AI 개발도구 및 기술 트렌드 (2024 ~ 2025)

AI 개발은 초대형 모델 경쟁에서 벗어나 경량화, 온디바이스, 자동화, 에이전트화라는 새로운 개발 패러다임으로 이동 중이다.

 

1) 멀티모달(Multimodal) 확산 가속

• GPT-4o, Gemini 2.0, Claude Opus 등 텍스트, 이미지 ,  음성 ,  영상 통합 모델이 주류로 부상
• 개발도구도 멀티모달 API 중심으로 재편
• 기업들도 기존 텍스트 기반 챗봇에서 비전·음성 포함된 AI 서비스로 전환 중

2) 모델 경량화 ,  온디바이스(On-device AI) 강화

• LM Studio, ollama, Apple Neural Engine 등 로컬 실행 가능한 LLM 수요 폭증
• 모델 크기 줄이고 성능 유지하는 Distillation ,  Quantization 기술 고도화
• 기업들은 개인정보 이슈 때문에 클라우드에서 온디바이스 전략 병행

3) 오토AI ,  오토ML(AutoML) 기반 개발 자동화

• 모델 학습 ,  튜닝 ,  배포까지 자동화하는 AutoML 플랫폼 급성장
  (예: Google Vertex, AWS SageMaker Autopilot, Databricks AutoML)
• 개발자는 파이프라인 설계 중심, 모델 구축은 ‘자동화 도구’가 담당하는 구조로 전환
• 기업 입장에서는 AI 역량 부족 문제의 해법

4) 에이전트(Agentic AI) 도구 폭발적 증가

• LangChain → LangGraph → CrewAI → Microsoft Autogen 등 에이전트 프레임워크 경쟁 본격화
• 단순 LLM 호출이 아니라 자율적 판단·도구 사용·작업 분해가 가능해짐
• 기업 내부 업무 자동화(AIOps, BizOps)에 빠르게 도입

5) RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술 고도화

• 단순 문서 검색조합에서 Multi-hop RAG, Graph RAG, Semantic RAG로 진화
• 정확도 향상을 위해 벡터 DB(Weaviate, Pinecone, Milvus) 도입 증가
• LLM을 “정확한 정보 기반 비서”로 만드는 핵심 기술로 자리 잡음

6) AI 개발용 GPU, 가속기 수급난 및 새로운 대안 부상

• NVIDIA GPU 부족 현상으로 대기업조차 대기
• 대안 기술 급부상
  • TPU v5e / v6
  • AMD MI300X
  • 중국계 AI 반도체(엔비전·바이두 칩 등)
• 소프트웨어 레벨에서도 LoRA, Q-LoRA, FlashAttention 등 “저비용 학습 기술”이 산업 표준으로 자리 잡음

7) 오픈소스 모델의 급성장

• Meta LLaMA 3·Mistral·Qwen 모델 체계 확산
• 성능 격차가 좁아지면서 상용 모델 의존도↓, 자체 구축 수요↑
• 국가는 AI 주권 확보 차원에서 오픈소스 연구를 적극 지원

8) 데이터 정제, Synthetic Data 생성기술 급부상

• 실제 데이터를 충분히 확보하기 어려운 기업들을 위해 AI가 AI 학습 데이터를 만드는 시대 시작
• 데이터 품질 관리(Data curation) 기술이 AI 성능의 핵심 변수로 부각

9) RLHF 에서 RLAIF로 전환

• 기존 : 사람 피드백 기반 학습(RLHF) 비용이 너무 높음
• 대체 : AI가 AI를 평가하는 RLAIF(Reinforcement Learning from AI Feedback) 보편화
• 대규모 모델을 더 빠르고 저렴하게 학습할 수 있는 구조 탄생

10) 전 세계적 “AI 개발 표준화” 움직임

• API 표준(ML Schema), 모델 카탈로그, 투명성 보고 체계가 논의
• 기업은 앞으로 AI 시스템 개발 문서화·안전성 검증을 의무적으로 갖추게 될 것
• ‘AI 개발 품질관리’가 새로운 기술 직군으로 확대