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2024년, 우리는 ChatGPT에게 일상의 질문을 던지고, Midjourney로 상상 속 이미지를 만들며 생성형 AI의 가능성과 탁월함을 경험했습니다. 개인들은 그 성능에 감탄하며 새로운 시대의 도래를 실감했지만, 기업들이 마주한 질문은 조금 달랐습니다. “그래서 이걸로 뭘 하지?, 과연 돈을 벌 수 있을까?”
AI의 놀라움은 분명했지만, 비즈니스로의 연결은 쉽게 그려지지 않았습니다.
2025년, 그 질문에 대한 답이 보이기 시작했습니다. AI는 ‘실험과 시연’의 단계를 넘어, 기업의 핵심 업무 속으로 깊숙이 들어가고 있습니다. 범용 보조 도구가 아닌, 각 산업과 업무에 특화된 자율 시스템으로 진화하고 있죠.
기업들은 AI가 만드는 실제 수익과 비용 절감을 체감하기 시작했고, 이에 맞춰 조직 구조를 재설계하고 있습니다. 이제 AI는 단순한 ‘기술 트렌드’가 아니라 ‘미래 경영 전략’의 핵심으로 자리잡고 있습니다.
이번 글에서는 2025년 AI 시장을 움직이는 핵심 변화들을 짚어보고, 우리가 주목해야 할 지점들을 살펴봅니다. 더불어, 라온피플의 제품과 솔루션이 트렌드와 어떻게 맞닿아 있는지도 함께 이야기해보겠습니다.
1. 스스로 업무를 처리하는 ‘자율형 AI 에이전트’의 시대 (Actionable AI)
2025년 AI는 대화형 도구에서 자율형 에이전트로 진화했습니다. 단순히 인간의 질문에 답하는 수준을 넘어, 스스로 계획하고 실행하는 ‘액셔너블(Actionable) AI’가 등장한 것이죠. 음식점 예약을 예로 들어볼까요? AI가 사용자의 취향과 일정을 분석해 식당을 추천하고, 직접 전화로 예약까지 완료합니다. 인간의 지시를 기다리는 게 아니라, 능동적으로 문제를 해결하는 겁니다.
이러한 AI의 자율성은 단순 작업을 넘어 복잡한 업무 환경으로 빠르게 확장되고 있는데요. 2025년 등장한 AI 에이전트는 MCP(Model Context Protocol)를 통해 여러 앱과 시스템을 유기적으로 연결할 수 있으며, RPA*와 결합해 ERP와 같은 기존 시스템까지 자동으로 제어하는 통합형 업무 플랫폼으로 발전하고 있습니다. 또한 Agent-to-Agent(A2A) 협업이 가능해지면서, 에이전트 생태계는 ‘단일 자동화 도구’를 넘어 서로 협력하며 일하는 지능형 AI 네트워크로 진화하고 있습니다.
글로벌 빅테크들의 치열한 경쟁도 가속화되고 있습니다. 오픈AI는 웹 브라우저를 직접 제어하는 ‘오퍼레이터(Operator)’를, Anthropic은 컴퓨터 조작 전반을 수행하는 ‘컴퓨터 유즈(Computer Use)’를 선보였습니다. 구글은 AI 에이전트 3종(줄스, 아스트라, 마리너)을 공개하며 웹 검색부터 코딩 자동화까지 다양한 영역을 공략하고 있으며, 아마존도 자사 이커머스와 물류 시스템에 AI 에이전트 ‘노바 액트(Nova Act)’를 통합하고 있죠. 국내에서는 SK텔레콤이 스마트폰 기반 개인 AI 에이전트 ‘에스터(Aster)’를 공개하며 한국형 AI 에이전트 시장 선도를 선언했습니다.
급격히 성장하는 시장규모도 이를 증명합니다. 마켓앤드마켓에 따르면 글로벌 AI 에이전트 시장 규모는 올해 76억 달러(약 10조 6천억 원)에서 2030년 471억 달러(약 65조 8천억 원)로 연평균 45.8% 성장할 것으로 전망하고 있습니다.
