CES 2025 키노트에서 NVIDIA CEO 젠슨 황이 언급한 ‘AI 에이전트’는 전 세계 IT 시장에 깊은 인상을 남겼습니다. 젠슨 황은 ‘에이전틱 AI(Agentic AI)’를 중심으로, AI가 단순 자동화에서 벗어나 실제 비즈니스 현장에서 업무를 자율적으로 수행하는 디지털 주체로 진화하고 있다고 강조했습니다. 젠슨 황의 키노트는 단순한 기술 전망을 넘어, AI가 산업 전반에 어떤 방식으로 뿌리내릴지를 예고하는 선언이었습니다. 이처럼 Apple, Google, IBM, Microsoft, NVIDIA 등 글로벌 빅테크의 CEO 키노트는 더 이상 신기술 소개에 그치지 않습니다. 이들이 전달하는 메시지는 단순한 기술 발표를 넘어, 전 세계 기업들의 차년도 IT 전략과 디지털 전환에도 중요한 방향성을 제시합니다.
2025년 상반기 주요 빅테크의 키노트에서 주목할 점은, 거의 모든 빅테크 CEO는 기술 그 자체보다 ‘AI를 어떻게 기업 내 실제 프로세스에 녹여낼 것인가’에 초점을 맞추었습니다. 검색을 대화형 정보 시스템으로 바꾸고, 단순 자동화를 실제 에이전트 기반 업무 구조로 확장하며, 프라이버시 중심 설계를 통해 신뢰성을 확보하는 등 AI는 더 이상 PoC나 파일럿 대상의 기술이 아니라, IT와 기업 운영의 핵심이자 새로운 업무 구조로 자리 잡고 있습니다.
이번 아티클에서는 주요 빅테크 기업들의 키노트를 중심으로, 최신 기술의 트렌드와 전략적 방향을 살펴보고자 합니다.
빅테크 키노트를 통해 본 전략적 방향
Apple: WWDC25
Apple의 CEO 팀 쿡은 WWDC 2025 키노트에서 Apple Intelligence의 실제 구현과 Siri의 고도화에 집중, 프라이버시 중심의 AI 설계를 강조했습니다. WWDC 2025에서 Apple은 iOS 26, macOS 26(Tahoe), iPadOS 26, watchOS 12 등 차세대 운영체제를 공개하고, 이들 전반에 걸쳐 ‘Liquid Glass’ 디자인 언어를 도입했습니다. Apple은 이를 ‘유리처럼 깊이 있고 투명한 시각적 체험’으로 표현하며, 각 플랫폼 간 일관성과 몰입감을 동시에 확보한 시도로 소개했습니다. 이는 디자인을 통한 기술-경험 간의 경계 해소라는 Apple 특유의 접근이 반영된 결과로 보입니다.
macOS Tahoe 26 기반의 Liquid Glass (출처: Apple)
핵심은 Apple Intelligence의 전면 적용입니다. iPhone, iPad, Mac 전반에 걸쳐 시스템 수준에서 작동하는 Apple Intelligence는, 문맥 인식형 요약, 메시지 제안, 통화 응답 자동화, 실시간 번역 등 앱 중심이 아닌 OS 중심의 AI 내재화 구조를 구현했습니다. 특히 Siri는 언어 모델 기반으로 구조적 개편이 예고되었으며, 이는 향후 Siri가 더 깊은 대화 능력과 정황 인식을 갖춘 에이전트로 진화할 가능성을 시사합니다.
Apple Intelligence (출처: Apple)
Apple은 이번 발표에서 프라이버시 중심 AI 설계를 전략적으로 부각했습니다. 대부분의 AI 연산은 온디바이스에서 수행되며, 클라우드 연산이 필요한 경우에도 Apple이 직접 설계한 Private Compute Cloud를 통해 처리됩니다. 해당 클라우드는 모든 요청을 익명화하고, 암호화된 상태에서 일시적으로 처리 후 폐기함으로써, 데이터 보존 없이 기능은 제공하는 방식으로 운영됩니다. 이는 Apple이 사용자 데이터를 기업 경쟁력으로 삼지 않겠다는 철학을 기술 구조로 구현한 사례입니다.
