AI 시장, ‘양적 팽창’ 끝내고 실질적 가치의 경쟁으로 진입한다

2025년 연말, 글로벌 인공지능(AI) 시장은 뚜렷한 변화의 기로에 서 있다. 지금까지 산업 전체를 관통하던 ‘양적 팽창’ 흐름이 예측 가능한 한계에 다다르면서 ‘질적 성장’이 성패를 좌우하는 구도로 급격하게 전환되고 있다. 실제 국내외 주요 IT기업들은 자체 AI모델 출시와 기능 업그레이드, 수십 억 파라미터급 초대형 모델 공개 등으로 그 물량과 규모 면에서 치열한 경쟁을 펼쳤다. 하지만 현장에서는 이제 “누가 더 많이, 빠르게 개발하느냐”가 아니라, “누가 실제비즈니스 현장에 녹아들 만큼 일 잘하는 AI냐”가 경쟁의 핵심이 되고 있다.

현재 주요 글로벌 AI 시장은 초기 ‘레이스’에서 얻은 양적 성과의 그늘 아래, 분명한 한계를 드러내고 있다. 첫째, 초거대 언어모델(LLM) 기반 서비스들이 실제 업무 환경이나 산업 현장에서 반복적으로 발생하는 오류, 맥락 오인 등으로 신뢰도를 흔들고 있다. 예를 들어, 최근 금융권 내부 테스트에서는 사내 비서용 AI시스템이 개인정보·내부정보 취급 기준을 일관되게 준수하지 못하는 사례가 보고됐다. 제조·유통 등 야외 실시간 환경에서도 음성인식, 품질관리 등 복합AI 시스템이 기대만큼의 실효성을 당장 보여주지는 못한다는 평가가 나온다. 학습 추론 정확도와 실시간 응답성 역시 실전에서는 ‘숫자’ 만큼 출중하지 않다.

둘째, 올해 들어 대형 IT기업 및 스타트업의 여러 AI 프로젝트가 잇따라 폐기·중단되는 사례가 늘고 있다. 이는 ‘1등만 살아남는다’는 AI 시장의 냉혹한 구조 변화와 맞닿아 있다. 더 이상 단순 API 개선이나 챗봇 기능 추가만으로 차별화가 어렵고, 복잡한 업무까지 유연하고 신속하게 해결할 수 있는 ‘실력’이 사업 생존의 기준이 된다. 실제로 실리콘밸리에서는 기술시연만으로 투자금을 빠르게 유치하던 흐름이 멈췄다. 투자자들은 ‘시장에서 돈을 벌 수 있는가, 실제 고객의 문제를 해결할 수 있는가’라는 본질적 질문을 던지고 있다. 국내서도 포털, 통신, 유통, 금융사들이 ‘현장 적용 불가’ AI서비스를 정리하는 등 구조조정을 예고하고 있다.

위협 요인도 명확하다. 초대형 AI를 표방하는 많은 모델들이 보안·프라이버시·윤리 이슈에 취약해질 위험이 높아졌다. 모델 학습에 대량의 공개데이터가 소요되면서 저작권, 개인 정보 침해 등 분쟁이 세계 곳곳서 잇달아 불거지고 있다. 특히 AI가 ‘가짜정보’를 정교하게 생산·확산할 수 있다는 우려가 정가·산업계·학계 전반에 걸쳐 반복 제기되고 있다. 이미 국내외 정부는 가이드라인 강화 및 AI보안 규제 도입 방안을 검토 중이다. 하지만 현장에서는 정책·가이드만으로는 막기 힘든 신종 위협이 쏟아질 것이란 전망도 적지 않다. 예컨대, 생체정보 기반 인증 등으로 신상정보 유출 위험을 완전히 차단하기 어렵고, 디지털 트윈·합성데이터 활용이 본격화될수록 오남용 위험도 커지고 있다.

이에 따라 실제 IT·산업현장에서 생존하는 AI의 조건도 달라지고 있다. 단순히 많은 데이터를 학습한 모델이 아니라, ‘정확한 데이터 선별’과 ‘도메인 전문가와의 협업’, ‘신뢰성 검증’ 등 세밀한 현장적용 능력이 요구된다. 금융권은 사내 검증 및 법적 규제 대응 등 신뢰성·투명성 중심 개발 전략으로 전환 중이며, 의료·제조 분야는 ‘설명 가능한 AI’를 전면에 내세워 오진-사고를 실질적으로 예방하는데 주력하고 있다. 실시간 피드백, 성능 모니터링 자동화, 악성 위협 탐지·대응 자동화 역시 ‘일 잘하는 AI’ 판단의 중점 항목으로 떠오르고 있다. 전통적 IT 인프라 기업들 역시 클라우드·엣지 환경별 보안-운영 자동화 솔루션 고도화에 속도를 내고 있다.

결국 시장은 ‘AI의 다수(量)’가 아니라, 실질 문제 해결 능력을 갖춘 ‘AI의 생존(質)’이 새로운 기준이 될 것임을 시사한다. 기술개발과 실제 시장 적용의 간극 해소, 그리고 신뢰·보안·투명성이라는 삼중 기준을 동시에 충족하는 AI만이 남을 전망이다. 서비스 제공력-운영 자동화 수준-데이터 품질·보안 체계 등 모든 영역에서 빠르고 정확한 현장 대응력이 AI기업의 실제 ‘가치’를 좌우한다. 이제부터는 단순 데이터 성능 경쟁이 아닌, 실제 문제 해결력·신뢰 인프라·시장 대응성이라는 현실적 기준에 집중하는 기업과 서비스들만이 시장에 안착할 수 있다.

AI의 도약이 곧 산업의 혁신적 재편으로 이어질 것이란 기대가 크지만, 동시에 위협도 갈수록 정교·복합·저변화된다. 이제는 기술의 넘치는 가능성에 취해 ‘기대치’만 높이기보다는, 실질적으로 “일 잘하는” AI에 대한 엄밀한 평가와 신뢰보증이 필수적이다. 양적 싸움 이후의 AI 경쟁에서, 진짜 살아남는 기업과 서비스는 누가 될지 2026년의 시장이 확인하게 될 것이다.
— 윤세현 ([email protected])