2025년 하반기 추론 모델 기능의 급속한 발전과 함께, 2026년 AI 경쟁의 초점은 더 똑똑해지는 것에서 더 유능하고 신뢰할 수 있으며 정확하게 가치 평가되는 것으로 옮겨갈 것입니다. a16z 암호화폐 연구 및 투자팀의 세 명의 구성원은 최근 연구 워크플로, 에이전트 신원 인프라, 오픈 네트워크 경제 모델에 초점을 맞춰 2026년 AI 개발의 세 가지 주요 트렌드에 대한 예측을 발표했습니다.
하버드대 교수 스콧 코미너스는 2026년까지 인공지능이 단순한 조력자를 넘어 창의적인 관점 제공하는 연구 파트너로 거듭날 것이라고 예측했습니다. 그는 2025년 11월까지 박사 과정 학생에게 지시하는 것과 유사한 추상적인 명령어를 사용하여 모델과 상호작용하고 독창적인 답변을 얻을 수 있을 것이라고 밝혔습니다.
Circle의 공동 창립자인 션 네빌은 KYA(Know Your Agent)를 통해 AI 에이전트가 추적성, 권한 부여 및 검증 가능성을 갖춘 독립적인 개체로 거래할 수 있도록 하는 것이 핵심 트렌드가 될 것이라고 믿습니다.
a16z 암호화폐 투자팀의 리즈 하카비는 AI가 인터넷에서 콘텐츠를 추출하고 광고 트래픽을 생성하지 않고 스스로 성장하는 방식이 인터넷의 맥락적 측면과 실행적 측면 사이에 상당한 불일치를 초래한다고 지적합니다. 그녀는 AI 에이전트의 작업이 성공적으로 완료되었을 때 정보, 데이터 또는 콘텐츠를 제공한 각 주체에게 보상이 분배되어야 한다고 주장합니다. 또한 블록체인 기반 나노 결제와 더욱 성숙한 기여도 측정 기준이 실현 가능한 기술적 해결책이 될 수 있다고 언급했습니다.
트렌드 1: AI는 단순한 보조 도구를 넘어 연구 파트너로 진화하고 있으며, 실질적인 연구 과제를 수행할 수 있는 능력을 더욱 강화하고 있습니다.
a16z 암호화 연구팀의 일원이자 하버드 경영대학원 교수인 스콧 코미너스는 2025년 초에도 일반 소비자용 AI 모델이 자신의 연구 워크플로우를 이해하는 것은 여전히 매우 어려울 것이라고 말했지만, 2025년 11월에는 박사 과정 학생들을 지도하는 데 사용되는 것과 유사한 추상적인 지침을 사용하여 모델과 상호 작용할 수 있었고, 모델은 때때로 새롭고 정확하게 실행되는 답변을 반환했다고 밝혔습니다.
2026년에는 인공지능 분야에서 새롭고 심도 있는 연구 스타일이 등장할 것입니다.
코미너스는 인공지능이 연구에 점점 더 널리 활용되고 있으며, 특히 추론이 요구되는 분야에서 그 빈도가 증가하고 있다고 지적합니다. 모델은 탐색 과정을 직접적으로 지원하기 시작했으며, 퍼트넘 문제처럼 매우 어려운 수학 경시대회 문제까지 자동으로 해결할 수 있게 되었습니다. 그러나 어떤 분야가 가장 큰 혜택을 볼 것인지, 그리고 어떤 방식으로 혜택을 볼 것인지는 여전히 미해결 과제로 남아 있습니다.
하지만 그는 2026년에 새로운 박식가 연구 스타일이 등장할 것으로 예상합니다. 연구자들은 개념들을 연결하는 가설을 제시하고, 아직 추측에 불과한 답변에서 검증 가능한 방향을 신속하게 도출하는 데 더 큰 비중을 둘 것이라는 전망입니다.
인공지능 연구와 발전은 여전히 허상에 빠질 리스크 있으며, 암호화 기술이 이를 해결하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
그는 또한 이러한 연구 방법이 필연적으로 부정확성과 착각 리스크 수반한다는 점을 인정했지만, 모델이 충분히 똑똑해지면 추상화의 여지를 주고 발산을 허용함으로써 인간의 창의성처럼 때때로 획기적인 발견으로 이어질 수 있다고 말했다. 그는 2026년까지 인공지능 연구 워크플로가 에이전트-래핑-에이전트와 같은 형태로 발전할 것이라고 예측했다. 즉, 여러 계층의 모델을 사용하여 평가, 검증, 그리고 최종적으로 결론을 도출하는 방식이 될 것이라는 것이다.
