AI부터 사이버보안까지…가트너, 2026년 10대 전략 기술 트렌드 발표

AI 슈퍼컴퓨팅·다중 에이전트·도메인 특화 언어모델 등 선정

비즈니스 인사이트 기관 가트너가 2026년 주목해야 할 10대 전략 기술 트렌드를 발표했다.

가트너는 이번 발표에서 AI 슈퍼컴퓨팅 플랫폼, 다중 에이전트 시스템, 도메인 특화 언어 모델, AI 보안 플랫폼 등 인공지능(AI)과 보안을 중심으로 한 기술이 대거 포함됐다고 21일 밝혔다.

가트너가 선정한 10대 트렌드는 ▲AI 슈퍼컴퓨팅 플랫폼 ▲다중 에이전트 시스템 ▲도메인 특화 언어 모델 ▲AI 보안 플랫폼 ▲AI 네이티브 개발 플랫폼 ▲컨피덴셜 컴퓨팅 ▲피지컬 AI ▲선제적 사이버보안 ▲디지털 출처 ▲지리적 이전이다.

가트너, 2026년 10대 전략 기술 트렌드 발표(이미지=가트너)

가트너는 이들 기술이 AI 기반 초연결 사회에서 책임감 있는 혁신과 운영 우수성, 디지털 신뢰를 동시에 달성하기 위한 핵심 전략이 될 것으로 전망했다.

AI 슈퍼컴퓨팅 플랫폼

AI 슈퍼컴퓨팅 플랫폼은 CPU, GPU, AI 주문형 반도체(ASIC), 뉴로모픽(Neuromorphic), 대체 컴퓨팅 패러다임을 통합해 조직이 복잡한 워크로드를 조정하고 더 높은 수준의 성능, 효율, 혁신을 실현할 수 있도록 지원한다. 

이 시스템은 강력한 프로세서, 대용량 메모리, 특수 하드웨어, 오케스트레이션 소프트웨어의 결합으로 머신러닝, 시뮬레이션, 분석 등 데이터 집약적인 워크로드를 처리할 수 있다. 

가트너는 2028년까지 주요 기업의 40% 이상이 하이브리드 컴퓨팅 아키텍처를 핵심 워크플로우에 도입할 것으로 전망했으며, 이는 현재 8%에서 크게 증가한 수치다.

폴맨 VP 애널리스트는 "AI 슈퍼컴퓨팅 플랫폼은 이미 다양한 산업에서 혁신을 촉진하고 있다"며 "의료 및 생명공학 분야에서는 신약 개발 기간을 수년에서 몇 주로 단축하고, 금융 서비스에서는 글로벌 시뮬레이션을 통해 포트폴리오 리스크를 줄이며, 에너지 산업에서는 극한 기상 모델링으로 전력망 성능을 향상시키고 있다"고 밝혔다.

다중 에이전트 시스템

다중 에이전트 시스템(MAS)은 개별 또는 공동의 복잡한 목표를 달성하기 위해 상호작용하는 AI 에이전트 집합체다. 이러한 시스템은 단일 또는 분산 환경에서 독립적으로 개발, 배포될 수 있다.

알바레즈 수석 VP 애널리스트는 "MAS를 도입하면 조직은 복잡한 비즈니스 프로세스를 자동화하고, 팀 역량을 강화하며 인간과 AI 에이전트가 협력하는 새로운 방식을 구현할 수 있다"며 "검증된 솔루션을 워크플로우 전반에 재사용해 효율성과 속도를 높이고 리스크를 줄일 수 있어 이러한 접근 방식을 통해 기업은 운영을 보다 유연하게 확장하고, 변화하는 환경에 신속하게 대응할 수 있다"고 설명했다.

도메인 특화 언어 모델

기업 경영진은 AI로부터 더 큰 비즈니스 가치를 기대하지만 범용 대규모언어모델(LLM)은 특정 업무 요구를 충족하기에 부족한 경우가 많다. 

도메인 특화 언어 모델(DSLM)은 특정 산업, 기능, 프로세스에 특화된 데이터로 학습되거나 미세 조정된 언어 모델로 더 높은 정확도, 더 낮은 비용, 더 나은 규정 준수를 통해 이러한 한계를 보완한다. 

가트너는 2028년까지 기업 내 생성형 AI 모델의 절반 이상이 DSLM이 될 것으로 예측했다.

폴맨 VP 애널리스트는 "맥락은 성공적인 에이전트 구축의 핵심 차별화 요소"라며 "DSLM 기반 AI 에이전트는 산업별 맥락에 대한 이해를 바탕으로 새로운 상황에서도 합리적인 결정을 내릴 수 있어 정확성, 설명 가능성, 의사결정 신뢰성 측면에서 탁월하다"고 말했다.

AI 보안 플랫폼

AI 보안 플랫폼은 자체 및 외부 AI 애플리케이션을 보호하는 통합 솔루션으로, 가시성을 중앙 집중화하고 사용 정책을 시행하며, 프롬프트 인젝션, 데이터 유출, 악성 에이전트 활동 등 AI 관련 보안 위협으로부터 조직을 방어한다. 

CIO는 이를 활용해 AI 사용 정책을 시행하고, AI 활동을 모니터링하며, 일관된 보안 체계를 적용할 수 있다. 

