딜로이트가 내다본 2025년 TMT AI 시장 5대 전망…전력 수요 2배로 늘고 여성 사용자 급증

기술·미디어·통신(TMT) 산업이 생성형 AI의 빠른 도입과 통신 기술의 발전을 토대로 큰 도약을 앞두고 있다. 특히 새로운 비즈니스 모델 강화와 소비자 경험의 혁신이 가속화될 전망이다. 딜로이트가 발표한 인사이트 내용에 따르면, 생성형 AI의 확산으로 데이터센터의 전력 수요가 급증하면서 안정적이고 친환경적인 에너지 솔루션 확보가 시급한 과제로 부상했다. 기술 산업계는 인프라 최적화, 칩 설계 개선, 전력 공급업체와의 협력을 통해 데이터센터의 지속가능성을 높이는 데 주력하고 있다.

딜로이트는 2025년 전 세계 데이터센터의 전력 소비량이 536테라와트시(TWh)로 전체 전력 소비의 2%를 차지할 것으로 전망했다. 특히 전력 소비가 많은 생성형 AI의 학습과 추론 작업이 증가하면서 2030년에는 데이터센터 전력 소비량이 1,065TWh로 약 2배 증가할 것으로 예측된다.

2026년까지 AI 데이터센터의 연간 전력 소비량은 90테라와트시에 달할 것으로 예상되며, 이는 2022년 대비 10배 증가한 수준이다. 2024년 1분기 AI 데이터센터의 순 전력 수요 증가량은 2기가와트로, 전년 동기 대비 3배 이상 증가했다. 데이터센터의 전력 소비는 주로 컴퓨팅 파워와 서버 시스템에서 전체 전력의 약 40%를 사용하며, 냉각 시스템이 38~40%를 차지한다. 나머지는 전원 조절 시스템이 8~10%, 네트워크 장비와 저장 시스템이 각각 5%, 그리고 조명 시설이 1~2%를 소비하고 있다.

차세대 AI 칩의 발열 문제로 데이터센터의 물 사용량이 급증하고 있다. 2027년까지 AI 데이터센터의 담수 사용량은 최대 1.7조 갤런에 달할 것으로 예상된다. 대형 데이터센터 한 곳의 연간 물 사용량은 5,000만 갤런 이상으로, 스마트폰 14,700대를 제조하는데 필요한 물의 양과 맞먹는다.

딜로이트는 전문가들은 AI 칩의 에너지 효율성을 개선하고 엣지 디바이스로 처리를 분산하는 방안을 제시했다. 또한 AI 알고리즘을 최적화하고 워크로드를 조정하여 에너지 사용을 최소화해야 한다고 강조했다. 이를 위해 지역 단위의 전략적 파트너십을 구축하고, 데이터센터 운영사, 클라우드 서비스 제공업체, 전력 공급사, 규제 기관 등 이해관계자들 간의 긴밀한 협력이 필요하다고 지적했다. 특히 폐열을 지역 수영장 난방에 활용하는 등 환경 영향을 최소화하기 위한 혁신적인 솔루션 도입이 확대될 것으로 전망된다.

딜로이트(Deloitte)는 미국 여성들의 생성형 AI 실험 및 사용률이 2025년 말까지 남성과 동등하거나 이를 초과할 것으로 전망했다. 2023년 여성의 생성형 AI 도입률은 남성의 절반 수준(여성 11%, 남성 20%)이었으나, 2024년에는 전체적인 도입률이 2배 이상 증가했다. 현재 여성의 도입률은 33%, 남성은 44%를 기록하고 있다. 도입률 증가에도 불구하고, 여성들은 생성형 AI 제공업체의 데이터 보안에 대해 남성보다 낮은 신뢰도를 보이고 있다. 생성형 AI를 실험하거나 사용 중인 여성 중 ‘높음’ 또는 ‘매우 높음’ 수준의 신뢰도를 보인 비율은 18%에 그쳤으나, 남성의 경우 31%를 기록했다.

