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2025년 상반기 AI 시장 동향과 에이전틱 AI 부상 분석

일반 리포트 2025년 06월 18일
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목차

  1. 글로벌 빅테크 AI 전략과 규제 동향
  2. 국내 AI 에코시스템과 신모델 출시
  3. 에이전틱 AI의 부상과 기업 전략
  4. 산업별 AI 채택 현황과 도전 과제
  5. 주요 AI 컨퍼런스와 인프라 혁신
  6. 결론

1. 요약

  • 2025년 5월 말부터 6월 중순까지 AI 분야는 글로벌 및 국내에서 폭넓은 변화가 이루어졌습니다. 대형 모델의 확장, 에이전틱 AI의 성숙, 산업별 솔루션의 경쟁, 규제 및 윤리 이슈, 그리고 인프라 혁신 등 다양한 측면에서 AI의 발전이 가속화되었습니다. 구글, 오픈AI, 메타와 같은 빅테크 기업들은 AI 전략을 통해 모델 성능과 안전성을 강화하고 있으며, 동시에 EU는 디지털 시장법을 통해 시장 지배 남용을 막기 위한 조치를 취하고 있습니다. 국내에서는 이스트소프트의 ‘앨런 LLM’을 출시하며 AI 기술의 상용화에 한 걸음 더 나아갔고, 솔트룩스는 SAC 2025에서 ‘루시아 3’와 ‘구버’를 공개하여 에이전틱 AI의 경쟁을 심화시키고 있습니다.

  • 최근 IBM의 조사에 따르면, AI 도입 기업 중 25%만이 ROI를 달성한 것으로 나타났으며, 투자 확대에도 불구하고 조직문화, 데이터 부족, 인재 확보가 주요 장애 요소로 지적되었습니다. 델 테크놀로지스 월드, 컴퓨텍스, 구글 마케팅 라이브와 같은 주요 컨퍼런스는 AI 인프라 혁신과 크리에이티브 도구의 발전을 소개하며 다가오는 과제와 방향성을 제시하였습니다. 이러한 변화들은 AI 생태계를 더욱 복잡하게 만들고 있으며, 이에 따라 기업들은 AI 도입 전략을 재정립해야 할 필요성이 커지고 있습니다.

2. 글로벌 빅테크 AI 전략과 규제 동향

  • 2-1. 빅테크 모델별 전략 비교

  • 최근 AI 선두 기업인 구글, 오픈AI, 메타, 앤트로픽 등의 전략을 비교하면 그 각기 다른 접근 방식이 드러납니다. 구글은 '제미나이' 시리즈를 통해 과학적 발전과 인류에 기여하는 AI 개발에 집중하고 있으며, AI를 문제 해결 시스템으로 활용하려고 합니다. 오픈AI는 '모든 인류에게 도움이 되는 AGI' 개발을 목표로 하고 있으며, 생성형 AI 모델인 '챗GPT'로 사용자 경험을 혁신하는 데 주력하고 있습니다. 메타는 AI democratization을 목표로 하여 모든 개발자가 쉽게 사용할 수 있는 오픈소스 모델을 제공하는 등, AI 기술의 개방성을 강조하고 있습니다. 마지막으로 앤트로픽은 AI의 안전과 해석 가능성을 중시하며, 실질적인 책임을 다하고 있습니다.

  • 2-2. LLM 안전성 및 거절 메커니즘

  • 대형 언어 모델(LLM)의 안전성은 사용자가 요청하는 다양한 명령을 거절할 수 있는 능력에 크게 좌우됩니다. 특히, 최근 연구에 따르면 LLM은 길고 비논리적인 입력에 대해 취약성을 보이고 있습니다. 예를 들어, 연구진은 '길게 헛소리하는 기법'을 통해 AI의 안전 장치를 우회할 수 있는 사례를 발견했습니다. 이와 같은 연구는 AI 기업들이 개별 명령어 뿐만 아니라 전체 문맥을 고려하여 AI의 안전성을 강화해야 함을 시사합니다.

