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2025년 중반 AI 경쟁 구도와 기업 혁신 전략 분석

일반 리포트 2025년 07월 04일
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목차

  1. 글로벌 AI 패권 경쟁과 국가 전략
  2. 기업들의 AI 활용과 시장 전망
  3. AI와 업무 혁신: HR·생산성 향상 전략
  4. AI 투자와 노동 시장 변화
  5. 결론

1. 요약

  • 2025년 7월 현재, 글로벌 AI 생태계는 미국과 중국 주도의 양대 블록화로 인해 기술 패권을 놓고 치열한 경쟁을 벌이고 있습니다. 특히, 한국은 '소버린 AI' 전략을 채택하여 경쟁력 있는 입지를 확보하려고 노력하고 있습니다. 생성형 AI 시장은 연평균 40% 성장을 기대하며, 금융, 물류, 제조, 소비재 등 다양한 분야에서 AI 솔루션의 도입이 가속화되고 있습니다. HR 부문에서는 AI 인재 양성과 업무 자동화를 통한 생산성 향상이 핵심 과제로 대두되고 있습니다. 이와 더불어, 빅테크 기업들은 일반 직군 감축과 AI 인재 투자를 동시에 진행하여 고용 구조의 재편을 촉진하고 있습니다. 본 보고서는 글로벌 AI 경쟁 구도와 기업 혁신 전략을 다각도로 분석하였으며, 이러한 변화가 향후 산업 전반에 미칠 영향에 대해 전략적 시사점을 던지고 있습니다.

  • 글로벌 AI 패권 경쟁의 맥락에서, 한국은 'AI 천하삼분지계' 전략을 통해 중동, 아프리카, 동남아시아 등 신시장 공략에 집중하고 있습니다. KAIST의 이광형 총장은 이 전략이 한국의 기술력과 국제 경쟁력을 높이는 데 결정적인 역할을 할 것이라고 강조하고 있습니다. 이와 함께 이재명 정부는 100조 원 규모의 '소버린 AI' 투자를 통해 국가 주도의 AI 혁신을 도모하며, 기업들도 이를 기반으로 초거대 언어 모델과 산업 맞춤형 솔루션을 개발하고 있습니다. 그러나 한국의 '소버린 AI' 정책은 글로벌 사우스 국가들이 인프라 부족과 기술 자립성 결여 등의 문제에 직면하고 있어, 이들과의 협력을 통한 상생의 해법이 필요합니다.

  • AI 시장은 생성형 및 핀테크 분야에서 폭넓은 변화를 겪고 있으며, 2025년에는 AI 시장 규모가 6, 382억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 특히, 핀테크와 물류 분야는 AI 솔루션 도입이 활발히 이루어지고 있으며, 고객 맞춤형 서비스와 운영 효율성을 극대화하고 있습니다. 소비재 산업에서도 AI 혁신이 고객의 행동을 분석하여 개인화된 마케팅 전략을 가능하게 하고 있습니다. 이러한 변화는 AI 기술의 비즈니스 모델 혁신으로 이어지며, 기업들은 AI 기반 의사결정을 통해 더 효율적인 운영 구조를 확립하고 있습니다.

2. 글로벌 AI 패권 경쟁과 국가 전략

  • 2-1. 미국·중국 양대 블록화 동향

  • 2025년 7월 현재, 미국과 중국은 인공지능(AI) 분야에서 치열한 패권 경쟁을 벌이고 있습니다. 미국은 OpenAI, Google, Microsoft 등 거대 기업을 중심으로 AI 기술의 개발과 시장 점유율을 선도하고 있으며, 이를 통해 AI를 국가 전략 자산으로 간주하고 적극적으로 활용하고 있습니다. 특히, AI와 관련된 연구자 및 자원의 대부분이 미국에 집중되어 있어 AI 혁신에서 선도적인 위치를 유지하고 있습니다. 반면, 중국은 AI 기술의 자급자족을 목표로 하여 국가 주도의 대규모 연구개발 및 자금 지원을 통해 AI 산업을 급격히 성장시켰습니다. 특히, 딥시크와 같은 AI 모델은 이미 많은 기업들에게 AI 활용 가능성을 보여줬으며, AI를 모든 산업에 결합하려는 'AI+' 전략을 추진하고 있습니다.

