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2024년 생성형 AI 시장 동향 및 2025년 전망: 성장요인과 과제 분석

일반 리포트 2025년 05월 03일
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목차

  1. 요약
  2. 2024년 생성형 AI 시장 현황과 주요 동향
  3. 2024년 생성형 AI 기술 트렌드
  4. 2025년 생성형 AI 시장 전망
  5. 2025년 성장 요인 및 해결 과제
  6. 결론

1. 요약

  • 2024년 생성형 AI 시장은 급격한 성장세를 보였으며, 이 보고서는 해당 기간의 주요 동향과 시장 전망을 분석합니다. 특히, 의료 분야와 소비자용 이미지 및 텍스트 생성 서비스의 확산이 두드러졌으며, 시장 규모는 약 1,750억 달러에 달했습니다. 이 성장은 2031년까지 2,001억 달러에 이를 것으로 예상되며, 연평균 복합 성장률(CAGR)은 약 35.8%에 이릅니다. 생성형 AI는 머신러닝과 딥러닝 알고리즘을 활용하여 비정형 데이터를 처리하고, 기업의 효율성을 높이며 맞춤형 치료를 가능하게 하고 있습니다.

  • 의료 분야에서 생성형 AI는 진단, 치료 계획 수립 및 환자 참여 증대에 기여하고 있으며, AI 기반 솔루션들이 공공 보건 발전을 지원하고 있습니다. 2023년 기준의 글로벌 의료 AI 시장 규모는 1,750억 달러로, 실행 비용 절감과 진단 정확도가 크게 향상되었습니다. 또한, 기술이 고도화됨에 따라 기업 및 개인 사용자의 AI 채택이 두 배로 증가하였으며, 멀티모달 모델과 임상시험 승인 등의 발전이 함께 진행되었습니다.

  • 특히 생서형 AI의 다양한 활용 분야가 각광받고 있으며, 이 기술은 의사결정을 지원하고 기존 비즈니스 모델을 혁신하는 중요한 역할을 하고 있습니다. 향후 시장에서는 데이터 서비스 인프라 및 컴퓨팅 파워의 확대, 프라이버시 및 규제 문제 해결이 중요한 변수로 작용할 것으로 예상됩니다.

2. 2024년 생성형 AI 시장 현황과 주요 동향

  • 2-1. 글로벌 시장 규모 및 성장률

  • 2024년 생성형 AI 시장은 이전 해와 비교해 급격히 성장하며, 약 1,750억 달러에 달하는 시장 규모에 이를 것으로 예상됩니다. 이 성장세는 제약 산업의 디지털 혁신, 의료 분야에서의 인공지능 활용 확대, 그리고 전체적인 데이터 서비스 시장의 상승으로 인해 촉진되었습니다. 특히 미래 2031년까지는 2,001억 달러에 이를 것으로 보이며, 이 기간 동안 연평균 복합 성장률(CAGR)은 약 35.8%에 달할 것으로 분석되고 있습니다.

  • 생성형 AI는 머신러닝과 딥러닝 알고리즘을 활용해 방대한 비정형 데이터를 처리하고, 현실 세계의 문제 해결에 기여하고 있습니다. 이러한 기술력 덕분에 AI는 기업의 경영 효율성을 높이는 한편, 환자 맞춤형 치료를 가능하게 합니다.

  • 2-2. 의료 분야 생성형 AI 시장 현황

  • 의료 분야에서의 생성형 AI는 특히 진단, 치료 계획 수립 및 환자 참여를 증대시키는 데 기여하고 있습니다. 예를 들어, AI는 환자의 유전자 정보와 의료 기록을 기반으로 맞춤형 치료 방안을 제안하는 데 활발히 활용되고 있습니다. 2023년 글로벌 의료 AI 시장 규모는 1,750억 달러였으며, 운영 비용을 절감하고 진단 정확도를 높이는데 중대한 역할을 하고 있습니다.

  • 더불어 2024년부터는 WHO의 S.A.R.A.H. 프로그램과 같은 혁신적인 디지털 솔루션들이 도입되면서 공공 보건을 위한 발전이 기대되고 있습니다. AI는 실시간으로 데이터를 분석하여 빠른 의사결정을 가능하게 하고, 환자와 의료진 간의 양방향 소통을 증진시키는 역할을 하고 있습니다.

  • 2-3. 소비자·기업 채택 증가 추세

  • 생성형 AI의 소비자 및 기업 사용자 채택이 급격히 증가하고 있습니다. 최근 조사에 따르면, 생성형 AI를 사용하는 소비자는 2배로 증가했으며, 특히 이미지 변환 및 글쓰기 분야에서의 활용이 두드러진 것으로 나타났습니다. 이는 기술의 유용성에 대한 인식 변화와 더불어 사용자 경험의 향상 덕분이라고 할 수 있습니다.

