2026년까지 AI는 과대광고에서 실용적 활용으로 전환될 것이다

2025년이 인공지능(AI)에 대한 현실 점검의 해였다면, 2026년은 이 기술이 진정으로 유용해지는 해가 될 것이다. 초점은 점점 더 거대해지는 언어 모델을 만드는 것에서, AI를 실용화하는 더 어려운 과제로 옮겨가고 있다. 이는 더 작은 모델을 가장 적합한 곳에 배치하고, 물리적 장치에 지능을 내장하며, 인간의 업무 흐름에 매끄럽게 통합되는 시스템을 설계하는 것을 의미한다.

테크크런치(TechCrunch)가 인터뷰한 전문가들은 2026년을 과도기적 시기로 전망한다. 무차별적인 확장(brute-force scaling)에서 새로운 아키텍처 탐색으로, 인상적인 데모에서 목표 지향적 구현으로, 자율성을 주장하는 에이전트에서 인간의 생산성을 진정으로 향상시키는 에이전트로의 전환이 이루어지는 시기라는 것이다.

축하는 끝나지 않았지만, 업계는 본격적으로 진지해지기 시작했습니다.

확장 법칙만으로는 부족하다

2012년 알렉스 크리제브스키, 일리아 수츠케버, 제프리 힌턴의 '알렉스넷(AlexNet)' 논문은 AI 시스템이 수백만 개의 예시를 분석해 이미지 속 물체를 인식하는 법을 학습할 수 있음을 입증했다. 이 접근법은 계산 집약적이었지만 GPU로 실현 가능해졌고, 과학자들이 다양한 작업을 위한 새로운 아키텍처를 개발하며 10년간의 집중적인 AI 연구를 촉발했다.

이는 2020년경 OpenAI의 GPT-3 출시로 정점에 달했는데, 모델 규모를 100배 확대하는 것만으로도 명시적 훈련 없이 코딩 및 추론 같은 능력을 발휘할 수 있음을 보여주었다. 이는 AI 에이전트 플랫폼 Workera의 CEO이자 설립자인 Kian Katanforoosh가 "확대 시대"라고 부르는 시기의 시작을 알렸습니다. 이 시기는 더 많은 컴퓨팅 파워, 더 많은 데이터, 더 큰 트랜스포머 모델이 필연적으로 다음 주요 AI 돌파구를 이끌어낼 것이라는 믿음으로 정의됩니다.

오늘날 많은 연구자들은 AI 산업이 확장 법칙의 한계에 다다르고 있으며 연구와 혁신에 초점을 맞춘 새로운 시대로 진입할 준비가 되어 있다고 믿습니다.

메타의 전 수석 AI 과학자 얀 르쿤은 오랫동안 스케일링에 대한 과도한 의존을 비판해 왔으며 더 나은 아키텍처의 필요성을 강조해왔다. 마찬가지로 수츠케버는 최근 인터뷰에서 현재 모델들이 정체기에 접어들고 있으며, 프리트레이닝 결과가 평탄화되면서 새로운 아이디어가 필요하다는 신호를 보내고 있다고 지적했다.

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카탄포루쉬는 "향후 5년 이내에 트랜스포머보다 훨씬 개선된 더 나은 아키텍처를 발견할 가능성이 높다"며 "그렇지 않다면 모델 역량에서 상당한 진전을 기대하기 어려울 것"이라고 말했다.

때로는 적을수록 더 낫다

대규모 언어 모델이 일반 지식 처리에는 탁월하지만, 많은 전문가들은 차세대 기업 AI 도입이 특정 분야 애플리케이션에 맞게 미세 조정 가능한 소규모의 더 민첩한 언어 모델에 의해 주도될 것이라고 예측합니다.

AT&T의 최고 데이터 책임자 앤디 마커스는 테크크런치와의 인터뷰에서 "2026년에는 미세 조정된 소규모 언어 모델(SLM)이 주요 트렌드가 될 것이며, 성숙한 AI 기업들의 필수 요소가 될 것"이라며 "이러한 모델들은 비용과 성능 면에서 기존 대형 언어 모델(LLM)보다 더 매력적이기 때문"이라고 말했다. "이미 기업들이 SLM에 점점 더 의존하는 모습을 목격하고 있습니다. 적절히 미세 조정된 SLM은 기업 애플리케이션에서 대형 일반 모델과 동등한 정확도를 제공하면서도 비용 효율성과 속도 면에서 우위를 점하기 때문입니다."

