2025년이 조직들이 챗봇을 통합하고 생성형 도구를 실험하느라 분주했던 도입의 해였다면, 2026년은 실행의 해가 될 태세다. 2026년 1월 초 현재, 인공지능 지형은 근본적으로 달라졌다. 기계와 “대화”하는 신기함은 사라지고, 투자수익(ROI)과 가시적 유용성에 대한 냉혹한 요구가 그 자리를 대신했다. AI를 신기한 장난감으로 취급하던 시대는 끝났고, 우리는 “Autonomous Enterprise(자율형 엔터프라이즈)”의 시대로 들어섰다.
지난 한 해 동안 불과 18개월 전만 해도 이론에 불과했던 여러 기술이 결정체를 이루었다. 말하기 전에 멈춰서 “생각”하는 “추론(reasoning)” 모델의 부상, 사람의 손길 없이 복잡한 워크플로를 실행하는 자율 에이전트의 최초 실제 배치, 브뤼셀에서 캘리포니아에 이르는 규제 프레임워크의 강화가 그것이다.
우리의 플랫폼 CometAPI는 이미지, 비디오, 음악, 콘텐츠 생성 등 어떤 요구에도 맞춘 AI 도구를 제공한다.
2026이 다른 이유: 기술 + 경제 + 규제
세 가지 힘이 2026년에 수렴하며 AI를 실험이 아닌 기반 기술로 만든다.
- 프런티어 모델은 더 강력해지고 운영 비용은 더 낮아진다(model + infra 공동 설계). 주요 벤더들은 멀티모달 추론, 코딩, 검색/검색증강 역량을 실용적 툴체인에 밀어 넣는 새로운 “프런티어” 릴리스와 반복 업그레이드를 계속 내놓고 있다. 이러한 모델 릴리스는 토큰당·추론당 비용을 크게 낮추는 인프라 이니셔티브와 짝을 이룬다.
- 하드웨어와 메모리 공급이 단위 경제성을 재편한다. HBM, 첨단 메모리, 데이터센터 컴퓨트 수요가 급증했고, 벤더와 파운드리는 에너지와 추론 비용을 줄이는 칩·시스템 공동 설계에 대규모로 투자 중이다. 이는 어떤 워크로드를 대규모로 배치하는 것이 경제적으로 타당한지를 바꾸고 있다.
- 규제와 국가 정책이 가이드에서 집행으로 이동한다. EU AI Act 이행 마일스톤과 미국 등 여러 지역의 최근 행정 조치는 컴플라이언스, 투명성, 안전 엔지니어링이 더 이상 R&D만의 문제가 아니라 이사회 급 이슈가 되었음을 의미한다.
이러한 힘이 결합되며 2026년은 더 나은 데모의 해가 아니라, 엔터프라이즈 IT, 소비자 디바이스, 헬스케어, 제조, 공공 서비스 전반에 걸친 주류 채택의 해가 된다.
1. Agentic AI: “Service-as-Software”의 부상
2026년 가장 중요한 변화는 Generative AI(콘텐츠를 만드는 기계)에서 Agentic AI(작업을 수행하는 기계)로의 전환이다.
2025년 맥락:
2025년 내내 “코파일럿” 모델의 한계를 보았다. 유용하긴 했지만, 코파일럿에는 여전히 인간 운전자가 필요했다. 사용자는 가치 있는 출력을 얻기 위해 끊임없이 프롬프트를 작성해야 하는 데 피로감을 느꼈다. 업계의 응답은 “에이전트”의 개발이었다. 즉, 인지·계획·도구 사용이 가능한 시스템이다.
무엇이 달라지는가: 도구를 연쇄하고 인간 또는 다른 에이전트와 조율하며 다단계 워크플로를 계획·실행하는 “에이전트형” 시스템이 실험에서 프로덕션 자동화로 성숙한다. 에이전트 프레임워크, 멀티모달 모델, 향상된 코드 실행 통합, 검색증강의 결합은 계약 검토, 공급망 예외 처리, 리서치 종합, 반복적 디자인 사이클 같은 복잡한 작업의 자동화를 실용적으로 만든다. 사상가들은 점점 더 모든 지식 근로자에게 전담 AI 어시스턴트가 생산성을 재편할 것이라고 예측한다.