이러한 성장세는 특정 업무에 특화된 실용적 AI 에이전트의 확산으로 이어질 것으로 보이는데요. 장기적으로는 AI가 단순히 피드백에 따라 학습하는 수준을 넘어, 스스로의 수행 과정과 결과를 스스로 평가하고 개선하는 ‘자기 진화형(Self-Evolving)’ 단계로 발전해갈 것으로 예상됩니다.
2. 버티컬(Vertical) AI, 산업 특화형 솔루션의 부상
자율형 에이전트가 ‘AI가 어떻게 일하는가’의 혁신이었다면, 버티컬 AI는 ‘AI가 어디서 일하는가’의 변화를 보여주고 있는데요. 지난 몇 년간 챗GPT, 클로드 등과 같은 범용 AI가 AI의 쓰임새를 넓혀왔다면, 2025년에는 특정 산업과 업무에 특화된 ‘버티컬 AI’가 주인공으로 떠올랐습니다.
‘버티컬 AI’는 각 산업의 고유한 특성과 기업의 요구사항을 정교하게 반영한 ‘맞춤형 산업 특화 AI’를 의미합니다. 범용 AI의 고질적 한계였던 낮은 전문성과 수익성, 커스터마이징의 어려움을 해결하면서, 실질적인 비즈니스 성과를 창출할 수 있다는 점에서 다양한 산업분야에 확산되고 있습니다.
특히 기업들은 산업 현장의 문제를 더 깊이 이해하고 정확도와 서비스 경쟁력을 동시에 강화하기 위해, 버티컬 AI와 범용 AI를 결합하는 하이브리드 접근을 시도하고 있습니다. 이 과정에서 자율형 에이전트 기술은 버티컬 AI의 실행 엔진으로 활용되고 있죠.
시장도 버티컬 AI의 잠재력에 주목하고 있습니다. 대표적으로 군사용 AI 기업 ‘팔란티어(Palantir)’는 2025년 들어 주가가 무려 147% 급등하며 S&P 500 내 최고 상승률을 기록했고, 정확도 높은 검사를 위한 의료용 AI, 공정 데이터를 분석하는 제조업용 AI, 이커머스에 최적화된 엑스투비(X2B) AI 등 산업별 특화 솔루션이 시장의 주류로 자리를 잡아가고 있습니다.
많은 전문가들은 이러한 흐름이 당분간 지속될 것으로 예상하고 있으며, 범용 AI는 기술적 토대를 제공하고 버티컬 AI가 최종적인 비즈니스 가치를 창출하는 역할 분담이 더욱 명확해질 것으로 기대하고 있습니다.
3. 개인 기기로 이동하는 AI, 온디바이스(On-device) AI
온디바이스(On-device) AI는 클라우드 서버를 거치지 않고 스마트폰, PC, 웨어러블 기기 등 개인 사용자 기기 내부에서 직접 작동하는 AI를 의미합니다. 인터넷 연결 없이 사용 가능하고, 개인 데이터가 외부전송 없이 로컬에서 처리되어 프라이버시 보호에 강점이 있죠.
이러한 온디바이스 AI는 2025년에 프리미엄 기기의 핵심 기술로 확고히 자리를 잡았습니다. 삼성의 갤럭시 AI, 애플의 애플 인텔리전스는 실시간 통역부터 이미지 분석, 텍스트 요약까지 주요 기능을 클라우드가 아닌 기기 안에서 바로 처리합니다. 마이크로소프트 역시 고성능 NPU(신경망 처리 장치)를 탑재한 Copilot+PC를 출시하며 ‘AI PC’라는 새로운 시장을 만들었죠.
이제 NPU의 성능은 단순한 스펙이 아닙니다. 기기가 얼마나 빠르게, 얼마나 개인의 일상 깊숙이 AI 서비스를 제공할 수 있는지를 결정하는 핵심 지표가 되었습니다.
