2025년 IT기술은?
2024년과 2025년의 IT 트렌드를 비교해 보면 중복되는 영역으로 눈에 띄는 새로운 변화와 확장된 트렌드는 2024년과 비교해 큰 차이가 없는 듯 보이지만, 한편 여러 부분에서 기술이 계속 발전하고 있기에 몇 가지 정도의 흐름을 통해 2025년을 미리 알고 대비하는 것이 중요할 듯하다.
챗지피티 이후 모든 기술의 흐름은 대화형AI, 생성형AI, 영상AI 등 모든 흐름이 AI기사로 도배되고 또 이에 맞는 마켓의 흐름으로 가고 있는 것 같다.
2024년 10월 8일, 스웨덴 왕립과학원은 존 J. 호필드와 제프리 E. 힌튼에게 2024년 노벨 물리학상을 수여하기로 결정했다고 발표하면서 AI가 이젠 더 이상 기술로서만 존재하는 것이 아닌 것이 되었다. 이는 인공지능(AI) 분야의 연구가 물리학상을 수상한 첫 사례로 순식간에 과학계에도 큰 반향을 일으키기 충분하면서도 인류에게 긍정적으로 적용할 준비가 되었다는 신호이기도 하다.
노벨 위원회는 이들의 연구가 인간의 뇌에서 영감을 받아 기계에 독특한 인지 능력을 부여했다고 평가했다. 즉, 이들은 인공 신경망을 이용한 기계 학습을 가능하게 하는 근본적인 발견과 발명에 대한 공로를 인정받았는데, ‘물리학’의 도구를 활용하여 오늘날 강력한 기계 학습의 기반이 되는 방법을 개발한 그들이다. 이처럼 AI는 이제 모든 분야에 활용될 것이다. 그것은 저의 짧은 지식으로 짚어본 2025년의 IT Trend에도 어김없이 적용될 것이다. 그중에서도 2025년도에 눈에 띄는 기술은 6G 네트워크, 양자 컴퓨팅, 엣지 컴퓨팅, 디지털 트윈, 그리고 로봇공학 등으로 판단되어 가볍게 정리를 해보았다.
우선, 6G네트워크는 차세대 무선 통신 기술로, 5G를 넘어서는 속도, 대역폭, 그리고 지연 시간 개선을 목표로 하고 있다. 6G는 초고속 데이터 전송(테라비트급)과 더 낮은 지연 시간(밀리초 단위보다 빠름)을 제공할 것으로 예상된다. 또한 6G는 이전 세대보다 더 많은 기기를 동시에 연결하고, 고성능의 데이터 처리와 연결을 지원할 것이지만 통신회사와 관련 기술 회사들이 지속적인 투자가 필요할 것이다. 왜냐하면 5G 네트워크를 앞세워 가입 유도한 결과 가입자들이 별로 도움을 받지 못하고 있다는 부분이기 때문이다.
두번째는 양자 컴퓨팅(Quantum Computing) 인데, 기존의 디지털 컴퓨팅과는 전혀 다른 원리로 작동하는 컴퓨터로, 양자역학의 원리를 활용하여 정보를 처리한다. 전통적인 컴퓨터는 비트(0 또는 1)를 사용해 데이터를 처리하는 반면, 양자컴퓨터는 큐비트(0과 1의 중첩 상태)를 사용한다. 이로 인해 복잡한 계산을 훨씬 더 빠르게 수행할 수 있다. 특히, 복잡한 암호 해독, 신약 개발, 재료 과학 등의 분야에서 양자 컴퓨터가 큰 혁신을 가져올 것으로 예상되는 기술 분야이다.
양자컴퓨팅(구글이미지)
엣지컴퓨팅(구글이미지)
디지털 트윈(구글이미지)
로봇공학(구글이미지)그리고 세 번째 엣지 컴퓨팅(Edge Computing) 은 데이터를 중앙 클라우드 서버가 아닌 네트워크의 말단, 즉 데이터가 생성되는 기기나 가까운 엣지 디바이스에서 처리하는 기술이다. 이는 클라우드 컴퓨팅의 대안이자 보완적인 기술로, 데이터 전송 지연을 최소화하고 실시간 처리를 가능하게 해준다. 잠재적으로 스마트 시티, 자율주행차, 실시간 IoT 애플리케이션, 스마트 공장, 가상 현실, 원격 의료 등에서 엣지 컴퓨팅의 주요 활용 분야가 될 것이다.