2026년 트렌드:
2026년에는 전통적 SaaS(Software as a Service) 모델의 종말과 “Service-as-Software”의 탄생을 목도하고 있다. 기업은 사람이 도구(예: Salesforce)를 쓰기 위한 좌석을 구매하는 대신, 그 결과 자체(예: 리드를 자율적으로 선별하고 CRM을 업데이트하는 AI 에이전트)를 사기 시작했다.
예측: 2026년 말까지 AI 성공의 주요 지표는 “생성된 토큰 수”에서 “완료된 작업 수”로 이동한다. 엔터프라이즈 애플리케이션의 40%가 2025년의 5% 미만에서 2026년에는 임베디드 자율 에이전트를 탑재할 것으로 본다. 다만 이는 서로 통신하는 에이전트 간의 연쇄 오류로 큰 운영 중단을 일으키는 최초의 “에이전트형 장애”를 촉발하고, 새로운 “Agent Ops” 모니터링 프로토콜을 요구할 것이다.
권한이 부여된 자율성: 2025년의 전신과 달리 2026년의 에이전트는 “제한적 권한”을 부여받는다. 모든 단계마다 인간 승인을 받지 않고도 API 호출을 실행하고, 이메일을 전송하며, 분절된 애플리케이션 간 데이터를 이동할 수 있다. 이 오케스트레이션 능력은 에이전트를 궁극의 API 집약기로 만들어, 파편화된 소프트웨어 생태계를 꿰어 붙이게 한다.
“블루칼라” AI: “크리에이티브 에이전트”(마케팅 카피, 디자인)와 “운영 에이전트”(물류, 데이터 입력, IT 티케팅) 간의 분화가 나타난다. 후자는 특화된 소형 모델에 의해 구동되는 경우가 많으며, 현대 기업의 지루한 “접착(glue) 작업”을 빠르게 자동화하고 있다.
2. “생각하는” 기계: 추론 모델과 추론 시 연산(Test-Time Compute)
OpenAI의 o-시리즈와 Google의 Gemini 3 Pro 반복 릴리스는 AI에 시스템 2 사고라는 새로운 패러다임을 도입했다.
2025년 맥락:
수년간 대형언어모델(LLM)은 “시스템 1” 사고—빠르고 직관적이지만 환각에 취약—에 기반해 작동했다. 모델은 자신이 말하는 것을 “알지” 못하고, 그저 다음으로 통계적으로 그럴듯한 토큰을 예측했을 뿐이다. 2025년 말, “추론 시 연산”의 돌파구로 모델이 응답 전 논리 사슬을 처리하며 “생각”할 수 있게 되었다.
2026년 트렌드:
2026년은 추론 능력이 상품화되고 전문화되는 해가 될 것이다.
- 속도보다 품질: 고위험 작업(코딩 아키텍처, 법률 분석, 과학적 가설 생성)에서는 훨씬 뛰어난 정확성을 위해 더 긴 지연(10~60초)을 기꺼이 수용하고 있다. 이 영역에서 지연을 낮추는 “속도 경쟁”은 끝났고, “깊이 경쟁”이 시작되었다.
- 사고 사슬 경제: 입력/출력 토큰만 지불하던 가격 모델에서 “생각하는 시간”에 비용을 지불하는 모델이 부상하고 있다. 이는 단순 검색보다 복잡한 문제 해결에 유리하다.
- 판단과 분석: 모델은 정보를 단순히 검색하는 데서 나아가 평가하고 있다. 2026년에는 개발자가 복잡한 논리 루프—예: 코드베이스 디버깅, 공급망 경로 최적화—를 이러한 “느리게 생각하는” 헤비급 모델에 오프로딩할 수 있는 “서비스형 추론(Reasoning-as-a-Service)” API 엔드포인트가 등장할 것으로 본다.
- 예측: “프롬프트 엔지니어링”은 “컨텍스트 엔지니어링”으로 진화한다. 추론 모델이 자체 교정·계획할 수 있으므로, 사용자의 역할은 완벽한 문장을 꾸미는 것에서 불완전하고 복잡한 맥락과 명확한 목표를 제공하는 것으로 바뀐다. “어떻게”는 모델이 맡는다.
3. 작지만 강력한: 엣지 AI와 SLM 붐
거대한 추론 모델과 반대로, 2026년은 **SLM(Small Language Model)**의 해이기도 하다. 비용에 민감한 CTO들의 새 모토는 “작을수록 똑똑하다”다.