온디바이스 AI가 주류 기술로 떠오른 이유는 분명합니다. AI가 서버를 거치지 않고 기기 안에서 모든 연산을 처리하기 때문에, 자율주행이나 AR/VR 환경에서의 객체 인식, 실시간 통역에서 지연 없이 즉각적으로 반응할 수 있고, 민감한 데이터가 외부로 나가지 않으니 프라이버시 보호는 물론, 클라우드 비용 절감 효과도 큽니다.
여기에 SLM(Small Language Model) 기술과 AI 에이전트의 발전은 이러한 성장을 기술적으로 탄탄하게 뒷받침 해주고 있습니다. 덕분에 한정된 기기 자원에서도 경량화된 모델로 고성능 구현이 가능해졌고, 온디바이스 환경에서 개인 맞춤형 서비스를 제공하는 일도 현실이 되었죠.
이제 온디바이스 AI는 더 이상 ‘특별한 기술’이 아닙니다. 모든 스마트 디바이스에 내재된 새로운 표준이 되어가고 있습니다.
4. 휴머노이드 로봇 시대의 본격 개막, 피지컬 AI (Physical AI)의 발전
피지컬 AI(Physical AI)는 인공지능기술이 로봇, 자율주행차 등 물리적 기기와 결합하여 인간과 직접 상호작용하는 기술을 의미합니다. 엔비디아 CEO 젠슨 황이 CES 2025에서 “AI의 최종 목표는 휴머노이드 로봇”이라 선언한 이후, 막대한 민간 투자와 정부 지원이 몰리면서 새로운 산업 축으로 급부상했습니다. 최근 구글과 엔비디아를 중심으로 한 글로벌 기업들의 잇따른 발표는 단순한 제품 출시를 넘어, 지능형 로봇과 자율 시스템의 대규모 상용화 기반이 마련되었음을 보여줍니다. 이제 피지컬 AI는 연구실 실험 단계를 벗어나 산업 전반을 재편하는 거대한 전환의 중심에 서 있습니다.
시장의 성장세도 가파릅니다. 실제로 2025년 기준 글로벌 AI 로보틱스(피지컬 AI 포함) 시장 규모는 약 225억 달러로, 2020년 대비 약 350% 성장한 것으로 나타났습니다. 2030년에는 약 643억 달러에 이를 것으로 전망되며, 연평균 성장률(CAGR)은 약 23.3%에 달할 것으로 예상되는데요. 골드만 삭스 보고서에 따르면 전 세계 휴머노이드 시장 규모 또한 2035년까지 380억 달러에 이를 것이라고 내다보고 있습니다.
피지컬 AI는 단순히 로봇에 AI를 얹는 기술이 아닙니다. 두뇌(다양한 AI 모델), 감각(센서·컴퓨터비전), 연결(엣지 컴퓨팅·네트워크), 행동(제어·액추에이터) 등 네 가지 핵심 기술이 유기적으로 결합되며, 로봇이 사람처럼 인지하고 판단하여 행동할 수 있도록 만듭니다. 이러한 융합 덕분에, 최근에는 공장 · 물류 · 농업 · 의료 등 실제 산업 현장에서도 ‘피지컬 AI’의 실효성이 빠르게 입증되고 있습니다. 특히, 정밀 제어가 가능한 산업 환경에서는 실질적인 성과까지 내고 있죠.
- 제조 및 물류 분야 : 스마트 팩토리, 물류 창고 자동화, 예측적 유지보수
가장 활발하게 도입된 분야로, AI가 설비의 미세 이상을 즉시 감지하고, 물류 로봇이 24시간 자율 운송하며 생산성과 운영 효율성을 극대화합니다. 현대차 HMGICS, 포스코DX 등 국내외 대기업들이 선도하고 있습니다.