  • 또한, AI 기반 도구들이 다양하게 발전함에 따라 사용자들은 더욱 간편하고 효과적인 방식으로 업무를 진행할 수 있게 되었습니다. 예를 들어, 챗GPT와 같은 AI 모델은 정보 검색과 글쓰기에서 강세를 보이며, 사용자의 실제 요구를 충족시키는 데 큰 기여를 하고 있습니다.

  • 2-4. 다양한 활용 분야별 확산 양상

  • 생성형 AI는 의료 분야에 머물지 않고 다양한 산업으로 그 활용처를 넓혀가고 있습니다. 문학적 창작에서부터 복잡한 데이터 분석에 이르기까지, AI의 적용 영역은 매우 광범위합니다. 예를 들어, 의료 영상 분석, 맞춤형 치료 계획 수립, 의무 기록 자동화 등에서의 성공 사례들은 AI 기술이 실질적으로 의사결정의 질을 향상시킬 수 있는 잠재력을 지니고 있음을 보여줍니다.

  • 또한, 이러한 기술들은 특히 데이터 분석 및 자문 서비스, 그리고 신약 개발에서도 그 역할을 강화하고 있습니다. 각 산업에서 AI 도입이 발생하면서, 기존의 비즈니스 모델이 혁신되는 계기가 마련되고 있습니다.

3. 2024년 생성형 AI 기술 트렌드

  • 3-1. 멀티모달 생성 AI 모델 발전

  • 2024년에는 멀티모달 생성 AI 모델이 주목받으며 급속도로 발전하였습니다. 이 모델은 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 형태의 데이터를 통합하여 이해하고 생성할 수 있는 능력을 보유하고 있습니다. 예를 들어, OpenAI의 GPT-4와 DALL-E 등은 텍스트와 이미지 간의 상호작용을 통해 사용자가 입력한 텍스트를 기반으로 고유한 이미지를 생성하는 데 성공했습니다. 이러한 모델들은 주로 대규모의 데이터 세트를 학습하여 일반적인 패턴을 인식하고, 비슷한 형태의 콘텐츠를 생성하는 능력을 갖추게 됩니다. 2024년에는 이러한 멀티모달 모델이 다양한 산업에서의 활용이 증가함에 따라 기업들은 사용자 경험을 개선하기 위해 이러한 기술을 접목한 서비스를 도입하고 있습니다.

  • 3-2. 전문 도메인 특화 임상·의료 응용

  • 특히 의료 분야에서 생성형 AI의 전문 도메인 특화 응용이 두드러지게 나타났습니다. 생성형 AI는 이전의 데이터 분석에서 한 걸음 더 나아가, 인공지능 기반 의료기기 개발에 중요한 역할을 맡고 있습니다. 예를 들어, 식품의약품안전처는 최근 생성 AI 기반의 의료기기인 흉부 엑스레이 판독문 작성 소프트웨어인 'AI Read-CXR'에 대한 임상시험 계획을 승인하였습니다. 이 기술은 자동으로 의료 영상을 분석하고 맞춤형 판독문을 생성함으로써 의사의 진단 보조 역할을 넘어, 의료진의 업무 효율을 크게 향상시키는 방향으로 발전하고 있습니다. 이 외에도 여러 헬스케어 스타트업들이 생성형 AI를 활용하여 맞춤형 치료 계획을 수립하고, 의료 문서를 자동으로 작성하며, 환자 상담 서비스 등을 제공하고 있습니다.

  • 3-3. AI 에이전트와 업무 자동화

  • 2024년에는 AI 기술이 진화하면서 AI 에이전트를 통한 업무 자동화가 널리 확산되었습니다. 특히 마이크로소프트의 보고서에 따르면, 기업들이 AI를 활용하여 비즈니스를 재설계하는 추세가 뚜렷해졌습니다. 많은 기업들이 AI 에이전트를 도입함으로써 직원들의 부담을 덜고 생산성을 높이기 위해 노력하고 있습니다. 예를 들어, 업무 반복 작업을 자동화하는 AI 도구가 많이 출시되었고, 이제는 고객 서비스부터 데이터 분석에 이르기까지 다양한 직무에서 AI가 사용자와 상호작용하게 되었습니다. 이러한 경향은 기업 운영의 효율성을 높일 뿐만 아니라, 기업 내부에서 새로운 경력 기회를 창출하는 데에도 기여하고 있습니다.