2025년 맥락:
모든 고객 상호작용에 GPT-4 급 모델을 돌리는 것은 재정적 자살행위나 다름없었다. 2025년 말, 오픈 웨이트(Llama, Mistral 변종 등)와 독점 SLM(Microsoft의 Phi 등)이 매개변수 수가 전부가 아니라 데이터 품질이 중요함을 보여주기 시작했다.
2026년 트렌드:
이제 “클라우드 전용” vs. “디바이스”의 틀로 보지 않는다. 온디바이스 기반 모델과 하이브리드 클라우드/디바이스 오케스트레이션이 주류다. Apple의 파운데이션 모델 전략—지연·프라이버시에 최적화된 소형 온디바이스 모델과 무거운 작업을 위한 확장형 서버 모델을 결합—은 프라이버시, 응답성, 오프라인 역량을 우선시하는 분산형 배치로의 이동을 잘 보여준다. 이와 유사하게, 디바이스 벤더들은 PC와 웨어러블 전반에 통합 AI 어시스턴트를 발표하고 있으며, 온디바이스 추론으로 로컬 개인화와 지연 민감 작업을 처리한다.
- 3B-7B 매개변수 스위트 스폿: 30억~70억 매개변수 모델은 요약, 기초 코딩, 분류의 80%에 “충분히 좋은” 수준에 도달했다. 학습 비용이 낮고 즉시 실행 가능하며, 디바이스에 상주시킬 수 있다.
- 프라이버시와 주권: 노트북이나 스마트폰에서 로컬로 AI를 실행하는 것은 최고의 프라이버시 보장이다. 헬스케어·금융처럼 민감 데이터를 클라우드로 보내기 어려운 산업에 엣지 AI가 해법을 제공한다.
4. 생성형 AI 비디오와 몰입형 미디어
마침내 2026년, 생성형 비디오는 “프라임 타임”에 진입한다. 언캐니 밸리를 넘고 있다.
2025년 맥락:
Sora, Runway 등은 2024~2025년에 데모로 눈길을 끌었지만, 일관성과 제어력이 문제였다. “글리치”한 물리와 변형되는 손이 흔했다.
2026년 트렌드:
- “프롬프트-투-비디오”에서 “감독 모드”로: 2026년 도구는 미세 제어를 제공한다. 크리에이터는 카메라 앵글, 조명, 샷 간 캐릭터 일관성을 통제할 수 있다. 이는 GenAI를 “운에 맡기는 슬롯머신”에서 전문 제작 도구로 바꾼다.
- 합성 유명인과 인플루언서: 화상 통화나 소셜 피드에서 인간과 구분 불가능한 초현실적 AI 아바타가 부상하고 있다. 이는 브랜드가 AI에 유명인의 *외형(likeness)*을 라이선스해 무제한 현지화 광고를 생성하는 “합성 미디어” 경제를 낳고 있다.
5. 범용 멀티모달 모델의 대중화
텍스트와 이미지를 넘어, 2025년 기술 진전은 대규모 영상 이해와 텍스트-투-비디오 생성을 현실화했다. 이는 자동 영상 편집과 컴플라이언스 모니터링에서 회의·웨비나·CCTV를 추론하는 더 풍부한 어시스턴트에 이르는 새로운 제품군을 연다.
비디오는 정적 텍스트나 이미지보다 어렵다. 시간적 추론, 오디오-비주얼 정렬, 긴 시퀀스를 일관되게 요약할 능력이 필요하기 때문이다. 보상은 크다. 기업 고객은 시간 절약과 새로운 인사이트(예: 컴플라이언스 팀의 수시간 분량 영상 스캔, 마케팅 팀의 현지화 크리에이티브 변형 생성)에 기꺼이 비용을 지불한다.
2025년 맥락:
변화하는 점: 2025–26년의 최고 모델은 단지 더 커진 것이 아니라 더 범용적이다. 텍스트, 이미지, 코드, 추론을 위한 별개 시스템 대신, 선도 벤더는 다중 모달을 입력받아 추론하고 외부 도구(API, 데이터베이스, 코드 실행 환경)를 호출하며, 빠른 응답을 줄지 “더 오래 생각할지”(내부 다단계 추론)를 결정하는 통합 모델을 제공한다. OpenAI의 GPT-5 발표와 GPT-5 라인의 반복 업그레이드는 이 방향을 보여준다. 개선된 시각 인지, 더 나은 코드 추론, 적응형 추론 모드 등이다. Google의 Gemini 시리즈는 멀티모달 추론과 에이전트 기능을 계속 밀어붙이고 있다(최근 “Gemini 3 Flash” 노트는 향상된 시각/공간 추론과 에이전트형 코딩 능력을 강조). 이러한 역량은 검색, 개발자 도구, 엔터프라이즈 코파일럿에 빠르게 제품화되고 있다.