  • 2-3. EU 디지털시장법 첫 제재 사례

  • 2025년 4월, 유럽연합(EU)은 디지털시장법을 위반한 메타에게 2억 유로의 과징금을 부과했습니다. 이는 메타가 개인정보를 구둣으로 처리하도록 강요한 것으로, 이는 시장에서의 공정성을 해치는 행위로 간주되었습니다. EU의 이번 제재는 기업들이 데이터 수집 방식에 주의를 기울여야 한다는 경고이며, AI 스타트업과의 동맹관계에서 경쟁 제한 우려가 커질 것으로 예상됩니다.

  • 2-4. 구글 Gemini 2.5 확장 전략

  • 구글은 2025년 6월 17일에 발표된 내용을 통해 '제미나이 2.5' 모델을 확장했습니다. 이 모델은 고급 추론 기능 및 다중 모달 이해 능력으로 사용자 질문 의도를 보다 정확하게 파악할 수 있도록 설계되었습니다. 특히, 이 모델은 여러 개의 쿼리를 동시에 수행함으로써 정보 수집의 속도를 높이고, 더욱 종합적이고 정교한 응답을 제공하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 이에 따라 구글은 AI의 실생활 통합을 선도하기 위한 기회를 더욱 확대할 것으로 기대됩니다.

3. 국내 AI 에코시스템과 신모델 출시

  • 3-1. 이스트소프트 ‘앨런 LLM’ 공식 출시

  • 2025년 6월 17일, 이스트소프트는 자체 개발한 대규모 언어 모델인 ‘앨런 LLM’을 공식 출시하며 본격적인 서비스 제공에 나섰습니다. 앨런 LLM은 AI 검색 엔진 ‘앨런’의 노하우를 바탕으로 개발된 모델로, 검색 증강 생성(RAG) 기반의 보고서 생성과 추론에 특화된 오픈소스 모델입니다. 앨런 LLM은 디지털 정보 처리 및 의사결정 과정에서 고도화된 팩트체킹, 검색 결과 필터링 및 랭킹 최적화의 기능을 제공합니다. 이러한 기능들은 사용자가 요청하는 정보에 대한 정확성을 높여주는 데 크게 기여할 수 있습니다. 이스트소프트는 앨런 LLM의 하반기 오픈소스 공개 계획을 밝혀, 경량 모델부터 순차적으로 제공할 예정입니다.

  • 이스트소프트의 대표인 정상원은 앨런 LLM의 출시가 LLM 기업으로서 기술 내재화와 실질적인 제품화를 동시 달성한 이정표가 될 것이라고 강조했습니다. 이 모델은 전통적인 AI 검색 엔진의 한계를 극복하고, 보다 진보된 에이전틱 AI 환경을 제공할 수 있도록 설계되었습니다.

  • 3-2. 솔트룩스 SAC 2025 개요

  • 2025년 5월 29일, 솔트룩스는 제19회 ‘Saltlux AI Conference 2025(SAC 2025)’를 개최하며, AI 에이전트 및 솔루션들을 대거 공개했습니다. 이번 컨퍼런스의 주제인 'AI 에이전트가 세상을 집어 삼키다'는 AI의 선도적 역할을 강조하며, 에이전틱 AI 솔루션의 중요성을 부각했습니다. 특히, 솔트룩스는 ‘루시아 3’ 모델을 소개하며, 언어 생성과 이해를 겸비한 복합 모듈 구조를 통해 자율형 AI 에이전트 구축의 미래를 제시했습니다. 이는 단순한 질의응답을 넘어 스스로 사고하고 실행할 수 있는 AI의 발달을 의미합니다.

  • 루시아 3는 LUXIA3 LLM, LUXIA3 Deep, LUXIA3 VLM의 세 가지 모듈로 구성되며, 각각 언어 처리, 복잡한 추론 및 비정형 정보 분석에 최적화되어 있습니다. 솔트룩스는 이 모델을 통해 에이전틱 AI 시장에서 차별적인 경쟁력을 확보할 계획입니다.

  • 3-3. 차세대 모델 ‘루시아 3’ 공개

  • SAC 2025 현장에서 공개된 ‘루시아 3’는 언어 생성 및 이해에 최적화된 AI 모델로, 다양한 문제에 대한 고도화된 사고 능력을 발휘합니다. 루시아 3는 복잡한 사용자 요청에 대해 스스로 추론 경로를 조정하는 능력을 가지고 있어, 단순 질문에서도 고차원적인 분석을 수행할 수 있습니다. 이 모델의 출시로 인해 솔트룩스는 국내 AI 시장에서 입지를 더욱 강화할 것으로 기대하고 있습니다.

