AI의 업무 및 일상 적용 확대

1. 특징: AI가 업무와 일상에서 광범위하게 적용되며, 자동화된 작업 수행이 표준화. 디지털 환경에서 대부분의 업무(예: 데이터 분석, 고객 응대, 콘텐츠 생성)가 AI로 처리 가능.
2. 기술적 전망:
3. LLM API 가격 하락: 2025년 기준으로 OpenAI GPT-5 API 비용이 이전 모델 대비 50% 이상 감소, 향후 1/10 수준으로 떨어질 전망. 중소기업 및 개인도 고성능 AI 도입 용이.
4. 엣지 경량 모델 발전: Llama 3 7B, Gemma 2B 등 경량 LLM이 엣지 디바이스(스마트폰, IoT)에서 실시간 실행. 메모리 10~100MB 모델로 오프라인 추론(예: 음성 인식, 이미지 분석) 속도 0.1초 내 응답.
5. AI Agent 발전: AI Agent가 Chain of Thought(CoT) 기반으로 복잡한 디지털 태스크 자율 수행. 2025년 AWS, Google Cloud 등에서 출시된 agentic AI 도구로 워크플로우 자동화(예: 프로젝트 관리, 이메일 처리) 강화, 인간 작업 50% 대체.
6. 도전 과제: 데이터 프라이버시, API 의존성, 엣지 하드웨어 제약.

AGI의 도약

1. 특징: AGI가 인간 수준 범용 지능에 근접, 다중 도메인 통합 처리 가능. 2025년 GPT-5 출시가 큰 발전으로 예상되었으나, 일부 평가(예: 코딩 태스크에서 Claude 4에 뒤처짐)에서 부족하다는 의견. 출시 후 실제 사용자 리뷰와 벤치마크에서 과대평가된 것으로 드러나며, 느린 응답 속도, 오류 빈도 증가, 기본 작업 실패(예: 호텔 예약 에이전트 실패) 등으로 실망이 컸다. 벤치마크 점수는 높았으나 실세계 적용에서 기대 미치지 못하며, "dud"나 "underwhelming"이라는 평가가 지배적. Reddit, X, LinkedIn 등 커뮤니티에서 "hype machine의 희생양"으로 비판받음.
2. 기술적 전망:
3. 한 단계 더 발전: GPT-5가 hallucination 감소, instruction following 개선 등으로 SWE-bench 74.9% 달성했으나, 비용 절감 중심. 향후 모델이 멀티모달 통합과 자율 학습 강화로 AGI 수준 도달 예상.
4. 트랜스포머 대체 구조 연구 활발: Mamba, RetNet, RWKV 등 선형 복잡도 아키텍처 개발 가속화. 2025년 연구에서 메모리 사용량 50% 감소, 긴 시퀀스 처리 속도 2배 향상.
5. 도전 과제: 윤리적 문제, 컴퓨팅 비용, 사회적 수용성.

휴머노이드 및 로봇(피지컬 AI)의 발전

1. 특징: AI Agent가 디지털 작업 위주였다면, 휴머노이드 로봇이 육체적 작업(조립, 점검, 물류) 대체. 2025년 중국 Humanoid Robot Games에서 mobility와 AI 통합 시연.
2. 기술적 전망: NVIDIA Isaac GR00T N1 등으로 AGI 통합, 센서(3D 카메라, LiDAR)와 LLM 결합. 로봇이 범용 작업 수행, 작업자 2~3명 대체. 시장 규모 2035년 380억 달러 예상.
3. 도전 과제: 초기 투자 비용, 안전 규제, 고용 우려.