델 테크놀로지스(Dell Technologies)가 내년도 기술 트렌드 전망을 발표하며, 2025년에는 AI가 일상 생활과 업무 환경, 여가에 이르는 모든 영역에 핵심 기술로 자리 잡으며 미래를 재정의할 전망이라고 밝혔다. 델 테크놀로지스가 발표한 2025년 IT 기술 전망의 주요 내용은 다음과 같다.
에이전틱 AI 아키텍처가 인간과 AI의 상호작용에 새로운 장을 열 것으로 전망된다. 상당수의 생성형 AI 도구가 AI 에이전트로서 기능하도록 진화하고 있으며, 이는 사람들이 AI 시스템과 소통하는 방식을 혁신적으로 변화시킨다.
개인 사용자들의 경우 이미 가상 비서, 챗봇, 내비게이션 앱을 통해 이러한 변화를 경험하고 있다. 델 테크놀로지스의 글로벌 CTO이자 CAIO(최고 AI 책임자)인 존 로즈(John Roese)는 2025년에는 보다 발전된 형태의 에이전트가 등장할 것으로 전망했다. 자율적으로 작동하고, 자연어로 소통하며, 다른 에이전트 및 사람과 팀을 이루어 작업하는 등 상호 작용이 강화된 형태의 에이전트가 부상할 것이라는 전망과 함께 코딩, 코드 검토, 인프라 관리, 비즈니스 계획 및 사이버 보안과 같은 특정 기술을 수행하도록 AI가 세밀하게 조정되고 최적화될 것으로 내다봤다.
AI 에이전트 시스템에는 특정 업무에 맞춘 다양한 인지, 오케스트레이션 및 배포 아키텍처가 수반된다. 복잡성이 증가함에 따라 멀티 에이전트 시스템이 등장하고, 에이전트 시스템을 효과적으로 지원하기 위한 기술 스택의 빠른 발전이 요구되는 상황이다.
에이전트 AI에 최적화된 분산형 인프라는 클라우드, 데이터센터, 엣지, 디바이스 등 전체 IT 인프라에 AI 워크로드를 분산하여 보안, 지속 가능성, 용량 문제를 해결할 수 있다.
엔터프라이즈 AI는 기업이나 공공기관의 기관의 생산력 향상을 위해 가장 중요한 영역에서 가장 영향력 있는 프로세스에 AI 기술을 적용하는 것을 의미한다. 존 로즈 CTO는 이를 위한 두가지 고려사항으로 어떤 문제를 우선적으로 해결하고자 하는가? 그리고 이 문제를 어떻게 해결해야 할 것인가?라고 꼽으며, 재사용 및 확장이 가능한 AI 기반을 구축하기 위해 최소한의 AI 시스템 세트를 마련해야 한다고 제언했다.
우선적으로 개선할 영역을 결정한 후에는 해당 영역의 특정 프로세스를 살펴봐야 한다. 예를 들어, 영업사원이 실제로 고객과 만나고 의사소통하는 것보다 미팅을 위한 콘텐츠를 수집하는 데 더 많은 시간을 할애하고 있다면, 생성형 AI가 콘텐츠 검색이나 제작을 자동화하고 가속하는데 큰 도움이 될 수 있다. 이 경우 영업사원의 시간을 고객 대면 활동으로 전환하고 수익을 높일 수 있다는 점에서 더 나은 투자 효과를 제공한다.
이 프로젝트를 실행하기 위해서는 상용화 되어 있는 다양한 도구들을 선택할 수 있다. 기업에서 앞으로 더 선호하는 경로는 프라이빗 인프라에서 AI 도구를 구매하여 구현하는 방식일 것이다. 데이터 메시(data meshes)와 같은 데이터 현대화 툴을 구매하고, 지난 한 해 동안 빠르게 발전된 델 AI 팩토리(Dell AI Factory) 등과 같은 인프라 솔루션으로 도입 및 구축을 간소화할 수 있다.
2025년에는 우선 순위를 중심으로 반복 가능한 명확한 접근 방식을 취하고, 턴키 형태로 정교하게 정의된 AI 플랫폼 및 AI 인프라 옵션이 등장함으로써, 엔터프라이즈 영역에 AI를 적용하는 과정이 더 간편해질 전망이다.
소버린(sovereign) AI를 향한 노력이 전 세계에 AI 도입을 가속화하고 있다. 소버린 AI란 국가가 자체 인프라와 데이터를 사용하여 AI 가치와 차별화를 창출하고 현지 문화, 언어 및 지적 재산에 부합하는 생태계를 설계하는 능력을 의미한다. 데이터 보안이 가장 중요한 시대에 각국은 공공과 민간의 강력한 협력을 통해 소버린 AI 전략과 솔루션을 확보하는 추세이다.