이번 WWDC에서는 Apple 전 플랫폼 간의 UX 통합과 생산성 강화도 중점적으로 다뤄졌습니다. iPadOS는 macOS 스타일의 창 전환을 지원하며, macOS는 iPhone과의 통화 연계, 강화된 Spotlight 검색, 지능형 단축어 기능 등을 통해 더욱 연속적인 사용자 흐름을 제공합니다. VisionOS는 공간 위젯과 보조 입력 기능으로 현실과 가상 공간을 보다 유기적으로 연결하는 방향으로 진화 중이며, watchOS는 Workout Buddy라는 AI 기반 코칭 기능을 추가하여 일상 활동에 실질적인 도움을 줄 수 있는 방향으로 확장되었습니다.
Apple의 전략적 방향
- 일관된 사용자 경험 중심의 AI 내재화: 기능의 다양성보다, 사용자가 인식하지 않아도 자연스럽게 작동하는 UX 중심의 AI 설계를 택했습니다.
- 디바이스 온보드 처리 + 전용 프라이빗 클라우드: Apple은 AI 처리 구조를 설계할 때부터 프라이버시 보호와 분산 처리를 우선 고려했습니다. 엔터프라이즈 기반의 보안 접근과 유사한 관점입니다.
- 기능 혁신보다 품질 최적화: Siri의 고도화, 제3자 AI 모델과의 통합 등은 품질 안정성을 확보한 이후 점진적 도입을 예고하며, 실험보다 신뢰에 무게를 둔 전략입니다.
- 전면적 플랫폼 통합 강화: iPhone, iPad, Mac, Vision Pro까지 모든 디바이스 간 UI/UX와 데이터 흐름의 일관성을 강화하며 생태계 락인을 더욱 견고히 하고 있습니다.
WWDC 2025는 Apple이 ‘가시적인 혁신’보다는 ‘신뢰할 수 있는 통합’을 택했다는 점에서 일부 사용자에게는 인상 깊지 않을 수 있었지만, AI를 기술이 아닌 일상 경험으로 내재화하려는 Apple의 일관된 방향성이 분명하게 드러난 행사였습니다. 이는 사용자 데이터를 수익화하지 않고도 AI를 구현할 수 있다는 메시지를 동시에 전달하며, Apple 고유의 전략적 차별성을 강조한 시도로 평가할 수 있습니다.
Google: I/O 2025
Google의 CEO 순다 피차이는 I/O 2025 키노트에서 ‘AI가 실제 현실이 되는 단계’임을 선포하며, AI 인프라 혁신으로 개발자와 기업의 실전 적용을 촉진한다고 강조했습니다. Gogle은 단순한 기능 발표를 넘어, 검색, 운영체제, 개발도구, 생산성 앱 등 전사적 서비스 전반에 걸쳐 Gemini 중심의 에이전트 구조 전환을 본격화하고 있음을 시사했습니다.
가장 핵심적인 변화는 검색(Search)의 재정의입니다. Google은 기존 키워드 중심의 검색에서 벗어나, AI Mode라는 새로운 검색 환경을 도입했습니다. 사용자는 이제 복잡한 질문을 자연어로 던지고, 요약 응답·시각 정보·실시간 연산 결과 등 다층적인 맥락 기반 정보를 통합적으로 제공받을 수 있습니다. 이는 검색을 정보 조회가 아닌 지능형 정보 상호작용 플랫폼으로 전환하려는 전략적 움직임으로 해석됩니다.
Google Agentic Capabilities (출처: Google)
이러한 전환은 Gemini 2.5 Pro와 Gemini Flash 모델을 기반으로 합니다. 두 모델은 각각 고성능 대화 이해와 초저지연 응답에 특화되어 있으며, 이미 Google 검색, Gmail, Docs, YouTube, Android 등 주요 서비스 전반에 실시간으로 통합되어 있습니다. 특히 Flash 모델은 에이전트 기반 사용자 인터페이스에 최적화되어, 다양한 환경에서 빠르고 일관된 반응성을 제공할 수 있도록 설계되었습니다.
Google은 이 흐름을 Project Astra와 Gemini Live를 통해 더욱 구체화하고 있습니다. Gemini Live는 실시간 대화형 시각 이해 기능을 제공하며, 사용자가 카메라를 비추고 질문하는 것만으로 상황에 맞는 응답을 받는 것이 가능합니다. 이는 전통적인 음성 어시스턴트를 넘어, 컨텍스트 기반 실시간 멀티모달 인터페이스로의 전환을 보여줍니다.
