AI대학원(인공지능융합연구센터)
2026년을 기점으로 인공지능(AI)은 단순한 기술 혁신을 넘어 디지털 경제의 구조 자체를 재편하는 결정적 동력으로 작용할 것으로 예상된다. AI는 데이터센터와 반도체, 전력과 네트워크에 이르는 대규모 인프라 투자를 촉발하는 동시에, 산업 전반의 비즈니스 모델을 근본적으로 다시 설계하게 만든다. 플랫폼과 기업은 더 이상 ‘AI를 도입했는가’를 묻지 않고, AI를 중심으로 어떻게 운영되고 있는가를 경쟁력의 기준으로 삼게 될 것이다.
동시에 AI는 사람들이 서로 연결되는 방식과 콘텐츠를 생산·유통·소비하는 질서를 빠르게 바꿔놓고 있다. 검색은 요약과 해석의 영역으로 진화하고, 소셜 미디어는 인간과 AI가 함께 만들어내는 혼합 콘텐츠 공간으로 전환된다. 개인은 AI를 통해 정보의 소비자가 아니라 맥락을 요구하는 주체로 변모하고, 기업은 주목을 얻는 것을 넘어 신뢰와 책임을 관리해야 하는 존재가 된다.
이러한 변화 속에서 2026년 인공지능은 더 역동적이면서도 훨씬 복잡해질 전망이다. 기술 격차는 인프라와 컴퓨팅 접근성의 차이로 재편되고, 경쟁의 무게중심은 모델 성능보다 운영 능력, 통제력, 그리고 사회적 수용성으로 이동한다. AI는 효율을 높이는 도구를 넘어, 경제·산업·사회 전반의 규칙을 다시 쓰는 ‘구조적 기술’로 자리 잡을 것이다. 2026년은 그 변화가 실험 단계를 넘어 현실의 질서로 고착되는 첫 해가 될 가능성이 매우 크다.
여기에, 글로벌 컨설팅 기업 딜로이트(Deloitte)는 2026년 인공지능(AI) 시장을 두고 “열광적인 분위기가 다소 누그러지고, 실질적 성과는 커지는 전환점”이 될 것이라고 전망했다. 대중의 이목을 끄는 초대형 신규 모델 경쟁보다는, AI를 실제로 확장 가능한 기술로 만드는 ‘기초 작업’이 본격화되는 해가 될 것이라는 분석이다.
딜로이트가 지난 18일(현지시간) 발표한 ‘2026 TMT(기술·미디어·통신) 전망 보고서’에 따르면 AI가 여전히 핵심 성장 동력이지만, 그 성격은 달라지고 있다고 진단했다. AI 도입의 초점이 “무엇을 만들 수 있는가”에서 “어떻게 실제 비즈니스에 적용하고 운영할 것인가”로 이동하고 있다는 것이다.
딜로이트는 2026년을 기점으로 “소프트웨어가 세상을 먹는다(software is eating the world)”는 기존 서사가 “TMT가 세상을 먹는다(TMT is eating the world)”는 새로운 국면으로 진입하고 있다고 분석했다. 그 중심에는 AI, 특히 에이전틱 AI(agentic AI)가 있다.
보고서에 따르면 미국에서는 2026년을 앞두고 AI 데이터센터 투자가 GDP 성장의 상당 부분을 차지하고 있으며, S&P500에서 기술·미디어·통신(TMT) 기업의 시가총액 비중이 2008년 약 19%에서 현재, 50%를 훌쩍 넘는 수준으로 확대됐다. 딜로이트는 이러한 흐름이 이어질 경우, TMT 산업이 단일 산업을 넘어 다른 모든 산업을 합친 규모 이상의 경제적 영향력을 가질 수 있다고 내다봤다.
중요한 점은 TMT의 성장이 자체 소비에 그치지 않는다는 것이다. 제조, 에너지, 헬스케어, 국방, 공공 부문 등 거의 모든 산업이 AI 혁신을 위해 TMT 역량을 활용하고 있으며, TMT는 이른바 ‘AI 골드러시’에서 하드웨어·소프트웨어·서비스를 공급하는 핵심 인프라 제공자로 자리 잡고 있다.
