2025년은 비즈니스 현장에서 AI가 가능성의 단계를 넘어 없어서는 안 될 핵심 플레이어로 자리 잡은 한 해였습니다. AI 에이전트는 제조, 금융, 공공 등 업계를 막론하고 개발·영업·운영 등 여러 영역 전반에 깊숙이 스며들었으며, 기업의 생산성 구조와 의사결정 방식을 근본적으로 바꾸기 시작했습니다.

특히 이러한 경향은 추론형 LLM 성능의 상향 평준화와 함께 가속화되었습니다. 올해 11월 구글이 발표한 Gemini-3.0이나 오픈AI의 GPT-5.2 같은 SoTA(State of the Art) 모델은, 불과 3년 전 등장한 생성형 AI 모델과는 완전히 다른 차원의 성능과 범위를 보여주고 있습니다. 여기에 더해, Cursor AI나 Intellij와 같은 코딩 어시스턴트의 등장으로 업무 현장에 AI가 깊숙이 자리하기 시작했습니다.

 

*출처: novelvista

한편, AI에 대한 기대가 커진 만큼 현실적인 한계와 비용, 그리고 데이터 보안의 측면에서 ‘어디까지를 AI에게 맡길 수 있을 것인가’에 대한 고민도 함께 부각된 한 해였습니다. 기술이 데모나 기술 검증(PoC) 단계를 넘어 실제 비즈니스 성과로 이어지기 위해서는 보안과 비용에 대한 고려가 필수적이기 때문입니다. 이 과정에서 기업들은 ‘AI를 도입할 것인가’가 아니라, ‘어떤 형태로, 어떤 수준까지 활용할 것인가’라는 질문을 던지기 시작했습니다.

빠르게 발전하는 AI 기술을 비즈니스 환경에 보다 잘 적용하기 위해서는 2026년을 목전에 두고 있는 이 시점에 지난 한 해를 되돌아보고 내년 이후를 대비하는 것이 중요합니다. 이번 시간에는 2025년 한 해 동안 비즈니스에 실질적인 영향을 미친 AI 트렌드를 되짚어보고, 이를 바탕으로 2026년에 기업들이 주목해야 할 AI 활용 방향과 기술적 흐름을 간단히 전망해 보도록 하겠습니다.

 

 

2025년 비즈니스를 바꾼 AI 트렌드는?

① 추론형 LLM의 대중화: “확률론적 앵무새”에서 “생각하는 AI”로

2025년 AI 트렌드를 관통하는 핵심 키워드는 단연 ‘추론형 LLM(reasoning LLM)’의 발전이라고 할 수 있습니다. 구글의 Gemini-3, 클로드의 Opus 4.5, 오픈AI의 GPT-5.2와 같은 최신 모델들은 단순히 다음 단어를 예측하는 수준에 머물지 않습니다. 이 모델들은 자체적으로 추론(reasoning)이 가능한 아키텍처를 기반으로, 문제를 단계적으로 분해하고 중간 사고 과정을 거쳐 결론에 도달하는 능력을 크게 향상시킨 것으로 평가받고 있습니다. 그 결과 AI는 단순 질의응답이나 콘텐츠 생성 도구를 넘어, 복잡한 비즈니스 의사결정과 정교한 분석 업무까지 수행할 수 있게 되었습니다.

*출처: Comparison of Large Reasoning Models (LRMs)

이러한 추론형 LLM의 대중화는 특히 소프트웨어 개발, 데이터 분석, 전략 수립 영역에서 인간 전문가의 사고 흐름을 상당 부분 대체할 수 있는 수준까지 도달했습니다. LLM 성능의 상향 평준화는 Github Copilot이나 Claude Code와 같은 AI 어시스턴트가 ‘업무를 돕는 도구’에서 ‘업무를 함께 수행하는 동료’로 인식되기 시작한 결정적인 계기였다고 할 수 있습니다.

 

② 오픈소스 추론형 sLLM의 부상: DeepSeek와 GPT-OSS

추론형 LLM 발전의 이면에는 중국의 가성비 추론형 모델 DeepSeek-R1이나 오픈AI가 Apache 2.0 라이센스로 공개한 오픈웨이트 모델 GPT-OSS와 같은 추론 능력을 갖춘 소형 언어모델(sLLM)의 약진이 있었습니다. 특히 올해초 출시된 DeepSeek-R1 모델은 약 560억달러(약 80억원)의 모델 훈련 비용만으로 GPT-4o에 필적하는 성능을 자랑하는 것으로 평가받으며 오픈AI와 같은 미국의 경쟁업체들을 긴장시키며 추론형 LLM 경쟁에 불을 지폈습니다.