네 번째로 디지털 트윈(Digital Twin) 기술은 당연히 눈에 띌 것이다. 디지털 트윈은 물리적 객체, 시스템 또는 프로세스의 디지털 복제본을 만들어 실시간 데이터를 기반으로 시뮬레이션하고 최적화하는 기술인데, 실제 세계에서 발생하는 상황을 가상 환경에서 실시간으로 반영하여 모니터링하고 분석할 수 있다. 제조업(스마트 팩토리), 항공기 및 차량 설계, 스마트 시티 계획, 헬스케어(환자의 디지털 트윈), 에너지 관리 등에서 활용될 것이다.
마지막으로 로봇공학(Robotics) 은 기계와 전자, 컴퓨터 공학이 결합된 기술 분야로, 인간의 물리적 및 지능적 작업을 자동화하고 수행할 수 있는 로봇을 설계하고 제작하는 학문이다. 최근 로봇은 AI와 결합해 더 높은 수준의 자율성을 얻고 있으며, 다양한 산업에서 광범위하게 사용되고 있다. 이 분야는 이미 상당 부분 발전을 거듭하고 있는데, AI와 센서 기술의 발전으로, 로봇은 점차 인간의 개입 없이 스스로 환경을 인식하고 작업을 수행할 수 있는 자율성을 가지게 되는 수준에 다가가고 있다. 아마도 산업 자동화(제조업, 물류), 의료(수술 로봇), 농업(자율 농기계), 서비스 로봇(청소, 운송), 군사 및 보안 분야 등이 로봇공학의 주요 활용 분야가 될 것이다.
아마도 이 기술들은 각각의 영역에서 혁신을 이끌고 있으며, 서로 결합하여 더 큰 기술적 도약을 가능하게 하고 있으며, 2025년까지 이들 기술의 발전은 다양한 산업에 실질적인 변화를 가져올 것으로 기대되는 분야다. 아울러 2025년 이후에는 일반 대중성도 확대될 가능성이 크다. 다만, 기술에 따라 그 확산 속도와 대중이 체감하는 영향은 다를 것이라 예상된다.
이어서 각 기술들이 대중들에게 다가갈 전망을 짚어보면, 우선 6G 네트워크와 대중성에서, 6G는 모바일 통신 기술이므로, 스마트폰 사용자부터 그 혜택을 누리게 될 것이다. 스마트폰이나 기기를 사용하는 모든 사람이 6G의 빠른 데이터 전송 속도와 실시간 통신 혜택을 받게 될 것이다. 그리고 자율주행차, 원격 수술, 실시간 가상현실 콘텐츠 등이 6G를 통해 대중적으로 보급되면서, 일상에서 고속인터넷 환경의 새로운 경험을 하게 될 것으로 예견된다.
아마도 2025년부터 본격 투자하여 2030년대에 본격적인 상용화가 예상된다. 그리고 양자 컴퓨팅에 대해 대중이 느낄 변화는 금융 서비스의 최적화나 의료 서비스 발전 같은 간접적인 혜택을 느낄 수 있다. 예를 들어, 양자 컴퓨팅으로 더 정교한 금융 모델링이 가능해지면, 금융 시장에서의 예측 정확도가 높아질 수 있기 때문이다. 또한 암호화 기술이 양자 컴퓨팅의 위협을 받음에 따라, 새로운 보안 시스템이 도입되고, 데이터 보호 기술이 더 강화될 수 있을 것이다.
다음은 엣지 컴퓨팅인데, 스마트폰, 스마트홈 기기, 자율주행차 등의 반응 속도가 빨라지고, 실시간 서비스가 더 향상된다. 예를 들어, 자율주행차가 빠르고 안정적으로 주변 상황을 판단할 수 있을 것이며, 실시간 교통 관리, 에너지 절약 등이 가능해지며, 대중은 도시 생활의 편리함을 엣지 컴퓨팅으로부터 도움을 받을 것이다.
