글로벌 컨설팅 기업 베인앤컴퍼니(Bain & Company)가 발표한 '2025 기술 리포트'에 따르면, AI를 선도적으로 도입한 기업들이 EBITDA를 10%에서 25%까지 개선하며 경쟁 우위를 확대하고 있다. 반면 여전히 실험 단계에 머문 기업들은 위험한 격차에 직면했다. 리포트는 AI가 비즈니스 전략부터 정치, 무역, 방어, 사회 정의에 이르기까지 광범위한 영향을 미치는 결정적 파괴자임을 강조한다.

빅테크 시가총액 집중 심화, 상위 5개 기업이 70% 차지

현재 가장 가치 있는 기술 기업들은 AI 시대의 초기 승자로 자리매김하며 시장 가치를 더욱 집중시키고 있다. 상위 5대 기업이 상위 20개 기업 전체 시장 가치의 70% 이상을 차지하는데, 이는 작년 65%에서 상승한 수치다. 엔비디아(Nvidia)의 시가총액은 2023년 1월 이후 800% 이상 증가했으며, 마이크로소프트(Microsoft), 아마존(Amazon), 알파벳(Alphabet), 애플(Apple), 메타(Meta) 모두 2조 달러 이상의 가치를 기록하고 있다.

동시에 새로운 승자들도 등장하고 있다. 비상장 기업인 오픈AI(OpenAI)는 약 3천억 달러로 평가되며, 앤트로픽(Anthropic)은 600억 달러 이상의 가치를 인정받고 있다. AI 혁신의 범위는 클라우드보다 넓고 깊다. 클라우드 시대의 리더들이 주로 애플리케이션 계층에서 활동했다면, AI 시대는 인프라, 모델, 애플리케이션, 디바이스, 검색, 브라우저를 포함한 여러 계층에서 치열한 경쟁을 보게 될 것이다.

AI 전력 수요 폭증... 2030년 미국서만 100기가와트 추가 필요

AI의 컴퓨팅 수요 증가율은 무어의 법칙보다 2배 이상 빠르다. 베인의 분석에 따르면 2030년까지 글로벌 컴퓨팅 요구사항은 200기가와트에 달할 수 있으며, 미국만 해도 100기가와트의 새로운 전력 수요가 발생할 것으로 예상된다. 이는 지난 20년간 상대적으로 정체된 전력망에 큰 부담이 될 전망이다.

필요한 컴퓨팅 파워를 갖춘 데이터센터를 구축하려면 연간 약 5,000억 달러의 자본 투자가 필요하다. 베인의 분석에 따르면 클라우드 서비스 제공업체의 지속 가능한 자본지출 대 매출 비율을 고려할 때, 5,000억 달러의 연간 자본지출은 2조 달러의 연간 매출에 해당한다. 기업들이 모든 온프레미스 IT 예산을 클라우드로 전환하고 AI를 통한 영업, 마케팅, 고객 지원, 연구개발 절감액(해당 예산의 약 20%)을 재투자해도 8,000억 달러가 부족한 상황이다.

휴머노이드 로봇 상용화 5~10년...배터리 기술이 관건

휴머노이드 로봇 분야는 2024년 약 25억 달러의 벤처캐피털 투자를 유치하며 빠르게 성장하고 있다. 그러나 완전한 상용화까지는 여러 기술적 장벽이 남아있다. 베인의 분석에 따르면 지능(Intelligence)과 인지(Perception) 능력은 3년 내 인간 수준에 도달할 것으로 예상되지만, 손동작 처리(Handling)는 5년, 전력(Power) 기술은 10년이 소요될 전망이다.

특히 배터리 성능이 핵심 제약 요인이다. 현재 대부분의 휴머노이드는 약 2시간만 작동하며, 재충전 없이 8시간 교대근무를 수행하려면 10년 이상이 걸릴 수 있다. 그때까지는 교체 가능한 배터리, 고속 충전, 또는 지속적으로 전원에 연결된 환경에서의 운영에 의존해야 한다. 향후 3년간 첫 상용 애플리케이션은 제조 공장, 창고, 운송 환경 등 반구조화된 작업에서 나올 것으로 예상된다.

양자 컴퓨팅 시장 2,500억 달러 잠재력...실용화는 10년 이상 소요

양자 컴퓨팅은 제약, 금융, 물류, 재료 과학 등 여러 산업에서 1,000억~2,500억 달러의 시장 가치를 창출할 수 있다. 그러나 완전한 잠재력 실현은 보장되지 않으며 점진적일 가능성이 크다. 현재 양자 컴퓨팅 하드웨어 및 서비스 시장은 연 10억 달러 미만이다. 주요 돌파구가 없다면, 향후 5~10년 내 시뮬레이션과 최적화 분야에서 제한적인 실용 애플리케이션이 나타날 것으로 보이며, 2035년까지 50억~150억 달러로 성장할 전망이다.

