2025년은 AI가 단순한 가능성을 넘어 우리 삶에 깊숙이 들어온 현실이 된 해입니다. 2023년과 2024년에 AI의 잠재력을 확인했다면, 2025년에는 AI가 실체화되어 비용을 지불하고 청구서를 받기 시작했습니다. 이제 AI는 비용 절감, 인력 구조 변화, 보안 및 신뢰 문제 등 실질적인 과제를 우리에게 던지고 있습니다. 본문에서는 2025년 AI 시장을 뒤흔든 주요 트렌드와 그 의미를 심층 분석합니다.
딥시크 쇼크와 AI 비용 혁명의 시작
AI는 종종 '돈 많은 자들의 게임'으로 여겨졌지만, 2025년 초 중국의 딥시크(DeepSeek)가 이 공식을 깼습니다. 딥시크는 V3 및 R1 모델을 출시하며 '더 비싼 GPU가 아닌 더 영리한 설계로도 최강의 성능이 가능하다'는 것을 입증했습니다. GPT-4 학습에 1억 달러가 소모된 것과 비교하여 딥시크는 단 560만 달러 수준으로 이를 달성하여 AI 시장의 대중화 가능성을 열었습니다.
더욱 놀라운 점은 중국이 미국의 제재로 인해 NVIDIA의 고성능 GPU를 사용할 수 없음에도 불구하고, 다운그레이드된 H800 GPU 약 2,000개를 병렬 운영하여 이 성과를 이루어냈다는 것입니다. 이 사건은 엔비디아의 주가 급락으로 이어질 만큼 큰 충격을 주었으며, 업계에서는 엔비디아의 종말을 암시하는 것으로 받아들여지기도 했습니다. 현재 딥시크는 마이크로소프트 애저 클라우드 플랫폼, 퍼플렉시티 엔진 등 광범위하게 사용되고 있습니다.
실제로 사용해 본 사람들은 '중국산'이라는 편견을 넘어 명품 수준의 성능에 놀라워하며, 국내 웬만한 모델보다 훨씬 좋다는 평가를 내리고 있습니다. 특히 개발자 커뮤니티에서는 GPT보다는 Claude가 좋다는 평이 굉장히 많았고, agent 툴로는 cursor가 제일 좋다는 평이 지배적이었습니다. 저렴한 가격과 다운그레이드된 GPU로 이러한 성과를 냈다는 것은 AI 역사에 중요한 사건으로 기록될 것입니다. 딥시크의 등장은 AI 기술이 더 이상 막대한 자본과 최고급 하드웨어의 전유물이 아니라는 점을 증명했으며, 이는 전 세계 AI 시장의 경쟁 구도를 근본적으로 변화시키는 계기가 되었습니다.
| 모델 | 학습 비용 | GPU 사양 | 특징 |
|---|---|---|---|
| GPT-4 | 약 1억 달러 | 고성능 GPU | 기존 AI 학습 방식 |
| 딥시크 V3/R1 | 약 560만 달러 | H800 GPU 2,000개 | 효율적 설계로 비용 혁명 |
온디바이스 AI 시대의 본격적인 도래
과거 AI 사용에는 강력한 서버나 클라우드 인프라가 필수적이었지만, 2025년에는 이러한 공식이 바뀌었습니다. 이제는 휴대폰, 태블릿, 노트북, 심지어 자동차까지 다양한 디바이스 자체에서 AI가 실행되는 '온디바이스 AI'의 모습을 볼 수 있습니다. 온디바이스 AI의 효과를 보여주는 대표적인 사례로 삼성전자가 있습니다. 삼성전자의 갤럭시 S25는 구글과의 협력을 통해 인터넷 연결 없이도 이미지 보정, 실시간 통역 등 다양한 생성형 AI 기능을 기기 내에서 실행하며 갤럭시 S24 대비 더 많은 판매량을 기록했습니다.
반면 애플은 2024년 '애플 인텔리전스'를 브랜딩하는 데는 성공했지만, 실제 디바이스에서의 AI 구현은 미진하여 생성형 AI 시대의 낙오자 같은 인상을 주었습니다. 온디바이스 AI는 별도의 비용 없이 전력만으로 사용 가능하며, 모든 AI가 디바이스 내에서 실행되므로 프라이버시 및 보안 문제로부터 상대적으로 자유롭다는 장점이 있습니다.