개발자 생태계 측면에서도 Google은 공격적인 확장을 이어가고 있습니다. AI Studio, Colab, Stitch, Jules 등은 모두 Gemini API를 기반으로 하며, 자연어 기반 코드 생성, 테스트, UI 생성, 기능 보완까지 지원합니다. 특히 Jules는 비동기 코딩 파트너 에이전트로, 업무 프로세스 내에서 지속 가능한 AI 협업 흐름을 가능케 합니다.
모델 전략 면에서도 Google은 개방성과 특화의 균형을 추구합니다. 오픈모델 시리즈인 Gemma는 경량화, 의료 특화, 수화 모델 등 다양한 목적에 맞게 설계되어, 기업과 개발자가 필요에 따라 유연하게 선택할 수 있도록 구성되어 있습니다.
Google의 전략적 방향
- 에이전트 기반 사용자 인터페이스 전환: 검색, 카메라, 모바일 환경에서 Gemini 중심의 실시간 대화형 정보 시스템을 구현하고 있습니다. 이는 단순 질문-응답을 넘어, 업무 맥락 이해와 실행이 가능한 인터페이스 설계로 볼 수 있습니다.
- 멀티모달 모델과 생성 AI를 통한 자동화 확장: 텍스트·이미지·비디오·음악을 아우르는 생성 능력은 B2C뿐 아니라 기업 내부 콘텐츠 자동화(교육, 고객 응대 등)에도 적용 가능성을 넓히고 있습니다.
- 개발자 생산성 인프라의 강화: Google은 Colab, Stitch, AI Studio 등을 통해 개발 과정을 ‘대화 가능한 흐름’으로 전환하고 있습니다.
- 오픈 모델 기반의 유연한 확장 전략: Gemma 시리즈처럼, 작고 목적 지향적인 오픈모델을 개발자와 기업이 유연하게 사용할 수 있도록 설계한 점은 엔터프라이즈 AI 도입의 실용성을 높이는 방식입니다.
- 모바일·온디바이스 에이전트 전개를 통한 접근성 강화: Android, Pixel 등 Google 생태계를 활용한 온디바이스 AI 실행은 데이터 보안과 저지연성을 동시에 충족시키는 구조로 해석됩니다.
Google I/O 2025는 단순한 AI 기술 시연을 넘어서, 정보 검색·개발 환경·모바일 생태계 전반에 걸쳐 에이전트 중심 구조로 전환하고자 하는 의도를 명확히 드러낸 행사였습니다. 이는 사용자가 정보를 ‘찾는’ 방식에서, AI가 맥락을 이해하고 ‘제공하는’ 방식으로 인터페이스 패러다임 자체를 전환하려는 Google의 전략적 방향을 상징합니다.
IBM: Think 2025
2025년 5월, IBM의 CEO 아빈드 크리슈나는 Think 2025 키노트에서 ‘AI 퍼스트 시대의 기업 IT’라는 메시지로, Watsonx Orchestrate 등 AI 에이전트·하이브리드 클라우드 통합 플랫폼을 강조했습니다. IBM은 ‘AI는 이제 더 이상 실험이 아닌, 기업 경쟁력의 핵심이다’라는 선언과 함께, IBM은 ‘Agentic AI’, ‘Hybrid Cloud’, ‘도메인 특화 모델’, 그리고 ‘데이터 거버넌스’라는 네 가지 축을 중심으로 자사의 전략을 구체적으로 소개했습니다.
핵심은 watsonx Orchestrate입니다. 이 플랫폼은 150개 이상의 사전 구축된 AI 에이전트를 제공하며, 사용자는 비개발자라도 수분 내에 자신의 업무에 맞는 맞춤형 AI 에이전트를 구성할 수 있습니다. IBM은 이 기술을 통해 내부 HR 프로세스 자동화에서만 연간 수십만 시간의 작업을 절감했으며, 다수의 고객사도 유사한 성과를 보고하고 있습니다. 이는 단순 자동화를 넘어, 업무 수행 단위 자체를 에이전트 기반으로 재정의하려는 시도로 해석됩니다.
IBM watsonx Orchestrate (출처: IBM)
두 번째 축은 하이브리드 클라우드 기반 통합 전략입니다. IBM은 watsonx.data와 webMethods Hybrid Integration, HashiCorp와의 연계를 통해, 퍼블릭 클라우드와 온프레미스 데이터를 유기적으로 연결합니다. 이를 통해 기업은 자신의 데이터를 완전하게 통제하면서도 AI 시스템과 실시간 연결할 수 있으며, 데이터 이동 없이도 AI 실행이 가능한 구조를 제공합니다.
