인공지능/빅데이터/AI반도체 시장총람 및 비즈니스 전략(2025)(중)

신성장동력산업정보기술연구회 저자(글)

산업경제리서치 · 2025년 03월 04일

책 소개

작가정보

저자(글) 신성장동력산업정보기술연구회

목차

• Ⅲ. 국내외 인공지능(AI) 핵심 분야 시장 및 기술 분석
  
  12. AI를 이용한 소재 설계시스템 분야
  1) 국내외 산업 및 시장 분석
  (1) 산업 분석
  (2) 시장 분석
  가. 해외 시장
  나. 국내 시장
  2) 국내외 기술 분석
  (1) 기술개발 이슈
  (2) 국내외 업체 기술 분석
  가. 해외 업체
  나. 국내 업체
  (3) 국내 연구기관 분석
  가. 연구개발 기관
  나. 연구기관 기술개발 분석
  3) 국내 기술개발 전략
  (1) 국내 핵심기술
  (2) 국내 기업 기술개발 전략
  (3) 국내 기술개발 중기 종합계획안
  (4) 국내 기술개발 목표
  [별첨] AI 소재 설계시스템 분야의 전략적 이해
  (1) 산업 및 시장적 의미
  (2) 산업적 니즈
  (3) 시장 및 산업적 밸류체인
  (4) 산업적 가치 유형
  
  13. Auto ML 분야
  1) 국내외 산업 및 시장 분석
  (1) 산업 분석
  (2) 시장 분석
  가. 해외 시장
  나. 국내 시장
  2) 국내외 기술 분석
  (1) 기술개발 이슈
  (2) 국내외 업체 기술 분석
  가. 해외 업체
  나. 국내 업체
  (3) 국내 연구기관 분석
  가. 연구개발 기관
  나. 연구기관 기술개발 분석
  3) 국내 기술개발 전략
  (1) 국내 핵심기술
  (2) 국내 기업 기술개발 전략
  (3) 국내 기술개발 중기 종합계획안
  (4) 국내 기술개발 목표
  [별첨] Auto ML의 전략적 이해
  (1) 산업 및 시장적 의미
  (2) 산업적 니즈
  (3) 시장 및 산업적 밸류체인
  (4) 산업적 가치 유형
  
  14. 자가학습 기반 AI 솔루션 분야
  1) 국내외 산업 및 시장분석
  (1) 산업 분석
  (2) 시장 분석
  가. 해외 시장
  나. 국내 시장
  2) 국내외 기술 분석
  (1) 기술개발 이슈
  (2) 국내외 업체 기술 분석
  가. 해외 업체
  나. 국내 업체
  (3) 국내 연구기관 분석
  가. 연구개발 기관
  나. 연구기관 기술개발 분석
  3) 국내 기술개발 전략
  (1) 국내 핵심기술
  (2) 국내 기업 기술개발 전략
  (3) 국내 기술개발 중기 종합계획안
  (4) 국내 기술개발 목표
  [별첨] 자가학습 기반AI 솔루션의 전략적 이해
  (1) 산업 및 시장적 의미
  (2) 산업적 니즈
  (3) 시장 및 산업적 밸류체인
  (4) 산업적 가치 유형
  
  15. AI 기반 교육서비스 분야
  1) 국내외 산업 및 시장 분석
  (1) 산업 분석
  (2) 시장 분석
  가. 해외 시장
  나. 국내 시장
  2) 국내외 기술 분석
  (1) 기술개발 이슈
  (2) 국내외 업체 기술 분석
  가. 해외 업체
  나. 국내 업체
  (3) 국내 연구기관 분석
  가. 연구개발 기관
  나. 연구기관 기술개발 분석
  3) 국내 기술개발 전략
  (1) 국내 핵심기술
  (2) 국내 기업 기술개발 전략
  (3) 국내 기술개발 중기 종합계획안
  (4) 국내 기술개발 목표
  [별첨] AI 기반 교육서비스의 전략적 이해
  (1) 산업 및 시장적 의미
  (2) 산업적 니즈
  (3) 시장 및 산업적 밸류체인
  (4) 산업적 가치 유형
  