  • 특히 루시아 3 VLM은 멀티모달 기능을 제공하여 이미지, 문서, 데이터 그래프 등 다양한 형태의 정보를 처리하여 통합된 분석을 가능하게 합니다. 이는 전문가 리포트 생성을 더욱 효율적으로 만들어 산업별 맞춤형 AI 솔루션 제공에 기여할 것입니다.

  • 3-4. 에이전틱 플랫폼 ‘구버’ 특징

  • 솔트룩스는 이번 SAC 2025에서 에이전틱 AI 플랫폼인 ‘구버’의 정식 버전을 공개했습니다. 구버는 단순한 응답을 넘어 심층적인 분석을 위한 ‘딥리서치’ 기능을 탑재하였습니다. 이 기능은 100개 이상의 정보 소스를 참조하여 전문적인 보고서를 생성하도록 설계되어 있으며, 그간의 AI 솔루션과는 차별화된 접근을 선보이고 있습니다. 사용자는 구버를 통해 AI 에이전트가 제공하는 정보에서 최대한의 가치를 끌어낼 수 있습니다.

  • 구버의 주요 기능 중 하나는 사용자가 원하는 정보를 매일 자동으로 검색하고, 그 결과를 기반으로 맞춤형 보고서를 생성하는 것입니다. 이러한 성과는 특히 투자 및 연구개발 분야에서 효율성을 높이는 데 기여할 것으로 보입니다. 솔트룩스는 구버를 통해 고객 맞춤형 솔루션 생태계를 확립할 계획입니다.

4. 에이전틱 AI의 부상과 기업 전략

  • 4-1. 에이전틱 AI 개념 및 정의

  • 에이전틱 AI(Agentic AI)는 단순히 사용자에게 명령을 수행하는 것을 넘어서, 독립적으로 목표를 설정하고 주변 환경과 상호작용하며 복잡한 과제를 자율적으로 계획하고 실행하는 AI의 새로운 유형을 의미합니다. 이는 AI가 ‘자율적 실행자’로서의 특성을 갖추고 있음을 나타내며, 인간과 유사한 방식으로 사고하고 행동할 수 있는 능력을 지니고 있습니다. 과거의 전통적인 AI가 사용자의 명확한 지시에 반응하는 반면, 에이전틱 AI는 자율적으로 목표를 이해하고 이를 달성하기 위한 전략을 수립할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 이러한 진화는 최근 거대언어모델(LLM)의 발전 덕분에 가능해졌습니다.

  • 에이전틱 AI는 ▲자율성 ▲목표 지향성 ▲능동적 환경 인식 및 상호작용 ▲학습 및 진화라는 특성으로 구별됩니다. 이러한 특성들은 에이전틱 AI가 예기치 않은 변화에도 유연하게 대응하면서도 효율적인 작업 수행이 가능하도록 돕습니다. 예를 들어, 에이전틱 AI는 환경 변화에 즉시 반응하고, 상황에 적합한 결정을 내리며, 필요 시 계획을 수정하는 등의 과정을 통해 최적의 결과를 이끌어냅니다.

  • 4-2. NiCE ‘Mpower Agents’ 출시

  • NiCE는 2025년 라스베이거스에서 개최된 Interactions 컨퍼런스에서 CXone Mpower Agents를 발표했습니다. 이 제품은 기업이 '완전 자동화된 AI 에이전트'를 신속하게 생성하고, 고객 서비스 생태계 내에서 자율적으로 작동할 수 있도록 설계되었습니다. Mpower Agents는 깊이 있는 고객 데이터를 기반으로 훈련된 AI 모델을 활용하여, 실제 서비스와 협력하며 고객의 요구를 충족시키는 것을 목표로 합니다.