IBM은 대형 범용 모델이 아닌 작고 정밀한 도메인 특화 모델 전략을 채택하고 있습니다. Granite 시리즈 모델은 3B~20B 파라미터 규모로 구성되며, 금융·의료·법률 등 각 산업 영역에 최적화되어, 낮은 추론 비용으로도 고정밀 응답을 제공할 수 있습니다. 이는 예산이 제한적이거나 높은 정확도가 요구되는 기업 환경에 적합한 실용적 선택지입니다.
데이터 거버넌스 측면에서도 IBM은 watsonx.data 기반의 레이크하우스 구조를 중심으로, 데이터 흐름 추적, 규제 준수 대응, 신뢰성 확보를 위한 체계를 제시합니다. 기업은 이 구조를 통해 AI 활용 전 과정에서 데이터 품질과 정책 일관성을 유지할 수 있으며, watsonx Orchestrate 및 AI 애플리케이션과 쉽게 연결할 수 있습니다.
실제 인력 구조 측면에서도 IBM은 변화를 추진하고 있습니다. 반복 작업의 상당 부분을 AI가 수행하도록 재편하는 동시에, 분석·전략 기반 고부가가치 역할에 인력을 재배치하는 방향으로 조직 개편이 이뤄지고 있으며, 이는 AI 도입이 사람을 대체하기보다는 사람이 더 나은 일을 하도록 만드는 방향으로 작동하고 있다는 점을 강조하고 있습니다.
IBM의 전략적 방향
- 에이전트 중심의 자동화: watsonx Orchestrate를 통해 비개발자도 손쉽게 에이전트를 만들 수 있도록 지원하며, 이는 Microsoft Copilot Studio와 유사한 방식이지만, 기업 내부 프로세스에 특화되어 있다는 점에서 차별화됩니다.
- 하이브리드 클라우드 기반 통합: 온프레미스와 클라우드를 연계해 보안성과 유연성을 동시에 확보합니다.
- 소형·특화형 모델 전략: 비용은 낮추면서도 정확도는 유지하는 Granite 모델을 통해 실용적 AI 도입이 가능해졌습니다.
- 데이터 중심 AI 거버넌스: watsonx.data로 데이터 흐름과 규제 대응을 체계적으로 관리할 수 있게 되었습니다.
- 인력 구조 재편과 재교육: AI로 단순 반복을 줄이고, 더 고차원적 역할에 인력을 배치하는 구조적 변화가 진행 중입니다.
IBM Think 2025는 기술 경쟁보다 AI의 실질적 적용성과 조직 변화 유도에 초점을 맞춘 발표였습니다. watsonx 생태계를 중심으로 한 IBM의 전략은, 기술력보다 신뢰성과 연결성, 실행력을 중시하는 기업 환경에 최적화된 접근으로 평가됩니다. 한때 AI 시장에서의 존재감이 약화되었던 IBM은 이번 발표를 통해 엔터프라이즈 중심 AI의 실용성과 책임성 측면에서 재부상을 시도하고 있는 것으로 보입니다.
Microsoft: Build 2025
Microsoft의 CEO 사티야 나델라는 Build 2025 키노트에서 ‘에이전트 기반 웹(Agentic Web)’을 강조하며, 단순한 AI 지원이 아닌 스스로 업무를 완결하는 에이전트들이 상호 협업하면서 운영되는 미래를 제시했습니다.
Microsoft Agentic Web (출처: Microsoft)
이번 키노트의 핵심은 단순한 기능 확장이 아닌, Copilot과 NLWeb, Azure-Windows Foundry 등으로 이어지는 수직적이고 구조화된 AI 실행 플랫폼을 통해, 조직 전반에 AI를 ‘자율형 에이전트’ 형태로 내재화하는 데 있었습니다.
가장 먼저 주목된 발표는 Copilot의 진화입니다. GitHub Copilot은 이제 코드 제안 도구를 넘어, 이슈 해결, 브랜치 생성, PR 제출까지 지원하며, 개발자의 의도를 이해하고 실행까지 수행하는 에이전트로 발전했습니다. 이는 단순 자동화를 넘는, 맥락 인식 기반의 자율형 AI 실행 구조로 평가됩니다.