  • 미국, 중국의 AI 산업은 이와 같은 대립적인 구도로 발전하고 있으며, 각 국가의 특성에 맞춘 전략적 투자와 연구개발이 이루어지고 있습니다. 이러한 상황에서 한국은 두 강대국 사이에서 자국의 기술 계발과 환경을 구축하기 위한 '소버린 AI' 전략을 채택하고 있습니다.

  • 2-2. 한국의 ‘AI 천하삼분지계’ 전략

  • KAIST가 제시한 ‘AI 천하삼분지계’ 전략은 현재 한국이 미국과 중국이라는 양대 블록과의 경쟁에서 자립성을 확보하기 위한 노력으로 주목받고 있습니다. 이 전략은 한국이 중동, 아프리카, 동남아시아와 같은 미개척 시장을 집중 공략하여 AI 기술과 솔루션의 글로벌 입지를 확장하려는 목표를 담고 있습니다. 이광형 KAIST 총장은 이러한 전략의 핵심으로 '산업적 확장'과 '공간적 확장'을 강조하고 있으며, 한국의 기술력이 국제 시장에서 경쟁력을 발휘하는 데 중요한 역할을 할 것이라고 전망하고 있습니다.

  • 특히, KAIST는 사우디아라비아의 킹사우드대학교와 협력하여 AI 연구소 설립과 인재 양성 프로그램을 함께 추진하고 있으며, 이는 한국이 AI 기술 분야에서 독립적이며 경쟁력 있는 생태계를 구축할 수 있는 기회로 작용하고 있습니다.

  • 2-3. ‘소버린 AI’ 정책 전환

  • 이재명 정부는 '소버린 AI'를 국가 전략의 핵심 의제로 내세우며, 100조 원 규모의 투자를 계획하고 AI 인프라 강화에 나서고 있습니다. 이들은 민간 기업과의 협력으로 AI 데이터센터 구축과 AI 컴퓨팅 자원의 확보를 목표로 하고 있습니다. 이러한 정책 전환은 AI 기술의 자주성을 확보하고, 국가 차원의 AI 주권을 강화하는 데 기여하고 있습니다.

  • 한국의 주요 기업들도 이러한 정부 정책에 발맞추어, 초거대 언어 모델(LLM)을 개발하고, 산업 맞춤형 솔루션을 제공하는 등 '소버린 AI' 전략을 적극적으로 추진하고 있습니다. 이 과정에서 기업들은 자사의 AI 솔루션을 실질적으로 활용하도록 하기 위한 다양한 방안을 모색하고 있으며, 특히 AI 스타트업과의 협업을 통해 생태계를 확장하고 있습니다.

  • 2-4. 글로벌 사우스의 대응 과제

  • 한국이 AI 패권 경쟁에 대해 '소버린 AI'라는 국가 전략을 수립했지만, 글로벌 사우스 국가들은 여전히 여러 도전에 직면해 있습니다. 이들 국가들은 대개 인프라 부족, 기술 자립성 결여, 자본 투자 한계 등의 문제로 인해 신기술에 대한 접근성이 낮습니다.

  • 이러한 상황 속에서 한국은 'AI 천하삼분지계' 전략을 통해 중동 및 아프리카와 같은 새로운 시장에 대한 기회를 모색하는 한편, 이들 국가들과의 협업을 통해 기술적 격차를 해소하고 상호 발전적인 에코시스템을 구축하는 데 주력해야 합니다. 이러한 접근은 국제 사회에서도 한국의 인공지능 기술에 대한 인식을 높이고, 장기적으로는 한국의 기술이 전 세계적으로 확산될 수 있는 기반을 마련할 것입니다.

