2025 - Generational.pub의 “AI Trends 2025” 보고서

[개요] 

이 자료는 인공지능 기술이 단순한 실험 단계를 넘어 주류 경제의 핵심 동력으로 자리 잡았음을 알리는 2025년 동향 보고서입니다. 최신 AI 에이전트들이 전문직 종사자의 업무 능력을 상회하며 실질적인 고용 시장의 변화와 비용 절감을 이끌어내고 있다는 점을 강조합니다. 하지만 급격한 성장세 속에서 에너지 공급 부족이 기술 발전의 최대 걸림돌로 부상하고 있으며, 기업들은 전력 확보를 위해 자체 발전 시설까지 고려하는 상황입니다. 또한 챗GPT와 같은 서비스의 압도적인 대중화 속도와 더불어, 신생 기업들이 상장보다는 대기업에 인수되는 방식의 시장 재편 양상을 설명합니다. 저자는 자산 가치 하락 위험과 금융 구조의 불안정성을 경고하면서도, 고임금 직종을 대체하는 자동화 기술이 향후 스타트업 성장의 중심축이 될 것이라고 전망합니다. 결과적으로 이 보고서는 AI가 가져온 산업 구조의 거대한 전환점과 물리적 한계를 종합적으로 분석하고 있습니다.

 

 

 

2) 전력과 에너지 인프라가 성장의 병목 제약

AI 연구와 운영에서 칩이나 알고리즘보다 전력 공급과 에너지 사용 문제가 확대되고 있습니다. 데이터센터 운영자 대부분(92%)이 발전소 연결·전력 확보를 최우선 과제로 꼽았고 일부는 자체 발전기를 운영하고 있습니다.

 

에너지 병목(power/energy constraints) 에 대한 FLOP 기준 정량 비교 ; 2030년까지 초대형 모델 학습 규모를 제한하는 가장 현실적인 제약은 단일 요소가 아니라, 전력·칩·데이터·지연시간이라는 복합 병목이다.

 

Y축: 로그 스케일, GPT-4 학습량 ≈ 10²⁵ FLOP, 2030년 낙관적 컴퓨트 전망 ≈ 수 × 10²⁹ FLOP (점선)

 

각 컬럼의 의미 : 전력 제약은 다른 제약들과 달리 ‘외부 인프라 의존적이기 때문에, 전력 제약이 가장 낮은 FLOP 구간에서 먼저 모델 확장을 멈추게 함

제약 요소	Median 학습량 한계	GPT-4 대비
Power constraints (전력)	2 × 10²⁹ FLOP	10,000×
Chip production (칩 생산)	9 × 10²⁹ FLOP	50,000×
Data scarcity (데이터 크기)	2 × 10³⁰ FLOP	80,000×
Latency wall (지연)	3 × 10³¹ FLOP	1,000,000×

 

2026년 기준 

- 최신 GPU (H100급): 랙 단위 전력 소모: 60~100kW

- 초대형 학습 클러스터: 수십~수백 MW 단위 전력 필요

- 데이터센터 증설 병목: 전력 인허가, 송전망 연결에 수년 소요

FLOP = (연산 수) = 전력 소비 × 시간 × 효율

 

 

“2030년에는 GPU를 만들 수는 있지만, 그 GPU를 동시에 켤 수는 없다”

 

실제로 2025~2026년 기준 TSMC, 삼성은 생산 확대 가능하지만, 신규 데이터센터의 전력 계약(PPA), 변전소 증설, 송전망 연결이 가장 큰 병목임

 

2026년 상황: 주요 클라우드 사업자(AWS, Google Cloud, Azure 등)는 탄소 감축과 지속 가능성을 AI 전략 핵심으로 삼고 있으며, 재생에너지와 온-디바이스 AI 등이 확산 중입니다.

 

 

 

https://www.generational.pub/p/ai-trends-2025