애플의 경우, AI 성능 개선을 위해서는 반도체 레벨에서부터 반영되어야 하는데, 이는 설계 및 테스트에 약 2년이 소요됩니다. 따라서 2024년의 무리수 이후, 2025년까지는 어려움을 겪었지만 2026년부터는 개선된 모습을 보일 것으로 예상됩니다. 온디바이스 AI 시대의 숨은 강자가 되기 위해서는 생성형 AI를 소비할 수 있는 플랫폼, 반도체, 그리고 이를 생산할 파운드리가 필수적입니다.
이와 관련하여 2025년에는 젠슨 황(NVIDIA), 삼성전자, 현대자동차의 '깜부 동맹'이 주목받았습니다. 특히 테슬라가 외부 서비스 연결 없이 자율주행이라는 엄청난 성과를 만들어낸 것처럼, 온디바이스 AI는 자동차 분야에서 큰 가능성을 보여줍니다. 현대자동차는 엔비디아와 협력하여 자율주행 기술을 내재화하는 방향으로 나아갈 것이며, 2026년에는 온디바이스 AI 시장에서 이들의 행보가 중요한 키포인트가 될 것입니다. 2025년은 비개발자에게도 AI 접근성이 크게 올라간 해였으며, 온디바이스 AI는 이러한 대중화의 핵심 동력으로 작용했습니다.
AI 코딩의 원년과 개발자 역할 재정의
2025년은 'AI 코딩'이라는 말이 유행하며 AI 코딩의 원년이 되었습니다. AI 코딩 관련 서적만 44권이 출간될 정도로 열풍이 불었으며, 이는 사람들이 컴퓨터에서 자신만의 도구를 만들고 싶어 하는 욕구에서 비롯되었습니다. 과거에는 어려운 학습 과정과 전문 지식이 필요했지만, 이제 AI가 소프트웨어 제작, 테스트, 검수까지 담당해주면서 사람은 '말'만 하면 되는 시대가 온 것입니다.
이로 인해 개발자의 역할은 크게 변화했습니다. 과거 개발자가 소프트웨어를 직접 만들고 테스트하는 '장인'에 가까웠다면, 이제는 AI에게 의도와 느낌을 전달하고 전체 과정을 관리하는 '감독관'의 역할로 바뀌었습니다. 일반인들조차도 AI 코딩의 혜택을 누리며 간단한 워크플로우 자동화를 넘어 직접 소프트웨어를 만들 수 있게 되었습니다.
마이크로소프트의 깃허브 코파일럿, 커서, 윈드서프, 구글의 안티그라비티, 클로드 코드 등 다양한 AI 개발 도구들이 등장하며 시장에서 각광받고 있습니다. 이러한 AI 코딩의 질적 도약은 다중 에이전트 오케스트레이션 개념과 개발 도구와의 긴밀한 연동 덕분입니다. 개발 생산성은 크게 향상되었지만, 품질, 보안, 책임에 대한 검수 비용은 여전히 소프트웨어 엔지니어의 몫으로 남아 있습니다.
구글이나 마이크로소프트에서 운영에 사용되는 소프트웨어의 60% 이상이 이미 AI가 만든 코드를 활용하고 있을 정도로 시장 변화는 급박합니다. 직접 agent AI를 써본 개발자의 입장에서 주변 의견을 들어봤을 때 GPT보다는 Claude가 좋다는 평이 굉장히 많았고, agent 툴로는 cursor가 제일 좋다는 평가가 지배적이었습니다.