3. 기업들의 AI 활용과 시장 전망

  • 3-1. 생성형 AI 소프트웨어 시장 전망

  • 2025년 7월 기준, 생성형 AI 소프트웨어 시장은 2024년 약 160억 달러에서 2029년까지 850억 달러에 이를 것으로 예상되며, 연평균 성장률(CAGR)은 40%에 달할 것으로 전망되고 있습니다. S&P 글로벌 마켓 인텔리전스에 따르면, 특히 2026~2027년 성장 기대치가 높아져 이러한 수치가 상향 조정되었습니다. 생성형 AI의 연구 개발은 빠르게 진행되고 있으나 상업적 기회로의 전환은 아직 초기 단계에 있으며, 기업의 장기 투자 여력과 시장 수용성, 보안 우려 등이 주요 변수로 작용하고 있습니다.

  • 대형 기업들이 시장을 주도하고 있으며, 2025년 2분기 기준, 상위 8개 생성형 AI 기업이 전체 시장 매출의 63%를 차지하고 있습니다. 이러한 비중은 점차 커지고 있으며, 새로운 업체들의 진입 또한 활발히 이루어지고 있습니다. 최근 1, 000만 달러 이상의 매출을 기록한 기업 수가 크게 증가하고 있으며, 코드 생성 부문에서의 성장이 가속화되고 있습니다. 이 부문은 2024년부터 2029년까지 평균 53%의 성장률을 보일 것으로 예상되고, AI를 통한 자연어 기반 코딩이 일반 사용자들에게 열리는 등 새로운 시장 가능성도 주목 받고 있습니다.

  • 3-2. 핀테크·물류 분야 도입 현황

  • 현재 핀테크 분야에서 Generative AI의 도입은 폭넓은 변화를 이끌고 있습니다. 2024년에는 핀테크 시장 규모가 약 20억 달러로 추산되었으며, 2030년까지 121억 달러에 이를 것으로 예상되고 있습니다. Generative AI는 금융 서비스의 다양한 분야에서 활용되며, 고객 맞춤형 서비스 제공을 가능하게 하고 있습니다. 예를 들어, AI 기반의 로보 어드바이저는 실시간 시장 동향을 분석하고 고객의 투자 목표에 맞춰 포트폴리오를 동적으로 조정합니다.

  • 물류 분야에서도 Generative AI의 활용이 증가하고 있습니다. 2025년까지 Generative AI 인프라에 대한 투자는 36.93%의 CAGR로 성장할 것으로 예상되며, 효율적인 경로 최적화 및 수요 예측, 자동화 등 다양한 영역에서의 활용이 증가하고 있습니다. 기업들은 Generative AI를 활용하여 공급망 투명성을 높이고 거래 비용을 감소시키며, 물류 운영의 효율성을 극대화하고 있습니다.

  • 3-3. 글로벌 AI 시장 규모 및 성장률

  • AI 시장은 2024년에는 6, 382억 3천만 달러의 가치에서 출발하여, 2034년까지 3, 680억 4, 700만 달러에 이를 것으로 예상되고 있습니다. 이 성장은 대체로 연평균 19.2%의 성장률을 기록할 것으로 보이며, 다양한 산업에서의 AI 활용 증가가 주요 원인입니다. 예를 들어, 은행 및 금융 서비스, 헬스케어, 리테일 및 제조업 등에서 AI 솔루션을 통한 효율성 향상과 고객 경험 개선이 두드러지고 있습니다.

  • 또한, 2025년에는 AI 관련 시스템 지출이 1, 600억 4천만 달러에 이를 것으로 예상되며, 이는 기업들이 AI 기반 데이터 분석 및 자동화를 통해 운영 효율성을 극대화하고 있음을 반영합니다. 특히, 북미 시장은 여전히 AI 기술의 발전과 상용화를 주도하고 있습니다.

  • 3-4. 소비재 산업의 AI 혁신

  • 소비재 산업에서도 Generative AI가 혁신을 이끌고 있습니다. 소비자 맞춤형 상품 추천 시스템 및 재고 관리 시스템에서 AI 기술을 활용하여 변화하는 소비자 트렌드에 유연하게 대응하고 있습니다. 이러한 변화는 인공지능이 소비자의 행동을 분석하여 더욱 개인화된 마케팅 전략을 가능하게 함으로써 고객 경험을 향상시키고 있습니다.

