2025년 글로벌 공학 분야의 5대 기술 트렌드

카테고리

트렌드

서브카테고리

인공지능, 머신러닝, DevOps

대상자

CTO, 기술 리더, 시스템 아키텍처 전문가 (고급)

핵심 요약

• Agentic AI : AutoGPT, CrewAI 등이 미들웨어와 배포 워플로우 자동화를 수행하며, 공학 생산성 향상에 기여.
• Small Language Models (SLMs) : Phi-3, Gemma 등이 엣지 기반으로 실시간 처리 가능, 비용 효율성과 프라이버시 보장 강조.
• Custom Silicon : Apple M3, Google TPU, RISC-V 등 전문 하드웨어 확대로 성능 및 전력 효율성 개선.
• Spatial Computing : Apple Vision Pro, Meta Quest 3로 XR이 산업용 도구로 자리매김, 3D 모델 협업 및 디지털 트윈 활용.

섹션별 세부 요약

1️⃣ Agentic AI

• AutoGPT, CrewAI 등이 자동화된 엔지니어링 작업 (미들웨어 작성, 테스트 실행) 수행.
• 보안 샌드박스 및 프리프로덕션 환경에서 운영, 초보 엔지니어 역할 수행.
• Governance, Testing, Oversight 요구사항 증가로 관리 프레임워크 필요.

2️⃣ Small Language Models (SLMs)

• Phi-3, Gemma, LLaMA 3 (8B) 등 오픈소스 SLM이 엣지 기기에 내장, 클라우드 의존도 감소.
• 프라이빗 챗봇, 모바일 어시스턴트, IDE 통합 등 다양한 활용 사례 확장.
• 규제 환경 및 자원 제약 지역에서 실시간 처리 가능, 비용 효율성 향상.

3️⃣ AI + Simulation

• NVIDIA Omniverse, DeepMind SIMA, Figure AI 등 물리 기반 시뮬레이션과 LLM 결합.
• 로봇 훈련, 엣지 케이스 테스트, 가상 환경 개발 가능, 물리 제품 개발 시간 단축.
• 로봇 공학, 자율 시스템, 물리 제품 분야에서 시간-to-market 감소.

4️⃣ Custom Chips & Accelerators

• Apple M3, Google TPU, Amazon Trainium 등 사양 맞춤형 칩 확대, RISC-V 표준 채택.
• 하드웨어 성능, 전력 효율성, IP 보호를 위한 고유 하드웨어 필요성 증가.
• 도메인 특화 하드웨어 성장 예상, 성능/전력/보안 이점 확보.

5️⃣ Spatial Computing

• Apple Vision Pro, Meta Quest 3로 XR이 산업용 도구로 전환, 3D 모델 협업 및 디지털 트윈 활용.
• 복잡한 데이터 처리 및 인간-기계 상호작용 방식의 혁신으로, 생산성 플랫폼으로 자리매김.
• XR이 기계 학습, 자율 시스템 분야에서 핵심 기술로 성장.

결론

• 2025년은 공학 스택 전반이 재구성되는 시점으로, Agentic AI, 엣지 SLM, 커스텀 칩, XR 등 기술 추상화 변화에 대응해야 함.
• 기술 리더는 실행 가능성, 확장성, 전략적 필수성을 고려한 전략적 투자가 필요.