌드는 “빅테크 이야기”로 끝나지 않습니다.

• AI는 전력을 먹고, 전력은 비용이 됩니다. AI 도입은 곧 원가 구조를 바꿉니다.

• 데이터센터 위치(리전)·전력 계약·탄소 규정·전력망 리스크는 IT부서가 아니라 경영 의사결정이 됩니다.

• 전력 병목은 다시 온디바이스/엣지 전환을 가속합니다.

2025년이 보여준 결론은 단순합니다.
AI는 이제 ‘전기요금표’ 위에서 경쟁한다.

10) AI 거품론과 수익화: “그래서, 돈은 누가 벌었나?”

2025년 말, 거의 모든 회의실에서 같은 질문이 등장합니다.

좋아요. 다 알겠어요. 그런데… 이익은 났습니까?

2025년을 이렇게 결산합니다.
엔비디아·마이크로소프트·오라클·팔란티어처럼 ‘곡괭이와 삽(인프라·칩·플랫폼)’을 판 기업들은 돈을 벌었지만, 단순히 AI 모델을 API로 가져다 쓴 ‘Wrapper’들은 몰락했다고요.

시장 데이터도 비슷한 긴장감을 드러냅니다. 일부 컨설팅/리서치 인용에서는 생성형 AI가 광범위하게 가치를 만들고 있다고 답한 기업이 아직 소수(예: 5% 수준)로 언급되고, 이익률이 개선됐다는 응답도 제한적(예: 15% 수준)이라는 얘기가 함께 나옵니다. 대규모 지출은 이미 시작됐는데, 회수는 생각보다 느리다는 뜻이죠.

그래서 현장에서는 “AI가 수학은 페라리급인데 일정 관리는 당나귀급” 같은 자조가 나옵니다. 업무마다 성과가 들쭉날쭉한, 이른바 jagged frontier를 직접 맞닥뜨린 겁니다.

그렇다고 결론이 “AI는 거품”이라는 말로 끝나진 않습니다. 오히려 2025년의 거품론은 붕괴 선언이 아니라 정산(Reckoning)에 가깝습니다. 분위기를 상징하는 장면도 있었죠. 빅쇼트로 유명한 마이클 버리가 다시 등장해 AI 광풍을 향해 경고음을 울리자, 시장은 한 번 더 묻기 시작했습니다.

이 열기가 진짜 수익으로 이어지나, 아니면 투자 과열의 그림자인가?

이제 시장은 “와, 신기하다”보다 “얼마나 남나”를 묻습니다.
2025년은, 그 질문이 공식화된 해였습니다.

맺음말: 2026년은 ‘증명(Proof)’의 해가 된다

2025년을 한 문장으로 정리하면 이렇습니다.

AI는 더 싸지고 더 강해졌지만, 기업은 더 무거운 현실(전력·보안·인력·ROI)과 마주했다.

그래서 2026년은 자연스럽게 다음 단계로 넘어갑니다.
2025년이 인프라를 깔고 PoC를 탐색한 해였다면, 2026년은 ‘증명(Proof)’의 해입니다.
전력 문제를 해결하고, 실제로 영업이익을 바꾸는 “리얼 애플리케이션”을 내놓는 기업만이 살아남는 시기입니다.

AI의 2막은 이미 시작됐습니다.
이제 경쟁의 질문은 더 단순해질 겁니다.

“우리 회사의 AI는, 실제로 돈을 벌고 있는가?”

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