2024년이 사람들이 AI가 무엇인지 알게 된 해였다면, 2025년은 사람들이 AI가 무엇을 할 수 있는지 알게 된 해였다. 그리고 2026년은 모두가 똑같은 질문을 던지는 해가 될 것이다. "과연 AI는 멋진 영상이나 데모가 아니라, 실제 돈으로 그만한 가치가 있을까?"
이러한 변화는 모든 것을 바꿔놓습니다. 무엇이 개발되고, 무엇에 자금이 투자되고, 무엇이 채택되고, 무엇이 조용히 사라질지까지 말입니다. 또한, 일상생활에서 "AI"가 어떤 느낌일지도 달라집니다. 그렇다면 2026년의 AI는 어떤 모습일까요?
2026년은 AI가 스스로의 가치를 증명해야 하는 해입니다.
2024년에서 2025년 사이 AI 관련 지출의 상당 부분은 탐색적인 성격을 띠었습니다. 기업들은 시범 사업을 진행하고, 라이선스를 구매하고, 팀을 구성하고, "AI 전략 보고서"를 작성했습니다. 이제 이사회는 실질적인 증거를 요구하고 있습니다.
악시오스는 2026년을 AI의 "돈을 보여줘"의 해라고 불렀습니다 . 최고의 모델을 만드는 것보다 시기적절한 통합과 실질적인 생산성 향상이 더 중요해질 것이라는 의미입니다. 당연하게 들리지만, 이는 큰 변화입니다. "모델이 연구실에서 X를 수행할 수 있다"는 것과 "사람들이 구식 도구를 사용하고 이상한 방식으로 일하는 비효율적인 조직에서 X가 자동화된다"는 것 사이에는 큰 격차가 존재하기 때문입니다.
Box의 CEO인 아론 레비는 직설적으로 말했습니다 . "기능이 비약적으로 향상된다고 해서 경제 속 작업이 즉시 자동화되는 것은 아닙니다. 여전히 그 기능을 뒷받침할 소프트웨어와 워크플로우를 구축해야 할 부분이 많습니다." 따라서 2026년의 승자는 단순히 더 똑똑한 AI를 내놓는 것이 아니라, 현실에서 살아남을 수 있는 AI를 내놓는 기업이 될 것입니다.
상담원들이 실질적인 도움을 받고, 다양한 도구와 연결됩니다.
2026년에는 "상담원"이라는 단어를 어디에서나 듣게 될 겁니다. 간단히 설명해 드리겠습니다. 챗봇은 질문에 답변하지만, 상담원은 실제로 행동으로 옮기는 존재입니다. 상담원은 다양한 도구에서 정보를 추출하고, 계획을 세우고, 필요한 조치를 실행하며, 작업이 완료될 때까지 계속해서 움직입니다.
2025년, 에이전트는 화제의 중심이었지만, 대부분의 기업은 실제 업무를 맡길 만큼 그들을 신뢰하지 않았습니다. 에이전트들은 오류 발생 가능성이 너무 높았고, 심지어 "똑똑한" 에이전트라 할지라도 실제 업무 현장에서 사용되는 도구를 안정적으로 활용하지 못하는 함정에 빠지곤 했습니다.
2026년에는 다소 지루한 이유로 상황이 바뀔 예정인데, 그 이유는 바로 '플랫폼' 때문입니다. TechCrunch는 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)를 에이전트가 매번 맞춤형 통합 없이 외부 도구(데이터베이스, API, 엔터프라이즈 소프트웨어)와 통신할 수 있도록 지원하는 연결 조직이라고 설명합니다. 그리고 이러한 프레임워크는 업계 주요 기업들의 지원을 받아 Linux Foundation의 Agentic AI Foundation 에서 표준화되고 있습니다. 그렇다면 이것이 실제로 무엇을 의미할까요? 에이전트는 더 이상 멋진 데모에 그치지 않고 실제 워크플로우가 될 것입니다.
'외로운 요원' 문제는 실제로 존재합니다.
대부분의 기업은 2026년에 에이전트를 출시하겠지만, 실제로 사용되는 에이전트는 거의 없을 것입니다. 슬랙의 CMO는 2026년이 "외로운 에이전트"의 해가 될 것이라고 예측합니다 . 직원 한 명당 수백 개의 에이전트가 마치 사용되지 않는 소프트웨어 라이선스처럼 눈에 띄지 않게 방치될 것이라는 뜻입니다. 이는 모든 사내 도구가 사라지는 이유와 같습니다. 바로 조직에 완전히 통합되지 않았기 때문입니다.
최고의 시스템은 이미 맥락을 이해하고 있기 때문에 긴 안내 메시지가 필요하지 않습니다. 시장이 지향하는 방향이 바로 그것입니다. 처음부터 "기본적으로 도움이 되는" 시스템이 되는 것이죠.