  • 3-4. 생성형 AI 임상시험 및 상용화 사례

  • 2024년에는 생성형 AI의 임상시험 및 상용화가 활발히 이루어졌습니다. 국내에서는 최근 생성AI 기반의 의료기기인 'M4CXR'이 임상시험 계획서를 제출하여 긍정적인 반응을 얻고 있습니다. 이와 같은 상용화 사례는 생성형 AI가 실제 의료 현장에 도입되고 있음을 반영합니다. 이러한 임상시험들은 생성형 AI의 신뢰성을 높이는 한편, 안전성과 유효성 평가를 통해 시장에서의 채택을 가속화할 것입니다. 다수의 헬스케어 기업들이 이러한 기술을 유용하게 활용하고 있으며, 앞으로 의료 분야가 더욱 진화할 것으로 기대됩니다.

4. 2025년 생성형 AI 시장 전망

  • 4-1. 경쟁 구도 및 투자 동향

  • 2025년 생성형 AI 시장의 경쟁 구도는 더욱 치열해질 것입니다. 주요 기술 기업들이 AI 스타트업에 대한 투자를 늘리고 있으며, 이는 시장에서의 경쟁력을 높이는 주요 요소로 작용하고 있습니다. 2023년에 전 세계적으로 생성형 AI 스타트업은 100억 달러의 벤처 자본을 유치했으며, 이러한 성장 추세는 2025년에도 계속될 것으로 예상됩니다. 또한, 기업들은 AI 도입을 통해 혁신과 효율성을 동시에 추구하고 있으며, 이러한 흐름은 전체 생성형 AI 시장의 신뢰성과 지속 가능성을 높일 것입니다.

5. 2025년 성장 요인 및 해결 과제

  • 5-1. 데이터·컴퓨팅 인프라 개선

  • 2025년 생성형 AI 시장의 성장은 데이터와 컴퓨팅 인프라의 개선을 통해 더욱 가속화될 것으로 예상됩니다. 최근 AI 데이터 서비스 시장이 2024년 49억 5,000만 달러에서 2025년 57억 달러로 성장할 것으로 전망되며, 이는 연평균 15.42%의 성장률을 나타냅니다. 이러한 성장은 기업들이 데이터 분석을 통해 의사결정을 최적화하고, 경쟁 우위를 확보하기 위한 노력의 일환으로 볼 수 있습니다. 특히, 기업들은 클라우드 솔루션과 자동화 기술을 채택하여 데이터 수집 및 처리 역량을 강화하고 있습니다. 이는 고객의 기대에 부합하는 맞춤형 서비스 제공을 가능하게 하고, 결과적으로 생산성과 효율성을 높이고 있습니다.

  • 5-2. 규제 및 프라이버시 리스크 관리

  • 생성형 AI 기술의 발전은 개인정보 보호 및 데이터 윤리에 대한 새로운 도전 과제를 동반하고 있습니다. 2025년 4월 16일, Norton은 AI를 통해 생성된 이미지가 개인 정보를 노출할 위험이 있다고 경고한 바 있습니다. 이는 특히 사용자가 AI 도구에 민감한 정보를 공유할 경우 발생할 수 있는 리스크를 강조하고 있습니다. 이러한 맥락에서 생성형 AI 기업들은 데이터 보호 법규와 윤리적 기준을 준수하기 위해 더욱 철저한 내부 정책을 마련해야 합니다. 정책당국은 기업들이 이러한 리스크를 관리할 수 있도록 명확하고 일관된 규제를 통해 가이드를 제공해야 할 것입니다.

  • 5-3. 안정성·설명 가능성 확보

  • 2025년에는 생성형 AI 시스템의 안정성과 설명 가능성을 확보하는 것이 핵심 과제로 부각될 것입니다. 최근 AI 기반 의료기기의 임상시험 계획 승인 사례에서 볼 수 있듯이, AI 시스템의 신뢰성을 높이기 위해서는 이를 객관적으로 검증할 수 있는 기준과 절차가 필수적입니다. 예를 들어, 최근 승인된 생성AI 기반 의료기기는 그 출력의 일관성을 보장하기 위해 주관적 입력을 배제하는 방식을 채택했습니다. 이와 같은 접근은 AI의 결과가 예측 가능하고 이해 가능하도록 돕는데 있어 중요한 역할을 하며, 의료 현장에서의 신뢰도 향상에 기여할 것입니다.

  • 5-4. 전문 인력·윤리 가이드라인 강화

  • AI 기술의 발전과 함께 전문 인력의 중요성이 증가하고 있습니다. 기업 및 기관은 AI의 개발 및 활용을 위한 전문 인력 양성에 투자해야 하며, 이는 AI 기술이 지속 가능한 방식으로 발전하는 데 기여할 것입니다. 또한, AI 활용에 대한 윤리적 가이드라인을 강화하여 기술의 사용이 사회적 가치에 부합하도록 만드는 것이 필수적입니다. 최근 식약처는 생성형 AI 의료기기의 허가·심사 가이드라인을 마련하여, 안전하고 유효한 기술 개발에 기여하고자 했습니다. 이러한 노력은 산업 전반에서 AI 기술의 신뢰성을 높이고, 궁극적으로는 사회에 긍정적인 영향을 미치는 방향으로 나아가야 할 것입니다.