디지털 트윈 기술은 주로 산업, 도시 관리, 헬스케어 등에 적용되지만, 대중은 이를 통해 간접적으로 개선된 서비스를 누리게 될 텐데, 스마트시티에서는 교통 관리, 에너지 절약, 환경 관리 등이 실시간으로 최적화되고 시민들은 헬스케어 분야에서 환자의 디지털 트윈을 활용해 맞춤형 의료 서비스를 받을 수 있다.
마지막으로 로봇공학은 이미 서비스 로봇, 산업용 로봇, 자율주행 로봇 등 다양한 형태로 일상에 접목되고 있으며, 앞으로도 더 많은 영역에서 확산될 것이다.
특히 대중들은 가정에서는 청소 로봇이나 개인 비서 역할을 하는 서비스 로봇이 보편화되어 가고 있고, 물류 창고, 제조 현장 등에서 로봇의 활용이 증가 중이다. 또한 의료 분야는 수술 로봇이 더 많이 사용되어, 정밀 수술과 진단이 가능해지고, 환자들이 더 나은 의료 서비스를 받을 수 있을 것으로 판단된다.
따라서, 위의 기술들이 점차 대중화되면서, 일반 대중도 일상생활에서 기술의 혜택을 체감할 수 있게 될 것이다. 다만 눈에 띄게 혜택을 누릴 수는 없으나 지속적인 기술의 발전과 연구를 토대로 해야 한다는 것을 노벨상 수상자들의 모습에서 느꼈을 것이고 여기에서는 2025년이 위 다섯 가지 기술의 원년이 될 것으로 보이기에 예견해 본 것이다.
아래의 그래프를 기준으로 각각의 기술들에 대한 규모를 짚어본 결과, 6G 네트워크는 2025년 : 약 50억 달러 ~ 2030년 : 약 300억 달러로 추산되며, 자율주행, 고속 데이터 전송, 실시간 통신 등이 시장 확대를 견인하게 될 것으로 보이며, 양자 컴퓨팅은 2025년 : 약 20억 달러 ~ 2030년 : 약 100억 달러 규모로 아직 초기 단계에 있지만, 2030년대에는 상용화가 본격적으로 이루어지며 금융, 암호화, 약물 개발 등 고급 분야에서 성장할 것으로 전문가들은 보고 있다.
엣지 컴퓨팅의 경우는 2025년 : 약 150억 달러 ~ 2030년 : 약 500억 달러 규모로 IoT, 스마트 기기, 자율주행 기술의 확대에 따라 엣지 컴퓨팅 시장은 급성장 할 것으로 보인다. 그리고 디지털 트윈은 2025년 : 약 100억 달러 ~ 2030년 : 약 400억 달러 등으로 추산되며, 제조업, 스마트 시티, 헬스케어 등에서 실시간 시뮬레이션과 예측 분석을 제공하여 효율성을 높이는 데 중요한 역할을 할 것이다.
2025년~2030년 예상 주요 기술(6G 네트워크, 양자 컴퓨팅, 엣지 컴퓨팅, 디지털 트윈, 로봇공학)의 시장 규모(단위; 억 달러) (자료; ChatGPT)마지막으로 로봇공학은 2025년 : 약 160억 달러 ~ 2030년 : 약 600억 달러 규모로 이미 제조, 물류, 의료 분야에서 큰 역할을 하고 있으며, 2030년까지 자율 로봇과 협동 로봇의 확산으로 시장이 크게 확대될 것으로 내다보고 있다.
특히 이 기술들 중에서도 한두 가지 핵심적인 기술은, 양자 컴퓨팅과 로봇공학의 성장이 두드러질 것으로 보이는 것은 필자의 짧은 소견이다.