2026년 트렌드:
제품화: 주류 SaaS 제품 내부에 최초로 폭넓게 채택되는 “영상 이해” 기능이 등장한다(검색 가능한 회의 아카이브, 비디오 QA, 자동 하이라이트 릴).
안전과 오남용: 텍스트-투-비디오의 발전은 딥페이크와 허위정보 위험을 키운다. 규제기관과 플랫폼은 콘텐츠 출처 표기와 탐지 도구를 밀어붙일 것이다. EU의 2025년 콘텐츠 라벨링 작업이 이를 시사한다.
비즈니스와 개발자를 위한 시사점:
- 제품화: 멀티모달 모델은 시각 검사, 문서 이해, 코드 생성 같은 기능 구축에 필요한 통합 수를 줄인다. 제품 로드맵이 가속된다.
- 비용/지연 트레이드오프: 범용 모델은 연산 집약적일 수 있다. 실용적 배치는 모델 패밀리(빠른/경량 vs. 느리지만 고품질)와 검색증강 접근을 사용한다.
- 새로운 UX 패턴: 음성, 이미지, 다이어그램, 텍스트가 섞인 대화—시스템이 유창한 협업자로 행동하는—가 보편화되며, UI 설계는 단일 입력 텍스트 상자에서 벗어난다.
6. 범용 멀티모달 모델의 대중화
2025년 맥락:
하드웨어 벤더는 추론 비용을 극적으로 낮출 플랫폼(루빈 발표와 관련 메시지)을 시사했고, 클라우드와 디바이스 팀은 제품 발표에서 온디바이스 또는 니어 엣지 개인화에 초점을 맞췄다. 증류, 양자화, 검색증강 추론에 관한 연구가 성숙했다
주요 벤더는 야심 찬 하드웨어 로드맵을 공개했다. AMD는 랙 단위 “요타 스케일” 아키텍처와, 단일 랙에서 조 단위 매개변수 모델을 훈련하기 위한 멀티 엑사플롭 랙을 목표로 하는 Helios 플랫폼을 발표했다. 하이퍼스케일러와 칩메이커는 혼합 정밀 학습과 희소 연산 워크로드를 가속하기 위한 신규 패키징과 공동 설계 노력을 시작했다. CES 2026에서는 로보틱스 최적화 실리콘과 엣지 AI 칩에 대한 커밋이 나왔다.
2026년 트렌드:
2026년에는 대형 모델 실행 비용을 낮추려는 의미 있는 플랫폼 발표가 이어진다—더 빠른 실리콘과 시스템 수준 공동 설계를 통해서다. 선도 GPU 및 AI 시스템 벤더는 CES 2026에서 실리콘, 네트워킹, 소프트웨어 스택의 “극단적 공동 설계”를 통해 추론 비용을 극적으로 낮출 플랫폼을 공개했다. 업계 보고서는 메모리(HBM) 수요 급증과 데이터센터 컴퓨트 시장 확장에 따른 공급업체 수익성 회복을 보여준다. 이러한 발전이 결합되어 대규모 모델 호스팅과 파인튜닝의 비용 방정식을 재구성한다.
구체적 영향:
- 토큰당 비용 하락은 저지연·고처리량 사용 사례(예: 실시간 개인화, 대량 고객 서비스)를 넓힌다.
- 새 시스템 기능(예: 추론 가속 패브릭, 신규 하드웨어에 최적화된 MLOps 라이브러리)은 배포를 단순화하고 총소유비용을 낮춘다.
- 엣지-클라우드 연속체: 더 효율적인 추론 플랫폼으로 일부 워크로드는 규모의 경제를 위해 중앙 데이터센터로 회귀하고, 다른 워크로드는 지연/프라이버시 이유로 엣지에 남는다.
7. AI 규제, 거버넌스, 집행 가능한 표준의 성숙
2025년은 “연성법”이 경성화된 해였다. 컴플라이언스를 사후 고려한 기업은 추적성, 문서화, 워터마킹, 입증 가능한 위험 평가 등 역설계 비용을 치르게 된다. 특히 EU 시장에 제품을 판매하려면 이들이 비협상적 요구사항이 된다.