  • AI 기술을 활용한 생산 공정의 효율화 및 비용 절감 또한 소비재 산업의 중요한 과제로 떠오르고 있으며, 이는 결국 기업의 경쟁력 강화에 기여하고 있습니다.

  • 3-5. 클라우드 재해 복구(DR) 시장 동향

  • 클라우드 기반의 재해 복구 시장은 Generative AI의 발전과 함께 급격히 성장하고 있습니다. 특히, 데이터 보안과 복구의 효율성을 높이기 위해 AI 기술이 사용되고 있으며, 이는 기업들이 비즈니스 연속성을 유지하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 2025년에는 클라우드 DR 시장 규모가 상당히 확대될 것으로 전망되고 있으며, AI 기반 솔루션이 주요 트렌드로 자리잡고 있습니다.

  • AI는 재해 복구 프로세스를 자동화하고, 시스템 장애 발생 시 신속한 대처를 가능하게 하여 기업의 다운타임을 최소화하는 데 기여하고 있습니다.

  • 3-6. 전략적 비즈니스 리포트 활용

  • 기업들은 AI 기술을 활용하여 전략적 비즈니스 리포트를 생성하고 있습니다. 이 리포트는 데이터를 바탕으로 인사이트를 도출하고, 시장 변화에 대한 적시에 적절한 의사결정을 하는 데 도움을 줍니다. Generative AI를 활용하면 대량의 데이터를 신속하게 분석하고, 중요한 비즈니스 지표를 파악할 수 있게 됩니다.

  • 이러한 리포트는 기업의 경영진이 미래의 비즈니스 전략을 수립하는 데 필수적인 자료로 활용되며, AI 기반 분석이 증가하고 있는 가운데 기업의 경쟁력 강화를 위한 필수 요소로 자리매김하고 있습니다.

4. AI와 업무 혁신: HR·생산성 향상 전략

  • 4-1. 대기업의 AI 활용 인재 양성

  • AI 기술의 도입이 기업의 핵심 경쟁력으로 자리 잡으면서, 대기업들은 임직원의 AI 역량 강화를 위한 다양한 프로그램을 운영하고 있다. 삼성전자와 LG전자는 이러한 흐름의 대표주자로, AI 교육에 체계적인 접근을 하고 있다.

  • 삼성전자는 2025년 6월 'AI 생산성 혁신 그룹'을 신설하며 전사적으로 AI 시스템을 구축하고, 직원들에게 기본적인 생성형 AI 활용법에서부터 직접적인 서비스 개발까지 네 단계로 구성된 'GenAI 파워유저 프로그램'을 운영하고 있다. 이 과정은 실질적인 업무 성과를 통해 제품에 바로 반영되며, 임직원들의 눈에 띄는 성과로 이어지고 있다.

  • LG전자 또한 자체적인 생성형 AI 교육 과정을 통해 실무 중심의 교육을 제공하고 있으며, 모든 직급의 임직원에게 AI 활용 능력을 배양하는 데 집중하고 있다. 이러한 프로그램은 단순한 기술 교육을 넘어, 직원들이 AI를 통해 자신들의 업무 방식을 혁신할 수 있도록 돕고 있다.

  • 4-2. 생성형 AI 기반 업무 자동화

  • 생성형 AI의 발전은 반복적이고 단순한 업무를 대신 수행함으로써 직원들이 더 창의적이고 전략적인 업무에 집중할 수 있도록 만들어주고 있다. 예를 들어, 마케팅 부서에서는 생성형 AI를 활용하여 다양한 버전의 광고 카피를 신속하게 생성할 수 있으며, 이는 시간과 비용을 크게 절감하는 효과로 이어진다.

  • IT 분야에서는 코드 작성, 데이터 분석 등 복잡한 작업을 AI가 보조함으로써 생산성을 높이고 있으며, 이러한 변화는 기업들이 AI 도구를 통합하여 더 효율적으로 운영되고 있다는 것을 보여준다. 특히, 프롬프트 엔지니어링과 같은 새로운 직무도 창출되고 있어, AI와의 협업을 통해 인재의 가치를 높이고 있다.