양자 컴퓨팅은 기존의 전통적 컴퓨터로 해결하기 어려운 복잡한 계산을 빠르게 처리할 수 있는 능력 때문에, 금융 산업에 매우 큰 영향을 미칠 것으로 기대된다. 아마도 양자 컴퓨팅이 금융 분야에서 상당한 변화를 느끼게 될 것으로 보이는데,
복잡한 금융 모델링과 리스크 관리 개선 – 기존의 컴퓨터는 대규모 금융 포트폴리오의 리스크를 평가하는 데 한계가 있지만, 양자 컴퓨팅은 더 많은 변수를 동시에 처리하여 리스크 시나리오 분석을 향상시킬 수 있다. 이를 통해 금융 글로벌 금융 위기와 같은 비상 상황에 대비한 다양한 리스크 시뮬레이션을 양자 컴퓨터로 신속하게 실행할 수 있다.
포트폴리오 최적화 – 양자 컴퓨팅은 큐비트의 중첩성과 얽힘을 이용해, 동시에 다양한 조합을 처리할 수 있어 훨씬 빠르고 정확하게 포트폴리오 최적화 문제를 해결할 수 있다. 특히 자산이 많아질수록 양자 컴퓨터는 기존 컴퓨터보다 훨씬 더 효율적이다.
고급 시뮬레이션과 가격 책정 – 양자 몬테카를로 시뮬레이션 : 금융에서 많이 사용되는 몬테카를로 시뮬레이션은 다양한 가상 시나리오를 실행하여 자산 가격을 추정하는 방법이다. 양자 컴퓨팅을 통해 더 빠르고 정확한 시뮬레이션이 가능해지며, 특히 복잡한 금융 상품(예: 파생상품)의 가격을 보다 정교하게 책정할 수 있다.
암호화와 사이버 보안 – 많은 금융기관이 사용하는 RSA, ECC 등과 같은 공개 키 암호화 방식은 양자 컴퓨터로 쉽게 해독될 수 있다. 이에 대비해 양자 저항성 암호화(Post-Quantum Cryptography)로의 전환이 필요할 것이다. 양자 컴퓨팅이 상용화되기 전에, 새로운 암호화 방식이 도입되지 않으면 금융 산업의 보안 위협은 심각할 수 있다.
정확한 시장 예측 – 예를 들어, 양자 컴퓨팅은 주식 시장의 미세한 패턴을 분석하거나 거시 경제 변수를 동시에 고려해 금융 시장의 장기적 트렌드를 더욱 정교하게 예측할 수 있다.
사기 탐지와 데이터 분석 – 사기 탐지는 금융 산업에서 매우 중요한 과제 입니다. 양자 컴퓨터는 훨씬 더 방대한 데이터에서 빠르게 패턴을 찾아낼 수 있다. 이는 실시간 사기 탐지 및 분석에 매우 유리할 수 있다.
그리고 최근 국내에서 가장 이슈가 되고 있는 의료부분에서의 로봇공학은 의료 산업에 매우 큰 영향을 미칠 것으로 보인다. 로봇공학은 특히 수술, 진단, 재활, 환자 관리와 같은 분야에서 상당한 혁신을 가져올 것으로 보인다. 물론 아직까지는 논란의 여지가 있지만 로봇공학이 의료 산업에 미치는 주요 영향 부분을 좀 더 다양하게 들여다보았다.
우선적으로 가장 전문적이면서 예민한 분야인 로봇수술은 인간의 손으로는 어려운 미세하고 복잡한 수술을 가능하게 한다. 특히 신경외과, 심장 수술, 정형외과와 같은 분야에서 매우 정교한 동작이 요구되는 수술에서 로봇이 큰 역할을 할 것이며, 원격 수술이 가능해지고 있다. 의사가 먼 거리에 있는 환자를 로봇을 통해 수술할 수 있으며, 이는 특히 의료 인프라가 부족한 지역에서 유용할 수 있다.
원격 수술을 통해 전 세계의 환자들이 전문적인 수술을 받을 수 있는 기회가 확대될 것이다. 재활 로봇은 환자들의 신체 재활 과정을 돕는 데 매우 유용하다. 예를 들어, 신경학적 손상을 입은 환자들이 걸음걸이, 팔과 다리의 움직임 등을 회복하는 데 로봇이 도움을 줄 수 있다. 환자의 상태에 맞게 맞춤형 재활 프로그램을 제공할 수 있으며, 이를 통해 환자는 보다 효율적인 치료를 받을 수 있다.