Microsoft는 이러한 에이전트를 누구나 만들 수 있도록, Copilot Studio라는 시각화 기반의 워크플로우 편집 환경을 제공하고 있습니다. 특히 BYOM(Bring Your Own Model) 기능을 통해 기업 내부의 AI 모델도 Copilot 프레임워크에 통합 가능하며, 이는 조직 맞춤형 에이전트 설계를 가능케 합니다.
웹 환경에 대한 접근도 근본적으로 달라졌습니다. Microsoft는 NLWeb이라는 새로운 오픈 프로토콜을 발표하며, 웹 상의 구조화되지 않은 리소스를 AI가 자연어 명령으로 탐색하고 조작할 수 있도록 설계했습니다. 이는 웹을 인간이 ‘보는’ 공간에서, AI가 ‘이해하고 조작하는’ 공간으로 재정의하려는 시도로 해석됩니다.
기술 인프라 측면에서는 Azure AI Foundry와 Windows AI Foundry가 기반을 이룹니다. Azure는 다양한 대형 및 경량 오픈모델(OpenAI, Mistral 등)을 유연하게 지원하고 있으며, Windows Foundry는 온디바이스에서도 동일한 에이전트 실행이 가능하도록 설계되었습니다. 이는 클라우드와 로컬 간 경계를 허물고, 하이브리드 AI 실행 모델을 실현하기 위한 전략적 전개로 볼 수 있습니다.
보안 및 거버넌스 측면에서도 Microsoft는 AI 에이전트의 확산에 따라 요구되는 보안성과 통제 가능성을 핵심 과제로 인식하고, 이를 해결하기 위한 체계적인 프레임워크를 제시했습니다. 핵심 구성 요소인 Model Context Protocol(MCP)는 각 에이전트가 수행할 수 있는 작업의 범위, 접근 권한, 실행 맥락을 명확히 정의하고 통제할 수 있도록 설계되어, 예측 가능하고 검증 가능한 에이전트 운영을 가능하게 합니다.
이번 Build에서는 다양한 고객 사례도 공유되었습니다. Fujitsu는 Copilot 기반 세일즈 자동화를 통해 생산성을 67% 향상시켰고, Grupo Bimbo는 수천 개의 에이전트를 도입해 수백만 달러의 비용 절감 효과를 거두었습니다. KPMG는 ESG 규제 대응을 위한 AI 문서 분석 시스템을 구현했으며, Allpay는 GitHub Copilot 도입 이후 코드 생산성과 협업 속도 모두 두 자릿수 성장을 기록했습니다.
Microsoft의 전략적 방향
- Agentic 업무 구조의 구현: Copilot은 단순한 생산성 도구를 넘어, 맥락을 이해하고 실행 가능한 디지털 동료로 진화하고 있습니다.
- AI 플랫폼의 수직 통합화: Azure-Foundry-Copilot Studio를 중심으로, 클라우드와 디바이스 간 통합된 AI 실행 환경을 구축하고 있습니다.
- 표준화된 거버넌스 체계 구축: MCP, Entra, Purview 등을 통해 기업 환경에서의 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 도입을 지원합니다.
- 자율성과 개방성을 갖춘 생태계 설계: NLWeb, BYOM, 다중 AI 모델 통합을 통해 개방적이고 유연한 AI 플랫폼을 지향합니다.
- 실증 기반의 전략 메시지 전달: 실제 기업 도입 사례를 통해 AI가 조직 운영에 미치는 정량적 효과를 실증하고 있습니다.
Microsoft는 Build 2025를 통해 Copilot을 중심으로 한 에이전트형 업무 구조가 단순한 도구의 확장을 넘어, 조직 내부의 운영 방식 자체를 근본적으로 변화시킬 수 있음을 보여주었습니다. 특히, AI 기능의 통합, 확장성, 보안, 그리고 실제 업무 효과를 균형 있게 설계한 점은 Microsoft의 차별화된 전략으로 평가됩니다.
NVIDIA: GTC 2025
NVIDIA의 CEO 젠슨 황은 GTC 2025 키노트에서 AI가 추론 중심으로 진화하고 있으며, 이를 뒷받침하는 대규모 컴퓨팅 인프라와 혁신적인 하드웨어 및 소프트웨어 플랫폼을 통해 기업들이 AI 팩토리를 구축하는 시대가 도래하고 있음을 강조했습니다.
