"단순 AI 경쟁은 끝났다”...2026년 관통할 ICT 10대 이슈는

에이전틱AI, 피지컬AI, AI반도체, 데이터, AI+X, 인재, 보안과 안전, 완전자율통신 네트워크, 에너지효율, BCI와 양자...

내년을 관통할 ICT 10대 이슈로 선정된 키워드다. 인공지능(AI) 전환 코어와 인프라, 확산 등의 범주로 묶여 모든 이슈를 AI가 집어삼켰다.

지난 2008년에 처음으로 이듬해 ‘IT산업 10대 이슈’가 발표된 데 이어 올해 18년 차를 맞이해 발표된 ‘AI ICT 10대 이슈’에서는 모든 키워드에 AI가 관통했다.

지난해 AI와 AI반도체, AI데이터 등의 포괄적 개념이 10대 이슈의 일부를 차지했는데, 모든 이슈가 AI로 이어질 것이란 전망이 나오면서 본격적인 AI 대전환 시기를 실감케 했다.

임진국 정보통신기획평가원(IITP) 단장은 “이제는 AI 대전환 포인트에 집중해야 한다”면서 “그동안 AI의 성능과 같이 선형적인 혁신 경쟁에 치중했는데 단순한 이같은 혁신 경쟁에 더해 효율성과 활용성을 결합해야 경쟁력을 갖게 되는 동적인 AI 경쟁체계로 급격히 변화하고 있다”고 진단했다.

이어, “AI가 국가의 주권이 되는 시대고, AI는 모든 국민이 누려야 할 권리로 부상했다”며 “정부에서도 AI 3대 강국으로 도약하겠다는 G3 정책을 빠르게 펼쳐나가고 있는 만큼 AI가 새로운 희망의 활력이 될 것”이라고 내다봤다.

AI 대전환 2.0 시대 열렸다

10대 이슈 가운데 에이전틱AI, 피지컬AI, AI반도체, 데이터 등은 ‘AX코어’ 범주로 묶여 가장 먼저 내년 10대 이슈의 절반 가까이를 차지했다. 지난해 AI와 AI반도체, AI데이터 정도로 제시된 개념이 더욱 구체화된 점이 주목할 부분이다.

먼저 1순위로 꼽힌 ‘에이전틱AI’는 빅테크가 주도한 AI 에이전트 개발 경쟁이 초개인화 지능으로 진화할 것으로 전망됐다. 임진국 단장은 이를 두고 “AI 페르소나가 온다”고 단언했다. AI 페르소나의 주요 특징으로는 ▲자율적으로 행동하는 에이전틱AI ▲사람과 교감하는 소셜AI로 정의했다.

두 번째로 등장한 피지컬AI도 빼놓을 수 없는 이슈다. 엔비디아의 젠슨황, 테슬라의 일론 머스크가 먼저 강조하고 나선 것처럼 피지컬AI는 여러 AI 전망 가운데서 빠지지 않는다.

피지컬AI는 기계 안에서 이뤄지는, 즉 칩셋 안에서 구현되고 있는 AI가 현실 세계로 나왔다는 점에서 큰 의미가 부여된다. 특히 움직일 수 있는 모든 것에 피지컬AI가 스며들어 일상화가 이뤄질 것이란 전망이 눈길을 끈다. 예컨대 자동차, 선박 등 전통적 이동수단부터 로봇과 UAM, 무인 무기체계에서 피지컬AI가 중심이 될 것이란 이야기다.

임 단장은 “피지컬AI는 AI모델부터 반도체, 센서, 엑츄에이터, 배터리 등이 모두 다루게 되는 종합예술”이라며 “물리법칙을 이해하는 멀티모달 지능과 물리 환경에 대한 학습의 시작, 실제 공간을 이해하는 AI 연산이 본격적으로 이뤄질 것”이라고 전망했다.

‘AI 반도체’도 빠질 수 없는 이슈다. 자본 시장의 관심이 엔비디아라는 한 회사에 쏠려있는 점만 보더라도 부인할 수 없는 이슈다. 다만 엔비디아로 대표되는 GPU를 넘어 NPU로 AI 반도체 범위가 본격적인 확산이 이뤄질 것이란 전망이 눈에 띈다. 뛰어난 전력효율과 낮은 비용 부담이란 특징 외에도 추론 AI 시대를 NPU가 이끌 것이란 설명이다.

아울러 메모리 반도체 분야에도 변화가 예상됐다. HBM 성능 혁신은 지속적으로 이뤄지는 가운데 대역폭과 용량 측면의 발전 외에도 고속응답과 멀티태스킹, 즉 추론용 컴퓨팅에 특화된 반도체가 부상할 것이란 예상이다. 대표적인 차세대 메모리 반도체로 PIM, CXL, 뉴로모픽 등이 꼽혔다.

AI와 함께 따라다니는 데이터는 내년 전망에서 ‘AI 레디(Ready)’라는 꼬리표를 새로 달았다. 초기 AI 발전 시대에는 데이터 확보가 선결 과제로 꼽혔는데, 이제는 AI가 쓸 수 있는 데이터 자체가 부족해진 점에 따른 것이다. 이에 따라 AI를 위해 준비된 더 많고 더 좋은 데이터가 핵심 이슈가 될 것이란 뜻이다.

AI 확산...생산성과 인재

다섯 번째 이슈료는 AI+X로 명명됐다. AI가 AI에 머물지 않고 다른 곳에 확산된다는 뜻으로, 특히 제조 영역의 생산성 향상이 점쳐졌다.