  • 이들은 고객 서비스의 다양한 부문에서 작용할 수 있으며, 자동화 과업을 실시하고, 중간 사무 처리 및 뒷방 운영까지 포함하는 복잡한 업무를 수행할 수 있는 능력을 보입니다. NiCE는 Mpower Agents가 단순히 대화를 나누는 AI가 아니라, 실제로 고객의 요구를 충족하는 성과를 내기 위한 솔루션이라고 강조하였습니다. 이러한 기술은 전통적인 상담사 역할을 해야 할 AI에서 벗어나며, 고객의 필요를 전반적으로 만족시키기 위한 체계적인 접근법입니다.

  • 4-3. 기업용 AI 에이전트 확장 방안

  • 기업들은 에이전틱 AI를 도입하여 운영 효율성을 극대화하고 있습니다. 그러나 성공적인 도입을 위한 기초 작업은 무시할 수 없습니다. 다양한 산업에 걸쳐 AI 에이전트를 효과적으로 통합하기 위해 다음과 같은 접근 방식이 요구됩니다. 우선, 기업 내 특정 부서의 요구를 충족시키는 데 필요한 AI 에이전트의 필요성을 평가하고, 목표 지향적 자동화를 위한 특정 내부 프로세스를 재설계해야 합니다.

  • 전략적으로 고객 서비스, 구매, 재무 및 IT 프로세스를 포함한 다양한 분야에서 에이전틱 AI의 적용을 고려할 수 있으며, 이 과정에서 자동화해야 할 업무를 명확히 하고, 자동화의 범위를 재조정해야 합니다. 개별 부서와의 협력을 통해 데이터의 품질과 안전성을 확보하여 조직 전반에 걸쳐 AI 에이전트를 통합하여 비즈니스 가치를 창출하는 것은 필수적인 요소입니다.

5. 산업별 AI 채택 현황과 도전 과제

  • 5-1. 글로벌·국내 CEO 설문 결과

  • 2025년 6월 17일, 한국IBM은 글로벌 CEO 2000명을 대상으로 한 AI 관련 설문 조사 결과를 발표했습니다. 이 조사에 따르면, 전세계 CEO의 61%가 AI 에이전트를 도입하고 조직 전반에 이를 확산할 준비가 되어 있다고 응답했습니다. 반면에 국내 CEO는 응답자의 45%만이 이러한 의견에 동의하여, 전 세계에서 가장 낮은 수치를 기록했습니다. 이는 한국의 AI 채택이 글로벌 기준에 미치지 못하고 있음을 시사합니다.

  • 특히, AI 도입에 대한 리스크 감수 태도에서도 국내 CEO들은 신중한 입장을 보였습니다. 조사에 따르면, 응답한 글로벌 CEO의 64%가 기술의 가치를 충분히 이해하기 전에도 경쟁에서 뒤처지지 않기 위해 일부 기술에 투자하고 있다고 답한 반면, 국내 CEO는 52%에 그쳤습니다. 이러한 결과는 한국 기업들이 AI 도입에 대해 보다 보수적인 접근을 취하고 있다는 것을 보여줍니다.

  • 5-2. AI 투자 대비 ROI 달성률

  • 2025년 현재, AI 도입의 경제적 성과에 대한 질문에서도 인상적인 통계가 제시되었습니다. 전 세계 CEO의 65%는 ROI를 기반으로 AI 활용 사례를 적용하고 있으며, 68%는 혁신 ROI를 효과적으로 측정할 수 있는 지표를 보유하고 있다고 답했습니다. 그러나 최근 3년간 진행된 AI 프로젝트 중 예상 ROI를 달성한 비율은 24%에 불과하여, 한국의 기업들도 비슷한 수준이라는 분석이 있습니다.

  • AI 도입에 따른 투자 효과가 저조한 이유로는 데이터 기반의 의사 결정 부족과 조직문화의 장벽이 지적되었습니다. 한국 CEO의 경우, 기술 및 데이터 활용 환경을 개선하려는 필요성이 더욱 절실하게 느껴지고 있으며, 전사적 데이터 통합 아키텍처의 필요성에 대해서는 82%가 동의하고 있습니다.