진단과 스크리닝에서도 혁신을 가져오고 있다. 내시경 로봇이나 초소형 로봇이 인체 내부를 탐색하고 정밀한 진단을 할 수 있게 되면서, 의료진은 기존 기술보다 더 정확하고 신속하게 진단을 내릴 수 있다.
환자 관리와 간호 로봇은 환자 보조와 간호에도 큰 역할을 하고 있다. 예를 들어, 병원이나 재활 센터에서 간호 로봇이 환자를 돌보거나, 간단한 약물 전달, 음식 제공, 이동 지원 등을 할 수 있다. 이를 통해 의료진의 업무 부담이 줄어들고, 환자들은 더욱 지속적이고 세심한 관리를 받을 수 있다. 특히 고령화 사회가 심화됨에 따라 환자들의 관리 수요가 증가하고 있다.
가정용 간호 로봇은 노약자들이 집에서 자율적으로 생활할 수 있도록 도와주며, 낙상 예방, 일상 활동 지원, 생체 신호 모니터링 등 다양한 기능을 제공한다.
정밀 의학과 로봇 분석 시스템으로 개인의 신체적 특성에 맞는 정밀 의학이 가능해졌다. 로봇은 환자의 생체 데이터를 실시간으로 분석하여 최적의 수술 계획을 세우고, 개인 맞춤형 치료를 시행할 수 있다. 이를 통해 수술의 성공률이 높아지고, 합병증의 위험이 줄어든다. 또한 빅데이터와 AI 분석 결합하여 방대한 의료 데이터를 실시간으로 분석하고, 이를 바탕으로 빠른 진단과 예측이 가능해진다. 이 외에도 의료 산업에서의 발전은 미래 의료비 절감에도 큰 영향을 미칠 수 있다.
다양한 측면에서 의료비를 절감할 수 있는 가능성이 있으며, 특히 수술, 진단, 환자 관리, 재활 등 여러 의료 과정에서 비용을 절감하는데 기여할 수 있을 것이다. 몇 가지의 영향을 살펴보았더니…, 로봇 수술의 정확성은 수술 후 합병증 발생률을 줄일 수 있다.
합병증이 적으면 환자가 추가 치료나 재수술이 필요 없어져, 장기적인 비용 절감 효과가 있다. 이는 특히 복잡한 수술에서 환자 치료의 질을 높이고 비용을 줄이는 데 기여할 수 있다. 간호 로봇은 환자의 기본적인 돌봄(예: 이동 보조, 약물 제공, 생체 신호 모니터링 등)을 수행하여 의료진의 업무 부담을 덜어준다. 이는 병원 인건비를 절감하고, 병상 회전율을 높여 더 많은 환자를 효과적으로 관리할 수 있게 한다.
재활 로봇은 환자 개개인의 상태에 맞춘 맞춤형 치료를 제공할 수 있다. 로봇을 통한 재활 치료는 더 효율적이기 때문에, 치료 과정이 단축되고 병원 방문 횟수가 줄어든다. 이는 환자가 자립적으로 더 빨리 회복할 수 있도록 돕고, 재활에 소요되는 비용을 줄여준다. 로봇 공학과 원격 기술의 결합으로 환자들은 집에서 재활 로봇을 사용하여 치료를 받을 수 있다. 병원을 자주 방문할 필요가 없어 교통비, 진료비 등 간접적인 비용도 줄일 수 있다.
또한 로봇은 검사 및 진단 과정을 자동화할 수 있다. 자동화된 검사 로봇이 혈액 샘플, 조직 검사를 신속하고 정확하게 분석하면서, 의료 인력의 개입을 최소화하고, 오진이나 반복 검사의 위험을 줄인다. 이는 병원 운영의 효율성을 높이며, 검사 과정에서 발생하는 비용을 절감한다.