하지만 코미너스는 이러한 추론 에이전트 클러스터를 대규모로 운영하려면 모델 간 상호 운용성을 개선하고 각 모델의 기여도를 파악하고 적절하게 보완하는 방법이 필요하다고 경고했습니다. 그는 암호화 기술이 이러한 두 가지 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있다고 생각합니다.
두 번째 트렌드: KYC에서 KYA로 – 에이전트에 대한 이해 부족이 에이전트 경제의 병목 현상이 되고 있다
Circle의 공동 창립자이자 USDC의 설계자이며 현재 Catena Labs의 CEO인 션 네빌은 에이전트 경제의 핵심 병목 현상인 지능에서 신원 확인으로의 전환에 집중합니다.
네빌은 금융 서비스와 같은 분야에서 비인간 신원의 수가 인간 직원의 수를 훨씬 능가하며, 그 비율이 96대 1에 달한다고 지적합니다. 그러나 이러한 신원 대부분은 계좌를 개설하거나 책임을 질 수 없는 유령과 같은 존재입니다. 따라서 그는 다음으로 중요한 기본 요소가 KYA(Know Your Agent, 에이전트 확인)라고 주장합니다.
정의에 따르면 KYA는 에이전트가 주체를 대신하여 거래를 수행하기 위해 검증 가능하고 추적 가능하며 책임 있는 자격 증명을 보유해야 한다는 요구 사항을 다룹니다. 사람이 대출과 차입에 신용 점수가 필요한 것처럼, 에이전트 또한 주체, 제약 조건 및 책임 소재를 연결하기 위해 암호화되고 서명된 자격 증명이 필요합니다. KYA가 도입되기 전에는 가맹점과 서비스 제공업체가 사기, 남용 및 불분명한 책임 소재를 방지하기 위해 방화벽 수준에서 에이전트의 접근을 차단하는 것이 일반적이었습니다.
그는 또한 수십 년에 걸쳐 구축된 KYC 산업과 규제 프레임 이제 KYA를 탐색하고 구현하는 데 단 몇 달밖에 남지 않았을 수도 있다고 솔직하게 밝혔습니다.
트렌드 3: AI 프록시는 인터넷에 숨겨진 세금을 부과하여 콘텐츠 가치를 추출하고 수익 창출을 회피합니다.
a16z 암호화폐 투자팀의 리즈 하카비는 에이전트가 오픈 네트워크 의 경제적 기반을 어떻게 재편하고 있는지에 집중합니다. 그녀는 AI 에이전트의 등장을 개방형 웹에 부과되는 보이지 않는 세금에 비유합니다. 에이전트는 광고 지원 웹사이트(그녀가 '컨텍스트 레이어'라고 부르는 부분)에서 콘텐츠를 추출하여 사용자에게 더 편리한 답변과 행동('실행 레이어')을 제공하지만, 광고 노출, 구독 전환, 추천 등 콘텐츠 제작을 지원하는 수익원을 체계적으로 우회한다는 것입니다.
하카비는 이러한 상황이 인터넷의 맥락적 측면과 구현적 측면 사이에 심각한 불일치를 초래한다고 주장합니다. 콘텐츠 제공자는 비용을 부담하고, 에이전트와 플랫폼은 가치를 흡수하며, 본래의 수익 창출 경로가 차단된다는 것입니다. 그녀는 현재의 AI 라이선스 계약이 대부분 눈속임에 불과하며, 콘텐츠 제공자에게 손실된 트래픽 수익의 극히 일부만을 보상하는 데 그치고 있어 장기적으로 재정적으로 지속 가능하지 않을 수 있다고 지적합니다.
그녀는 오픈 네트워크 쇠퇴하는 것을 막고(동시에 AI가 의존하는 다양한 콘텐츠 소스를 보호하기 위해) 차세대 스폰서 콘텐츠 모델, 마이크로 어트리뷰션 시스템, 기타 새로운 자금 조달 모델과 같은 기술적, 경제적 해결책을 2026년까지 대규모로 도입해야 한다고 주장합니다. 핵심적인 변화는 정적인 라이선스에서 실시간 사용량 기반 보상으로 전환하여 가치가 자동으로 흐르도록 하는 데 있습니다.
에이전트가 임무를 성공적으로 완료하면 정보, 데이터 또는 콘텐츠를 제공한 각 주체에게 보상이 분배됩니다. 그녀는 또한 블록체인 기반 나노 결제와 더욱 성숙한 기여도 측정 기준이 하나의 실현 가능한 기술적 방향이 될 수 있다고 언급했습니다.
이 기사, a16z의 "2026년 AI에 대한 세 가지 예측: 연구 중심 AI의 부상, KYC를 대체하는 KYA, 그리고 인터넷상의 숨겨진 세금 위기"는 뉴스 플랫폼인 ABMedia 에 처음 게재되었습니다.