결론

  • 2024년 생성형 AI 시장은 여러 산업에 걸쳐 급속한 성장세를 보여주었으며, 의료 및 콘텐츠 생성 분야에서의 혁신이 주목받았습니다. 2025년에는 데이터 서비스 기반 강화와 컴퓨팅 자원의 확장이 시장 성장을 이끌 동력으로 작용할 것으로 보입니다. 하지만, 이러한 발전과 함께 프라이버시, 안전성, 윤리적 책임 문제를 해결하는 것이 지속 가능한 성장을 위해 필수적입니다.

  • 기업들은 기술의 고도화와 함께 명확한 규제와 가이드라인을 수립해야 하며, 이는 생성형 AI의 신뢰성을 높이는 데 중요합니다. 또한, 전문 인력의 양성과 협업 구조 강화가 필요하며, 최근 식약처의 AI 의료기기에 대한 가이드라인과 같은 노력이 그러한 방향으로 나아가는 데 기여할 것입니다. 이러한 조치를 통해 생성형 AI의 잠재력을 최대한 활용할 수 있는 기반을 마련하고, 다양한 분야에서의 혁신을 촉진할 수 있을 것입니다.

  • 따라서, 생성형 AI 기술이 사회적 가치에 부합하는 방향으로 발전하도록 노력해야 하며, 이에 따라 기업과 정책당국의 긴밀한 협력이 필요합니다. 앞으로 생성형 AI의 확산은 더욱 가속화될 것으로 기대되며, 이는 산업 전반에 긍정적인 영향을 줄 것입니다.

용어집

  • 생성형 AI: 생성형 AI는 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘을 통해 비정형 데이터를 분석하고, 이를 바탕으로 새로운 텍스트, 이미지 등을 생성하는 인공지능 기술입니다. 최근에는 의료, 콘텐츠 생성, 이미지 변환 등 다양한 분야에서 활발히 활용되고 있으며, 2024년 급격한 시장 성장을 이뤘습니다.
  • CAGR: CAGR(Compound Annual Growth Rate)는 연평균 복합 성장률을 나타내는 지표로, 일정 기간 동안의 투자 수익률을 지속적인 성장률로 환산한 값입니다. 이 보고서에서는 생성형 AI 시장의 예측 성장률을 나타내기 위해 사용되며, 예상 CAGR은 약 35.8%입니다.
  • 멀티모달: 멀티모달 기술은 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 형태의 데이터를 통합하여 이해하고 처리할 수 있는 능력을 의미합니다. 2024년 발생한 멀티모달 생성형 AI 모델의 발전은 AI가 보다 풍부한 사용자 경험을 제공하는 데 기여하고 있습니다.
  • 프라이버시: 프라이버시는 개인의 정보 보호와 관련된 개념으로, AI 기술의 발전과 함께 사용자의 데이터가 노출될 위험이 증가하고 있습니다. 2025년에는 생성형 AI의 프라이버시 리스크 관리가 중요한 이슈로 대두되고 있습니다.
  • 규제: 규제는 특정 행위를 법적으로 통제하는 체계를 의미하며, AI 기술의 발전과 관련하여 명확하고 일관된 법규가 필요하다고 강조되고 있습니다. 이는 기업들이 개인정보 보호와 윤리적 기준을 준수하도록 안내하는 역할을 합니다.
  • AI 에이전트: AI 에이전트는 인공지능 기술을 활용하여 업무를 자동화하고, 사용자의 상호작용을 통해 다양한 업무를 수행하는 소프트웨어입니다. 2024년에는 이러한 AI 에이전트가 기업의 생산성 향상에 기여하고 있습니다.
  • 임상시험: 임상시험은 새로운 의료기기 및 치료법의 안전성과 유효성을 평가하기 위해 진행되는 연구입니다. 생성형 AI가 활용된 의료기기의 임상시험 승인 사례가 증가함에 따라, AI의 신뢰성과 활용 가능성이 높아지고 있습니다.
  • 데이터 서비스: 데이터 서비스는 데이터를 수집, 처리, 분석하여 가치를 창출하는 서비스를 의미합니다. 2025년에는 생성형 AI 시장의 성장에 중요한 역할을 할 것으로 예상되며, 데이터 서비스 인프라의 강화를 통해 기업의 경쟁력을 높이는 데 기여할 것입니다.

출처 문서