  16. 딥러닝 영상처리 기술을 활용한 의료진단 솔루션 분야
  1) 국내외 산업 및 시장 분석
  (1) 산업 분석
  (2) 시장 분석
  가. 해외시장
  나. 국내시장
  2) 국내외 기술 분석
  (1) 기술개발 이슈
  (2) 국내외 업체 기술 분석
  가. 해외 업체
  나. 국내 업체
  (3) 국내 연구기관 동향
  가. 연구개발 기관
  나. 기관 기술개발 동향
  3) 국내 기술개발 전략
  (1) 국내 핵심기술
  (2) 국내 기술개발 전략
  (3) 국내 기술개발 중기 종합계획안
  (4) 국내 기술개발 목표
  
  17. 창작 AI 플랫폼 분야
  1) 국내 산업 및 시장 분석
  (1) 산업 분석
  (2) 시장 분석
  가. 해외시장
  나. 국내시장
  2) 국내외 기술 분석
  (1) 기술개발 이슈
  (2) 국내외 업체 기술 분석
  가. 해외 업체
  나. 국내 업체
  (3) 국내 연구기관 동향
  가. 연구개발 기관
  나. 기관 기술개발 동향
  3) 국내 기술개발 전략
  (1) 국내 핵심기술
  (2) 국내 기술개발 전략
  (3) 국내 기술개발 중기 종합계획안
  (4) 국내 기술개발 목표
  
  18. 영상 데이터 기반 AI 서비스 분야
  1) 국내 산업 및 시장 분석
  (1) 산업 분석
  (2) 시장 분석
  가. 해외시장
  나. 국내시장
  2) 국내외 기술 분석
  (1) 기술 개발 이슈
  (2) 국내외 업체 기술 분석
  가. 해외 업체
  나. 국내 업체
  (3) 국내 연구기관 동향
  가. 연구개발 기관
  나. 연구기관 기술개발 동향
  3) 국내 기술개발 전략
  (1) 국내 핵심기술
  (2) 국내 기술개발 전략
  (3) 국내 기술개발 중기 종합계획안
  (4) 국내 기술개발 목표
  
  19. eXplainable AI 분야
  1) 국내외 산업 및 시장 분석
  (1) 산업 분석
  (2) 시장 분석
  가. 해외시장
  나. 국내시장
  2) 국내외 기술 분석
  (1) 기술 개발 이슈
  (2) 국내외 업체 기술 분석
  가. 해외 업체
  나. 국내 업체
  (3) 국내 연구기관 동향
  가. 연구개발 기관
  나. 연구기관 기술개발 동향
  3) 국내 기술개발 전략
  (1) 국내 핵심기술
  (2) 국내 기술개발 전략
  (3) 국내 기술개발 중기 종합계획안
  (4) 국내 기술개발 목표
  
  20. 합성 데이터(Synthetic Data) 분야
  1) 국내외 산업 및 시장 분석
  (1) 산업 분석
  (2) 시장 분석
  가. 세계시장
  나. 국내시장
  2) 국내외 기술 분석
  (1) 기술개발 이슈
  (2) 국내외 업체 기술 분석
  가. 해외업체
  나. 국내업체
  (3) 국내 연구기관 동향
  3) 국내 기술개발 전략
  (1) 국내 핵심기술
  (2) 국내기업 기술개발 전략
  (3) 국내 기술개발 중기 종합계획안
  (4) 국내 기술개발 목표
  
  21. AI 기반의 사이버보안 분야
  1) 개요
  2) 주요 내용
  (1) 국내외 사이버 보안 정책
  (2) 사이버 보안의 개념과 시장 성장
  (3) 사이버 보안에서의 AI 기술의 영향
  (4) AI 보안 시장과 주요 Player 동향
  3) 시사점
  