*출처: understandingai.org

대형 모델의 성능이 상향 평준화되었지만, Gemini 3이나 GPT-5.2과 같은 API 통신 기반의 모델들은 여전히 보안에 취약하다는 한계점을 가지고 있는 것이 사실입니다. 반면에, GPT-OSS를 비롯한 오픈소스 기반 추론형 sLLM은 대규모 클라우드 비용 부담을 줄이면서도, 기업 내부 데이터 환경에 안전하게 배포할 수 있다는 점에서 현실적인 대안으로 부상한 것입니다.

이러한 흐름은 기업들이 “모든 문제를 최신 LLM으로 해결할 필요는 없다”라는 인식의 확산으로 이어졌습니다. 예를 들어 상대적으로 간단한 분류나 번역 등의 작업에는 GPT-OSS와 같은 상대적으로 작은 모델을 사용하고, 복잡한 판단이 필요한 분석이나 심층 보고서 작성 등의 업무에는 그보다 상위버전인 GPT-5 모델을 사용하는 식입니다. 기업들은 업무 특성에 맞춰 성능 좋은 SoTA(State-of-The-Art) 추론형 모델과 로컬 환경에서 작동하는 sLLM을 병행하는 전략을 선택했고 이는 AI 도입의 문턱을 낮추는 동시에 실제 비즈니스 적용 속도를 크게 높였습니다.

 

③ 멀티 에이전트와 에이전틱 AI: 자동화를 넘어 자율성으로

2024년 다시 주목받기 시작한 AI 에이전트라는 개념이 위와 같은 추론형 LLM의 발전과 함께 2025년 한 해에는 단일 모델 중심의 AI 활용을 넘어, 멀티 에이전트(Multi-Agent) 구조가 빠르게 확산되기도 하였습니다. 하나의 AI가 모든 작업을 수행하는 대신, 역할이 분리된 여러 에이전트가 협업하며 복잡한 업무를 처리하는 방식입니다.

예를 들어 한 에이전트는 요구사항을 분석하고 다른 에이전트는 코드 작성을, 또 다른 에이전트는 테스트와 검증을 담당하는 식입니다. 이러한 구조는 실제 조직의 협업 방식과 유사해, 대규모 프로젝트나 반복 업무 자동화에서 특히 높은 효율을 보였습니다. 멀티 에이전트는 AI를 ‘단일 기능 도구’가 아닌, 업무 프로세스 전체를 담당하는 시스템으로 진화시키는 중요한 전환점이 되었습니다.

멀티 에이전트의 확산과 함께 주목받은 개념이 바로 에이전틱 AI(Agentic AI)입니다. 에이전틱 AI는 명확한 목표를 부여받으면 스스로 계획을 세우고 도구를 선택하며, 결과를 검증하고 수정하는 자율성을 갖습니다. 에이전틱 AI는 기존의 규칙 기반 자동화나 단발성 프롬프트 중심 활용과는 접근 방식에서 뚜렷한 차이를 보입니다.

*출처: understandingai.org

2025년의 에이전틱 AI는 내부 운영, 인프라 구축, 개발 파이프라인 관리 등에서 실제 운영 단위로 활용되기 시작했습니다. 사용자는 이제 더 이상 세부 명령어나 코드를 알고 있지 않아도 간단히 클라우드 인프라 구축이 가능합니다. 명확한 지침을 내리지 않아도 에이전틱 AI가 사용자의 요구사항을 분석하여 필요한 작업을 수행해 주는 것입니다. 다만, 이러한 자율성의 확대는 곧 통제와 책임의 문제를 동반하며 AI 거버넌스의 중요성을 더욱 부각시키는 계기가 되었습니다.

 

④ AI 거버넌스: 기술 트렌드에서 필수 인프라로

2025년에는 AI의 영향력이 커질수록 AI 거버넌스(AI Governance)가 필수 요소로 자리 잡았습니다. 데이터 사용 범위·모델의 의사결정 투명성·보안·컴플라이언스 그리고 AI가 초래할 수 있는 리스크 관리까지 기업이 고민해야 할 범위는 급격히 확장되었습니다. 이 과정에서 단순한 정책 수립이나 가이드라인을 넘어, AI 시스템을 지속적으로 관찰하고 이해할 수 있는 ‘관측 가능성(Observability)’의 중요성도 함께 부각되었습니다.