  • 5-3. 데이터·조직문화·인재 장벽

  • AI 도입에 대한 국내 기업의 저조한 성과는 단순한 기술적 요소보다도 organizational culture, 데이터 환경, 인재 확보 문제와 깊은 연관이 있습니다. 보고서에 따르면, 56%의 CEO는 핵심 기술 인재 확보 및 유지의 어려움을 토로하고 있으며, 66%는 아웃소싱의 한계를 인식하고 있습니다. 이러한 현실은 기업들이 AI 기술을 효과적으로 활용하지 못하도록 만드는 주된 요인으로 작용하고 있습니다.

  • AI의 성공적인 도입은 데이터 품질과 관리 체계의 개선을 요구합니다. 국내 기업들은 독자적인 데이터 자산을 바탕으로 협업을 최적화할 수 있는 체계를 구축해야 할 필요성이 있습니다. 이러한 환경을 구축하는데 있어 한국 기업들은 글로벌 기업보다 더 많은 제약을 느끼고 있으며, 이를 극복하기 위해선 체계적인 접근과 지속적인 투자가 필요합니다.

6. 주요 AI 컨퍼런스와 인프라 혁신

  • 6-1. DTW 2025 AI 인프라 전략

  • 델 테크놀로지스 월드 2025(DTW 2025)는 AI 기반 인프라 전략을 중심으로 개최되었으며, '실행과 증명의 시간'으로 정의된 이번 컨퍼런스에서는 AI 도입의 전 과정을 아우르는 '델 AI 팩토리 2.0'이 선보였다. 이는 엔드투엔드 관리형 플랫폼으로, 기업 고객들이 클라우드와 온프레미스를 자유자재로 활용하여 AI를 효율적으로 구현할 수 있도록 지원하는 체계이다. 또한, 델은 AI 모델의 학습과 추론 속도를 향상시키기 위해 엔비디아의 다양한 하드웨어 제품과 솔루션을 통합하여 기업의 에이전틱 AI 수요를 충족할 예정이다. 제프 클라크 델 제품 및 운영 부문 부회장은 AI 시장이 빠르게 성장할 것이라 전망하며, 특히 2028년에는 생성형 AI와의 상호작용 중 3분의 1을 에이전틱 AI가 차지할 것으로 예측했다.

  • 6-2. 컴퓨텍스·레드햇·MS 빌드 조망

  • 컴퓨텍스 2025는 하드웨어 중심의 AI 생태계를 강조하며, 엔비디아의 GB200 NVL72 시스템과 DGX Spark가 주목받았다. 이들 시스템은 양자 컴퓨팅을 지원하여 매우 높은 AI 성능을 제공하며, 데이터센터 환경에서도 효율적인 운영이 가능하도록 설계되었다. 특히, NV링크 퓨전 기술을 통해 여러 GPU 간의 통신 속도를 극대화하여 클라우드 제공업체가 AI 데이터센터를 수백만 개의 GPU로 손쉽게 확장할 수 있게 할 것으로 기대된다. 한편, 레드햇 서밋 2025에서는 AI 기반 시스템 운영 및 양자 내성 암호 체계 등 현대적 요구 사항을 반영한 '레드햇 엔터프라이즈 리눅스 10(RHEL 10)'이 발표되어, AI 시대에 맞는 리눅스 운영체제의 재정의를 선도하고 있다. MS 빌드 2025에서는 사용자가 AI에게 코드를 위임하는 시대가 도래했음을 강조하며, AI 에이전트 기능을 강화한 여러 도구들이 발표되었다.

  • 6-3. 구글 Marketing Live AI 도구

  • 구글은 2025년 5월 21일 진행된 '구글 마케팅 라이브 2025' 이벤트에서 다양한 AI 도구들을 공개하며 기존의 디지털 커머스와 광고 방식을 혁신적으로 변화시키고자 하는 계획을 소개했다. AI 기반의 스마트 경매, 동적 크리에이티브 생성 기능 및 실시간 반응형 에이전트 기능 등이 포함된 이 도구들은 소비자와 브랜드 간의 상호작용을 발전시키고, 기업의 성장에 기여할 것으로 기대된다. 구글의 Vidhya Srinivasan 부사장은 '광고의 미래가 이미 도래했다'고 강조하며, AI가 재정의하는 광고 생태계를 통해 더 많은 기업들이 시장에서의 경쟁력을 강화할 수 있음을 시사했다.