  22. AI 기반의 대화형/언어교육용 챗봇 분야
  1) 챗봇의 정의 및 기술 동향
  (1) ‘챗봇은 인공지능 기술의 시초’
  (2) 해외 챗봇 활용 사례
  가. 워봇(Woebot): 우울증 환자에게 친구가 되어주는 워봇(′18)
  나. 탈라(Talla): 업무지원을 위한 지능형 비서 Talla(′16)
  다. 마스터카드(Mastercard): 주문부터 결제까지 처리하는 마스터카드 봇(′17)
  라. Do not pay : 영국 최초의 로봇 변호사 챗봇(′15)
  (3) 입문수준(Entry-level)의 AI 기술 챗봇 시장 급성장
  (4) 국내 AI 및 챗봇 기술 현황
  가. 국내 AI 지식의 현주소
  나. 국내 챗봇 기술 현황
  다. 국내 인공지능 육성 전략
  (5) 챗봇서비스, 국내 기술개발 전략
  2) AI 기반 대화형 챗봇 및 언어교육용 챗봇 개발 방안
  (1) 인공지능기술 기반 대화형 챗봇 시스템 구성 원리와 개발 현황
  가. 인공지능기술 기반 대화형 챗봇 시스템 구성 원리
  나. AI 기술 기반 대화형 챗봇 개발 현황
  다. AI 기술 기반 챗봇 개발 실제
  (2) AI 기술 기반 지능형 언어교육용 챗봇 개발 방향
  가. 인공지능형 언어교육용 챗봇 학습시스템 개발 시 고려해야 할 교수·학습 설계 이슈
  나. 대화형 챗봇 알고리즘 개발
  다. 인공지능기술 기반 대화형 언어학습용 챗봇 콘텐츠 개발 방안
  (3) 시사점
  
  23. AI 기반의 5G 통신사업자 및 통신서비스 분야
  1) 5G 이동통신 사업자를 위한 AI 활용
  (1) 5G 이동통신 시장 및 사업자 동향
  (2) AI 도입의 중요성과 예상되는 문제
  (3) 주요 사업자의 AI 기술 use case 및 전략 분석
  (4) 국내 사업자 역량 강화를 위한 AI 활용방안 및 과제
  2) AI의 통신서비스에서의 확산 동향
  (1) 통신서비스에 있어서의 AI 적용 및 확산
  (2) AI 확산에 있어 ICT 분야에서의 통신서비스의 영향력
  (3) 이용 주체별 통신서비스의 AI 적용 현황 및 확산 방향
  가. 개인 서비스 영역
  나. 통신사업자 내부 및 기업 대상 서비스 영역
  다. 타 산업 특화 서비스 영역
  라. 통신서비스의 국가/사회 차원의 적용 및 확산을 위한 이슈
  
  24. AI 기반의 스마트빌딩 분야
  1) 스마트 빌딩 개요
  2) 스마트빌딩 세계시장 현황 및 전망
  3) 스마트빌딩에서의 AI 역할
  4) 스마트빌딩 분류와 데이터 발생, 그리고 AI
  5) 시사점
  
  25. AI 기반의 물류산업 분야
  1) 물류 산업의 디지털 트랜스포메이션
  (1) 디지털 트랜스포메이션
  (2) 물류 산업의 AI 접목 잠재적 가치 측정
  2) 물류 산업의 AI 기술 도입 현황 및 활용 분야
  (1) 도입 현황
  (2) 활용 분야
  가. 백오피스
  나. 예측
  다. 물리적 노동력
  3) UX(사용자 경험) 측면의 AI 도입 효과 예상
  (1) UX(사용자 경험)의 정의
  (2) UX 측면에서의 AI 예측 기술
  가. UX를 위한 AI 지원(AI Assistance for UX)
  나. 예측 물류(Anticipatory Logistics)
  4) 시사점
  
  . AI 기반의 몰입형 경험(Immersive Experience) 분야
  1) 몰입형 경험의 발전
  2) 몰입형 경험의 가능성과 도전과제
  3) 몰입형 경험에서의 AI 역할
  4) 결론
  
