인공지능(AI) 기술은 우리 사회와 산업 전반에 혁신적인 변화를 가져오고 있습니다. 특히 최근 몇 년간 AI 기술의 비약적인 발전으로 인해 더욱 정교하고 복잡한 AI 시스템이 등장하고 있습니다. NVIDIA는 최근 개최되었던 GTC 2025에서 AI가 생성형 AI에서 에이전틱 AI를 거쳐 물리적 AI로 발전할 것이라고 강조했습니다. 이렇듯 빠른 발전 속에서 AI가 실제 환경에서 안전하고 효과적으로 작동하기 위해서는 사전에 충분한 학습과 검증이 필요합니다.
바로 이 지점에서 시뮬레이션 환경의 중요성이 부각되고 있습니다. 시뮬레이션 환경은 AI가 실제 세계에 적용되기 전에 다양한 상황을 테스트하고 학습할 수 있는 가상의 공간을 제공함으로써, AI 개발의 효율성과 안전성을 크게 향상시킵니다.
"인공지능(AI) 학습용 최신 그래픽처리장치(GPU)도 없고, 설혹 구한다고 해도 전기가 없어 구동하지 못합니다." 국내 AI 반도체 기초 연구의 핵심인 서울대 반도체공동연구소 관계자의 하소연이에요. AI 연구용 클러스터를 조성 중인 고려대 역시 전력을 확보하지 못해 AI 서버를 가동하지 못하고 있는데요.
대학의 AI 인프라 문제는 산학연(기업·대학·연구기관) 생태계의 한 축이 무너지고 있따는 것을 의미해요. 이종호 전 과학기술정보통신부 장관은 "연구 인프라 부족은 단순히 한 대학의 문제가 아니라 국가 전체의 미래 경쟁력과 직결된 심각한 사안"이라고 경고했어요.
스마트제조 고도화의 핵심 기술 중 하나로 꼽히는 '스마트비전'에 대한 제조업계의 관심이 점차 높아지고 있어요. 스마트 비전(Smart Vision)은 인공지능(AI), 머신러닝, 딥러닝 등의 첨단 기술이 결합된 지능형 영상 처리 시스템을 뜻해요. 이는 기존의 단순한 머신 비전보다 더 발전된 개념으로, 단순한 영상 촬영이나 패턴 인식에 그치지 않고, 데이터를 스스로 분석하고 판단하며 예측까지 할 수 있는 시스템이에요.
'2025 스마트비전 시장 및 기술 트렌드 전망' 시장조사에 따르면 기업 중 약 55%가 '스마트비전 도입을 검토 중'이라고 답했으며, 이미 운영 중이거나 파일럿 테스트 단계에 있는 기업은 각각 10% 내외로 나타났어요. 이는 스마트비전 기술이 아직 제조 현장에서 본격적으로 확산되기보다는 도입 준비 또는 검토 단계에 머물러 있음을 보여줘요.
데이터센터는 그래픽처리장치(GPU)와 같은 반도체 뿐만 아니라, 서버·전력·냉각·네트워크·관리 소프트웨어 등을 함께 구축하는 '종합 예술'에 가까워요. 그만큼 유관 산업군이 넓은데요. 한 리서치에 따르면 전 세계 데이터는 매년 11.7%씩 성장할 것으로 보여요. 업계에서는 데이터 센터 시장 전체에서 CPU·GPU·메모리·스토리지 산업이 40%를, 나머지 전력 인프라스트럭처·냉각·네트워크·건설·소프트웨어 산업이 60%를 차지할 것으로 추정해요.
특히 최근 들어 '범용 데이터센터'가 인공지능(AI)을 학습·추론하는 'AI 데이터센터(AIDC)'로 변모하고 있는데요. 아마존은 올해 1000억 달러 이상을 AI·클라우드 인프라 확장에 투입하기로 했으며 ,구글은 750억 달러 투자를 예고한 바 있어요.
국내에도 AI 특화 데이터센터 사업자에 대규모 사업 기회가 열릴 예정인데요. 정부가 약 1조 5000억원 규모의 최첨단 GPU 1만장분을 조달·운영할 사업자를 이달 공모할 예정이에요.
금융 시장에 AI 에이전트 도입 바람이 거세요. 직접 업무 수행까지 가능한 AI 에이전트 도입으로 업무 효율성과 고객 편의성을 강화한다는 전략이에요.
신한은행은 LG CNS와 손잡고 금융권 최초 챗GPT 기반 '금융 지식 Q&A 서비스'를 오픈했어요. 직원용 AI 업무 비서 플랫폼인 'AI ONE'에 서비스를 탑재하여 직원이 고객 상담 요청에 맞춰 상품 내용·업무 규정·금융 정보 등을 질의응답 방식으로 빠르게 확인할 수 있어요. 우리은행은 오는 8월 생성형 AI 플랫폼 젠(GEN)-AI를 구축하며 AI 에이전트 확산 발판을 마련했고, IBK 기업은행은 소상공인·사업자 대상의 AI 에이전트를 도입할 예정이에요.