  • 4-3. HR 업무 효율성 강화 방안

  • HR 부문에서는 AI 기술을 활용하여 채용, 성과 평가, 경력 관리 등을 자동화하고 있으며, 이는 HR 업무의 효율성을 획기적으로 향상시키고 있다. 구글, IBM과 같은 대기업들은 데이터 기반 HR 운영을 통해 인재를 체계적으로 관리하고 교육할 수 있는 방안을 마련하고 있다.

  • 또한, AI는 각 직원의 역량과 경험을 분석하여 맞춤형 학습 경로를 제시할 수 있으며, 이는 각 직원이 회사 내에서 자신의 경력을 보다 효과적으로 관리하고 발전시킬 수 있도록 돕는다. HR 부서는 이러한 AI 도구들을 통해 직원 정보를 빠르게 분석하고, 이를 바탕으로 전략적인 인재 관리를 실행할 수 있는 기반을 마련하고 있다.

  • 4-4. 업무 시간 단축 실증 사례

  • AI의 도입으로 시간과 자원을 절약하는 실제 사례는 여러 기업에서 확인되고 있다. 예를 들어, 한 대기업은 AI를 활용하여 채용 프로세스를 자동화함으로써 입사지원서 검토 소요 시간을 기존의 3일에서 2시간으로 단축했다. 이는 인사팀이 나머지 시간에 더 전략적이고 창의적인 업무를 수행할 수 있는 환경을 조성해주는 결과를 가져왔다.

  • 또한 물류 기업에서는 AI를 통해 재고 관리와 주문 처리 시스템을 자동화하여 운영 비용을 20% 절감했다. 이러한 시간 단축 및 비용 절감은 기업 전체의 운영 생산성을 높이는 데 기여하고 있으며, 이는 기업 성장의 중요한 동력이 되고 있다.

  • 4-5. AI 서비스 개발의 생존 전략

  • AI 서비스 개발은 이제 선택이 아닌 생존 전략으로 자리 잡고 있다. 기업들은 AI 서비스를 통한 고객 경험 향상 및 업무 효율화가 그들의 경쟁력을 결정짓는 중요한 요소로 여겨지고 있다. 예를 들어, 고객 서비스 분야에서는 AI 챗봇을 통해 연중무휴 고객 대응을 가능하게 함으로써 전반적인 고객 만족도를 높이고 있다.

  • AI를 활용한 서비스는 고객 데이터 분석을 통해 맞춤형 서비스를 제공할 수 있는 기회를 창출하고 있으며, 이는 기업이 더욱 개인화된 고객 경험을 실현할 수 있도록 돕고 있다. 이러한 흐름은 특히 자본과 인력이 부족한 중소기업들에게도 큰 기회를 제공하고 있으며, 개인 창작자들 역시 AI 도구를 통해 대기업과 경쟁할 수 있는 여건이 조성되고 있다.

5. AI 투자와 노동 시장 변화

  • 5-1. 빅테크의 해고·채용 이중 전략

  • 최근 빅테크 기업들이 일반 직원 감원과 동시에 AI 인재를 적극적으로 채용하는 이중 전략을 구사하고 있습니다. 이러한 전략은 IT 산업의 고용 시장에서 큰 변화를 초래하며, 전통적인 직무의 필요성이 줄어들고 있는 현실을 반영합니다. 예를 들어, 마이크로소프트(MS)는 수천명의 직원을 해고하면서도 AI 부문에 투자를 늘려 AI 인재 확보에 총력을 기울이고 있습니다. 이 과정에서 노동 시장의 양극화가 심화되고 있으며, 이는 대다수의 일반 근로자들에게 부정적인 영향을 미치고 있습니다.

  • 특히, 전반적인 경제 불황 속에서 빅테크들의 감원은 불가피한 선택으로 보이지만, 같은 시기에 AI 관련 인재에 대한 접근을 강화하면서도 기술적 경쟁력을 유지하려는 의도가 내포되어 있음을 알 수 있습니다. 일반 근로자들에게는 위기를, AI 전문 인력에게는 기회를 제공하면서도, 기업들은 지속 가능한 성장 전략을 모색하고 있습니다.