생성형 AI, ‘단독 앱’보다 ‘기존 서비스 내 탑재’가 대세
딜로이트는 2026년 이후 생성형 AI의 확산 방식이 ‘독립형 서비스’에서 ‘기존 서비스에 내장된 형태’로 급격히 이동할 것으로 전망했다. 단독 생성형 AI 앱보다 검색엔진, 업무용 소프트웨어, 플랫폼 서비스 등에 기본 기능으로 통합된 AI 사용이 훨씬 빠르게 확산된다는 분석이다.
딜로이트에 따르면 2026년에는 검색엔진 등 기존 애플리케이션 내에서 생성형 AI를 활용하는 빈도가 독립형 생성형 AI 도구 사용량보다 약 3배(300%) 높아질 것으로 예상된다. 이는 사용자가 별도의 프롬프트 작성이나 학습 과정 없이도, 기존에 익숙한 서비스 환경에서 자연스럽게 AI를 활용할 수 있기 때문이다. 이로 인해 생성형 AI 기업들은 독립 인터페이스 중심 전략을 유지할지, 아니면 타 플랫폼에 기능을 내재화할지라는 중요한 전략적 선택의 기로에 서게 될 전망이다.
특히 검색 분야에서의 변화가 두드러진다. AI는 단순히 링크를 나열하는 기존 검색 방식을 넘어, 정보를 요약·해석·설명하는 맥락 중심의 인터페이스로 진화하고 있다. 2026년에는 검색 서비스 내 AI 사용량이 독립형 AI 도구 사용량의 세 배 수준에 이를 것으로 예상되며, 이는 사람들이 정보를 탐색하고 이해하는 방식을 근본적으로 바꿀 것으로 보인다.
딜로이트는 선진국 성인의 약 29%가 매일 최소 한 번 이상 AI 기반 검색 요약을 사용할 것으로 전망한 반면, 독립형 AI 앱을 매일 사용하는 비율은 10%에 그칠 것으로 내다봤다. 앞으로 검색은 단순한 정보 접근의 관문을 넘어, 사용자에게 맥락에 맞는 정보를 선별·정리·설명하는 ‘지능형 안내자’로 자리 잡을 것이라는 것이 딜로이트의 분석이다.
AI는 ‘덜 쓰는 컴퓨팅’이 아니라 ‘더 많은 컴퓨팅’을 요구한다
일부에서는 인공지능(AI) 확산이 엣지 컴퓨팅 중심으로 이동하면서 데이터센터 수요를 줄일 것이라는 전망을 내놓고 있지만, 딜로이트는 이러한 관점에 분명히 선을 그었다. 딜로이트는 2026년 AI 컴퓨팅 파워의 약 3분의 2가 ‘추론(inference)’, 즉 학습이 완료된 AI 모델을 실제로 실행하는 데 사용될 것으로 분석했다.
중요한 점은 이 대규모 추론 작업의 중심이 저전력·저비용 엣지 칩이 아니라, 데이터센터와 기업용 온프레미스 서버에 탑재된 고성능 AI 칩이 될 것이라는 점이다. 딜로이트는 2026년까지 데이터센터 및 온프레미스 서버용 AI 칩 시장 규모가 수천억 달러 수준에 이를 수 있다고 전망했다.
딜로이트는 AI 활용 단계가 ‘모델 학습’에서 ‘대규모 실행’으로 넘어가고 있음에도 불구하고, 이를 곧바로 소비자 엣지 컴퓨팅의 확대로 해석하는 것은 오해라고 지적한다. 2026년에는 대규모 추론이 엣지와 데이터센터로 이원화되기보다는, 데이터센터와 엔터프라이즈 서버에 집중될 가능성이 크다는 분석이다.
향후 추론에 최적화된 특수 AI 칩들이 수십억 달러 규모로 출시될 전망이지만, 이들 역시 대부분 데이터센터와 엔터프라이즈 서버 환경에 탑재될 것으로 예상된다. 일부 추론 전용 칩은 범용 AI 칩보다 더 많은 전력을 소모할 가능성도 제기된다.