*출처: Infotech

특히 에이전틱 AI와 멀티 에이전트 구조에서는 ‘누가 어떤 판단을 했는가’를 추적하고 통제하는 체계가 없을 경우에 운영 리스크가 곧바로 비즈니스 리스크로 이어질 수 있습니다. 이를 방지하기 위해 2025년의 AI 거버넌스는 규제를 따르는 소극적 대응을 넘어, AI를 안정적으로 확장하기 위한 핵심 인프라로 인식되기 시작했습니다.

 

 

2026년 기업이 준비해야 할 주요 AI 트렌드 예측

2025년 한 해가 AI 기술의 성숙과 비즈니스 내재화가 본격적으로 이루어진 해였다면, 2026년은 그 기반 위에서 한 단계 더 발전한 AI의 출현이 예고되고 있습니다. 예를 들어, 텍스트 기반의 가상 세계에만 머무르는 LLM을 넘어, 비디오와 센서 등 시공간 데이터를 학습해 현실 세계의 물리 법칙과 작동 방식을 이해하고 시뮬레이션하는 세계 모델(world model)의 개발이 바로 그것입니다.

*출처: Gartner

이러한 예상을 뒷받침하듯 미국의 IT 리서치 회사 가트너는 2026년 주목할 만한 기술들로 피지컬 AI와 도메인 특화 모델 그리고 AI 보안 플랫폼 등을 소개하고 있습니다. 세계 모델을 바탕으로 한 현실 세계 이해와 물리적 실체를 가지고 작업이 기능한 피지컬 AI는 물류나 군사 등 다방면에서 인간 노동의 많은 부분을 대체할 것으로 보입니다. 또한 점점 더 강화되는 데이터 주권이나 AI 보안 강화에 대한 니즈에 대한 대응책으로 소버린 AI(Sovereign AI)에 대한 니즈를 충족시키기 위한 각 국가의 노력들이 예상됩니다.

 

① 세계 모델과 피지컬 AI: ‘이해하고 움직이는 AI’의 등장

얀 르쿤 메타 수석 AI 과학자는 매사추세츠 공과대학교(MIT) 심포지엄에서 “3~5년 안에 이 LLM이 아닌 세계 모델이 AI 아키텍처의 주요 모델이 될 것이며, 오늘날 우리가 가진 유형의 LLM을 쓰는 이는 아무도 없을 것”이라고 주장했습니다. 그가 말하는 세계 모델이란, AI가 현실 세계를 단순히 인식하는 것을 넘어 환경의 변화와 그 결과를 내부적으로 시뮬레이션할 수 있게 하는 기술을 말합니다. 세계 모델은 기존의 규칙 기반 로봇이나 단순 자동화 시스템과 달리, 상황에 따라 최적의 행동을 선택할 수 있는 피지컬 AI의 등장으로까지 이어집니다.

*출처: NVDIA

2026년에는 세계 모델 기술이 물류, 제조, 국방, 에너지와 같은 영역에서 본격적으로 적용될 것으로 예상됩니다. 예를 들어 물류 창고에서는 AI가 단순히 정해진 경로를 따라 움직이는 것이 아니라, 실시간으로 장애물과 작업 우선순위를 고려해 동선을 재계산하고 작업을 조정할 수 있게 됩니다. 현실 세계에 대한 이해를 바탕으로 하는 AI 기반 자동화는 인간의 개입을 최소화하면서도 운영 효율을 극대화하는 방향으로 노동 구조 자체를 변화시키는 계기가 될 것입니다.

 

② 도메인 특화형 AI의 고도화: 범용 지능에서 ‘현장 지능’으로

2026년에는 범용 LLM의 성능 경쟁보다, 특정 산업과 업무에 최적화된 도메인 특화형 AI가 더욱 중요해질 것으로 보입니다. 세계 모델과 추론형 LLM의 결합은 AI가 단순히 정보를 생성하는 수준을 넘어, 각 도메인의 맥락과 제약 조건을 이해한 판단을 내릴 수 있게 합니다.

제조 현장의 공정 최적화, 금융권의 리스크 관리, 의료 영역의 임상 의사결정 지원 등에서는 범용 모델보다 도메인 지식이 깊이 내재화된 AI가 훨씬 높은 신뢰성과 효율을 제공합니다. 2026년의 AI 경쟁력은 결국 ‘얼마나 똑똑한 AI인가’가 아니라, ‘얼마나 해당 업무를 잘 아는 AI인가’로 재편되려는 움직임을 보이고 있습니다.