가트너는 2028년까지 기업의 절반 이상이 AI 투자를 보호하기 위해 AI 보안 플랫폼을 도입할 것으로 내다봤다.

AI 네이티브 개발 플랫폼

AI 네이티브 개발 플랫폼은 생성형 AI를 활용해 소프트웨어 개발 속도와 효율성을 높인다. 

이를 통해 소프트웨어 엔지니어는 도메인 전문가와 협력해 애플리케이션 개발을 주도하고 소규모 AI 협업 팀은 동일한 인력 규모로 더 많은 애플리케이션을 구현할 수 있다. 

산업 선도 기업들은 보안 및 거버넌스 가드레일을 기반으로 비기술 도메인 전문가들이 직접 소프트웨어를 개발할 수 있도록 소규모 플랫폼 팀을 운영하고 있다. 

가트너는 2030년까지 조직의 80%가 AI 네이티브 개발 플랫폼을 활용해, 대규모 소프트웨어 엔지니어링 팀을 AI로 보강된 소규모 팀으로 전환할 것으로 전망했다.

컨피덴셜 컴퓨팅

컨피덴셜 컴퓨팅은 조직이 민감한 데이터를 처리하는 방식을 혁신한다. 하드웨어 기반 신뢰 실행 환경(TEE)에서 워크로드를 격리해 콘텐츠와 워크로드가 인프라 소유자, 클라우드 공급업체, 하드웨어 접근 권한 보유자에게도 노출되지 않도록 보호한다. 

이러한 특성은 지정학적, 규제 리스크가 높은 산업과 글로벌 운영, 또는 경쟁 기업 간 협업에서 특히 중요한 영향을 미친다. 

가트너는 2029년까지 신뢰할 수 없는 인프라에서 처리되는 작업의 75% 이상이 컨피덴셜 컴퓨팅을 통해 사용 단계에서의 보안을 확보할 것으로 예측했다.

피지컬 AI

피지컬 AI는 로봇, 드론, 스마트 장비 등 감지•판단•행동을 수행하는 기계와 장치에 지능을 부여해 AI를 구현한다.

이 기술은 자동화, 적응성, 안전성이 중요한 산업에서 실질적인 성과를 창출할 수 있다. 

피지컬 AI 도입이 확대됨에 따라 조직은 IT, 운영, 엔지니어링을 유기적으로 연결하는 새로운 역량을 갖춰야 한다. 다만 이러한 변화는 기술 강화와 협업 기회를 제공하는 동시에 고용 불안을 야기할 수 있어 신중한 변화 관리가 필요하다.

선제적 사이버보안

네트워크, 데이터, 연결 시스템을 겨냥한 위협이 급증하며 기업은 선제적 사이버 보안에 주목하고 있다. 

가트너는 CIO들이 사후 대응 중심의 방어 전략에서 사전 예방 중심의 보호 전략으로 전환함에 따라 2030년까지 선제적 보안 솔루션이 전체 보안 지출의 절반을 차지할 것으로 전망했다.

폴맨 VP 애널리스트는 "선제적 사이버보안은 AI 기반 보안운영(SecOps), 자동 차단, 기만 기술을 활용해 공격이 발생하기 전에 대응하는 개념이다. 곧 예측이 보호를 의미한다고 볼 수 있다”고 말했다.

디지털 출처

조직이 오픈소스 코드, AI 생성 콘텐츠, 타사 소프트웨어에 점차 의존함에 따라 소프트웨어, 데이터, 미디어, 프로세스의 기원, 소유권, 무결성을 확인하는 디지털 출처 검증의 중요성이 높아지고 있다. 

소프트웨어 자재 명세서(SBoM), 증명 데이터베이스, 디지털 워터마킹과 같은 신규 도구는 조직이 공급망 전반에서 디지털 자산을 검증하고 추적하는 방법을 제공한다. 

가트너는 2029년까지 디지털 출처 관리 역량이 부족한 기업들은 수십억 달러 규모의 제재 리스크에 노출될 것이라고 예측했다.

지리적 이전

지리적 이전(Geopatriation)은 지정학적 리스크에 대응하기 위해 기업 데이터와 애플리케이션을 글로벌 퍼블릭 클라우드에서 소버린 클라우드, 지역 클라우드 공급업체, 자체 데이터센터로 이전하는 전략이다. 

과거 클라우드 주권은 은행과 정부에 국한됐지만, 글로벌 불안정성이 커지면서 다양한 산업으로 확산됐다. 

가트너는 2030년까지 유럽 및 중동 기업의 75% 이상이 가상 워크로드를 지정학적 리스크 완화 솔루션으로 이전할 것으로 예측했으며, 이는 2025년 5% 미만에서 대폭 증가한 수치다.

알바레즈 수석 VP 애널리스트는 "클라우드 주권 권한이 강화된 공급업체로 워크로드를 이전하면 CIO는 데이터 레지던시, 규정 준수, 거버넌스에 대한 통제력을 높일 수 있다"며 "이를 통해 현지 규제와의 부합성을 개선하고, 데이터 프라이버시나 국익과 관련된 고객 신뢰를 확보할 수 있다"고 말했다.