프랑스 오픈소스 AI 스타트업 미스트랄(Mistral)도 이전에 유사한 주장을 펼친 바 있다. 이 회사는 자체 소형 모델이 미세 조정 후 여러 벤치마크에서 대형 모델을 능가한다고 주장한다.

오스틴에 본사를 둔 기업용 AI 기업 애비(ABBYY)의 AI 전략가 존 니슬리는 "소형 모델의 효율성, 비용 효율성, 적응성은 정밀도가 중요한 맞춤형 애플리케이션에 이상적"이라고 말했다.

마르쿠스는 SLM이 에이전트 시대에 핵심 역할을 할 것이라고 믿는 반면, 크니슬리는 소형 특성 덕분에 로컬 기기 배포에 더 적합하다고 지적합니다. 이는 에지 컴퓨팅 발전으로 가속화된 추세입니다.

경험을 통한 학습

인간은 언어를 통해서뿐만 아니라 세상과 상호작용하며 배운다. 그러나 대규모 언어 모델(LLM)은 세상을 진정으로 이해하지 못한다. 단순히 다음 단어나 개념을 예측할 뿐이다. 그래서 많은 연구자들은 차세대 주요 발전이 월드 모델에서 나올 것이라고 믿는다. 월드 모델은 3차원 공간에서 사물이 어떻게 움직이고 상호작용하는지 학습하여 예측과 행동을 가능케 하는 AI 시스템이다.

2026년이 월드 모델의 전환점이 될 것이라는 징후가 점점 더 많아지고 있다. 르쿤은 메타를 떠나 자체 월드 모델 연구소를 설립했으며, 50억 달러의 기업 가치를 목표로 하고 있다고 전해진다. 구글의 딥마인드는 지니(Genie)를 개발해 왔으며, 8월에는 실시간 상호작용이 가능한 범용 월드 모델을 구축할 수 있는 최신 모델을 출시했다. 데카트(Decart)와 오디세이(Odyssey) 같은 스타트업의 데모와 함께, 페이페이 리(Fei-Fei Li)의 월드 랩스(World Labs)는 첫 상용 월드 모델인 마블(Marble)을 출시했다. 제너럴 인튜이션(General Intuition) 같은 신규 진입자는 에이전트에게 공간 추론을 가르치기 위해 10월에 1억 3400만 달러의 시드 라운드를 확보했으며, 영상 생성 스타트업 런웨이(Runway)는 12월에 첫 월드 모델인 GWM-1을 공개했다.

연구자들은 로봇공학과 자율주행 기술의 장기적 잠재력을 인정하지만, 단기적 영향은 비디오 게임 분야에서 가장 두드러질 것으로 전망된다. 피치북(PitchBook)은 상호작용 환경과 더 현실적인 비플레이어 캐릭터(NPC) 생성 기술의 발전에 힘입어 게임용 월드 모델 시장이 2022~2025년 12억 달러 규모에서 2030년까지 2760억 달러로 성장할 것으로 예측했다.

제너럴 인튜이션의 창립자 핌 드 위테는 테크크런치와의 인터뷰에서 가상 환경이 게임 산업을 혁신할 뿐만 아니라 차세대 파운데이션 모델의 핵심 테스트 베드 역할을 할 수 있다고 밝혔다.

에이전트 국가

2025년 AI 에이전트는 기대에 미치지 못했는데, 이는 실제 업무 시스템에 통합하는 것이 어려웠기 때문이다. 도구와 맥락에 대한 접근이 제한되면서 대부분의 에이전트는 시범 운영 단계에 머물렀다.

"AI용 USB-C"로 묘사되는 앤트로픽의 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 AI 에이전트가 데이터베이스, 검색 엔진, API 같은 외부 도구와 소통할 수 있게 한다. 이 누락된 연결 고리는 오픈AI와 마이크로소프트가 공개적으로 지지하면서 빠르게 표준이 되어가고 있다. 앤트로픽은 최근 이 프로토콜을 리눅스 재단의 신규 기관인 에이전틱 AI 재단에 기증했다. 해당 재단은 오픈소스 에이전틱 도구 표준화를 목표로 한다. 구글 역시 자체 관리형 MCP 서버 구축을 시작해 AI 에이전트를 자사 제품 및 서비스에 연결 중이다.