결론

  • 2025년 상반기의 AI 시장은 기술 혁신과 상용화 경쟁, 규제 대응, 그리고 조직적 문화 수용의 네 가지 축이 상호작용하고 있습니다. 특히, 빅테크 기업들은 모델 경쟁력을 강화하며 에이전틱 AI의 확산이 기업 혁신을 촉진하는 주요한 요소로 작용하고 있습니다. 그러나 여전히 현장에서는 데이터 품질과 인재, 그리고 조직문화가 주요 장애물로 작용하고 있다는 점을 간과해서는 안 됩니다.

  • 앞으로 기업들은 RAG 기반의 검증 체계를 지속적으로 고도화하고, 에이전틱 AI 구현을 위한 플랫폼과 인프라에 대한 지속적인 투자가 필수적입니다. 더불어, EU DMA와 같은 글로벌 규제 흐름에 선제적으로 대응하여 윤리적 및 안전성 확보를 위한 내부 거버넌스를 강화해야 할 필요성이 큽니다. 마지막으로, 주요 컨퍼런스에서 제시된 인프라 및 크리에이티브 도구들은 차세대 AI 활용 방안을 제시하고 있으며, 이를 바탕으로 산업별 맞춤형 전략을 수립하는 것이 필수적입니다. 이러한 접근을 통해 지속 가능한 AI 생태계 구축이 가능할 것으로 기대됩니다.

용어집

  • 에이전틱 AI: 에이전틱 AI(Agentic AI)는 사용자에게 명령을 수행하는 것에서 벗어나 자율적으로 목표를 설정하고 주변 환경과 상호작용하며 복잡한 과제를 계획하고 실행하는 AI의 새로운 유형으로, 효율적인 작업 수행이 가능합니다.
  • LLM: 대형 언어 모델(LLM, Large Language Model)은 대규모 데이터셋을 기반으로 학습하여 자연어 처리(NLP) 작업을 수행하는 AI 모델을 의미하며, 고급 언어 이해 및 생성 능력을 발휘합니다.
  • 구글 Gemini: 구글 Gemini는 구글에서 개발한 AI 모델로, 고급 추론 기능과 다중 모달 이해 능력을 통해 사용자 질문 의도를 보다 정확하게 파악할 수 있도록 설계되었습니다. 2025년 6월 17일에 모델 확장이 발표되었습니다.
  • 솔트룩스: 솔트룩스는 AI 기반 기술 및 솔루션을 제공하는 회사로, 2025년 5월 29일에 개최된 SAC 2025 컨퍼런스를 통해 ‘루시아 3’ 등 에이전틱 AI 솔루션을 공개하며 업계 경쟁력을 강화하고 있습니다.
  • ROI: ROI(투자 대비 수익률, Return on Investment)는 투자로부터 발생하는 수익을 평가하는 지표로, AI 도입 기업 중 25%만이 ROI를 달성한 것으로 통계가 나왔습니다.
  • RAG: 검색 증강 생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation)은 AI 모델이 검색된 정보를 기반으로 텍스트를 생성하는 성능을 개선하는 기술로, 사실 확인 및 정보의 정확성을 높이는 데 활용됩니다.
  • EU DMA: 유럽연합의 디지털 시장법(EU Digital Markets Act)은 공정한 경쟁과 시장 지배 남용 방지를 위해 시행되는 법률로, 2025년 4월에는 메타에게 과징금이 부과된 사례가 있습니다.
  • Mpower Agents: Mpower Agents는 NiCE에서 개발한 완전 자동화된 AI 에이전트로, 고객 서비스 생태계 내에서 자율적으로 작동하며, 고객의 요구를 충족하는 다양한 업무를 수행합니다.
  • 델 테크놀로지스 월드 2025: 델 테크놀로지스 월드 2025(DTW 2025)는 AI 기반 인프라 전략을 중심으로 개최된 행사로, 기업들이 AI를 효율적으로 구현하는 '델 AI 팩토리 2.0'을 선보였습니다.
  • AI 채택: AI 채택은 기업이나 조직이 인공지능 기술을 도입하고 이를 기반으로 운영 및 의사결정 과정을 개선하는 과정을 의미하며, 조사에 따르면 한국 CEO 중 45%만이 AI 에이전트 도입에 동의하고 있습니다.

출처 문서