  . AI 기반의 에듀테크 산업 분야
  1) 에듀테크 산업과 투자 동향
  (1) E-러닝과 에듀테크 산업
  (2) 에듀테크 산업 투자 동향
  2) 에듀테크에 활용되는 AI
  (1) 에듀테크의 메가트렌드
  (2) 에듀테크의 지능화
  (3) AI 기반 에듀테크 기업 투자 동향
  3) AI 기반 에듀테크 기업 및 서비스 사례
  (1) 에듀테크 관련 인공지능 요소 기술 및 주요 기업
  (2) 에듀테크의 AI 활용 형태 및 주요 서비스
  4) 시사점
  
  . 고령화에 따른 AI 활용 분야
  1) 고령자 돌봄 서비스와 AI 연계 관심 증가
  2) 생활 데이터 분석을 통한 건강문제 예측
  3) 움직임 감지를 통한 낙상 위험 예측
  4) 약물복용 관리를 통해 만성병 환자 치료 지원
  5) 개인 맞춤형 서비스 제공을 통한 자택요양 지원
  6) 대화를 통한 외로움 완화 등 심리적 안정감 제공
  7) 시사점
  
  . AI 기능 탑재한 ‘무선 이어폰’ 분야
  1) 글로벌 무선 이어폰 시장, AI와 결합되며 폭발적으로 성장 전망
  2) 글로벌 IT기업, AI 서비스 무선 이어폰에 탑재하며 시장 선점 각축
  
  Ⅳ. 국내외 인공지능(AI) 비즈니스 트렌드 분석
  
  1. AI로 인해 바뀌고 있는 산업들
  1) AI와 엔터테인먼트
  (1) 할리우드의 또 다른 격전지 AI
  (2) 생성형 AI 배우 시대 개막
  (3) 글로벌 1위 스트리밍 스포티파이, AI DJ 데뷔
  (4) 헐리웃도 AI를 받아들이기 시작
  가. AI는 연필이지 작가가 아니다.
  나. AI는 각본 창작의 툴
  2) 뷰티 산업과 AI
  (1) 뷰티 산업도 AI가 지배하다
  (2) AI를 이용한 진정한 개인화는 뷰티의 미래
  3) AI와 OTT
  4) AI와 디지털 헬스
  (1) 병원 진료용 생성형 AI ‘닥스GPT’ 출시
  (2) 챗GPT, 미국 의사 면허 시험 통과
  (3) 메타, AI를 이용해 수천만 개의 단백질 구조 예측
  (4) 헬스케어 AI, 유방암 검진에 사용되는 AI
  
  2. AI로 더욱 커지는 IDC와 클라우드
  1) AI에서 나온 Expansion Pack 힌트
  2) 생성형 AI로 더욱 확대되는 데이터 트래픽
  3) B2B 성장의 핵심, 데이터센터와 클라우드
  
  3. On device AI 경쟁
  1) 최초의 생성형 AI 스마트폰 등장
  2) On device AI와 클라우드 AI와의 차이점
  3) On device AI 경쟁: 무엇이 좋은걸까?
  4) Meta가 보여준 경량화 AI 모델의 가능성
  5) 메모리 부족을 넘어서기
  6) 선생님이 필요해
  7) 경량화된 AI 모델로 무엇을 하나
  8) Qualcomm vs Mediatek
  9) 뚜렷한 Android 진영의 움직임
  10) 차별화 포인트가 바뀐다
  