MCP가 에이전트와 실제 시스템 간 연결의 마찰을 줄임에 따라, 2026년은 에이전트 기반 워크플로가 시범 단계에서 일상적 활용으로 전환되는 해가 될 전망이다.

사파이어 벤처스의 파트너 라지브 댐은 이러한 발전이 다양한 산업에서 에이전트 중심 솔루션이 "기록 시스템 역할"을 수행하는 계기가 될 것이라고 전망합니다.

담은 "음성 에이전트가 접수 및 고객 커뮤니케이션과 같은 더 많은 종단 간 작업을 처리함에 따라, 이들은 핵심 기반 시스템의 핵심을 형성하기 시작할 것"이라며 "이러한 추세는 홈 서비스, 부동산 기술, 의료 분야뿐만 아니라 영업, IT, 지원과 같은 수평적 기능에서도 나타날 것으로 예상한다"고 말했다.

자동화가 아닌 증강

에이전트형 워크플로우의 부상이 일자리 감소 우려를 불러일으킬 수 있지만, Workera의 카탄포루쉬는 2026년의 핵심 메시지가 그렇지 않다고 확신하지 않습니다.

"2026년은 인간의 해가 될 것입니다,"라고 그는 말했다.

2024년 많은 AI 기업들은 인간 노동자의 필요성을 없애기 위해 일자리를 자동화할 것이라고 예측했습니다. 그러나 기술은 아직 그 정도 수준에 이르지 못했으며, 불안정한 경제 상황에서 그런 주장은 인기가 없습니다. 카탄포루쉬는 내년에는 "AI가 우리가 예상했던 만큼 자율적으로 작동하지 않았다"는 사실을 깨닫게 될 것이며, AI가 인간 워크플로우를 대체하기보다 어떻게 보완할 수 있는지에 대한 논의로 전환될 것이라고 제안합니다.

그는 "또한 많은 기업들이 다시 채용을 시작할 것"이라며 AI 거버넌스, 투명성, 안전성, 데이터 관리 분야의 새로운 직무가 생길 것으로 전망했다. "내년 실업률이 평균 4% 미만으로 유지될 것이라는 점에 상당히 낙관한다."

"사람들은 API 아래가 아닌 위에 서고 싶어 합니다. 2026년은 이러한 전환에 있어 중요한 해가 될 것이라 믿습니다"라고 드 위테는 덧붙였습니다.

물리적 구현

전문가들에 따르면, 소형 모델, 월드 모델, 엣지 컴퓨팅의 발전으로 머신러닝의 물리적 적용이 더욱 확대될 전망이다.

AT&T 벤처스의 비크람 타네자 대표는 테크크런치와의 인터뷰에서 "로봇공학, 자율주행차, 드론, 웨어러블 기기 등 새로운 유형의 AI 기반 기기들이 시장에 진입하기 시작하면서 2026년에는 물리적 AI가 주류로 자리 잡을 것"이라고 말했다.

자율주행차와 로봇공학은 물리적 AI의 대표적인 활용 사례로 2026년에도 성장을 이어갈 것이나, 필요한 훈련 및 배포 비용은 여전히 높다. 반면 웨어러블 기기는 소비자 친화적이며 더 저렴한 진입점을 제공한다. 메타의 레이밴과 같은 스마트 글래스에는 사용자가 보고 있는 것에 대한 질문에 답할 수 있는 어시스턴트가 포함되기 시작했으며, AI 기반 건강 링과 스마트 워치와 같은 새로운 폼 팩터는 항상 켜져 있는, 신체에 부착된 추론 기능을 더욱 보편화시키고 있습니다.

타네자는 "커넥티비티 제공업체들은 이 새로운 기기 물결을 지원하기 위해 네트워크 인프라 최적화에 나설 것이며, 유연한 연결 옵션을 보유한 업체들이 가장 유리한 입지를 차지할 것"이라고 말했다.