베인의 연구에 따르면 양자 컴퓨터가 제너레이티브 AI의 훈련 및 추론 작업을 대체할 만큼 안정화되려면 최소 10~15년이 걸릴 것으로 예상된다. 양자 컴퓨팅은 고전 컴퓨팅을 대체하는 것이 아니라 보완할 것이다. 미래의 컴퓨트 스택은 양자 프로세서가 CPU, GPU 및 기타 특정 기능에 최적화된 가속기와 함께 작동하는 모자이크가 될 것이다.

에이전틱 AI로 판매 시간 2배 증가, 승률 30% 개선 가능

판매 분야에서 AI는 큰 잠재력을 보이지만 다른 기능보다 도입이 느렸다. 일부 조기 도입 사례에서 판매자는 실제 판매에 약 25%의 시간만 사용하는데, AI가 판매를 둘러싼 많은 업무를 처리함으로써 이를 2배로 늘릴 수 있다. 또한 AI는 판매 퍼널의 모든 단계에서 전환율을 개선하여 승률을 30% 이상 증가시킬 수 있다.

베인의 분석은 리드 생성부터 사후 지원까지 판매 생애주기 전반에 걸쳐 25개의 사용 사례를 식별했다. 이는 리드 생성 및 전망, 발견 및 참여, 리드 검증, 솔루션 제시 및 데모, 견적 및 계약 체결, 판매 후 지원 등을 포괄한다. 그러나 실질적 성과를 내려면 기존 프로세스를 자동화하는 것이 아니라 전체 워크플로우를 재설계하고, 데이터를 정리하며, 최고 경영진의 지원을 확보해야 한다.

소프트웨어 개발 생산성 25~30% 향상...프로세스 혁신이 관건

생성형 AI가 소프트웨어 개발 분야에 처음 도입됐지만, 절감액은 아직 미미하다. 소프트웨어 기업의 3분의 2가 제너레이티브 AI 도구를 배포했지만 개발자 채택률은 낮다. AI 어시스턴트를 사용하는 팀은 10~15%의 생산성 향상을 보지만, 절약된 시간이 더 높은 가치의 업무로 재배치되지 않는 경우가 많아 긍정적 수익으로 이어지지 않는다.

진정한 가치는 코딩뿐만 아니라 소프트웨어 개발 생애주기 전반에 AI를 적용할 때 나온다. 코드 작성과 테스트는 아이디어에서 제품 출시까지 소요 시간의 약 25~35%만 차지한다. 프로세스를 재설계하고 절약된 시간을 다른 업무에 적용한 일부 기업은 25~30%의 생산성 향상을 보고하고 있다. 이는 기본 코드 어시스턴트의 10% 향상을 훨씬 상회하는 수치다.

FAQ (※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.)

Q1. AI 도입이 늦은 기업은 어떻게 따라잡을 수 있나요?

A: 베인은 이미 검증된 방법론과 분석 도구, 벤치마크가 존재한다고 밝혔습니다. 핵심은 파일럿이 아닌 하향식 진단으로 야심찬 목표를 설정하고, CIO나 CTO가 아닌 일반 관리자에게 책임을 부여하며, 개별 활동이 아닌 전체 워크플로우를 재설계하고, 전사적 솔루션을 기다리지 않고 각 주요 워크플로우에 맞춰 구축·구매·파트너십을 결정하는 것입니다.

Q2. AI 전력 부족 문제는 어떻게 해결할 수 있나요?

A: 리포트는 네 가지 가능성을 제시합니다. 첫째, 더 나은 알고리즘 개발로 컴퓨팅 효율성을 높이는 것입니다. 둘째, 전용 훈련 및 추론 ASIC, 새로운 메모리 형태, 고급 패키징 등 기술적 돌파구입니다. 셋째, 공급망 제약(전력 공급, 건설 서비스, GPU, 데이터센터 장비)을 해소하는 것입니다. 넷째, AI가 신약 개발, 자율주행, 물류 등에서 혁신적 비즈니스를 창출해 필요한 수익을 만들어내는 것입니다.

Q3. 휴머노이드 로봇은 어느 산업에서 먼저 도입되나요?

A: 향후 3년간 첫 상용 애플리케이션은 내구재 제조, 창고, 운송 등 반구조화된 작업에서 나올 것입니다. 여기서는 토트 피킹, 팔레타이징, 라인 공급 등 제한적 손동작과 반복 작업이 가능합니다. 5년 후에는 호텔 객실 청소, 병원 물품 운반 등 반구조화된 서비스 환경으로 확대되고, 10년 후에야 건설, 광업, 의료 지원 등 개방된 실제 환경에서 사용될 것으로 예상됩니다.

해당 기사에 인용된 리포트 원문은 Bain 웹사이트에서 확인 가능하다.

리포트명: Technology Report 2025 : AI leaders are extending their edge

이미지 출처: Bain & Company

해당 기사는 챗GPT와 클로드를 활용해 작성되었습니다.