  4. 생성형AI 도입 산업현장 동향
  1) 생성형 AI는 가장 빠르게 확산된 애플리케이션, 다수의 활용 사례로 잠재력 입증
  2) 기업 내 생성형 AI 현황
  3) 핵심 내용 및 주요 시사점
  (1) 생성형AI에 대한 기대감은 여전히 높으며, 향후 3년 내 혁신적인 변화 예상
  (2) 많은 리더들은 자신 조직의 생성형AI 전문성에 대해 확신
  (3) 생성형AI에 대해 전문성 보유한 조직은 기술에 긍정적이지만 동시에 높은 압박과
  위협적으로 인지10
  (4) 현재의 생성형AI는 혁신과 성장 보다는 운영 효율성과 생산성 및 비용 절감에 집중
  (5) 대부분의 조직들은 현재 출시된 AI 솔루션에 의존
  (6) 인재, 통치 및 위험 관리는 생성형AI 대비가 부족한 영역이다
  (7) 리더는 사회에 미칠 중대한 영향을 예상하고 있다
  (8) 리더들은 전 세계적으로 더 많은 규제와 협력을 추구하고 있다
  4) 가까운 미래 예측
  (1) 조직이 빠르게 변화하는 상황에서 생성형AI 전문성을 어떻게 구축 할 수 있는가?
  (2) 어떻게 비즈니스를 최적으로 확장하며, 장기적인 가치창출을 위한 기반을 구축할 수 있나?
  (3) 효율성과 생산성 향상으로 얻은 이익을 어떻게 투자해야 하는가?
  (4) 우리 조직이 생성형AI를 활용하여 어떻게 전략적 차별화와 경쟁 우위를 구축할 수 있는가?
  (5) 구매 VS 구축, 균형을 어떻게 맞춰야 하는가?
  (6) 어떻게 하면 기업이 임직원들에게 올바르게 투자하고, 그들이 생성형AI를 활용해
  업무 방식을 혁신할 수 있는가?
  (7) 자사가 생성형AI의 책임 있는 사용을 보장하기 위해 필요한 방호책은 무엇이며,
  변화하는 사회적 안전장치에 어떻게 대응해야 하는가?
  5) 생성형AI가 가져온 성장, 글로벌 규제와 선점경쟁
  (1) AI의 일상화, 업무 생산 자동화와 디지털 전환
  (2) AI규제의 중추적인 해... 각국의 AI규제 움직임과 거버넌스 선점 경쟁
  6) 생성형 AI가 가져온 성장, 글로벌 규제와 선점경쟁
  (1) AI의 일상화, 업무 생산 자동화와 디지털 전환
  (2) 2024년은 AI 규제의 해, 각국의 AI규제 움직임과 거버넌스 선점 경쟁
  
  5. AI가 변화시킬 차세대 연구 트렌드 모습
  1) 리서치 배경
  2) 리서치 방법 및 절차
  3) 현황
  (1) 인공지능
  (2) 플랫폼 서비스
  (3) 연구개발
  4) 기술수준 및 미래모습
  (1) 기술수준 전망(’43년)
  (2) 연구수행 미래모습
  5) 미래 사회 시나리오
  (1) 핵심주제 및 핵심의사결정 요소 정의
  (2) 미래사회 변화 동인 도출
  (3) 핵심 불확실성 동인 특성 분석
  (4) 2043 미래 시나리오
  (5) 정책 과제
  6) 결론
  (1) 리서치 결과 요약
  (2) 정책 과제
  
  6. 국내 인공지능 소프트웨어 시장분석
  1) AI의 경제성장률 기여도
  2) 국내 AI 소프트웨어 시장 현황 분석
  (1) AI 소프트웨어 시장의 정의 및 세부 분류체계
  (2) AI 소프트웨어 시장현황 및 영향요인
  (3) 산업별 인공지능 시장 현황 및 영향요인
  3) 주요 AI 소프트웨어 기업 사례 분석
  (1) 사례 선정 기준
  (2) AI AD&D 시장
  (3) AI Applications 시장
  (4) AI SIS 시장
  (5) AI Platform 시장
  4) 결론 및 시사점
  (1) 결론
  (2) 시사점
  