- 휴머노이드 로봇 : 테슬라 옵티머스, 벤츠/길리 생산 라인 테스트
테슬라의 옵티머스나 벤츠의 로봇이 실제 생산 라인에 투입되어 테스트 중이며, 1X의 NEO Gamma는 2025년 말 가정용 테스트를 시작하는 등 실증이 확대되고 있습니다.
- 의료 및 농업 : 수술 로봇, 정밀 농업용 자율 로봇
의료 분야의 수술 로봇(다빈치)처럼 인간의 한계를 넘는 정밀한 작업에 활용되며, 농업에서는 AI 비전 기반의 드론이 정밀한 작물 관리를 수행합니다.
피지컬 AI의 궁극적인 목표는 인간처럼 인지하고, 추론하여, 행동하는 자율형 로봇을 만드는 것입니다. 현재 휴머노이드 로봇의 가격은 대당 5만~40만 달러에 달해 대중화에는 제약이 있지만, 기술 발전이 그 장벽을 빠르게 낮추고 있습니다.
- NVIDIA Isaac Sim 기반의 Virtual-First 접근:
물리적 프로토타입 제작 전에 디지털 트윈 환경에서 시뮬레이션을 수행해, 개발 시간과 비용을 획기적으로 절감합니다. - 범용 LLM 기반의 행동 추론 능력 강화:
온디바이스 환경에서 복합적인 명령을 자율적으로 수행하는 에이전틱 AI 기술이 로봇의 ‘두뇌’로 활용되고 있습니다. 특히 구글의 Gemini for Robotics가 대규모 언어 모델(LLM)과 로봇 제어에 통합하면서 피지컬 AI의 범용성(Generalization)이 크게 향상되고 있습니다.
2025년은 피지컬 AI가 단순한 연구실의 영역을 넘어 실제 공장과 산업 현장에 뿌리내리기 시작한 해입니다. 고비용 문제가 남아 있지만, 정부의 정책적 지원과 빅테크들의 자본 유입, NVIDIA Isaac Sim과 LLM 기반의 추론 기술발전이 상용화를 빠르게 앞당기고 있습니다. 향후 몇년 안에 휴머노이드 로봇은 산업현장의 일상이 될 것 같은데요. 말로만 듣던 그 미래가 이제 정말 현실이 되고 있습니다.
마치며
앞서 살펴본 것과 같이, 2025년 AI 시장은 거대한 모델 경쟁에서 벗어나, 현장 중심의 실용화를 본격적으로 모색하기 시작한 한 해였습니다.
스스로 계획하고 행동하는 자율형 에이전트,
산업 현장의 문제를 정밀하게 해결하는 버티컬 AI,
개인 기기 속에서 즉시 작동하는 온디바이스 AI,
그리고 물리적 세계와 직접 상호작용하는 피지컬 AI 까지.
AI의 경쟁력은 ‘모델의 크기’가 아니라 ‘문제 해결 능력’으로 재정의되었으며, 거대한 서버 속 알고리즘에서 벗어나 사람과 산업 현장의 문제를 직접 해결하는 실질적인 기술로 자리 잡고 있습니다.
라온피플은 바로 이 ‘현장 중심 AI’의 최전선에서, 실질적인 문제 해결 솔루션을 구현하고 있습니다.
- Hi FENN: 코딩 없이 자율형 AI 에이전트를 생성·배포할 수 있는 플랫폼으로, 반복 업무 자동화는 물론 사내 시스템 연동과 문서 분석까지 지원합니다.
- Odin AI: 안전·보안 분야의 버티컬 AI를 실현하는 영상관제 솔루션으로, 비정형 이벤트를 사전 학습 없이 실시간 감지하는 고차원 영상 인식을 제공합니다.
- NAVI AI PRO: 다양한 제조 산업 도메인에 특화된 AI 비전검사 및 자동 학습 소프트웨어로, 저사양 CPU에서도 1ms 이내 초고속 추론이 가능합니다.
- EZ PLANET: 제조 공정에 특화된 AI 모델의 개발·운영·재학습을 자동화하여, 지속 가능한 MLOps 기반 운영 환경을 구축합니다.
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