일부 국가에서는 정부 전용 AI 시스템 대신 정부와 지역 민간 산업 모두를 지원하기 위해 컴퓨팅 파워와 데이터 용량에 대한 액세스를 제공하는 국가 AI 리소스를 개발하고 있다. 한편으로는 정부가 새로운 인프라를 구축하는 대신 민간 업계가 AI 생태계를 현대화하고 선도할 수 있도록 선제적으로 협력하여 공동 설계하고 장려하는 전략을 시도하는 국가도 있다. 소버린 AI를 위해 인프라, 데이터 관리, 인재 양성, 생태계 개발을 위한 투자가 증가하고 있으며, 이러한 추세는 앞으로도 계속될 것으로 예상된다.
AI의 진정한 잠재력은 여러 신흥 기술들과 만났을 때 더욱 커질 수 있다. 양자 컴퓨팅, 지능형 엣지, 제로 트러스트 보안, 6G 기술, 디지털 트윈 등과 결합하면 그 영향력은 배가되며, 혁신과 기존 과제의 해결을 위한 역동적인 환경을 조성한다.
예를 들어, AI와 결합된 양자 컴퓨팅은 AI를 확장하는 데 필요한 컴퓨팅 기능을 제공함으로써 전통적인 컴퓨팅의 한계를 극복할 것이다. 복잡한 재료 과학, 신약 개발, 복잡한 최적화 문제 등을 해결함으로써 다양한 산업에 큰 영향을 미친다.
통신영역에서는 이미 AI가 셀룰러 네트워크의 작동 방식과 스펙트럼 최적화와 같은 시스템의 기본 요소의 작동 방식을 변화시키는데 기여하고 있다. 이제 AI PC는 단순한 클라이언트 디바이스가 아니라 엔드투엔드 AI 인프라의 일부로 간주되며 PC의 미래도 AI의 영향을 받고 있다. 에이전트 아키텍처를 통해 에이전트가 데이터 센터에서 엣지 또는 AI PC로 이동하게 된다.
제로 트러스트 보안과 AI도 서로 영향을 미친다. 제로 트러스트 아키텍처는 더 안전하고 더 나은 세상을 위한 최선의 방법이지만, 전통적인 영역(브라운필드)의 레거시 IT에서 제로 트러스트를 구현하는 것은 제한적이다. 반면, AI 인프라는 새로운 그린 필드이다. 최적의 보안을 위해 AI 팩토리에 제로 트러스트를 기본 옵션으로 채택하는 사례가 늘어날 것으로 전망된다.
AI는 역사상 가장 빠른 도입 곡선을 보여준 기술이다. 2026년 말에는 데이터센터 수요의 절반 이상이 AI 워크로드에서 발생하면서 AI 도입이 새로운 차원에 도달할 것으로 예상되고 있다.1)
빠른 도입과 함께 AI는 이제 학습에서 추론으로의 전환이 이루어지고 있다. 학습과 달리 추론은 워크로드를 실행할 위치를 품질, 비용, 데이터, 보안 및 지연 시간에 따라 최적화하는 데 중점을 둔다. 이러한 변화와 함께 AI는 컴퓨팅, 스토리지 및 네트워크를 각각 독립적으로 확장할 수 있는 초고속 분산형 아키텍처로 이동하고 있다. 이를 통해 기업과 기관에서는 비용을 절감하고, 사일로(silo)를 해소하며, 공급업체 종속을 방지할 수 있다.
2025년에는 데이터가 점점 더 분산되어 이로 인해 기업이 데이터에 맞춰 AI를 적용하는 위치도 변화할 전망이다. 데이터센터와 클라우드를 넘어 엣지와 PC로 이동함에 따라 AI PC를 사용하면 데이터를 디바이스에서 직접 처리하여 클라우드에 의존하는 것보다 더 빠르고 비용 효율적이며 안전하게 처리할 수 있다.
거의 모든 디바이스에 NPU가 탑재되고, 이는 PC가 디바이스에서 로컬로 AI 워크로드나 앱을 실행할 수 있다는 것을 의미한다. PC의 AI 도구와 애플리케이션은 모든 일상 업무를 지원하며 사용자와 함께 진화하여 요구를 예측하고 생산성을 높여준다. 델은 고성능의 CPU, GPU, NPU와 다양한 PC 실리콘 옵션이 등장하며 선택과 혁신의 폭이 그 어느 때보다 넓어질 것으로 전망했다.
에너지 비용의 상승과 특정 AI 워크로드의 에너지 수요 및 환경에 미치는 영향은 중대한 과제이다. 전 세계적으로 규제 요건이 더욱 엄격해지면서 새로운 수준의 요건들이 등장하고 있다. 데이터센터의 경우, 하드웨어 차원의 에너지 효율 혁신, 오래되거나 노후화된 장비의 책임 있는 폐기, 다양한 에너지원 사용을 통해 환경 영향을 최소화하고 수익을 극대화하는 노력이 요구된다. 대표적인 사례로는 액체 냉각 혁신이다. 최적화된 냉각판과 누출 감지 기술을 통해 안정성과 효율성을 높일 수 있다.
더 나은 효율성과 성능 최적화를 위한 워크로드 관리 및 모니터링 도구도 필수적이다. 이러한 데이터를 분석하면 조직이 원하는 성능에 맞게 AI 솔루션의 규모를 조정하고 요구 사항을 효과적으로 충족할 수 있다.
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