소형 모델들이 조용히 시장을 장악하고 있다
2026년이라는 시나리오에는 간단한 경제적 현실이 깔려 있습니다. 대규모 모델을 운영하는 데는 많은 비용이 든다는 것입니다. 그리고 기업이라면 항상 천재적인 만능재가 필요한 것이 아니라, 믿을 수 있는 전문가가 필요한 것입니다.
이러한 이유로 소규모 언어 모델(SLM)이 특히 에너지, 주권, 비용이 중요한 정치적 변수인 유럽에서 큰 주목을 받고 있습니다. 소규모 모델이 반드시 "더 나쁜" 것은 아니지만, 더 특화되어 있고, 더 빠르며, 더 저렴합니다. 또한 특정 영역에 맞춰 세밀하게 조정하면 모든 것을 잘하려고 하는 일반 모델보다 해당 영역에서 더 뛰어난 성능을 발휘할 수 있습니다.
2026년에는 "모델 포트폴리오"가 더욱 보편화될 것입니다. 이는 심층적인 추론과 광범위한 작업을 위한 하나의 대형 모델과, 요약, 라우팅, 분류, 규정 준수 검사, 내부 지식 조회 등을 위한 여러 개의 소형 모델을 의미합니다.
다음 대도전
대부분의 사람들은 이제 LLM(언어 학습 모델)이 무엇을 하는지 이해합니다. LLM은 다음 단어를 예측합니다. 정말 멋지고 유용한 기술이지만, 분명히 한계가 있습니다. 그래서 월드 모델이 주목받고 있는 것입니다. 월드 모델은 다음 단어를 예측하는 대신, 장면에서 다음에 일어날 일을 예측합니다.
그들은 비디오, 시뮬레이션, 공간 데이터를 통해 학습합니다. 그들은 세상에 대한 내적 표상(움직임, 중력, 인과관계)을 구축하여 시간이 지남에 따라 상황이 어떻게 전개되는지 시뮬레이션할 수 있습니다.
언어 자체에 가치가 있는 것이 아니라 환경에 가치가 있습니다. 창고, 공장, 도로, 병원, 주택 등 말이죠. 챗봇은 창고를 설명할 수 있습니다. 월드 모델은 지게차 경로 변경, 컨베이어 속도 변화, 인력 감소, 레이아웃 재설계 등의 상황에서 어떤 일이 발생하는지 시뮬레이션할 수 있습니다.
유로뉴스는 세계 모델을 예측 및 계획에 사용되는 실제 환경의 복제본인 "디지털 트윈"으로 가는 길이라고 설명합니다 . 단기적인 영향은 비디오 게임, 3D 세계 구축, 실제 공간을 이해하는 것처럼 행동하는 NPC와 같이 시뮬레이션이 이미 중요한 분야에서 먼저 나타날 것입니다. 그 다음에는 로봇 공학, 그리고 다른 모든 분야로 확대될 것입니다. 이러한 변화는 하룻밤 사이에 일어나지는 않겠지만, 2026년에는 대화의 주제가 "채팅"에서 "세계"로 바뀌면서 분명히 변화를 느낄 수 있을 것입니다.
물리적 인공지능이 현실 세계에 등장합니다
"AI가 물리적 형태로 구현된다"는 말은 마치 SF 영화의 오프닝 멘트처럼 들리지만, 곧 이야기가 잘못될 것 같은 예감을 불러일으킵니다. 하지만 2026년에 가장 중요한 물리적 AI는 아마도 휴머노이드 로봇이 아니라 웨어러블 기기일 것입니다.
테크크런치는 소형 모델, 월드 모델, 엣지 컴퓨팅의 발전으로 AI가 기기에 더욱 가까이 다가갈 수 있게 되었고, 웨어러블 기기를 포함한 새로운 유형의 AI 기반 기기들이 시장에 등장하기 시작했다고 지적합니다 . 웨어러블 기기는 로봇보다 저렴하고, 배송이 빠르며, 소비자 행동에 잘 맞고, '항상 켜져 있는' AI를 보편화합니다.
보고 있는 것에 대해 말해주는 스마트 안경은 물론, 건강 상태를 추론해주는 반지와 시계, 오프라인에서 번역해주는 휴대폰까지 있습니다.
인공지능(AI)은 교묘한 방식으로 점점 더 비싸지고 있다
2026년 가장 논의가 부족한 트렌드 중 하나는 가격 책정입니다. AI가 소프트웨어에 통합되고 있습니다.
그래서 마치 무료인 것처럼 느껴지지만, 절대 무료가 아닙니다. 모델은 어딘가에서 실행되어야 하고, 연산 비용은 상당합니다. 공급업체들은 점점 더 AI 기능을 공공요금처럼 사용량 기반 가격 책정 방식으로 전환하고 있습니다.