일부 개발자들은 'AI 코딩'이라는 말 자체를 싫어하지만, 많은 이들이 이를 잘 활용하여 생산성을 높이는 방안을 모색하고 있습니다. 일반인들은 AI 코딩을 통해 IT 분야에 더 깊이 발을 들이는 계기를 마련하기도 합니다. AI 코딩은 거부할 수 없는 대세이며, 어떻게 잘 활용하고 리스크를 줄일 것인지 고민해야 할 시점입니다. 특히 2025년에는 클로드, 제미나이 등 여러 AI가 등장하고, AI 영상만들기나 AI 음악만들기 같은 여러 AI가 활성화됨으로써 점점 비개발자에게도 AI에 대한 친근감이 올라가는데 가장 큰 기여를 한 해였습니다.
| AI 개발 도구 | 제공 기업 | 주요 특징 |
|---|---|---|
| 깃허브 코파일럿 | 마이크로소프트 | 코드 자동 완성 및 제안 |
| 커서 | Cursor | 개발자들이 가장 선호하는 agent 툴 |
| 클로드 코드 | Anthropic | 자연어 기반 코딩 지원 |
| 안티그라비티 | 구글 | 통합 개발 환경 지원 |
AI 시대의 그림자: 인력 구조 변화와 보안 위협
AI는 긍정적인 면만 있는 것이 아니라 그림자도 함께 가져옵니다. 2025년에는 AI로 인해 신입 사원이 필요 없는 시장이 가시화되었습니다. 스탠퍼드 디지털 경제 연구소에 따르면, 2022년 이후 초급 엔트리 레벨 기술 일자리가 눈에 띄게 감소했으며, 특히 22세에서 25세 소프트웨어 개발자 고용은 2022년 대비 2025년 7월 기준 약 20% 가까이 감소했습니다.
이는 AI 에이전트가 3년차 이하 주니어의 업무를 완벽하게 대체하면서 노동 시장의 극단적인 양극화를 초래했기 때문입니다. 경력과 일머리가 있는 시니어들은 더 높은 연봉과 생산성으로 일할 수 있게 된 반면, 주니어들은 AI에게 일할 기회 자체를 박탈당하고 있습니다. 당장 비용은 줄일 수 있지만, 장기적으로는 시니어 인력 생산 파이프라인이 끊기면서 큰 손실을 초래할 수 있습니다.
결국 중요한 것은 채용 규모가 아니라 역할을 어떻게 설계하고 장기적인 인력 구조를 어떻게 가져갈 것인지입니다. AI가 모든 일을 처리하면서 작성자의 필요성은 줄어들고, 대신 감독자, 검증자, 그리고 전체 구조를 설계하는 아키텍트들이 중심이 되는 세상이 도래했습니다. 이러한 변화는 소프트웨어 개발에만 국한되지 않고, 고객 응대, 영업, 운영 등 모든 직무에서 일어날 것이며, 남아 있는 일자리는 더 비싸고 어려운 형태로 재탄생할 것입니다.
2025년은 AI 관련 보안 이슈가 전 세계적으로 크게 커진 해이기도 합니다. 인프라 분야뿐만 아니라, 국내에서도 예스24, SK텔레콤, KT, 롯데카드, 쿠팡, 넷마블 등 대형 업체들에서 개인 정보 유출 사고가 잇따라 발생했습니다. 이로 인해 우리나라 전 국민의 개인 정보가 유출되었다고 해도 과언이 아닐 정도로 그 규모가 심각했습니다. 개인 정보 유출은 이상한 전화나 문자 증가로 이어져 업무에 지장을 초래할 정도였으며, 이는 신뢰의 마모가 심각하게 진행되고 있는 시대를 보여줍니다.
아마존, 구글(알파벳), 마이크로소프트, 메타 등 주요 IT 기업들은 데이터 센터 건설, GPU 구매, 전력망 확충 등 AI 인프라에 총 3,640억 달러에 달하는 막대한 자본 지출(CapEx)을 감행했으며, 이는 2024년 대비 크게 증가한 수치입니다. 이러한 막대한 자본 지출을 충당하기 위해 기업들은 인력 감축, 즉 정리 해고(layoff)를 통해 비용을 마련하고 있습니다.