 

③ 소버린 AI: 기술 주권과 경쟁력의 문제

AI가 국가와 기업의 핵심 인프라로 자리 잡으면서, 2026년에는 소버린 AI(Sovereign AI)에 대한 논의와 투자가 더 가속화될 것으로 예상됩니다. 소버린 AI는 자국 내에서 모델을 운영하는 것을 넘어 데이터·모델·운영 환경 전반에 대한 통제권을 확보하려는 움직임을 의미합니다. 이미 유럽연합의 여러 국가와 UAE와 같은 나라들은 자국의 문화와 언어를 보다 잘 이해하는 LLM을 개발하는 것을 시작으로 소버린 AI에 천문학적인 돈을 투자하며 적극적으로 나서고 있습니다.

*출처: enterprise db.com

데이터 주권 강화, 규제 환경의 복잡화, 그리고 외부 API 의존에 따른 비용과 리스크 증가는 각 국가와 대기업이 자체 AI 역량 구축에 나서게 만들고 있습니다. 이에 따라 오픈소스 기반 모델, 로컬 추론 인프라, 프라이빗 클라우드 및 온프레미스 환경을 중심으로 한 독립적인 AI 생태계가 2026년 주요 화두로 떠오를 가능성이 높습니다.

 

④ 통제할 수 있는 AI: 거버넌스와 관측 가능성(observability)의 결합

AI가 현실 세계에서 자율적으로 행동하기 시작할수록, 통제와 책임의 문제는 더욱 중요해집니다. 특히 피지컬 AI가 결합된 에이전틱 AI 환경에서는, AI가 어떤 판단을 통해 어떤 행동을 했는지를 추적하고 설명할 수 있는 관측 가능성(Observability)이 핵심 요소로 작용합니다.

*출처: solace

2026년에는 AI 거버넌스가 단순한 정책이나 규제 대응을 넘어, 로그·행동 추적·의사결정 감사 체계를 포함한 기술적 인프라로 진화할 가능성이 큽니다. 이는 AI의 활용을 제한하기 위한 장치가 아니라, 신뢰할 수 있는 AI를 전제로 한 확장의 조건이 될 것입니다.

 

 

2026년 AX를 위한 핵심은 활용을 넘어 통제와 관리에 있다

2025년은 AI가 더 이상 실험적 기술이나 보조 도구가 아닌, 비즈니스의 핵심 플레이어로 자리 잡았음을 분명히 보여준 한 해였습니다. 추론형 LLM의 성숙은 AI를 ‘확률론적 앵무새’에서 ‘스스로 생각하는 시스템’으로 전환시켰고, 오픈소스 LLM과 멀티 에이전트, 에이전틱 AI의 확산은 AI 활용을 일부 선도 기업의 전유물에서 대부분의 조직이 현실적으로 고려할 수 있는 선택지로 바꾸어 놓았습니다. 동시에 AI 거버넌스와 관측 가능성의 중요성이 부각되며, “얼마나 많이 쓰는가”보다 “어떻게 통제하고 신뢰할 것인가”라는 질문이 전면에 등장했습니다.

이러한 흐름 위에서 맞이하는 2026년은, AI가 디지털 영역을 넘어 현실 세계로 확장되는 전환점이 될 것입니다. 세계 모델을 기반으로 한 피지컬 AI는 물류와 제조, 국방과 에너지 등 물리적 제약이 존재하는 영역에서 인간 노동의 구조를 재편할 것이며, 도메인 특화형 AI는 범용 모델 중심의 경쟁 구도를 ‘업무 전문성 중심’으로 전환시킬 것입니다. 이 과정속에서 AI 거버넌스와 보안 그리고 책임에 관한 이슈가 주목받게 될 가능성이 큽니다. 앞으로는 AI를 단순히 업무에 활용하는 것을 넘어 통제권과 관리에 대한 고민이 필요한 이유입니다.

 

 

 

[참고 자료]

– ZDNET Korea, <“코딩은 AI가, 전략은 사람이”…생존하는 개발자의 조건 바뀐다>

– SaveMyExams, <Problem Decomposition (OCR A Level Computer Science): Revision Note>

– altexsoft, <The Good and Bad of Cursor AI Code Editor>

– ZDNET Korea, <AI 시대 엇갈린 프로그래밍 인기, 파이썬 뜨고 SQL 내려간다>

– Linkedin, Vishal Jain, < Unlocking Business Value with Modern AI Agent Frameworks: CrewAI, AutoGen, LangChain, LangGraph, LlamaIndex, and Microsoft Semantic Kernel>

 

 

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