  • 5-2. AI 인재 집중 투자 흐름

  • AI 기술의 발전을 추구하는 빅테크 기업들은 AI 인재 확보를 위한 막대한 투자를 아끼지 않고 있습니다. 최신 정보를 바탕으로 확인된 바에 따르면, MS는 AI 인재에게 수억 달러를 투자하는 한편, 메타나 구글과 같은 경쟁사들도 마찬가지로 AI 연구원 및 데이터 과학자들을 확보하기 위해 최대 1억 달러의 보상 패키지를 제공하고 있습니다. 이러한 현상은 AI 분야의 인재가 얼마나 희귀하고 전략적으로 중요한지를 보여줍니다.

  • AI 전문가에 대한 수요가 급증함에 따라, 각 기업들은 변화하는 시장 상황을 반영하여 AI 교육 프로그램이나 외부 인력의 채용을 통해 빨리 변화에 대응하려 하고 있습니다. 이와 함께, 기업 내에서 AI 관련 부서가 독립적으로 조직되거나 확장되는 등의 방향성도 나타나고 있습니다.

  • 5-3. 기업 보안 정책과 AI 접근 제한

  • 빅테크 기업들이 AI 기술을 도입하는 과정에서 보안 문제가 중요한 이슈로 대두되고 있습니다. 예를 들어, 삼성전자는 챗GPT와 같은 외부 생성형 AI 사용을 규제하면서 내부에서 자체 개발한 AI 시스템을 사용하도록 유도하고 있습니다. 그러나 최신 보안 정책에 따르면, 사내 AI의 성능이 기대에 미치지 못하면서 직원들의 불만이 제기되고 있는 실정입니다.

  • 기업들은 민감한 정보가 AI를 통해 유출될 위험을 줄이기 위해 접근을 제한하고 있습니다. 이를 통해 직원들이 AI를 효과적으로 활용할 수 있도록 하는 동시에, 보안 리스크를 최소화하는 방안을 모색하고 있습니다.

  • 5-4. 고용 구조 재편과 사회적 함의

  • 현대 사회에서 AI가 노동 시장에 미치는 영향은 심각한 변화를 초래하고 있습니다. AI에 의해 자동화되는 작업들이 늘어나면서, 많은 일반 근로자들이 일자리를 잃거나 고용 불안에 시달리고 있습니다. 이러한 현상은 직종 간의 고용 양극화를 더욱 심화시키고 있으며, 이는 사회적인 불안정성을 증대시키는 원인이 되고 있습니다.

  • 고용 구조의 재편이 진행됨에 따라, 새로운 직무가 등장하고 기존의 직무가 사라지는 과정에서, 교육과 직업 훈련 시스템이 재정비되어야 할 필요성이 커지고 있습니다. 따라서 정책 입안자와 기업은 새로운 형태의 노동 시장을 수용하기 위해 협력해야 하며, 지속 가능한 미래를 위한 솔루션을 마련해야 합니다.

결론

  • 2025년 중반 AI 경쟁은 국가 간 기술 패권과 기업 간 혁신 속도가 핵심 변수로 대두되고 있습니다. 한국은 '소버린 AI' 전략을 수립하고 자율적 기술 개발과 글로벌 시장 진출을 모색하고 있으며, 이를 통해 미국과 중국의 패권 다툼에서 전략적 입지를 확립하려 하고 있습니다. 기업들은 생성형 AI의 도입을 통해 업무 프로세스의 혁신을 이루고 AI 인재 양성을 통해 경쟁력을 강화하고 있습니다.

  • 그러나 이러한 진전에도 불구하고 빅테크의 이중 전략과 보안 정책은 노동 시장에서 새로운 불확실성을 초래하고 있습니다. 이는 일반 근로자에게는 일자리 감소를, AI 전문 인력에게는 기회를 제공하는 양극화 현상을 야기하고 있습니다. 따라서 이러한 상황을 극복하기 위해서는 정책 차원의 대응과 함께 사회적 안전망 구축이 시급한 상황입니다.