이는 생성형 AI 확산이 단순한 소프트웨어 이슈를 넘어, 전력 수요, 에너지 인프라, 반도체 공급망, 데이터센터 투자와 직결된 구조적 문제로 확장되고 있음을 의미한다. 딜로이트는 AI 시대의 핵심 인프라 경쟁이 엣지가 아닌 ‘데이터센터 중심의 추론 역량’에서 본격화될 것으로 내다봤다.
에이전틱 AI, ‘자율성’보다 ‘오케스트레이션’이 관건
딜로이트는 자율 AI 에이전트가 기업 혁신의 핵심 요소로 부상하고 있지만, 진정한 가치는 에이전트 오케스트레이션(조율)에서 나온다고 강조했다. 단일 에이전트가 아닌, 여러 에이전트를 업무 흐름에 맞게 관리·연결하는 역량이 중요해진다는 것이다.
시장 전망에 따르면 자율 AI 에이전트 시장은 2026년 약 85억 달러(약 12조 3천억원), 2030년에는 350억 달러(약 50조 7천억원) 규모로 성장할 것으로 예상된다. 딜로이트는 기업들이 에이전트 간 상호운용성과 거버넌스를 체계적으로 구축할 경우, 이 시장 규모가 최대 30% 이상 확대될 수 있다고 분석했다.
SaaS, AI 에이전트로 재편… 가격 모델도 바뀐다
2026년은 SaaS(서비스형 소프트웨어) 시장에도 큰 변화를 가져올 전망이다. AI 에이전트가 SaaS에 깊이 내재되면서, 더욱 스마트해지고, 개인화되고, 적응력이 뛰어나며, 자율적으로 발전할 것이며, 기존의 사용자 수 기반(subscription) 과금 방식은 소비량·성과 기반 모델로 전환될 가능성이 커지고 있다. 2026년에는 기업의 최대 75%가 에이전트형 AI에 투자할 것으로 예상되며, 이는 SaaS 플랫폼 전반에 걸쳐 자율 AI 에이전트에 대한 지출 급증을 촉진할 것이다 .
딜로이트는 장기적으로 고도화된 에이전틱 AI가 기존 엔터프라이즈 SaaS를 대체할 가능성까지 제기하며, 기업들은 재무·운영·성과 측정 방식 전반을 재설계해야 할 것이라고 분석했다.
산업 로봇·휴머노이드·드론… ‘피지컬 AI’가 변곡점 만든다
2026년 전 세계 산업용 로봇의 누적 판매량은 550만 대에 이를 것으로 보이나, 이는 이전 수치와 비교해 큰 폭의 성장은 아니다. 하지만 장기적 관점에서의 시장 전망은 매우 긍정적이다. 선진국 시장의 노동력 부족 현상이 갈수록 심화되는 가운데, 컴퓨팅 성능의 향상과 멀티모달(Multimodal) AI의 결합으로 로봇의 기능이 비약적으로 확장되고 있기 때문이다. 이러한 기술적 진보는 로봇 기반 제조업의 성장세를 근본적으로 가속화하는 동력이 될 것이다.
딜로이트는 로봇과 드론 산업이 단기적으로는 완만한 성장을 보이겠지만, ‘피지컬 AI(Physical AI)’ 모델의 등장이 중장기적으로 시장을 급격히 변화시킬 것으로 전망하고 특화된 AI 모델이 결합될 경우 2030년 전후로 로봇 도입이 급증하는 전환점이 올 수 있다는 분석이다.
다만 데이터 품질, 시스템 통합, 사이버보안 등 병목 요인이 해결되지 않을 경우 성장 속도는 제한될 수 있다고 지적했다.
생성형 AI 영상 확산, 소셜 미디어에 기회인가 위기인가
딜로이트는 생성형 AI 기반 영상 콘텐츠가 소셜 미디어에 최적화된 동시에, 플랫폼 산업 전반에 심각한 규제 리스크를 불러올 수 있다고 경고했다. 할리우드 수준에 근접한 최신 AI 비디오 모델은 독립 크리에이터의 제작 역량을 획기적으로 끌어올리고, 소셜 플랫폼의 광고 수익 확대에도 기여할 수 있다.
그러나 이러한 확산은 동시에 콘텐츠 과잉, 진정성 훼손, 허위 정보와 조작 영상의 급증이라는 부작용을 동반할 가능성이 크다. 특히 AI가 생성한 영상이 대규모로 유통될 경우, 시청자의 현실 인식을 혼란스럽게 만들고 사회적 신뢰를 약화시킬 수 있다는 점에서 규제 당국의 감시가 강화될 수밖에 없다는 분석이다.