NVIDIA AI Factory (출처: NVIDIA)
핵심 발표는 차세대 GPU 아키텍처 Blackwell Ultra와 이를 제어하는 Dynamo AI 운영체제(OS)였습니다. Blackwell Ultra는 단일 랙에서 엑사플롭(ExaFLOP) 단위의 AI 추론 성능을 제공하며, 멀티모달·대규모 AI 모델의 안정적 실행을 위한 전력 효율과 확장성을 확보한 구조입니다. Dynamo AI OS는 GPU, CPU, 메모리, 네트워크 등 전체 AI 팩토리의 자원을 통합 제어하며, 이는 단순한 하드웨어 플랫폼을 넘어 AI 생산 환경 전체를 관리하는 실행 체계로 기능합니다.
NVIDIA는 이 조합을 통해 데이터센터를 AI 중심으로 재설계하고 있으며, AI 연산을 위한 최적화된 ‘AI 팩토리’를 새로운 산업 표준으로 제시하고 있습니다. 이는 전통적인 범용 클라우드 인프라와 구별되는, AI 추론에 특화된 수직 통합형 시스템으로 해석됩니다.
기술 로드맵 역시 장기적인 연속성을 갖고 설계되었습니다. Blackwell 이후에는 Rubin(2026), Rubin Ultra(2027), Feynman(2028) 등 매년 새로운 GPU 아키텍처를 공개할 계획이며, 이는 기업이 장기적인 인프라 투자 전략을 수립할 수 있는 예측 가능한 기술 일정을 제공한다는 점에서 의미가 큽니다.
NVIDIA는 물리 환경에서의 AI 적용 가능성도 적극 확장하고 있습니다. Isaac GR00T N1과 Cosmos 시뮬레이션 플랫폼은 로봇을 위한 AI 학습 및 검증 환경을 제공하며, Google DeepMind 및 Disney Research와 협업한 Blue 로봇과 Newton 물리엔진은 시뮬레이션 기반의 자율 학습 성능을 입증한 사례로 소개되었습니다. 이러한 ‘Physical AI’는 제조, 물류, 헬스케어 등 실제 산업 현장과의 접점을 확보하는 전략적 방향으로 해석됩니다.
에코시스템 측면에서도 NVIDIA는 전략적인 수직 통합을 추진 중입니다. Dell, SAP, Amazon, GM 등과의 협력을 통해 AI 팩토리 인증 프로그램, AI PC 플랫폼, 자율주행 인프라 등 다양한 산업군에 최적화된 NVIDIA 기반 솔루션을 구축하며, 자사 생태계를 산업 표준으로 확산시키는 데 집중하고 있습니다.
NVIDIA의 전략적 방향
- AI 인프라의 산업화: AI를 실행 가능한 산업 시스템(AI 팩토리)으로 구조화하고, GPU 중심이 아닌 전체 워크로드 최적화 관점에서 인프라를 재정의하고 있습니다.
- AI 팩토리 = 데이터센터의 새로운 정의: Blackwell + Dynamo OS 조합은 AI 연산을 위한 새로운 운영 구조를 제시하며, 기존의 일반 클라우드 컴퓨팅 모델과는 구별되는 실행 구조입니다.
- Physical AI를 통한 산업 확장: Isaac, Cosmos, Blue 로봇 등은 디지털 트윈 기반 AI 학습을 현실 산업에 적용 가능한 테스트베드로 전환하고 있습니다.
- 예측 가능한 기술 로드맵: Rubin → Feynman까지 공개된 연간 GPU 계획은 기업이 장기적인 AI 인프라 투자 전략을 세울 수 있도록 기술적 연속성과 확실성을 제공합니다.
- 에코시스템의 전략적 수직 통합: 하드웨어, 운영체제, 시뮬레이션, 개발 플랫폼, 산업 파트너까지 통합하여 고신뢰·고확장성을 확보한 산업용 AI 플랫폼을 지향합니다.
NVIDIA GTC 2025는 AI를 ‘연구 대상’이나 ‘도구’가 아닌, 현실 세계를 운영하는 생산 인프라로 규정한 발표였습니다. AI는 이제 데이터 중심의 소프트웨어가 아니라, 하드웨어·운영체제·워크플로우가 결합된 엔터프라이즈 운영 체계로 전환되고 있으며, NVIDIA는 이러한 패러다임 변화의 중심에서 AI 산업화의 기준을 새롭게 정의하고 있습니다.