2025년은 AI가 더 싸지고 강력해졌지만, 기업들은 여전히 전력, 보안, 인력, ROI(투자 수익률) 등 무거운 현실적 과제를 안고 있습니다. 우리 회사가 AI로 돈을 벌 수 있는가에 대한 질문은 아직 결론이 나지 않았지만, AI의 시작과 가능성, 그리고 그 실체는 충분히 확인했습니다. 그리고 이렇게 AI가 활발해진 데에는 SNS나 유튜브 등 인플루언서나 크리에이터의 역할도 굉장히 컸으며, 2025년은 비개발자에게도 접근성이 많이 올라간 해였다는 점에서 큰 의미가 있습니다. 2026년은 2025년에 현실이 된 AI가 과연 '쓸모 있는지', '돈이 되는지'를 증명해야 하는 해가 될 것입니다.
자주 묻는 질문 (FAQ)
Q. 딥시크(DeepSeek)가 기존 AI 모델과 비교해 어떤 점이 혁신적인가요?
A. 딥시크는 GPT-4가 1억 달러의 학습 비용을 투입한 것과 달리 단 560만 달러 수준으로 유사한 성능을 달성했습니다. 또한 미국 제재로 인해 다운그레이드된 H800 GPU 약 2,000개만을 사용하면서도 최강의 성능을 입증하여, AI 개발에 있어 '더 비싼 GPU'가 아닌 '더 영리한 설계'가 중요함을 보여주었습니다. 이는 AI 시장의 대중화 가능성을 연 혁신적 사건으로 평가받고 있습니다.
Q. 온디바이스 AI의 주요 장점은 무엇인가요?
A. 온디바이스 AI는 인터넷 연결 없이도 기기 자체에서 AI 기능을 실행할 수 있어 별도의 클라우드 비용이 들지 않습니다. 또한 모든 데이터 처리가 디바이스 내에서 이루어지므로 프라이버시 및 보안 문제로부터 상대적으로 자유롭습니다. 삼성전자의 갤럭시 S25처럼 이미지 보정, 실시간 통역 등 다양한 생성형 AI 기능을 전력만으로 사용할 수 있다는 점이 가장 큰 장점입니다.
Q. AI 코딩 시대에 개발자의 역할은 어떻게 변화하고 있나요?
A. 과거 개발자는 코드를 직접 작성하고 테스트하는 '장인'의 역할이었다면, 이제는 AI에게 의도와 방향을 전달하고 전체 과정을 관리하는 '감독관'의 역할로 변화했습니다. 마이크로소프트와 구글에서 운영 소프트웨어의 60% 이상이 AI가 만든 코드를 활용하고 있을 정도로 AI 코딩은 필수가 되었으며, 개발자는 품질, 보안, 책임 등 검수와 관리에 더 집중하게 되었습니다.
Q. 2025년 AI로 인한 일자리 변화는 어떤 방향으로 나타났나요?
A. 스탠퍼드 디지털 경제 연구소에 따르면 22세에서 25세 소프트웨어 개발자 고용이 2022년 대비 약 20% 감소했으며, AI 에이전트가 3년차 이하 주니어의 업무를 대체하면서 신입 사원이 필요 없는 시장이 가시화되었습니다. 반면 경력 있는 시니어들은 더 높은 생산성으로 일할 수 있게 되어 노동 시장의 극단적인 양극화가 초래되었습니다. AI가 작성자 역할을 대체하면서 감독자, 검증자, 아키텍트 중심의 인력 구조로 재편되고 있습니다.
Q. 2025년 AI 시장에서 실제로 수익을 낸 기업은 어디인가요?
A. 엔비디아, 마이크로소프트, 오라클, 팔란티어와 같이 인프라, 칩, 플랫폼을 판매한 업체들이 실제로 돈을 벌었습니다. 반면 AI 모델을 가져다가 서비스를 만든 이른바 '래퍼(wrapper)' 기업들은 기대만큼의 수익을 내지 못했습니다. 시장 데이터에 따르면 AI가 광범위하게 가치를 만들고 있다고 응답한 기업은 5% 수준에 불과하며, 대부분 기업들이 AI에 대규모 투자를 했지만 아직 비용 회수 단계까지는 가지 못한 상황입니다.
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[출처]
영상 제목/채널명: https://youtu.be/CRSxM7SCnOU?si=wbgYJyYBn2MMAuLJ