  7. 챗GPT, 인공지능 시대의 게임 체인저
  1) 챗GPT로 AI 기반 비즈니스 모델 활성화 될 듯
  (1) 주요 기술 등장에 따른 AI 생태계 진화
  (2) 챗GPT AI 대중화의 선봉장
  (3) 챗 GPT 의 나비효과
  2) AI 기반 비즈니스 모델 관련 기업
  (1) 솔트룩스
  (2) 루닛
  
  8. 초대규모 AI 모델(GPT-3)의 부상과 대응 전략
  1) AI 기술 혁신 및 초대규모 모델의 등장
  (1) 혁신적 돌파구(Breakthrough)를 통해 AI는 지속적으로 발전
  (2) 자연어처리(언어모델) 분야의 주요 트렌드
  (3) 오픈AI의 GPT-3 공개와 혁신적인 성능
  2) 초대규모 AI 모델의 주요 특징
  (1) 초대규모 모델은 다른 모델의 백본 역할
  (2) 초대규모 모델은 응용서비스의 플랫폼 역할
  (3) 초대규모 모델은 범용 AI로 가는 열쇠 (퓨샷러닝)
  3) 글로벌 환경 분석 및 전문가 인터뷰
  (1) 컴퓨팅 자원
  (2) 데이터
  (3) 알고리즘/모델
  4) 초대규모 AI 모델 경쟁력 확보 전략
  (1) 초대규모 모델 연구를 위한 슈퍼컴퓨터 지원 전략 마련
  (2) 초대규모 모델에 걸맞은 대규모 데이터셋 구축
  (3) 우리나라 전용 모델 성능 평가 체계 구축 지원
  
  9. AI 시장에 급부상하는 국내 스타트업 분석
  1) 뉴빌리티
  2) 쓰리아이
  3) 에덴룩스
  4) 가우디오랩
  5) 카티어스
  6) 뤼튼테크놀로지스
  7) 식스티헤르츠
  8) 알고케어
  
  10. 금융 AI 시장 전망 및 활용 현황
  1) 서론
  2) 인공지능 시장과 금융 AI 시장 전망
  3) 금융분야 인공지능 도입 유형
  4) 서비스 동향
  5) 향후 전망
  
  11. AI 학습 데이터 공유 및 활용현황과 향후 발전 방향
  1) 과학기술 인공지능 데이터 공유·활용 체계의 필요성
  2) 인공지능 관련 서비스 및 공유 현황
  (1) 국내 인공지능 학습용 데이터 구축 및 공개 현황
  (2) 인공지능 학습데이터 서비스 현황
  (3) AI 코드 개발 및 공유 서비스 현황
  3) KISTI 인공지능 데이터 공유·활용 서비스 구축 방향
  (1) 서비스 개요
  (2) 주요 기능 및 서비스
  4) 학습 데이터 발전 방향
  (1) 재사용성
  (2) 신뢰성
  (3) 국제화
  (4) 라벨링 표준화
  (5) 연결성
  (6) 지속 가능성
  5) 시사점
  
  12. 국가 안보를 위한 AI와 3대 전략 기술
  1) 서론
  2) 글로벌 인공지능(AI) 현황
  (1) AI 패권 경쟁
  (2) AI 분야 주요 이슈 및 기술 연구 동향
  (3) 향후 AI 발전 양상
  3) 국가 안보 관점의 인공지능 기술 도전ㆍ기회 요소
  (1) 미ㆍ중 및 글로벌 동향
  (2) 중점 보호 및 육성 기술
  가. 지능형 반도체
  나. 자율무기
  다. 생성적 적대 신경망
  4) 시사점
  
  13. OECD AI 시스템 분류 프레임워크 분석
  1) OECD AI 시스템 분류 프레임워크란?
  (1) 개요
  (2) 인공지능 시스템 특성을 이해할 수 있는 프레임워크 개발
  2) 인공지능 시스템 분류 프레임워크 구성
  (1) 인간과 지구
  (2) 경제적 맥락(Context)
  (3) 데이터 및 입력
  (4) 인공지능 모델
  (5) 태스크 및 출력
  3) 주요 애플리케이션에 대한 프레임워크 적용
  (1) 신용점수 시스템
  (2) 알파고 제로
  (3) Qlector Leap 시스템(제조)
  (4) GPT-3(언어모델)
  4) OECD 향후 계획
  5) 우리나라 정책적 시사점
  