  • 향후에는 국내외 기업과 정부가 AI 투자뿐 아니라 윤리적 고려와 보안, 교육 인프라 확충을 균형 있게 추진하여 지속 가능한 성장 기반을 확보해야 할 것입니다. 이러한 접근은 AI 산업의 경쟁력을 높이고, 노동 시장의 변화에 효과적으로 대응하는 데 기여할 것으로 기대됩니다.

용어집

  • 생성형 AI: 생성형 AI는 데이터 기반으로 새로운 콘텐츠, 이미지, 음악 등 다양한 형식을 생성하는 인공지능 기술입니다. 2025년 현재, 이 기술은 특히 마케팅, 고객 서비스, 비즈니스 인텔리전스 등에서 폭넓게 활용되고 있습니다.
  • 소버린 AI: '소버린 AI'는 국가 주도의 인공지능 혁신 전략으로, 한국 정부가 100조 원 규모의 투자를 통해 자국에서의 AI 자원 및 인프라 강화를 목표로 하고 있습니다. 이는 국가의 AI 주권을 강화하고 글로벌 경쟁에서의 입지를 높이는 데 기여하고 있습니다.
  • AI 패권 경쟁: AI 패권 경쟁은 미국과 중국 간의 인공지능 기술 및 시장 주도권을 확보하기 위한 경쟁을 의미합니다. 2025년 현재, 이 경쟁은 각국의 국가 전략과 기업 혁신에 중대한 영향을 미치고 있습니다.
  • HR 효율성: HR 효율성은 인사 관리 부문에서의 운영 효율성을 극대화하기 위한 전략적 접근을 나타냅니다. 대기업들은 AI를 채용 및 성과 평가와 같은 HR 업무에 도입하여 생산성을 높이고 있습니다.
  • 업무 생산성: 업무 생산성은 직원들이 주어진 업무를 수행하는 효율성을 의미합니다. AI의 도입으로 반복적인 업무가 자동화되고, 직원들이 더 창의적이고 전략적인 업무에 집중할 수 있게 되어 생산성이 향상되고 있습니다.
  • 빅테크 전략: 빅테크 전략은 대형 기술 기업들이 AI 인재를 적극적으로 채용하고, 일반 직원 감량과 같은 이중 전략을 통해 고용 구조를 재편성하려는 노력을 포함합니다. 2025년 현재, 이러한 전략은 노동 시장의 양극화를 초래하고 있습니다.
  • 클라우드 DR: 클라우드 DR(재해 복구)은 클라우드 기반의 데이터 복구 솔루션입니다. AI 기술이 접목됨으로써 기업들은 비즈니스 연속성을 유지하며 데이터 보안 및 복구 효율성을 높이고 있습니다.
  • AI 시장 전망: AI 시장 전망은 인공지능 기술의 시장 규모 및 성장률을 예측하는 것입니다. 2025년에는 AI 시장 규모가 6, 382억 달러에 이를 것으로 예상되며, 다양한 산업에서의 AI 활용 증가가 주요 원인입니다.
  • 글로벌 사우스: 글로벌 사우스는 일반적으로 아프리카, 중동, 남아시아 등의 개발도상국을 지칭하는 용어입니다. 이들 국가는 AI 기술의 발달에 있어 인프라 및 자본 부족 등의 문제에 직면해 있으며, 한국의 '소버린 AI'와 같은 협력 모델이 필요합니다.
  • 초거대 언어 모델(LLM): 초거대 언어 모델(LLM)은 방대한 양의 데이터를 기반으로 자연어 처리 및 생성 작업을 수행하는 인공지능 모델입니다. 한국 기업들은 이 모델을 개발하여 산업 맞춤형 솔루션을 제공하는 데 주력하고 있습니다.
  • AI 활용 인재: AI 활용 인재는 기업에서 AI 기술을 효과적으로 활용할 수 있는 능력을 가진 인력을 의미합니다. 기업들은 이러한 인재를 양성하기 위한 프로그램을 운영하고 있으며, 이는 운영 효율성 향상에 기여하고 있습니다.

출처 문서