AI가 생산 현장인 공장으로 들어가며 생긴 신조어인 ‘다크팩토리’는 일자리가 사라지는 위기의 상징으로 꼽혔지만, 생산성 혁신의 상징으로 살펴야 한다고 임 단장은 강조했다. 과거의 개념으로 자리하게 된 스마트팩토리는 생산성 최적화에 초점이 맞춰졌다면 다크팩토리는 생산성 극대화를 이끌어낼 것으로 예상됐다.

아울러 제조 분야 외에 의료, 농업, 법률, 금융 분야에서도 도메인 특화 알고리즘에 힘입어 경제 사회 전반의 생산성 혁신을 이끌 것으로 전망됐다. 오픈AI는 특화산업 에이전트 AI 서비스로 2029년까지 연간 매출이 172조원 규모에 이를 것이란 전망을 내놓기도 했다.

경제 분야의 생산성 혁신은 국방 분야에도 펼쳐진다. 전력 자산과 지휘 통제 등에 AI가 투입돼 미래 국방을 이끈다. 임 단장은 글로벌 방산 AI 유니콘 기업 여섯 곳을 일컫는 SHAPRE를 강조하기도 했다. SHAPRE는 실드AI, 호크아이360, 안두릴(Anduril), 팔란티어, 리벨리온디펜스, 에피루스 등을 일컫는 말이다.

‘인재’도 AI를 논의하며 빠질 수 없는 이슈다. 과거 국내 기업의 AI 인재 부족에 따른 개발자 확보 경쟁 수준에 그치는 게 아니라 AI에 따른 일자리의 구조적인 전환을 고민할 때라는 점을 집중할 때가 됐다. 아마존이 3만명의 인력 구조조정에 나선 데 이어 메타, 구글도 같은 움직임을 가져가는데, 이를 가벼이 볼 수 없는 상황이다.

임 단장은 “AI가 할 수 있는 일과 할 수 없는 일로 구분해야 한다”며 업무 프로세스 재설계(BPR)를 시대적인 과제로 제시했다. 그는 “전통적인 BPR에서는 사람 중심의 프로세스 혁신에 그쳤지만 AI시대의 BPR에서는 AI가 잘하는 속도, 정확성, 비용 효율이 아니라 AI가 할 수 없는 조직문화 이해와 리더십, 윤리적 판단을 나눠야 하고 AI와 사람을 아우르는 거버넌스 역량이 성패를 좌우하게 될 것”이라고 설명했다.

보안과 자율NW, 에너지 효율...AI시대 기본 인프라

보안과 안전은 AI시대에 무시할 수 없는 키워드다. 당장 일상을 보더라도 가장 믿었던 통신사와 카드사가 침해사고를 겪는 보안 위기의 일상화가 시작됐는데, 사이버 위협이 고도화되면서 경계선 중심의 보안으로는 더 이상 지킬 수 없는 시대가 됐다. AI 발전으로 사이버 공격은 더욱 지능화됐고, 은밀해졌고, 정교해졌기 때문이다.

이에 따라 지능형 능동형 보안체계를 갖춰야 한다고 주문했다. 동시에 기본으로 돌아가야 한다는 점도 주목할 부분이다. AI가 기존 공격을 가속화하고 있지만 본질은 변하지 않았다는 이유다. 예컨대 최근 침해사고를 보더라도 보안 소프트웨어 패치를 하지 않았거나 사람의 과실이 상당수를 차지하는데, 아무리 지능화된 보안 체계를 갖추더라도 기본이 지켜지지 않으면 보안을 담보할 수 없다는 것이다.

ICT의 가장 기본적인 인프라로 꼽히는 네트워크는 AI를 더한 ‘완전자율행동 네트워크’란 키워드가 제시됐다. 올해 들어 6G 통신 표준화 논의가 시작됐고 내년에는 6G 청사진을 엿볼 수 있는 ‘프리6G’가 예정됐는데, 그간 통신 기술의 발전이 초연결과 초고속에 초점이 맞춰졌다면 6G에서는 AI를 바탕으로 한 지능화와 위성을 통한 공간 확장이 주된 발전 방향으로 점쳐졌다.

임 단장은 “세대 변화에 따라 하드웨어 중심으로 장비사 주도했다면 오픈랜(Open-RAN)에 이어 AI-RAN 중심으로 전환되고 있다”며 “이전에는 기지국 장비를 중심으로 RAN(무선접속망) 논의에 집중됐으나 AI 서비스 최적화된 네트워크로 성능 극대화나 가용자원의 효율 극대화가 중요하게 여겨질 것”이라고 설명했다.

에너지 문제는 AI 발전에 따른 시대적인 과제로 부상했다. IEA라는 기관에서 전세계 데이터센터 전력사용량을 1천50 TWh로 추산했는데, 이는 대한민국 전체 에너지 사용량 577.3 TWh의 두배를 넘어서는 규모다. 그런 가운데 데이터센터의 전력 소모는 향후 10년 뒤 4배나 늘어날 것으로 예상되고 있다.

그런 탓에 저전력과 고성능의 균형은 AI 진보의 결정적인 바로미터로 자리잡을 수밖에 없고, SMR이나 신재생 에너지를 통한 새로운 에너지원 발굴이 시급해졌다. 또 전송 등에서 전력 사용 효율을 위한 기술 개발도 본격화될 것으로 예상됐다.