  14. AI 활성화를 위한 3대 자원(데이터, 알고리즘, 컴퓨팅 파워) 지원 전략
  1) 이미지넷 챌린지를 통해 본 AI 핵심 자원
  2) AI 3대 자원 주요 현황과 이슈 분석
  3) 국내의 핵심자원 지원사업 및 주요 이슈
  (1) 국내 AI 3대 자원 지원현황 분석
  (2) 데이터 지원 주요 사업
  가. 빅데이터 플랫폼 및 네트워크 구축 사업
  나. AI 학습용 데이터 구축 사업
  (3) 사전 훈련(학습)된 모델 지원
  (4) AI 활성화를 위한 컴퓨팅 자원 지원
  4) 인공지능(AI) 3대 자원 지원의 개선 방향
  (1) 데이터
  (2) 알고리즘 및 모델
  (3) 컴퓨팅 파워(자원)
  5) AI 생태계 활성화를 위한 자원 지원 전략
  (1) 커뮤니티 지향 AI자원 지원 체계 필요
  (2) AI 응용서비스 활성화 관점의 자원 지원이 중요
  (3) AI 학습용 데이터 구축을 위한 산업ㆍ기술별 로드맵 수립
  (4) AI 분야 신개념 검증 프로젝트를 통해 글로벌 선도 (연합 학습)
  
  15. 메타버스와 AI
  1) 메타버스를 넘어선 AI
  (1) 미국 투자 흐름 메타버스에서 AI로
  (2) 기업들도 ‘메타버스에서 AI로’
  (3) GPT-4의 특징은 협업
  (4) AI에 대한 지나친 맹신은 문제
  (5) 미국 정부 AI가 진화할 곳을 보다
  (6) GPT-4 거짓정보 더 잘 퍼뜨려
  (7) 결론
  2) 생성 AI와 메타버스의 만남
  (1) 개요
  3) 생성 AI × 메타버스, 3대 진화 방향
  (1) 메타버스 제작 방식의 진화
  (2) 상호작용의 진화
  (3) 가치 창출 방식의 진화
  4) 메타버스, 생성AI 엔진을 달다
  5) 공간컴퓨팅 및 인공지능
  (1) 공간컴퓨팅
  (2) 인공지능(AI)
  6) 공간컴퓨팅ㆍ인공지능 x 메타버스 진화 방향
  (1) 공간의 진화 : 신공간화·초개인화
  (2) 기기의 진화 : 멀티모달화ㆍ복합경쟁화
  (3) 경제의 진화 : 디지털 공간경제의 부상
  (4) 시사점

출판사 서평

□ 최근 인공지능은 놀라운 속도로 발전하며 우리 삶의 거의 모든 부분에 깊숙이 스며들고 있다. 최근에는 '에이전틱 AI' 가 급부상하고 있다. 이른바 생성형 AI 시대를 넘어 에이전틱 AI 시대가 도래하고 있는 것이다. 에이전틱 AI는 독립적으로 의사결정을 내리고 행동할 수 있는 자율적인 AI 시스템을 의미하며 이에 가장 중요한 역할을 하는 부분이 AI 에이전트다. 기존의 AI는 특정 작업을 수행하기 위해 사람의 명령이나 데이터 입력이 필요했으나, AI 에이전트는 다양한 환경과 상황을 스스로 분석해 자율적으로 행동할 수 있다.

□ 2025년이 도래하고 의료기기, 통신산업, 엔터테인먼트, 로봇산업, 자동차, 등과 같은 산업들은 자사의 독점 데이터와 결합하고, 추론할 수 있는 AI를 개발하기 위해 준비하고 있다. 이들은 데이터를 활용하고, 거의 즉각적인 인사이트를 제공할 수 있는 병원, 공장, 자동화 기기, 모바일 기기에 도입될 것이라고 예측한다.