결론
2025년 주요 빅테크 기업들의 키노트를 종합해 보면, AI는 기능이나 도구가 아니라, 기업의 핵심 운영 구조와 인프라 전략의 중심축으로 자리 잡았다는 공통된 메시지를 확인할 수 있었습니다. 하지만 빅테크들은 자사의 정체성과 고객 기반에 맞춘 차별화 전략을 전개하고 있다는 점에서 주목할 만합니다.
Apple은 사용자 경험과 프라이버시 우선의 전통을 살려, 눈에 띄지 않으면서도 일관된 방식으로 운영체제 깊숙이 AI를 ‘은밀하게 내재화’하는 전략을 고수하고 있습니다. Google은 대화형 정보 검색, Gemini를 통한 멀티모달 AI, 인터페이스 재설계, 개발 도구 강화로 생산적이고 실용적인 AI 구현에 집중하고 있습니다. IBM은 하이브리드 클라우드와 AI 자동화에 주력하며, 기업용 실전 적용성(Orchestration, Governance, API화 등)을 극대화합니다. Microsoft는 Copilot과 Agentic Web 등 조직 내 실질적 AI 실행 프레임워크를 구축, 다양한 부서와 직무에 직접 적용 가능한 ‘자율형 에이전트 구조’로 기반으로 한 AI의 효과를 강조합니다. 마지막으로 NVIDIA는 디지털 에이전트와 AI 팩토리를 중심축으로, 대규모 컴퓨팅 파워 및 각 산업군 특화형 AI 솔루션을 제공, ‘AI가 직접 세상을 움직이는’ 인프라를 구현합니다.
결론적으로, 2025년의 IT 트렌드는 ‘누가 더 강력한 AI를 만들었는가’보다는 ‘AI를 어떻게 설계하고, 어디에 배치했는가’에 초점이 맞춰져 있습니다. AI는 이제 기업 전략의 중심에 놓이며, 단순한 기술을 넘어 비즈니스 운영 방식 자체를 재정의하고 있습니다.
# References
[1] Apple: WWDC25. https://developer.apple.com/wwdc25/.
[2] Apple: WWDC25 Keynote. https://developer.apple.com/videos/play/wwdc2025/101/.
[3] Apple introduces a delightful and elegant new software design. https://www.apple.com/newsroom/2025/06/apple-introduces-a-delightful-and-elegant-new-software-design/
[4] Apple Intelligence gets even more powerful with new capabilities across Apple devices. https://www.apple.com/newsroom/2025/06/apple-intelligence-gets-even-more-powerful-with-new-capabilities-across-apple-devices/.
[5] Google: Catch up on Google I/O. https://io.google/2025/.
[6] Google: I/O '25 Keynote. https://www.youtube.com/watch?v=o8NiE3XMPrM.
[7] AI in Search: Going beyond information to intelligence. https://blog.google/products/search/google-search-ai-mode-update/#ai-mode-search.
[8] IBM: Highlights of Think 2025. https://www.ibm.com/events/think.
[9] IBM: What’s next for the future of computing - IBM Think 2025. https://www.youtube.com/watch?v=nYQqTPlVLKo.
[10] Overview of IBM watsonx Orchestrate. https://developer.ibm.com/articles/awb-overview-ibm-watsonx-orchestrate/.
[11] Microsoft: Build 2025. https://news.microsoft.com/build-2025/
[12] Microsoft: Build 2025 | Satya Nadella Opening Keynote. https://www.youtube.com/watch?v=ceV3RsG946s.
[13] Microsoft Build 2025: The age of AI agents and building the open agentic web. https://blogs.microsoft.com/blog/2025/05/19/microsoft-build-2025-the-age-of-ai-agents-and-building-the-open-agentic-web/.
[14] Top 10 Announcements from Microsoft Build 2025 - AI Agents Grow Up!. https://newsletter.victordibia.com/p/top-10-announcements-from-microsoft.
[15] NVIDIA: Explore What’s Next in AI From NVIDIA GTC. https://www.nvidia.com/gtc/
[16] NVIDIA: GTC March 2025 Keynote with NVIDIA CEO Jensen Huang. https://www.youtube.com/watch?v=_waPvOwL9Z8.
[17] AI Factories Are Redefining Data Centers and Enabling the Next Era of AI. https://blogs.nvidia.com/blog/ai-factory/.
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삼성SDS 전략마케팅팀
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