2025년 맥락:
EU AI Act는 2024년 8월 1일 발효되었고, 2025년에 주요 거버넌스 마일스톤이 적용되며 2026년 전면 적용이 다가온다. FDA는 2025년 1월 AI 기반 디바이스 소프트웨어의 라이프사이클 관리에 관한 초안 가이던스를 발표했다. 이는 컴플라이언스 엔지니어링을 운영화해야 한다는 직접 신호다. 규제는 설명가능성·위험 평가에서 데이터 출처·문서화에 이르기까지 제품 요구사항을 바꾸고 있다. 국제 판매 기업에겐 EU AI Act 일정 준수가 선택이 아닌 실무적 필수다.
미국에서는 연방 행정부가 AI 거버넌스와 연방 조달을 조정하기 위한 전략 문서와 정책 프레임워크를 발표했다. 업계 단체와 법률 자문도 이에 호응해 초안과 컴플라이언스 로드맵을 내놓았다.
2026년 트렌드:
- EU의 투명성 의무(콘텐츠 라벨링과 GPAI 적합성 포함)가 집행 가능한 표준에 더 가까워진다. EU에서 운영하는 기업은 문서화, 워터마킹, 적합성 평가에 대규모 투자할 것이다.
- 미국은 부문별 접근(헬스, 금융, 국방)을 계속하며, 연방 조달 지렛대를 통해 감사 가능하고 견고한 AI 시스템을 요구할 것이다. 연방 계약자를 구속하는 추가 행정명령이나 가이던스를 예상하라.
- 제품팀은 “설계 단계부터 규제” 관행을 내재화해야 한다. 출시 전 위험 분류, 버저닝된 문서화, 콘텐츠 출처 메커니즘이 그것이다.
- 법무와 컴플라이언스는 모델 릴리스 게이팅의 일부가 되어야 한다.
교차 주제: 일곱 가지 트렌드를 잇는 공통점
- 단일 거대 모델이 아닌 모델 패밀리. 실용 배치는 온디바이스 초소형, 엔터프라이즈 중형, 클라우드 프런티어 모델을 검색·도구 사용과 결합해 운용한다. 이를 뒷받침하는 아키텍처 패턴이 승리한다.
- 비용이 역량 채택을 좌우. 추론 비용을 실질적으로 낮추는 하드웨어·플랫폼 혁신(CES 2026 발표 시스템, 메모리 공급 추세)이 어떤 사용 사례가 수익성을 갖는지 결정한다.
- 규제가 설계를 좌우. 규칙은 아키텍처, 프롬프트 엔지니어링, 로깅 기대치를 이끈다. “컴플라이언스를 고려해 설계”하는 조직이 사후 부착하는 조직을 압도한다.
- 인간 + AI 팀이 단독보다 우월. 에이전트형 자동화와 코파일럿은 역할, 경계, 검증이 명확할 때 인간 생산성을 배가한다.
최종 판단: 숙제가 딸린 신중한 낙관론
2026년은 AI의 단일 “성패를 가르는” 해가 아니다. 생태계가 전문화되는 해다. 2025년의 기술 진전(멀티모달 모델, 더 빠른 칩)은 역량을 열어젖혔고, 정책·시장 행위자는 책임 있고 감사 가능한 배치를 요구하기 시작했다. 순효과는 더 빠른 제품화이되 더 합리적인 제약—무모한 실험을 제한하면서 실질 가치를 높이는 조합—이다.
2026년에는 인공지능이 인간 삶에서 중요한 역할을 할 것이며, 모두를 위한 AI가 불가피한 트렌드가 될 것이 분명하고도 확실하다. 우리의 제품 CometAPI—AI API 집약 플랫폼—는 가장 앞선 AI 기술에 접근할 수 있게 해 경쟁에서 앞서게 해준다.
시작하려면 Playground에서 My Most intelligent AI API（Such as GPT 5.2, Gemini 3 Pro）의 역량을 탐색하고, 자세한 지침은 API guide를 참고하라. 접근에 앞서 CometAPI에 로그인하고 API 키를 발급받았는지 확인해 달라. CometAPI는 통합을 돕기 위해 공식 가격보다 훨씬 낮은 가격을 제공한다.
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