딜로이트는 2026년을 기점으로 미국에서 생성형 비디오가 본격적인 규제 대응을 촉발할 가능성을 제기했다. 구체적으로는 주(州) 단위의 연령 확인 절차 확대, 1996년 제정된 통신품위법 제230조(플랫폼 책임 면책 조항)에 대한 연방 차원의 재검토 논의 재점화, 그리고 소셜 플랫폼에 게시되는 AI 생성 콘텐츠에 대한 라벨링 의무화 등이 논의될 수 있다는 전망이다.
딜로이트는 생성형 비디오의 성공 여부가 기술 혁신과 규제 사이의 균형을 어떻게 맞추느냐에 달려 있다고 강조했다. 통제가 없는 생성형 비디오는 기존 소셜 미디어 비즈니스 모델을 흔들고 허위 정보 확산을 가속화하며, 사회가 공유하는 현실 인식을 더욱 분열시킬 위험이 있다는 점에서, 플랫폼과 정책 당국 모두의 선제적 대응이 요구된다고 분석했다.
AI 패권 경쟁의 새 전선 ‘기술 주권’… 2026년 전 세계가 움직인다
세계 지정학적 환경이 갈수록 복잡해지고 불확실성이 커지면서, 각국 정부와 기업들은 디지털 인프라, 특히 인공지능(AI)을 둘러싼 ‘기술 주권(Technological Sovereignty)’ 확보에 속도를 내고 있다. 가트너(Gartner)는 2028년까지 전 세계 정부의 65%가 기술 독립성을 강화하고 역외 규제 간섭으로부터 자국을 보호하기 위해 기술 주권 요건을 도입할 것으로 전망했다.
기술 주권이란 국가나 지역 블록이 클라우드, AI, 반도체, 양자 컴퓨팅, 데이터센터, 디지털 통신 인프라를 독립적으로 개발·통제·규제·운영할 수 있는 역량을 의미한다. 여기에는 데이터의 저장·이동 방식, 물리적 인프라의 위치, 소유·운영 주체, 그리고 이를 구성하는 하드웨어·소프트웨어·서비스 제공자에 대한 지리적·법적·규제적 요건이 폭넓게 포함된다.
기술 주권 논의는 과거에도 존재했지만, 2026년을 기점으로 AI를 중심으로 한 주권 강화 움직임이 본격적으로 가속화될 것이라는 점이 특징이다. AI는 차세대 경제 성장과 국가 경쟁력의 핵심 동력으로 인식되고 있지만, 현재 고급 AI 컴퓨팅 역량은 소수 국가와 기업에 집중돼 있다.
옥스퍼드 인터넷 연구소(Oxford Internet Institute)에 따르면, 공공 AI 컴퓨팅을 제공하는 국가는 34개국에 불과하며, 훈련 수준의 고급 컴퓨팅에 접근 가능한 국가는 24개국에 그친다. 더욱이 전 세계 AI 컴퓨팅의 약 90%는 미국과 중국 기업이 통제하고 있는 것으로 나타났다.
딜로이트는 이러한 불균형을 해소하기 위해 2026년 한 해에만 각국이 자체 AI 컴퓨팅 구축에 1,000억 달러 이상을 투자할 것으로 전망했다. 2030년까지는 미국과 중국 외 지역 기업이 관리하는 AI 컴퓨팅 비중이 현재의 10%에서 두 배 수준으로 확대될 것으로 예상된다.
기술 주권 강화는 경제 성장, 고용 창출, 안보 강화라는 이점을 제공할 수 있지만, 투자 흐름의 왜곡, 기술 생태계 분절, 인재 이동 제한, 에너지·환경 부담, 과잉 인프라 투자라는 부작용도 동반할 수 있다. 특히 전 세계 AI 인프라 투자 규모는 2028년까지 3조 달러에 이를 것으로 추산돼, 수요 대비 과잉 공급 우려도 제기된다.