생성형 AI를 사용하는 여성 중 61%만이 회사가 기술 사용을 적극적으로 장려한다고 느끼는 반면, 남성은 83%가 이를 긍정적으로 평가했다. 또한 직원 교육 투자에 대해서도 여성은 49%, 남성은 79%가 긍정적으로 응답했다. IT 산업에 종사하는 여성들의 생성형 AI 도입률은 70%로, 비IT 산업 종사 여성(32%)보다 월등히 높았다. 특히 IT 산업 내 여성들은 실험 단계를 넘어 실제 프로젝트나 업무에 활용하는 비율(44%)이 남성(33%)보다 높게 나타났다. AI 관련 직종에서 여성이 차지하는 비율은 약 30%에 불과하며, 이는 STEM 분야 전반의 여성 비율과 비슷한 수준이다. 이러한 여성 인력 부족은 AI 시스템의 성별 편향 문제를 야기할 수 있다는 우려가 제기되고 있다.

영국의 경우 여성의 생성형 AI 사용률이 28%, 남성이 43%를 기록했으며, 12개 유럽 국가에서도 두 자릿수의 성별 격차가 존재하는 것으로 나타났다. 하지만 이러한 격차는 향후 2년 내에 해소될 것으로 전망된다.

딜로이트는 2025년 글로벌 스마트폰 출하량이 2024년 5% 성장에서 7%로 상승할 것으로 전망했다. 특히 생성형 AI 기능이 탑재된 스마트폰의 비중이 2025년 말까지 30%를 넘어설 것으로 예측했다. 이는 일반적인 기기 교체 주기 재설정과 함께, 온디바이스 생성형 AI를 지원하는 최신 모델에 대한 얼리어답터와 개발자들의 관심이 반영된 것이다.

스마트폰 제조사들은 생성형 AI 통합을 프리미엄 모델 수요 촉진의 기회로 보고 있다. 2024년 1분기에는 소비자 신뢰도 상승과 생성형 AI 탑재 프리미엄 기기에 대한 초기 관심으로 판매가 증가했다. 특히 24-45세 연령대에서는 50%가 생성형 AI 기능으로 인해 스마트폰 업그레이드 시기를 앞당길 수 있다고 응답했다.

생성형 AI는 스마트폰을 단순히 ‘연결된’ 기기에서 더 개인화되고 사용자의 상호작용과 의도를 이해하는 ‘지능형’ 기기로 발전시킬 것으로 기대된다. 온디바이스 AI 모델은 사용자의 일정, 위치, 최적 경로 등 맥락을 종합적으로 이해하여 더 직관적인 응답을 제공할 수 있다.

딜로이트의 2024년 커넥티드 소비자 조사에 따르면 미국 응답자의 38%가 생성형 AI를 사용해봤으며, 이 중 63%가 기대 이상이라고 평가했다.

딜로이트는 2025년에 생성형 AI를 사용하는 기업의 25%가 자율 생성형 AI 에이전트(Agentic AI) 시범 사업이나 개념 증명을 시작할 것으로 전망했다. 이 수치는 2027년에는 50%까지 증가할 것으로 예측됐다. 특히 스타트업과 기술 기업들은 지난 2년간 20억 달러 이상을 이 분야에 투자했다. 자율 생성형 AI 에이전트는 기존의 챗봇이나 코파일럿과 달리 복잡한 작업을 인간의 감독 없이 수행할 수 있다. 이는 단순히 상호작용하는 것을 넘어 사용자를 대신해 추론하고 행동할 수 있는 ‘에이전시(agency)’ 능력을 갖추고 있다.

자율 생성형 AI 에이전트는 LLM을 기반으로 복잡한 작업흐름에 적응하는 능력을 갖추고 있으며, 복잡한 작업을 독자적으로 계획하고 실행할 수 있다. 또한 비디오, 이미지, 오디오, 텍스트 등 다양한 형태의 데이터를 처리할 수 있으며, 소프트웨어, 기업용 애플리케이션, 인터넷 등 다양한 도구와 상호작용이 가능하다. 다른 시스템이나 봇과의 협업을 조율할 수 있으며, 맥락 유지와 경험 학습을 위한 단기/장기 메모리를 활용할 수 있다.