쉽게 말해, 소프트웨어 비용이 구독료처럼 느껴지기보다는 전기 계량기처럼 보이기 시작한다는 뜻입니다. 이는 기업 내부에 새로운 형태의 규율을 만들어낼 것입니다.
단순히 "Copilot을 사용하고 있는가?"가 아니라, 누가, 어떤 용도로, 얼마나 자주, 그리고 그만한 가치가 있는지까지 고려해야 합니다. ROI 시대에는 이러한 질문이 필수적입니다.
보안이 이상해지다
2026년이 인공지능 에이전트가 더욱 현실화되는 해라면, 동시에 보안이 더욱 기묘해지는 해이기도 합니다. 인공지능이 방어자에게만 도움이 되기를 모두가 바라지만, 현실은 공격자에게도 분명히 도움을 주기 때문입니다. 유로뉴스(Euronews)는 합성 콘텐츠에 대한 우려가 커지고 있으며 , 인공지능 모델이 더욱 강력해짐에 따라 진짜와 가짜를 구별하기가 어려워지고 있다고 지적합니다.
그리고 내부 위협으로는 섀도우 에이전트가 있습니다. 이는 자율성을 가진 "섀도우 IT"입니다. 직원들은 반복적인 작업을 자동화하기 위해 자체 에이전트를 생성합니다. 이러한 에이전트를 민감한 도구에 연결하고, IT 부서의 승인 없이 작업을 수행함으로써, 감사 추적이 불가능한 보이지 않는 데이터 흐름과 자동화된 작업이 발생하게 됩니다.
2026년의 AI 보안은 단순한 엔드포인트 보호 그 이상입니다. 정책, 권한, 로깅, 거버넌스가 모두 포함됩니다. 소프트웨어가 스스로 행동할 수 있게 되면 누가 접근 권한을 부여했는지, 소프트웨어가 무엇을 했는지, 그리고 다음에 무엇을 할 수 있는지 알아야 하기 때문입니다.
규제와 사회적 반발이 동시에 발생
2026년은 순전히 기술적인 해가 아니라 사회적인 해가 될 것입니다. 두 가지 힘이 함께 성장하는 것을 보게 될 것입니다.
- (특히 유럽에서) 규칙을 정하려는 정부들
- 대중은 "AI 관련 허술한 정보", 저품질 콘텐츠, 그리고 불신에 지쳐 있습니다.
이러한 조합은 "신뢰 계층"에 대한 수요를 창출합니다. 이는 라벨링 및 검증 형태로 나타날 수 있습니다. 핵심은 AI가 무엇을 했고 무엇을 하지 않았는지에 대한 투명성을 높이는 것입니다. AI를 완전히 막는 것이 아니라, AI로 인한 혼란을 줄이는 것이 목표입니다.
이것이 당신에게 의미하는 바는 무엇일까요?
2026년은 인공지능이 더 똑똑해진 해가 아니라, 유용해진 해로 기억될 것입니다. 모델이 갑자기 마법처럼 변해서가 아니라, 인공지능이 마침내 사람과 조직의 실제 업무 방식에 녹아들기 시작했기 때문입니다. 성공적인 패턴은 이미 명확합니다. 기존 도구 안에 녹아드는 인공지능, 긴 설명 없이도 맥락을 이해하는 인공지능, 그리고 거창한 약속 대신 작지만 믿을 수 있는 행동을 취하는 인공지능입니다.
개인 사용자에게 있어 이는 AI가 조용히 배경 속으로 사라진다는 것을 의미합니다. AI를 별도의 활동으로 "사용"하는 것이 아니라, 수동 작업 감소, 잊어버리는 작업 감소, 단순 반복 작업 감소 등 불편함을 줄여줄 것입니다.
기업의 경우 이러한 변화가 더욱 분명해집니다. 이제 질문은 "AI로 이것을 할 수 있을까?"가 아니라 "이것이 비즈니스에 실질적인 도움이 될까?"입니다. 이는 모든 것을 규율 중심으로 이끌어갑니다. 즉, 실험은 줄이고, 책임 소재를 명확히 하고, 통제를 강화하며, 중요한 워크플로에 집중하는 것입니다.
일부 AI 프로젝트는 정체될 것입니다. 어떤 기업은 과도하게 투자할 것입니다. 또 어떤 기업은 적은 노력으로 뛰어난 성과를 내며 앞서 나갈 것입니다. 핵심은 간단합니다. 2026년에는 AI가 미래에 대한 예측이 아니라 실행력의 시험대가 될 것입니다.
"AI의 미래: 2026년 최대 트렌드"라는 제목의 게시물이 Metaverse Post 에 처음으로 게재되었습니다.