딜로이트는 완전한 기술 자립은 현실적으로 불가능한 만큼, 전략적 자율성과 글로벌 협력의 균형이 관건이라고 강조한다. 기업과 정부는 글로벌 의존성을 점검하고, 규제 변화에 대비한 시나리오 계획, 멀티·주권 클라우드 전략, 인재 확보 안정성 강화에 나서야 한다는 조언이다.
2026년은 기술 주권이 선언적 구호를 넘어 실제 정책·투자·산업 전략으로 구현되는 분기점이 될 전망이다. AI 패권 경쟁은 이제 기술을 넘어 국가의 미래 질서를 결정하는 핵심 변수로 자리 잡고 있다. 또한 각국이 AI·클라우드·반도체·데이터센터를 자국 통제 하에 두려는 기술 주권(Technology Sovereignty) 경쟁도 2026년 이후 가속화될 것으로 전망했다.
2026년 AI 경쟁의 본질은 ‘운영 능력’
딜로이트는 2026년 AI 경쟁의 핵심을 한 문장으로 요약했다. “더 뛰어난 모델이 아니라, AI를 규모 있게 운영할 수 있는 능력이 승패를 가른다.”
데이터 정합성, 기존 업무와의 통합, 거버넌스, 규제 대응, 가격 모델 등 다소 ‘덜 화려한 영역’이야말로 AI의 실제 가치를 결정짓는 요소가 될 것이라는 분석이다. 2026년은 AI가 실험 단계를 넘어 산업과 사회의 기본 인프라로 자리 잡는 분기점이 될 전망이다.
2026년 글로벌 AI 시장의 경쟁 구도는 근본적인 변화를 맞이한다. 이제 시장의 승패는 누가 더 거대하고 뛰어난 모델을 보유했느냐가 아니라, 확보한 AI 기술을 기업이나 사회 시스템의 규모에 맞춰 얼마나 안정적으로 운영(Operations)할 수 있느냐에 따라 갈린다. 이는 AI가 단순한 기술적 과시의 도구를 넘어, 실질적인 비즈니스 가치를 창출하는 실행의 단계로 진입했음을 의미한다.
과거에는 알고리즘의 혁신과 같은 눈에 띄는 기술력이 주목받았으나, 앞으로는 겉으로 잘 드러나지 않는 기초적인 기반 작업들이 AI의 실제 가치를 결정한다. 데이터의 정합성을 확보하고, 파편화된 기존 업무 프로세스와 AI를 유기적으로 통합하는 작업이 필수적이며, 시장 환경에 맞는 합리적인 가격 모델을 수립하고, 복잡한 규제 환경에 기민하게 대응하는 능력이 요구된다.
2026년은 AI가 가능성을 타진하던 실험적 단계를 끝내고, 산업과 사회 전반을 지탱하는 기본 인프라(Default Infrastructure)로 자리 잡는 역사적 분기점이 될 것으로 예상된다. AI가 사회의 운영 원리로 작동하기 시작함에 따라, 단순히 기술을 보급하는 것을 넘어 그 기술이 미치는 사회적 영향까지 세밀하게 관리해야 하는 단계에 이른다.
AI 기술 리더십은 더 이상 기술적 우위만으로 정의되지 않는다. 인공지능 시대의 리더십은 뛰어난 모델 설계 능력을 바탕으로 하되, 이를 책임 있게 운영하고 사회적 신뢰를 유지할 수 있는 윤리적 판단력과 거버넌스 구축 능력을 포함하는 개념으로 확장된다. 즉, 안정적인 운영과 투명한 거버넌스를 증명하는 기업이나 국가만이 진정한 AI 리더로 인정받게 된다는 것이다.
한편, 본 보도는 총 113쪽의 딜로이트의 연례 예측 보고서 '2026 TMT(기술·미디어·통신) 전망 보고서(Deloitte 2026 Technology, Media & Telecommunications Predictions: Narrowing the gap between the promise of AI and its reality)'를 바탕으로, 인공지능(AI) 관련 내용을 중심으로 구성됐다. 해당 보고서는 전 세계 비즈니스와 소비자 생태계에 영향을 미칠 기술·미디어·통신 분야의 주요 트렌드를 전망하고 있으며, 보다 상세한 내용은 전체 전문(다운)을 참고하면 된다.
출처 : https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=37875