고객 지원 분야에서는 복잡한 고객 문의를 자동으로 처리하고 다단계 설정 프로세스를 지원하며, 필요한 경우 인간 상담원과 원활하게 연계할 수 있다. 사이버보안 영역에서는 공격을 탐지하고 보고서를 자동으로 생성하여 보안 전문가의 업무량을 최대 90%까지 줄일 수 있으며, 새로운 코드의 취약점도 탐지할 수 있다. 규제 준수 측면에서는 규제와 기업 문서를 분석하고 컴플라이언스를 평가하며, 인간 전문가에게 분석과 조언을 제공할 수 있다.

자율 생성형 AI 에이전트는 여전히 실수와 반복적 오류를 범할 수 있으며, 다중 에이전트 시스템에서는 환각 현상이 전파될 수 있다는 문제점이 있다. 또한 데이터 거버넌스와 사이버보안 문제, 민감한 기업 데이터 접근에 따른 위험 등이 주요 과제로 지적되고 있다. 전문가들은 이러한 문제들이 해결되기 전까지는 통제된 환경에서의 성능이 실제 기업 성과 향상으로 이어지기 어려울 것으로 전망하고 있다.

딜로이트의 2024년 커넥티드 소비자 조사에 따르면, 응답자의 절반이 1년 전보다 온라인 정보의 정확성과 신뢰성에 대해 더 회의적이라고 답했다. 생성형 AI를 알고 있거나 사용하는 응답자 중 68%는 합성 콘텐츠가 사기나 기만에 악용될 수 있다고 우려했으며, 59%는 인간이 만든 콘텐츠와 AI가 생성한 콘텐츠를 구별하기 어렵다고 응답했다. 딥페이크 탐지 시장은 2023년 55억 달러에서 2026년 157억 달러 규모로 연간 42% 성장할 것으로 전망된다. 이는 사이버보안 시장과 유사한 성장 경로를 보일 것으로 예측되며, 미디어 기업과 기술 제공업체들은 콘텐츠 인증 솔루션과 컨소시엄 구축에 투자를 확대할 것으로 예상된다.

현재 딥페이크 대응은 ‘가짜 탐지’와 ‘출처 인증’ 두 가지 방향으로 진행되고 있다. 기술 기업들은 딥러닝과 컴퓨터 비전을 활용해 합성 미디어의 조작 흔적을 분석하고 있으며, 현재 딥페이크 탐지 도구들은 90% 이상의 정확도를 보이고 있다. 또한 암호화된 메타데이터나 디지털 워터마크를 통해 미디어 파일의 출처를 추적하고 모든 수정 기록을 유지하는 방식도 도입되고 있다.

미국에서는 AI 생성 콘텐츠에 대한 디지털 워터마크 의무화 법안이 상원 심사 중이며, 캘리포니아주는 2026년부터 기기 제조사들에게 사진의 출처 메타데이터 첨부를 의무화하는 법안을 검토하고 있다. EU는 AI 법안을 통해 AI 생성 콘텐츠와 딥페이크의 명확한 라벨링을 의무화하고 있다.

딜로이트의 2025년 TMT 예측을 종합해보면, 생성형 AI는 기술·미디어·통신 산업에 혁신적인 변화를 가져올 것으로 전망된다. 특히 데이터센터의 전력 소비 급증, 여성의 AI 도입률 증가, 온디바이스 AI의 확산, 자율 AI 에이전트의 도입, 딥페이크 대응 기술 발전 등 5가지 주요 트렌드가 AI 시장의 판도를 바꿀 것으로 예측된다.

이러한 변화는 기회와 도전을 동시에 가져올 것으로 보인다. 급증하는 전력 수요와 환경 문제는 시급한 해결과제로 떠올랐지만, 동시에 친환경 에너지 솔루션 시장의 성장을 촉진할 것으로 예상된다. 또한 여성의 AI 도입률 증가는 AI 산업의 성별 격차 해소와 함께 새로운 시장 기회를 창출할 것으로 기대된다.

딜로이트는 이러한 변화에 대응하기 위해 기업들이 기술 혁신과 함께 환경, 사회적 책임, 거버넌스(ESG) 측면의 균형 잡힌 접근이 필요하다고 강조했다. 특히 지속가능한 AI 발전을 위해서는 산업계, 정부, 시민사회의 협력이 그 어느 때보다 중요해질 것으로 전망했다.

딜로이트 인사이트와 관련된 세부 리포트는 링크에서 확인할 수 있다.

기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다. 

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