그리고 원격 환자 관리 로봇과 모니터링 시스템은 환자의 상태를 실시간으로 감지하고, 필요한 경우 의사에게 즉시 알릴 수 있다. 이를 통해 환자는 병원에 자주 방문할 필요 없이 집에서 관리를 받을 수 있고, 병원 방문 횟수를 줄여 의료 비용을 절감할 수 있다. 그리고 인간의 실수는 종종 의료비 상승의 원인이 되기도 하는데, 로봇공학은 정밀함을 통해 의료 절차에서 발생할 수 있는 오류를 크게 줄일 수 있다.
로봇은 수술, 약물 투여, 진단 등에서 일관되게 작업을 수행하므로, 의료 오류로 인한 추가 치료 및 법적 비용을 줄일 수 있다. 또한 로봇은 신약 개발 과정에서 실험과 테스트를 자동화하여, 연구 개발 기간과 비용을 줄일 수 있다. 로봇이 실험을 반복하고 데이터를 분석하는 과정에서, 오류가 줄어들고 더 빠른 연구 진행이 가능해진다. 이를 통해 신약 개발에 소요되는 비용이 절감될 수 있다. 이처럼 로봇공학의 발전은 의료비용의 효율적인 관리와 절감에 큰 기여를 할 수 있으며, 이는 더 많은 환자들이 더 나은 의료 서비스를 저렴하게 받을 수 있도록 도울 것이다.
최근의 의료 사태에 대해서 독자분들도 알다시피 위의 로봇 공학을 활용한다면 상당 부분 해결의 실마리가 되지 않을까라고 예견을 해보지만, 어디까지나 기술의 의료에의 적용은 상당 부분 고민해야 될 것이 많다는 걸 우리 모두가 알고 있으므로 환자나 의사 모두 이제는 합리적인 길을 찾아야 하지 않을까 싶다.
위의 두 가지 핵심적인 기술 외에도 엣지 컴퓨팅(Edge Computing), 6G네트워크, 디지털 트윈 등도 2025년 IT기술을 선도해 나갈 중요한 자산이라는 것은 굳이 설명치 않아도 독자분들도 잘 알고 있을 것이다. 그러나, 이렇게 독자분들이 이해하기 쉽게 짚어본 2025년 IT Trend에 대한 결과임에도 독자분들은 어떻게 느끼는지 모르겠지만, 필자는 늘 이러한 신기술들이 인류에게 진정 도움이 될까, 위험한 리스크는 없을까 와 같은 생각을 하지 않을 수 없다.
그것은 독자분들도 알다시피, 인공지능의 출현으로 행위의 주체가 인간에서 기계로 옮겨감에 따라 제조사나 공급자에게 책임이 이전될 가능성이 높고 아직 AI는 법적 권리나 의무의 주체인 사람(법인)이 아니기 때문이다. 따라서 AI에 법적 책임을 물을 수 없을 때 이에 관여한 자연인(법인)에게 대신 책임을 묻는다면 과연 누구에게 그 책임을 물을 지에 대한 판단도 쉽지 않다. 로봇 의사의 경우에도 오진으로 환자가 죽었을 때의 책임 소재를 놓고 다툼이 발생할 수 있다. 이 밖에도, 자율주행기술의 오류나 외부 해킹 등에 따라 대규모 사고 발생 가능성이 생긴다면, 여러 제조업체와 국가에서 대규모 리콜이 발생할 수 있다.
때문에 비단 공지능뿐만이 아닌 앞서 다섯 가지 신기술과 또 다른 기술이 앞으로 미칠 사회적 파급효과를 깊이 있게 고민하고 그로 인해 야기될 문제점들을 어떻게 개선할 수 있을지에 대한 연구와 대책 마련 역시 기술 개발 속도에 맞추어 변해가야 할 것이다.
늘 그렇듯 세상은 쉼 없이 변화하고 있고 도래할 기술 사회에서 산업 구조 변화에 대한 선제적 고민을 통해 신기술의 역습에 대한 대비는 반드시 꼭 필요함을 잊지 않았으면 한다.
Gil Park님의 브런치에 게재된 글을 모비인사이드가 한 번 더 소개합니다.