□ 휴머노이드 로봇의 도입을 늦춘 가장 큰 요인 중 하나는 경제성입니다. 하지만 에이전틱 AI가 로봇에 새로운 인텔리전스를 부여함에 따라, 로봇의 도입은 증가하고, 비용은 급격히 낮아질 것입니다. 이러한 기기들이 상당히 저렴해짐에 따라, 모바일 기기처럼 산업 전반에 걸쳐 보편화될 전망이다.

□ 의료분야에서 AI는 디지털 트윈, 시뮬레이션, AI는 가상 환경에서 로봇 시스템을 훈련하고 테스트해 실제 임상실험과 관련된 위험을 줄이는 것을 가능하게 하고, 거의 모든 시나리오에서 로봇이 반응하도록 훈련해 다양한 임상 상황에서 로봇의 적응력과 성능을 향상시킬 수 있게 한다. 또한 복잡한 작업을 수행하기 위해 로봇을 훈련하는 등 자율 수술 로봇을 현실화할 예정이다. 이러한 수술 로봇은 복잡한 수술 작업을 정밀하게 수행해, 환자의 회복 시간을 단축하고 의사들의 정신적 부담을 줄일 것이다.

□ 금융분야에서 AI 활용은 폭발적으로 증가하고 있다. 자금 세탁 방지와 고객 확인 규정을 위한 신원 확인 개선, 거래 사기에 대한 오탐지 감소, 시장 수익률 개선을 위한 새로운 거래 전략 창출 등이 포함되고, 문서 관리를 자동화하고 자금 조달 주기를 단축해 소비자와 기업의 금융 여정을 지원한다. 이러한 기회를 활용하기 위해 금융 기관은 풀스택 가속 컴퓨팅을 사용해 성능과 활용도를 극대화하는 AI 팩토리를 구축한다. 이를 통해 수백 개 이상의 사용 사례를 지원하는 AI 지원 애플리케이션을 구축함으로써 경쟁에서 차별화할 수 있다.

□ fortunebusinessinsights의 자료에 따르면 AI의 세계 시장 규모는 7년간 연평균 성장률 20.4%로 증가하며 ’22년 약 4,279억 달러에서 ’28년 1조 3,037억 달러 규모로 성장할 것으로 전망이다. 산업 전반의 AI 채택 증가하고 있으며 의료, 소매, 금융, 제조, 자동차 등 다양한 산업에서 효율성 향상, 고객 경험 개선, 혁신 촉진을 위해 AI 기술을 적극 도입할 예정이다.
- 인터넷, 사물인터넷(IoT) 기기, 소셜 미디어 등에서 생성되는 방대한 데이터의 처리 및 분석을 위해 AI 기반 솔루션의 필요성이 높아지는 추세이다.

□ 한국IDC의 자료에 따르면 AI의 국내 시장 규모는 7년간 연평균 성장률 14.9%로 증가하며 ’22년 약 2조 2,740억 원에서 ’28년 5조 9,347억 원 규모로 성장할 것으로 전망이며, AI 국가전략, 데이터댐 구축, AI 반도체 개발 등 정부의 적극적인 지원과 투자로 AI 생태계를 활성화할 예정이다.
- 클라우드 컴퓨팅, 5G 네트워크, 고성능 AI 반도체 등 기술적 기반 강화로 AI 기술의 도입과 활용이 용이해지고 있다.

□ 본 보고서는 AI, 빅데이터 핵심 분야 시장분석은 물론 인공지능 관련 비즈니스 트렌드 분석, 국내외 스타트업의 AI 비즈니스 사례와 신규 비즈니스 모델 분석, 국내외 기술개발 동향 등을 심층적으로 다루고 있다. 하시는 일과 관련 사업에 도움이 되기를 바란다.

기본정보

ISBN	9791194179337
발행(출시)일자	2025년 03월 04일
쪽수	571쪽
총권수	1권